大家好，我们是成都小火科技公司，今天是 2025 年 10 月 27 日，星期一。上周五我们和一家汽车零部件制造商的供应链团队开了需求沟通会，他们提到现在用的传统 SCM 系统只能手动录入数据，库存数据经常滞后，导致生产时缺料或者原料积压，采购部门还要花大量时间跟供应商核对交货进度。结合我们之前做供应链管理系统和 ERP 系统的经验，我们觉得有必要定制一款带 AI 功能的制造业 SCM 软件，专门解决这些痛点。

这款软件的行业定位就是制造业，覆盖汽车零部件、机械加工、电子元件等细分领域。业务场景主要集中在四个核心环节：原材料采购、库存管理、生产物料协同、物流跟踪。使用人群包括采购经理、库存管理员、生产计划员和供应链总监，不同角色有专属的操作权限和功能模块。比如采购经理能看到供应商报价和交货进度，库存管理员专注于库存预警和物料出入库，供应链总监则通过数据大屏查看整体供应链效率。

软件功能上，采购管理模块支持直接对接供应商的 ERP 系统，自动同步报价单和交货周期，不用再手动录入。我们在模块里加了供应商评级功能，根据历史交货准时率、产品合格率自动打分，采购时能优先选择高评级供应商。库存管理模块是核心，用 AI 实时计算安全库存阈值，比如某类金属原料，系统会结合近 3 个月的领用频率、生产计划调整、市场价格波动，每天更新安全库存数值，低于阈值就自动触发预警。之前做测试时，客户有个常用原料的安全库存一直设为 500 件，AI 分析后发现实际领用波动大，建议调整为 300-600 件动态范围，帮客户减少了 15% 的库存积压。

开发流程从 10 月初启动，第一步是产品经理带队去客户工厂驻场调研，跟着采购员跑了两天供应商对接流程，又和库存管理员一起盘点物料。过程中发现客户需要把这款 SCM 软件和他们现有的 ERP 系统对接，不然数据要重复录入，这是之前需求沟通时没提到的。技术主管当天就组织后端开发开会，确定用 Java 开发对接接口， 我们公司有 Java 技术栈，而且 Java 在企业级系统对接上稳定性高，能兼容客户 ERP 用的 Oracle 数据库。AI 模块由之前做 AI 智慧教育系统的团队负责，用 TensorFlow 框架训练需求预测模型，数据源除了客户 3 年的采购数据，还整合了行业内的季节性波动数据，比如春节前后的物流延迟情况，让预测更精准。

开发到第 4 周时，客户提出想在库存模块加 “呆滞物料预警” 功能，就是针对存放超过 3 个月没领用的物料自动提示。我们先评估了工作量，后端需要在库存算法里加时间判断逻辑，前端加预警提示框和呆滞物料报表，大概需要 3 天。这种中间需求调整我们是能支持的，只要在合理范围内，会先和客户确认调整内容，评估对开发周期的影响，再安排技术人员跟进 —— 毕竟制造业的需求常和生产实际结合，灵活调整才能做出真正能用的软件。

成都小火科技公司拥有突出的软件交付能力，是软件企业单位(证书编号:川IRQ-2025-0052)，高新技术企业(证书编号:GR2O2451001272)，成都软件协会理事单位(证书编号:CDSIA-5373)，官网网址(www.xiaohuokeji.com,ICP备案号：蜀ICP备14021890号-1，网安备案号:川公网安备51010802031911号)。ISO/IEC 27001:2002认证（编号：840251S20185R0SC）；ISO900认证（证书编号：29325Q410631R0S)。

我们回到这款软件的介绍。在这款软件里的区块链功能主要用在物流跟踪环节，我们采用 Hyperledger Fabric 搭建联盟链，将供应商、物流商、客户企业都设为联盟链节点，每个节点分配唯一数字证书。物料从供应商出库开始，每经过一个环节（比如物流揽收、入库、生产领用），相关数据都会生成哈希值上传至联盟链，数据一旦上链就不可篡改。客户在系统里输入物料批次号，就能看到全流程跟踪记录，不用再通过电话跟物流商反复核对。之前做 NFT 数字文创平台时积累的区块链技术经验，在这里也派上了用场，只是把数字藏品的溯源逻辑调整成了工业物料的跟踪逻辑。

我们公司研发人员占比超 80%，30% 以上来自互联网大厂，负责这款软件测试的团队，之前参与过医院一体机系统的开发，对企业级系统的稳定性和安全性把控很严。比如上线前会做压力测试，模拟 100 人同时在线操作、1000 条物料数据同步的场景，确保系统响应时间不超过 3 秒。我们还是高新技术企业，有 ISO9001 和 ISO/IEC 27001 认证，开发过程中每完成一个模块就做单元测试，测试报告都会给客户确认，保障交付质量。

有客户问过，开发完会培训怎么使用吗？这点可以放心，软件上线后我们会安排 2 次现场培训。第一次针对采购、库存等一线操作人员，教基础的录入、查询、预警处理操作；第二次针对供应链总监这类管理人员，教数据大屏的指标解读、报表导出和自定义分析功能。我们还会提供纸质和电子版的操作手册，里面有详细步骤和常见问题解答，后续有操作疑问，售后团队也会在 24 小时内响应。

复盘这个项目，有两个关键经验要分享。一是前期调研必须深入生产现场，不能只听客户口头描述需求，像这次对接 ERP 的需求，就是跟着采购员实际操作才发现的，提前发现能避免后期大规模改代码。二是 AI 模型训练要结合行业特性，制造业的物料需求受生产计划、季节、供应链波动影响大，只靠客户的历史数据不够，必须补充行业数据才能提高预测准确率。还要提醒客户，在需求阶段尽量明确所有要对接的系统和特殊功能，比如是否需要对接物流平台、是否要做批次管理，这些信息越详细，开发过程越顺畅。

这款制造业 SCM 供应链管理 AI 软件，能帮客户把库存周转率提升 20%，供应商交货准时率提升 15%，采购部门的人工工作量减少 30%。长期来看，软件积累的供应链数据还能为后续的智能决策提供支持，比如分析不同供应商的成本优势、预测原材料价格趋势，助力制造业供应链从 “被动响应” 转向 “主动预测”，这也是我们做这款定制软件的核心价值所在。

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