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前沿技术融合下PLM系统驱动企业研发过程数字化升级

引言随着市场经济的不断延伸与信息技术的深入应用，当前制造业正处于数字化转型的关键攻坚期，研发与项目管理作为企业创新与运营的核心环节，面临着前所未有的挑战与变革需求。企业通过PLM系统对接CRM系统数据源，构建需求数据自动采集与分析体系。 CRM系统数据同步：PLM系统与企业客户关系管理系统对接，自动采集客户投诉、维修记录、服务咨询等数据，年度累计采集数据量达120万条。 2.2物联网设备运行数据目前具有自适应环境调节的智能空调已搭载物联网模块，能够实时采集产品运行数据（如压缩机转速、能耗、环境温度、故障代码），这些数据通过边缘计算预处理后同步至PLM系统产品运行参数数据库

PDM/PLM

来源：e-works

2026-03-17

技术重构制造生态，慕思打造家居智能制造新标杆

6.3）采用的技术方案1.采用RFID射频识别和二维码技术，记录产品的生产批次、生产日期、供应商信息等重要数据，实现对产品的唯一标识和跟踪；2.建立数据采集系统，通过自动化设备、传感器、扫描枪等手段，采集与产品质量相关的数据将采集到的数据存储在数据库中，以便后续的追溯和分析；3.利用数据分析和挖掘技术，对采集到的数据进行处理和分析。 7.3）采用的技术方案视觉检测技术，包括高清工业相机、图像采集与处理系统；数据分析和挖掘技术，对采集到的数据进行处理和分析。识别技术上，通过RFID标签和条码为物料赋予唯一标识，在原材料入库、生产工序、成品仓储及出库环节，经读写设备自动采集标识信息并上传至WMS，形成贯穿全链条的追溯数据链，可快速回溯物料来源、生产过程及流转记录识别与数据层依托RFID和条码为物料赋唯一标识，经读写设备采集信息并关联至系统，结合数据分析技术预判物料消耗速度，实现供需匹配预警。

其他

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2026-02-02

晨光生物：以数据智能为核心驱动力，打造智能工厂

公司重视智能制造人才培养，建立有自动化小组、信息化小组、在线检测小组等适配于植物提取物的专业人才队伍。具体表现为：生产数据采集依赖人工，实时性与准确性不足、各信息系统独立运行，形成“数据孤岛”、工艺优化与质量控制依赖经验，缺乏数据驱动决策。项目围绕公司核心产品——植物提取物开展创新，实现产品研发过程的多专业高效协同，让产品生产作业及生产管理过程全流程数据自动化采集率达到80%以上；在线测控技术平台完成从0到1的搭建以及从 3Lims系统图4MES系统图5SCADA和DCS系统图6ERP系统（2）智能车间改造，装备升级和重点技术引进开发设备互联：对提取、分离、浓缩、干燥等关键设备加装物联网传感器与智能仪表，通过SCADA实时采集温度难点二：老旧设备改造难度大，通信协议多样，数据采集点众多且标准不一。解决：采用工业网关与协议转换器，构建兼容多种协议的设备联网方案。难点三：跨系统集成涉及多部门协同，流程变革阻力大。

其他

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2026-02-02

魏先冬苏州裕同印刷有限公司CIO

图5数字化工厂成功在裕同科技等企业主导EHR、SCM、PLM、SAPERP、APS、MES、OA、工单利润、数据采集、品质管理系统、WMS智能仓库系统、员工自助平台，管理驾驶舱等信息化系统规划、研发和落地以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指导生产作业以PMC为指挥中心，将企业内部资源整合，系统自动生成每天计划，与MES集成，实时监控生产作业动态信息、作业工序信息，数据实时采集、透明化、提升计划员工作效率、整合优化计划员与跟单员岗位工作。工厂以智能制造为核心，整个生产、过程管理以自动化与信息化驱动实现数据实时采集、分析达到实时成本分析管理；以经营管理为利润中心时实时分析经营能力；以移动端平台打通所有业务流程，实现流程标准化、信息化、移动化审核图10智能工厂减少人力图11智能物流建设图12立体仓库图13智能仓储图14智能物流导入图15数字园区从底层数字化设备控制通过设备互联互通实现自动化+信息化与设备联网采集与设备进行互通，应用层是将工厂各业务模块的信息化系统集成

优秀CIO参评内容

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2026-01-31

2026安徽标杆智能工厂考察之旅

蔚来聚焦智能制造核心方向，通过自研技术实现了从数据采集到决策执行的闭环。聆听讲解长虹美菱工业互联网大数据中心，依托自主搭建的“菱云”工业互联网平台，打通了生产、供应链、质量、设备等全环节数据，实现订单进度、设备状态、能耗指标、质量数据等核心信息实时采集生产过程中，智能设备实时采集工艺参数、产品数据，实现质量问题实时预警、快速追溯，确保每一块显示面板都符合高品质标准。信息部副经理潘大海先生接待了考察团一行。数字化体系建设方面，芜湖协鑫已构建起覆盖生产管控、质量管控、供应链管理、客户关系、资金与合同管理等一体化业务系统，同步推进信息安全、终端合规、外部信息审计等合规体系建设，为数字化生产筑牢底座。

其他

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2026-03-19

江铃股份冲压厂：从连接到赋能，迈向冲压数智进化2.0

；质量端实现FTT、PPM等指标可视化，通过大数据分析建立质量预测模型；自动线设备端完成全流程联网，借助多类传感器与智能算法实现预防维护；物流端采用二维码技术实现出入库数据自动采集与库存可视化，布局产品自动入库但当前仍存在明显短板：一是设备改造虽全面推进，但部分生产数据采集不完整，难以实现生产全过程闭环监控；二是人工填报场景大量存在，部分数据依赖手动录入，效率低下且易产生误差；三是数字化赋能深度不足，海量采集数据仍需人工判读处理，打通系统壁垒构建统一数据中台，开发智能分析模块形成“采集—分析—决策—反馈”闭环，让数据充分赋能生产运营，全面升级工厂智能化水平。（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；最后，工作流设计：参数异常触发智能体分析→匹配知识库中故障模式→生成预警信息与维护建议→推送至设备管理员→维护完成后自动更新设备健康档案。

人工智能

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2026-02-02

伺服驱动与高精度运动控制：从矢量算法到总线同步的技术全景

具体过程为：采集三相电流经克拉克与帕克变换得到旋转坐标系下的直轴与交轴电流，与给定值比较后经PI调节器输出，再经反变换生成三相PWM驱动信号。矢量控制使永磁同步电机在全转速范围保持高转矩输出与高效率。

运动伺服

2026-08-11

PAC：“IT与OT融合”式控制器

PAC工作逻辑PAC遵循“信号采集-实时处理-指令输出-闭环优化”的工作逻辑，依托分层架构与核心技术实现全流程自动化控制，具体工作过程可拆解为四步。信号采集：感知现场设备状态PAC底层硬件通过现场总线，如Profinet、Ethernet/IP，连接传感器、编码器、仪表等现场设备，实时采集物理信号如温度、压力、转速、位置等。实时处理：多任务协同运算采集的数据传入中间层操作系统，RTOS或Windows+实时扩展，由系统进行任务调度与运算处理，核心依托两大能力：实时调度。全栈协议互通：原生兼容TSN、OPCUA等工业开放标准，打通现场设备→边缘控制→MES/ERP→云端的全链路数据流转，解决智能制造信息孤岛痛点，支撑横向设备协同与纵向层级贯通高可用安全加固：支持模块热插拔、双机冗余，虚拟化架构隔离控制域与信息域保障生产连续性；集成硬件级安全加密模块，构建工业控制全生命周期安全防护。

PLC/DCS

2026-02-13

万马股份“2+3+4”模式构筑全业务数字化转型底座

；（2）条码管理替代手工录入，仓库数据更加准确高效，极大提高了仓库及发货管理的精细化程度；（3）生产和物控数据可视化替代了手工信息检索，促进生产过程透明化；（4）关键生产设备物联数据采集、控制，可精准量化设备关键性能分析指标，形成量化的设备关键性能分析指标；实现了生产制造全过程的设备数据实时采集，装备设计、装配、调试、入库及售后服务的数字化、智能化管理，形成连续制造、集中管控、资源共享的数字化制造管理决策平台。图9成品入库检验任务4）仓储管理信息化：通过MES系统实施二维码管控，在进料检验、领料、生产及成品检验四大区建设智能物流与仓储：使用自动物料上下料装置及控制系统、在仓储与物料管理中使用条码技术实现物料数据的采集和追踪图13能源管理系统（5）大数据分析，助力企业决策1）数据互联互通：数据采集与监控系统与制造执行系统（MES）实现信息集成的技术方案：与生产自动化系统的集成，通过以太网连接到生产系统自身组建的工业局域网内在公司营业收入持续提升的情况下，公司各部门通过借助各信息系统工具提升工作效率，实现人数保持不变或减少，工作方式亦从手工操作、纸质记录、经验判断转变为线上系统录入、自动采集、电子台账管理、数据归类分析决策等

工业互联网

2026-02-02

黄颖杰科莱恩化工科技（上海）有限公司CIO

图2科莱恩化工科技（上海）有限公司全球数字化及电仪自动化经理黄颖杰三、个人信息化从业经历及主要业绩企业自动化数字化平台及文化建设：主导建设全球数字化驾驶舱中心（DTC），整合项目管理、资源协调和知识共享功能该系统实现了配方管理自动化、生产过程可视化和数据标准化采集，为上层MES系统提供了可靠的实时数据源。 PIMS系统实现生产数据的实时采集、存储和分析，建立统一数据中台。通过标准化OPCDA/UA等数据接口，打通从现场设备到企业管理层的数据流通路径，消除信息孤岛。系统架构设计包括数据采集层、AI分析引擎层和应用交互层三个核心模块。通过与现有PIMS、DCS、MES等系统无缝集成，实现生产数据的定向采集和智能分析。 2.项目实施实施阶段首先定向采集所需的数据，整合批次执行数据、能源消耗数据、工艺参数和质量指标等多维度信息。开发AI分析引擎，运用机器学习算法建立智能基因识别模型，自动诊断生产异常和效率瓶颈。

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2026-01-31

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