案例背景：冀凯河北机电科技有限公司在产品研发与生产 协同过程中面临以下问题：一是产品设计数据在不同系统间转 换不畅，设计与生产环节存在信息断层；二是技术资料版本管 理粗放，图纸、工艺等核心资产缺乏精细化管控；三是车间技 术资料下发与回收依赖人工，存在版本不一致与泄密风险。 具体举措：该公司通过部署 WIMS 管理平台并与三维设 计软件深度集成，构建统一的产品数据模型，实现系统间数据 互操作与实时转换。平台建立专用数据库后台，对产品图文档、 精细化存储。研发人员可便捷进行二维/三维设计、浏览修改 及模拟仿真，系统支持技术资料随生产计划自动下发至车间终 端，并在完工后自动收回查阅权限。 取得成效：通过平台实施，企业实现了产品数据在全系统 中的无缝流转，设计效率与准确性显著提升。技术资料版本可 控率达 100%，管理精细化程度大幅增强。车间资料下发与权 — 11 — 限回收实现自动化，技术资料一致性与保密性得到有效保障， 生产过程 设备故障、工艺偏差等，并自动调整生产计划或发出预警通知， 驱动生产过程的优化和闭环管控。通过不断优化生产管理系统， 实时掌控生产现场的动态变化，确保生产的连续性和质量的一致 性。 典型案例：石家庄煤矿机械有限责任公司生产车间 — 20 — 全要素管理平台 案例背景：石家庄煤矿机械有限责任公司在环保喷涂 生产管理过程中面临以下问题：一是设备运行监控手段不 足，生产数据采集与共享效率较低，难以实现全流程可视 化

专业化优势。同时，以沈阳金杯为代表的汽车企业通过海外建厂 与本地化生产体系相结合，推动整车出口向本地化制造延伸，逐 步完善海外供应链网络和售后服务体系，提升海外市场竞争力。 - 3 - 华晨宝马-数字化车间 （三）汽车零部件及配件制造行业中小企业业务痛点 汽车制造业数字化转型面临五方面挑战：一是数字化基础薄 弱，生产网、办公网、监控网等多网并存且层级复杂，基础设施 环境不佳，难以支撑应用部署，同时面临网络攻击导致生产中断、 析，无 法针对性地制定优化措施。 三是采购与生产计划脱节。需求提报缺乏精准依据，部分车 间部门在提报辅材需求时，缺少实际生产计划、工艺标准和历史 消耗数据的支撑。部门间需求提报缺乏协同，多个车间共用的辅 材，各部门提报时未进行统筹协调，导致整体需求重复计算。更 多依赖经验估算甚至主观判断，可能出现辅材库存短缺影响生产， 或库存积压占用大量资金的问题。 应用场景： 一级：借助 Excel 年。公司专注于轻 型商务用车和多用途乘用车的开发、制造与组装，面对采购管理 相关问题，金杯（沈阳）汽车有限公司进行了如下数字化升级改 造： 1）搭建辅材进销存管理系统 一是通过线上提报入口为车间计划员提供便捷服务，系统自 动校验物料编码及必填项完整性，开放历史记录查询功能以提升 提报准确性；二是针对不同辅材类型预设标准化模板，简化填写 - 9 - 流程；三是支持自定义审批流程，按辅材性质分级设置审批权限，

工艺、裁剪、成衣、后道生产管理提出优化建议。 典型案例：宁波马可服饰有限公司基于云铱 OS 系统实现制 造协同升级 案例背景：宁波马可服饰有限公司在生产环节曾面临 两大核心难题：一是生产进度不透明，各车间、工序之间 信息割裂，订单状态难以实时跟踪，频繁出现交期延误； 二是生产管控依赖人工记录与经验判断，异常响应迟缓， 产线平衡难以保障，整体生产效率受限。 具体举措：为全面提升生产管控水平，公司引入云铱 典型案例：嘉纳服饰基于领航智能吊挂系统实现服装半成品自动 输送和分配协同 案例背景：嘉纳服饰早在 2019 年就开始在缝制工段使用 吊挂流水线进行产线流转，产线内效率相较于传统流转提升近 20%。但是在服装生产车间工段之间流转方面存在诸多问题。 裁剪好的衣片、生产的半成品在各个工段之间需要不停地人工 搬运传递、计数和捆扎，有时还会出现衣片错号的情况，容易 产生大量的误工和混乱。此外，信息沟通不畅也是一个问题， MES 系统，统一调度车间各个工段生产计划协同安排，裁 - 15 - 片上吊挂线之前运用 MSE 系统二维码管理裁片部件加工进度， 通过系统掌控部件齐套后进行车间生产安排；同时车间进行全 厂智能输送和智能分配改造，并用领航 MES 的吊挂控制系统对 原有的吊挂线进行整合，将裁片从集中挂片、裁片存储、裁片 分配、裁片输送进行软硬件一体化控制运行管理，裁片、半成 品按车间生产计划智能有序流转，工位、产线产量、质量数据

采购管理 痛点需求：其一，塑料粒子、电子元件等核心原材料采 购成本波动大，多渠道比价困难导致信息不对称，宁波本地 供应商报价差异可达 15%～20%；其二，采购流程缺乏标准化 审批节点，与注塑车间生产计划脱节，导致库存积压（如季 节性产品备货过剩）或短缺（如爆款产品零部件断供）；其 三，未建立基于市场需求预测的战略采购机制，面对电商促 销旺季（如 618/双十一）的突发性订单增长，原材料采购响 盖原材料申购、审批、下单的标准化流程，建立含质量评级、 交期履约率的本地供应商信息库，支持按产品型号查询配套 供应商评价。 三级：与生产管理系统集成，根据生产计划自动生成采 - 15 - 购需求。实时跟踪采购进度。与车间 MES 系统集成，根据核 心产品等生产工单自动生成采购需求，实时跟踪供应商的物 料备货进度及物流信息。 四级：采用 AI 等科技，与供应商系统协同，共享需求 计划和库存信息。部署 AI 采购预测模型，结合电商促销周 电制造商（年产能超 1200 万台电吹风），在内外贸一体化 转型中面临采购痛点：塑料粒子/电机等核心原材料成本波 动大，电商促销季（如 618）突发性订单导致采购响应滞后 3～5 天，与注塑车间生产计划脱节造成库存积压。 具体举措：1. 部署智能采购管理系统，整合慈溪/余姚 本地供应商资源库，实现塑料粒子、发热元件等原材料的多 渠道比价与自动下单；2. 开发需求预测模型，结合"小适"

生成主生产计划（MPS），再根据物料清单和库存情况生成物 料需求计划（MRP），辅助安排采购和车间作业计划。例如， 一家农机厂引入 ERP 后，接到 100 台拖拉机订单时，系统会根 据交期自动倒排每周应生产多少台，并考虑现有库存件生成采 购申请。生产管理人员可以在系统中调整和细化车间周计划， 并将任务下达到产线班组。执行过程中，员工通过扫码汇报完 工数量，系统汇总实际进度与计划对比，及时预警落后工单。 能按期交付，在淡季则优化排产平衡负荷。 四级：构建智能调度系统，实现产销协同与供应链联动排 产 高阶的计划排程实现是构建企业级甚至供应链级的智能生 产调度系统，做到跨部门、跨工厂的协同优化。在企业内部， 工厂车间排程智能化，销售预测、订单管理与生产计划高度融 合，实现按需生产、以销定产，减少库存积压。 在产业链协同方面，数字化平台让主机厂与配套件供应商 共享生产计划，供应链协同排产，提高整体响应速度。比如拖 系统生产管理模块-生产计划详情页面 — 20 — 4. 生产管控 痛点需求：生产管控侧重于对制造过程的实时监视和控 制，以保证生产按计划、高质量地进行。中小农机企业在这方 面的痛点是：生产现场信息不透明，管理者难以及时掌握车间 状况。例如设备运行状态、人工作业进度、在制品数量等数据 主要靠人工报表汇总，滞后且可能失真。一旦现场发生异常 （设备故障、质量事故），往往不能第一时间上报，错过最佳 处置时间。质量控制上，检测数据分散在纸单上，无法实时判

MRP、车间排程。利用信息系统： （1）物料需求计划 MRP：确定产品组件信息，包括编码、规 格、数量等，考虑库存和在制品信息，通过物料清单的层级 计算物料需求。（2）基于多约束条件的车间级排程：对车 间级各生产单位进行排产计划，根据产品的前后置时间、换 型时间、产品数量、节拍时间自动计算计划时间，并形成资 源负荷图、订单甘特图、物料库存图等可视化功能。 四级：智能生产计划、车间自动排程、调度中心。根据 在如下难题：一是生产计划制定困难。企业订单呈现出“短 周期、多批次、高波动”的特征，仅依靠人工经验，难以统 筹资源配置、交期优先级等复杂因素，从而及时制定出最优 生产计划方案。二是动态指挥调度困难。生产调度涉及采购、 车间等多个部门以及多道工序，然而各部门之间数据未能实 现共享，且订单需求动态多变，依靠人工难以实现跨部门实 时动态调整。三是数据实时采集困难。生产过程中的订单、 工序进度、设备运行等关键数据，依靠人工记录存在数据滞 的实时性、科学性与合理性，提高车间运转效率。基于全局 生产计划自动生成当日设备和模具生产计划任务清单，通过 甘特图等可视化图表形式直观动态展示设备加工任务分配、 模具生产任务及实时状态等关键信息，让车间管理人员快速 掌握今日计划任务，同时，根据全局计划的动态调整自动同 步更新任务清单，确保车间执行环节与最新实际计划保持一 致。 取得成效：通过智能生产排程、全环节指挥调度等智能 应用，君灵企业模具车间实现有序化、智能化、透明化生产，

起重 驱动装置、起升机构、控制系统等核心零部件。产业链呈现三级 结构：上游由特种钢材、电机、减速机、控制系统等关键部件供 应商构成；中游是整机制造商与专业部件生产商；下游为港口物 流、制造业车间及矿山开采等领域提供产品，并延伸至安装工程、 第三方检测及融资租赁等增值服务环节。 起重装备制造业的中小企业主要分布于产业链中游的配套 制造与专业服务环节，部分企业已具备主机生产能力。主要特征 痛点需求：当前起重行业生产计划排程长期受困于“三高两 低”的复杂局面。一是计划源头与执行过程的高度不确定性。产 品高度非标致使设计、生产并行，BOM 频繁变更导致计划刚下 发即面临失效，加之工艺路径长、跨车间周转复杂，任一环节的 设备故障或紧急插单都会引发连锁延误，使排程基础极为脆弱； 二是排程手段与优化维度的严重滞后性。传统人工排程方式难以 在交期、成本、库存与产能等多重冲突目标间实现动态寻优，面 设备工序等约束条件，自动生成生产计划，动态调整重型部件加 工顺序，并与吊装资源调度联动。 四级：基于 AI 算法的起重装备智能排产与交付风险预警。 应用人工智能技术构建排产与调度模型，优化重型设备生产节 拍，动态协调多车间吊装资源冲突。系统具备交付风险实时预警 — 12 — 能力，可提前识别并处理因大型部件延迟等异常情况，实现动态、 实时的生产排产与风险管控。 典型案例：卫华集团的计划排程案例 案例背景：河

备、 模具、人员等资源约束，导致设备闲置率较高。需通过智能排程 系统实现多约束条件的自动优化，但企业普遍缺乏算法模型支持。 二是计划与执行脱节严重。计划部门使用 Excel 或纸质工单， 与车间执行信息不同步。亟须打通计划排程与 MES 的实时联动， 实现异常事件的动态调整。 三是供应链协同能力薄弱。泵体铸件等外协环节占比达 40%， 但采购周期依赖人工跟踪。供应商到货延迟导致生产计划频繁重 数据支持。通过实现资源的合理配置，提高运营效率，降低管理 成本，增强企业整体的经济效益与市场应变能力。 3）搭建 MES 系统。紧密衔接 ERP 系统与生产现场设备， 将生产计划分解为详细的生产工单，并下达到各个生产车间与生 产线。在生产过程中，MES 系统实时采集生产进度、产品质量、 - 18 - 人员工时等数据，实现对生产过程的全程监控与可视化管理。通 过对生产数据的分析，能够及时发现生产瓶颈与质量问题，并提 追踪关键部件流转；建立电子化质量检 验档案。 三级：MES 与 ERP 系统集成，实现全流程进度可视。MES 与 ERP 系统集成，实现从铸锻毛坯投料到整机测试的全流程进 度可视；自动预警物料齐套缺口；电子看板动态展示车间订单延 误率、设备 OEE。 四级：数据驱动的 AI 智能工艺优化。基于数字孪生技术构 建虚拟产线，结合实时工况动态优化派工逻辑；AI 算法预测高 精度机加工序废品率并预调工艺参数；AGV 系统依据装配节拍

根据销售预测和订单交期、粗略产能（设备数量、工时 估算）编制主生产计划（MPS）。 二级：通过信息系统生成生产作业计划。应用专用生产管理 系统（如 MES 扩展模块或基础 APS）辅助生成主生产计划和车间 作业计划。计划输入需包含电动工具典型的复杂 BOM、关键部件 约束，基于此计划，系统须能初步检查关键物料齐套性、模具、 工装可用性及设备负荷情况，并生成标准化检查报告，实现初步 的规范化计划编制与准备检查流程。 、质量数据、设备 OEE 数据，进行多维度实时分析，实现从核心部件制造到总装测 试的全流程自感知、自决策、自执行。实现设备异常、质量风险 - 17 - 的自动化、半自动化闭环处置与优化。构建车间数字孪生视图， 可视化驱动精准调度。 典型案例：浙江普莱得数字化管控体系 案例背景：浙江普莱得电器股份有限公司，成立于 2015 年， 作为多品种小批量生产的电动工具企业，普莱得在生产管控中面 气流磨、压机、烧结炉、多线切割等核心设备进行数采升级，关 键生产数据（温度、压力等）实时接入 MES；（2）平台功能应 用：MES 负责生产调度、过程监控、质量管理、设备维护模块的 运行；（3）可视化与培训：车间配置可视化看板，实时展示生 产进度、设备状态与质量指标；全员参与操作培训，确保有效应 用；（4）流程数字化：实现从生产计划、订单处理、领料、过 程跟踪、进度汇报、质检到维修的全过程数字化追溯。

APS 的零部件产能协同。依托高级排产系统 （APS），整合物料安全库存、采购周期、热处理/机加工等工艺 交期、客户交付要求等多维度约束条件，自动计算最优生产计划， 并通过系统直接下达工单至生产车间，同步跟踪计划执行进度， 支撑中批量、多品种订单的高效生产。以 ERP 中 MRP 运算为核 心，打造以敏捷制造、精益生产为导向，供应链统筹调度的数字 化管理平台，通过项目计划驱动生产计划，生产计划联动送货计 典型案例：山西卓立佰电气有限公司以 MES 系统为核心实现生 产全程透明化管理 山西卓立佰电气有限公司前期因依赖“电子表格+纸质表单” - 13 - 的人工台账模式，深陷数据管理困境。数据分散于车间、仓库、 质检等多场所，导致信息滞后，工单状态汇总常延误数小时甚至 隔天，影响排程调整；人工誊抄易出错，账实不符且追溯困难； 生产过程如同“黑箱”，各部门难以及时掌握瓶颈、负荷及物料 消耗情 系统为核心，围绕“数据全流程、自动化、规 范化”推进改造。以满足外界客户订单需求和预测备库需求为目 的，对接销售、采购、仓存、质检等应用，提供制造建模、基础 工程数据、需求计划、物料需求计划运算、生产工单流程管理、 车间工序流程管理以及简单生产应用等流程，实现了生产管理全 方位升级。生产全程透明可视，从高管到基层均可实时掌握工单 进度。数据时效性与准确性显著提升，工单关闭时间从滞后 8 小 时缩短至实时反馈。物料领用数据自动关联，准确率近