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银华机械：建设5G智慧工厂，驱动全链路柔性制造

决策赋能层面创新应用AI智能体，融合自然语言处理、机器学习与大数据分析技术，打造“数智银华”一站式智能数据交互平台。平台整合全业务数据，将“人找数据”升级为“数据找人+智能对话”模式，为研发优化、员工学习、管理层决策提供全场景支持，同时探索5GRedCap+AI智能体融合应用 3）场景智能决策模式区别于行业AI单点应用现状，构建覆盖研发、生产、管理、学习全场景的AI智能体应用体系。 3）流程再造：优化全业务管理流程重构传统生产管理流程，建立数据驱动的动态排产机制，推行“5G+亮灯系统”智能化分拣模式，建立数据驱动快速响应决策机制。三是数据驱动决策能力，通过“数智银华”小程序将生产数据转化为决策依据，实现研发优化、生产调度、运营管理的全流程智能决策，摆脱对人工经验的依赖。

来源：e-works

2026-02-02

未来趋势：为何DCS、PLC及SCADA的数据要整合到一个统一平台上？

数据为生产运营提供了宝贵的反馈信息，帮助决策者精准判断需要调整的工艺参数或管理策略，从而确保生产线始终处于最佳运行状态，同时实现预期的商业目标。随着传感器网络和智能设备的广泛应用，源自生产制造设备的数据日益丰富。在数据采集系统持续升级、过程控制系统覆盖率不断提升的背景下，数据的体量与类型均呈现爆发式增长。增强的可视化界面：DCS系统配备先进的人机界面（HMI）工具，支持工艺过程的精细可视化呈现、趋势分析及报警管理功能，可显著提升运行人员的工作效率与决策水平。尽管可通过接口与连接器跨多个异构平台获取实时数据，但统一的数据平台能进一步简化数据采集、分析与可视化过程，显著提升决策效率。制造企业领导者可依托这些详实准确的数据来制定战略决策，推动卓越运营与业务增长。总体而言，将实时系统数据融入核心业务环节，有助于构建更具韧性与敏捷性的持续改进文化，最终实现运营效率的全面提升。

来源：控制工程中文版

2026-04-08

杨森林中顺洁柔纸业股份有限公司CIO

核心业绩包括：主导“基于决策AI的线下生意增长方案”，实现线下业务增长67%，2025年利润三位数增长；搭建企业统一数据底座，整合内外部10+类数据资源，支撑全链路数据驱动决策；四、近2年在企业主要推进的智能制造项目基于决策AI的线下生意增长方案1.项目规划针对快消行业线下网点闭店率高、选品失误率高、资源投放精准度不足、决策依赖经验等痛点，规划以“AI重构人货场&rdquo ;为核心，构建“洁柔决策AI智能体集群”，聚焦“精准选店、智能选品、精准选人”三大模块，实现线下业务从“经验驱动”到“ 转型价值：构建起可自学习、自优化的智能决策体系，打破系统割裂局面，实现线下决策全链路数字化，为行业提供了“F2B2B2C”数字化平台与“数据驱动精准分销” 图2四维特征解构+多模型融合体系五、个人在智能制造工作中的体会制造业数字化转型的核心是“业务价值优先”，一切技术投入都应落地到利润增长、效率提升或成本降低，脱离业务的数字化就是&

优秀CIO参评内容

来源：e-works

2026-02-02

中船镇柴：推进智能制造，数据驱动高效脉动式生产

智能制造方面：通过制造BOM赋码、生产计划数字平台、采购齐套可视化、辅助排程决策支持、仓储节拍集配五个方面，实现节拍化的数据驱动、结构化的决策支撑，实现脉动式的数字高效赋能生产。）提供对应的企业决策BI数据，帮助企业提升经济效益，推动日常业务决策由传统的依赖经验和直觉，转变为依托数据和分析的科学决策。数据驱动决策：通过高度可视化的数据展示和深入的分析工具，助力高层基于数据做决策，优化资源配置，驱动企业绩效增长。以智能制造设备为排程维度，结合加工制造的生产任务、定额工时、实动工时、工艺工序、设备班组、生产日历、完工确认结果等要素进行辅助排程运算，并展示运算结果，同时对运算结果进行便捷拖拽调整和超时提醒，对制造执行与管控提供强大的决策支持根据台位档案对底表进行排产，用于辅助生产部门实际排产决策。为各级管理人员提供业务数据的决策支撑。生产计划管控效率提升25%。

来源：e-works

2026-02-02

DeltaVAI：赋能自主运营新范式

1AI的定义人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是让机器模拟人类智能（如学习、决策）的技术。机器学习是实现AI的主流方法，使机器能通过数据自学规律。由多个小型AI构成的系统可覆盖生成式工程设计、组态、分析与决策等环节，释放人力以专注于更高价值工作。3DeltaVAI的历史DeltaVAI的发展源于数十年的技术演进。 4DeltaVAI赋能自主运营赋能资产管理通过预测性维护预警故障，利用机器学习进行智能诊断，实现自主优化持续提升效率、降低成本。赋能过程控制及优化借助DeltaVInSight等工具实现回路动态调优；运用MPC与深度学习进行多变量协同优化；通过AspenGDOT等实现全流程自主决策与价值链的全局优化。赋能自主运营体系通过工业软件与AI深度融合，构建具备自感知、自决策与自优化能力的闭环系统，覆盖从设备健康预测、生产动态优化到企业调度的全链路，推动企业迈向安全、高效、可持续的智能运营。

来源：艾默生自动化解决方案

2026-01-27

彭先涛浙江恒逸集团有限公司CIO

他的工作以坚实的自动化与信息化为基础，以创新的“单锭数据流”理念为核心，以统一的工业互联网平台为架构，成功推动了覆盖物流、生产、质检、决策的全链条智能化项目。开发上层智能应用（如工艺优化、预测性维护、智能调度），最终服务于智慧化决策，是数字化转型的“中枢系统”。 5.整体智能工厂/数字化工厂建设作为总括性工程，将上述自动化设备、数据平台、AI应用进行系统化集成，打造实时感知、动态优化、自主决策的制造环境。决策：“恒逸大脑”提供全面数据视图，支持科学决策。只有夯实了自动化和信息化的基础，保证了源头数据的质量，后续的数据分析和智能决策才能真正服务于生产，形成有效的反馈闭环，否则就是“基于错误数据的精准决策”，后果不堪设想。

优秀CIO参评内容

来源：e-works

2026-02-02

邓建国扬州扬杰电子科技股份有限公司CIO

图9QMS系统整体提升7.数据决策平台系统应用背景与业务领域介绍：面对半导体功率器件行业对数据驱动决策的迫切需求，以及传统管理中数据分散、报表滞后、分析低效等核心痛点，公司构建了相辅相成的数字可视化平台其核心价值在于显著提升数据透明度与业务洞察效率，赋能高效、精准的日常运营决策与问题快速响应，并促进跨部门协同与闭环管理。BI数据分析平台（基于帆软BI）：该平台则侧重于深度分析与智能洞察。共同构建了从“数据资产→分析应用→可视化呈现→决策价值”的闭环，彻底解决了数据孤岛、报表滞后、分析低效、口径不一等问题，驱动企业管理决策效率、运营透明度、洞察深度及协同能力实现全面跃升，正式迈入数据智能决策新阶段。 1、‌MES系统的深度应用‌，智能MES需实现“数据-分析-决策”闭环。

优秀CIO参评内容

来源：e-works

2026-02-02

临工重机：多技术融合打造新能源矿山成套设备标杆工厂

图1临工重机股份有限公司二、企业在智能制造方面的现状临工重机高度重视信息化基础建设，已全面部署并深度应用涵盖研发、生产、供应链、销售、管理、决策等核心领域的多元化信息系统矩阵，具体包括PLM（产品生命周期管理系统；智能供应链场景整合SCM、TMS、WMS等系统，实现供应商管理、需求预测、物流运输与库存管控的智能协同；智能决策场景依托BI（商业智能系统）整合全链路数据，生成多维度分析报告，为战略规划提供精准数据支撑；核心竞争力方面，企业市场响应速度、产品定制化交付能力显著增强，客户满意度与品牌影响力持续提升；管理层面，推动企业从传统经验型管理向数字化精准管理转型，决策科学性与业务流程标准化水平大幅提升，为企业持续深化智能制造升级奠定了坚实基础信息集成实现：打通了研发、生产、销售、服务各环节数据壁垒，实现了数据流转一体化，为管理决策提供了全面、准确的数据支撑，管理层通过可视化大屏实时掌握生产、质量、能耗、物流状态，管理决策智能化水平显著提升。临工重机数字化工厂项目通过自动化、信息化、智能化深度融合，实现了生产效率提升、质量改善、成本降低、交付能力增强等显性效益，同时在市场竞争力、客户满意度、组织协作、数据驱动决策等方面形成了显著的隐形价值。

2026-02-02

林义腾厦门银华机械有限公司CIO

决策赋能层面，创新应用AI智能体，融合自然语言处理、机器学习与大数据分析技术，打造“数智银华”一站式智能数据交互平台。平台整合全业务数据，将“人找数据”升级为“数据找人+智能对话”模式，为研发优化、员工学习、管理层决策提供全场景支持，同时探索5GRedCap+AI智能体融合应用图8手持PDA货架亮灯系统密封库图9货架亮灯系统实际效果为破解传统生产数据查询效率低、人工分析滞后、决策响应慢等痛点，创新推出“数智银华AI+生产数据智能分析”。（3）场景智能决策模式区别于行业AI单点应用现状，构建覆盖研发、生产、管理、学习全场景的AI智能体应用体系。（3）流程再造：优化全业务管理流程重构传统生产管理流程，建立数据驱动的动态排产机制，推行“5G+亮灯系统”智能化分拣模式，建立数据驱动快速响应决策机制。

优秀CIO参评内容

来源：e-works

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。数字化应用深度渗透生产全流程，进一步打通数据壁垒，让生产运营更高效、决策更精准，持续强化在整车冲压行业的市场竞争力。，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，未能充分转化为自动化决策支撑 2.项目实施与应用情况详细介绍（1）项目规划本次冲压智联项目深化改造聚焦四大核心方向：完成剩余设备数字化改造，开发设备故障AI智能诊断模块与预测性维护智能体，实现设备全周期智能管控；迭代开发移动端智造助手 “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。

来源：e-works

2026-02-02

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