1. 客户简述卡

天津佑理电子有限公司创设于2003年08月01日，主要经营：电子元器件制造、电子元器件与机电组件设备销售、工业设计服务、汽车零部件研发。

其总公司为韩国佑理产业株式会社，成立于1989年2月27日，“伍尔姆汽车/ILEX有限公司 / 天津佑理电子有限公司（中国） / 大连佑理电子有限公司（中国） / 佑理工业泰国（泰国） / 佑理汽车印度（印度） / 佑理墨西哥（墨西哥） / 乌里斯洛伐克（斯洛伐克） / 佑理美国（美国） / 佑理越南（越南）”均为旗下子公司。自1989年成立以来，WOORY一直引领汽车空调零部件和汽车电子零部件领域的发展，从生产作为汽车零部件的燃油发送器开始，以实现舒适安全的驾驶。此外，佑理实业还开发了可应用于新能源汽车、氢燃料电池汽车等环保汽车的核心零部件，以加强其为全球客户提供新产品的能力。

• 人员规模：100+

• 生产产值：3亿+人民币

• 行业地位：母公司23年车用执行器M/S（34%）和空气高压PTC加热器M/S（33%）以34%、33%全球市场占有率排名第一。此外，用于电动汽车的冷却液HV PTC加热器也紧随其后，以20%的M/S全球市场份额位居第三。

• 应用行业：汽车零配件制造

• 主要市场：海外、国内

• 主要客户：奔驰、现代、银轮、上汽、特斯拉、智己、小米等

• 生产工艺：组装、测试

• 全球分布：中国、韩国、美国、墨西哥、越南、斯洛伐克、印度等

• 主要产品：

  1、暖通空调执行器

  用途：汽车（内燃机、电动汽车）室内空调的空调执行器。

  功能：通过安装在HVAC（供暖通风和通风）上来控制出风口/空调/空调/温度控制/风口方向的功能。

  2、高压PTC加热器

  用途：用于加热环保车（EV、FCEV）内部的高压电加热器。

  功能：利用PTC（正温度系数）元件的特性，为环保车辆内部加热的电加热器功能 - 通过安装在HVAC中直接加热空气来加热房间的功能 - 加热器部分和控制单元的紧凑包装 - 实现高压设备的保护功能。

  3、冷却液加热器

  用途：保持电池温度的电池冷却液，以提高环保车辆（EV、FCEV）的燃油效率 - 用于环保车辆（EV、FCEV）室内加热的长加热型冷却液加热器。

  功能：它是一种使用表面加热元件（ReP）加热冷却液的方法，并根据使用目的用作保持电池温度的电池加热器用于加热 - 加热器部分和控制部分集成在一起，实现紧凑的封装，实现高压设备的保护功能。

佑理电子产品分布

2. 项目背景介绍

在竞争激烈的汽车行业，天津佑理电子专注汽车空调系统及电子元件制造，需要不断提升生产效率、保证产品质量、满足客户多样化需求以及实现生产过程的精细化管理。为更好的对接主机厂及提升产品力服务，更因其客户“小米”要求企业配备 MES 系统，而此前仅靠 ERP 做台账，缺乏质量追溯体系、生产过程跟踪、有效绩效体系等问题，故引入 MES 系统，解决当前面临的痛点，提升企业的核心竞争力，适应汽车行业快速发展的需求。

3. 业务流程

3.1 生产流程

组装业务流程

4. 项目蓝图（目标）

1. 构建高效的信息传递渠道 ◦ 实现基于车间计划的物料配送计划派送、执行，实现与精准库存管理相结合的生产物料高效配送，提高生产物流效率，降低车间库存。涉及生产、采购等部门间的信息交互和协同工作。 ▪ 产出投入不成正比，解决丢失件问题

2. 建立全面的生产监控体系 ◦ 实现生产作业进度实时可控 - 工单作业进度合并检验作业进度，过程防呆防错。通过对生产作业进度的实时监控，实现生产过程可视化。 ▪ 防止投料错误 ▪ 序列号扫错 ▪ 上游工序未结束下游开始执行，导致工序遗漏（交接班导致）

3. 优化生产计划排程 ◦ 实现生产任务多层级灵活派发，自动或手动生产进度统计、查看，逾期提醒及原因分析，并支持多维度生产统计报表，帮助企业提升生产准时交付率。 ▪ 逾期情况缺乏分析复盘 ▪ 生产计划达成率分析 ▪ 车间调度调整缺乏灵活性

4. 强化质量管理功能 ◦ 实现成品、半成品、原材料批次 / SN 码管理，关键工序质量数据采集，解决物料追溯困难问题。 ◦ 建立质量问题PDCA闭环，稳步降低质量损失。 ▪ 缺乏先入先出管控，电子元器件受温度湿度环境影响，容易产生质量问题

5. 打造完整的产品追溯体系 ◦ 记录售后维修过程与结果，提供零部件追溯记录，且与产测软件交互，实现质量和组装主数据互通可查，满足法规和客户对产品全生命周期追溯要求。 ▪ 追原料批次、sn ▪ 返工后新的sn要和新的sn有绑定关系 ▪ 气密性检测、ccd、扭矩等设备的产测交互，数据采集

6. 绩效管理 ◦ 核心KPI统计，更准确反馈工厂现状，帮助准确分析存在问题。

方案应用后（After）

5. 具体解决方案流程拆解

5.1 供应链管理解决方案

5.1.1 供应商协同管理

方案介绍：通过在MES系统为各个供应商开通账号，并对接ERP系统采购模块，共享采购信息，提高采购入库业务流的作业效率与数据精度，打破采购/仓库/供应商之间的数据孤岛，形成数据闭环。

应用前（BEFORE）

• 交货信息混乱：交货无序，采购部对交货情况难掌握，依赖线下台账整理数据，效率低且信息滞后。

  • 无法掌握采购在途，过度采购库存积压

• 库房操作繁琐易出错：库房手动盘点货物，信息录入依赖滞后的送货单，在 ERP 系统录入信息，无法实时入库，业务量增加时易出错。

  • 送货单积压，盘点易出错

• 数据协同困难：采购、供应商和库房数据体系独立，核对争议多，影响入库审核与结账流程，阻碍运营效率。

  • 采购有单独台账、库房单独台账、供应商单独台账，三方核对入库数量结算时容易出现争议

应用后（AFTER）

• 采购信息精准传递：MES 系统为供应商创建账号，可清晰查看各自负责的采购订单信息，实现采购订单信息在供应链的精准高效传递。

• 发货流程精细管控，物料标识清晰准确：**供应商发货前在 MES 系统操作并打印带码标签，增强物料追踪与管理规范性。

  • 操作执行上规范供应商发货动作

• 入库流程优化：库房借助 PDA 扫码入库，提高效率并形成完整高效的数据闭环。

  • 提高现场采购入库效率、避免入库单积压重新整理

  • 有了上游数据支持，流程更高效

采购单二维码打印

收料单

库管员拿到供应商在新核云系统打印的“收料送货单”进行数量核查并扫描“收料送货单”，APP中会显示本次送货总数，下一步库管员扫描每一个包装箱上的“批次标签码”进行入库动作。

采购来料扫码入库

工件识别表（SN码）

批次识别标签（批次码）

5.1.2 物料识别码管理

方案介绍：将不同供应商提供的关键原材料SN规则预设在系统中，无需采购入库时盘点SN入库，通过生产终端一键扫码快速识别原料SN并应用到产线中作为生产过程SN使用，提高流转效率的同时也保证了生产过程的SN识别、绑定、追溯。

应用前（BEFORE）

• **SN盘点困难：**佑理供应商多，物料 SN 规则不同且不连号，人工盘点核查成本高、易出错，追溯困难。

• 生产映射混乱：生产中原料 SN 与产品 SN 映射不清，易导致备料和组装错误，影响产能与生产计划。

应用后（AFTER）

• 系统识别规则设定：在 MES 系统预设物料识别码 SN 规则，依前缀精准识别物料。

  • 投料、耗料过程中的防错防呆

• 采购入库便捷操作：采购时无需线下整理 SN 清单，直接按批次完成入库。

  • 按照批次入库，节省客户盘点的工作量

• 生产投料智能管理：生产投料后扫码生成在制品 SN，自动绑定相关原料 SN 并纠错。

序列号配置

物料识别码

开启物料识别码及校验规则

5.1.3 先入先出管理

方案介绍：开启MES系统物料的“批次管理”，通过批次信息，识别物料先进先出顺序，防止库存积压，提高库存周转率，降低呆滞料损失。

应用前（BEFORE）

• 旧系统批次管理缺失：佑理原 UNI - ERP 系统仅管库存数量，无批次管理，致用料发货无先入先出，验厂不过关。

• 风险管控难题：因无批次管理，物料质量问题及召回时无法快速定位处理，已造成多次损失。

• 成本上升隐患：前期无合理批次管理，难以追溯原材料，引发库存积压与浪费，致使成本增加。

• 质量稳定：电子元件易呆滞，受环境影响性能下降，且旧元件积压，增加产品质量风险。

• 盘点工作困境：缺乏批次管理使库存盘点复杂，无法统计批次产品详情，影响采购与生产计划。

应用后（AFTER）

• 原料批次管理规范：来料半成品和原料开启批次管理，供应商按要求标注，佑理库房依此扫码入库和出库。

• 成品批次管理流程：自制成品开启批次管理，生产装箱与入库、出库均遵循相应扫码规则。

• 先进先出规则执行：配置先入先出规则，依据批次流水号校验出库顺序，不符规则则报错：“当前批次不符合先进先出规则”。

先进先出规则设定

采购入库批次号

收料单

批次识别标签（批次号）

装箱单号

装箱日期

入库时使用APP扫描“物料批次标签”，新核云会保存其批次号（由供应商填写，批次日期为供应商物料的实际生产日期），后续出库时库管员仍扫描批次标签，若该标签的批次号非最早流水号，则不允许出库，提示“未按照先入先出规则出库”。

原料扫码入库（红外扫码、摄像头扫码均支持）

扫码出入库接入收货单、发货单绑定扫码，使用PDA扫码供应商入库单/销售发货单，快速定位到该库存任务，然后扫描箱码进行出库入库。

5.2 车间生产管理解决方案

5.2.1 车间计划管理

方案介绍：MES系统通过实时监控和自动化调度，能够快速响应需求变化、原材料供应问题等不可预测因素，调整生产计划以适应新的情况。这种灵活性使得企业能够更好地应对生产过程中的各种变化，确保生产计划的顺利执行。

应用前（BEFORE）

• 计划传递与响应缺陷：车间纸质计划下发实时性差，难以应对现场突发状况及插单需求，调度效率低。

• 部门间计划协同阻碍：多部门纸质计划更新不同步，严重影响业务协作效率。

• 计划检索困难弊端：纸质计划检索不便，高峰生产季车间主任查询耗时且易出错，干扰决策。

应用后（AFTER）

• 精准规划：生产担当基于车间产能、订单需求等多因素，在 ERP 系统精细制定生产计划，通过 API 无缝同步至 MES，为各环节提供精准行动指引。

• 敏捷响应：一旦订单或生产条件有变，能迅速在计划中心调整，系统自动联动工序计划实时修改，产线与在工仓快速适应，保障生产连续性。

• 物料协同：在工仓库严格依生产任务单精准领料、备料，物料供应与生产节奏完美匹配，杜绝浪费与延误。

• 透明可视：从计划下达、领料报工到成品产出，全过程信息实时可查，工序延期、过期订单一目了然，具备权限的用户可随时精准掌控生产动态。

• 高效执行：工人按流程扫码报工，实时绑定物料消耗与成品信息，MES 依末道报工即时向 ERP 反馈生产实绩，形成高效执行闭环。

当前排产

计划达成率

5.2.2 工作站现场管理

方案介绍：员工可以通过扫描SN码或批量码快速跳转至当前工单并报工，同时系统设定多项防呆场景，如不合格品拦截、重复扫码避免等，确保生产准确性。此外，针对复杂电子行业需求，方案支持替换SN、比对SN、自动打印SN等功能，提升生产操作灵活性和效率。同时，外部SN条码的直接识别功能也为MES系统管理的客户提供了便利，无需通过操作系统完成原材料SN/批次采购入库，直接在工作站页面扫码操作，实现无缝融合的全流程追溯。

应用前（BEFORE）

• 生产进度统计难题：产线线下扫码绑定，查看进度需终端搜索 SN 码，无法快速统计，过程不透明。

• 防呆管理缺失弊端：现场缺乏防呆措施，常出现组装和用料错误，影响生产质量。

• 耗料管理信息缺失：只能手动查询成品 SN 原料及批次料消耗，无法定位，缺失生产耗料管理。

• 质量追溯效率低下：产品返厂后靠终端翻查 excel 表追溯，费时费力且信息不全。

• 生产实绩报备滞后：员工线下日报备一次生产实绩，不及时且准确性差，数据非实时。

• 序列号管理混乱：成品序列号线下生成易重复，致客户现场出现无法入库等情况--->返场物流成本由佑理承担。

应用后（AFTER）

• 便捷报工机制：员工扫描 SN 码快速跳转工单报工，操作便捷高效。

• 防呆场景设置：系统设定多种防呆场景，防止不良品及错误扫码过站等情况。

• 物料检验保障：系统检验物料唯一性，防错防呆并确保耗料操作准确。

• 质量追溯体系：通过系统闭环数据实现正向和反向全流程质量追溯。

• 进度展示功能：采集产测数据上传系统，看板 / PC 展示生产任务及进度。

• 物料扫码纠错：扫码物料错误位数时，系统提示整改重新扫码。

• 序列号查重控：扫描重复序列号时，系统提示避免重码现象。

扫序列号（防呆防错）

扫码绑定生产单

扫描物料码

生产报工（防呆防错）

产线员工在各自工位进行组装生产，单件产品完成时在新核云系统扫描物料序列号进行报工。

SN单件生产报工

佑理生产过程

当产品的上游工序遗漏扫码报工时，下游工序会提示当前序列号未流转到本道工序 不允许生产报工，解决车间现场工序在制过程的生产/测试遗漏场景。

工序漏扫防呆

当佑理的不同产品出现相同序列号报工时，新核云自动进行查重校验，避免同个序列号绑定多个产品发往客户。

工序查重防呆

🚀 产品资料包链接：A | 工作站现场管理

5.2.3 物料识别码管理

方案介绍：将不同供应商提供的关键原材料SN规则预设在系统中，无需采购入库时盘点SN入库，通过生产终端一键扫码快速识别原料SN，并应用到产线中作为生产过程SN使用，提高流转效率的同时也保证了生产过程的SN识别、绑定、追溯。

应用前（BEFORE）

• 原料采购入库时，各个供应商提供的物料SN规则不同，入库的SN也并非全部连号，需要通过excel盘点序列号明细后导入ERP系统，占用大量人工和时间成本。

• 生产过程中投入原料的SN与生产工单产品SN的映射关系不清晰（指A产品所需的原料有多个型号，外观一样，存在备料出错情况，一旦投入产线后员工有时无法分辨使用的原料型号为错误型号就直接进行组装），导致装完一部分后发现使用的原料型号(SN)非该成品使用的原料，重新返工拆卸 严重影响员工产能与生产计划的执行。

应用后（AFTER）

• 在新核云MES系统预设物料识别码SN规则，不同物料有对应不同识别前缀，系统通过SN前缀准确识别物料。

• 采购入库时无需线下整理SN清单导入系统，直接按照批次入库。

• 生产投料后，通过扫码枪扫描主原料SN进行消耗并生成在制品SN（生成方式:投料SN，识别方式:物料识别码），过程其它SN/批次原料消耗均自动绑定主原料SN。

序列号配置

计划用料

物料识别码

• 客户的不同产品序列号位数不同（均为线下生成），为了防止产线报工使用错误的序列号，配备了新核云位数校验功能；

• 产线班组长在系统中针对不同产品工序配置唯一的序列号位数，当扫描序列号报工时如位数与预设位数不符则会报错提示，产线员工会发现扫错产品/序列号，从而进行纠正。

5.2.4 装箱管理

方案介绍：装箱管理解决方案提供灵活的装箱方式和防呆规则，生产主管可提前打印箱码，现场工人通过扫码进行装箱，系统自动记录并绑定产品信息，确保装箱准确，防呆规则可根据物料、工单、工位等设定，避免装箱错误，追溯功能可高效定位并解决问题。

应用前（BEFORE）

• 手工装箱弊端：车间手工操作记录装箱信息，易出错且致周期长、成本高。

• 防呆措施缺失：装箱过程缺乏管控，无防呆措施，错装漏装频发影响质量与效率。

• 追溯困境难题：装箱实时监控与追溯不足，异常时定位困难，阻碍货物追踪。

应用后（AFTER）

• 装箱策略定制：依据产品特性制定策略，涵盖数量、规则、完成条件等方面。

• 防呆规则设立：依多因素设定防呆规则，增强装箱精准度，减少错误发生。

• 高效发货流程：生产与仓库环节扫码操作，提升发货效率，缩短交付时间。

• 暂存管理机制：尾数装箱时暂存信息于 MES 系统，便于后续继续装箱操作。

• 实时明细追溯：数字化系统监测装箱，实现整箱追溯，快速处理问题与减少滞后。MES 系统支持箱内产品序列号追溯，异常处理可留痕操作。

库存详情

生产装箱

装箱策略详情

防呆规则

已装记录

防呆防错

箱号生成规则

装箱策略

装箱二维码

暂存单据

🚀 产品资料包链接：A | 装箱管理

5.2.5 全流程追溯

方案介绍：SN全流程追溯方案覆盖从采购入库到成品销售的整个生产流程，通过一码到底的追溯支持，可追溯单个产品的每个制造步骤及相关信息，事中管理实现实时查看和定位SN信息，事后管理支持反向追溯和正向追溯，帮助快速定位并管理生产过程中的问题。

应用前（BEFORE）

• 追溯信息缺失困境：过去佑理无法准确记录每个产品的生产流程和历史记录，导致无法有效追溯产品的来源、制造过程以及流转情况。

• 现场信息不明难题：生产现场难以准确了解产品的生产状态、质量状况和生命周期，影响生产决策和质量控制。

• 问题定位困难麻烦：在产品出现质量问题或召回时，无法快速定位受影响的产品范围和原因，会出现纠纷扯皮情况。

应用后（AFTER）

• 全流程信息记录与追溯：通过系统记录每个产品从采购入库到成品销售的全流程操作信息，包括生产、检验、装箱等环节，实现全面追溯。

• 现场信息实时精准呈现：生产现场提供实时且准确的操作信息，帮助生产主管清晰了解每个产品的生产状态和质量状况。

• 问题快速定位与损失防控：在产品质量问题或召回事件发生时，可利用系统快速定位受影响的产品范围和原因，降低问题的影响范围和损失。

生产详情

按模块追溯

检验结果

🚀 产品资料包链接：A | 全流程追溯

5.2.6 现场异常管理

方案介绍：现场异常管理解决方案提供实现定制化异常管理流程的快速搭建，建立责任明确的异常响应和处理机制，提升异常解决效率，并从根源减少异常的发生，确保生产计划平稳进行。

应用前（BEFORE）

• 传统沟通弊端凸显：佑理车间现场经常出现异常发生，如物料异常、工艺异常、安全异常、质量异常，设备异常等，目前通过传统的电话微信或纸质单据线下沟通，异常事件共享信息易丢失或不全，响应速度慢。

• 绩效量化管理缺失：现场出现的异常事件解决速度无法记录管理，异常负责人绩效很难量化统计分析，无法优化改善

应用后（AFTER）

• 一线员工或班组长通过MES系统直接选择异常类型上报异常事件，填写异常描述和上传照片；异常事件设置定时升级流程，事件升级信息实时提醒当前负责人；支持异常处理绩效和响应速度分析，管理者一键可查。

• 针对佑理设定了异常事件手动升级和超时自动升级，保证快速响应恢复生产。

• 异常上报信息规范化，信息描述清晰和支持上传照片，上报记录可追溯。

异常上报

异常处理

车间生产员工或生技部通过新核云APP上报现场异常情况，如质量异常、缺料异常、设备异常等，推送至相关解决人员，由相关人员解决后审核、上报解决过程和结果，用于异常事件处理、留痕。

异常上报

5.3 质量管理解决方案

5.3.1 来料质量管理（AQL）

方案介绍：通过流程化标准化的来料检验方案有效保证产品质量、确保后续的生产效率和质量水平。

应用前（BEFORE）

• 质检数据缺失问题：原料入库时品质部线下质检，无不良记录与供应商数据，难以筛选供应商。

• 批次料信息记录不足：质量过程未详细记录批次料信息，不良原料投入产线难隔离，影响生产。

应用后（AFTER）

• 检验规范绑定物料：使用MES系统将AQL检验规范、方案绑定到各物料，为需检验的物料以及流程制定标准、规范。

• 检验流程有序开展：来料时仓库以批次料进行报检，品质部门在移动端接收检验任务。系统根据供应商的送货情况实时生成检验单。

• 不良处理规范高效：品质部根据批次收料检验单进行物料检验，检验结果扫码报工上传。如遇不良则触发流程进行不良项处理（部分退回、全额退回、挑拣、代供应商挑拣）。

• 供应商管理有依据：实时展示各供应商来料良率，方便对供应商质量管理进行评估、罚款，也对筛选优质供应商起到了决定性作用。

检验规范

检验方案

检验状态

检验记录

报检物料

🚀 产品资料包链接：A｜AQL检验

5.3.2 生产过程质量控制

方案介绍：通过实时采集生产过程中的质量数据，及时发现质量异常并反馈给相关人员，以便迅速采取措施。精确设定和执行生产工艺参数，确保产品按照标准流程生产，维持质量的稳定性；准确追溯产品在各个生产环节的信息，包括原材料、设备、人员操作等，便于分析质量问题的根源。为操作人员提供明确的作业指导和质量标准提示，降低操作失误导致的质量问题。基于系统数据和分析结果，推动质量的持续优化和改进。

应用前（BEFORE）

• 质量记录与分析短板：现场过程质量记录不全，质量全面分析不全，不利于质量提升。

• 质检数据处理低效：部分质检数据现场通过产测设备收集，处理流程线下，质量处理流程效率低，周期长；且质量统计分析的数据量大，目前散落在各工位终端，没有实现数据共享，影响统计分析的作业效率，问题闭环较困难。

• 质量追溯效率欠佳：产品因质量问题需追溯到SN/批次时查找效率低。

应用后（AFTER）

• 检测数据高效流转：检测/检验通过采集方式传递到MES生成检测记录，自动进行流转，提高流程效率。

• 人工检验信息整合：人工检验通过扫码质检的方式进行检验报工与不合格上报记录，工序间衔接统一在MES系统查看，减少信息滞后。

• 质量报表辅助分析：过程中生成质量异常明细、质量异常计数、责任方统计、不合格品率等报表，沉淀数据库帮助进行持续性的质量监控、分析。

• 全流程精准追溯：系统全流程追溯，正向追溯：从产品系列号从上而下进行追溯，追溯其构成及生产过程信息；反向追溯：产品所用部件或原料批次自下而上追溯所有用到此批次部件或原料的产品，实现更细颗粒度追溯。

• 产测采集数据展示维度列举：

  ①产测数据汇总

  ②扭矩/气密/信赖性等质量参数在线预览查询

  ③耗料SN追溯

  ④产测设备源文件采集、分析

  ⑤KPI报表输出

跟踪号

产测数据

产测耗料

产测数据关联文件

气密数据

产测数据

文件详图

生产员工在首道工序扫描关键物料（铝壳）序列号，进行该工位扫码报工。

现场扫码报工-首道工序

生产员扫描关键物料（铝壳）序列号、扫描工序投料原料（PCB）序列号进行耗料绑定报工。

现场扫码报工-投料工序+扫码耗料

生产员扫描关键物料（铝壳）序列号、扫描工序投料原料（高压线）序列号进行耗料绑定报工。

现场扫码报工-投料工序+扫码耗料

5.3.3 售后返修（RC）

方案介绍：售后返修管理方案实现了全流程系统化管理，包括在线记录售后维修数据、实时跟进售后进度，独立管理售后工单和报工页面，以确保售后流程有序执行。同时，系统记录拆卸装配全过程，保证售后服务的可靠性和可追溯性。

应用前（BEFORE）

• 售后返修记录缺失：佑理没有明确的售后返修过程记录，全部都依靠线下管理，没有明确的返修进度，管理混乱。

• 工单标识混淆问题：售后工单与普通工单容易混淆，缺少明确标识，线下无法有效区分物料导致售后过程出现异常。

• 关键信息记录困难：售后过程需要记录物料的问题、维修的过程，更换的物料等信息，线下记录慢且易缺失。

• 工艺管控严重不足：目前线下售后返修没有特殊的工艺管控，全都是按照实际状况按需执行，随意拆卸。

应用后（AFTER）

• 全流程线上售后管理：完善售后维修流程，线上管理售后返修全过程，提供从问题评估、过程维修到产品返回的全流程，帮助解决售后返修过程中不透明、数据缺失的痛点

• 拆卸防呆保障可靠：拆卸物料防呆，系统自动展示成品物料装配记录，防止员工误拆或错拆物料，保证重工过程的可靠性。

• 独立售后工单与工艺：提供独立的售后工单管理功能，为售后物料设置独立的售后工艺，并单独对售后物料进行报工。为售后返修物料配置独立的加工过程，设置具体的售后返修工序，计划用料等。

• 强化独立工单功能：设置独立的售后工单管理功能，为售后物料设置独立的售后工艺，并单独对售后物料进行报工。

生产进度

🚀 产品资料包链接：S+ | 售后返修管理

5.4 KPI报表

5.4.1 生产计划达成率

方案介绍：计划达成率KPI报表；数据驱动的决策支持能够提高生产计划的准确性。通过对计划达成率的分析，佑理的生产管理者能够识别出生产计划中的潜在风险，提前采取措施进行调整，从而提高生产计划的可执行性。

应用前（BEFORE）

• 生产进度可视难题：缺乏无计划达成率分析报表，生产进度不透明，车间及各部门难直观知晓生产与计划差距，二楼三楼车间上下游衔接无报表体现，易因半成品交付不及时致生产延期。

• 资源评估与绩效困境：缺少计划达成报表，无法精准评估资源利用，车间主任难以合理安排工人工作，且无客观指标衡量个人、小组对生产计划贡献，工人绩效难以有效评估。

应用后（AFTER）

• 清晰呈现进度：生产计划达成率报表以直观数字与图表呈现各生产阶段、生产线或产品的实际与计划进度对比，助力车间管理层精准决策。

• 方便跟踪工序衔接：针对复杂工序产品，报表可追踪不同工序衔接状况，精准定位滞后工序，提前协调资源保障顺利过渡。

• 车间资源精准调配：依据各车间、产线达成率及员工产能分析灵活安排工人；旺季时，借助报表剖析计划达成率低的成因，如工人数量或技能问题，进而针对性增员、培训或调班提升效率。

产量日报表

产量日报表

生产任务看表

每日进度

员工产能表

🚀 产品资料包链接：B | 生产达成率

5.4.2 生产一次通过率

方案介绍：生产一次性通过率报表。通过MES系统的生产/品质采集情况展示一通率报表，为佑理后续的质量管理优化方法提供可视化数据指标。

应用前（BEFORE）

• 一通率缺失：无法有效计算统计一通率，使佑理面临质量监控难、成本增加、生产效率波动等困境。

• 质量监控漏洞：车间与质量部难以及时察觉产线质量问题，不了解产品整体质量，影响与客户质量审核对接。

• 质量波动隐患：如对小米客户持续生产产品，缺一通率报表难监控质量稳定性，无法有效改善质量环节。

• 原材料浪费危机：低一通率致原材料浪费，不知通过率，产品缺陷时原料拆卸有废弃，还会过度采购，抬高成本。

• 员工激励短板：缺乏直观一通率，难以衡量员工工作质量、激励员工，无法区分员工组装水平，不利于质量文化建设。

应用后（AFTER）

• 实时一通率报表生成：借助产测数据采集，依一通公式实时输出报表，让生产进度与质量状况一目了然。

• 精准质量监控提升：利用新核云一通率报表，精准洞察生产各环节、产品型号及产线质量，快速定位不良与隐患，及时改进。

• 周期性质量趋势追踪：以周、月、季度为周期查看良率走势，提前预警不良成因，涵盖设备、原料、操作等因素，灵活调整策略。

• 质量目标与优化推广：依据一通率设定质量目标良率，对比不同批次、产线数据，挖掘优势并推广至其余产线，实现整体提升。

• 员工绩效量化激励：以一通率数据为支撑，为生产员工提供客观量化绩效指标，营造产线、小组间良性质量竞争氛围。

生产一次通过率

工序目标良序对照表

🚀 产品资料包链接：B | FPY生产一次通过率

6. 应用价值

佑理电子在数字化转型方面取得了显著的成果，以下是对这些成果的全面总结：

• 产品防呆防错管理：成功实施了一套高效的防错防呆机制系统，确保了生产过程的正确装配，防止组装错误或遗漏，从而避免了不合格产品流入市场。此外，系统内部对产品序列号（SN）信息进行了详细留档，为产品质量追溯提供了可靠的数据支持。

• 售后返修管理：线上管理售后返修全过程，提供从问题评估、过程维修到产品返回的全流程，帮助解决售后返修过程中不透明、数据缺失的痛点；同时确保售后返修过程能够有序的进行。

• 主机产品全生命周期管控：主机产品的生产、使用和维护等各个阶段进行了全方位的管控，涵盖了人员、机器、材料、方法和环境等要素。这种全生命周期的管理模式提高了产品的可靠性和市场竞争力。

• 装箱管理：佑理通过新核云的装箱管理，实现了实时监测装箱过程与整箱追溯，迅速定位问题并采取措施，减少很多不必要的信息滞后。

• 全流程追溯管理：实现了从采购入库到成品销售的整个生产流程，通过一码到底的追溯支持，追溯单个产品的每个制造步骤及相关信息，事中管理实现实时查看和定位SN信息，事后管理支持反向追溯和正向追溯，解决了生产/质量过程过程中的追溯难、数据乱等核心问题。

• 现场异常管理：实现定制化异常管理流程的快速搭建，建立责任明确的异常响应和处理机制，提升异常解决效率，并从根源减少异常的发生，确保了生产计划平稳进行。

• 生产质量管理：通过实时采集生产过程中的质量数据，及时发现质量异常，迅速采取措施。精确设定和执行生产工艺参数，确保产品按照标准流程生产，维持质量的稳定性；准确追溯产品在各个生产环节的信息，包括原材料、设备、人员操作等，直观分析质量问题的根源。基于系统分析结果，为推动质量的持续优化和改进提供了决策性的数据支持。

• 生产成本管控：更精确地监控和控制生产成本，通过实时数据分析和成本预测，以及时调整生产策略，优化资源配置，从而降低了整体成本。

• 产测软件交互侧打通：生产系统与测试软件的无缝对接，使得质量主数据和装配主数据能够互通可查，加快了问题响应速度。