水平参差不齐，且各环节数据口径不统一，导致上下游碳排放信 息难以贯通，无法实现标准化核算。二是原料来源复杂，涉及石 油、煤化工等多种路线，碳排放因子动态变化，外采或第三方原 料的数据难以精准溯源，影响碳足迹的科学分摊。三是客户和监 管对产品级、批次级碳足迹有细致要求，但行业普遍只能提供年 - 14 - 度或月度层面的粗粒度数据，难以满足绿色合规需求。 应用场景： 一级：借助信息技术工具实现台账管理和基础统计。企业主 痛点需求：一是运输过程安全问题，丁二烯过氧化物积累可 引发爆炸，需实时监测过氧化物生成（如 TBC 阻聚剂消耗速率）， 防止自聚引发爆炸；氢化丁腈橡胶原料（如丙烯腈）等温敏材料 需要全程控温，现有冷链监控存在盲区。二是泄漏溯源难问题， 如溶剂型橡胶的环己烷等 VOCs 泄漏后难定位罐车/中转仓/管 道等具体责任环节。三是运输合规冲突问题，陆运/海运对橡胶 助剂（如硫磺、防老剂）的分类标准差异导致存在合规风险；针 关键参数（压力、阻聚剂浓度），实现运输过程中的活性监测和 阈值报警。 三级：跨部门数据协同实现危化品存储运输全流程监管和自 主调控。借助信息化手段实现危化品存储及运输的全流程信息化 监管和自主调控，实现泄漏溯源区块链存证，温控链自主调节制 冷功率，自动识别途经地区对橡胶助剂等（如含苯胺防老剂）的 运输限制，动态调整路线。 四级：借助 AI 实现危险源自动预警及响应处理。通过物联 网+区块链的主动防控体系，过氧化物生成

的质量档案，支持基础追溯，减少批量性工艺失误，实现质量 流程规范化管理。 三级：关联多源质量知识库，定位缺陷根因并溯源预警。 构建产品的多源质量知识库，打通材料供应、工艺设计及生产 系统实现全要素关联分析，并基于光-机-电参数耦合追溯，自 动定位复杂缺陷根因，实现跨环节风险预警及问题溯源。 四级：构建多模态AI赋能质检及模型建迭代机制。应用多 模态AI（如视觉质检）开展产品质量检测，建立历史数据“存 应用人工智能技术，构建供应链风险预警模型，实时监测物流 中断对特种材料供给的影响并动态生成备选方案；构建跨企业 协同平台，实现供应商生产排程与本厂试制计划的数字化协 同。 典型案例：深圳市君兰电子有限公司通过“智链质控·溯源协同 ”实现供应链协同 深圳市君兰电子有限公司作为出口导向型企业（95%产品 销往欧美等高端市场），客户对质量要求严格，需实现对供应 商来料质量的实时协同管控，打破质量信息“孤岛”。采购管

取得成效：（1）追溯效率质变：质量问题溯源从 2-3 天缩 短至 5 分钟；（2）关键指标优化：尺寸超差率降低 45%，热处 理合格率达 99%；（3）质量成本压缩：检验滞缓减少，车间效 率提升 12%，综合质量成本下降 18%。 （图：质量管理功能模块） - 21 - 6.设备管理 痛点需求：（1）注塑机、绕线机等关键设备故障停机频繁， 维修依赖老师傅，缺乏故障预测能力；（2）关键设备维修溯源 难，设备

单实现消耗动态跟踪与库存预警；集成设备数据与质量系 统，构建全流程可视化看板与追溯链条。 取得成效：生产数据准确率提升至 98%以上，物料消耗 偏差控制在 2%内，铜杆库存周转率提高 25%；质量溯源时 间由 3 天缩短至 4 小时，客户投诉率下降 40%；实现了工单 进度实时可视、资源精准调度，有效支持持续优化与高效决 策。 图 5：太平洋电缆数字化生产过程 2.质量管理 痛点需求：一是高压电缆局部放电需 具体举措：越光电缆联合数字化转型服务商开发全链路 质量闭环系统：在挤塑、成缆等关键工序部署在线检测设备， 实时采集质量数据并自动报警；以订单号为主线串联全流程 质量信息，构建统一数据中心，实现一键精准溯源；在 ERP 中嵌入标准工艺参数库，建立跨部门实时质量看板，支持协 同分析与决策。 取得成效：产品不良品率由 0.2%降至 0.03%，客户投诉 率下降 72%；质量问题排查效率提升 80%，产品交付周期缩

参数自适应等多个精细环节，对过程控制能力提出更高标准。 四是质量追溯与绿色合规管理复杂度提升。随着下游行业对 零部件全生命周期质量与碳足迹的关注，除传统的尺寸、性能与 可靠性要求外，新增了材料溯源、制造过程数据包、绿色认证及 环保符合性等更高标准。这显著延长了企业的质量文件准备与合 规认证周期，增加了质量数据管理与环境合规的管理难度与成本。 二、金属零部件加工行业中小企业转型价值 一 三是提高生产质量。整合检测、传感与大数据分析，实现全 流程质量追溯。自动检测技术可覆盖材质、尺寸等关键参数，大 幅提升产品合格率。机器视觉与深度学习技术能实时识别微米级 表面缺陷，检测效率远超人工。区块链技术应用于供应链溯源， 确保原材料来源可查、过程可控，有效降低合规成本。 三、金属零部件加工行业中小企业数字化转型场景 金属零部件加工行业正呈现出深度智能化、工艺精密化、系 统集成化与供应链协同化的趋势，这对中小企业在工艺创新、供

验、最后化验结果传递到供应商通常需要 30 分钟；在高峰期收 购时，因人员不足，拉低收购进度，影响生产；质检结果人工干 预大，无法实现公平公正透明化；企业经济安全无法保证，传统 人工检测无法实现盲检，极易造成企业经济损失；供应链溯源困 难，缺乏数字化追溯体系等问题。 具体举措：系统集成：依据金蝶云苍穹平台，集成 LIMS 质 量管理系统，通过物联网技术对接各终端设备，取样自动化，自 动校验放入车辆，自动取样结束自动放行，化验数据自动上传，

品牌电商销售数据与生产工单，动态调整采购计划（如双十 一大促前 30 天启动备货预警）；3. 构建供应商协同平台， 与慈溪塑料件厂商、余姚电机供应商共享库存数据，实现 4 小时同城配件调拨；4. 上线溯源系统，通过产品序列号关 联原材料采购批次信息，提升质量追溯效率。 取得成效：采购响应周期从 5 天缩短至 48 小时，原材 料库存周转率提升 40%；通过预测模型降低无效备货成本 - 16 -

数字化、智能化，优化工艺流程，精细化设备管理，提升生 产效率，降低生产成本，增强按时交付能力。 在质量管控方面，建立数字化全程质量追溯体系，实时 监测生产质量数据，及时预警风险，确保产品合规，提升质 量稳定性，可实现全过程质量溯源。 在供应链管理方面，构建数字化供应链管理平台，实现 供应商信息和库存状态的实时共享，优化物料采购和物流调 度。通过智能化的数据分析与预测，及时识别需求波动与供 应风险，提升供应链的灵活性与响应速度，确保原材料的及

手段主要采用传统人工监测、线下管理的方式，企业难以对生 产过程中的产品质量进行准确、实时地监控和分析，难以发现 质量问题的根源，导致产品质量不稳定。 （2）质量数据分散在纸质报告或不同员工手中导致溯源困 难，难以快速追溯到原材料采购、生产工序、检测环节等具体 源头，影响质量管理决策。 应用场景： 一级：基于电子表格的智能通信终端质检过程信息记录。 － 13 - 在进货检验（IQC）、生产过程检验（IPQC）、成品检验

率。 四级：全数字化采购生态，基于 AI 大数据实现智能预测、 实时监控及异常处理优化成本。全数字化采购生态，基于 AI 和 大数据进行需求预测、智能供应商匹配；实现实时供应链监控和 区块链溯源；自动化处理异常事件，优化成本与库存。 典型案例：沈阳鼓风机集团安装检修配件有限公司仓储管理系统 及硬件设备升级项目 沈阳鼓风机集团安装检修配件有限公司成立于 2007 年，注 册资金 5000