TCL工业工程负责人

工作职责： 1. 供应链生产管理 -统筹外包商运营管理，制定产能规划与资源配置方案，确保后段产品生产计划高效执行，达成交付目标； -通过跨部门协同机制，协调采购、计划、物流等团队，保障生产全流程顺畅。 2. NPI工程管理 -负责NAND Flash及SSD产品的新产品导入（NPI）工程阶段管理，协调外包商、客户及内部团队完成工程样品开发与验证； -监督NPI阶段的质量控制与风险管控，推动量产前的技术、工艺及供应链准备工作。 3. 量产运营与质量管理 -主导外包商封装、测试量产管理，优化生产工艺与良率提升方案，确保量产阶段的产能爬坡与质量达标； -建立外包商绩效考核体系，定期评估合作方服务质量，推动持续改进； ​-处理生产异常问题，制定应急响应方案，保障供应链安全与业务连续性。 4.团队管理 -承接上级组织战略要求，设定部门年度工作目标，并带领团队完成组织目标，优化团队组织职责及分工，建立并优化外包商生产管理相关流程及系统。

1. 负责工厂侧IE流程体系搭建、工厂培训； 2. 负责IE相关目标设定，评估、改善； 3. 负责标准工时（增值&非增值）设定、验证、优化（含线平衡优化、文件优化）； 4. 负责单车工时核定； 5. 负责人员编制制定； 6. 负责人机工程评审、人机现场验证、推进人机问题闭环； 7. 负责变更情形工时、人机的评审、验证及文件更新； 8. 负责量产阶段工时、人机持续改善。

1.负责全国物流网络规划和场地布局规划，通过更优的网络结构和更好的库内规划支持物流成本、时效、品质等运营结果达成。 2.带领团队完成开搬扩的规划与实施需求，并不断提升效率和交付结果。 3.基于SKU特性设计差异化分仓策略，优化库存分布与周转效率。 4.能根据业务发展前置探索仓储技术前沿并推动试点落地。

作为无人物流车商业化落地的策略大脑，负责构建基于数据的规模化运营体系。通过运筹优化、网络规划与定价策略，平衡用户体验与单车经济模型（ROI），推动L4级无人配送从“试点测试”走向“规模化常态运营”。 【核心职责】 1. 网络规划与运力策略 -区域分级与拓展：负责城市物理空间的网格化建模，基于订单密度、交通复杂度、政策开放度等多维数据，建立高、中、低价值区域的划分标准，制定分阶段的车辆投放与退出策略。 -人机协同调度：设计并持续优化“人+无人车”混合运力的调度逻辑，针对不同场景输出最优的人机配比方案，在保障履约时效的前提下，实现运力结构的整体降本。 - 仿真推演：利用仿真平台对新开区域、新车型投放进行ROI预演，输出投放数量、补能网络布局、车辆动线规划的可行性建议，降低试错成本。 2. 定价模型与损益管理 - 全生命周期成本分析：建立无人配送车的TCO（总拥有成本）模型，精确核算硬件摊销、能源消耗、安全运营、远程接管等成本项，设定清晰的成本控制基线。 - 动态定价机制：设计面向B端客户的差异化定价体系。结合天气、时段、供需关系等因素，制定动态加价或折扣策略，提升恶劣天气及夜间的车辆利用率，确保单均成本边际最优。 - 商业变现策略：协同销售及大客户团队，设计基于SLA（服务等级协议）的套餐产品，如“极速达”、“经济慢送”等，将技术能力转化为可量化的商业报价。 3. 数据洞察与产品化 - 指标体系搭建：定义策略运营的北极星指标与过程指标（如：单均成本、车辆利用率、人效比、接管率影响因子等），搭建可视化的数据监控看板，实时洞察运营健康度。 - 策略产品化：作为运营侧的产品经理，向中台研发团队输出清晰的BRD（商业需求文档），推动智能调度系统、车效监控平台、故障预警工单系统等工具的迭代，提升自动化运营水平。 - 异常归因与迭代：深入分析路测及运营数据，剥离出因选路策略、调度策略导致的高接管率或低效问题，联动算法团队进行策略优化，形成“数据驱动-策略落地-效果复盘”的闭环。 4. 政策研判与合规落地 - 路权策略：紧密跟踪各地自动驾驶测试及商业化试点政策，制定合规的牌照申请路径，确保运营策略符合地方监管要求。 - 风险预案：建立针对交通事故、极端天气、网络攻击等突发状况的策略级应急预案，保障业务连续性与公共安全。