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智造链主聚势赋能，特锐德铸就电力装备全球竞争力

构建了工厂产品-工艺-产线-质量-设备-排产-仓储-安全营销-运维等26个智能制造场景，全面覆盖《智能制造典型场景参考指引（2025年版)》中8个环节，切合《智能工厂梯度培育要素条件（2025年版）》的卓越级智能工厂建设到运营构建了工厂-产品-工艺-产线-质量-设备-排产-仓储-安全-营销-运维等26个智能制造场景，全面覆盖《智能制造典型场景参考指引（2025年版)》中一至八8个环节，切合《智能工厂梯度培育要素条件（2025 智能工厂采用LTC强计划管理，参数化协同设计，AGV构建“回字形”脉动产线，28个智能化工位、自主导航运输系统，平均15分钟下线一台新能源箱变。（4）采购闭环：建立品类管理、战略寻源、供应商管理驱动的数字化平台，降低采购成本并提升交期及时率。通过供应商画像、信用管理、招标及问题管理模块，深化供应商协作关系。（8）运营闭环：基于责任主体KPI实时监控业务指标，通过看板展示月度收入进度、滚动收入预测、交底毛利及中标毛利数据，支撑项目回款目标达成；通过物料齐套趋势与异常分析，提前规避供应链风险。

其他

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2026-02-02

中软云智造平台助力骏亚集团破局PCB行业痛点

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。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。，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。

MES/MOM

2025-10-28

王宪鹏山东齐都药业有限公司CIO

搭建了基于智能化装备、自动化控制、数字化系统等软硬件融合集成的数字化协同平台，构建了智能制造控制大脑，支撑客户需求、物料供应、制造执行、质量管控、仓储物流、产品追溯等全业务领域的数字化协同，推动医药生产全要素图3客户需求与生产供应数字化联动（3）基于数字化应用，支撑生产制造全过程数字化运行以生产制造执行系统（MES）、数据采集与监控系统（SCADA）为主体，对人、机、料、法、环等生产要素进行实时采集、共享与分析构建实景空间的三维模型，进行设备、产线、车间的全景搭建；并基于工业互联网、实时传感等多种数据获取技术，通过SCADA系统、MES系统协同联动，实时同步采集生产设备的运行数据和工单、质量、产量、能耗等生产要素信息同时，工厂建设落地按照国内外一流智能化装备和数字化平台应用同时建设落地的方式，有利于从软硬件两方面实现智能装备、自动化控制、数字化应用的密切集成和高效联动，支撑医药生产全过程、全要素的有机协同和数据共享 IT部门在数字化项目推进过程要组织、协同业务部门共同做好项目方向的把控、方案的设计、系统符合性的验证，与业务部门从思想和行动上建立统一战线，与项目相关业务部门绑在一起，共同应对项目的问题、风险，共同分享项目的喜悦和成功

优秀CIO参评内容

来源：e-works

2026-02-02

福建三钢：搭建业财一体化日成本精细化管控系统，推动企业管理模式变革

多维度成本全景：系统可同步生成标准成本、实际成本、边际成本、预测成本及管理成本五大视图，支持从经营、核算、决策等不同维度进行穿透式分析，满足多元管理场景需求。 3.效益分析本项目的实施取得了显著的经济与管理效益，不仅实现了直接的降本增效，更推动了企业管理模式的根本性变革，为行业数字化转型提供了具有示范意义的实践路径。隐性及战略效益（能力提升）管理模式革新：驱动企业成本文化从传统的“事后财务核算”向“全过程、全员价值管理”深刻转型，实现了管理重心从“结果考核风险管控赋能：建立覆盖全流程的成本实时预警与根因追溯体系，极大增强了企业对原材料价格波动、市场需求变化等经营风险的敏捷应对与主动防御能力。数据价值实现：在夯实数据治理的基础上，项目衍生的“闽光云通智慧物流数据集”等高质量数据产品已获得福建大数据交易所颁发的登记证书，率先探索了工业数据要素资产化与价值化的新路径。

MES/MOM

2026-02-02

厦门ABB：基于大数据的全过程全要素的卓越智能工厂建设

供应链协同及运维与服务等核心业务环节，通过新一代信息技术与制造过程的深度融合，打造17个智能制造典型场景，建立了面向低压电器设计制造运维一体化智能示范工厂，实现了跨全球的网络化协同设计、智能化排产、柔性化生产、智能仓储、供应链协同、全要素能耗监测为提升效率和降低作业风险，公司集成以太网、PLC、二维码和MES系统，实现智能在线检测，如智能调取测试参数、自动测试、结果判定及数据存储，并利用SPC模型库实时监控测试数据和趋势预测；采用AI算法集成MES 该模型支持APS快速排产，实时反馈进度，通过MES监控生产要素，及时预警异常并优化调度，确保精准响应项目交期，提升生产效率。供应链计划协同管理：基于预测管理模型和供应商协同流程，实现采购、生产和配送计划的协同编制与同步更新，提升了订单交付准时率和操作效率。 3.效益分析公司实施了智能制造项目，重点解决全流程、全要素、全环节的薄弱环节，以生产装配为核心，向客户和供应链延申的智能制造，该项目的特色和亮点总结如下：产品数字化研发设计：利用ABB集团的系统资源优势

大数据

2026-02-02

通快：百年匠心铸就全球激光与机床技术领导者

通快的机床、激光技术两大业务板块02持续创新，构筑技术护城河如果说产品矩阵展现了通快的技术深度，那么持续高强度的研发投入和系统化的创新管理，则揭示了这家企业保持领先的底层密码。每一个六边形方格，都对应着一项具体的产品发布、组织变革或管理方法迭代。通快的创新不是单点突破，而是产品、市场、人员、方法等多个维度的协同进化。 TRUMPFOseon智能管理系统作为核心软件，通过标准化接口无缝集成企业现有设备与自动化系统，打通生产全链条信息流，实现生产资源的智能调度与物流环节的高效协同。秉持"科学碳目标"的承诺，通快正从自身生产运营、供应链管理到产品使用全周期推进减排。家族企业的长期主义、持续高强度的研发投入、系统化的创新思维、从设备到客户成功的价值链延伸——这些要素共同构构成通快百年常青的密码。

其他

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2026-07-31

龚靖仁北汽福田长沙超级卡车工厂CIO

四大场景落地：（1）生产单元模拟：搭建数字孪生建模环境，实现物理车间与虚拟模型实时映射，覆盖机器人、机床、人员等全要素。安全与成本优化：生产现场监测实现7×24小时不间断监管，年降低安全生产管理成本21万元，员工安全风险意识提升30%+；AGV网络丢包率下降3%，系统数据异常率降低3%。北汽福田长沙超级卡车工厂工业数字孪生管理平台项目（一）项目规划：1.规划背景与核心目标项目紧扣“制造系统+数字孪生”方向，针对商用车柔性制造中生产监控、计划调度、库存管理及工艺调试等行业痛点成本与风险优化：单车型返修成本节约35%，安全生产管理成本降低，缺料停线等异常实现100%消除，新车型导入效率提升10%-15%。既能降低项目风险，也能让企业快速看到阶段性成果。

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2026-02-02

黄胜伟振德医疗用品股份有限公司CIO

为后续建立公司自身的商城及消费者生命周期管理，需要一套成体系的SCRM用户信息管理系统，进行用户的信息留存及服务追踪。功能支撑国外新工厂快速落地运营，实现国内外财务、供应链、生产计划等业务的统一管理与数据实时共享，跨国业务协同效率提升；标准化的系统管理模式降低了海外工厂运营风险，为企业全球化布局提供了稳定可靠的数字化支撑、管理、研发的全域数字化布局。 ●分步实施：试点先行推广，降低建设风险智能制造建设是一项复杂的系统工程，需兼顾进度、质量与风险控制，“分步实施、试点先行”是保障项目成功的关键路径。 ●数据贯通：打破信息壁垒，强化协同效能数据是智能制造的核心生产要素，打破信息孤岛、实现数据全域贯通，是释放数字化价值的关键。公司在建设过程中，始终注重各系统的数据协同与链路打通。

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2026-02-02

引领未来工作丨从设计到调试，AI赋能汽车产线研发效率革新

图1汽车行业机器人自动化生产线核心场景一：AI赋能三维设计，结构干涉风险精准预判痛点问题硬件算力支撑不足：难以支撑复杂模型搭建、大型装配体设计，需简化模型精度，造成设计细节缺失，埋下质量隐患。潜在风险前置不足：结构干涉、运动碰撞等隐性风险极易被遗漏，问题往往直至现场组装阶段才暴露，造成高昂返工成本与项目交付延期。图3基于惠普Z系列Z2G9AI台式工作站的复杂多机器人协同焊接工作站仿真设计设计风险预判：真实呈现机械结构的设计细节与场景适配关系，方便研发团队内部的沟通评审，快速发现设计漏洞并优化。安全与隐私风险突出：现场调试存在人员操作安全风险，同时生产数据、设备参数等核心信息易发生泄露，安全与隐私难以有效管控。保障人员、设备安全与数据隐私：虚拟环境可模拟安全场景与故障逻辑，减少现场高危操作，降低安全风险；本地化处理有效防范核心数据泄露，实现效率与安全双重保障。

终端和服务器

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2026-06-23

李维成东方电气集团东方锅炉股份有限公司CIO

，以端到端业务流程贯通为核心，实施了设计工艺一体化、产品项目一体化、供应链协同管理、数字化仓储、ERP深化应用、数字化车间及智慧产品等工程，覆盖研发设计、项目管理、采购执行、库房管理、生产管理等环节，应用情况如下依托研发设计、运营管理、生产制造等信息系统数据，建立多维智能分析模型，现已打造大数据分析应用场景4+1个。引进数据管理平台，实现主数据扩展属性集成、管理、维护、分发、建模等功能。通过人工智能（AI）、物联网、工业互联网、边缘计算等新技术的研发和集成应用，完成智慧安全平台建设，完成行车登车平台安全防护、区域入侵检测建设；智能识别车间现场作业人员的不安全行为，辅助车间安全管理，降低车间安全风险模式创新：坚持全要素数字化表达，持续推进数据治理，夯实数据基础，围绕营销、设计、制造、供应链、管理、服务、产品等业务领域，系统构建数字化应用架构，着力企业经营流程重构，解决痛点、难点、堵点，以数字化赋能柔性生产：设备、产线与系统建设需充分考虑环境状态、产品型号、人员素质、产能波动等要素适应性，提升工厂多种产品、多流程、多形态、多单元的快速转换与协同生产的能力。

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2026-02-02

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厦门ABB：基于大数据的全过程全要素的卓越智能工厂建设

通快：百年匠心铸就全球激光与机床技术领导者

龚靖仁北汽福田长沙超级卡车工厂CIO

黄胜伟振德医疗用品股份有限公司CIO

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李维成东方电气集团东方锅炉股份有限公司CIO

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