把排产、报工和质检要求配置到生产流程中，记录工序执行情况。
将关键工序的作业标准、防错和追溯要求写入系统，减少班次之间的执行差异。
出入库、库存与生产实时联动，支持备料与配送，并及时核对库存记录。
库存随作业更新，计划和仓库人员可以核对需求、可用库存与实际出入库记录。
评估 AI 场景时，我们先确认一件事：你的数据，取得到单据级吗？
取不到数，再好的模型也算不准。这和"先标准化，再数字化"是同一个道理——AI 不能架在没有地基的流程上。
从业务目标和现有流程入手，梳理候选场景，再逐项核对数据、价值和实施条件。
数据就绪、容错空间、效果可验证、业务价值、集成难度、组织接得住，各 1–5 分。任一维 ≤2 分，一票否决。
上线后继续回访使用情况，针对现场反馈调整流程和配置。
我们不做通用大模型，不做算法研究。只做制造业务场景里那些能算清账的事。
围绕 MES / WMS 数据查询、分析和提出建议，具体可用场景取决于已接入的数据。
看 MES AI 如何工作面对机型多、换型快的生产，逐步建立来料到成品的追溯记录，并在关键工位增加防错校验。
多品种小批量、工序长外协多，计划一变就乱。记录工序流转、工时与首件检验，为计划调整和交期核对提供依据。
对接 IATF 16949、PPAP 与缺陷追溯，稳住 OEE，满足主机厂的质量与交付节拍。
