欧拉姆阀门基于自研的“柔性制造云平台”，融合人工智能技术，构建了以APS智能排产为核心、集成供应链管理、生产执行与数据分析的AI驱动柔性制造体系，实现了从订单到交付的全流程智能化管理，成功破解了个性化定制与规模化效率之间的矛盾。该案例采取“云平台+模块化AI应用”的模式，投资门槛相对较低，实施周期短、见效快，为多品种、小批量生产型企业，提供了低门槛、高效益的智能化升级路径。

一、基本情况

本案例聚焦离散制造领域工业阀门生产核心场景，以AI驱动柔性制造为核心突破方向。在行业多品种、小批量、个性化订单激增趋势下，为解决传统生产模式排程效率低、交付周期长、市场响应慢、物料管理粗放等共性痛点，自主研发“柔性制造云平台”。系统落地后，小批量至大批量生产排程效率提升85%-400%不等，订单平均交付周期缩短80%，物料库存周转率提高30%，个性化订单响应速度提升80%。

该案例是可复制的“AI+柔性制造”模式，为泵阀乃至整个离散制造行业提供了可落地的数字化、智能化转型样板，增强了行业信心。

二、主要做法

锚定业务场景痛点，明确AI赋能方向

欧拉姆阀门直面行业四大核心痛点，明确智能化转型战略方向：

一是个性化订单激增与传统生产模式的矛盾。在企业对阀门性能、交付周期及个性化配置要求不断提高的情况下，传统生产模式难以为继。

二是生产排程环节排产复杂度高，效率低下。面对海量个性化订单，依赖人工经验进行排产，需综合考虑设备、模具、物料、工艺路线、交货期等多重约束，制定可行生产计划往往耗时数天，且难以动态调整。

三是物料管理粗放，成本高。多品种小批量导致物料清单（BOM）异常复杂，原材料、半成品规格繁多。人工管理易出错，库存积压与短缺并存，占用大量资金。

四是生产过程不透明，协同困难。从订单接入、技术分解、采购、生产到发货，各环节信息孤岛现象严重，管理层难以实时掌握进度，异常响应迟缓，影响交付准时率。

构建AI驱动的柔性制造云平台

公司以“好阀门柔性造”为战略，自主研发“柔性制造应用云平台”，将人工智能技术与制造业具体场景深度融合：

一是智能排产大脑（AI-APS），采用运筹优化算法与机器学习相结合的混合智能技术。系统内置算法模型，能够自动处理订单、设备能力、物料供应、工艺约束等上千个变量，在几分钟内生成最优或近优的生产排程方案。同时，通过机器学习对历史排产数据与执行结果进行分析，持续优化排产规则，提升计划的准确性与适应性。

二是供应链智能协同，构建基于需求预测与实时库存的智能采购决策模型。平台对历史订单数据、市场趋势进行分析，预测常规定制件的需求。针对个性化订单，系统自动解析BOM，实时比对现有库存，通过智能合并同类物料需求，形成集约化采购建议，降低采购频率与成本。

三是知识管理与辅助设计，建立阀门设计知识图谱与案例库。将历史成功设计方案、材料选型规则等结构化，为新订单的快速报价与初步设计提供智能推荐，同时助力研发团队进行新材料、新结构的创新探索。

三、实施成效

01生产效率大幅提升

APS智能排程将原先需2-3天的排产工作缩短至1小时内完成，排产效率提升400%以上。技术部门基于知识库的辅助设计，使常规个性化订单的技术评审与方案输出时间缩短45%。

02生产成本有效降低

通过智能物料合并与采购优化，物料库存周转率提升30%，库存占用资金减少约25%。生产协同效率提升，减少因等待、返工造成的浪费， 生产成本下降约35%。

03市场响应加速 

订单平均交付周期从20天缩短至5天， 交付周期缩短70%以上。对紧急个性化订单的响应速度提升80%，客户满意度显著提高。

04非量化效益突出 

一是管理决策科学化。平台为管理层提供了全流程、可视化的数据驾驶舱，支撑基于数据的精准决策。

二是经验知识资产化。将工程师经验转化为可复用、可迭代的数字资产，降低了人才依赖风险，为持续创新奠定基础。

三是行业示范效应强。作为央视报道的“中小企业转型升级成功典范”，公司实践为泵阀乃至整个离散制造行业提供了可落地的数字化、智能化转型样板，增强了行业信心。

来源：温州民营经济发布