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精益数智化赋能制药智造，华润江中破局行业发展瓶颈

风险管控：物流防窜系统、渠道管控系统规范市场秩序，减少窜货损失；终端安全管理、数据库审计等网络安全系统保障数据安全。知识传承：制造知识库平台保留技术知识，避免因人员流动造成的资源浪费。以数据驱动的质量理念为核心，利用实时数据进行监控和动态优化，应用统计过程控制（SPC）、测量系统分析（MSA）、假设检验等质量工具，确保质量目标的达成和维持过程的稳定性。数据分析：建立生产过程数据库，实时采集和记录压片前颗粒水分、粒径、温度，压片过程中压轮转速、导轨温度、冲盘温度、设备振动、设备电流、生产过程环境温湿度，以及压完片的片重、硬度、厚度和直径等数据，并进行整理和清洗（3）工业软件与智能系统应用生产过程数据库：搭建在线传感器数据库，实时采集和记录压片过程中的各种关键数据，并定期进行整理和清洗，实现3S/次的数据采集处理，为数据分析和模型建立提供数据基础。通过实时数据采集和分析，不断优化模型参数，提高模型的准确性和适应性。

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2026-02-02

好孩子：建设先进级智能工厂，实现销研产供服全产业链高效协同

研发设计：搭建PLM产品全生命周期管理系统，集成CAD/CAE设计仿真平台，应用3D数字孪生技术实现产品迭代周期缩短30%。建立行业首个儿童用品人体工学数据库，累计沉淀研发数据超50万组。系统已建立120万组声学数据库，可识别安全座椅旋转机构摩擦异常等17类故障，误报率<0.3%。检测结果实时反馈至MES系统，触发自动分拣机械臂将不良品移送返修站，形成闭环管理。（4）生产管理1）全流程数字化监控与MES深度应用①通过MES系统实时数据采集与监控利用传感器、数据采集器等设备，实时采集生产设备状态、生产进度、质量数据、人员操作等现场数据，为计划调整和排产调度提供实时依据配送：通过数据分析优化配送路线，确保配送的时效性和准确性。②数据驱动决策云WMS系统提供实时数据看板和报表，帮助管理者监控仓库运营状态。通过数据分析优化库存管理和配送计划，降低运营成本。 2）数据驱动商业决策构建900万会员画像数据库，整合线上线下107个触点数据。

其他

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2026-02-02

王永强友达光电(昆山)有限公司CIO

图2友达光电(昆山)有限公司CIO王永强三、个人信息化从业经历及主要业绩主导企业导入MCS物流管理系统，串接MES及仓储系统，并透过DCS自动派货，实现工厂物流全自动化，每一笔物流数据皆实时控制，实现生产流程中的即时协调主导工厂数字孪生推动，完成工厂设备全建模，导入数字孪生平台，串接MES生产数据库，进行工厂生产模拟仿真，致力于打通物理工厂与虚拟空间的壁垒，通过实时数据的无缝对接，构建高保真数字模型，实现了设备状态的实时同步和工艺流程的动态仿真四、近2年在企业主要推进的智能制造项目完成设备参数管家平台，采集工厂重点机台数据，统一平台管理，除了可视化外，参数异常可以智能通报设备主管，还自带算法分析，精准抓出设备异常关键数据，间接提高工厂良率生产力整合所有生产部门每日日报数据整理，做到系统自动化整合并发送邮件，生产人员无需再花费大量时间每日收集分散的生产数据，每日的部门会议，也有全面却完整的数据可供依据，大大提升工厂运转效率，当出现良率问题，进行全面系统的数据自动化分析安全管家平台建置，将工厂模型搬上平台，并连接工厂环安系统，将每日巡检缺失，环安风险，作业风险等等资讯，串接三维可视化平台，让环安可视化。

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2026-02-02

数字孪生驱动商用车敏捷生产，北汽福田长沙工厂打造智能制造新范式

/数据中台；建立工业数字孪生仿真引擎构建技术，在实际场景中实现基于实时数据驱动的孪生场景应用验证；开发工业数字孪生管控平台，实现平台的实际部署应用，打造生产运营指挥情报中心(联合作战室)，服务于敏捷生产运营、粗排物料齐套规则、精排定序规则、生产计划等数据和信息，形成初始数据条件；引擎：构建高级排产孪生引擎，实现以PBS定序为核心的排产策略验证；实施：补充部署现场PLC等硬件设备以及5G工业网络，搭载孪生平台的服务器和数据库、加工计划等基础数据信息；引擎：建立车架调度孪生模型，虚拟验证和优化车架调度逻辑；实施：补充部署现场PLC等硬件设备以及5G工业网络，搭载孪生平台的服务器和数据库，实现场景的虚实映射和敏捷调度。、焊接机器人程序文件、现场PLC信号等基础数据信息；引擎：建立焊接合拼虚拟调试模型，虚拟验证车身焊接合拼关键工艺；实施：补充部署现场PLC等硬件设备以及5G工业网络，搭载孪生平台的服务器和数据库，实现场景的虚拟验证功能信号等基础数据和信息；引擎：建立整车合拼工位级孪生模型，实现虚拟装配及工艺验证、干涉性分析等；实施：补充部署现场PLC等硬件设备以及5G工业网络，搭载孪生平台的服务器和数据库，实现场景的虚拟验证功能。

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2026-02-02

江铃股份冲压厂：从连接到赋能，迈向冲压数智进化2.0

借助平台的数据可视化与分析能力，快速生成产量、设备利用率、质量合格率等关键指标报表，同时通过挖掘历史生产数据，为工艺优化提供数据支撑，助力管理层精准决策。（2）深化设备数字化改造1）数据传输网络完善数据传输网络，对齐附图的层级逻辑，明确各环节核心任务：设备数据层负责全量数据采集，KEPServer承担数据统一汇聚，Thingworx平台做数据处理与功能开发，SQL数据库存储数据，最终向决策系统、智造助手输出结果，简化链路的同时保障数据传输高效稳定。 2）储能器氮气压力监控依托打通的链路实现设备运行数据在线监控，同时开发超限预警、异常波动诊断功能：设备参数超限或波动异常时，系统自动触发告警并同步至移动端智造助手，异常数据同步至SQL数据库留存，推动设备管控向首先,整合设备运维手册、历史故障数据、传感器实时数据，构建专属知识库，支持TXT、数据库等多数据源导入；其次，配置数据监测插件，实时采集设备运行参数（温度、振动等），通过Coze长期记忆能力记录设备状态变化

人工智能

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2026-02-02

张贺华润三九（枣庄）药业有限公司CIO

2024年度杰出制药工程设备管理奖、第七届全国设备管理与技术创新成果二等奖、《企业管理》杂志社2025年数字化智能化科技创新典范（案例）、2024年山东省中药行业科学技术奖三等奖、中国科技期刊数据库工业图9空压站监控系统4、数据平台搭建数据采集分析展示平台，对接提取、颗粒、包装车间及辅助系统设备，建立实时数据池，形成覆盖生产全流程的数字化底座。平台通过实时数据采集、智能分析与可视化监控，深度融合精益管理与大数据技术，为生产全流程优化与协同提供核心支持。通过DCS建设，将提取、醇沉集中控制，实现提取、浓缩、精馏、收膏等关键工艺参数的精准稳定控制；以建设SCADA为基础，搭建数据平台，实现生产线的关键设备运行监控与全流程工艺参数采集，完成应用报表开发，为生产决策提供即时数据支撑不断提升用数据决策、用算法优化、用平台赋能的数字化核心能力：能效数字化管控：主导空压站物联网群控改造，实时监测负载与压力曲线，通过AI算法动态调整设备启停，实现单位产品能耗下降。

优秀CIO参评内容

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2026-02-02

Denodo：变革AI时代数据管理模式，重塑企业价值核心基石

不同于传统数据仓库“T+1”甚至更长周期的数据同步模式，AI应用尤其是运营级AIAgent，需要基于实时数据做出决策。 AngelViña强调，“AI时代，企业需要洞察先机，不可能像传统方式那样完成数据采集、处理与调用”，实时数据访问已成为AI发挥价值的基本前提。这种模式完美适配大型企业的混合架构需求，解决了跨数据源计算与分享的难题：首先，实时响应能力更强，传统集成模式依赖批量数据迁移与预处理，难以满足AI应用对即时性数据的需求，而数据编织的逻辑整合模式可实现实时数据访问：AI需实时数据、语义化关联数据、分布式数据访问能力，且对成本敏感，而湖仓的批量摄入、数据集中、成本高企等特性难以适配。与普通RAG技术相比，DenodoQueryRAG的核心创新在于依托数据编织架构的多源适配能力，能够穿透不同系统、不同格式的数据源壁垒，快速检索分散在本地数据库、云端存储、第三方接口中的实时数据。

精英面对面

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2025-11-25

易纳纬：基于低代码平台与数据智能的制造运营一体化协同改进体系

在生产运营领域，我们利用低代码平台快速搭建了生产监控系统，实现了对关键指标的实时可视化与过程管控；同时，通过冲压车间物联网数据采集，获得了生产一线的实时洞察能力。在设备管理方面，我们开发了基于AI与大数据的设备管理平台，实现了从被动维修到主动预防的转变。为充分挖掘数据价值，我们构建了数据采集与数字孪生分析平台，整合BI工具，支撑精准决策。这一系列系统并非孤立运行，而是通过统一的低代码开发平台和数据分析体系相互关联、数据互通。实施中的核心挑战在于多源异构数据的标准化与融合，我们通过建立统一的数据接入规范和在平台层构建数据中台能力予以解决。运作机制：所有系统产生的数据均汇入统一的分析平台，形成管理报表和预警信息。沉淀了宝贵的数字资产：形成了覆盖生产、设备、质量的实时数据库、包含数百个案例的企业知识库以及可复用的低代码应用组件库。

云计算

2026-02-02

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“数据驱动酿造数字化的设备全生命周期管理体系为核心，旨在通过信息化手段实现设备管理从传统粗放模式向精细化、可视化、协同化方向的跨越，全面提升设备综合效率（OEE），支撑生产稳定运行，并为后续智能制造创新应用提供可扩展的数据基础与系统平台，提升业务协同效率与响应速度；关键设备状态实时监测与预警：通过集成实时数据与报警机制，降低非计划停机时间，提高设备可用率；备件科学管理：实现备件需求预测、库存优化与全流程跟踪，降低库存资金占用，提升供应链响应能力；数据驱动决策：通过可视化看板展示设备OEE、故障率、MTTR（平均修复时间）等关键指标，支持管理层进行精准分析与管理优化；系统可扩展架构设计：采用平台化、模块化设计，为预测性维护、智能诊断等高阶应用预留接口与数据基础，为设备管理策略优化提供实时数据支持。

其他

2026-02-02

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

平台层是系统的核心处理中心，其中的数据平台会对实时采集到的数据进行清洗、存储和管理，确保数据的准确性和可用性；模型中枢集中管理工厂的3D模型、物理模型与业务模型，为后续的仿真和分析提供模型支撑；仿真引擎则利用这些模型模拟工厂的运行情况，为数字孪生系统提供了丰富且实时的数据来源，是系统能够准确反映物理工厂状态的重要保障。在真实机器人运行过程中，其身上的传感器会采集相关数据，并通过OPCUA协议实时传回虚拟调试平台，驱动虚拟模型进行同步更新。 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AI驱动的预测性维护方面，项目利用Python搭建的LSTM模型持续接收关键数控机床主轴振动传感器采集的实时数据，该模型会将实时数据与历史故障数据库中的数据进行比对分析。

数字孪生

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2026-02-09

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