王兴兴：宇树科技实施“以销定产+安全库存”生产策略
新浪科技讯 8月7日下午，宇树科技董事长、总经理兼首席技术官王兴兴在路演中透露，企业推行“以销定产+安全库存”的生产方针。每月，公司会依据销售目标及现有库存召开产销协调会，确立总体生产方案，随后将其细化为具体任务下达至各车间。在生产组织上，宇树采取内外结合的策略：机器人整机及核心部件由内部自主组装，而非核心零部件及部分工序则通过定制采购和外协加工完成。 在具体执行中，宇树对多数机械件实施定制采购，并严格把控来料质量以确保符合标准。同时，针对PCBA贴片、注塑及机加工等工序，主要依赖外协厂商，按公司提供的原
AI智能优化备件库存：EAM系统下的安全库存与EOQ动态管理
备件物资库存作为保障设备运维的关键缓冲，其管控水平直接关系到设备停机风险及企业资金占用规模。传统备件库存管理依赖人工设定固定阈值和凭经验制定采购批量，存在四大典型管理痛点：一是备件 ABC 分类依赖人工年度梳理，无法动态匹配消耗价值；二是安全库存、EOQ 经济订货批量计算仅靠静态公式，未结合多仓共享、备件替代及历史消耗波动进行动态调整；三是跨工厂多仓库备件信息割裂，呆滞备件无法及时识别，长期占用大量流动资金；四是共享库存调拨、呆滞备件处置缺乏数据量化依据，导致库存优化调整滞后。依托集团 EAM 装备资产管
AI工业落地66：漏备一个件停工8小时？AI预警早做好了
库房内一排昂贵的轴承闲置了两年，清点时还得重新涂抹防锈油；而另一侧，核心设备突然宕机，偏偏缺少一个伺服电机，紧急订货最快也要 7 天。这两种情况，做设备管理的人多半都经历过。备件库管理最棘手的，不是采购量多少，而是既不积压物资，也不短缺配件。本文分享一个更务实的方案，借助 ERP 历史工单的领用数据，结合设备寿命预测模型，让 AI 预判下月轴承、伺服电机等高价值备件的需用量，并自动推算安全库存与建议采购点。项目代号为spare-parts-optimizer，开源链接放在这，github。com/supe