场景：汽车配件厂的生产调度困局
在珠三角，一家年营收1.8亿元的中型汽车金属冲压件制造商，过去三年一直被订单交付延迟困扰。客户投诉率从2023年的5%飙升至2024年Q3的14%，核心问题出在生产计划与现场执行严重脱节——计划科用Excel排程，车间靠纸质工单流转，设备状态无法实时反馈。这种“计划赶不上变化”的局面，在多品种、小批量的汽配行业尤为致命。
问题一：传统排产方式响应滞后
这家企业每月要处理超过320个订单，涉及6条冲压线、12台CNC设备和4个装配班组。原先使用Excel+微信群进行任务分配，导致信息断层频发。例如，某次客户紧急插单A073型号转向支架，计划员未及时获知3号冲压机正在维修，仍将其排入生产，结果造成整条线停工等待，延误交期48小时。这种情况每月平均发生3-4次，直接损失超15万元。
这里的关键术语是动态排程（Dynamic Scheduling）——它指的是系统能根据设备状态、物料到位情况、人员可用性等实时变量自动调整生产顺序，而不是像传统静态排程（Static Planning）那样一次性定死流程。打个比方，就像导航软件会因堵车自动改道，而老式地图只能按原路走到底。
问题二：跨部门协同效率低下
另一个痛点在于信息孤岛。仓库不知道生产进度，常出现该送料时无人接；质检等到最后才介入，发现问题已难以返工。这背后涉及制造执行系统（MES）缺失的问题——MES本应是连接ERP与车间设备的“中枢神经”，但许多中小企业因定制开发成本高而望而却步。此外，工单闭环管理也形同虚设：从派单到报工再到结算，全流程缺乏追踪，管理层无法判断瓶颈究竟出在哪个环节。
方案：基于低代码平台搭建敏捷排产系统
面对上述挑战，企业选择采用搭贝低代码平台，在不更换现有PLC和SCADA系统的前提下，快速构建一套轻量级智能排产模块。整个项目由IT主管牵头，联合生产、计划、设备三部门共5人参与，耗时仅3周完成上线，投入成本控制在9万元以内，远低于传统MES百万级报价。
- ✅ 接入设备数据源：通过OPC UA协议对接6条产线的PLC控制器，实时采集每台设备的运行状态（运行/停机/故障）、产量计数及工艺参数。这部分操作由设备工程师主导，耗时2天完成调试。
- 📝 定义排产规则引擎：在搭贝平台上配置优先级逻辑，如“紧急订单权重×1.5”“换模时间最小化组合”“同材质连续生产”。这些规则以可视化拖拽方式设定，无需编写代码，计划主管可自行维护更新。
- 🔧 设计移动端工单推送：为每个班组配备工业平板，新任务自动弹出提醒，并附带图纸、工艺卡和标准作业指导书（SOP）。工人扫码开工后，系统即时锁定资源，防止重复派工。
- 📊 建立异常预警机制：设置阈值报警，如“单工序超时30分钟未报工”或“良品率连续5件低于95%”，触发微信企业号通知责任人，确保问题不过夜。
- 🔄 实现日清日结闭环：每日下班前自动生成《生产达成日报》，包含计划完成率、设备OEE（设备综合效率）、人均产出等指标，同步推送至管理层邮箱。
对比效果：旧模式 vs 新系统
| 维度 | 旧模式（Excel+纸质） | 新模式（低代码系统） |
|---|---|---|
| 排程响应速度 | 平均4小时人工调整 | 系统秒级重排 |
| 计划准确率 | 约68% | 提升至93%以上 |
| 异常发现时效 | 依赖巡检，平均滞后2小时 | 实时报警，平均响应<10分钟 |
| 跨部门沟通成本 | 每日至少3次协调会 | 会议减少至每周1次复盘 |
案例验证：真实落地成效
系统上线三个月后，该企业在2025年第一季度实现了显著改善。最直观的变化是客户投诉率从14%降至5.2%，接近疫情前水平。更重要的是内部运营效率的提升：设备OEE从原来的61%上升至76%，意味着每天多出近2小时有效产能；计划员的工作量减少了约40%，不再需要通宵修改排程表。
值得一提的是，这套系统并非一蹴而就。初期曾出现规则冲突问题——当多个紧急订单同时插入时，系统无法判断优先级。解决方法是在搭贝平台中引入“客户等级系数”，将主机厂配套订单设为A类（权重2.0），二级供应商设为B类（权重1.5），从而让算法有据可依。这一优化在第二轮迭代中完成，耗时仅3天。
另一个常见问题是工人抵触电子化工单。部分老师傅习惯手写记录，担心操作复杂。为此，项目组采取“老带新”模式，挑选两名年轻班组长先行试用，并给予每人每月500元数字化补贴。两周后，其余人员主动申请开通账号，抵触情绪自然消解。这说明，在大多数情况下，技术推广的关键不在工具本身，而在激励机制的设计。
知识扩展：什么是OEE？全称是Overall Equipment Effectiveness（设备综合效率），它是衡量生产设备利用率的核心指标，计算公式为：OEE = 时间开动率 × 性能开动率 × 合格品率。比如一台机器本该运行8小时，实际运行7小时（时间开动率87.5%），期间产出速度达到理论值的90%，且产品合格率为95%，那么其OEE就是87.5%×90%×95%≈74.8%。行业标杆通常要求OEE超过85%。
效果总结：可量化的业务提升
经过一个季度的稳定运行，该企业的生产调度体系完成了从“人治”到“数治”的转变。不仅交付准时率提升了22个百分点，更关键的是建立了数据驱动的决策文化。管理层现在能通过大屏实时查看各车间负荷热力图，提前预判产能瓶颈，甚至可以根据历史数据模拟不同订单结构下的最优排产策略。
这套基于搭贝低代码平台构建的解决方案，操作门槛低，适合年营收1-5亿元的中小型制造企业复制。所需工具仅为标准版搭贝账号（年费约3.6万元）、工业平板若干（单价约2000元）以及基础网络改造费用。预期在6个月内收回投资，长期来看可支撑企业向柔性制造升级。
