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技术重构制造生态，慕思打造家居智能制造新标杆

工业软件部署覆盖生产管理、质量管理、供应链管理等领域，通过SAP、MES、WMS等系统实现生产全流程数字化管理；智能系统方面，部署人工智能质量分析系统、智能排产系统等，利用人工智能算法深度分析生产数据，同时，通过与有限元分析软件的集成，对模型进行力学性能、耐久性等方面的分析，确保产品设计的科学性与可靠性。在产品设计阶段，模拟产品在不同使用场景下的性能表现，如床垫的承重能力、舒适度等，提前发现设计缺陷并进行优化；在工艺环节，通过仿真调试不同工艺参数组合，分析其对生产效率、产品质量、成本的影响，快速筛选出最优工艺方案召回缺陷产品成本降低和产品良品率提升；2.该系统可以提高公司产品质量追溯的效率、减少人工错误减少质量问题带来的损失，实现年运营成本节约300万元；3.通过精准的追溯系统，提高产品质量，客户满意度也提升至 7）生产作业-在线智能检测7.1）场景描述在线质量检测场景应用的人工智能技术包括：机器视觉与图像识别：通过高分辨率相机采集床垫面料瑕疵、缝合线迹等图像，经深度学习模型训练，精准识别褶皱、跳线、污渍等缺陷

其他

来源：e-works

2026-02-02

光迅科技：建设高端光电子器件制造智能工厂

通过运营决策平台集中分析生产数据为管理层决策提供了扎实、可靠、全面的数据支撑。在工业软件应用层面，光迅科技已构建起完整的信息化系统矩阵。自主可控优先，国产化工业软件和智能装备当主角，A-MES制造执行系统自主研发，把供应链安全攥在自己手里。数据驱动不是口号，以数据和AI技术为引擎，业务数据全面贯通，智能决策有据可依。过程质量控制模块集成SPC质量分析、TOP过程分析、追溯管理，实时采集加工、测量及环境数据，多维度参数监测体系上线，电子条码与过程数据记录实现从物料投产到成品入库的全链路追溯。芯片缺陷检测场景中，基于YOLOv8分割模型建立不同区域的判决标准，覆盖多类型芯片检测，检测准确率达到99.5%，检测效率相比人工提升3倍以上。光纤端面检测场景中，AI视觉系统替代传统人工目检，实现光纤端面缺陷的自动识别和分类，划痕、脏污、裂纹等常见缺陷自动识别、自动判定合格性，减少主观误差、提升检测一致性。

其他

来源：e-works

2026-02-13

汪秋果厦门ABB低压电器设备有限公司CIO

汪秋果三、个人信息化从业经历及主要业绩数字驱动的产品设计与更新迭代采用前沿数字工具和平台管理理念，确保设计、生产和服务之间的流畅衔接，用大数据驱动产品研发与迭代更新和工艺数字化设计，通过模拟多物理场景，仿真分析基于知识模型的低压开关柜协同设计与多维仿真）：为应对低压开关柜产品研发中的复杂性和协同性挑战，公司构建3DEXPERIENCE产品生命周期管理云平台，利用ABB知识模型库，集成SolidWorks和PDM并结合Comsol、ANSYS等仿真软件通过仿真分析与优化，确保了产品研发效率和成本控制，实现产品全生命周期高效管理。导致装配效率低、易出错等问题，通过利用SolidWorks、Eplan创建三维模型的仿真模拟设计，集成PDM、MES和SAP系统并基于ABB方案模型库，模拟框架、铜排、元件及布线的装配过程，预测、优化工艺设计缺陷进行智能化人工装配设备和自动化测试设备与MES、AOI视觉检测技术、ATLAS智能电枪锁附设备、AGV智能转运小车等，实现生产订单信息、工艺数据共享、人工装配与智能辅助设备相协同、自动测试和成品转运的智能协同，实时数据采集、分析和可视化管理的智能协同

优秀CIO参评内容

2026-02-02

金蝶、用友变“轻”了

金蝶毛利率提升2.1个百分点至67.7%，订阅及软件板块毛利率维持96.5%的高毛利，轻资产服务的盈利性凸显；用友毛利率也提升2.6个百分点至50.9%。业务模式变轻从“卖软件”到“做订阅”两家公司最核心的变化，是收入模式从传统的一次性软件销售，转向了持续性、可预测的云服务订阅模式。其中，订阅收入20.28亿元，同比增长20.4%；年度经常性收入（ARR）达到44.13亿元，同比增长18.3%，替代传统授权软件的重资产模式。用友的“AI至上”：公司正从“企业软件”向“企业AI”战略升维。它们正在从过去依赖人力、重资产的软件厂商，转型为依赖技术、数据和订阅收入的“轻骑兵”。

ERP

来源：e-works

2026-09-14

广汽本田：构建以用户为中心的AI智能化平台

广汽本田在推进AI体系化应用前，各业务环节存在明显的效能短板：生产端的立足于新技术试点，降本增效，在第一阶段AI应用能辅助识别常见缺陷，提升效率，提升准确度，但不能替代人工作；营销端的AI试点场景因短期投入产出不明确等主流大模型，形成多模型兼容的能力池，兼顾了开源模型的成本优势与闭源模型的性能优势；训练平台提供模型微调、训练、管理与下发能力，支持LoRA轻量化微调等方式，让通用大模型可以快速适配汽车行业的专业场景；推理分析平台承担大模型与小模型的推理服务这些智能体通过深度嵌入业务场景，精准解决了车企在销售效率、服务质量与客户粘性上的核心痛点：在销售场景中，销售助手智能体通过分析客户购车历史、偏好及互动数据生成个性化沟通话术，结合实时知识推荐赋能销售人员 3.效益分析（一）经济价值广汽本田通过AI项目的落地实施，以运营指标量化对比为核心，实现了显著的经济收益与全业务链路效能优化，既覆盖生产端提质降本，又赋能前端销售场景增效。在生产制造环节，AI质检应用成效突出：不良品追溯时间从160分钟大幅压缩至20分钟，追溯效率提升75%，有效缩短问题处置周期、减少后续生产损失；缺陷误判率从7%降至0.5%，精准度显著提升，规避了误判带来的无效返修与资源浪费

人工智能

2026-02-02

西门子Q3积压订单突破万亿，中国区前三季度收入达410亿

在工业软件业务方面，作为西门子工业自动化和软件的核心板块，数字化工业表现显著改善：第三季度订单达48.54亿欧元，同比增长9%；营收达49.32亿欧元，同比增长10%。其中，软件业务营收为17.9亿欧元，同比增长15%。利润方面，数字化工业业务利润达到9.23亿欧元，同比增长44%，利润率提升至18.7%，软件业务成为利润改善的重要贡献来源。此外，EDA业务增长明显，推动整体软件业务收入提升。前三季度，西门子数字业务整体增长18%，超过了此前设定的15%增长目标。当前，人工智能基础设施建设、智能制造升级及工业软件需求正在共同推动全球工业企业加速转型。西门子希望通过工业AI产品帮助客户提升创新效率和生产力，并进一步扩大自身在工业数字化领域的竞争优势。

运动伺服

2026-08-25

多品种、小批量、大规模定制难题何解？在海康威视领航级智能工厂找到答案

以PCBA电路板缺陷检测为例，海康睿影在线CTX光自动检测设备可深精准识别虚焊、连锡、异物、偏移等内部焊接缺陷，不仅显著提升产品良率，更将PCBA检测效率与准确率分别提升30%和80%，破解了传统检测难以触及内部缺陷的行业痛点 X光智能缺陷检测设备工厂还通过热成像相机延伸“触觉”能力，实现温度精准感知与实时预警。设备管理方面，智能工厂通过设备联网对接MES等系统，构建统一规范的设备管理平台；同时借助声振温监测系统，实时采集空压机、真空泵等设备的振动、温度、异常声响数据，结合AI算法精准分析运行状态，实现异常快速识别与预测性维护它们如同“AI大脑”不断思考，实现需求预测、代码生成、智能排程、智能合单、智能工艺生成、智能维修指引、异常智能分析等环节的智能化，构建了从订单到交付全过程的数字化连接与智能化应用此外，自研的自动调焦设备能实时分析镜头位置信息与图像清晰度数据，自动计算并定位到最佳成像点，调焦精度可达1微米，也就是三十五分之一头发丝的精度，保障产品精度。

人工智能

来源：e-wroks

2025-12-04

先筑数据之基，再启AI之门——访AVEVA高级副总裁、HMI/SCADA业务战略负责人DougWarren

2026年8月13日，AVEVA剑维软件HMI（中国版）正式发布。这是继2025年7月剑维软件中国智能创新中心成立之后，AVEVA面向中国市场推出的首款本土化创新产品。当前，工业软件与AI的融合正在全面提速。DougWarren指出“工业软件的AI时代，比拼的不是谁跑得快，而是谁的地基打得牢。如果底层数据不正确，那么AI的应用就可能产生过多幻觉。 ”从大语言模型到世界模型：全球实验室的前沿探索实际上，在AVEVA剑维软件HMI（中国版）产品发布会现场之外，一场更大规模的AI探索正在AVEVA分布于全球的实验室中悄然进行。 2025年7月，剑维软件中国智能创新中心成立。一年后，HMI中国版问世。谈及这一节奏，DougWarren认为，这充分证明AVEVA正在中国建立坚实的基础，并逐步形成本土的创新能力。在工业软件加速与AI融合的今天，这种“先筑基、后登高”的路径选择，或许正是这家近60年历史的工业软件企业，穿越技术周期、持续赢得客户信任的深层原因。

人机界面

来源：e-works

2026-08-21

Gartner重磅发布！近30项AI智能体技术，谁能“真香”落地？

●5-10年：包括AI智能体计算机使用、智能体体验（AX）、智能体开发生命周期、持续学习型智能体商务、软件工程用AI智能体、智能体市场、AI智能体通信协议、世界模型。 ●2-5年：包括智能体AI治理、企业级AI助手、智能体AI安全、智能体分析、多智能体系统、AI编程智能体、代理型AI、模型上下文协议（MCP）等。这几项技术组成了当前期待值最高的技术集群。优先落地成熟度高、风险低的工具类智能体，比如研发场景的AI编程智能体、运营场景的数据分析智能体、客服与行政类AI助手等，以单点业务提效为目标，快速试点、快速复盘，积累落地经验。

人工智能

来源：e-works

2026-08-06

当巨头们抛弃传统PLC，中科时代早已站在他们瞄准的方向

三家企业统一动作背后，核心逻辑只有一个：大规模抽离传统硬件，将资源全面倾斜工业软件、数字孪生、工业AI新赛道。这不是裁员，是赛道换血。 01巨头们瞄准的方向，中科时代早已站在那里当国外工业巨头们同步加码工业软件、工业AI、数据服务时——中科时代从创业第一天起，就选择了同一条路。只不过，我们走得更早、走得更彻底。：工业软件层面：MetaOS双域操作系统、MetaFacture开发环境、MetaCore实时运行核、Digitization数字化产品与Template工程模板——中科时代已经构建起从操作系统到工程应用的全栈工业软件能力巨头们用大规模裁撤，宣告了一个时代的结束——传统硬件PLC的黄金时代正在落幕，软件定义、数据驱动、AI融合的新时代正在开启。当巨头们抛弃传统PLC、转向软件与AI时，中科时代早已站在他们瞄准的方向上——不是追赶，是同行；不是替代，是超越。

PLC/DCS

来源：中科时代SINSEGYE

2026-07-27

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