客户问交期,你还要先问车间。
订单在哪道工序?谁在做?还差多少?信息散在人和群聊里。
客户来了有人跟,车间进度有记录,财务交付有依据。YingEngine 把 AI 放进具体工作,从一张工单开始,让老板少花时间追着人问,多用事实做决定。
SiteOps、GrowthOS、FinanceOS 已上线;ManufacturingOS 工单 MVP 正在开发与验收。
业务路径示意 · 跨系统连接按项目实施
订单在哪道工序?谁在做?还差多少?信息散在人和群聊里。
产量、工时、不良和计件工资分开记,出了差异很难追到源头。
客户需求、跟进、生产与财务各管一段,老板得自己拼成全貌。
让 AI 处理资料、内容和任务准备,让业务系统留下事实,让负责人把关。四条产品线各司其职,按项目连接所需的数据与流程。
官网、技术内容和多语言展示,让客户看懂你的产品能解决什么问题。
SiteOps整理需求、准备跟进任务、记录商机进展,报价和承诺由人确认。
GrowthOS工单 MVP 从路线、领料、派工、报工到入库,先打通一条现场流程。
ManufacturingOS按客户、账套和期间组织资料、核算建议、复核与报表交付。
FinanceOS不是先让全厂换一套工作方式。先选一类产品、一条路线,把谁来做、做了多少、出了什么问题、最后入了多少库记录清楚。
保存工艺路线和前后道依赖,按前道良品与配比放行后续任务。
派工、待审批报工与已批准数量共同校验,拒绝重复超量。
工序报工数量与成品实物数量分别统计,入库后才能关单。
保存计时、休息及价格规则快照,让工资能追到具体报工记录。
现有本地验收已走通人工路线的工单、领料、派工、报工、成品入库、关单与计薪核对。工厂试点范围和现场运行条件需逐项确认,暂未开放公共登录。
我们规划把 AI 建议接到真实业务记录上。先看得见事实,再准备建议,最后由责任人确认;这些制造现场 AI 能力正在规划,按项目验证。
从订单或附件中提取资料,准备工单草稿;计划人员核对产品、数量与交期。
围绕进度、报工与异常记录准备回答,并给出可追溯的依据。
整理延期、数量和质量异常,准备处理建议,由班组或负责人决定怎么做。
SiteOps、GrowthOS、FinanceOS 可按权限使用;外部连接按实际配置。
已有本地人工工单闭环,正在补齐场景、页面与现场准入验证。
订单识别、进度问答和异常建议,结合真实数据与权限逐步验证。
梳理产品、工艺路线、岗位、交期和当前最费力的环节。
约定哪些数据、终端、角色和连接进入本轮,明确准备条件。
核对数量、工时、库存与责任记录,检查异常和跨班次流程。
验证后再扩产品线、车间或 AI 任务,保留现有系统的必要接口。
先记录当前基线,再约定观察周期。把目标说清楚,不用空泛的“效率提升”替代现场结果。
按期交付率、延期工单与原因
进度更新及时率、异常关闭周期
报工、完工与入库的一致性
重复整理工时、复核返工与跟进及时率
先看现有系统在哪个环节缺少现场记录或协作。可以从一个工单流程开始,是否对接 ERP 及如何对接按项目确认。
可以先选一类产品和一条路线,明确角色及验收口径。现场条件核对完成后,再决定试点与扩展范围。
关键排产、质量放行、报价与财务判断由授权人员决定。制造现场 AI 目前处于规划阶段,建议需有来源并由人确认。
从最具体的问题开始:交期、进度、报工、计薪,或客户需求到交付的断点。我们一起定义第一条值得跑通的流程。
预约工单 MVP 演示