让中小工厂拥有大厂级的 AI 运营中枢
把供应链、质量、设备、销售、财务、人力六条业务链路装进同一套数据底座，用 AI Agent 接管高频重复判断。50–500 人的工厂，也能跑出大厂的运营水位。
- ERPNext 认证实施伙伴
- Odoo 官方合作服务商
- ISO 9001 过程方法落地
- 需求预测模型 v3.2 完成本周期刷新
- 视觉质检模型在 6 条产线保持 99.2% 准确率
- 3 台关键设备进入预警窗口，已生成点检工单
客户上线 6 个月后的平均变化
以下为已交付项目的运营复盘均值，指标口径与统计范围在方案阶段会与客户逐项确认。
六条业务链路，一个数据底座
每个域的产出都是下一个域的输入。闭环末端的数据回流到计划，形成持续改善的循环——这正是单一工具无法替代的价值。
六大能力域
从供应链到人力，每个能力域都能独立上线，也能组合成完整的运营中枢。点击查看每个域的落地细节。
四个已经跑在生产现场的 AI 场景
不讲概念，只讲在现场能落地、能算清投入产出的场景。每个场景都有明确的输入数据与可验收的指标。
把老质检员的经验，变成 7×24 小时的模型
产线加装工业相机即可上线，模型从既有不良样本与历史检验记录冷启动，逐步替代人工目检，把漏检与标准漂移同时收口。
- 小样本冷启动：200 张起可训练初版模型
- 缺陷分类 + 分级判定，输出可直接回写 MES / ERP
- 误判样本回流机制，模型准确率随产线运行持续爬坡
排产从「三天一次」变成「每天早上刷新一次」
把设备产能、模具状态、人员技能、物料齐套与交期承诺放进同一个约束求解器，插单、缺料、设备停机的扰动自动重排。
- 约束可配置：交期优先 / 换型最少 / 产能均衡
- 齐套与产能双校验，排出的计划能真正落地
- 插单模拟：先看影响，再决定是否接单
在设备停机之前，先把工单开出来
采集主轴振动、温度、电流与运行时长，建立设备健康基线，在故障窗口打开前生成维修工单与备件预留。
- 健康评分驱动预警分级，避免「狼来了」式告警
- 预测工单与生产计划联动，利用换型间隙安排维修
- 备件消耗联动安全库存，减少停机等件
报价单不再靠老师傅拍脑袋
基于历史成交、当前材料价格、工艺路线工时与设备费率，自动生成成本底稿与报价区间，守住毛利护栏。
- 工艺路线自动套用标准工时与费率
- 材料价格指数联动，报价当日有效
- 毛利红线校验，低于红线需审批放行
ERPNext 与 Odoo：两条成熟的企业级路线
两者都是优秀的开源 ERP 底座。差异不在功能多少，而在授权成本结构、界面体验与生态成熟度——选型要匹配你当前的管理阶段。
ERPNext
Frappe Framework · Python
以 ERPNext 为底座交付制造、库存、采购、销售、财务、HR 与资产模块。源码可控、数据留在自己机房，没有按人头递增的授权费，适合预算敏感且用户数会持续增长的工厂。
- 公有云 / 私有化 / 本地机房三种部署形态
- 无按用户授权费，TCO 主要来自实施与运维
- 标准流程 6–10 周可上线，Python 技术栈易扩展
Odoo
Community / Enterprise · Python ORM
面向业务线多、需跨部门协同的企业，以 Odoo 打通销售、采购、制造、库存、财务、项目与 HR。Community 开源起步，Enterprise 提供官方支持与高级功能，按需升级。
- 一体化模块覆盖制造、贸易、电商与服务
- 社区插件市场成熟，第三方集成选择多
- 标准模块 4–8 周上线，界面友好、上手更快
| 对比维度 | ERPNext | Odoo |
|---|---|---|
| 适用规模 | 50–500 人，流程相对标准的中小制造 | 50–800 人，业务线多、需一体化协同 |
| 授权模式 | 开源（GPLv3），无按用户授权费 | Community 开源 / Enterprise 按用户订阅 |
| 模块覆盖 | 制造、库存、采购、销售、财务、HR、资产 | 制造、库存、电商、CRM、项目、财务、HR 全栈 |
| 部署形态 | 公有云 / 私有化 / 本地机房均可 | SaaS（官方托管）或私有化部署 |
| 上手周期 | 标准流程 6–10 周可上线 | 标准模块 4–8 周，深度定制相应延长 |
| 二次开发 | Python 技术栈，Document 模型易扩展 | Python + ORM，模块机制成熟、社区插件多 |
| 总拥有成本 | 低，主要成本为实施与运维人力 | 中，企业版订阅 + 实施费用 |
| 上手门槛 | 界面偏工程化，需配套培训 | 交互友好，业务人员上手更快 |
四步落地方法
先诊断、再蓝图、后落地、终运营。每个阶段都有可验证的产出物，拒绝黑箱式交付。
- 011–2 周
诊断
进厂走访关键工序，梳理现状数据与瓶颈，输出可量化的改善机会清单。
- 现状流程与数据盘点
- 瓶颈与损失量化
- AI 场景优先级矩阵
- 022–4 周
蓝图
确定业务蓝图、系统边界与集成方案，明确数据接口与上线里程碑。
- 业务蓝图与流程设计
- 系统架构与集成方案
- 里程碑与验收标准
- 034–12 周
上线
配置、开发、迁移、联调与培训并行推进，按域分批上线，不影响正常生产。
- 系统配置与开发交付
- 数据迁移与双轨校验
- 关键用户培训与考试
- 04持续
运营
模型与流程进入持续调优，按月复盘指标，把改善固化成标准作业。
- 指标看板与月度复盘
- 模型迭代与样本回流
- 持续优化与运维支持
关于智造云枢
智造云枢（AIFAB）成立于 2019 年，专注为 50–500 人的中小制造企业交付 AI 与工业软件服务。我们不追求功能清单的长度，只关心上线之后指标有没有真的变化。
既懂车间，也懂代码
实施团队来自制造现场与工业软件两侧：能看懂工艺路线与节拍，也能写接口、调模型。
AI 用在能被验证的地方
只交付指标可量化、可回测的 AI 场景，模型上线后按月复盘准确率与业务收益。
数据主权归客户
支持完整私有化部署，模型与数据留在客户机房；诊断报告与实施方案归客户所有。
按业务域分批交付
不搞一次性大爆炸上线，按域分批切换、双轨校验，每个里程碑都可验收。
hello@aifab.cn
客户怎么评价
以下为已上线项目的客户反馈摘要（经客户同意后引用），结果指标来自项目上线后 6 个月的运营复盘。
「以前排产靠师傅的经验，插一个单要重算一天。现在系统每天早上自动刷新，齐套和不齐套一目了然，销售敢承诺交期了。」
「视觉质检上线第一个月就把漏检率压下来了，最重要的是不良数据终于留在了系统里，而不是只在质检员的本子上。」
「ERPNext 上线后，成本能算到工单，月底对账从三天缩到半天。财务终于不用再追着车间要数据。」
先用一次诊断，确认 AI 能省下多少钱
我们会用 1–2 周进厂走访你的关键工序，给出可量化的改善机会清单与投入产出测算。诊断结论归你所有，是否继续合作由你决定。
- 不承诺做不到的指标
- 诊断报告归客户所有
- 可按业务域分批上线