在珠三角某工业园区，一家拥有300名员工的中型注塑加工企业长期面临订单交付延迟、设备停机频繁、生产数据靠手工统计的问题。车间主任每天要花近两小时核对各班组产量，而管理层看到的往往是“昨天的数据”，无法及时干预异常。更严重的是，客户越来越要求提供可追溯的生产过程记录——这成了企业参与高端供应链投标的硬伤。
传统MES系统的困局与转型契机
过去三年，这家企业曾两次尝试引入传统MES（制造执行系统），但都以失败告终。第一次是外包开发的定制系统，因开发周期长达8个月、上线后频繁崩溃而搁置；第二次采购了某知名品牌标准化产品，却发现其流程与企业实际作业方式严重不符——比如系统强制要求每道工序扫码报工，但现实中工人常需临时换机台作业，导致数据断层。两次投入累计超过65万元，最终只留下一堆纸质报表和员工的抵触情绪。
转机出现在2025年第四季度。企业CIO参加了一场区域性智能制造研讨会，接触到搭贝低代码平台的实际案例展示。最打动他的不是技术参数，而是现场演示中一个真实场景：通过拖拽式表单设计，15分钟内搭建出一套设备点检记录系统，并同步推送到车间平板端。他意识到，或许真正需要的不是一个“完整但僵化”的系统，而是一套能随业务变化快速迭代的工具。
基于搭贝平台的三阶段落地路径
该企业决定采用“小步快跑”策略，分三个阶段推进生产系统重构。整个过程由IT部门牵头，但每个模块的设计都邀请一线班组长参与原型确认，确保实用性。以下是具体实施步骤：
- 📝 第一阶段：建立基础数据采集网络（第1-4周） —— 使用搭贝平台创建设备运行状态登记表单，字段包括机台编号、操作员、开工/停工时间、故障类型等。通过Wi-Fi将表单部署到车间5台共享平板，工人在交接班时手动录入。同时在关键注塑机上加装简易电流传感器，通过蓝牙网关自动上传运行信号至搭贝后台，初步实现“人工+自动”双轨采集。
- ✅ 第二阶段：打通生产任务闭环管理（第5-10周） —— 利用搭贝的流程引擎功能，构建“工单下发→领料登记→工序报工→质检反馈”全流程。特别设置“异常暂停”节点，当某工序超时未完成时，自动向班组长手机推送提醒。所有环节通过二维码关联，扫描即可查看当前工单进度及历史记录。
- 🔧 第三阶段：构建可视化决策看板（第11-14周） —— 基于前两阶段积累的数据，在搭贝中配置多维度分析仪表盘。包括OEE（设备综合效率）趋势图、班组产能对比柱状图、常见故障分布饼图等。管理层可通过办公室大屏或手机小程序实时查看，不再依赖日报邮件。
整个项目由内部IT团队主导完成，仅外部顾问驻场支持3天用于初期培训。总开发耗时约120人日，成本控制在18万元以内，主要为传感器采购和移动端设备升级费用。
实操中的两个典型问题及应对方案
在系统推广过程中，确实遇到了一些预料之外的挑战，但通过灵活调整得以解决：
问题一：老员工抗拒使用电子表单
部分年龄较大的模具师傅习惯用纸笔记事，认为“敲平板耽误干活”。起初试点班组的数据录入率不足40%。项目组没有强行考核，而是采取“双轨并行”过渡策略——允许纸质记录存在，但要求当天必须补录到系统。同时让年轻技工担任“数字助手”，协助完成扫码和提交操作。两周后发现，当老师傅看到自己班组的产量首次被准确计入排名榜时，主动要求学习操作。系统还设置了“一键语音输入”功能，支持口语化描述故障现象，显著降低使用门槛。
问题二：无线信号覆盖不稳定影响数据同步
车间金属结构密集，导致部分区域Wi-Fi信号衰减严重，出现表单提交失败提示。技术团队未选择 costly 的全厂AP增补方案，而是利用搭贝平台的离线模式特性——所有表单支持本地缓存，在信号恢复后自动续传。同时优化数据提交机制，将高频次的小批量更新改为每15分钟批量打包上传，既减少网络请求次数，又保障了数据完整性。后续结合厂区改造计划，分阶段补充工业级无线接入点，实现平滑升级。
效果验证：用真实指标说话
系统稳定运行三个月后，从以下维度进行效果评估：
| 指标项 | 上线前平均值 | 上线后三个月均值 | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| OEE（设备综合效率） | 58% | 73% | +15pp |
| 订单交付准时率 | 76% | 92% | +16pp |
| 生产报表生成时效 | T+1（次日中午） | 实时可查 | 缩短23小时 |
| 质量追溯响应时间 | 平均4.2小时 | 最快8分钟 | 提速97% |
尤其值得注意的是，OEE的提升主要来自“性能损失”和“质量损失”两项的改善。数据显示，因参数设置不当导致的废品率下降了34%，非计划停机时间减少了41%。这些变化直接反映在月度成本报表中：单件生产成本平均降低2.3元，按年产600万件计算，年节约超138万元。
为什么低代码更适合中小型生产企业？
相较于动辄数百万的传统MES项目，搭贝这类低代码平台的核心优势在于“敏捷适配”。对于资源有限的中型企业而言，它解决了几个关键痛点：
• 试错成本可控：每个功能模块可独立开发测试，失败不影响整体；
• 业务语言直连系统逻辑：班组长能看懂流程图并提出修改意见，无需经过需求翻译；
• 持续进化能力：当新增一条自动化产线或更换工艺路线时，IT人员可在半天内完成系统调整。
更重要的是，这种模式改变了信息化建设的组织方式——不再是“IT部门建系统，生产部门用系统”，而是转变为“生产团队提需求，IT赋能实现”。例如最近一次改进中，喷漆班组自行提议增加“环境温湿度记录”字段，用于分析漆面气泡成因，该功能从提出到上线仅用两天时间。
可复制的五步启动法
结合本次实践，总结出一套适用于同类企业的低代码生产系统启动方法论：
- 🎯 锁定高价值切入点 —— 优先选择数据断点明显、管理层关注度高的场景，如设备停机追踪或首件检验记录，避免一开始就追求“全流程覆盖”。
- 🛠️ 组建最小作战单元 —— 由1名IT人员+1名生产主管+1名一线骨干组成试点小组，确保技术可行性和操作实用性兼顾。
- 📱 设计极简交互界面 —— 表单字段不超过7个，按钮尺寸适合戴手套操作，关键信息用图标+颜色区分，适应车间强光环境。
- 🔁 建立快速反馈循环 —— 每周召开15分钟站会，收集用户建议并公示改进进度，哪怕只是微调也要让用户感知到变化。
- 📊 定义明确成效指标 —— 提前约定好衡量成功的标准，如“减少XX分钟等待时间”或“降低X%返工量”，避免陷入“系统上线即成功”的虚假满足。
这套方法已在周边三家配套企业中复制应用，涉及五金冲压、SMT贴片、食品包装等行业，平均实施周期控制在10周以内，用户采纳率达到85%以上。
未来演进方向：从数字化到智能化
目前该企业已规划下一阶段升级，重点探索预测性维护与动态排程优化。基于现有数据积累，正在训练一个简单的机器学习模型，用于预判注塑机液压系统的故障风险。初步测试显示，在油温异常波动与实际发生泄漏之间存在约38小时的预警窗口期。下一步将把该模型输出结果接入搭贝平台，自动生成预防性保养工单。
另一个创新点是尝试与ERP系统做轻量集成。通过搭贝的API连接器，将生产完工数据实时回传至用友U8系统，触发自动结转成本和释放库存。虽然目前仅对接了三个核心字段，但已实现财务月结时间从原来的3天压缩至8小时内完成。
回顾整个转型历程，最大的收获不是某个具体功能的实现，而是建立起一种“数据驱动改进”的组织文化。现在每当开会讨论问题，总会有人问一句：“这个有没有数据支撑？” 而答案往往能在搭贝后台几分钟内找到。这种思维转变，才是真正可持续的竞争优势。
