Kiến thức mới về sản xuất thông minh
隱性知識與 AI 思考間的主導權之爭
從經驗流失到認知資本：AI導入的真正課題
本文以製造業轉型中的結構性問題為出發點，指出當前普遍推行的三部曲「自動化」、「數據平台」與「數位教育」，雖然為企業建立了智慧製造的基礎架構，但卻常忽略了對「隱性知識」的數位封裝與傳承，造成經驗流失，且 AI 系統無法承接關鍵判斷力。
我們從 AI 接手越多工作、思考開始被外包的狀況探討，描述組織將面臨「認知債務」與「認知失憶」的風險，當決策失去可追溯性、學習能力停滯、面對變局時，便無法快速修正。為回應這一挑戰，鼎華提出「守破離」方法論
透過 AI ，讓你在風暴中站穩腳步
AI 不只是提升效率的工具，它更有機會成為企業在動盪環境中的韌性引擎。面對日益頻繁的地緣衝突、供應鏈中斷與技術管制，企業不再只需要快速反應的能力，更需要預判變化、整合資訊與修正策略的系統性韌性。
真正能讓組織穩住腳步的，不是誰先導入技術，而是誰先打造出一套能在混亂中前進的決策結構。本篇從三個角度切入：預判力、資料整合力與組織修正力，搭配工廠實例，解析 AI 如何從輔助工具進化為韌性中樞，幫助企業在風暴中持續前行。
數位轉型不能只是數位化，在AI導入前你還要準備的這些事
如果你也是「正在導入 AI，卻走得卡卡」的企業管理者，不妨思考看看《麥肯錫教企業這樣用AI》中提到的「AI本身不創造價值，創造價值的是企業是否能夠用好AI。」這句話，並往下閱讀，我們將帶領你從導入技術只是開始，然後將制度設計與組織體質兩大關鍵設計完成。
從助手到夥伴：AI Agent 如何重塑工廠決策力
在生成式 AI 席捲製造現場之際，企業的問題已經不再是「能不能導入 AI」，而是「AI 能不能真正參與決策？」
我們將從「夥伴條件」談起，透過質化研究，將那些快速成長的工廠分類，並找出一個共同機制，而這機制具備了安全感、分享與目標三個關鍵，於是我們這三個關鍵融入 APS 產品，重新定義AI Agent 在製造業中的角色——不只是工具，而是值得信任的決策夥伴。
《三禧思維》給製造業的啟發：決策品質，從資料與價值開始
這篇文章主要與你探討何謂「真正的決策」，從《三禧思維》這本書的角度，我們了解決策不只是資料分析的結果，而是一套兼顧資訊可信度、價值觀納入與決策程序正當性的思考過程——這正是書中提出的「決策三角」所揭示的核心。當這三角失衡，企業決策容易走向失真與反效果。而鼎華的 APS 系統，正是扮演連接資料與決策的智慧引擎，協助企業在複雜環境中建立穩定、可推論、可選擇的行動模型，走向真正有品質的 AI 智能決策。
ICARES 是如何在品質管理系統導後，將成本中心變成利潤引擎
品質管理不只是成本控管，而是企業獲利與競爭力的核心。透過系統化、預防性投資與全員參與，企業能從被動檢驗邁向主動保證。鼎華智能與 ICARES 合作，三個月內不僅提升效率、降低錯誤，更強化品牌信任與市場地位。現在，就讓鼎華陪你實現品質升級，掌握未來競爭優勢
如何用 AI 幫助製造業轉型？
這篇文章，想跟大家一起拆解「製造業數位轉型」。它不僅是將系統導入，而是能運用數據驅動決策。我們將探索它的內涵，特別是分析它在 AI 時代下的關鍵運用，並更實際地跟大家聊聊 — — 身為智慧製造系統供應商，如何有效幫助你降本增效，又如何善用 AI 工具輔助提升。
製造業AI導入的 5 大關鍵要素：從傳統工廠到智慧製造
製造業AI導入5大關鍵！工廠升級智慧製造就靠這些！ 想讓工廠變聰明，導入AI可不是裝幾台機器就行！數據整合、機器學習、自動化生產、即時監控、決策優化，這5大關鍵缺一不可。搞懂這些，你的工廠不只省成本，還能提高效率，真正邁向智慧製造！這篇帶你一次搞懂，讓傳統工廠華麗變身！ 為什麼製造業一定要導入 AI？現在不做，未來就被淘汰！ 筆者這幾年觀察到一個現象，傳統製造業正在經歷一場「大洗牌」，如果企業還停留在過去的生產模式，不積極導入 AI 技術，恐怕很快就會被市場淘汰。這並不是危言聳聽，而是正在發生的現實。 現在全球製造業都在拼效率、拚品質、拼彈性，而 AI 正是這場競爭的關鍵。它不只是「未來趨勢」，更是現在進行式——從供應鏈管理、生產流程自動化、設備維護，到產品檢測、庫存優化，AI 已經深入到製造業的每個角落。 就像當年工業革命時，還在堅持手工生產的工廠，最後都被機械化取代；現在的製造業，如果不導入 AI，遲早會被「智慧製造」的競爭者超車。這場科技競賽，沒有等待的空間，只有進步與淘汰之分。 （一）AI 讓生產更快更準，還能降低成本！ 過去工廠的生產流程，總是存在很多「不可控變數」，像是 機台故障、人工錯誤、生產排程不佳 等，這些問題都會影響效率，甚至導致大量浪費。但 AI 可以改變這一切，它讓生產不只更快，還更準確，甚至幫助企業大幅降低成本。 1. AI 預測維護，機器故障不再是問題 傳統工廠的設備維護模式，通常是「壞了才修」或「固定時間保養」，但這兩種方法都有缺點——前者會導致突發停機，影響產能；後者則可能浪費維護資源。而 AI 能夠透過感測器與大數據分析，精準預測設備何時可能故障，讓企業提前維修，避免生產線停擺，提升機器使用壽命。 2. AI 生產排程最佳化，減少浪費 筆者認識的某家電子零件工廠，以前生產排程是靠人工規劃，結果因為排程不當，常常會出現原料浪費、庫存過剩的問題。後來導入
工業4.0如何改變供應鏈管理？AI智慧製造的全方位影響解析！
工業4.0如何重塑供應鏈管理？AI智慧製造的深遠影響解析！在工業4.0時代，AI、大數據、物聯網與智慧製造正顛覆傳統供應鏈模式，提升效率、降低成本並優化決策流程。本篇將深入探討智慧供應鏈的核心技術，解析AI如何驅動生產自動化、預測分析與即時監控，讓企業在工業4.0數位轉型中搶占先機，全面提升競爭力
生產管理系統的全面指南：提升效率的最佳解決方案
在這篇全面指南中，筆者將帶您深入了解生產管理系統的基本概念、選購時需要考量的關鍵因素，以及如何透過導入此系統來實現更高的生產效率與成本效益。此外，還將分享來自不同產業的成功案例，讓您具體感受生產管理系統的實際價值。最後，筆者也將為您提供選擇專業服務商的實用建議，幫助您的企業在導入過程中事半功倍。
智慧工廠定義是什麼？分析智慧工廠應用案例，掌握提升生產效率趨勢！
智慧工廠定義是什麼？探索未來製造業的核心 在進入21世紀的數位浪潮中，「智慧工廠」這個詞彙不斷地在製造業界中迴盪。它象徵著一種創新與效率的結合，為製造業帶來革命性的轉變。那麼，智慧工廠究竟是什麼呢？它如何成為未來製造業的核心？ （一）智慧工廠的基本概念與特點 智慧工廠，顧名思義，是指運用智慧化的技術與系統，以達成更高效率、更佳品質和更靈活的製造過程。這樣的工廠不僅僅是機械和人力的結合，而是一個融合了先進的資訊技術、自動化技術和數據分析的綜合體。它的核心特點包括： 數據驅動：智慧工廠透過收集大量數據，對生產流程進行深入分析，從而優化製造過程。 自動化與機器人技術：自動化設備和機器人在智慧工廠中扮演著重要角色，它們能夠提高生產效率，減少人工錯誤。 靈活生產：智慧工廠能夠快速響應市場需求的變化，實現小批量、多樣化的生產。 智慧決策：透過先進的分析工具，智慧工廠可以進行更加精準的預測和決策。 （二）智慧工廠與傳統製造業的區別 智慧工廠與傳統製造業的最大區別，在於其對技術的應用深度和範圍。在傳統製造業中，生產流程多依賴人工操作與簡單機械，而智慧工廠則是一個高度整合資訊技術和自動化技術的系統。這種差異帶來了以下幾個方面的變革： 生產效率：智慧工廠通過自動化和優化流程，大幅提升了生産效率。 品質控制：透過精密的數據分析和即時監控，智慧工廠能夠確保產品品質的一致性和可靠性。 客製化生產：智慧工廠能夠更靈活地應對市場的多元需求，提供客製化的產品。 環境友好：智慧工廠通過節能減排和高效利用資源，展現了對環境保護的承諾。 重點整理： 智慧工廠代表了製造業的未來，它透過高度整合的技術，不僅提升了生產效率和品質，還為企業帶來了更大的靈活性和競爭力。這種轉型不僅是對單一工廠的改造，而是整個製造業鏈的革新，從原料採購到產品出貨，每一個環節都被重新定義。 智慧工廠的組成為何？關鍵要素解析 智慧工廠作為製造業未來的代表，其組成結構豐富且複雜。了解智慧工廠的關鍵要素對於掌握這一新興製造模式至關重要。智慧工廠之所以能夠顛覆傳統製造業模式，關鍵在於它所融合的核心技術與組件。這些技術和組件不僅提高了生產效率和靈活性，還增強了產品質量和製造過程的可持續性。 （一）智慧工廠的核心技術與組件 智慧工廠的核心在於它的技術架構，這包括了一系列先進的技術和組件。以下是智慧工廠不可或缺的幾大要素： 物聯網 (IoT) 技術：物聯網在智慧工廠中扮演著核心角色。它通過將製造設備、機器人和各種感測器連接起來，實現數據的即時收集和交換，從而優化製造過程。 大數據分析與雲計算：智慧工廠透過大數據分析，從海量數據中提取有價值的信息，以便於進行更精確的決策。雲計算則為數據的儲存和分析提供了強大的支持。 人工智慧 (AI) 與機器學習：這些技術使得智慧工廠能夠進行自我學習和優化，進一步提升生產效率和降低維護成本。 先進的自動化與機器人技術：自動化生產線和機器人能夠進行高效、精準的操作，降低人工成本，同時提高生產速度和一致性。 智慧傳感器與控制系統：這些組件用於監控和調節生產過程，保證產品品質和生產安全。 數字孿生技術：透過創建一個虛擬的工廠模型，企業能夠在虛擬環境中模擬、分析和測試實體工廠的運行情況，從而在實際生產之前預測和解決可能的問題。
MES物料追溯方法解析 — 何種方式最適合您的製造業？
隨著現代製造業的不斷發展，製造執行系統（MES）的物料追溯成為確保產品品質和降低成本的關鍵。在這個過程中，物料追溯方法的選擇至關重要，直接影響著生產透明度和效率。本文將深入解析四種常見的物料追溯方法，以協助製造企業明確選擇最適合其需求的方法，從而提升生產效益。 按訂單資訊追溯 按訂單資訊追溯是一種主要在倉庫或配送中心進行的操作方法。透過掃描器，將原料批號或包裝木箱條碼與相應的訂單資訊進行匹配，以實現精確的物料追溯。這種方式能減少生產流水線職工的勞動量，提高了工作效能。然而，需要注意的是，這可能會稍微增加倉庫工作人員的勞動量，並且對於需要更精確追溯的企業可能不夠適用。 按個追溯 按個追溯方法要求在每個產品的生產過程中進行掃描操作，以確保每個產品的原料批號或包裝木箱號與相應的匹配。這種方式能夠保證高精確度，但相應於生產流水線職工的勞動量提升，可能需要提升採集硬體配置，進而增加實施新專案的成本。 按批號追溯 按批號追溯與按訂單資訊追溯有著相似之處，區別在於每日生成的生產製造批號是內部追溯的一個代碼。這種方法的優缺點與按訂單資訊追溯相似，同樣需要注意可能存在的批號轉換問題。 按時間追溯 按時間追溯方法主要是在新增原料時進行掃描，系統根據掃描時間將該原料批號與包裝木箱號標記為正在生產的所有成品。這種方式減少了生產流水線職工的操作量，但存在人工掃描可能忘記的風險，特別是對於非自動化流水線。 每種追溯方法都有其獨特的優點和缺點，實施時需要根據企業的需求和成本考慮。在選擇任何一種方法時，應該與實施方共同商議，以確保新專案的成功實施。 總結 物料追溯的方法多樣，每一種都有其適用的場景。製造企業在選擇時需仔細權衡每種方法的利弊，充分考慮自身需求，從而確保實現高效的物料管理和生產運營。無論是按訂單、按個、按批或按時間追溯，都是實現MES物料追溯的有效手段，最終目標是提高生產效率，確保產品質量。
隱性知識與 AI 思考間的主導權之爭
從經驗流失到認知資本：AI導入的真正課題
本文以製造業轉型中的結構性問題為出發點，指出當前普遍推行的三部曲「自動化」、「數據平台」與「數位教育」，雖然為企業建立了智慧製造的基礎架構，但卻常忽略了對「隱性知識」的數位封裝與傳承，造成經驗流失，且 AI 系統無法承接關鍵判斷力。
我們從 AI 接手越多工作、思考開始被外包的狀況探討，描述組織將面臨「認知債務」與「認知失憶」的風險，當決策失去可追溯性、學習能力停滯、面對變局時，便無法快速修正。為回應這一挑戰，鼎華提出「守破離」方法論
透過 AI ，讓你在風暴中站穩腳步
AI 不只是提升效率的工具，它更有機會成為企業在動盪環境中的韌性引擎。面對日益頻繁的地緣衝突、供應鏈中斷與技術管制，企業不再只需要快速反應的能力，更需要預判變化、整合資訊與修正策略的系統性韌性。
真正能讓組織穩住腳步的，不是誰先導入技術，而是誰先打造出一套能在混亂中前進的決策結構。本篇從三個角度切入：預判力、資料整合力與組織修正力，搭配工廠實例，解析 AI 如何從輔助工具進化為韌性中樞，幫助企業在風暴中持續前行。
數位轉型不能只是數位化，在AI導入前你還要準備的這些事
如果你也是「正在導入 AI，卻走得卡卡」的企業管理者，不妨思考看看《麥肯錫教企業這樣用AI》中提到的「AI本身不創造價值，創造價值的是企業是否能夠用好AI。」這句話，並往下閱讀，我們將帶領你從導入技術只是開始，然後將制度設計與組織體質兩大關鍵設計完成。
從助手到夥伴：AI Agent 如何重塑工廠決策力
在生成式 AI 席捲製造現場之際，企業的問題已經不再是「能不能導入 AI」，而是「AI 能不能真正參與決策？」
我們將從「夥伴條件」談起，透過質化研究，將那些快速成長的工廠分類，並找出一個共同機制，而這機制具備了安全感、分享與目標三個關鍵，於是我們這三個關鍵融入 APS 產品，重新定義AI Agent 在製造業中的角色——不只是工具，而是值得信任的決策夥伴。
《三禧思維》給製造業的啟發：決策品質，從資料與價值開始
這篇文章主要與你探討何謂「真正的決策」，從《三禧思維》這本書的角度，我們了解決策不只是資料分析的結果，而是一套兼顧資訊可信度、價值觀納入與決策程序正當性的思考過程——這正是書中提出的「決策三角」所揭示的核心。當這三角失衡，企業決策容易走向失真與反效果。而鼎華的 APS 系統，正是扮演連接資料與決策的智慧引擎，協助企業在複雜環境中建立穩定、可推論、可選擇的行動模型，走向真正有品質的 AI 智能決策。
ICARES 是如何在品質管理系統導後，將成本中心變成利潤引擎
品質管理不只是成本控管，而是企業獲利與競爭力的核心。透過系統化、預防性投資與全員參與，企業能從被動檢驗邁向主動保證。鼎華智能與 ICARES 合作，三個月內不僅提升效率、降低錯誤，更強化品牌信任與市場地位。現在，就讓鼎華陪你實現品質升級，掌握未來競爭優勢
如何用 AI 幫助製造業轉型？
這篇文章，想跟大家一起拆解「製造業數位轉型」。它不僅是將系統導入，而是能運用數據驅動決策。我們將探索它的內涵，特別是分析它在 AI 時代下的關鍵運用，並更實際地跟大家聊聊 — — 身為智慧製造系統供應商，如何有效幫助你降本增效，又如何善用 AI 工具輔助提升。
製造業AI導入的 5 大關鍵要素：從傳統工廠到智慧製造
製造業AI導入5大關鍵！工廠升級智慧製造就靠這些！ 想讓工廠變聰明，導入AI可不是裝幾台機器就行！數據整合、機器學習、自動化生產、即時監控、決策優化，這5大關鍵缺一不可。搞懂這些，你的工廠不只省成本，還能提高效率，真正邁向智慧製造！這篇帶你一次搞懂，讓傳統工廠華麗變身！ 為什麼製造業一定要導入 AI？現在不做，未來就被淘汰！ 筆者這幾年觀察到一個現象，傳統製造業正在經歷一場「大洗牌」，如果企業還停留在過去的生產模式，不積極導入 AI 技術，恐怕很快就會被市場淘汰。這並不是危言聳聽，而是正在發生的現實。 現在全球製造業都在拼效率、拚品質、拼彈性，而 AI 正是這場競爭的關鍵。它不只是「未來趨勢」，更是現在進行式——從供應鏈管理、生產流程自動化、設備維護，到產品檢測、庫存優化，AI 已經深入到製造業的每個角落。 就像當年工業革命時，還在堅持手工生產的工廠，最後都被機械化取代；現在的製造業，如果不導入 AI，遲早會被「智慧製造」的競爭者超車。這場科技競賽，沒有等待的空間，只有進步與淘汰之分。 （一）AI 讓生產更快更準，還能降低成本！ 過去工廠的生產流程，總是存在很多「不可控變數」，像是 機台故障、人工錯誤、生產排程不佳 等，這些問題都會影響效率，甚至導致大量浪費。但 AI 可以改變這一切，它讓生產不只更快，還更準確，甚至幫助企業大幅降低成本。 1. AI 預測維護，機器故障不再是問題 傳統工廠的設備維護模式，通常是「壞了才修」或「固定時間保養」，但這兩種方法都有缺點——前者會導致突發停機，影響產能；後者則可能浪費維護資源。而 AI 能夠透過感測器與大數據分析，精準預測設備何時可能故障，讓企業提前維修，避免生產線停擺，提升機器使用壽命。 2. AI 生產排程最佳化，減少浪費 筆者認識的某家電子零件工廠，以前生產排程是靠人工規劃，結果因為排程不當，常常會出現原料浪費、庫存過剩的問題。後來導入
工業4.0如何改變供應鏈管理？AI智慧製造的全方位影響解析！
工業4.0如何重塑供應鏈管理？AI智慧製造的深遠影響解析！在工業4.0時代，AI、大數據、物聯網與智慧製造正顛覆傳統供應鏈模式，提升效率、降低成本並優化決策流程。本篇將深入探討智慧供應鏈的核心技術，解析AI如何驅動生產自動化、預測分析與即時監控，讓企業在工業4.0數位轉型中搶占先機，全面提升競爭力
生產管理系統的全面指南：提升效率的最佳解決方案
在這篇全面指南中，筆者將帶您深入了解生產管理系統的基本概念、選購時需要考量的關鍵因素，以及如何透過導入此系統來實現更高的生產效率與成本效益。此外，還將分享來自不同產業的成功案例，讓您具體感受生產管理系統的實際價值。最後，筆者也將為您提供選擇專業服務商的實用建議，幫助您的企業在導入過程中事半功倍。
智慧工廠定義是什麼？分析智慧工廠應用案例，掌握提升生產效率趨勢！
智慧工廠定義是什麼？探索未來製造業的核心 在進入21世紀的數位浪潮中，「智慧工廠」這個詞彙不斷地在製造業界中迴盪。它象徵著一種創新與效率的結合，為製造業帶來革命性的轉變。那麼，智慧工廠究竟是什麼呢？它如何成為未來製造業的核心？ （一）智慧工廠的基本概念與特點 智慧工廠，顧名思義，是指運用智慧化的技術與系統，以達成更高效率、更佳品質和更靈活的製造過程。這樣的工廠不僅僅是機械和人力的結合，而是一個融合了先進的資訊技術、自動化技術和數據分析的綜合體。它的核心特點包括： 數據驅動：智慧工廠透過收集大量數據，對生產流程進行深入分析，從而優化製造過程。 自動化與機器人技術：自動化設備和機器人在智慧工廠中扮演著重要角色，它們能夠提高生產效率，減少人工錯誤。 靈活生產：智慧工廠能夠快速響應市場需求的變化，實現小批量、多樣化的生產。 智慧決策：透過先進的分析工具，智慧工廠可以進行更加精準的預測和決策。 （二）智慧工廠與傳統製造業的區別 智慧工廠與傳統製造業的最大區別，在於其對技術的應用深度和範圍。在傳統製造業中，生產流程多依賴人工操作與簡單機械，而智慧工廠則是一個高度整合資訊技術和自動化技術的系統。這種差異帶來了以下幾個方面的變革： 生產效率：智慧工廠通過自動化和優化流程，大幅提升了生産效率。 品質控制：透過精密的數據分析和即時監控，智慧工廠能夠確保產品品質的一致性和可靠性。 客製化生產：智慧工廠能夠更靈活地應對市場的多元需求，提供客製化的產品。 環境友好：智慧工廠通過節能減排和高效利用資源，展現了對環境保護的承諾。 重點整理： 智慧工廠代表了製造業的未來，它透過高度整合的技術，不僅提升了生產效率和品質，還為企業帶來了更大的靈活性和競爭力。這種轉型不僅是對單一工廠的改造，而是整個製造業鏈的革新，從原料採購到產品出貨，每一個環節都被重新定義。 智慧工廠的組成為何？關鍵要素解析 智慧工廠作為製造業未來的代表，其組成結構豐富且複雜。了解智慧工廠的關鍵要素對於掌握這一新興製造模式至關重要。智慧工廠之所以能夠顛覆傳統製造業模式，關鍵在於它所融合的核心技術與組件。這些技術和組件不僅提高了生產效率和靈活性，還增強了產品質量和製造過程的可持續性。 （一）智慧工廠的核心技術與組件 智慧工廠的核心在於它的技術架構，這包括了一系列先進的技術和組件。以下是智慧工廠不可或缺的幾大要素： 物聯網 (IoT) 技術：物聯網在智慧工廠中扮演著核心角色。它通過將製造設備、機器人和各種感測器連接起來，實現數據的即時收集和交換，從而優化製造過程。 大數據分析與雲計算：智慧工廠透過大數據分析，從海量數據中提取有價值的信息，以便於進行更精確的決策。雲計算則為數據的儲存和分析提供了強大的支持。 人工智慧 (AI) 與機器學習：這些技術使得智慧工廠能夠進行自我學習和優化，進一步提升生產效率和降低維護成本。 先進的自動化與機器人技術：自動化生產線和機器人能夠進行高效、精準的操作，降低人工成本，同時提高生產速度和一致性。 智慧傳感器與控制系統：這些組件用於監控和調節生產過程，保證產品品質和生產安全。 數字孿生技術：透過創建一個虛擬的工廠模型，企業能夠在虛擬環境中模擬、分析和測試實體工廠的運行情況，從而在實際生產之前預測和解決可能的問題。
MES物料追溯方法解析 — 何種方式最適合您的製造業？
隨著現代製造業的不斷發展，製造執行系統（MES）的物料追溯成為確保產品品質和降低成本的關鍵。在這個過程中，物料追溯方法的選擇至關重要，直接影響著生產透明度和效率。本文將深入解析四種常見的物料追溯方法，以協助製造企業明確選擇最適合其需求的方法，從而提升生產效益。 按訂單資訊追溯 按訂單資訊追溯是一種主要在倉庫或配送中心進行的操作方法。透過掃描器，將原料批號或包裝木箱條碼與相應的訂單資訊進行匹配，以實現精確的物料追溯。這種方式能減少生產流水線職工的勞動量，提高了工作效能。然而，需要注意的是，這可能會稍微增加倉庫工作人員的勞動量，並且對於需要更精確追溯的企業可能不夠適用。 按個追溯 按個追溯方法要求在每個產品的生產過程中進行掃描操作，以確保每個產品的原料批號或包裝木箱號與相應的匹配。這種方式能夠保證高精確度，但相應於生產流水線職工的勞動量提升，可能需要提升採集硬體配置，進而增加實施新專案的成本。 按批號追溯 按批號追溯與按訂單資訊追溯有著相似之處，區別在於每日生成的生產製造批號是內部追溯的一個代碼。這種方法的優缺點與按訂單資訊追溯相似，同樣需要注意可能存在的批號轉換問題。 按時間追溯 按時間追溯方法主要是在新增原料時進行掃描，系統根據掃描時間將該原料批號與包裝木箱號標記為正在生產的所有成品。這種方式減少了生產流水線職工的操作量，但存在人工掃描可能忘記的風險，特別是對於非自動化流水線。 每種追溯方法都有其獨特的優點和缺點，實施時需要根據企業的需求和成本考慮。在選擇任何一種方法時，應該與實施方共同商議，以確保新專案的成功實施。 總結 物料追溯的方法多樣，每一種都有其適用的場景。製造企業在選擇時需仔細權衡每種方法的利弊，充分考慮自身需求，從而確保實現高效的物料管理和生產運營。無論是按訂單、按個、按批或按時間追溯，都是實現MES物料追溯的有效手段，最終目標是提高生產效率，確保產品質量。