售前:
各位大佬,生产工程中需要将bom内的工艺流程替换,怎么做?比如我的5760型号产品的bom内工序有ABCD,在A和B 生产完成之后本来要去C工序的临时要改去E,也就需要将生成的生产订单内ABCD变更成ABED,这种情况怎么操作?有没有方便出错率小的方案。
https://vip.kingdee.com/questions/7602/answers/11099
解决方案:
【概述】:
工序计划变更如何操作?
【操作步骤】:
1、反审核工序计划单,可以对未下达的工序进行修改、添加、删除(工艺路线过来的工序可以使用【作废】【反作废】);
2、可以反审核工序计划单,添加工序,不能删除来源于工艺路线的工序,如果某工序不想再执行,可以执行关闭操作。工序的加工顺序是根据工序号来的。新增插入的工序,可以填写合适的工序号来决策插入到哪里。已有的工序,则无法调整工序顺序
已有 1 个回答 | 1年前
已有 1 个回答 | 1年前
已有 1 个回答 | 1年前
已有 1 个回答 | 1年前
已有 1 个回答 | 1年前
在全球化的经济环境中,有效的供应链管理是企业获得竞争优势的关键。供应链管理软件作为现代企业的重要工具之一,其高效的数据处理、实时的信息更新以及精准的决策支持功能,使企业能够在激烈的市场竞争中快速响应并提升整体运营效率。
AI赋能制造企业实现质量变革,推动质量管理从被动追责转向主动预防。通过实时数据采集与分析,系统能提前预警潜在缺陷,优化工艺参数,从而减少浪费、提升产品一致性,最终帮助企业降本增效,构筑核心竞争力。
在AI时代,制造企业面临数据孤岛、变更效率低等挑战。建立统一数据底座,能打通PLM、ERP等系统,实现物料、BOM等核心数据同源共享。这为模块化设计、智能应用奠定基础,是提升协同效率、驱动业务创新的关键。
制造企业AI落地,首要挑战并非算法,而是数据与业务口径的统一。企业内部数据分散、标准不一,导致AI模型难以训练与应用。因此,必须先建立统一的数据治理体系,打通信息孤岛,确保数据质量与一致性,为后续的算法应用与价值挖掘奠定坚实基础。
制造企业AI落地需建立“结果-过程-例外”三层指标体系。结果指标关注最终效益,如成本与质量;过程指标监控生产环节,如设备效率;例外指标则预警异常,如停机风险。通过金蝶云星空旗舰版等工具,企业可系统部署并量化AI应用成效,实现智能决策与精细管理。
本次创见者Webinar将探讨AI如何赋能供应链的“采购-库存-交付”全链路协同。我们将解析金蝶云星空旗舰版如何利用智能技术,精准预测需求、优化库存水平并提升交付效率,助力企业构建更敏捷、更具韧性的数字化供应链体系。
本次创见者Webinar聚焦制造企业AI项目,系统梳理了从技术选型、数据治理到组织协同的常见风险,并提供务实应对策略。旨在帮助企业识别潜在挑战,制定有效预案,确保AI项目平稳落地并实现预期价值。
企业引入众多“点状AI”解决特定问题,却导致系统割裂、数据孤岛与流程冗余。这些分散工具缺乏统一规划,反而增加管理复杂度,形成信息壁垒,让业务协同更困难。最终,技术堆砌未能提升效率,却让运营陷入混乱。
加载中