在珠三角地区的一家拥有300名员工的中型注塑加工企业，过去三年里始终被“订单交付不准时”问题困扰。客户投诉率年均增长18%，车间报工延迟超4小时成常态，生产主管每天要花近3小时手动核对各环节数据。根本原因在于——计划、排产、执行、质检四大模块完全割裂：ERP系统只管接单和财务，MES系统形同虚设，现场靠纸质工单流转，设备状态靠老师傅肉眼判断。这种典型的“信息孤岛+人工驱动”模式，在2025年仍广泛存在于国内60%以上的中小型制造企业中。
破局起点：为什么传统IT开发走不通？
企业曾尝试引入某知名厂商的标准MES系统，报价高达85万元，实施周期预计9个月。更致命的是，该系统无法适配其特有的“小批量多批次+频繁换模”生产模式。当IT部门提出定制开发需求时，外包团队回应：“每个功能变更需重新走需求评审流程，平均响应时间7个工作日。” 对于日均切换12次产品的车间而言，这无异于让飞机在空中更换引擎。
此时，生产副总李工转向内部资源调研，发现公司行政部此前已用搭贝低代码平台搭建了固定资产管理系统，从立项到上线仅耗时11天。他敏锐意识到：或许可以基于同一平台，构建一套轻量级但高度灵活的生产执行系统（LES）。
第一步：梳理核心业务流与数据断点
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组建跨职能小组：由生产主管、工艺工程师、班组长、IT专员组成5人攻坚组，每周二下午固定召开复盘会。
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绘制现状流程图：使用白板还原一笔典型订单从接单到出货的全流程，共识别出17个关键节点，其中9个存在数据断层（如计划下达无反馈机制、首件检验结果未数字化）。
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定义最小可行单元：聚焦最痛的“报工延迟”问题，确定首期目标为实现“机台实时开工登记+自动累计产量”功能闭环。
第二步：在搭贝平台上搭建基础框架
登录搭贝平台后，李工选择“新建应用”，命名为“注塑车间执行系统”。平台提供可视化建模界面，无需写代码即可拖拽组件。他首先创建三个核心数据表：
| 数据表名称 | 字段示例 | 用途说明 |
|---|---|---|
| 生产工单 | 订单号、产品型号、计划数量、开工时间、完工时间 | 承接ERP下发的任务指令 |
| 机台运行日志 | 设备编号、操作员、当前状态（运行/停机/换模）、开始时间 | 记录每台机器的实时动态 |
| 产量登记 | 批次号、合格数、废品数、登记人、时间戳 | 替代原有纸质报表 |
通过内置的“关联字段”功能，将三张表串联起来。例如，在“产量登记”表中添加“所属工单”字段，关联到“生产工单”表的主键。这样一来，后续查询可自动聚合某工单下的所有产量记录。
第三步：配置移动端操作界面
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设计扫码启动页面：利用搭贝的“二维码触发”能力，为每台注塑机生成专属码牌。班组长用手机扫描后，直接进入该机台的开工登记页。
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简化输入项：界面上仅保留必填字段（选择工单、填写操作员、点击“开始运行”按钮），其余信息由系统后台自动填充。
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设置超时提醒规则：在“自动化流程”模块中设定——若某工单连续运行超过8小时未登记产量，则向车间主任发送企业微信通知。
整个过程由李工独立完成，总耗时约6.5小时。最关键的是，所有修改即时生效，无需等待部署。第二天早会结束后，他就在车间打印机上贴好了新的二维码标牌。
实操案例：广东顺德某汽车配件注塑厂落地纪实
这家成立于2012年的民营企业，主营汽车内饰件注塑加工，年营业额约1.2亿元。共有注塑机28台，实行两班倒作业。项目启动时间为2025年11月3日，上线日期为11月15日，全程未影响正常生产。
第一阶段成果显著：报工及时率从原来的32%提升至91%，管理人员每日数据整理时间减少2.7小时。更重要的是，系统自动生成的“单机产出排行榜”，意外激发了班组间的良性竞争，12月份整体OEE（设备综合效率）同比上升6.4个百分点。
常见问题一：老员工抗拒使用手机报工怎么办？
这是几乎所有制造业数字化转型都会遇到的阻力。解决方案不是培训或考核，而是降低操作成本。我们采取了三项措施：
- 物理引导：将二维码贴纸置于机器控制面板正上方，形成视觉惯性；
- 正向激励：每月评选“数字先锋班组”，奖励200元团队活动基金；
- 容错机制：允许补录过去24小时内的工时，避免因遗忘导致抵触情绪。
实践证明，只要单次操作能在15秒内完成，且带来实际便利（如自动生成考勤记录），工人接受度会迅速提高。
常见问题二：如何保证数据真实性？
有人担心“自己录入的数据不可信”。我们的应对策略是用逻辑校验代替人为监督：
当系统检测到同一工单在A机台运行的同时，又被登记在B机台开工，立即触发红色预警，并锁定后续操作，需主管授权方可解除。
此外，搭贝平台支持开启“GPS定位绑定”功能，确保只有到达车间范围内才能提交数据，杜绝远程代录可能。
进阶优化：从执行记录到智能预警
基础功能稳定运行一个月后，团队开始探索更高阶的应用。利用搭贝的“计算字段”和“条件格式”功能，实现了两项突破：
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动态达成率看板：系统自动计算（当前产量 / 计划数量）* 100%，并按颜色区分进度——绿色（≥90%）、黄色（70%-89%）、红色（<70%）。
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异常停机追踪：当某设备连续停机超过30分钟，自动归类为“异常事件”，要求填写原因代码（模具故障/材料短缺/待修等），纳入月度分析报告。
这些原本需要专业BI工具才能实现的功能，在搭贝平台上通过简单配置即可达成。最令人惊喜的是，工艺主管自行添加了一个“换模耗时统计”模块，帮助他们识别出某款大型模具平均换装时间比行业标准高出22分钟，进而推动技术改造，单月节省工时达67小时。
效果验证维度：以OEE提升为核心指标
衡量生产系统改进是否成功的黄金标准是OEE（Overall Equipment Effectiveness，设备综合效率）。它由三个子项相乘得出：
OEE = 可用率 × 性能率 × 合格率
在本案例中，系统上线前后对比显示：
- 可用率：从76% → 81%（因减少非计划停机）
- 性能率：从83% → 85%（因缩短换模时间）
- 合格率：从92% → 94%（因加强首件检验提醒）
最终OEE从58.7%提升至64.9%，接近行业标杆水平（65%-70%）。这意味着同样的设备和人员，每月可多产出约10.3%的有效产能，相当于新增半台注塑机的贡献。
扩展思考：低代码不是万能钥匙
尽管取得了阶段性成果，但项目组也清醒认识到局限性。对于高频实时采集场景（如射胶压力曲线监测），搭贝平台的响应延迟（约1.2秒）仍无法满足要求，必须依赖专业SCADA系统。因此，理想的架构应是“专业系统做采集，低代码平台做整合”。
另一个教训来自权限设计。初期未细分角色权限，导致一线工人也能查看全厂成本数据，引发不必要的猜疑。后期通过搭贝的“行级权限”功能，实现了“谁负责的机台，只能看到对应数据”的隔离策略。
展望2026年，该企业计划将这套模式复制到新投产的装配车间，并尝试对接上游供应商的物料到货预报系统，进一步打通端到端价值链。
