调研的成果将成为咱们最终的产出物，用来满足事务需求

跟着工厂和产品品类的增多，改变订单变得不支持，无法拦截或插单，这给制造业带来了很大的困扰。此外，采购和生产之间的时间差和订单改变也无法有效办理。在工厂运营中，使用了电商中库房概念，称工厂A为大仓A，工厂B为大仓B，但这种概念并不能反映出工厂的实践产能。产能相关的概念如产能盈利和产能屏风也没有被考虑进去。

工厂概念的缺失导致了计划办理的问题。咱们需求清晰工厂办理体系的详细需求，并进行调研和剖析。调研的成果将成为咱们最终的产出物，用来满足事务需求。

完成调研之后，咱们进入预建阶段，其中核心使命是进行事务建模。事务建模是软件体系中常用的东西，它协助咱们了解事务进程。因为软件体系办理的是信息流，而非物质生产，事务建模的目的是抽象和办理信息。经过类比现实世界动作与软件工程内容，咱们可以更好地了解事务建模的含义。例如，在购买手机的进程中，咱们会调研和剖析手机的参数、价格等信息，然后根据不同人物的需求将其结构化表明，这便是事务建模的一部分。

了解概念后，咱们对整个事务建模的完好体系进行了剖析，分为L0到L6共七个层级。在事务层面进行了商业结构、事务范畴、运营策略等剖析，找到了事务的核心问题。随后进行体系建设或软件开发的进程，将流程拆分为活动、使命，再拆解为步骤。最终的文档中包含了每个步骤的使命。这是在事务层面和IT层面进行的事务建模。

了解了事务建模的概念后，接下来讨论了详细的执行办法。事务建模本质上是以结构化、标准化的方式描述企业的运作形式。详细步骤包含事务剖析、流程剖析和节点剖析。这三个剖析会产出流程模型、数据模型和实体模型。

所谓流程模型，指的是事务流程及其信息流通。在事务建模中，咱们需求清晰事务流程中所触及的信息流通状况，并将其抽象为详细的办理目标。可以说，事务建模便是一种办法，经过定义信息流、寻找输入项和输出项，以及确认参加的人物，来构建完好的事务建模公式。这套公式可以用于事务数据剖析。

有了这个公式后，咱们可以更好地了解一些行业黑话或者在工作中经常听到的术语。经常有人要求给出清晰的场景，即由信息输入、输出和参加人物组成的场景，也便是清晰某人要做什么事情，需求输入哪些信息，又要输出什么信息。这便是所谓的场景。而数据模型指的是确认信息输入项和输出项的模型。流程模型则是指整个信息流通的进程以及处理信息流的公式。这些都是基于计算公式得出的成果：

事务建模是企业数字化中必备的技术，对于数字化产品经理来说也是必修课程。事务建模包含了步骤和案例剖析，以处理详细问题为导向。举例来说，咱们面临a公司的需求，他们需求20个工厂办理体系，咱们怎么进行事务建模呢？在进行简略调研后，咱们发现有两家工厂的生产办理进程完全不同。