项目启动前,这家汽车零部件集团正经历一轮典型的"数据断层"困境——现场设备在跑、工单在发、质量在测,但没有一根线把它们串起来。
生产报表用 Excel 人工汇总,延迟 24 小时。管理层看到的"OEE 65%"是一个没法拆的黑箱,不知道损失在切换、故障、小停机还是在良率。每次开生产会,车间、设备、品质三部门互相甩锅。
一旦整车厂反馈不良件,要定位哪条产线、哪台设备、哪个班组、哪批物料,需要 QC 工程师手工翻工单、对时间戳、查巡检记录。4 小时一次追溯,赔偿单早就开出去了。
200 多台 CNC、冲压、焊接、装配设备没有统一的健康监控,PLC 报警只在本地蜂鸣。一次冲床主轴断裂造成 14 小时停机,整条产线直接瘫痪,损失超过 80 万。
新能源订单越来越多样化,平均每条产线每天要切换 3-4 次产品型号。每次切换需要 45-70 分钟,其中大部分时间耗在参数查找、首件送检、人工对表上。切换一次等于报废一整班利润。
延凡团队并没有上来就卖 MES。项目经理先驻厂 2 周,和车间主任一起画流程图、跟班记录、统计停机原因占比,最终定下一套"边 → 云 → AI"递进式方案——先把数据接上,再把决策智能化。
我们拒绝"先付款再排期"的模式。延凡的方案顾问在合同签订前就已经驻厂 2 周,每一步交付节点都和客户现场代表共同签字确认。
盘点 208 台设备协议型号,完成 1 条产线 POC 验证,数据接入 + EMES 流程跑通。
私有云环境就绪,12 台边缘网关部署,核心交换机升级,等保三级合规改造同步推进。
5 条产线 200+ 设备全部接入,SAP/PLM/QMS 三系统数据打通,主数据模型建立。
4 类 AI 模型训练部署,UE5 孪生场景同步完成,大屏指挥中心对接完毕。
3 天岗位培训 + 2 天平行运行,第 8 周末完成旧系统下线,新系统全面接管生产。
项目上线后,客户方每月向延凡同步一次运营数据。以下是连续 6 个月复盘得出的稳定结果——不是最佳数据,而是持续性的平均值。
可用率 +9pp(来自停机减少)、性能率 +8pp(来自换型优化)、质量率 +5pp(来自视觉检测),三项指标全面拉升。
AI 故障预测模型提前 48 小时预警 37 次,其中 31 次通过维护避免了实际停机,年化减少停机时长 1,280 小时。
输入不良件二维码,系统 90 秒内展示完整生产档案:工单号、设备台账、操作工、物料批次、工艺参数、质检报告——全部自动聚合。
设备停机挽回 1,100 万 + 换型效率 680 万 + 不良品降本 420 万 + 人工替代 200 万,减去运维费,8 个月收回投资。
上汽、一汽供应商年审团队到访,对数字化管控体系给予最高评价,项目直接锁定未来 3 年的新增订单份额。
班组长不再被数据搬运占满时间,能专注于现场管理。质量工程师从"灭火队员"变成"防火顾问",主动优化的工艺改进提案数翻倍。
我们选过 3 家 MES 供应商,前两家都是拿模板往我们身上套。延凡的项目经理带着团队在车间蹲了两周,画出来的流程图我们自己的厂长都挑不出毛病。上线那一刻我就知道,这次选对了。
