模具行业属于精密制造，涉及复杂工艺、多品种小批量生产、严格交期管理，传统ERP系统可能面临以下问题：

✅ 生产排程混乱 | ✅ 成本核算不精准 | ✅ 设备利用率低
✅ 模具寿命预测难 | ✅ 订单延期频繁 | ✅ 人工报工效率低
 

AI可以优化以下核心环节：
 

1. 智能生产排程（动态优化）

❌ 传统ERP：依赖人工经验排产，容易冲突或延误。
✅ AI优化：

• 结合设备状态、模具寿命、工人技能，自动生成最优生产顺序。

• 实时调整：突发插单时，AI动态重新排程，减少交期延误。

2. 模具寿命预测（减少意外报废）

❌ 传统ERP：模具使用次数靠人工记录，易突然损坏。
✅ AI优化：

• 通过传感器数据+历史维修记录，AI预测模具剩余寿命，提前安排维护。

• 减少因模具报废导致的停产损失。

3. 智能成本核算（精准报价）

❌ 传统ERP：成本估算依赖经验，容易亏本接单。
✅ AI优化：

• 分析材料、工时、能耗、废品率，AI自动计算真实成本，辅助精准报价。

• 结合市场数据，推荐合理利润空间的报价策略。

4. 设备OEE优化（提升利用率）

❌ 传统ERP：设备状态不透明，停机时间长。
✅ AI优化：

• 通过IoT传感器+AI分析，找出设备闲置、故障高发时段，优化生产计划。

• 自动触发预防性维护，减少非计划停机。

5. 智能质量检测（降低不良率）

❌ 传统ERP：质检依赖人工，漏检率高。
✅ AI优化：

• 视觉AI自动检测模具缺陷（如毛刺、裂纹），实时报警。

• 关联ERP自动生成质量报告，追溯问题根源。

6. 智能报工（减少人工录入）

❌ 传统ERP：工人手动填写工时，易出错。
✅ AI优化：

• 人脸识别/工牌刷卡+AI自动报工，实时同步生产进度到ERP。

• 结合MES系统，自动计算绩效工资。

如何落地？

1️⃣ 先选1-2个痛点试点（如模具寿命预测+智能排产）。
2️⃣ 对接ERP数据（生产记录、设备日志、质检报告）。
3️⃣ 选择合适AI工具（如Python机器学习、RPA自动化、视觉检测AI）。
4️⃣ 小范围测试→优化→全面推广。

效果：