接单响应慢
逐项查价、算面积、选箱型。多规格组合容易出错，客户差异化需求难以快速响应。
30 分钟以上人工处理单张报价
工厂数智化
让数据主动发现风险，让每个订单少走弯路
以数据治理筑牢可信底座，贯通报价、制单、排样与装柜。
不替换现有 ERP / MES，在业务断点处注入智能，让效率、质量、成本与交付一起向前。
AI 生成 · 虚构数据 / DEMO工厂运营总览
AI 生成的大屏概念示意，图中工厂、数据、日期与告警均为虚构，不代表已上线系统或实际经营结果。
不替换 ERP / MES 四大模块独立上线 统一数据与业务规则 异常预警与持续复盘
订单越来越复杂，
管理不能只靠经验
多客户、多规格、短交期叠加，人工核算和分散台账逐渐成为瓶颈。把重复工作交给系统，让一线专注执行，让管理层更早看见风险。
制单靠记忆
Excel 格式各异，字段映射靠经验。特殊规则留在个人脑中，漏填错填反复发生。
人工重复录入培训与规则维护依赖老员工
材料难用尽
切割排样凭经验，余料缺乏追踪。每次排样是否更优，缺少可量化依据。
75%–80%方案材料中的原片利用率基线
风险看不见
进度分散在 Excel 和群消息里。机台异常与交期压力，常常在客户催单后才暴露。
被动催单缺乏统一的运营与风险视图
真正的改变：从 人工逐项处理，走向 系统理解需求、规则约束质量、算法优化资源、数据提示风险。
一个数据底座，
串起四个智能场景
四大模块独立部署、松耦合协作，通过标准接口与现有系统增量集成。数据协同平台统一模型、规则与风险，把分散信息变成可执行结果。
ERP / MES订单 · 进度 · 库存 · 质量
Excel / 邮件订单文件 · 报价资料
客户与工艺资料规格 · 编码 · 差异规则
生产与装柜约束原片 · 货物 · 工艺参数
多源接入 ↓ 标准清洗 ↓ 统一主数据
数据协同平台
统一数据模型 · 规则引擎 · 风险预警 · AI 辅助决策
销售跟单处理
需求理解 · 算价 · 装箱制单信息提炼
解析 · 映射 · 规则校验玻璃切割排样
约束求解 · 余料追踪集装箱装柜优化
全局搜索 · 布局 · 风险校验业务结果单向写入 ↓ ↑ 进度、库存、质量双向感知
业务结果回到原系统
报价、合同、生产工单及方案结果按业务接口流转，保留原有业务流程。
经营异常主动提示
汇聚订单、生产、材料和交付信息，为风险预警与经营助理提供依据。
处理经验持续沉淀
异常复核与纠错固化成规则，把个人经验转化为可维护的组织资产。
安全与可控接口鉴权操作审计留痕模块独立回滚ERP / MES 保持权威数据源
增量智能 · 标准接口 · 风险可控 —— 每一步可验证、可回退，投入随业务价值逐步扩展。
让智能落到
每一张订单上
点击切换四个场景，了解各自的业务流程与改造重点。上方产品窗口展示 AI 生成的虚构功能界面。
把时间还给客户沟通
从规格、数量、表面处理到交期，自动组织报价信息，按客户体系切换报价规则，同步生成标准化装箱单。
- 对接多客户报价体系，减少逐项查询与重复计算。
- 以“产品 → 规格 → 价格”的结构组织报价结果。
- 自动分箱并生成 Excel 装箱单，减少人工编排。
需求理解规则算价装箱单生成
报价处理时间30 分钟以上 / 单
工厂数字化升级后10 分钟以内 / 单
从报价依据到交付资料
- 需求归集
- 整理规格、数量、表面处理与交期，明确报价条件。
- 规则匹配
- 按客户报价体系组织产品、规格与价格，减少逐项核算。
- 资料输出
- 汇总报价明细与分箱结果，生成标准化 Excel 装箱单。
让个人经验，成为组织规则
解析不同客户的 Excel 订单，通过厂商适配器与配置化规则进行字段映射、校验，再生成合同和生产订单。
- 统一多格式订单入口，降低漏填与错填风险。
- 将特殊字段、默认值和历史错误固化为可维护规则。
- 通过 REST API 写入现有后端，保留既有业务系统。
Excel 解析规则匹配与校验合同 / 工单生成
制单处理时间15 分钟 / 批
工厂数字化升级后3 分钟 / 批
从订单文件到业务工单
- 资料解析
- 提取不同 Excel 订单中的业务字段，统一信息入口。
- 规则校验
- 匹配字段映射、特殊字段与默认值，减少漏填和错填。
- 系统衔接
- 生成合同与生产工单，通过 REST API 写入现有后端。
每一块原片，都算得更精细
以约束求解生成切割排样方案，呈现玻璃位置、切割顺序、利用率与余料清单，让材料效率可量化、可追踪。
- 量化排样结果，减少对经验画线的依赖。
- 记录余料规格与去向，为后续复用提供依据。
- 支持可视化输出，便于现场理解与生产执行。
订单规格汇聚约束求解排样与余料清单
玻璃原片利用率利用率 75%–80%
工厂数字化升级后利用率 90%+
从订单规格到排样清单
- 规格汇总
- 汇集订单规格与原片条件，整理排样所需信息。
- 方案计算
- 结合切割约束，生成玻璃位置与切割顺序。
- 结果追踪
- 输出排样示意与余料清单，记录余料规格及去向。
装得更满，也装得更稳
将货物顺序、旋转方向与可行位置一起纳入计算，通过全局搜索和放置策略生成二维装柜方案，提前识别偏载与超重风险。
- 遗传算法搜索货物排列与旋转组合。
- BLF 策略将货物放在最低、最左的可行位置。
- 输出二维俯视图，帮助一线按方案装柜。
货物清单与约束全局搜索与放置布局输出与风险校验
装柜空间利用率空间利用率约 80%
工厂数字化升级后空间利用率 90%+
从货物清单到装柜方案
- 装柜输入
- 汇集货物清单、排列顺序、旋转方向与装载约束。
- 布局计算
- 结合全局搜索与 BLF 放置策略，计算二维装柜布局。
- 执行依据
- 输出二维俯视图，检查偏载与超重风险，辅助现场装柜。
智能的前提，
是可信的数据
不是一次性“清理数据”，而是让接入、校验、复核和规则沉淀持续运行。每一次异常都形成新的治理经验，支撑后续预警与辅助决策。
1数据源接入
对接 ERP、MES、Excel 与邮件订单，统一接口标准和采集频率。
2清洗与校验
去重、补全、格式归一。字段校验拦截错漏，异常挂起等待复核。
3主数据管理
客户、订单、物料和工艺参数统一编码，消除“一物多码、一客多档”。
4质量监控
跟踪完整性、准确性与及时性，以质量看板展示异常并告警到人。
5风险规则沉淀
把异常处理经验固化为规则，持续扩充识别范围，从补救走向预警。
接入 → 清洗 → 主数据 → 监控 → 沉淀
处理有记录，规则可持续维护。
效率、质量与成本，
用业务指标说话
围绕重复劳动减少、资源利用提升与交付透明度，呈现方案的业务价值。
报价处理时间
≤10 min原基线：30 分钟以上 / 单
制单处理时间
3 min原基线：15 分钟 / 批
玻璃原片利用率
90%+原基线：75%–80%
装柜空间利用率
90%+原基线：约 80%
交付准时率
95%+从小范围验证，
走向持续运营
循序渐进连接业务与数据，先在典型客户和关键模块上验证，再扩展覆盖范围。每阶段形成可复核成果，实施节奏以现场调研为准。
01
调研与诊断
测绘全链路流程与数据，梳理报价、制单规则，验证首个外部系统适配器原型。
阶段成果
流程地图 · 数据清单 · 规则库雏形
流程地图 · 数据清单 · 规则库雏形
02
试点运行
优先上线销售跟单和切割排样，在典型客户场景封闭试用，收集反馈并迭代。
阶段成果
可用模块 · 实操反馈 · 试点记录
可用模块 · 实操反馈 · 试点记录
03
系统落地
上线制单提炼与装柜优化，扩展客户覆盖，完善适配器，连接供应链数据断点。
阶段成果
四模块协作 · 客户适配 · 数据贯通
四模块协作 · 客户适配 · 数据贯通
04
全面运营
全业务联调，上线 AI 经营助理，持续优化算法，建立运维 SOP 与常态化培训。
阶段成果
经营预警 · 运维机制 · 培训体系
经营预警 · 运维机制 · 培训体系