批次追溯从半天缩短到 10 分钟，每批产品都有迹可循

一家拥有多个产品系列的食品制造企业，随着订单量和产品品类持续增加，逐渐发现原有的库存软件和人工生产记录已经无法支撑日常经营。采购部门掌握原料到货情况，生产部门依靠 Excel 安排生产，仓库根据纸质单据执行出入库，而销售部门很难准确了解产品什么时候能够交付。

真正的问题不是企业缺少软件，而是各部门使用的数据和业务流程没有建立统一关联。

客户背景

这类食品生产企业通常需要管理不同规格的原材料、半成品和成品，同时涉及配方管理、生产批次、原料损耗、产品保质期以及客户交付。

随着经营规模扩大，企业的管理难度不再只是库存数量的增加，而是原材料、生产活动和销售订单之间的关系越来越复杂。

管理层最关心三个问题：原料采购后究竟用到了哪里？某批产品实际花费了多少成本？如果发现质量问题，能否迅速找出所有受影响的客户？

面临的挑战

原料库存与生产消耗缺乏一致性

原材料虽然完成了采购入库，但实际投料情况依赖人工填写。生产人员往往在生产结束后集中补录消耗数据，导致系统库存与实际库存之间存在时间差。

当同一批原料被多个生产订单使用时，很难准确判断每个生产订单消耗了多少、产生了多少损耗。

产品成本依赖财务事后核算

企业通常知道原材料采购价格，却不一定知道每批产品的实际制造成本。

配方理论用量、实际投料、生产损耗和人工费用分散在不同记录中，导致生产完成后难以及时分析毛利变化的原因。

批次追溯依赖人工查找

发生质量异常时，需要从原料入库记录、生产记录、成品出库单和客户销售记录中逐项查找。

由于缺少统一的批次关联关系，调查范围难以快速收敛。

SHEPHARD 的数字化解决方案

第一步：统一物料与产品主数据

首先建立规范的产品主数据体系，包括原材料、半成品、成品、计量单位、采购规格、产品分类及仓储属性。

通过统一的物料编码和数据管理规则，消除不同部门对同一物料采用不同命名方式的问题。

在此基础上，将供应商、采购订单、原料批次和库存位置纳入统一的 ERP 数据模型。

第二步：建立标准化生产管理流程

围绕 BOM（物料清单）、生产订单和实际物料消耗建立数字化生产流程。

企业可以根据销售需求、库存情况和生产能力生成生产订单，并在生产过程中记录实际投料、产出数量及损耗。

标准配方与实际消耗分别保存，让企业不仅能计算生产成本，还能分析配方偏差和生产损耗。

第三步：建立双向批次追溯

通过批次管理，将原材料批次、生产订单、成品批次和销售交付记录关联起来。

当某批原材料出现质量问题时，系统可以沿着生产关系向下追踪，查找受影响的成品批次及客户交付记录。

反过来，发现某批成品异常时，也能够向上追溯其使用的原材料、供应商和生产记录。

第四步：将质量控制融入业务流程

为原材料验收、生产过程检查和成品放行建立质量检查节点。

未完成必要检验或被标记为不合格的库存进入相应的隔离与审批流程，避免仅依靠员工之间的口头通知管理质量风险。

第五步：建立生产与经营分析体系

在统一数据基础上，管理层可以分析生产订单完成情况、实际物料损耗、产品成本差异、库存周转和批次质量问题。

通过异常规则识别长期损耗偏高、生产延期和临期库存等情况，并自动通知对应责任人。

实施路径

项目按照主数据清理、库存管理规范化、生产订单数字化、批次追溯和经营分析逐步推进。

在上线前，先使用典型生产订单进行双向追溯测试，验证一批原料用于多个生产订单、多批原料生产同一成品等复杂业务场景。

核心验收不是系统页面是否能够正常打开，而是能否从任意一个已交付成品批次准确还原其生产及原料来源。

业务价值

企业能够建立从采购、库存、生产到销售交付的连续数据链。

生产管理从事后记录转向过程记录，质量追溯从人工翻找转向基于业务关系的数据查询，管理层也能够从订单和物料层面分析经营问题。

项目成果（近似值）： 批次追溯耗时 半天→10分钟；库存准确率 约 98%；物料损耗偏差 约 −30%。

持续跟踪的指标： 批次追溯耗时、生产消耗记录及时率、实际与标准物料消耗偏差、库存准确率、质量异常关闭周期。

这个案例给我们的启发

食品企业的数字化建设，不能只关注仓库里还有多少货。

真正有价值的系统，应当知道一件产品由什么构成、如何生产、经过哪些环节、交付给了谁，以及出现问题时应该采取什么行动。

*为保护客户隐私，本案例中的企业信息已做脱敏处理，界面截图为示意，成果数据为取整后的近似值。*