现代信息技术在企业制造管理系统中的应用

引言

企业制造管理系统涵盖生产、库存、质量、设备等多环节管控，是保障生产有序运行、资源高效配置的核心体系。传统制造管理模式依赖人工记录、经验调度，易出现生产瓶颈难预判、库存积压与短缺并存、质量问题追溯难等问题，尤其在多品种混线生产场景中，管理难度与运营成本显著增加。

一、现代信息技术在企业制造管理系统中的应用现状与问题

1.1 技术应用碎片化，全流程覆盖不足

当前多数制造企业仅在单一环节引入现代信息技术，未形成全流程管理闭环。例如，部分企业在生产环节使用物联网设备采集数据，但未与库存、质量系统联动，生产计划调整无法同步触发库存备货；部分企业采用大数据分析优化库存，但数据未实时对接生产进度，导致库存补充与生产需求脱节；部分企业在质量检测中使用 AI 视觉设备，但检测数据未接入追溯系统，质量问题无法快速定位至生产环节，制约管理效能。

1.2 数据孤岛现象明显，多环节协同不畅

制造管理系统涉及生产、库存、质量、设备等多模块，各模块多为独立开发，数据接口不统一、通信协议不一致，导致数据无法互通。例如，生产模块的订单完成进度数据无法实时同步至库存模块，库存管理人员难以及时调整备货计划；质量模块的不合格品数据未推送至生产模块，生产环节无法及时优化工艺参数；设备模块的故障预警数据未关联生产调度，导致生产计划调整滞后，多环节协同效率低下。

1.3 技术与管理流程脱节，人员应用能力不足

部分制造企业盲目引入现代信息技术，但未结合自身管理流程进行适配优化，导致技术与实践脱节。引入工业互联网平台后，未调整生产调度流程，平台仅用于数据展示，未发挥指导生产的作用；部分企业引入智能库存管理系统，但未建立数据驱动的补货机制，系统采集的数据仅用于存储，无法为库存优化提供支撑。同时，制造管理人员现代信息技术素养参差不齐，部分人员对工业互联网、AI分析等技术的操作与应用能力不足，甚至因操作不当导致数据失真，制约技术价值发挥。

二、现代信息技术在企业制造管理系统中的核心应用场景

2.1 生产调度优化环节的应用

聚焦动态化与精准化，依托工业互联网与大数据技术构建生产调度体系，实现生产过程的实时监控与柔性调整。在生产计划制定阶段，利用大数据分析历史生产数据、订单需求与设备产能，自动生成最优生产排程，明确各工序时间节点与资源分配方案；生产过程中，通过物联网设备采集设备运行状态、工序完成进度、物料供应情况等数据，实时同步至生产调度平台，平台自动识别生产瓶颈，如设备故障导致工序延误、物料短缺影响生产进度，及时推送调整建议。

2.2 库存动态管理环节的应用

侧重精细化与协同化，利用物联网与射频识别技术构建库存管理体系，实现库存的实时追踪与供需协同。通过在物料、成品上粘贴射频识别标签，结合仓库内的读写设备，实时采集库存数量、存放位置、出入库记录等数据，数据自动同步至库存管理平台，管理人员可实时掌握库存动态；平台结合生产调度模块的订单需求数据，自动生成补货建议，避免库存积压与短缺；平台与供应商系统联动，库存低于预警值时自动触发采购申请，实现 “生产需求 — 库存管理 — 供应商补货” 的协同闭环。某电子制造企业通过该体系，实时追踪芯片库存，结合生产订单自动调整采购计划，将库存周转天数显著缩短。

2.3 质量闭环管控环节的应用

注重全链条追溯与智能预警，借助人工智能与区块链技术构建质量管控体系，实现质量问题的实时识别与溯源分析。在生产过程中，通过 AI 视觉检测设备自动识别产品外观缺陷、尺寸偏差等问题，数据实时上传至质量管控平台，平台自动标记不合格品并触发隔离流程；利用区块链技术记录产品从原材料采购、生产加工到成品出库的全流程数据，质量问题发生时，可快速追溯至具体工序、设备与操作人员，明确责任归属；平台通过大数据分析质量问题规律，如某道工序不合格率偏高，自动推送工艺优化建议，实现质量管控从 “被动检测” 向 “主动预防” 转变。

三、推动现代信息技术在企业制造管理系统中深度应用的优化策略

3.1 加强技术整合，构建一体化管理平台

制造企业应打破各模块独立运行的现状，构建一体化制造管理平台，统一数据接口与通信协议，整合生产、库存、质量、设备等管理模块，实现数据互通与流程联动。将生产调度数据、库存动态数据、质量检测数据纳入同一平台，生产计划调整自动关联库存备货与质量标准；推动平台与供应商、客户系统对接，实现订单需求、生产进度、物流信息的协同共享，提升全链条管理效率。结合企业生产特点优化平台功能，如多品种小批量生产企业增加柔性调度模块，大规模生产企业强化产能监控功能，确保平台适配实际需求。

3.2 完善人员培养体系，提升信息技术素养

构建分层分类的培训机制，针对不同岗位人员开展专项培训。对管理人员，重点培训一体化平台操作、数据解读与决策应用，提升其利用信息技术优化管理的能力；对技术人员，重点培训工业互联网设备调试、AI 模型维护、数据采集等技能，确保技术落地执行；对一线操作人员，开展智能设备使用、数据录入等基础培训，确保数据采集准确。培训方式采用 “理论授课 + 实操演练 + 案例教学”相结合的模式，邀请行业专家讲解技术原理，结合企业实际生产项目开展实操训练，分享优秀应用案例，提升培训效果。建立激励机制，将信息技术应用能力纳入绩效考核，鼓励员工主动学习与应用技术。

3.3 建立技术应用保障机制，推动流程适配

制造企业应建立现代信息技术应用管理制度，明确各部门、各岗位的技术应用职责，如技术部门负责平台维护与数据安全，生产部门负责数据采集与现场应用，确保责任落实。结合信息技术应用优化管理流程，如调整生产调度流程，采用数据驱动的动态排程；优化质量追溯流程，通过区块链技术实现全链条数据记录；建立数据分析与决策联动机制，明确数据解读标准与预警阈值，确保采集的数据能有效支撑管理决策。定期评估信息技术应用效果，收集各岗位反馈意见，持续优化技术应用方案与管理流程，实现技术与管理的动态适配。

结语

现代信息技术为企业制造管理系统突破传统瓶颈、实现数字化转型提供了关键路径，其在生产调度优化、库存动态管理、质量闭环管控环节的实践应用，可有效提升管理效率、降低运营成本、保障产品质量。当前现代信息技术应用中存在的碎片化、协同差、人员能力不足等问题，可通过技术整合、人员培养、机制完善逐步解决。

参考文献

[1]朱解伟.现代信息技术在企业制造管理系统中的应用[J].集成电路应用,2025,42(06):350-351.DOI:10.19339/j.issn.1674-2583.2025.06.157.

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