预约一次免费的现场勘察，不产生任何费用，也不需要工厂承诺合作。
产线效能 · 工艺质量 · 排产决策
三套 AI 能力分别作用于工厂的设备综合效率、良品率、单位工时产值与厂房面积效率。不更换现有 PLC 与 MES，不改造产线布局，班组不需要看懂数据，只需要照做。
01 问题定义
厂房按面积付租金，设备按年限计提折旧，但产值只跟随「有效产能工时 × 良品率」。工厂经营中真正被浪费掉的，从来不是订单，而是那些被停机、换型与等待吃掉的有效产能。
增量订单增长放缓，同质化竞争加剧，价格战持续压缩利润空间。工厂无法再靠「多接单」获得增长，必须提高每一小时有效产能的产出价值。
厂房租金、设备折旧与人工成本只涨不降，而这三项恰恰是按面积、按工时固定支出的。制造坪效一旦下滑，利润被双向挤压。
工艺参数怎么调、异常怎么判、订单排在哪条线，长期依赖老师傅个人经验，无法复制、无法量化、人员一变就归零。
| 环节 | 现状 | 后果 |
|---|---|---|
| 看不到 | 只有 ERP 产量与成本数据，没有产线实时状态数据。产出看得见，停机、换型与等待造成的产能损失完全看不见。 | 无法回答「这条线今天到底有多少有效产能工时」，设备综合效率无从计算。 |
| 看不懂 | 即使设备已经联网，也只是孤立的运行时长与报警条数，没有节拍、停机原因、工序瓶颈与质量波动的关联分析。 | 知道效率低，但不知道低在哪个工位、哪道工序、哪个班次。 |
| 做不到 | 分析结论停留在月度例会与报表层面，一线班组没有可执行的动作指令。 | 数据与生产动作脱节，报表看完了，车间还是原来的做法。 |
有效产能工时 × 良品率 × 单位工时产值 ）÷ 厂房面积
分子中三个变量互相独立、可分别干预，且改善效果可以相乘叠加——这是本方案全部设计逻辑的起点。
02 方案总览
方案不做大而全的数字化改造，只围绕制造坪效公式中的三个变量分别配置 AI 能力，每一项都能单独上线、单独见效，也可组合成完整体系。
看清产线
回答「时间去哪了、瓶颈在哪里、损失了多少产能」
提高良率
回答「这批料怎么调、异常怎么判、怎么稳住工艺」
优化结构
回答「先做哪张单、排在哪条线、怎么减少换型」
数据自下而上流动，决策自上而下落地，全程不改变工厂现有 PLC、MES 与 ERP 系统的使用习惯。
现有 PLC 与采集网关把信号交给边缘盒子，分析在厂内完成、原始数据不出厂，上行到云端的只有设备综合效率、产量、良率、停机时长这类数值型指标。
决策层的三个 Agent 分别读取这批指标，结合工单与质量数据，算出哪个工位效率偏低、哪道工序是瓶颈、哪些订单该合并批量。
分析结论被打包成可直接执行的动作，推送到车间端小程序、工厂运营看板与月度分析报告——班组看到的是清单，不是报表。
左右滑动可查看完整流程图
不卖硬件堆砌，不改造既有产线。工厂已有 PLC、SCADA 或采集网关即可接入，本方案不强制更换设备；分析结果直接推送到班组长微信或小程序，不需要登录复杂后台。
不输出看不懂的报表。系统每天给班组推送的是「今天该做什么」的行动清单，而不是几十张图表。
核心功能 · 03 能力详解
以下为三项能力的完整说明。您可以根据工厂当前最紧迫的问题，从前两项中选择其中一项先行试点。
让工厂第一次看清产线
把老师傅的经验变成全员能力
用数据决定做什么单、排在哪条线
04 效果测算
我们不使用无法验证的效果描述。以下公开本方案的测算逻辑、参考数据来源与判断口径，您可以据此自行判断，也可以用来检验我们后续的每一个判断。
设备综合效率 × 良品率 × 单位工时产值 × 面积效率 ）的复合结果
四个变量分别对应产线效能、工艺质量、排产决策能力的介入，改善效果按乘法叠加。
| 变量 | 方案介入手段 | 参考改善区间 | 数据验证方式 |
|---|---|---|---|
| 设备综合效率 | 停机原因治理、点检保养前置、瓶颈工序平衡 | +8% ~ +15% | 改造前后同期 OEE 对比 |
| 良品率 | 工艺参数推荐、异常成因判断、首件确认标准化 | +12% ~ +20% | 良品数 ÷ 投产数 |
| 单位工时产值 | 产品结构优化、批量合并、高值订单优先排产 | +6% ~ +10% | 产值 ÷ 有效产能工时 |
| 面积效率 | 产线布局重组、在制品与仓储区压缩 | +3% ~ +5% | 分区域单位面积产值对比 |
1.52
即在四个变量同时达到区间上限时的理论值为 +52%。实际经营中四个变量难以同时达到上限，因此本方案对外设定的目标值为 +40%，分 12 至 18 个月逐步达成。
上表中「参考改善区间」来源于公开的行业研究数据及同类项目的一般经验，属于参考值，不构成对本工厂效果的承诺。
实际改善幅度取决于工厂所在行业的订单结构、设备新旧程度、工艺复杂度、班组配合程度等多种因素，不同工厂之间可能存在显著差异。
方案实施前，双方将共同建立连续 3 至 6 个月的生产经营基线数据，所有效果评估均以基线对比结果为唯一依据，不使用任何未经本工厂验证的第三方数据。
本方案不对未来经营结果作出保证性承诺，具体权利义务以双方正式签署的服务协议为准。
用户案例
以下为方案适配的典型工厂场景，用于说明不同业态下的介入方式与关注指标。
汽车零部件机加工厂
核心问题
设备已联网但只看得到开机率，换型与首件确认占用大量时间。工厂只知道月产量波动，无法判断是订单少了还是效率差了。
方案配置
产线效能 Agent + 排产决策 Agent，复用现有 PLC 采集，工厂端统一查看 3 条产线对比。
关注指标
设备综合效率、换型时长、停机原因分布。
改善方向：设备综合效率上行区间 +8%~15%，参考行业经验值，非本工厂实测结果。
消费电子组装厂
核心问题
同一道工序由不同班次操作，良率与节拍差距明显。老师傅的调机经验留在个人身上，人一走就归零。
方案配置
工艺质量 Agent + 产线效能 Agent，接入实时工艺参数，车间端推送参数调整建议与处理要点。
关注指标
良品率、工艺参数调整响应时长、首件确认一次通过率、新员工独立上岗周期。
改善方向：良品率上行区间 +3%~8%，参考行业经验值，非本工厂实测结果。
食品与日化包装厂
核心问题
排产长期凭经验，急单频繁插单打乱节奏，慢单占用瓶颈设备，交期与效率同时受损。
方案配置
排产决策 Agent + 产线效能 Agent，按交期与产能数据给出排产顺序与合并批量建议。
关注指标
换型次数、瓶颈设备利用率、按期交付率、单位面积产值。
改善方向：单位工时产值上行区间 +5%~12%，参考行业经验值，非本工厂实测结果。
05 实施路径
整个过程不需要工厂停产，不需要更换现有 PLC 与 MES，不需要班组学习复杂软件。班组长仅需在手机上接收每日行动建议。
现场确认设备通信接口与采集方式，确定数据采集点位；调取最近 3 个月产量、良率与停机记录，建立设备综合效率、良品率、单位工时产值的基础基线。本阶段结束提交《现场勘察与基线报告》。
部署采集网关并接入现有 PLC / SCADA，完成 MES 与 ERP 数据对接与账号开通。进行产量与停机时长采集准确性校准，与人工记录对比，误差需控制在可接受范围内方可进入下一阶段。
按所选模块依次上线产线效能、工艺质量、排产决策。上线首月提供操作培训，并根据工厂实际情况调整分析口径与推荐策略。
按月输出生产经营分析报告，每季度进行一次效果复盘。达标后转入常态化运营，将有效的经营动作固化为工厂标准作业流程。
1. 提供 PLC / SCADA 通信接口或数据读取权限，并保障厂内网络条件。2. 提供 MES / ERP 系统数据读取权限（只读）。3. 指定一名对接人，负责内部协调与信息传递。4. 配合完成产量与停机时长的人工校准，通常需要 1 至 2 个工作日。
除以上四项外，无需工厂额外投入人力或系统改造。
06 数据安全
工厂最关心的问题通常只有一个：装了这套系统，工艺与生产数据安全吗，会不会外泄？以下逐条说明我们的技术设计与合规安排。
本方案在设计层面即排除人脸识别、员工行为监控与个人工时考核功能，这不是可配置选项，而是系统架构的固定前提。数据采集对象是设备与工序，不是人。
设备信号与工艺参数在厂内边缘设备完成分析，分析结束后原始数据即被丢弃，不上传云端、不做任何留存。
传输至云端的只有设备综合效率、产量、良率、停机时长这类数值型指标，不包含图纸、工艺配方、客户订单明细，也不包含任何可指向具体个人的标识信息。
产品图纸、工艺配方与客户订单等敏感数据仅在厂内网络中留存与计算，云端只接收聚合后的指标结果，不具备还原敏感数据的条件。
我们提供标准格式的数据采集告知文本与标识，由工厂在车间显著位置张贴并向班组说明，明示采集范围与用途。
系统内产生的全部生产与经营数据归工厂所有。服务终止时，工厂可导出完整数据，我们按协议完成删除并提供删除确认。
本方案涉及的推荐类与排序类算法，将按《互联网信息服务算法推荐管理规定》完成备案，备案编号在产品界面显著位置公示，接受监督。
| 环节 | 处理方式 |
|---|---|
| 信号采集 | 接入工厂现有 PLC、SCADA 或加装采集网关，不更换现有控制器与设备，不部署任何视觉监控类硬件。 |
| 分析处理 | 在厂内边缘设备完成，处理结果仅为结构化指标，原始信号不做持久化存储。 |
| 数据传输 | 上行链路仅传输数值型指标结果，采用加密传输。 |
| 数据留存 | 结构化指标按生产经营分析需要留存，服务终止后按协议删除。 |
| 权限管理 | 车间端与工厂端账号分级授权，操作日志可追溯。 |
07 服务与保障
| 事项 | 响应时效 | 说明 |
|---|---|---|
| 使用咨询 | 工作日 4 小时内 | 专属对接人响应，非工作时间顺延至下一工作日上午。 |
| 数据异常 | 24 小时内定位 | 产线数据出现异常波动时，由技术团队核查并说明原因。 |
| 设备故障 | 48 小时内更换 | 仅适用于硬件租赁方案，含备用设备与上门或寄送更换。 |
| 月度复盘 | 每月 1 次 | 专业版及以上包含，输出书面复盘结论与下月行动重点。 |
按季评估，可随时调整或终止。服务按年签约，但每季度进行一次效果复盘。若连续两个季度核心经营指标未见改善，工厂有权选择终止服务。
未使用部分按比例退还。终止服务时，未使用的软件服务月份按比例退还服务费，不收取额外违约金。
硬件按折价回收。如选择硬件租赁方案，设备由我方回收，不产生额外费用；如选择买断方案，按协议约定的折价标准回收。
数据完整导出。终止服务后，工厂仍可申请导出全部历史生产经营数据，我方按协议完成数据删除并出具确认。
算法与系统均为自主研发，持有相关计算机软件著作权登记证书，不依赖第三方闭源平台，可持续迭代与定制。
服务团队位于湖北宜昌，可就近提供现场勘察、设备部署与上门支持，响应速度快于异地服务商。
方案在设计阶段即排除人脸识别与员工监控等高合规风险技术路径，主动履行算法备案义务，帮助工厂规避数据合规风险。
以工厂自身历史数据建立基线，效果评估完全基于本工厂实测结果，不引用行业平均值代替实际改善。
08 推进方式
本方案不含报价内容，具体服务范围与费用将在现场勘察后单独确认。以下为建议的推进顺序。
安排上门查看工厂设备接口条件与生产数据情况，出具针对性评估意见。
根据勘察结果确定试点产线、所选模块与最终报价，形成正式服务协议。
签约后即进入一个月免费试用期，试用期内可随时无责终止。
联系我们
我们会现场查看工厂的设备接口条件与生产数据情况，出具针对性评估意见。勘察免费，不产生任何费用，也不需要工厂承诺合作。
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