从“看不清”到“可追溯”：一家合成革企业的数字化实践，正在为AI应用打下基础

从生产过程看不清，到订单、工艺、质量和成本逐步可追溯，一家合成革企业的数字化实践，正在为AI应用打下基础。

对于合成革企业来说，生产管理从来不是一件简单的事。

从原料配制、湿法、干法到后整理、成品检验，一张订单要经过多个工序，涉及配方、物料、设备、人员和质量等不同环节。工序之间一旦衔接不畅，生产进度就容易出现偏差；遇到质量问题，追溯原因也可能要花费不少时间。

当企业只有一个生产基地时，这些问题或许还能依靠经验和人工协调来解决。但随着生产规模扩大、海外基地增加，管理难度也随之上升。

一家布局国内外生产基地的合成革企业，就曾面临这样的管理挑战。它的数字化升级，或许能给正在考虑智能制造的同行一些启发。

先把每一道工序的数据管起来！

实践 01

从三个基地出发，把生产现场真正管起来

这家企业专注于PU合成革、超纤新材料的研发与生产，在福建设有总部及生产基地，并布局越南、印尼生产基地。

业务发展带来了新的管理要求。不同地区的生产如何协同？订单下达到车间后，执行情况能不能及时掌握？出现质量波动时，能否快速找到对应批次的生产记录？

这些看似日常的问题，背后考验的是企业能否建立一套贯通经营管理与生产现场的数字化体系。

为此，企业以金蝶K3云星空ERP和环思MES为核心，推进业务系统与制造执行系统的协同，将订单管理与车间生产连接起来，并在三大生产基地部署环思MES。

系统覆盖纺丝、针刺、湿法、干法及后整理等主要生产环节。从原料投料到生产收卷，再到成品检验和入库，生产过程中的关键数据逐步实现在线采集与记录。

过去需要人工统计、逐级汇报的信息，如今可以通过现场终端、条码扫描及设备数据采集等方式进行管理。生产进度、工单产量、工序记录和质量信息，也有了更清晰的查询依据。

这件事看似基础，却很重要。

只有生产过程看得见、关键数据留得住，企业才有条件进一步做好质量追溯、成本分析和生产优化。

管理 02

生产数据采集只是第一步。对合成革企业而言，更有价值的是，这些数据能不能真正用于日常管理。

在这家企业的数字化实践中，系统不仅记录工单和生产数量，还涉及配料、称料、收卷、检验等环节。通过条码管理，可以关联相应生产记录；成品检验时，检验人员能够记录疵点信息，并完成成品标签打印。

当管理人员需要了解生产情况时，可以通过生产进度、产量、班组产量与质量对比、库存等看板查看相关信息。

此外，系统还支持按订单分析各工序的实际涂布量，并与理论涂布量进行对比，帮助工艺人员发现用料差异，为工艺改进和成本控制提供依据。原料、浆料、离型纸、后处理以及水、电、气等成本，也可以按订单进行统计分析。

这些应用的意义，不只是让报表做得更快，而是让企业能够进一步回答几个经营中的实际问题：

当这些问题有了更完整的数据依据，管理就不必事事依赖人工汇总和个人经验，生产优化也有了更明确的着力点。

展望 03

这也是合成革企业接下来值得关注的方向。

过去，企业上系统，主要是为了规范流程、记录数据、提高管理效率。随着工业AI的发展，制造企业开始进一步思考：能不能让系统不仅记录发生了什么，还能帮助我们发现问题、分析原因，甚至提前识别风险？

对于合成革生产，未来可以重点探索以下几个方向。

针对表面瑕疵、色差和纹理异常等问题，在具备适用的图像采集条件和质量样本的基础上，可以探索AI视觉检测，辅助识别和分类缺陷，减少人工检查的负担。具体效果仍需结合材料特性、检测环境和实际工艺验证。

将订单进度、设备运行、工艺参数和质量记录结合起来，探索识别异常波动、提示潜在风险，帮助管理人员更早介入，而不是等问题影响交付后再追查原因。

在生产、设备、物料和订单数据较为完整的基础上，可以探索排产建议、交期风险分析和成本差异分析，让计划人员和管理者更快找到需要关注的环节。

将工艺规范、质量标准、设备维护记录和历史异常处理经验逐步沉淀下来，再结合企业知识库与AI助手，让员工更方便地查询规范、查找案例，为日常问题处理提供参考。

这些并不意味着企业部署了MES，就能立刻实现所有AI能力。AI要真正进入生产现场，还需要可靠的数据、清晰的业务规则和持续的应用验证。

但有一点是明确的：生产数据积累得越完整，业务流程越清晰，企业未来探索智能化应用时，就越有基础。

环思智慧持续深耕纺织及相关产业的数字化建设，也希望与更多制造企业一起，把数字化能力落实到生产、质量和经营管理的具体场景中。

📩 如果您的企业也正在关注生产透明化、质量追溯、订单交付、成本管控，或希望进一步了解AI在制造现场的应用，欢迎私信环思智慧公众号，回复「合成革数字化」，与我们交流企业当前的管理难点和升级方向。

从解决一个实际问题开始，让数字化真正发挥价值。