INDUSTRIAL AI · SHENZHEN

让 AI 进入制造现场的真实业务闭环

离散制造车间的CNC设备、人员和在制品协同场景
机械与零部件制造 · PROJECT PRACTICE

离散制造生产协同与质量追溯

该企业产品结构复杂、工艺路线多样,生产计划、现场执行和质量记录由不同团队维护,需要建立统一制造链路。

01 · FROM PROBLEM TO OPERATION

项目如何从问题走向可运行的闭环

BEFORE

现场断点

计划变更无法及时传达到现场;工序进度依赖人工汇报

BUILD

数字化机制

工单与工艺执行;生产报工与在制管理;检验与异常闭环

AFTER

运营改变

计划和现场使用一致状态协同;过程进度能够按工单和工序查询

02 · CHALLENGES

项目需要解决的问题

01

计划变更无法及时传达到现场

02

工序进度依赖人工汇报

03

质量记录分散且问题定位较慢

04

管理层缺少统一生产视图

03 · SCOPE

建设范围

01工单与工艺执行02生产报工与在制管理03检验与异常闭环04批次及序列号追溯05生产运营视图
04 · DELIVERY PATH

分阶段把关键链路跑起来

01

梳理核心产品与关键工序

02

统一工单、工艺与质量数据口径

03

选择代表产线分阶段上线

04

基于现场反馈扩展范围

05 · OPERATIONAL CHANGE

项目带来的运营方式变化

从流程协同、数据连续性与岗位使用三个方面呈现项目变化。

01

计划和现场使用一致状态协同

02

过程进度能够按工单和工序查询

03

质量问题形成可追溯链路

04

平台具备继续扩展的基础

START FROM A REAL SCENARIO

案例不是答案,而是范围讨论的起点。

带着现场问题、数据条件和业务目标来,我们一起判断合适的产品、范围和验证方式。