天奇常新：简道云助力天奇常新纺织，“务实策略”破解数字化困局

1、企业简介

常熟天奇常新纺织有限公司（以下简称“天奇常新”）是一家专注于毛绒面料后整理加工的现代化企业。公司拥有上百台先进生产设备，实行两班倒作业模式，年加工量约 5000 吨。其业务范围涵盖代加工与自主生产，工艺流程包括刷毛、烫光、剪花、压花、摇粒等高度非标准化的柔性工序。

在数字化转型的浪潮中，天奇常新没有盲目追求“无人化”或“全自动化”，而是选择了一条更为务实的路径：通过简道云低代码平台，构建了一套“人机协同、供销分离、账实相符”的生产管理系统，成功解决了库存不准、核算不清等行业顽疾。

2、业务需求/挑战

在引入简道云之前，天奇常新曾尝试过多种行业标准软件及定制系统，但均因无法适配其复杂的业务场景而被迫弃用。核心痛点主要集中在以下三个方面：

2.1 数据采集不稳定，系统频繁“瘫痪”

过往系统过度依赖电子码表、称重设备等自动采集硬件。然而，毛绒生产现场静电大、信号干扰强，导致数据读取错误或中断频发。一旦设备失灵，生产被迫回退到纸质单据，系统不仅未能提效，反而成了生产的阻碍。

2.2 库存管理粗放，账实匹配度低

批次追踪难：原料入库需按“缸号、卷号”细分，但生产中因质量异常频繁出现“并批/开批”，导致系统账面批次与现场实物难以一一对应。

中间环节断层：中间工序依赖纸质流转卡，一旦单据丢失，现场货物即成“无主货”，无法在系统中追踪进度。

发货拼凑混乱：成品发货需从库存中勾选若干卷拼凑数量（允许±3%短装），人工统计失误极易造成系统扣账与实际出库不符。

2.3 订单核算模糊，利润分析滞后

销售与生产财务边界不清，难以独立核算销售利润与生产成本。此外，委外加工与自主生产混杂，缺乏统一的内部市场化结算机制，导致成本归集失真。传统手工对账方式效率低且易出错，严重影响资金回笼速度。

3、解决方案

针对天奇常新“现场干扰大、工艺非标、核算复杂”的实际困难，项目组摒弃了传统 ERP“大而全”的实施套路，确立了“小步快跑、务实落地”的项目思路。整体解决方案并非追求技术上的先进性，而是追求业务上的适用性。

3.1 项目实施路径：从“核心痛点”切入

项目组没有一开始就试图打通全链路，而是采取了分步实施的策略：

第一阶段（稳数据）：优先解决数据采集不稳定的问题。放弃全自动采集，改用简道云移动端表单进行关键节点的人工录入，确保系统先“跑起来”且数据准确。

第二阶段（通流转）：在数据准确的基础上，引入二维码流转卡和打印模板，解决中间工序的“无主货”问题，实现批次追踪。

第三阶段（清账目）：最后实施供销分离和独立核算模块，利用公式引擎和数据工厂自动化处理复杂的财务对账，实现利润透明化。

3.2 应用搭建策略：极简交互与灵活配置

极简交互设计：考虑到一线工人年龄偏大且操作环境复杂，所有移动端表单均经过“瘦身”处理。只保留最核心的输入框（如米数、重量），去除所有非必要的选项和跳转，降低学习成本，确保工人“会用、愿用”。

柔性流程配置：利用简道云流程表单的灵活性，针对“并批/开批”等特殊业务场景，设计了动态分支流程。系统允许在特定节点进行批次合并或拆分操作，并自动记录变更日志，既保留了系统的规范性，又适应了现场的灵活性。

4、典型应用场景

4.1 场景一：关键节点人工录入，破解自动采集干扰难题

背景痛点：

1.环境干扰严重：毛绒后整理车间静电大、信号干扰强，导致电子码表和自动称重设备经常故障，数据读取错误或中断频发。

2.系统频繁瘫痪：一旦设备失灵，生产线被迫停工或回退到手工记账，系统不仅未能提效，反而成为生产阻碍。

3.员工抵触情绪：不稳定的系统让一线员工对数字化产生抵触，寻找稳定可靠的数据采集方式成为首要前提。

解决方式：

1.策略转型：放弃全自动采集，采用关键节点人工录入策略，搭建专用移动端数据采集表单，从实际效果出发，降低操作成本和员工抗拒心理。

2.极简界面设计：表单仅保留缸号、卷号、米数、重量等核心数字输入框，去除复杂下拉菜单和跳转逻辑，确保工人可以快速操作，同时实时流转和校准提高效率。

3.数据校验防错：利用数据校验公式限制录入数值合理性，有问题及时提醒，从源头减少人为输入错误。

场景价值：

1.系统稳定性大幅提升：自 2026 年 1 月上线以来持续稳定运行，未发生因数据采集导致的生产中断和流程异常，提高系统稳定性和员工积极性。

2.数据质量保障：数据采集完整率达到 100%，一线员工从抗拒转变为习惯使用，实现人机协同。

4.2 场景二：经验+系统人工便捷排产，替代僵化算法

背景痛点：

1.工艺高度非标：毛绒后整理工艺复杂，客户订单急缓不一，设备负荷波动极大。

2.自动算法失效：传统 ERP 基于理想标准工时的自动排产无法应对频繁插单、并单和设备故障。

3.调度混乱风险：生搬硬套自动排产导致调度混乱，引发客户投诉，急需将调度员经验与系统数据结合。

解决方式：

1.构建智能排产中心：利用仪表盘实时聚合各机台待做量、运行状态、历史产能及订单紧急程度，实现全局可视化，排产参考真实情况综合判断。

2.数据辅助决策：系统提供整体工单状态和进度报表，不强制生成计划，由调度员结合实时数据和实际状况进行人工排产。

3.动态调整机制：利用实时通知和打印模版，紧急插单时调度员直接调整优先级，系统自动通知负责人并打印流转单，确保信息零延迟传递。

场景价值：

1.灵活性与效率兼顾：人机协同模式既发挥数据聚合优势，又保留人工决策灵活性。

2.产能显著提升：旺季设备利用率提升约 15%，有效保障机器不停转，客户订单交付及时率显著提高。

4.3 场景三：全流程批次管理，实现质量追溯与库存精细化

背景痛点：

1.批次信息丢失：原料入库后批次信息在流转中易丢失混淆，缺乏系统管理手段。

2.质量追溯困难：成品出现色差或质量问题时，无法快速反查原料、设备、班组，定责困难且易引发索赔。

3.发货错批风险：不同批次同规格面料混放，发货易错批导致客户投诉。

4.尾数管理失控：生产中“开批”操作若无系统记录，极易造成尾数管理混乱。

解决方式：

1.源头赋码：原料入库时系统自动生成唯一批次号，关联供应商、缸号、色号等属性，作为数据身份证贯穿全流程。

2.全程继承：打印模版生成流转卡，工序流转自动带出生产信息，扫码报工时自动校验一致性，防止混批。

4.批次看板与管控：仪表盘实时展示批次库存分布，支持快速检索；发货强制扫描批次码，确保精准发货和批次贯穿流程。

场景价值：

1.追溯效率飞跃：质量追溯时间从数天缩短至分钟级，客诉可立即定位源头。

2.库存精细化管理：库存批次准确率达到 99%，彻底杜绝发错货现象，显著提升客户信任度。

4.4 场景四：自动化往来对账，破解供应链结算难题

背景痛点：

1.委外对账困难：发出原料与收回成品数量核对难，加工费结算常因差异产生纠纷，财务人工核对耗时耗力。

2.客户对账繁琐：发货频繁且伴有短装溢装，月底财务需从海量单据中人工勾稽，效率低且易生坏账风险。

3.内部核算不清：销售与生产需独立核算利润，传统手工账难以清晰划分双方收支。

解决方式：

1.供应商自动对账：利用数据工厂自动关联委外发出单与回货验收单，实时计算差异，按预设标准自动生成结算单，财务仅需审核。

2.客户在线对账：通过流程表单发起申请，系统自动拉取周期内发货明细、短装记录及收款金额生成对账单，支持一键导出分享确认。

3.内部独立核算：通过公式引擎设定内部交易价格，销售与生产独立记录收支，系统自动划分账目，实现一套数据两本账簿。

场景价值：

1.财务效率质变：供应商对账时间缩短 70%，差异纠纷率降至 1% 以下。

2.资金周转加速：客户对账周期从 15 天缩短至 3 天内，资金回笼显著加快，有效降低坏账风险，保障现金流健康。

5、总结与展望

天奇常新的数字化转型实践，为毛绒后整理行业提供了一个极具参考价值的范本。通过简道云平台，企业不仅解决了长期困扰的库存不准、核算不清等痛点，更探索出了一条适合非标制造企业的务实数字化之路。

核心成果：

系统稳定性：放弃全自动采集后，系统持续稳定运行超 2 个月，数据采集完整率 100%。

库存精度：通过一物一码流转，库存账实相符率提升至 98% 以上。

财务效率：对账周期从年底缩短至月度，资金周转透明度大幅提升。

产能保障：人机协同排产模式下，设备利用率提升约 15%，有效支撑了年加工 5000 吨的业务规模。

未来展望：

未来，天奇常新计划进一步深化简道云的应用：

全链路集成：探索简道云与现有 ERP 系统的深度集成，实现从原料采购到成品发货的全链路数据闭环。

数据智能分析：利用积累的历史数据，构建更精准的成本预测模型和产能规划模型，辅助管理层进行战略决策。

供应链协同：将简道云系统延伸至供应商和委外加工商，实现上下游信息的实时共享与协同，打造更加敏捷的供应链生态。