AI-Native Product Architecture企业级工业中枢

告别传统重资产,用数字中枢驱动工业级产能倍增。

无需购买新硬件设备,通过微服务架构与云端 API 直连,接管碎片化需求与高并发订单,打造“零账期、高人效、强管控”的现代印企商业闭环。

🚀 印前效率提升 300%🛡️ 资金安全零坏账⚡ 48小时快反能力
hubCore OS
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OMS
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MES
group
CRM
category
PIM
bolt
CPQ
bolt

CPQ 全参数智能核价

内置海量行业盒型库与参数化解析引擎。基于 RAG 检索增强与大模型推理,对材质、尺寸、表面处理多工艺进行智能组合,毫秒级抛出结构化阶梯报价。

体验大模型推理引擎
Total Est.¥ 3,420.00
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Workflow
自动化工作流

基于无代码编排引擎,全局管控派单、印前审核、排程审批等柔性制造周期。

规则节点编排SLA 预警
group

CRM 数字化客户生态

事件驱动架构(EDA)实时捕获流量动作。对于线索跳失与长周期报价自动下发挽回邮件阵列。

NEW RELEASESv2.0 Updates

智能制造中枢引擎

今天,我们正式在平台上深度集成了包装制造侧的三大杀手级核心组件。无缝打通从订单到车间生产的数字流。

GMS 混拼系统

跨品类AI装箱算法,自动避让咬口,开纸率突破 96.8%。

CMS-Color 自动控墨

集成 7色广色域与 CIP3 自动下发墨键,实现 ΔE < 1.5 拟真打样。

Agile 敏捷数码制造

无缝驱动数码印刷与激光模切、3D局部UV,一件起印,零库存快反。

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破局四座行业大山

全量消除传统企业在**获客贵、核价慢、打样难、语言阻隔**上的致命摩擦力。

工单响应时间 / Quote TAT
传统模式
24h+
SaaS引擎
3s
摩擦与沟通衰减 / Friction Drop- 89%

Data Pipeline

一条数据流水线的样子

从客户网上下单点击起,数据在 7 大信息化节点中自动贯通,实现**“下单即排产,排产即执行”**的极速闭环。

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01

客户下单

OMS / 商城

客户前台自助下单,并在线支付全款,生单后即刻推送至 OMS 订单池。

category
02

主数据校验

PIM

系统自动解析 PIM 商品主数据,校验材质工艺与结构盒型,匹配刀线版本。

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03

自动排产

APS

APS 根据机台产能、换单损耗,将同工艺与尺寸的订单进行算法聚类合产。

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04

车间执行

MES

派工单直达数字化切割与机台设备,工序扫码报工,良率与机器状态实时看板化。

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05

质检放行

QMS

品管录入首检、巡检与终检数据,质检判定 PASS 后系统自动流转至下一节点。

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入库发货

WMS / TMS

成品码扫码入库并智能分配路线。发货物流状态 API 实时回传前台商城。

analytics
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数据回流

CRM / BI

订单交付数据沉淀回 CRM 与 BI 系统,驱动下一轮营销大促与供应商评价。

Manufacturing & Supply Chain Suites

全业务链条的数字化套件矩阵

packomni 将制造端与电商端无缝焊接。不只是一个接单前台,而是一套打通商流、计划、车间与仓储的工业级信息化操作系统

CMSSuite v1.1

内容管理系统

Content Management System

营销门户与商城内容的可视化管理。支持产品快捷上下架、多套活动模版、SEO 智能优化,运营人员零代码无感配置。

零代码运营SEO优化营销模版
CRMSuite v1.1

客户关系管理

Customer Relationship Management

集成复购提醒与自动化营销(满减/优惠券配置)。流失客户由大模型智能预警并下发召回矩阵,提升长周期 LTV。

营销自动化流失客户召回复购触达
OMSSuite v1.1

订单管理与审稿

Order & Preflight System

支持官网、移动终端全渠道生单。集成在线审稿与自动预检(分辨率、出血位自动检查)与电子签样,带时间戳划清印前责权界线。

自动预检电子确认签样多方协作批注
PIMSuite v1.1

产品信息管理

Product Information Management

全品类 SKU 参数、表面后道工艺与报价规则中央主数据库。确保前台商城、OMS 算价与车间工单数据严格一致。

SKU参数化主数据管理工艺中央库
lightbulb

实施落地建议 (Implementation Guide)

根据信息化套件特征,我们推荐首期上齐 OMS + APS + MES 电商车间最小闭环;二期依外协及仓配规模上线 SRM + WMS + TMS 闭环;CRM、BI 随数据沉淀再逐步启用。

分步焊接最佳实践