AI重塑岗位后，管理者应如何重新定义角色
2025年11月中旬，我们对部分生产工艺进行了调整。往昔，一件零件从压铸、机加工、外协，到喷涂或电镀，往往沿用同一料号，通过整条工艺路径流转，一张工单即可从头追溯至尾。为了更精准地核算各车间成本及工序损耗，我们将原有的物料与工艺进一步细化拆分。部分产品原本约4层的BOM，后来扩展到了8层甚至9层；一个零件原先通常仅1张工单，拆分后至少需要3到4张。虽然成本核算的颗粒度变得更为精细，但另一种复杂性却迅速转移到了PMC身上。我们重新统计了ERP中的零件工单数量：2025年上半年约1.9万笔，2026年同期已超
AI赋能PMC：制造从业者的智能化升级指南
当前制造业呈现“少量多品种、短交期、高波动”的显著特征，PMC（生产计划与物料控制）已从单纯的排产、跟料工作，演变为企业降低成本、提升效率、保障交付、激活供应链的关键枢纽。众多PMC从业者普遍面临以下挑战：销售订单持续波动，计划反复调整；物料配套率不足，车间经常因缺料而中断生产；库存积压与短缺同时存在，大量资金被套牢；依靠手工制表、数据分散，彻夜工作仍错误频出……这些问题的根源在于传统PMC模式已无法适应时代需求。当人工智能技术渗透到制造业全流程，AI赋能PMC正在成为突破困境、实现高效精准管理的必由之路