能力：

① 监控和同步制造运营

实现每个生产基地的全面可见性，控制产品质量和生产效率。制造执行系统可实时监控多条生产线、制造工厂和供应商网络，传达质量检查信息，并监控产量和其他关键绩效指标 (KPI)。

② 实现无纸化高质量制造

沟通和使用产品的数字孪生、物料清单 (BOM)、工艺清单 (BOP) 和其他生产关键信息，无需书面记录即可协调生产车间运营。确保原材料、供应组件和在制品在生产流程中高效流动。通知并指导人员实时以正确方式执行每个步骤。

③对复杂流程进行建模和调整

克服当今产品和生产过程的复杂难题，确保按计划、准时、经济高效地生产产品。制造执行系统支持复杂的工作流程、大规模定制、苛刻的制造可追溯性要求和大量自动化数据收集。

④ 跟踪和追溯生产

随时了解整个车间的产品和订单详细信息。跟踪生产批次、批量、设备或单位。获取生产设备和流程的实时状态，同时记录已执行操作的完整历史。快速、安全地访问生产文档（从计划到竣工信息），包括法规和标准操作流程。

⑤ 识别并快速解决制造问题

根据近期可执行性能数据进行有据可循的决策MES 解决方案提供实际制造运营的当前报告以及与历史和预期结果的比对。使用实时反馈执行根本原因分析并快速解决生产问题。

加快一流品质产品的开发

运用质量管理系统降低成本，实现高水平的客户满意度。

能力：

① 定义并启动可降低风险的质量规划

通过从原型到批量生产的产品开发流程简化质量规划。监控事件并及时识别潜在问题，以免发生质量问题。支持高级产品质量规划 (APQP) 并加快质量开发流程。质量管理系统规划阶段包括故障模式和影响分析 (FMEA)、控制计划定义和生产部件批准流程 (PPAP)。

② 通过可靠的生产流程确保高质量

从进料、部件到成品整个流程，确保达到质量预期要求。质量管理包括质量检查计划和执行、使用统计过程控制 (SPC) 工具进行分析以及供应商质量管理。检测产品和工艺偏差，确定根本原因并纠正缺陷。确保合规性并自动生成文档以支持质量审核。

③ 确保持续改进质量

通过问题和投诉管理功能支持持续的质量和生产力改进，实现可持续发展。获取外部和内部投诉的数据和成本，集中管理质量相关的操作。从质量管理系统中获得的洞察力可以迅速找出薄弱环节，并迅速采取应对措施，提高运营质量和生产效率。

能力：

中长期计划

Opcenter APS能够处理数月乃至数年的长期战略规划和为期数周的中期战术规划，以及详细的排序和调度。它通过有限产能中长期计划功能，可以在有限资源的条件下追求产能的最大化，促使生产任务管理更加精细化。APS计划排产软件的中长期排程是基于有限能力将预测订单需求与资源产能同步考虑，使之彼此平衡，并计算出预测订单的计划时间及资源剩余产能。

资源能力

Opcenter APS对每台机器进行有限或无限能力的排产，并使用多种约束（如工具、操作人员，物料，能源/水消耗）进行计划。它能够在机器层面上更精确地排产，并为每台机器分配不同的班次和运行速度。

订单优先级

Opcenter APS能够基于交付期、优先级或其他属性的排序，轻松修改计划，如添加新订单、更改优先级、增加机器停机时间、结束作业。它支持考虑产品交期的优先级，最大限度地保证交期，提高客户满意度。

顺序与同步

Opcenter APS能够根据物料约束同步更新日程表，并为快速的分析和评估计划质量提供相关KPI。它还能够根据生产制约因素，帮助企业最大化的提高生产运营能力，通过使用Opcenter APS进行工序级自动排产，可以提升各工序任务的协同性。

生产变更

Opcenter APS能够及时响应生产变化，中断，机器故障，报废，并更新生产进度。它在执行过程中通过新订单的加入，生产车间的执行进度反馈不断地进行分析和优化，并给出更新后的生产计划排程结果，从而指导车间具体生产。

能力：

基础资料维护

基础资料维护是智能仓储管理的基石，涉及物料主数据、供应商主数据、客户主数据、库存地点、成本中心等关键信息的管理。这些数据通常从企业的资源规划系统（如SAP）中同步，以保证数据的一致性和准确性。通过有效的基础资料维护，企业能够确保仓储系统中的信息是最新和最准确的，从而提高整体的运营效率。

库存管理

库存管理是智能仓储解决方案的核心组成部分，包括实时监控库存量、统计库存数量、记录库存变动和设置库存预警。这一模块帮助企业合理规划库存，避免库存过多或过少的情况发生，同时通过科学的编码方便地对库存货物的批次、保质期等进行管理，确保库存数据的准确性和及时性。

入库业务管理

入库业务管理涉及采购、生产、退料等多种类型的入库流程，包括收货与上架操作。仓管员可以灵活选择PC端或PDA进行批量或明细操作，以适应不同的作业场景。通过智能仓储管理系统，入库作业可以迅速、准确地完成，有效缩短作业时间并提高作业准确率。

作业监控调度

作业监控调度是智能仓储管理中的重要环节，它通过实时数据捕捉和监测，提供直观、实时的仓库运营情况。这有助于优化仓库布局和提高作业效率。系统可以集中监控整个仓库网络，包括设备状态、人员分布、车辆调度等，确保作业流程的顺畅和高效。

库内业务管理

库内业务管理涵盖了仓库内部的货物存放位置、货架布局、货物分类等管理，帮助提高仓库空间的利用率，减少货物的损坏和丢失。通过智能仓储系统，企业可以实现精细化库位管理，做到“先进先出”，避免货物丢失。

报表管理

报表管理功能可以生成各类仓库和库存管理的报表，包括入库、出库、库存变动等数据的统计和分析，帮助企业了解仓库运营情况，作出合理的管理决策。这些报表对于监控仓库性能和指导业务决策至关重要。

出库业务管理

出库业务管理包括出库单据的生成、出库商品信息的录入和管理，以及出库操作的跟踪和记录。通过自动化的出库流程，可以提高出库操作的准确性和效率，确保货物按时、按量、准确地发出。

系统策略配置

系统策略配置是智能仓储管理系统的大脑，它允许企业根据业务需求和运营策略配置系统参数和规则。这包括但不限于库存控制策略、安全库存水平、补货策略等。通过灵活的策略配置，企业能够适应市场变化，优化库存水平，提高响应速度和客户满意度。

能力：

配方管理

配方管理是化工企业研发的核心业务之一，它涉及配方开发、验证管理等关键环节。在传统的研发过程中，这些环节往往依赖于纸质化或Excel进行数据记录，导致数据无法有效管控、查询和复用，从而造成重复研发和资源浪费。数字化转型是化工企业发展的必经之路，配方管理系统如HF-LFMS提供了项目管理、电子记录本、实验室管理、配方管理、工艺管理等信息化解决方案，帮助企业实现数据化转型。

生产规范管理

生产规范管理确保实验室活动符合行业标准和法规要求。实验室信息管理系统（LIMS）在此过程中扮演着重要角色，通过构建核心检验业务流程，支持实验委托、样品管理、设备管理、业务受理、任务分派、检验项目、实验报告、费用结算等功能，从而支持药品研发和质量控制的各个阶段。

检验请求和样品管理

检验请求和样品管理是实验室运营的重要组成部分。LIMS系统通过业务受理功能，使得检测申请人能够填写药品检测申请单并提供检测样品和技术资料。实验室样品管理员进行收样，并由技术负责人复核确认，确保样品的检查和管理按照规定程序执行。

实验室仪器集成

实验室仪器集成是确保实验室数据完整性的基石。现代化的LIMS与实验室仪器的集成实现了数据的自动采集、存储和分析，提高了数据的准确性和一致性，显著提升了实验室的工作效率。这种集成减少了手动数据输入的错误风险，确保了数据的精确记录和审计追踪，符合监管标准。

电子实验记录本（ELN）

电子实验记录本（ELN）是一种安全可靠的软件系统，它汇聚多种来源的实验相关数据，支持记录实验的完整过程和结果，并将其打包成法律法规认可的文件。ELN避免了手写抄录，提高数据记录和调整效率，提高数据质量和规范性，适合长期存储，可被身处不同地方的研究团队共同使用。

实验室执行系统（LES）

实验室执行系统（LES）是针对质量控制实验室的ELN，主要用于生产阶段的分析实验室。LES能够强制执行标准操作程序（SOP），确保测试与SOP规定一致，当上一个步骤没有完成时，分析人员无法执行下一个步骤。LES与ELN的主要区别在于，LES更侧重于质量控制和生产阶段的实验室活动执行。

通过这些系统的集成和协同工作，实验室能够提高检测质量、检测效率和质控管理，从而在保持产品质量的同时加快新产品的上市时间。

能力：

企业和多工厂可视化

企业和多工厂可视化是指通过数据可视化技术，将企业及其多个工厂的运营数据以图形化的方式展示出来，从而提供一个全局的视角来监控和管理企业的运营状况。这种可视化技术可以帮助决策者快速理解复杂的数据集，发掘数据背后的规律，提高决策效率与能力。例如，工业提升机设备监控大屏通过可视化展示设备的关键数据和运营状态，实现设备的全景展示和监控预警，降低决策风险。

自助数据发现与仪表盘

自助数据发现与仪表盘是一种商业智能分析工具，它允许用户无需依赖IT部门即可进行数据的探索和分析。用户可以通过拖拉拽的方式，快速配置和定制仪表盘，以直观、生动的视觉方式向用户传递业务数据，洞察数据价值。仪表盘不仅包含了数据的展示，还包含了用户的见解、建议以及预期的业务影响力，目的是驱动行动而非仅仅通知消息。

KPI计算

KPI（关键绩效指标）计算是衡量企业绩效的关键工具。它包括了各种计算公式，如完成度=实际值÷目标值×100%，以及加权型KPI指标公式等。KPI指标广泛应用于企业绩效管理和个人职业规划等领域，帮助HR衡量员工绩效，并进行评价和激励。

问题追根溯源

问题追根溯源是指通过数据分析技术，识别问题的根本原因。在企业智能分析中，这通常涉及到数据挖掘技术，如关联性分析，通过算法（例如Apriori算法）确定不同事件或项目之间的关联规则，帮助企业发现问题的根本原因并制定相应的解决策略。

高级数据关联性分析

高级数据关联性分析是一种数据挖掘技术，用于发现大量数据中项目之间的有趣关系，如频繁模式、关联、聚类等。这种分析可以帮助企业理解客户行为、优化库存管理、提高营销效率等。例如，通过关联性分析，可以发现某些商品经常被一起购买，从而为交叉销售和库存管理提供依据。