徐工集团
产销平衡管理
产销平衡管理
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公供应链管理
供应链管理
S&Op
Sql
产能规划
产销协同
供应链管理
库存管理
数据分析
需求预测
值不值得投
薪资怎么样
1.2万
比供应链管理中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
6 个在招
市场机会
选择不多
徐州 · 供应链管理 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位隶属徐工集团工程机械股份有限公司总部，负责集团层面的产销平衡管理：牵头建设并优化产销供协同机制，组织月度产销计划平衡打合与公司级产销协同会议
日常工作包括整合全球各销售组织的长周期销售预测、监控全球成品库存并输出净生产需求计划，同时结合各主机厂产能数据评估产能配置、识别瓶颈或过剩区域
适合有供应链计划背景、擅长跨部门协调与数据分析的候选人
最低要求
专业背景：供应链管理、物流管理、交通运输、采购管理、工业工程、机械类等相关专业，本科及以上学历
专业知识：熟悉供应链管理、生产计划、需求预测或工业工程相关理论与方法
技能要求：熟练使用Excel、PPT等办公软件
具备数据分析能力
能力素质：具备较强的沟通协调能力、逻辑思维能力和推动力
能够联动多部门推进产销平衡与问题解决
责任心强，抗压能力好，学习能力强
其他：认同公司企业文化
工作职责
产销协同机制建设：跟踪、评价与优化公司级和主机厂产销供协同运行机制
主导月度产销计划平衡打合，推动产销、产研、产运、产供矛盾解决
主持公司级产销协同会议，决策集团级重大事项
销售预测整合：收集并整合全球各销售组织长周期销售预测数据，统筹预测信息汇总与报表管理
净生产需求管理：监控全球成品库存分布，结合销售需求计划，输出全球净生产需求计划
产能评估与调度：收集主机厂产能数据（设备利用率、生产效率、劳动力等），对比预测需求评估产能配置满足情况
评估全球产能分布与利用率，识别瓶颈或过剩区域
其他：完成领导交办的其他任务
优先资格
了解制造业产销协同、产能规划或库存管理流程者优先
掌握至少一种数据分析工具（如SQL、Python）者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位在集团总部层面，视野覆盖全球销售、库存与产能，能系统积累端到端供应链计划经验
- 直接组织公司级产销协同会议，与各主机厂和销售组织高层高频互动，人脉与话语权积累快
- 对数据分析工具（SQL、Python）有明确加分导向，有利于向数字化供应链方向发展
- 产销平衡天然处在销售、生产、研发多方诉求的交叉点上，需要大量协调与博弈，对推动力和情绪管理要求高
- JD 中提出抗压能力要求，产销会议与月度打合节点可能阶段性忙碌
- 适合有供应链计划、生产计划或工业工程背景，擅长用数据说话、愿意做跨部门协调推动的求职者
- 偏好稳定制造业平台、希望积累端到端供应链体系经验的人尤为合适
缺点 / 挑战
- 工程机械属于成熟稳定的实体制造业，供应链计划是核心职能，专业壁垒较高、可迁移性强
- 全球预测与库存数据口径复杂，做平衡决策时信息往往不完整，需承受一定压力
角色解读
- 可从产销计划专员向计划主管、供应链计划经理方向发展，逐步负责更大范围的 S&OP 体系与团队
- 熟悉集团全球产能与销售网络后，可横向转向供应链运营管理、需求计划（DP）、供应计划（SP）等专业方向
- 长期看具备端到端供应链视角者，有机会进入运营总监、供应链负责人等管理序列
- 牵头集团层面的产销供协同机制建设，组织月度产销计划平衡打合与公司级协同会议，推动产销、产研、产运、产供等跨部门矛盾解决
- 整合全球销售组织的长周期预测数据，结合全球成品库存输出净生产需求计划
- 收集各主机厂产能数据（设备利用率、生产效率、劳动力等），评估全球产能配置是否满足需求，识别瓶颈或过剩区域
- 扎实的供应链计划功底，熟悉需求预测、生产计划、库存管理与产能规划的方法论
- 较强的数据分析能力，能熟练使用 Excel 处理多源数据并制作汇报材料，掌握 SQL 或 Python 是加分项
- 跨部门沟通协调与推动力，能与销售、生产、研发、物流多方对齐目标并推动决策落地
- 较强的逻辑思维与抗压能力，能在全球多组织、多口径数据下保持计划的准确性
申请策略
- 提前了解徐工集团的主机厂布局、主要产品线与海外销售区域，面试中能结合具体业务谈产销协同会遇到什么问题
- 准备一两个自己推动跨部门达成共识的真实案例，突出沟通策略与结果，因为这是该岗位最核心的考察点
- 重点突出与产销协同（S&OP）相关的经历：如主导或参与月度产销平衡会、跨部门计划对齐、库存与需求匹配等具体项目
- 量化成果优先，如预测准确率提升、库存周转改善、产能利用率优化、缺货或呆滞库存下降等
- 突出数据处理能力，写明使用 Excel/SQL/Python 做过哪些分析报表或预测模型
- 若有制造业、机械行业或多工厂、海外业务协同经验，务必在简历前部体现
- 系统梳理 S&OP、需求预测（如移动平均、指数平滑、回归预测）与产能规划的方法论，准备能讲清楚的操作案例
- 补强 SQL 取数与 Python（pandas）数据处理能力，能独立完成从取数到报表的闭环
面试指南
- 流程类问题用「目标—机制—节奏—指标」框架回答：先说清产销协同要解决的核心矛盾，再讲会议与数据机制、月度节奏和衡量指标（预测准确率、库存周转、产能利用率）
- 冲突类问题用 STAR 结构：情境中的多方诉求、你的分析依据、你如何组织沟通与决策、最终结果与复盘
- 工具类问题落到具体场景：数据来源、清洗方式、分析方法、输出给谁、带来了什么改变
- 你如何理解产销协同（S&OP）机制？如果让你搭建一套月度产销平衡流程，你会怎么设计？
- 销售预测与产能不匹配时，你会如何在销售、生产、供应链之间做平衡决策？能否举一个你实际推动过的例子？
- 面对多个部门口径不一致、数据对不上的情况，你如何统一数据并推动结论落地？
- 你平时用什么工具处理数据和做报表？请举例说明你用 Excel/SQL/Python 完成过的一次分析
- 全球多工厂、多区域库存与产能如何评估瓶颈？你会看哪些指标？
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