AI 现场诊断
读取订单、报工、库存和质检数据,识别进度延误、缺料、返工和异常波动。
扫码加微信发送工厂问题,获取初步建议小智工厂 W-MES 帮你先打掉车间最耗人的事:进度靠问、月底算不清、质量翻不到、库存对不上。浙江嘉众本地团队上门调研、培训、陪跑。
关键物料尚未齐套,建议优先确认供应商到料时间。
数据来源:订单 · 库存 · 报工产品服务
AI 能力层
读取订单、报工、库存和质检数据,识别进度延误、缺料、返工和异常波动。
把委外单、送货单、物料单转成可复核字段,人工确认后再进入业务流程。
老板用自然语言查询订单进度、库存风险、工资汇总和质量异常。
把工艺、报价、售后、培训和系统操作沉淀成可检索、可问答的企业知识资产。
标准产品 + 本地交付
覆盖销售、采购、库存、生产、委外、成本和财务协同,适合已有一定管理基础的制造企业做一体化升级。
围绕计划下达、工序报工、生产过程、质量检验和批次追溯,把 ERP 计划落到车间现场。
把采购、交付、来料、对账和供应商沟通从线下表格推进到线上协同,减少跟单和对账成本。
与业务单据、库存和成本数据衔接,帮助企业减少重复录入,提升经营数据的可追溯性。
适合轻量化、阶段式上线的企业,先解决核心业务闭环,再逐步扩展到生产和经营管理。
面向经营分析、数据问答和知识沉淀,让管理层更快理解订单、库存、成本和交付风险。
行业方案
先做样板,再扩展模块,减少一次性大投入和一线抵触
梳理订单、工序、报工、工资、质量和库存现状,确认第一阶段范围。
选择一个高痛点场景先做样板,让老板和车间都能看到真实效果。
围绕班组长、操作工、仓库、财务分别培训,确保一线能用起来。
上线初期持续跟进数据、流程和异常,逐步扩展到更多模块。
客户案例
生产调度依赖人工分配,工序进度不同步,交期和设备利用率缺少数据依据。
启用工序报工、生产看板和排产辅助模块,打通订单、工序和设备状态。
车间报工靠纸质签字,月底工资核算慢,员工对计件数据缺少信任。
启用扫码报工和计件工资模块,按工序规则自动汇总,异常数据人工复核。
质量问题追溯依赖翻找纸质记录,批次责任和工序记录难快速定位。
启用批次追溯、质检记录和扫码查询模块,把工序、人员、检验结果关联起来。
知识中心
先把边界讲明白,再决定从哪个场景开始
不是。默认把 ERP 作为订单、客户、物料和财务数据的基础系统,W-MES 重点补齐车间过程、报工、质量、库存和看板数据。
可以。可以先从扫码报工、计件工资、库存预警或质量追溯等单点场景开始,后续再逐步打通数据。
支持。浙江嘉众总部在温州,适合需要现场梳理流程、培训员工和持续运维的中小制造企业。
建议从扫码报工、计件工资、质量追溯、库存预警或老 ERP 报表改造中选择一个高痛点场景,先做样板,再逐步扩展。
会把员工端操作控制在扫码、选择工序、提交数量、查看记录等少数动作内,并为班组长、仓库和财务分别培训。
不建议一开始追求全部整理。通常先把当前订单、物料、员工、工序和关键规则梳理清楚,历史数据按实际价值分批治理。
可以。样板阶段会保留流程调整空间,上线后根据真实报工、质检、库存和工资数据继续优化规则。
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