在制造業數字化轉型的浪潮中，企業普遍面臨一個繞不開的核心挑戰——如何在訂單執行過程中，準確、實時地跟蹤在制品（WIP）數量？。據《中國制造業數字化轉型白皮書（2023）》顯示，超過65%的生產型企業因WIP數據不透明，導致產能利用率低于80%，訂單延誤頻發，客戶滿意度下降。老板們常問：“生產車間里到底有多少半成品？哪些訂單已進入瓶頸工序？”卻總是得不到明確答復。其實，精準掌控WIP數量不僅關乎生產效率，更是訂單交付、成本控制和企業利潤的關鍵。 本文將帶你系統剖析：訂單執行過程中，為什么、怎樣才能有效跟蹤在制品數量？并結合數字化工具和真實案例，助力你破解WIP管理難題，讓訂單執行流程高效、透明、可控。

??一、在制品（WIP）數量為何難以有效跟蹤？

1、復雜流程與數據割裂：企業常見的三大障礙

在制品（WIP）數量之所以難以準確跟蹤，核心在于生產流程復雜、信息流割裂、數據更新滯后。很多企業即便實施了條碼、看板等傳統方法，依然難以做到實時、動態掌控。具體來看，主要有以下障礙：

• 多工序流轉： 一張訂單往往涉及多個工序，每個工序的在制品數量都在變化，缺少統一視圖。
• 信息孤島： 生產、倉庫、質檢等部門各自為政，WIP數據分散在不同表格或系統，無法匯總。
• 人工統計延遲： 大量數據靠人工匯報，容易出錯，統計滯后，導致管理層決策失效。
• 缺乏實時反饋： 生產異常、缺料、返工等情況，WIP數量往往無法及時反映和預警。

實際案例：某汽車零部件廠，年產能30萬套，但每月都因WIP賬面與實際不符，導致訂單延期和物料浪費。調查發現，主要原因是工序間交接信息靠紙質單據傳遞，統計周期長達2天，期間出現的生產波動根本無法及時掌控。

這些障礙直接導致企業“看不見”生產現場的真實狀態，影響訂單進度和資源調度。

2、傳統WIP跟蹤方式的局限性

目前企業常用的WIP跟蹤方式包括：

• Excel臺賬： 通過人工錄入各工序的半成品數量，優點是簡單易懂，缺點是數據滯后且易出錯。
• 紙質看板： 車間墻上掛著訂單進度表，工人手寫更新，雖有現場感但難以統計分析。
• 條碼/RFID： 物料流轉打碼或貼標簽，掃碼記錄流轉節點，效率有所提升，但系統集成度低，難以自動匯總分析。

這些方式的共同問題在于：數據滯后、統計繁瑣、可視化弱，難以支持訂單執行的精細化管理。

引用：《數字化車間管理與智能制造實踐》（機械工業出版社，2021）指出，傳統方式在WIP跟蹤上普遍存在“數據孤島”和“信息延遲”的兩大痛點，極大制約企業生產效率和交付能力。

3、WIP數量不透明帶來的業務風險

• 訂單延期： 管理層無法及時發現瓶頸工序，導致某些訂單“卡殼”，影響交付周期。
• 庫存積壓： 半成品無法及時流轉，造成倉庫擁堵，增加資金占用。
• 質量風險： 返工、報廢情況不能及時反饋，導致不良品流入后續工序或客戶。
• 成本失控： 生產計劃與實際不符，原材料采購和人力資源調度失衡，增加企業運營成本。

結論：要想解決訂單執行過程中的WIP跟蹤難題，必須突破傳統方式的瓶頸，采用更加智能化、實時化的數據采集與管理手段。

??二、數字化驅動下的WIP跟蹤方案與落地實踐

1、數字化MES系統：WIP數量實時可視化的核心工具

數字化MES（制造執行系統）是當前企業實現WIP實時跟蹤的主流方案。它能夠在訂單執行過程中，自動采集各工序在制品數量，實時匯總、分析和預警，大幅提升管理效率和數據透明度。

目前市場主流的MES系統包括：

簡道云MES生產管理系統以零代碼、靈活配置著稱，支持生產計劃、BOM管理、車間排產、報工、生產監控等全流程管理。通過掃碼報工、自動采集和實時數據大屏，用戶能隨時查看每個工序的WIP數量和流轉狀態。其極高的性價比和免費在線試用，讓中小企業也能輕松上手，快速實現WIP透明化。

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典型實踐流程如下：

• 訂單下達后，系統自動生成生產任務和WIP跟蹤單；
• 每個工序設置掃碼或報工環節，自動記錄流轉數量和狀態；
• 數據實時上傳至MES系統，管理層可通過大屏或手機APP隨時查看；
• 異常情況（如缺料、返工）自動預警，快速響應調整生產計劃。

簡道云MES案例：某電子裝配廠采用簡道云MES后，WIP數據采集時間從2天縮短至10分鐘，訂單延期率下降40%，庫存周轉率提升30%。

2、WIP跟蹤的數字化方法論

要實現WIP數量的高效跟蹤，企業應遵循以下數字化方法論：

• 數據自動采集： 通過掃碼槍、RFID、物聯網傳感器等手段，將每個工序的流轉數量實時采集到系統，無需人工統計。
• 全流程追溯： 每個訂單、批次、工序、人員都可在MES系統中完整追溯，杜絕信息遺漏。
• 動態可視化： 管理層可在看板、大屏上實時查看WIP分布，發現瓶頸、異常并及時處理。
• 智能預警與分析： 系統自動分析WIP數量變動，發現生產異常（如物料短缺、返工激增），及時推送預警。
• 與ERP、倉儲系統集成： WIP數據與采購、庫存、發貨等環節打通，實現訂單全流程數據流。

引自《智能制造與數字化車間管理》（清華大學出版社，2022），MES系統集成物聯網與大數據分析后，可將WIP數據透明度提升至99%以上，極大降低生產管理風險。

3、選型指南：不同規模企業如何選擇WIP跟蹤系統？

面對眾多MES和數字化系統，企業如何選出最適合自己的WIP跟蹤方案？建議從以下維度綜合評估：

• 功能完整性： 是否覆蓋訂單、BOM、生產計劃、報工、生產監控等環節？
• 實施難度與成本： 零代碼平臺（如簡道云）上手快，集成成本低，適合快速試點。
• 數據可視化能力： 是否支持數據大屏、移動端實時查看？
• 擴展性與開放性： 系統能否與ERP、倉儲、質量等其他業務系統無縫對接？
• 服務與口碑： 是否有大量真實用戶案例，服務體系健全？

實際選型建議：

• 小微企業優先選用簡道云MES，性價比高、上手快、支持免費試用；
• 中大型企業可考慮用友、金蝶、SAP等頭部品牌，適合流程復雜、定制化需求。

數字化轉型不是一蹴而就，建議先小范圍試點，逐步擴展到全廠WIP跟蹤，實現數據驅動的精益生產。

?????三、訂單執行中的WIP管控實戰技巧與常見問題應對

1、構建自適應WIP跟蹤策略

企業在實際訂單執行過程中，需靈活制定WIP管控策略，結合產品類型、生產模式和訂單結構。常見的實戰技巧包括：

• 多層級跟蹤： 對不同工序、批次、生產線分別管理WIP數據，形成“分層+匯總”模式，便于發現瓶頸和異常。
• 動態調整目標： 根據訂單優先級、交付周期、工序能力調整各環節WIP數量目標，避免積壓或短缺。
• 定期盤點與異常處理： 系統自動統計WIP數量，安排人工抽查，及時發現數據偏差并糾正。
• 可視化報表驅動決策： 通過MES系統自動生成WIP報表，支持多維度分析（如按訂單、工序、人員），輔助管理層優化生產計劃。

實際案例：某家電企業推行多層級WIP跟蹤后，工序間等待時間縮短25%，員工報工合規率提升至98%，極大提升了訂單執行效率。

2、應對常見WIP跟蹤難題

在實際操作中，企業常遇到以下WIP跟蹤難題：

• 數據采集誤差： 掃碼或報工環節疏漏，導致WIP數量失真。
• 系統集成障礙： MES與ERP、倉儲系統數據接口不暢，信息無法打通。
• 人員抵觸變革： 一線員工習慣傳統流程，抵觸數字化報工和掃碼操作。
• 異常波動預警不足： WIP數量突然異常波動，系統未能及時推送預警。

優化建議如下：

• 建立掃碼/報工標準流程，培訓員工，設立獎懲機制，提升數據采集準確率；
• 優選開放性強的MES系統（如簡道云），通過API接口與其他業務系統集成；
• 設立數字化轉型激勵計劃，鼓勵員工參與流程優化；
• 配置智能預警規則，設定閾值，當WIP數量偏離預期自動推送消息。

引用：《制造業數字化轉型方法與案例》（電子工業出版社，2022）指出，數字化轉型成功的企業普遍重視員工培訓和系統集成優化，有效提升了WIP數據質量和管理水平。

3、未來趨勢：智能WIP跟蹤與AI驅動優化

隨著人工智能和物聯網技術發展，WIP跟蹤將進入全新階段——智能化、預測性和自適應管理。

• AI預測生產瓶頸和異常： 通過機器學習算法分析歷史WIP數據，提前預警潛在產能瓶頸和異常波動。
• 自動調度與資源分配： 系統根據WIP數量自動調整生產計劃和人員排班，實現生產柔性化。
• 物聯網驅動全流程自動采集： 各工序設備自動上傳WIP數據，極大降低人工干預和采集成本。
• 移動數字化： 管理層可通過手機APP、微信小程序隨時查看WIP動態，遠程決策和響應。

未來企業必須構建開放、智能的WIP跟蹤體系，實現訂單執行流程的數據驅動和自動化優化。

??四、結論：WIP跟蹤數字化轉型價值與落地建議

有效跟蹤訂單執行過程中的在制品（WIP）數量，是企業實現生產透明化、降本增效、提升交付能力的基礎。傳統方式難以滿足實時、動態管理需求，數字化MES系統（如簡道云MES）則以自動采集、全流程追溯、數據可視化和智能預警為核心優勢，成為現代企業破局WIP管理的首選方案。企業應結合自身規模、業務復雜度和人員情況，科學選型，分步推進數字化WIP管控，實現訂單執行流程的精益化和智能化升級。

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參考文獻：

1. 《數字化車間管理與智能制造實踐》，機械工業出版社，2021
2. 《智能制造與數字化車間管理》，清華大學出版社，2022
3. 《制造業數字化轉型方法與案例》，電子工業出版社，2022
4. 中國制造業數字化轉型白皮書（2023）

本文相關FAQs

1. 在制品數量總是對不上，大家是怎么解決訂單執行過程中的數據誤差問題的？

訂單執行過程中，WIP（在制品）數量總是對不上，感覺每次盤點都跟系統數據有出入，這種情況太常見了吧？到底是哪個環節容易出錯？有沒有大佬能分享一下自己是怎么解決這種數據誤差的？現在老板天天問進度，壓力山大。

你好，碰到這種在制品數量對不上的問題，真是讓人崩潰。我自己也踩過不少坑，分享一下歷程和解決辦法，供參考。

• 首先，誤差來源主要有兩個：一是人工報工或者手寫數據，容易漏記或誤記，二是系統更新滯后，實際操作沒及時同步到ERP或MES系統里。所以許多工廠會出現“實際在制品”和“系統里顯示的數量”對不上。
• 很多工廠習慣讓班組長每天手動匯總報工，但隨著訂單量增加，這套方式很容易出錯。尤其是返工、換料、工序回流等特殊情況，人工統計根本顧不過來。
• 有些公司會用Excel或者自建小程序輔助統計，但還是經不住數據量大的挑戰。最理想的是用數字化系統自動采集，比如生產線掃碼、工序完成自動記錄，每次物料流轉都實時更新數據。
• 推薦試試簡道云生產管理系統，國內市場占有率第一的零代碼平臺，我親測過，工人掃碼報工，數據實時同步，老板隨時能查進度和在制品數量，真心省事。之前我們用傳統ERP，改需求還得找開發，簡道云直接拖拖拽拽就能改，還能免費試用，性價比非常高。感興趣可以點這個鏈接： 簡道云生產管理系統模板在線試用：gaoyunjjd.com
• 除了軟件工具，建議定期“實物盤點+系統復核”。比如每周抽查一次，發現有偏差及時修正流程，找出根因。
• 做好人員培訓也很關鍵，很多數據誤差其實是因為一線員工不熟悉系統，或者報工流程太復雜，建議流程設計越簡單越好。
• 最后，一定要建立“異常反饋”機制。發現數量對不上，能第一時間上報處理，避免問題積壓。

總之，數據誤差不可避免，但通過數字化自動采集、流程優化和人員培訓，能大幅降低出錯率。希望對你有幫助！

2. 訂單多、工序復雜，怎么才能高效統計每道工序的在制品數量？有沒有實用方法推薦？

我們公司訂單多，每個產品走的工序又特別復雜，統計每道工序的在制品數量簡直就是噩夢。Excel表格根本hold不住，天天加班還經常出錯。有沒有什么靠譜的實用辦法，能讓統計變得高效又精準？求推薦！

哈嘍，這個問題也是我曾經的痛點，尤其是多訂單多工序的生產環境下，人工統計真的太費勁了。分享幾點實用經驗：

• 先理清流程和工序，把每個工序的進出點梳理清楚。建議畫一份“工序流轉圖”，明確每個節點的在制品是怎么流轉的，這樣查找問題的時候思路更清晰。
• Excel雖然靈活，但數據量一大就容易崩，且無法做到實時更新。建議上數字化管理系統，比如MES或者生產執行軟件，能自動同步每道工序的報工和物料流轉。
• 操作層面可以用掃碼槍或者條碼系統，每完成一道工序就掃碼登記，數據直接錄入系統，避免人工抄錄誤差。工人只需簡單操作，極大提升效率。
• 系統方面可以考慮簡道云、用友、金蝶等國內主流生產管理系統。簡道云給我體驗最好，流程可以自己拖拽調整，不需要找IT開發，適合中小企業靈活用，免費試用門檻也低。
• 建議設置“工序完成自動提醒”，比如某道工序達到預設數量后，系統自動通知下一工序或者管理人員，避免漏記和延誤。
• 定期做“數據校驗”，比如每天或每班結束時，系統自動生成工序在制品報表，管理人員快速核對異常項。
• 如果有返工、回流等特殊流程，一定要在系統里體現出來，不能只靠口頭通知，否則很容易統計漏掉。

這些方法雖然前期需要投入，但后期效率提升和數據準確率都能帶來巨大收益。如果你們團隊人數不多，強烈建議試試簡道云或者類似的零代碼平臺，流程定制靈活，維護成本低。希望你能早日解放雙手，擺脫加班噩夢！

3. 實際生產波動大，怎么才能讓在制品統計實時又準確？大家有用過哪些系統或者工具嗎？

我們這邊生產節奏變動很大，有時候臨時插單或者調整計劃，結果在制品統計就跟不上了。老板要求實時掌握各環節的WIP數量，但實際操作起來真的很難。有沒有人分享下自己用過哪些系統或者工具，能做到實時又準確的跟蹤？

你好，你這個問題其實是很多制造業公司都在頭疼的難題。生產計劃隨時變，臨時插單、返工、急單這些會讓WIP統計變得很混亂。說說我的經驗：

• 以前我們用Excel和人工報工，根本跟不上生產節奏的變化。每次有臨時調整，就得從頭整理數據，效率極低。
• 后來嘗試過MES系統，雖然功能強大，但定制和維護成本太高，適合大廠，中小企業用起來有點吃力。
• 最理想的做法是選一個支持“實時數據采集+靈活流程調整”的系統。目前國內用得多的有簡道云、用友、金蝶等。簡道云特別適合需要頻繁調整的場景，它零代碼、拖拽式搭建，生產計劃臨時變動也能快速修改流程，數據采集實時更新，老板隨時可查。
• 實時統計靠“自動化采集”，比如每個工序配一臺掃碼槍或移動終端，員工每完成一批次就掃碼，系統自動更新WIP數量。這樣即便插單、變更也不會漏掉數據。
• 有些系統支持“移動端報工”，工人用手機或平板就能操作，效率高且方便。
• 對于返工、臨時插單，要有“動態調整”功能。比如簡道云的生產管理系統，可以直接拖拽調整流程，新增、跳過、返工流程都能一鍵完成，數據實時同步。
• 建議每周做一次“數據回溯分析”，系統自動導出各環節的在制品波動情況，方便管理層優化生產計劃。

總結下來，選對系統比什么都重要，尤其是能靈活應對生產波動和臨時變更的數字化平臺。如果還在用Excel或者傳統報工，建議盡快升級工具，能省下大量人力和加班時間。生產過程不確定性大，但只要統計手段跟得上，數據準確性和實時性還是可以做到的。希望對你的困惑有所幫助！