制造业 AI 自动化：OEE、质量记录、ERP 集成、预测性维护

行业: 制造业

• 车间数据（停机原因、废品数量、班次产量）存在于纸质表单或操作员记忆中；ERP 中无法进行有意义的 OEE 计算。
• 供应商询价流程通过邮件链进行；价格比较、交货期跟踪和审批流程均为临时性——关键信息可能丢失。
• ERP 生产模块（Netsis、Logo Tiger、SAP B1）持有理论工单；不从实际车间数据更新，生产计划和成本计算就会不准确。

• 数字化车间数据采集：操作员在平板或简易触控终端上输入停机原因、废品数量和产量；系统实时推送至 ERP 并自动计算 OEE。
• 结构化询价门户：采购专家输入物品和数量；系统向选定供应商发送电子邮件模板，在单一表格中比较报价，并将审批流程传递至 ERP 采购模块。
• ERP 生产模块桥接：车间终端开启工单，以实际废品和产量数字关闭；Netsis/Logo Tiger/SAP B1 的库存、成本和产能模块实时更新——计划现在由数据驱动而非纸张驱动。

示例：布尔萨一家中型金属加工厂

3 班次、6 条 CNC 线和 4 条压力机线，日产能 2,400 件工件。OEE 从未测量；停机数据每天填写在纸质表单上，ERP 物料数据延迟 2 天到达。供应商询价单消失在 3 人采购团队的邮件归档中；订单交货期不可预测。Setviva 启动以下流程：(1) 每条线配备平板终端——停机代码 + 废品数量录入，与 ERP Logo Tiger 集成；实时 OEE 看板从第一周起显示生产线平均 68%。(2) 结构化 RFQ 门户——38 家活跃供应商上线；前 2 个月供应商报价比较时间从 4 天降至 6 小时。(3) ERP 桥接——工单实时关闭；生产成本计算现在使用实际废品率而非理论值。第 6 个月月度 OEE 目标从 68% 提升至 76%；压力机 3 线预先检测到的振动异常通过计划维护处置，避免了预计 14 小时的非计划停机。