一、 wms仓库管理 项目背景：在新能源产业高速发展背景下，客户负极材料制造商因传统仓储管理模式滞后，面临生产效率瓶颈。仓库存在物料错配率达 12%、库存周转率仅 3 次 / 年、批次追溯单次耗时 3 小时等问题，导致生产线停工待料现象频发，年损失超千万元，需通过 MES 系统仓储模块升级实现智能化管理。 ▶ 产品设计与规划： •设计智能出入库功能：引入 RFID 电子和塑封标签识别技术，实现物料出入库自动扫码登记，与生产工单智能匹配，减少 70% 人工录入错误； •搭建库存监控看板：整合 ERP、MES 系统数据，通过机器学习算法预测物料需求，结合安全库存阈值自 动触发补货预警，预测误差率控制在 5% 以内； 项目成果：仓库作业效率提高 50%，生产线停工待料时间减少 70%； 成本降低：库存准确率从 80% 提升至 99.2%，年节约仓储成本 820 万元；

项目背景：快递行业价格战白热化，转运中心面临人工成本高企（占运营成本 35%+）、分拣效率波动大、数据孤岛导致结算滞后等痛点，需通过数字化手段实现 “人效提升、错分率下降、管理提效” 的核心目标。 核心成果：打造覆盖劳动力管理、分拣自动化、数据结算的全链条产品体系，主导将 AI 技术融入产品，如在智慧转运中心项目中引入智能排班算法，实现人力成本降低 25%；累计实现降本增效超2000 万元，支撑日均处理包裹量峰值突破5000 万件。 二、关键产品与业绩 1. 劳动力定岗定编/智能排班系统（0-1+产品创新） 目标：解决传统人工排班效率低（单中心排班耗时 2 天 / 次）、人力浪费（冗余用工率 15%）的问题，实现动态人力配置。 ▶ 深入 5 个核心转运中心现场调研， 设计 “定岗定编+智能排班 ” 双模块：一人一岗依赖AI智能算法基于历史数据预测每日工作量，自动生成班次计划；实时看板监控人员在岗状态，异常场景（如突发大促）支持 5 分钟内动态调岗。 ▶ 标准化输出《转运中心人力配置 SOP》，被全网 135 个中心复用，排班效率提升80%（中心排班耗时压缩至 2 小时 / 次）。 2. 三段码自动分拣系统升级（效率优化项目） 痛点：依赖人工维护地址库导致错分率高达 8%，大促期间系统响应延迟超 3 秒，影响分拣时效。 行动：对接菜鸟、京东、拼多多等多源数据，建立动态学习机制（日均更新地址库 20 万条）。 ▶ 设计 “预分拣校验 + 异常件自动拦截” 功能：包裹扫码后 0.5 秒内完成地址匹配，异常件（如地址模糊）自动标记并推送人工复核。 ▶ 成果：1.错分率下降 15%：从 8% 降至 6.8%，节省人工复核成本360 万元。

项目背景：化工行业面临 “双碳” 政策强制要求（如 2025 年重点企业碳排放强度下降 18%），各基地普遍存在碳排放数据采集零散（依赖人工填报，准确率不足 60%）ESG 披露缺乏数字化工具等痛点。目标为打造覆盖 “数据采集 - 分析 - 决策” 的全链路碳管理系统，助力企业满足政策合规要求并挖掘绿色生产价值。 1.需求定义 ▶ 深度调研走访2家化工生产基地，梳理出能源消耗（水 / 电 / 蒸汽）、物料流转（原材料采购 - 生产 - 废弃物处理）、设备排放（窑炉、反应釜）等核心场景的数据采集需求；将基地和总部迫切需求 “数据监控”“碳指标可视化” “改质沥青碳足迹实时追踪” 作为核心功能优先级。 2.产品设计 搭建碳排放量核算模型（覆盖 ISO14064 标准），设计碳排因子公式，系统自动计算 Scope1/2/3 排放。 开发碳指标可视化看板（含碳强度、减排趋势、合规预警等 15 + 图表），支持管理层决策。 3.项目成果 ▶ 成果量化：实施16个工厂，碳排放数据透明度提升 ：自动采集数据占比从 40% 提升至 80%，人工填报工作量减少 60%，数据准确率提升。 ▶ 碳管理效率显著提升：客户从 “季度性手工核算碳排放” 升级为 “月度监控 + 月度自动报告”。