数字化组织架构

功能：分析与优化“研、产、供、销”及各支持部门的业务流程；设计和推行数字化流程标准（如基于BPMN）；引入并适配行业最佳实践（如SEMI标准）。

输出：业务流程地图、流程优化方案、标准操作规程、流程绩效指标。

功能：作为与业务部门对接的统一入口，收集、分析、梳理和评估数字化需求；编写业务需求文档和用户故事；管理需求优先级和需求变更。

输出：需求池、业务需求文档、用户故事地图、需求优先级清单。

技术架构组、平台架构组

办公系统组（OA、行政、合同、等）、营销、生产、供应链、前端  包含系统的运维

功能：制定测试策略；执行功能、性能、安全、集成和自动化测试；确保上线系统质量。

输出：测试计划、测试用例、测试报告、缺陷报告、自动化测试脚本。

探索性研究：针对公司未来的战略需求，进行高风险、高回报的前沿AI技术概念验证。例如：生成式AI用于芯片设计、强化学习用于自适应工艺控制、大模型在技术文档和知识管理中的应用、量子机器学习等。

跨领域创新：与研发部门合作，探索AI在EDA、物理仿真、化学配方等核心研发环节的创新应用。

技术孵化：将成功的PoC项目移交至“AI与算法平台组”进行工程化和产品化。

功能：设计企业级数据架构（数据湖、数据仓库、数据中台）；选型和管理大数据平台（如Hadoop, Spark）、数据集成工具和数据服务API；确保数据平台的高性能、高可用和可扩展性。对接业务部门，理解数据分析需求；开发和维护统一的BI报表、仪表盘和即席查询系统；为业务部门提供自助式数据分析服务和支持。

输出：企业数据架构蓝图、数据平台、数据模型、数据API服务、数据平台运维报告，业务报表、管理驾驶舱、可视化仪表盘、自助分析平台、业务洞察分析报告。

功能：建立并执行企业数据治理框架；制定数据标准、数据分类、数据安全与隐私策略；管理元数据和主数据（如物料、设备、客户主数据）；监控和提升数据质量。

输出：数据治理政策与流程、数据标准文档、主数据管理系统、数据质量评估报告、数据资产目录。