鲸座MOM系统产品介绍

构建五金加工行业协同产业链

帮扶传统五金加工企业升级转型

产品亮点

MOM - MES 制造运营管理系统

让生产流程「看得见、管得住、连得通」

MES电控箱

工序报工耗时直降 80% ,MES 让生产协同更高效

流程工艺灵活配置,适配多场景生产
实时数据全局共享,打破「信息孤岛」
标准化接口,无缝对接 ERP 等系统

生产全流程管控

从计划排产到工序报工,全链路数字化

  • 计划排产:插单/变更智能响应,资源负荷动态分析
  • 工单领料:车间扫码配料,核料流程更透明
  • 工序报工:移动端实时反馈进度,生产状态秒级同步

全链路追溯 + 可视化看板

用数据驱动决策,让问题「早发现、早解决」

  • 追溯管理:条码/RFID 覆盖,关键物料、成品全链路可查
  • 绩效看板:员工 KPI、设备稼动率实时呈现
  • 预警看板:缺料、质量、进度异常自动报警

外协流程数字化

委外加工透明化,协同效率提升 50%+

  • 工序/整单外协:采购单跟踪、状态实时同步
  • 协同管理:进度、出入库、对账线上化,减少沟通成本
  • 交付率统计:外协订单准时交付率可视化分析

WMS 系统核心流程

让仓储作业「标准化、协同化、精准化」

库存准确率提升至 99.5% ,全流程数字化驱动仓储效率升级
采购收货自动化:PDA 扫码 + ERP 联动,入库更高效
作业拣货智能化:缺料预警 + 策略化拣货,错发率降 80%
出入库协同化:MES/TMS 无缝对接,物流全流程可追溯

采购收货

PDA 驱动的自动化入库流程

  • PDA 扫码入库:自动生成上架任务,支持待检区→正常货位转移
  • ERP 联动同步:每日批量同步收货结果,数据实时对齐无误差

作业拣货

策略化拣货 + 缺料预警,保障订单履约

  • 工单配料:按订单需求精准拣货,支持先进先出/优先级策略
  • 缺料预警:实时识别缺料任务,触发补料流程减少停线风险

完工入库与发货

生产→交付全流程协同,数据闭环管理

  • 完工入库:与 MES 工单联动,成品扫码自动分配存储货位
  • 销售发货:波次拣货→包装→物流协同,对接 TMS 系统追踪

QMS 系统核心功能

让质量管控「全流程、数据化、可追溯」

质量异常响应提速 60% ,全流程数据驱动质量升级
全流程质量检验:覆盖来料→成品,关键参数实时监控
质量数据分析:良率/不良率统计 + 柏拉图根因识别
问题追溯闭环:关联工单/物料批次,客诉响应更高效

全流程质量管控

覆盖来料→成品,构建质量防护网

  • IQC(来料检验):供应商物料检验,不合格品隔离管控
  • IPQC(过程巡检):工序首检/巡检,关键参数实时监控预警
  • FQC/OQC:成品检验/出库检验,客诉追溯全流程闭环

质量数据分析

数据驱动决策,精准识别质量根因

  • 实时统计:良率/不良率多维度分析(工单/工序/批次)
  • 柏拉图分析:聚焦主要不良(如尺寸超差、外观缺陷占比)
  • 追溯关联:质量问题关联工单/物料,快速定位根本原因

质量价值升级

效率提升 + 客户满意,双重收益落地

  • 异常响应:质量问题处理时间缩短 60% ,减少产线损失
  • 客户投诉:客诉率降低 50% ,交付口碑显著提升
  • 检验效率:检验流程数字化,人工成本减少 40%

SRM 系统核心功能

让供应链协同「高效化、透明化、低成本化」

SRM 供应链协同
供应链响应速度提升 30% ,采购成本降低 15% ,全链路协同降本增效
供应商全生命周期管理:准入→考核→优化,资质透明可控
采购协同数字化:询比价→签合同→对账,全流程线上化
生产协同可视化:进度跟踪→JIT配送→VMI库存,减少积压

供应商生命周期管理

从准入到考核,构建优质供应商体系

  • 准入评估:资质审核、实地验厂,严格把控供应商准入门槛
  • KPI考核:交付率(目标98%)、质量合格率(目标99%)、价格竞争力多维评估

采购协同数字化

替代手工操作,提升采购流程效率

  • 需求导入:自动同步采购需求,减少人工录入误差
  • 询价比价:多供应商在线报价,快速筛选最优方案
  • 电子合同:支持电子签章,合同签订高效合规

生产协同与实施效果

全链路协同,降本增效成果显著

  • 生产协同:实时跟踪供应商进度,JIT物料配送+VMI库存管理
  • 实施效果:准入周期缩短40%、订单处理效率提升50%、库存积压减少25%

AI 应用场景

让制造运营「智能化、预判化、高效化」

AI 制造应用
设备停机减少 20% + 质检人力降 70% ,AI 驱动制造效能跃升
预测性维护:基于传感器数据,故障预测准确率达 85%
质量检测:机器视觉识别缺陷,检测效率提升 5 倍
智能排产:APS+AI 算法,插单响应时间缩短 60%

预测性维护

从「被动维修」到「主动预判」,减少停机损失

  • 数据采集:实时获取设备传感器数据(温度、振动、转速等)
  • 故障预测:基于机器学习算法,提前识别故障风险(准确率 85%)
  • 价值体现:设备停机时间减少 20% ,维护成本降低

AI 质量检测

机器视觉替代人工,提升检测效率与精度

  • 缺陷识别:自动识别外观、尺寸等缺陷,避免人工漏检
  • 效率提升:检测效率较人工提升 5 倍,24 小时不间断作业
  • 成本优化:质量检测人力成本降低 70% ,检测标准统一

智能排产 + 技术支撑

算法驱动生产计划,技术保障稳定运行

  • 智能排产:APS+AI 算法快速响应插单,订单交付准时率提升 15%
  • 技术支撑:依托 IoT 数采平台、机器学习算法库、实时数据处理引擎

MOM 系统综合价值总结

以数据驱动全链路优化,赋能制造企业数字化转型

MOM 系统数据链路
全模块协同发力,实现「效率、质量、成本、协同」四重突破
效率提升:生产周期缩短 20-40%,设备综合效率提升 15-20%
质量改善:不良率降低 30-50%,质量追溯时间缩短 50%
成本优化:制造成本降低 10-15%,库存成本降低 15-30%
协同增强:跨部门效率提升 40%,供应链响应速度提升 30%

数据驱动决策

以实时数据为核心,精准优化运营环节

  • 生产效率:实时 OEE 分析,设备综合效率提升 15-20%
  • 成本管控:工单/工序/人工/设备成本核算,制造成本降 10-15%
  • 能耗管理:设备能耗实时监控,能源成本优化 8-12%

典型应用场景(五金加工企业)

覆盖全业务链路,解决行业核心痛点

  • 全流程数字化:ERP 订单导入→APS 智能排产→MES 生产执行→WMS 库存管理
  • 全链路质量追溯:从原材料到成品的批次追溯,问题快速定位
  • 多方协同:供应商 JIT 配送,客户订单进度实时查询

核心价值总结

从「传统制造」到「智能运营」的转型支撑

  • 效率层面:工单排产响应提速 30%,库存周转率提升 25%
  • 质量层面:建立全流程质量防护网,客户满意度显著提升
  • 成本层面:降本与增效双向发力,提升企业核心竞争力
  • 协同层面:打破部门与供应链壁垒,实现一体化运营
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