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法奥×Ultra依托AI+Cobot构建自主分拣智能产线新体系

UltraLogistics：北美综合供应链标杆Ultra是由曾在openAI工作且具有丰富大模型技术团队出来组建的专注于机器人智能大脑研发的北美科技企业。 Ultra研发的自主化分拣系统依托法奥FR系列通用开放架构，完成端到端自动化升级，全系机型统一搭载标准化开放末端接口，各类夹爪、工装工具可快速拆装替换，兼容行业主流执行配件；Ultra在FR30机型基础上集成人形双臂操作单元

工业机器人

来源：法奥机器人

2026-07-14

魏先冬苏州裕同印刷有限公司CIO

以MES系统为集成纽带打通工厂、供应链、客户、员工的系统平台，实现生产自动报工、数据自动采集、计划表信息自动推送到机台在线申请服务，生产领料、生产辅料配送、刀模、样稿，防错及追溯，电子作业指导SOP指导生产作业图6MES核心功能模块●精益拉动通过对MES系统与供应链管理系统集成，生产辅料、纸板、坑板实施JIT物料配送服务、机台录入工单生成领料信息传递到供应商管理平台，由供应商直接将物料配送到机台，取消领料、搬运节约时间图7产品损益管理2.裕＋协同●供应链管理系统是打造高效率的供应链协同系统，是让采购高效，透明、协同、智能地运转把供应链资源进行整合，是工厂与供应商信息集成的平台，以订单为枢纽，实现生产过程透视、信息高效传递主要功能：采购订单管理、订单分配、在线询价、比价、成本分析、JIT管理、VMI管理、自助化送货、来料标签、质量管理、订单交付监控、自动对账、自动付款，供应链系统与OA集成实现业务流程移动端审核。目前已基本搭建成以CRM为中心开拓市场，建立标准化与信息化的营销管理体系，以报价系统为支持平台快速响应客户需求，以智慧中心管控整体客户订单交付过程管理，以集成供应链管理为纽带打通客户与工厂端到端信息共享集成

优秀CIO参评内容

来源：e-works

2026-01-31

2026增材制造技术演进与产业观察

在增减材复合制造方面，以DMGMORI、Mazak为代表的厂商推出了集成激光DED头与5轴CNC的混合机床，实现了增材成形与减材精加工的一站式作业，极大缩短了模具、涡轮盘等高价值零件的交付周期。领域，OptomecLENS系列具备原位成分梯度制造能力；MX3D的MetalXLWAAM工作流已在桥梁与工业结构件中得到验证；DMGMORI、Mazak等厂商推出混合机床，将激光DED头与5轴CNC集成 4、供应链韧性与制造服务化兴起。在全球供应链波动背景下，增材制造凭借按需生产特性，推动制造业向集中式规模化生产与分布式云制造转型。一是超级工厂模式崛起。以速加网、Protolabs为代表的平台践行制造即服务，整合全球分散产能打破地理限制，为中小企业提供高柔性、低门槛的按需生产通道，有效提升了供应链韧性。展望未来，随着AI算法融入设计生产质控全链条、专用材料体系持续突破，以及从材料到终端零件的全流程自动化闭环逐步打通，增材制造将从工业生产的补充者，演变为定义下一代产品形态与供应链格局的关键力量。

2026-08-08

厦门ABB：基于大数据的全过程全要素的卓越智能工厂建设

，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、产品远程运维、数据可视化展示，取得良好效果，如研发周期缩短22.6%、生产效率提升20.8%、订单完成周期缩短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集成化智能解决方案：整合PLM、SAP、MES等系统，实现数据与操作的无缝连接，优化决策制定和生产管理。供应链优化与智能物流：利用算法和大数据分析优化供应链管理和物流配送，提升供应链效率和适应性。通过供应链计划协同管理平台，实现了采购、生产和配送计划的协同编制与同步更新，优化了库存管理。库存资金的使用效率更高，降低了库存成本，提高了资金流动性。订单准时交付率提升8.2%。

2026-02-02

APS如何赋能高效生产

、艾比森光电股份有限公司供应链计划负责人王金波、上海数策软件股份有限公司首席执行官张椿琳一、AI与APS如何深度融合黄培博士：AI如何与APS系统有效融合，AI用于排产优化的技术逻辑如何，目前融合应用的实践效果如何最终，希望将AI的能力扩展到整个供应链，实现从需求到交付的全链条智能协同。例如，企业需求计划的责任主体（销售、供应链或其他部门）界定，就属于组织架构变革的范畴，企业需在系统落地前梳理清楚此类核心问题。唐建兵：当前制造企业普遍拥有多个供应链相关系统（ERP、MES、WMS、CRM、SRM等），此类系统以事务管理为主，因此需先完善事务管理，再以APS计划数据为核心实现系统串联。以华为为例，其SOP计划由一级计委（游离于供应链之外的上层组织）负责，实现全局统领，保障体系高效协同，若将SOP计划交由局部环节负责，即便数据连通，也难以实现真正的协同。

来源：e-works

2026-05-09

江铃改装：小批量定制模式下的数字化建设实践

在供应链层面，构建生产供应保障与协同平台。依托鼎捷SCM系统及自有供应商协同平台，建立系统化的物料需求跟踪机制与供应协同体系，保障物料齐套供应。围绕研发设计协同、供应链保障、智能计划排程、制造执行透明、物料精准配送及价值链生态协同六大关键环节，公司以ERP系统为数据枢纽，基于工业云平台实现人、机、料、法、环的全面融合。（4）ERP系统：包括财务、采购销售、库存生产及供应链协同模块，支持集团统筹与多系统集成，覆盖了订单履约、成本核算及资源调度全流程，实现了数据贯通与高效管控，支撑了公司的数字化运营。 PLM系统作为业务数据源头，T100财务模块与供应链、生产模块深度集成。（5）SCM系统：涵盖供应商管理、订单协同、寻源招标及物流对账模块，覆盖采购全流程，与ERP无缝集成，实现了供应商协同、物料追溯与账务自动化，提升了采购效率与供应链响应速度。

来源：e-works

2026-02-02

宋超杭州极电电子科技有限公司CIO

公司现有员工650人，构建了覆盖研发、制造、供应链的复合型人才矩阵。在供应链协同与数据治理方面，宋超通过WMS系统与SAP集成，实现了委外业务直发收料自动化及供应商出货报告在线存档，显著减少了线下沟通环节。运营效率上，MES系统与自动化物流设备的深度集成构建了产线物料拉动管理体系，仓储容器通过IT指令实现智能调度，而委外业务与SAP系统的直连进一步缩短了供应链响应周期。例如，在BMS和老化产线中，实时数据采集与设备管理平台（EAM）联动实现故障预警和智能运维，大幅减少停机时间，知识图谱和人工智能的应用让产品全生命周期管理成为可能，打破供应链到客户关系管理（CRM）的信息孤岛例如，供应链节点数据形成的产品知识图谱，支撑智能决策和研发优化。他体会到未来工厂核心是“全生态链”协同，数据驱动覆盖研发、生产到服务各环节。

优秀CIO参评内容

来源：e-works

2026-02-02

汪秋果厦门ABB低压电器设备有限公司CIO

长期聚焦系统开发集成、数字化项目管理、企业数字化转型落地、智能制造战略规划、数智团队人才和文化建设等核心工作，结合国家标准和行业内先进智能制造理念和前沿技术，主导完成多轮数字化转型项目，涵盖系统搭建、系统和智能设备集成全过程供应链协同和绿色制造运用大数据、算法模型、云计算技术，部署供应商管理系统，实现全链条数字化管控，成本控制和全球供应链的共享，提高了供应链的透明度和响应速度。基于低压电器行业产品高质量、绿色化、智能化和高端化的发展需求，围绕产品设计、生产制造、供应链协同、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，已打造一系列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，实现跨系统的网络化协同设计、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、产品远程运维、数据可视化展示，推动高质量发展并取得良好效果：研发周期缩短22.6% 四、近2年在企业主要推进的智能制造项目公司从智能化、数字化、可持续发展3个方向，在供应链、智能化、数字化、智能制造能力发展、信息安全、基础设施升级等6个维度来规划和持续开展智能制造总体项目建设，确定资源投入

优秀CIO参评内容

2026-02-02

易事特：BI+QMS双平台落地，赋能经营与品质多维提效

供应链协同场景：SRM系统与供应商的紧密协作，实现了供应链的信息共享与协同运作。供应商可以实时获取订单信息、交货计划与库存情况，及时安排生产与发货，提高了供应链的响应速度与灵活性。供应链质量协同：供应商质量数据、动态可视化，实时在线发现、纠正并预防问题，实现供应链的深度协同。供应商制程动态实时掌控，从滞后管理转变为前置管理，有力保障供应链质量的可靠性、敏捷性和韧性。（2）项目实施总体框架易事特QMS项目分两阶段实施：一阶段聚焦生产质量+供应链质量+持续改进+核心业务系统集成，实现对产品生产过程、供应商供货质量、质量问题闭环等过程可控、可管、可追溯。 2）提升供应商合格率打造数字化的供应链质量协同：通过可视化供应链协同平台，直观展示核心供应商实时产品质量状态、合规状态，缺陷处理情况及问题协同。效率提升：实现供应链质量协同，供应商制程动态实时掌控，从滞后管理转变为前置管理，来料检验效率提升，供应链响应速度加快。端到端过程质量管理，异常处理效率提升，生产交付周期缩短。

来源：e-works

2026-02-02

AI与MES集成——正在彻底改变制造企业的运营方式

1通过数据分析优化运营在自动化程度不断提高、智能设备与智能工厂广泛应用的背景下，依托有价值的数据，整条供应链的制造效率得以显著提升。通过利用这些数据，公司可以实时监控其运营的各个方面——从机器性能到供应链物流。这些实时数据提供了对瓶颈、低效率和潜在故障的即时洞察，允许快速调整以保持最佳性能。这些报告是通过能够无缝集成到可编程逻辑控制器（PLC）、监控与数据采集（SCADA）和历史系统中的第三方软件创建的。随着行业不断朝着更高的效率迈进，AI与MES的集成正在彻底改变制造商的运营方式，带来前所未有的自动化、预测分析和决策水平。根据麦肯锡的一份报告，该技术预计将开启运营效率的新时代：仅在制造业和供应链中，它就可能将成本降低多达5000亿美元。

来源：控制工程中文版

2026-02-28

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