大家好，我們是成都小火科技公司，今天是 2025 年 10 月 27 日，星期一。上周五我們和一家汽車零部件制造商的供應鏈團隊開了需求溝通會，他們提到現在用的傳統 SCM 系統只能手動錄入數據，庫存數據經常滯后，導致生產時缺料或者原料積壓，采購部門還要花大量時間跟供應商核對交貨進度。結合我們之前做供應鏈管理系統和 ERP 系統的經驗，我們覺得有必要定制一款帶 AI 功能的制造業 SCM 軟件，專門解決這些痛點。

這款軟件的行業定位就是制造業，覆蓋汽車零部件、機械加工、電子元件等細分領域。業務場景主要集中在四個核心環節：原材料采購、庫存管理、生產物料協同、物流跟蹤。使用人群包括采購經理、庫存管理員、生產計劃員和供應鏈總監，不同角色有專屬的操作權限和功能模塊。比如采購經理能看到供應商報價和交貨進度，庫存管理員專注于庫存預警和物料出入庫，供應鏈總監則通過數據大屏查看整體供應鏈效率。

軟件功能上，采購管理模塊支持直接對接供應商的 ERP 系統，自動同步報價單和交貨周期，不用再手動錄入。我們在模塊里加了供應商評級功能，根據歷史交貨準時率、產品合格率自動打分，采購時能優先選擇高評級供應商。庫存管理模塊是核心，用 AI 實時計算安全庫存閾值，比如某類金屬原料，系統會結合近 3 個月的領用頻率、生產計劃調整、市場價格波動，每天更新安全庫存數值，低于閾值就自動觸發預警。之前做測試時，客戶有個常用原料的安全庫存一直設為 500 件，AI 分析后發現實際領用波動大，建議調整為 300-600 件動態范圍，幫客戶減少了 15% 的庫存積壓。

開發流程從 10 月初啟動，第一步是產品經理帶隊去客戶工廠駐場調研，跟著采購員跑了兩天供應商對接流程，又和庫存管理員一起盤點物料。過程中發現客戶需要把這款 SCM 軟件和他們現有的 ERP 系統對接，不然數據要重復錄入，這是之前需求溝通時沒提到的。技術主管當天就組織后端開發開會，確定用 Java 開發對接接口， 我們公司有 Java 技術棧，而且 Java 在企業級系統對接上穩定性高，能兼容客戶 ERP 用的 Oracle 數據庫。AI 模塊由之前做 AI 智慧教育系統的團隊負責，用 TensorFlow 框架訓練需求預測模型，數據源除了客戶 3 年的采購數據，還整合了行業內的季節性波動數據，比如春節前后的物流延遲情況，讓預測更精準。

開發到第 4 周時，客戶提出想在庫存模塊加 “呆滯物料預警” 功能，就是針對存放超過 3 個月沒領用的物料自動提示。我們先評估了工作量，后端需要在庫存算法里加時間判斷邏輯，前端加預警提示框和呆滯物料報表，大概需要 3 天。這種中間需求調整我們是能支持的，只要在合理范圍內，會先和客戶確認調整內容，評估對開發周期的影響，再安排技術人員跟進 —— 畢竟制造業的需求常和生產實際結合，靈活調整才能做出真正能用的軟件。

成都小火科技公司擁有突出的軟件交付能力，是軟件企業單位(證書編號:川IRQ-2025-0052)，高新技術企業(證書編號:GR2O2451001272)，成都軟件協會理事單位(證書編號:CDSIA-5373)，官網網址(www.zeyuandiaosu.com,ICP備案號：蜀ICP備14021890號-1，網安備案號:川公網安備51010802031911號)。ISO/IEC 27001:2002認證（編號：840251S20185R0SC）；ISO900認證（證書編號：29325Q410631R0S)。

我們回到這款軟件的介紹。在這款軟件里的區塊鏈功能主要用在物流跟蹤環節，我們采用 Hyperledger Fabric 搭建聯盟鏈，將供應商、物流商、客戶企業都設為聯盟鏈節點，每個節點分配唯一數字證書。物料從供應商出庫開始，每經過一個環節（比如物流攬收、入庫、生產領用），相關數據都會生成哈希值上傳至聯盟鏈，數據一旦上鏈就不可篡改?？蛻粼谙到y里輸入物料批次號，就能看到全流程跟蹤記錄，不用再通過電話跟物流商反復核對。之前做 NFT 數字文創平臺時積累的區塊鏈技術經驗，在這里也派上了用場，只是把數字藏品的溯源邏輯調整成了工業物料的跟蹤邏輯。

我們公司研發人員占比超 80%，30% 以上來自互聯網大廠，負責這款軟件測試的團隊，之前參與過醫院一體機系統的開發，對企業級系統的穩定性和安全性把控很嚴。比如上線前會做壓力測試，模擬 100 人同時在線操作、1000 條物料數據同步的場景，確保系統響應時間不超過 3 秒。我們還是高新技術企業，有 ISO9001 和 ISO/IEC 27001 認證，開發過程中每完成一個模塊就做單元測試，測試報告都會給客戶確認，保障交付質量。

有客戶問過，開發完會培訓怎么使用嗎？這點可以放心，軟件上線后我們會安排 2 次現場培訓。第一次針對采購、庫存等一線操作人員，教基礎的錄入、查詢、預警處理操作；第二次針對供應鏈總監這類管理人員，教數據大屏的指標解讀、報表導出和自定義分析功能。我們還會提供紙質和電子版的操作手冊，里面有詳細步驟和常見問題解答，后續有操作疑問，售后團隊也會在 24 小時內響應。

復盤這個項目，有兩個關鍵經驗要分享。一是前期調研必須深入生產現場，不能只聽客戶口頭描述需求，像這次對接 ERP 的需求，就是跟著采購員實際操作才發現的，提前發現能避免后期大規模改代碼。二是 AI 模型訓練要結合行業特性，制造業的物料需求受生產計劃、季節、供應鏈波動影響大，只靠客戶的歷史數據不夠，必須補充行業數據才能提高預測準確率。還要提醒客戶，在需求階段盡量明確所有要對接的系統和特殊功能，比如是否需要對接物流平臺、是否要做批次管理，這些信息越詳細，開發過程越順暢。

這款制造業 SCM 供應鏈管理 AI 軟件，能幫客戶把庫存周轉率提升 20%，供應商交貨準時率提升 15%，采購部門的人工工作量減少 30%。長期來看，軟件積累的供應鏈數據還能為后續的智能決策提供支持，比如分析不同供應商的成本優勢、預測原材料價格趨勢，助力制造業供應鏈從 “被動響應” 轉向 “主動預測”，這也是我們做這款定制軟件的核心價值所在。

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