🌍 客户概览

客户名称　某 20 年制造企业（广东）

业务范围　制造业 / 工厂数字化 / MES / 供应链协同

企业规模　20 年制造企业，员工 800 人

年营收　年营收 5.8 亿元

生产规模　3 大生产基地 / 12 条产线

核心痛点　20 年经验管理，数字化基础薄弱

交付周期　10 周

上线效果　生产效率 +35%，不良率 -60%

痛点：20 年代工厂转型，数字化几乎空白

20 年 OEM 代工厂转型自有品牌，Excel + 纸质工单管理生产，数字化基础几乎为零。

痛点：12 条产线排产靠经验，效率低

12 条产线靠厂长 20 年经验排产，新人 6 个月才能独立排产，订单交期延误月均 15%。

痛点：设备 80% 老旧，OEE 不到 60%

设备 80% 是 10 年以上老旧设备，故障频发，OEE 平均 58%，远低于行业 75% 标准。

痛点：纸质工单流转，质量追溯难

生产工单 / 质检单 / 入库单全纸质，质量问题追溯需要翻查 1 周纸质单据。

痛点：3 厂分散，供应链协同难

3 大生产基地分布在佛山 / 东莞 / 中山，物料调配靠电话，库存周转 60 天。

痛点：不良率 8%，客户投诉多

代工转品牌阶段质量不稳定，不良率 8%，每月大客户投诉 5+ 起，影响品牌口碑。

📦 MES 制造执行系统（解痛点 ① ②）

12 条产线 MES + 智能排产

• MES 系统：12 条产线全 MES 覆盖，工艺 / 工时 / 质量数字化
• 智能排产：AI 算法排产替代经验排产，新人 1 周上手
• 实时报工：工位扫码报工，实时进度可视化
• 交期准时率：订单交期延误 15% → 3%

📦 设备 IoT + 预测维护（解痛点 ③）

老旧设备 IoT 改造 + 预测维护

• 设备 IoT：80% 老旧设备加装 IoT 传感器，实时数据采集
• 预测维护：AI 模型预测设备故障，提前 7 天预警
• OEE 提升：OEE 从 58% 提升到 78%
• 故障停机：非计划停机 -65%

📦 质量追溯 + 数字化车间（解痛点 ④）

全流程质量追溯 + 数字化工单

• 质量追溯：原料 / 工艺 / 质检 / 售后全链路追溯
• 数字工单：纸质工单全电子化，移动端操作
• SPC 统计：SPC 统计过程控制，提前发现质量异常
• 追溯时效：质量问题追溯从 1 周缩到 1 小时

📦 3 厂协同 + 供应链（解痛点 ⑤ ⑥）

3 厂协同 + 供应链数字化

• 3 厂协同：3 大基地统一调度，物料智能调配
• 供应商协同：供应商在线接单 + 送货 + 对账
• 库存周转：库存周转从 60 天缩到 35 天
• 不良率：不良率 8% → 3%，客户投诉 -75%

🌍 8 大核心数据

图 1：工作台首页（核心模块入口 + 待办摘要）

图 2：核心流程详情页

图 3：数据 dashboard（核心 KPI + 趋势）

图 4：协作 / 团队管理

"20 年代工厂转型最怕的是经验流失，10 周上线的 MES + 智能排产让新人 1 周就能上手排产，订单交期延误率从 15% 降到 3%。"

—— 总经理

"老旧设备 IoT 改造让 OEE 从 58% 提升到 78%，预测维护让我们减少 65% 非计划停机，年节省设备维护成本 200 万+。"

—— 生产总监

"全流程质量追溯让质量问题定位从翻 1 周纸质单据缩到 1 小时查询，不良率从 8% 降到 3%，大客户投诉月均 5+ 降到 1 起。"

—— 质量总监

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