P-01 · PAIN POINT
“生产、采购、仓储信息断层，靠 Excel 根本同步不过来”
生产计划、采购进度、库存状态分别由不同部门维护，信息无法实时同步。
- 生产计划冲突
- 原材料浪费
- 库存积压
- 交付延期
生产
plan.xlsx
延迟 8h
采购
po.xlsx
延迟 14h
仓储
wms.xlsx
延迟 3h
3 份独立表格 · 0 字段联动不同步
ENTERPRISE AI · SMART FACTORY CASE
把人工排产，
换成动态调度
围绕制造企业在生产、质量、仓储、协同中的真实管理问题，我们交付了一套覆盖「生产计划 → 质量追溯 → 智能仓储 → 综合协同 → 数据决策」的一体化数字化工厂方案：MES + WMS + IoT + AI 预警，让数据从“记录工具”变成“实时决策能力”。
管理协同
85%+
效率提升
质量追溯
4h→8min
异常定位
库存利用率
78%
提升 2.6%
预警响应
4.2h→28min
AI 提前预警
Live · Factory Operations
实时
今日产量 · 件
0
+8.2% 环比昨日
设备 OEE
0.0%
可用
94%
性能
93%
良率
99%
产线状态
实时同步
- A1 注塑线92%
- A2 装配线76%
- B1 焊接线88%
- C1 检测线100%
动态排产
WO-0182 · 焊接工序
智能仓储 · WMS
库存利用率78.4%
质量追溯
TRC-2025-00821
批次 B20250520-03
已上链 · 可追溯告警 0
IoT 设备在线 1,284 · 数据采集 2.4k/s
IoT 设备在线 1,284 台数据采集 2,400 条/秒管理协同效率 提升 85%异常定位耗时 4h → 8minAI 预警准确率 94.2%库存利用率 提升 2.6%已服务 300+ 制造企业项目上线周期 缩短 2 周IoT 设备在线 1,284 台数据采集 2,400 条/秒管理协同效率 提升 85%异常定位耗时 4h → 8minAI 预警准确率 94.2%库存利用率 提升 2.6%已服务 300+ 制造企业项目上线周期 缩短 2 周
01 · THE PROBLEM
客户在数字化升级前
真正卡住的4 类管理问题
客户是一家处于数字化升级阶段的制造型企业，订单量、品类与交付要求同时上升，传统管理模式开始暴露效率与协同问题。
P-02 · PAIN POINT
“质量问题出了之后，根本追不到是哪一批的问题”
传统工厂缺乏完整的产品追溯机制，问题排查全靠人工记录。
- 无法定位生产批次
- 原料来源不清
- 责任环节难界定
- 售后周期长
质量异常排查路径
- 客户反馈 → 需 24h🐢
- 翻查纸质单据 → 需 18h🐢
- 联系供应商 → 需 48h🐢
- 定位批次 → 失败 60%❌
P-03 · PAIN POINT
“仓库越做越大，但找货越来越慢”
库位混乱、库存不准、出入库效率低、人工盘点耗时长。
- 库位混乱
- 库存不准
- 出入库效率低
- 人工盘点耗时
36 个库区9 区库位错乱
P-04 · PAIN POINT
“管理层每天都在看报表，但数据永远慢一天”
缺乏实时数据中台，关键数据无法实时汇总，难以及时调整生产策略。
- 设备状态滞后
- 进度黑盒
- 异常被动响应
- 策略调整滞后
数据时延（小时）T+1
02 · HOW WE THINK
我们没有直接“上系统”，
而是先重写了整个工厂的数据流
在与客户管理层、生产、仓储、质量四个部门多轮调研后，我们重新梳理了业务流与数据流，最终采用一体化的数字化工厂方案。
数字化工厂并不是简单的软件上线，
而是「生产协同体系」的重构。
— 滚水科技 · 数字化工厂方法论
业务流梳理
12 项
数据节点
180+
上线周期
8 周
CORE BUILDING BLOCKS
让数据从“记录工具”
变成“实时决策能力”
5 个能力模块 · 1 套数据中台
MES
生产执行系统
WMS
仓储管理系统
IoT
设备数据采集
AI
数据分析与预测
Alert
实时预警系统
数据闭环
现场感知→数据贯通→智能分析→实时决策→执行反馈
03 · HOW IT WORKS
一套真正覆盖工厂全流程的
数字化管理系统
围绕生产、质量、仓储、协同四条主线，我们交付了 4 个能力模块，每一个模块都有对应的系统界面与可衡量的项目效果。
统一驾驶舱
一块大屏
看清整个工厂
生产进度、设备 OEE、订单交付、异常告警 —— 把分散在 4 个部门的指标，汇聚成一个实时驾驶舱。
实时刷新
200ms
数据延迟
< 1s
在线终端
180+
STEP 01
生产计划与执行协同 · MES
从“人工排产”升级为“动态生产调度”
- 基于订单、库存、设备、人员自动生成生产计划
- 客户需求变化时自动同步研发与生产数据
- 自动评估物料与工期影响，预警延期风险
技术实现
MES 生产执行动态排产引擎工单流转IoT 设备数据
协同效率
+85%
订单响应
提速 3x
计划偏差
−62%
STEP 02
全流程质量追溯系统
给每一个产品建立“数字身份证”
- 二维码 / 激光 ID / RFID 唯一追溯编码
- 覆盖原料采购 → 生产工艺 → 质检 → 仓储 → 物流
- 异常发生时快速定位批次与责任环节
技术实现
RFID · 激光 ID质量检测系统追溯平台AI 异常识别
追溯效率
+92%
异常定位
4h → 8min
客诉处理
−58%
STEP 03
智能仓储与物流管理 · WMS
仓库不再靠“老师傅经验”
- 自动推荐最佳库位，自动规划出入库路径
- 实时同步库存状态，预警缺货与积压
- 结合数字孪生，仓储全面可视化
技术实现
WMS 仓储管理AGV 调度数字孪生RFID 实时识别
库存利用率
+18.6%
盘点成本
−74%
出入库效率
+2.4x
STEP 04
工厂数据中台 + AI 预警
管理层第一次真正“实时看到工厂”
- 设备 / 生产 / 能耗 / 异常 / 订单 统一汇聚
- AI 识别异常趋势，从“事后处理”到“提前预警”
- BI 驾驶舱给到管理层实时决策视图
技术实现
Kafka 数据流ClickHouse 分析BI 大屏AI 风险预测
决策效率
T+1 → 实时
异常响应
4.2h → 28min
预警准确率
94.2%
04 · ARCHITECTURE
4 层一体化架构，数据全链路打通
从最底层的 IoT 与 AGV 感知，到顶部的 BI 驾驶舱，整个系统按 应用层 / 业务层 / 数据层 / 感知层 自下而上贯通，数据上行、指令下行同步发生。
↑ 数据上行指令下行 ↓
应用层/ Application
生产管理
质量管理
仓储管理
BI 驾驶舱
业务层/ Business
MES 生产执行
WMS 仓储
ERP 协同
AI 预警
数据层/ Data
订单数据
设备数据
生产数据
库存数据
感知层/ Perception
IoT 设备
RFID
传感器
AGV 设备
05 · PROJECT RESULTS
从“传统管理模式”到
数字化协同模式
系统上线后，客户在生产、质量、仓储、数据四条主线上同时完成了能力跃迁。
BEFORE / AFTER
五个维度，五次能力跃迁
上线前 上线后
维度
上线前
上线后
生产计划
人工排产
动态智能调度
质量追溯
人工排查
全流程可追溯
仓储管理
经验式管理
智能库位调度
数据分析
事后统计
实时数据看板
风险处理
被动响应
AI 提前预警
EFFICIENCY TREND
上线后 12 周的
协同效率曲线
峰值
94%
上线前 上线后
管理效率提升
系统协同与自动化流程，大幅减少人工沟通成本。
管理协同效率
+85%
质量稳定性增强
完整追溯机制，提高产品可靠性与客户信任。
异常定位耗时
8min
仓储物流优化
智能库位与 AGV 调度，提升库存利用率与流转效率。
库存利用率
+18.6%
数据驱动决策
管理层建立实时数据运营能力，告别 T+1 报表。
决策时延
实时
推动产业升级
为后续智能制造与 AI 工厂建设打下基础。
智能制造底座
可扩展
06 · WHERE IT FITS
同一套数字化能力，
还能复用到 6 个行业
“数字化工厂 + IoT + AI 数据分析”并不局限于单一制造行业。我们已经在多个行业沉淀出可复制的解决方案。
可复用
新能源制造
设备监控 + 电池追溯
方案模板已沉淀→
可复用
汽车零部件
多工序协同 + 质量追踪
方案模板已沉淀→
可复用
铝业 / 钢铁
研产协同 + 工艺管理
方案模板已沉淀→
可复用
塑料管材
产品防伪 + 质量追溯
方案模板已沉淀→
可复用
食品加工
批次管理 + 冷链追踪
方案模板已沉淀→
可复用
智能仓储物流
自动化仓储调度
方案模板已沉淀→
