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罗吉铭桂林优利特医疗电子有限公司CIO

公司IVD业务板块主要产品涵盖尿液分析系列、血细胞分析系列、生化分析系列、即时检验(POCT)诊断产品、免疫诊断与基因诊断、基层医疗信息化整体解决方案、动物产品、综合检验产品八大系列产品。图2罗吉铭三、个人信息化从业经历及主要业绩入职以来，深耕于信息化与智能制造领域，致力于推动企业数字化转型与智能化升级。作为物联网中心总监，主导了多项关键项目，取得了显著成果。积极推动企业贯标工作，成功获得数字化转型贯标星级评估证书，彰显了企业在信息化与智能制造领域的领先地位。业务贯通：打破信息孤岛需建立端到端业务框架，通过梳理价值流重构业务能力。在5G工业互联网项目中，我们采用IE+IT融合方法，将设备OEE提升至72%，库存周转率提高35%。未来将持续深化新一代信息技术与制造场景的融合创新，为推进智能制造贡献更多力量。

优秀CIO参评内容

2026-02-02

中信重工：多源数据汇集融合应用，打造高端矿山装备智能工厂

作为传统离散型重型装备制造企业，近年来,中信重工积极利用新一代信息技术，以智能制造为基础，发挥中信重工的“硬科技”实力，打造智能制造产业新动能，探索建设离散型重型装备智能制造新模式近几年，公司贯彻落实中信集团数字化转型战略，抢抓制造业数字化、智能化发展机遇，以中信重工“基于数据驱动的矿山装备智能工厂”建设为抓手，利用5G、工业互联网、大数据等新一代信息技术及人工智能技术中信重工作为全国首批“数字领航”企业，拥有多年来数字化转型项目实施经验，依托六十余年积淀的高端重型装备设计、工艺、制造能力，结合信息技术，建设了赋能智能制造的五大信息平台和大数据中心，突破一些离散型智能制造的关键技术和“卡脖子”环节，开发了一些具有自主知识产权的信息技术产品、信息系统和数字化应用平台，提升了产品设计、工艺、制造、检测、服务等全生命周期各环节的数字化同时，通过项目建设，先后培养了河南省智能制造专家3名，智能制造专业相关的高级工程师16名，专业信息技术人才队伍数量由原来的28人增加至86人，打造了一支离散型智能制造复合型人才队伍。

MES/MOM

2026-02-02

徐翔大全集团有限公司董事长

在技术创新方面，大全集团构建覆盖基础研究、技术开发和工程应用的三级科研体系，将人工智能应用于智能设计、工艺优化、质量检测和预测性运维等关键环节，围绕氢能、储能、电力电子等前沿领域攻关核心技术，主导制定多项国家及行业标准凭借突出的技术实力与智能化成效，大全集团荣获国家技术发明奖、国家科技进步奖及国家智能制造示范工厂等多项荣誉，树立了中国制造高质量发展的标杆形象。他长期深耕电气装备领域，深刻洞察中国制造业发展与产业升级，系统推进企业智能制造、数字化转型及高质量发展，是新一代信息技术与制造业融合应用的杰出推动者。他始终坚持党建引领，注重质量、品牌与人才培养，推动技术进步、绿色发展与产业协同。同时，高度重视工业信息安全，在省级攻防实战演练中获评“优秀防守企业”并排名第一，为智能制造的持续深化提供了坚实保障。

优秀CIO参评内容

来源：e-works

2026-02-02

宋超杭州极电电子科技有限公司CIO

凭借卓越贡献，他荣膺浙江省信息化促进会年度数智领军人物及数字长三角共建联盟优秀CIO称号。图2杭州极电电子科技有限公司数字化部IT运营负责人宋超三、个人信息化从业经历及主要业绩在信息化系统建设与运维方面，宋超主导了MES系统的深化应用与二期升级，完成了6条SMT产线与12条DIP产线的数字化集成此外，他主持制定了容器编码、工艺参数等数据标准，消除信息孤岛，为集团内子公司的技术复用提供基础。在技术规划与创新方面，宋超采用微服务架构搭建了弹性工业互联网平台，支持未来18条产线的快速接入，降低了集团整体信息化成本40%；与中国联通、新华三等合作伙伴积极探索“5G+工业互联网&rdquo 2、项目成功的关键在于新一代信息技术的深度融合。以Geega工业互联网平台为底座，项目整合5G、机器视觉、数字孪生等技术构建覆盖全厂的数据互联体系。

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来源：e-works

2026-02-02

中威新能源：基于MES深度融合的端到端数字化管控实践

图1中威新能源（成都）有限公司二、企业在智能制造方面的现状公司已从单点信息化应用阶段，迈向以数据驱动为核心、覆盖全价值链的智能制造深化阶段，正稳步实现数据可视、过程可控、决策智能的数字化企业目标。本次重点围绕车间制造MES，核心技术底座采用层次化信息系统架构。通过构建切片数字化工厂项目，全面应用智能制造与IT技术，实现企业在技术、认知、思维方式及经营模式上的全面数字化转型。利用先进制造技术，通过现有系统评估、需求调研、场景构建及软硬件迭代，构建具有光伏特色的先进制造体系及柔性化智能生产数字化MES平台，以适应未来光伏行业新一代数字化车间运营管理要求。 3.效益分析围绕构建新一代数字化平台，公司确立了“3+1”核心目标：设备全在线可管控，实现设备全在线、数据全采集及设备可控制；制程过程全追溯，实现追溯维度全覆盖、核心原辅料管控全覆盖

其他

来源：e-works

2026-02-02

蓝沃AI开源发布行业首个非标机加工工艺大模型“沃土”LevelField-1，工业AI从“数据智能”迈向“理解工业”

10万张图纸+36位老师傅，“沃土”如何炼成LevelField-1基于通义千问开源基座，拥有90亿参数，以上海精智16家工厂图纸库中的10万张工艺图纸及配套工艺信息完成微调训练与强化学习模型由蓝沃AI技术团队与36位从业20年以上的工艺工程师共同完成数据构建与结果校验，确保专业性与准确性。蓝沃AI是一家“工厂原生”的科技公司——不是带着AI技术去找场景，而是从真实车间里长出来的AI。公司依托自研AI算法、模型与机器视觉等前沿技术，构建新一代工业AI智能体平台，先后推出聚焦生产计划排产、生产工艺制定和生产现场报工、巡检等场景的3大工业AI智能体，致力于把人从繁琐的协调管理工作中解放出来

人工智能

2026-07-17

汪秋果厦门ABB低压电器设备有限公司CIO

图2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 3.人机协同作业（面向价值流的多维度智能协同作业）：ABB针对半成品生产进度不匹配、各工序孤岛式生产，缺乏协同作业的问题，通过IT和OT结合TSN技术，搭建信息基础设施，部署产线服务器配合高灵敏传感器和 PLC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

优秀CIO参评内容

2026-02-02

智能工厂建设如何从“卓越”走向“领航”？

这也要求管理者跳出单纯的技术视角，读懂政策标准的风向标，找准技术落地的发力点。在政策层面，《智能工厂梯度培育行动实施方案》提供了关键方法论。 2025智能制造典型场景参考指引（以产品研发环节为例）在技术层面，新一代技术正在加速改变智能工厂的技术底座。AI已渗透到智能工厂的多项业务场景，重构工厂的决策方式。与此同时，数字孪生技术构建起了智能工厂的数字镜像。通过物联网、机理模型与仿真分析，企业可在虚拟环境中完成产线布局优化、工艺参数调整、生产节拍平衡等工作，大幅缩短调试周期、降低试错成本。尽管政策、技术路径日益清晰，但大量企业在推进智能工厂建设时，仍面临共性问题：01缺乏顶层设计不少企业先上自动化线，再补信息化系统，导致后期数据打通难、业务流程割裂，形成了新的自动化孤岛和信息化孤岛。 04人才与组织能力滞后缺少既懂业务逻辑又懂数字化技术的复合型人才，导致系统上线后用不好、不会用，无法支撑持续的业务迭代。这也正是为什么，越来越多企业选择通过系统培训、标杆参访，来缩短摸索期，少走弯路。

其他

来源：e-works

2026-03-20

中国科学院院士丁汉：机器人化智能制造

未来通过信息技术的深度融合，无处不在的制造、智能与传感将在制造业涌现。第二个趋势，智能制造技术、机器人技术与信息技术不断深度融合，促使先进制造技术纷纷涌现，孕育着新的制造原理和概念，形成了创新源动力。第三个趋势，新一代信息技术与制造业深度融合，引发制造装备、系统与模式的重大变革，制造模式向人机共融、泛在制造，无人化制造等方向发展。共融机器人、人工智能大数据、人机交互技术等新一代信息技术与先进制造的深度融合，将突破智能制造系统的柔顺性和人机共融能力。第四个趋势，人工智能推动制造系统进化，新一代人工智能技术与先进制造技术的融合，促使智能制造在自决策、自学习、自进化方面形成新的热点。智能服务为核心的产业变革和形态变革，是新一代智能制造的主题。

工业机器人

来源：自动化博览

2025-05-27

GenesisAI发布新模型：机器人开始挑战西红柿炒鸡蛋

GenesisAI背后有一条更早的技术线索：Genesis仿真平台。 01采用人类操作数据训练模型按照GenesisAI的说法，这个模型面向的是机器人操作任务，输入包括语言、视觉、本体感知、触觉等多模态信息，输出的是机器人动作轨迹。而GenesisAI与舞肌共同设计了下一代手。简单说，下一代手要更像人。公开材料里，GenesisAI将这只下一代手称为GenesisHand1.0。 Figure最近展示的新一代手型也引发了不少讨论。相比GenesisAI这只看起来非常像人手的方案，Figure的手仍然更工程化、更笨重。这个过程会带来信息损失，也会让模型学习到很多不属于人类动作本身、而是机器人硬件限制带来的东西。这也是为什么「严肃的具身智能公司，最后都会重新遇到硬件」这个判断开始变得越来越有解释力。

工业机器人

来源：极客公园

2026-05-09

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