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压铸模温热成像在线监测系统

在这一趋势下，模具温度控制的稳定性已成为影响产品良率与生产效率的首要因素。 ●生产过程不透明，调控依赖人工经验工艺参数调整高度依赖人员经验，调试周期长、稳定性差，难以实现精准控制和快速优化。 ●非计划停机频繁，生产效率低因工艺试错、设备故障、温度调控不稳定等因素导致设备停机，生产连续性差，造成非生产性损失。方案亮点方案价值●提升良率，保障稳定生产实时监测温度变化，精准预测缺陷风险；全域测温消除盲区，减少对人工经验的依赖，显著提升产品良率与生产稳定性。已成功实现多种形态、多领域智能多维感知光电产品的自主研发与规模化生产。

来源：Raythink燧石

2026-01-14

泸州老窖：智能包装生产线设备数字化管理优化

通过构建覆盖全产业链的实时数字孪生系统、投产行业领先的智能包装中心，以及利用AI模型精准指导生产，泸州老窖成功将传统工艺参数化、生产智能化，实现了从“经验酿造”到“数据驱动酿造 ”的跨越，显著提升了生产效率、产品一致性与质量管控水平。智能包装中心已经攻克90余项技术难关，取得24项专利授权，同时还有30项发明专利正在申请中，并于2024年1月竣工投入试生产。数据驱动”的管理转型，具体成果如下：管理数字化：建立完整设备电子档案与分类台账，实现一机一档、信息可溯；流程协同化：全面贯通异常报修、预防性维护、点巡检、计量校准等流程，实现线上闭环与过程透明本项目不仅显著提升了设备管理水平与生产效率，也为行业同类企业推进设备管理数字化转型提供了可复制的实践路径，具备一定的行业示范性与先进性。

2026-02-02

打造面向用户的智能家电柔性制造系统

，实现公司的研发、制造和服务之间信息互联互通、数据共享及资源最优化配置，为管理、决策提供理性的依据，逐步打造部门协作实时化、制造响应敏捷化、资源配置动态优化、车间生产透明化的服务型供应链管控水平，实现资源共享化三、参评智能制造项目详细情况介绍1.项目背景介绍项目最终实现工厂全生产过程的透明化。通过内部工业互联网，建设集合自动化立体仓库、无人运输小车、机器人和高端数控机床的柔性智能制造生产线。售后服务过程，通过5G全连接、工业大数据、网络安全分类分级等，实现研发、制造和服务活动之间的数据共享及资源最优化配置，为管理、决策提供理性的依据，逐步打造部门协作实时化、制造响应敏捷化、资源配置动态优化、车间生产透明化的服务型供应链管控能力、机械手、固定式条码自动扫描设备、可视化系统、智能检测设备等自动化设备的互联互通，以及接入美菱在用的制造执行系统（MES）等业务系统，从而实现设备智能化、生产透明化、物流智能化、管理移动化、决策数据化的智能工厂体系；制造端，构建具备“设备自动化、工厂透明化、物流协同化、制造柔性化、决策数字化”的智能制造体系，缩短交期；物流端，应用大数据技术，将物流预计划与T+7排程、物流执行计划与D+3工单的并行协同

来源：e-works

2025-05-27

沂南力诺制药：建智能工厂，筑药品智造新高地

系统对设备数据采集，结合EAM系统将数据汇聚，呈现至生产数字孪生平台实现对生产设备状态的实时监测与远程控制，预防故障发生，打造数据透明化生产线；3.智能排产调度：利用APS系统，根据订单需求、库存状况、智慧园区管理平台实现对设备性能的分析、预测和工厂透明化、具象化的管理与协同。通过对物料管理系统WMS的数据抓取和智慧仓储的数据联动实现对物料的全面透明化调度管理，打通生产现场、仓储、供应链及产品的数据孤岛；同时通过SCADA系统收集设备和能源数据，结合ERP订单及MES生产数据 5G互联技术，收集和传输SCADA、WMS、ERP系统的实时数据，同步结合“研、产、供、销、存”的端到端信息智能分析,建立信息集成控制体系，实现对设备性能的分析、预测，以及工厂透明化通过部署自动化生产线、MES和ERP等管理系统，实现了生产过程的透明化管理，以及产品质量追溯。

来源：e-works

2025-01-23

用智能开启无限可能丨AI驱动光伏硅基新材料融合创新

我们通过人工智能和模拟仿真技术，分析生产过程中累积的大量数据，包括温度、压力、反应时间等工艺参数，建立工艺运行模型，并优化工艺参数，以提高产品性能和生产效率。例如，在多晶硅还原炉生产过程中，我们通过AI模型分析不同的温度、进料量、进料配比等参数，实时调整生产流程，降低能耗并提升产品质量。 Q4：在生产过程中，AI技术具体如何帮助优化生产工艺？高艳洁研发部主管在生产过程中，AI技术主要应用于以下几个方面：首先是数据互联互通，构造数字孪生工厂。我们通过汇聚DCS、MES、ERP、WMS各个不同信息系统的数据，实现生产过程的可视化与透明化。例如，我们将利用AI技术对生产、销售、用户等方面的数据进行分析和挖掘，预测未来产品的市场需求和原料价格趋势，优化供应链、生产和销售流程。

来源：e-works

2025-07-09

傅显明浙江嘉丰动力科技有限公司董事长

公司凭借先进的生产工艺、严谨的管理流程以及完善的质量保障体系，成功构建了全面可追溯的嘉丰电机数字化管理平台，确保每一台电机、每一件关键零部件、每一道关键生产工序都“有码可溯、有数可查&rdquo 面对传统管理方式带来的库存不准确、进度不透明、协作效率低等挑战，浙江嘉丰动力科技从战略高度出发，规划并实施覆盖全业务流程的数智化改造。这次改造覆盖从客户管理、项目跟踪到生产、采购、财务等全环节，旨在实现“一个平台解决全业务集成和协同难题”。2.质量追溯体系的建立。在生产过程中，公司严格把控原材料的采购质量，选用优质的原材料，从源头上保障产品品质。同时，不断优化生产工艺，加强对生产过程的管理，确保每一个环节都符合高质量标准。3.数字化服务体系。这意味着，公司不仅要生产电机，更要通过智能化为客户提供全生命周期的价值服务。因此，嘉丰动力的智能制造之路，是以满足高度个性化的定制需求为起点，反向构建柔性生产、数字研发和服务体系。

优秀CIO参评内容

来源：e-works

2026-02-02

从“制造”到“服务”，数字主线如何重塑工业机械价值链？

包括：●服务化的核心在于将服务贯穿于产品生命周期全流程，这要求企业从产品设计开始，即规划如何为客户提供增值服务，并构建从研发到生产到运维的完整数据闭环。●售后服务是企业赢得市场的关键。例如，扬州库开为了提升机械装备运营效率，通过将资产、系统和流程连接到InsightsHub，实现了资产状态的实时监控和生产运营的透明化管控，优化了生产效率并大幅降低了机器停机时间。

来源：e-works

2025-07-31

数字孪生技术在智能工厂规划与运行优化中的应用与分析

过去工厂建设或改造产线时，依赖二维图纸与人工经验，常出现厂房布局不合理、物流通道不畅的问题，设备联调阶段故障集中爆发导致周期延长，生产过程中设备状态不透明且多为事后维修，严重影响交付效率，同时成本高、难以响应市场变化应用层实现决策与价值呈现，通过可视化监控以3D形式直观展示工厂运行情况，让工作人员能够清晰了解工厂各环节状态；仿真优化功能可模拟生产与设备状态，对可能出现的问题进行预测，提前制定应对策略；决策控制功能能够根据实际情况自动调整生产计划 3.4阶段三：生产运行实时监控与动态优化在工厂生产运行阶段，项目以平台层的数据平台和AI算法为核心，将预测性分析技术转化为实际运营价值，核心思路是“虚实共生”，即通过虚拟模型与物理工厂的协同运作在项目运行过程中，曾通过这种预警方式成功避免了一次预计会造成36小时非计划停机的设备故障，保障了工厂生产的连续性。在实时能耗优化方面，项目将数字孪生体与MES系统进行集成，获取工厂的实时生产任务。，提升供应链透明度与响应速度；在标准化与推广上，沉淀项目实施方法、数据标准、模型接口并标准化，形成可在集团及行业内推广的解决方案套件，助力制造业数字化转型。

来源：e-works

2026-02-09

于文良海汇集团有限公司CIO

2025年对海汇智能装备公司、海汇汽车制造公司、海泽重工科技公司和莒州金属材料公司等4个公司的MES系统上线，MES系统的上线有效解决了生产进度不透明、排产难、物料管理滞后等问题，实现了生产过程可视化、物料实时管控及产能科学分析，推动生产流程更加高效有序。通过系统梳理企业在生产管理、仓储物流、设备运维及经营分析等方面存在的管理痛点，明确以ERP为管理中枢、MES为生产执行核心、WMS为物流支撑系统、数据中台为数据枢纽的整体建设架构。在生产领域，通过实施MES系统，实现生产计划下达、生产过程采集、工序执行反馈及质量追溯的数字化管理，增强生产过程的透明度和可控性。实践中，我们始终坚持以提升生产效率、质量水平和管理能力为目标，将信息化建设紧密结合生产计划、现场执行、仓储物流和设备管理等核心业务环节，确保每一个系统建设都有明确的业务价值支撑。

优秀CIO参评内容

来源：e-works

2026-01-23

林福思信泰(福建)科技有限公司CIO

打造国产化设计生产一体化平台，实现设计与生产环节的数字化融合与效能升级，订单交期缩短25%以上。 2023年12月-2025年12月自研飞织，梭织，染厂三个品类工厂MES系统与IOT系统，并实施上线，打通生产制造端的业务，数据流，操作线上化，提高生产效率与数据统计的准确性。 2025年实施上线信泰鞋面品类ERP+MES系统，鞋面生产全流程数字化跟踪，提升25%的生产质量，30%的生产效率。图8自研生产经编盘头自动化运输AGV五、个人在智能制造工作中的体会基于在多年的行业经历，纺织行业的智能制造绝非单点的“机器换人”，而是一场以数据为驱动、以全球协同为目标的深刻变革其核心在于通过物联网、5G与工业互联网平台，打通从纱线到成衣、成鞋的全链路数据，需要构建透明、敏捷的全球化供应链，以应对快时尚订单的挑战。

优秀CIO参评内容

来源：e-works

2026-02-02

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