快速跟踪 MES 开发：制造商在 48 小时内构建定制解决方案

五个离散制造商。五个现实问题。 48 小时内根据实时生产数据构建了五个工作解决方案。

我们交谈过的每家制造商都在谈话中隐藏着同样的挫败感：他们的软件几乎适合。 MES 处理工单、调度和 OEE。但工作流程是特定的 对于他们的操作来说，那些存在于白板、剪贴板和部落知识中的东西，那些从未完全进入系统的东西。

所以他们制定了解决方法。他们创建电子表格。他们通过对讲机寻呼人们。他们每天早上都会站在纸质图表前，手动计算自己今天过得好还是不好。

2026 年 3 月，我们决定看看如果我们给五个客户两天时间、一个工程师团队和人工智能辅助开发工具，并要求他们自己缩小这些差距，会发生什么。

结果比我们预期的要好。

什么是生产实验室？

生产实验室是一个为期两天的实践构建活动，MachineMetrics 客户与我们的工程团队并肩工作，在 MachineMetrics 平台上设计和构建自定义应用程序。

今年的活动于 3 月 11 日至 12 日在我们位于马萨诸塞州北安普顿的总部附近举行，为期一周的现场工程。五个客户团队参加了会议，每个团队都带着特定的操作问题和一个共同的目标：带着他们可以在车间实际使用的东西离开。

他们使用的工具：Max AI 用于数据探索和快速开发，Lovable 和 Cursor 用于 AI 辅助应用程序构建，以及 Carbide（MachineMetrics 的自定义应用程序构建器），用于将生产级应用程序直接部署到平台中。

每个团队在第二天结束时都交付了与真实、实时机器数据相关的工作解决方案。

项目

哈维表演：缩小熄灯差距

Harvey Performance 为航空航天、医疗和电子客户生产工业切削工具。他们的车间进行复杂的按库存生产，涉及数百个工作系列，并且存在一个长期存在的问题：当一项工作结束时，机器会闲置，直到有人亲自到达开始下一项设置。

哈维拥有在共享相同工具的工作之间进行自动转换的技术。他们缺乏的是一个计划和协调的系统。如果没有它，周末利用率将在周日晚上大幅下降，并需要几天时间才能恢复。

在两天内，他们构建了 Stacker Tracker：一个实时监控仪表板，通过熄灯窗口显示每台机器的活动作业、所有排队作业以及预计运行时间。该系统根据 Harvey 专有的批处理代码结构计算动态设置时间，标记劳动力冲突，并让主管将操作员分配到具有特定开始时间的设置。如果设置未发生，计划将自动恢复。无需手动清理。

商业案例：一项七位数的成本节约计划，并从恢复的产能中获得数百万美元的额外收入。

“在一天半的时间里，我们能够设计出一些以前可能需要几个月才能完成的东西，并且它是专门针对我们的运营量身定制的。” — George Burleson，Harvey Performance 制造分析总监

Zygo (AMETEK)：用于日常管理的数字作战室

Zygo 为半导体、国防和激光聚变应用生产超精密光学器件。每天，他们的管理团队都会站在白板、纸质图表和打印图表前，以确定他们的运营是否步入正轨。

他们的目标：使组织各个级别的安全、人员、质量、交付和价值方面的所有 15 个关键指标在 10 秒内从 10 英尺处可读。

他们在 Lovable 中构建了一个完全数字化的多层管理系统。只需单击几下，即可从企业级别一直深入到单个机器单元。 Max AI 在每一层生成摘要并标记模式。可配置的票务系统将安全问题、维护请求和持续改进想法集中到一个地方，因此不同系统之间不会丢失任何内容。

它从第一天起就触及到运营中的每个人。

“对于 MachineMetrics 能够实现的目标，我们在这次为期两天的活动中构建的数字分层板系统之类的事情甚至没有在我的关注范围内。随着 AI 和 Carbide 的进步，MachineMetrics 每天都在带来新的途径、新的价值和灵活性。” — JD Smith，Zygo/AMETEK 光学运营总监

Pindel Global Precision：将刀具补偿数据转化为过程智能

Pindel 在四台数控机床上运行政府合同，24/7。不同的操作员以截然不同的速度调整刀具偏置，但没有人能看到它。 机器已连接。数据在流动。它只是没有被任何有意义的地方捕获。

培训和持续改进总监 Thomas Deslongchamps 决定改变这种状况。使用 Lovable 和 MachineMetrics Carbide 应用程序生成器，他几乎完全自己构建了一个自定义刀具偏移分析应用程序。它可以可视化每个工具随时间的偏移调整，与零件数量相关并由操作员进行颜色编码。 Pindel 第一次可以看到哪些操作员是异常值、何时进行聚类调整以及跨机器出现了哪些模式。

“我们希望从更优惠的运营现状转向更加基于数据的现状。我们能否在减少补偿的同时仍保持在质量参数范围内？” — Thomas Deslongchamps，Pindel Global Precision 培训和持续改进总监

与 Thomas 一起工作的 MachineMetrics 工程师使用自定义 AI 代理来扫描底层代码，并找到了一种更高效的数据访问路径，该路径准确地解锁了 Thomas 所需的功能，并为未来更广泛的用例打开了大门。

该功能一直存在于平台内部。它需要正确的客户、正确的用例和正确的工具链才能将其变为现实。 Pindel 所做的不仅仅是解决他们的问题。它定义了每个精密制造商的可能性，并提出同样的隐形问题。

Flexco：从头开始构建叉车调度系统

Flexco 制造输送机解决方案。在他们的唐纳斯格罗夫工厂，叉车（内部称为“吉普车”）是可见性为零的关键资产。材料请求通过对讲机发出。司机必须记住询问的内容和地点。到 2025 年，该盲点造成的生产时间损失估计达 225,000 美元。

Jaimeson Aufderheide 是一位没有任何软件开发经验的持续改进专家，他自己使用 Lovable 构建了核心应用程序。到第二天结束时，Flexco 拥有了一个完全嵌入式的调度系统，配有操作员请求界面、具有基于区域优先级的实时司机队列、显示实时和历史票务性能的经理仪表板，以及将所有内容整合到单个可部署磁贴中的可配置小部件。

Lovable 和 Cursor 代码库通过 GitHub 合并为统一的数据模型。这种跨工具协作模式是在活动期间有机出现的，并不是任何人都计划好的。

“两天前，如果我问你，‘你明白了吗？’你会说什么？” “我什至不知道从哪里开始。” — Flexco 展示期间的交流

Johnstech International：刀具寿命管理和长达十年的数据差距弥合

Johnstech 生产半导体测试设备。他们的问题是：操作员要么过早更换工具，在轮班开始时不顾磨损地改变一切，要么运行时间太长并生产出劣质零件。

该解决方案是一个工具寿命仪表板，它显示所有工具按实际使用时间排名并用颜色编码以引起注意。但真正的惊喜出现在构建中期：团队发现 Johnstech 自 MachineMetrics 部署的第一天起就已经在每台机器上运行了一个工具更换子程序。所有历史数据都已经在系统中，只是未经处理。

他们追溯回填了 90 天的刀具寿命历史记录。没有新硬件。没有新的配置。只是处理已经存在的内容。

第二个项目弥补了存在了 10 到 15 年的差距：与 Microsoft Dynamics 365 进行实时 ERP 集成，对每天每项操作的计划生产运行时间与实际生产运行时间进行比较。

“这是我们 10、15 年来一直不知道的事情。现在我们有了这些信息。” — Dan Sheehan，Johnstech International IT 经理

这证明了什么

MachineMetrics 不仅仅是制造商关注的工具。这是他们构建的平台。

这不是定位主张。这是两天内五家公司、五种不同的运营问题和五种不同的技能水平所发生的事情。一位没有编码背景的 CI 专家发布了一个生产嵌入式应用程序。一位客户几乎完全自己在该平台上构建了第一个商业刀具偏移分析应用程序。生产智能方面 10 到 15 年的差距被一直存在于系统中的数据所弥补。

执行力差距是真实存在的。它存在于您的 ERP 计划与车间实际操作之间，并且会影响制造商的利润、产能和每个班次的工时。关闭它需要适合您的操作实际运行方式的软件，而不是您自己调整的通用模板。

“与工程师并肩工作，将他们的软件开发经验与运营方面结合起来，实时看到解决方案的实现，真是太棒了。然后能够向左走两英尺，与一位高管就公司的战略以及未来的技术进行对话。MachineMetrics 吸引我的灵活性在本次活动中得到了充分展示。” — JD Smith，Zygo/AMETEK 光学运营总监

这就是生产实验室的用途。我们已经在计划下一个。

想要构建一些东西吗？

如果您是 MachineMetrics 客户，但其工作流程不太适合标准工具集，我们希望了解这一情况。如果您是仍在白板和剪贴板上运行该流程的制造商，那么我们来谈谈两天可以做什么。