一、企业介绍

       在电子信息产业高速发展的浪潮中，PCB（印制电路板）作为“电子产品之母”，其制造水平直接关系到下游IT通讯、消费电子、汽车电子等领域的产品品质与性能。成立于2005年的骏亚集团，凭借多年深耕，已成长为亚洲大型PCB制造及配套服务商、国家级高新技术企业，产品远销全球多个国家，广泛应用于IT通讯器材、消费电子、电脑及周边、汽车电子、工控能源等关键行业，在行业内树立了坚实的品牌口碑。

二、业务瓶颈

       然而，随着市场竞争加剧与客户需求升级，骏亚集团在业务发展中逐渐面临多重瓶颈，智能制造转型成为其突破增长天花板的必然选择。从外部需求来看，消费电子领域的高端客户与新能源客户对产品品质提出了更为严苛的要求，尤其是在生产信息化管理与产品全生命周期精准追溯方面，传统的生产管理模式已无法满足客户对“每一个环节可追溯、每一个节点可管控”的需求，产品追溯难成为制约其拓展高端市场的关键障碍。从内部需求出发，集团亟需通过信息化建设打破传统生产管理的“黑箱”状态，推动生产管理向透明化、精细化转型——具体而言，就是要提升设备利用率、改善产品品质、降低产品报废率，最终实现企业效益的稳步增长。这些内外部需求叠加，让骏亚集团的智能制造转型迫在眉睫。

三、挑战与难点

       但转型之路并非一帆风顺，骏亚集团在推进智能制造项目时，面临着三大核心挑战与难点。首先是信息化基础薄弱的问题，企业内部诸多基础信息缺乏统一标准与规范，例如工程MI（制造指令）的编写格式、物料与设备的编码规则等，不同车间、不同环节的信息“各自为政”，导致信息无法高效流转，为后续系统搭建埋下了“数据壁垒”隐患。其次是内部管理与人员认知的短板，一方面企业内部管理水平相对滞后，尚未形成适配信息化管理的流程体系；另一方面，员工对信息化、数字化的了解与认知程度较低，长期习惯于传统的人工操作与管理模式，对管理方式的变革存在抵触情绪，再加上员工流转频繁，新员工培训成本高、上手慢，进一步增加了项目推进的难度。最后是项目实施范围与周期的压力，此次智能制造项目涵盖仓储、物流、计划、生产、品质、设备及物联等多个核心模块，涉及企业生产运营的全链路，实施范围广、复杂度高，且客户对项目成效的要求严格，实施周期又相对紧张，如何在短时间内统筹推进多模块建设，成为项目团队面临的重大考验。

四、关键成功要素

       面对这些挑战，骏亚集团与合作方共同梳理出四大关键成功要素，为项目落地保驾护航。第一，高层重视与组织保障是核心前提。集团董事长亲自牵头项目，从战略层面明确智能制造的目标与方向，并组建了专门的智能制造团队，负责项目的统筹规划、资源协调与落地推进，确保项目在组织层面得到充分支持。第二，专业团队与行业经验是重要支撑。甲方骏亚集团的项目团队熟悉企业内部生产流程与管理痛点，乙方团队则具备丰富的项目管理经验与PCB行业服务经验，双方优势互补，能够精准识别项目风险、优化实施路径，为项目高质量推进提供了专业保障。第三，“以点破面、标杆引领”的策略是关键路径。项目团队并未追求“一步到位”的全厂区覆盖，而是选择先聚焦核心车间，以“提升生产效率、改善产品品质”为目标打造标杆车间，在标杆车间验证系统有效性、积累管理经验后，再逐步将成功模式推广至全厂，有效降低了项目推广的风险与阻力。第四，严格的项目管理机制是实施保障。团队建立了完善的项目管理制度，明确各环节的责任分工、时间节点与质量标准，通过定期沟通会议、进度跟踪与风险预警机制，确保项目按计划推进，及时解决实施过程中出现的问题。

五、项目成效

       在四大关键成功要素的支撑下，骏亚集团智能制造项目最终取得了显著成效，实现了从“传统制造”向“智能智造”的跨越式升级。在产品追溯方面，项目实现了PCB全流程打码追溯，覆盖从PNL（拼板）到SET（套板）再到PCS（单个成品）的全生产环节，每一个产品都拥有唯一的“身份标识”，客户可随时追溯产品的生产时间、生产设备、操作人员、物料来源等关键信息，完全满足了高端客户与新能源客户对产品追溯的严苛要求，为集团拓展高端市场奠定了坚实基础。在仓储管理方面，仓库管理系统的上线彻底改变了传统仓储的“粗放式”管理模式，不仅严格落实了材料“先进先出”原则，有效减少了呆滞物料的积压，降低了库存成本；更实现了对基材、PP（半固化片）、干膜、油墨、覆盖膜等关键物料的100%精准追溯，从源头保障了产品品质。在设备管理与效能提升方面，项目完成了厂内300多台生产设备的联机数据采集，实时监控设备的运行状态、生产参数与产能数据，实现了设备管理的数字化与智能化。以核心设备钻机为例，在系统上线后，其稼动率从原先的65.2%大幅提升至85.4%，设备有效作业时间显著增加，生产效率得到质的飞跃。此外，通过设备联机数据采集与分析，团队还能及时发现设备运行中的异常情况，提前进行维护保养，减少设备故障停机时间，进一步提升了设备利用率。