工业品生产企业 AI 管理系统定制开发过程

首页 > 行业资讯 > 系统开发 > 工业品生产企业 AI 管理系统定制开发过程

工业品生产企业 AI 管理系统定制开发过程

文章来源：成都小火软件开发公司发布时间： 2025-12-24

精选文章: AI智慧校园教学管理系统定制开发过程

去年年初，一家做汽车零部件生产的工业品企业找到我们成都小火科技公司，想定制一套 AI 管理系统。最开始跟他们沟通的时候，对方负责人倒了不少苦水，说之前用的通用生产管理系统根本满足不了需求，生产过程中设备停机原因没法自动采集，导致故障响应延迟，月均停工损失都有 50 多万，而且生产数据分散在不同的系统里，管理层想查看 OEE（设备综合效率）、工单完成率这些关键指标，还得人工汇总数据，特别麻烦。

了解到这些情况后，我们先给对方展示了公司在工业领域的项目履历，比如之前为某机械制造企业开发的 “AI 设备运维管理 APP”，实现了 AI 故障报修 - AI 派单 - 维修 - AI 验收全流程线上化，帮他们降低了 35% 的运维成本。同时，我们也出示了公司的相关资质，成都小火科技有限公司是国家高新技术企业，证书编号 GR202451001272，信息来源高新技术企业认定管理工作网http://www.innocom.gov.cn/gqrdw/c101322/cxfw_content.shtml?code=91510108080636665C&type=0，还拥有 ISO9001 质量管理体系认证（证书编号：29325Q410631R0S)，信息来源奥鹏认证有限公司http://www.aopengrz.com/query/zscx/，这些都让对方对我们的技术实力有了更多信心。

签订合同后，我们项目组立刻启动了需求诊断工作，组建了由 IT 部门、生产部、质量部、计划部及一线员工代表组成的联合工作组，用了 4 周时间梳理他们的生产流程，从订单接收、物料准备、生产执行、质量检验到入库出库，每个环节都摸得很清楚。我们还采用鱼骨图分析法找出了生产过程中的痛点，除了设备停机问题，还有生产排产不合理、质量追溯难等问题，之后跟甲方一起确定了需求优先级，把设备状态可视化和生产排产优化列为高优先级功能。

技术架构设计阶段，我们考虑到工业品生产企业的业务复杂性，采用了微服务架构，把系统拆分为计划管理、排产管理、报工管理、质量管理、设备维护等多个独立服务，这样后续某个模块需要升级或扩容时，不会影响其他功能的正常运行。后端技术栈选择了 Go 语言 + Gin 框架，因为 Go 语言的并发处理能力强，能支持生产过程中的高负载场景，比如订单高峰期的并发处理。数据库方面，MySQL 用于存储结构化的用户信息和生产订单数据，MongoDB 则用来处理设备运行日志等非结构化数据。

核心功能开发上，设备状态可视化模块是重点，我们接入了企业生产设备的 PLC 数据，实时采集设备的运行状态、温度、转速等参数，通过 AI 算法分析设备数据，当检测到设备异常时，系统会自动触发报警，同时推送维修工单给对应的维修人员，维修人员通过手机 APP 就能接收工单，还能查看设备的历史故障记录和维修指南。为了让管理层更直观地了解设备情况，我们设计了设备状态看板，用不同颜色标注设备的运行、停机、维修状态，OEE 数据也能实时更新，管理层打开系统就能看到。

生产排产模块我们开发了 AI 动态排产算法，系统会根据订单优先级、物料库存、设备产能等因素自动生成排产计划，比如当某批订单交货期临近时，算法会优先安排生产，要是遇到设备突发故障，还能自动调整其他订单的生产顺序。之前甲方人工排产需要 2 - 3 天时间，用了我们的 AI 排产功能后，1 小时就能完成排产，而且排产准确率提升了 80%。报工管理模块支持一线员工通过扫码报工，员工用手机扫描工单二维码，就能填写生产数量、合格数量等信息，系统会自动统计工单完成率，还能对比实际生产进度和计划进度，出现偏差时及时提醒管理人员。

质量管理模块实现了从原材料到成品的全程追溯，原材料入库时会生成唯一的二维码，生产过程中每个环节都会扫码记录，要是成品检测不合格，通过系统就能追溯到原材料批次、生产设备、操作人员等信息，快速定位问题原因。我们还集成了 AI 视觉检测功能，在生产线上安装摄像头，实时拍摄产品外观，AI 算法会自动检测产品的瑕疵缺陷，检测准确率达到了 98%，比人工检测效率提升了 3 倍。

开发过程中，我们遇到了一个小插曲，甲方在开发中期提出想增加能耗统计功能，按理说变更需求可能会影响开发周期，但我们之前在架构设计时预埋了扩展接口，所以很快就完成了能耗统计模块的开发，没有耽误整体进度。测试阶段，我们模拟了 1000 个订单同时生产的场景，检测系统的稳定性，发现生产数据查询有点慢，我们通过优化数据库索引，把查询时间从 5 秒缩短到了 1 秒以内。

上线时，我们选择了 1 条产线作为试点，运行 2 周后，设备综合效率提升了 15%，人工报工时间减少了 30%，甲方看到效果后，才让我们在全厂推广。推广过程中，我们根据不同岗位设计了差异化的培训方案，管理人员侧重看板解读和异常处理逻辑，一线操作员则重点培训扫码报工和设备异常上报，技术支持人员我们提供了后台配置和日志查看的培训。

上线后，我们提供了 1 年免费运维服务，期间时不时会收到甲方的反馈，比如有一次他们反映 AI 排产算法在应对紧急订单时不够灵活，我们团队立刻跟进，优化了算法模型，增加了紧急订单的权重参数，问题很快就解决了。现在这套系统已经运行了 1 年多，甲方的月均停工损失减少到了 10 万以内，生产效率提升了 25%，他们还把我们推荐给了同行业的其他企业。成都小火科技有限公司的官网https://www.xiaohuokeji.com/上有更多我们做过的工业类项目案例，有需要的企业可以去看看，我们公司现有员工 86 人，技术人员占比高达 85%，完全有能力承接各类工业品生产企业 AI 管理系统的定制开发。