1投料凭纸质配方单,实际用量偏差事后才知道
实际投料与标准用量的差异没有记录,等发现时批次已经产出,无法追溯原因。
典型痛点
如果下面有两条以上与你的现状吻合,说明这套方案大概率能帮上忙。都不吻合的话,也不必勉强上系统。
实际投料与标准用量的差异没有记录,等发现时批次已经产出,无法追溯原因。
批次与库龄没有进系统,出货顺序依赖个人记忆,近效期与过期风险靠运气。
投诉或抽检时圈不出受影响批次,只能扩大范围召回,代价成倍上升。
参数调整后影响哪些批次、哪些订单,事前算不清,事后才发现。
推荐起步档
档位由业务现状决定,不由销售决定。以下是用「三问定档」得出的常见起点,最终以结合你企业实际的沟通结果为准。
组成:Go 网关 + Go IoT 模块 + Odoo。称重、灌装、检验设备要自动采集,且必须以可追溯为前提。
上线后能得到什么
下面描述的都是系统带来的机制变化,可以逐条验证。我们不在这里承诺任何数字——效果取决于你的基础数据与执行力度。
这个行业要特别注意:批次与效期是召回与监管的底账。任何缓存或加速手段都不得改写已确认的批次事实——这也是我们主张计算可以旁挂加速、但事实记录始终留在 Odoo 的原因。
常见问题
权限按角色收敛,配方仅授权岗位可见,查看与修改全程留痕。私有化部署时数据不出企业内部网络。
经 Go IoT 模块采集并按批次聚合后进入系统;异常值需要人工确认后才记账,避免设备抖动造成错账。
不需要。原有设备继续用,只是数据不再靠人工转抄,由接入层归一后进入系统。
其他行业