企业与上下游供 应商、客户协作紧密，但数字化程度参差不齐，传统订单模式导 致库存、产能信息无法实时共享，供应链响应慢、库存积压风险 高。缺乏数字化服务平台，难获取客户设备数据，无法提供远程 诊断等增值服务，影响客户满意度。五是数字化人才储备与培养 体系缺失。转型需精通技术原理和大数据、AI 等复合人才，但 市场稀缺，企业内部人才老化，现有人员对数字化工具掌握不足， 制约转型进程。 - 商及客户的数字化协同平台，实现订单、库存、产能等信息的实 时共享与业务高效协同，提升供应链响应速度，能有效降低库存 积压风险。同时，通过数字化服务平台，获取客户设备运行数据， - 5 - 提供预测性维护、远程诊断等增值服务，是提升客户满意度与粘 性、拓展服务型制造新空间的新思路。 5.赋能数字化人才梯队建设与能力提升。推动建立和完善内 部数字化人才培养体系，通过工具应用培训、外部合作等方式， 培养一批既懂专业技术原理又掌握大数据、AI 时间、能耗成本生成最佳维修决策；物联网平台实时分析能效， 自动调节泵机频率匹配生产需求；AR 眼镜辅助维修人员识别故 障部件，并调取三维拆装指南。 典型案例：中国有色（沈阳）泵业有限公司物联网通讯、温震一 体检测、远程诊断系统 中国有色（沈阳）泵业有限公司成立于 2009 年，是中国有 色矿业集团下属中国有色金属建设股份有限公司的全资子公司， 是国内首台套隔膜泵设计制造者，也是中国大型隔膜泵专业研发 制造企业

电话、微信等多渠道，缺乏统一数据中台整合分析，难以精 准识别厨房小家电（如空气炸锅、榨汁机）与个护电器（如 吹风机、剃须刀）的高频故障类型；其三，服务模式创新不 足，仍依赖传统线下维修，未结合产品智能化趋势开发远程 诊断、IoT 设备预警等新型服务，难以满足年轻用户对即时 性、个性化售后体验的需求。 一级：客户反馈登记、维修任务分配等电子化记录。实 现客户反馈登记（如厨房小家电故障类型、个护电器使用问 题） 号快速追溯生产批次、物料来源，精准定位故障成因。 四级：搭建融合客户 APP、本地供应商协同端口的售后 平台。依托宁波小家电产业集群优势，搭建融合客户 APP、 本地供应商协同端口的售后平台，支持厨房小家电 IoT 设备 远程诊断（如空气炸锅传感器数据实时分析）、维修配件同 城极速调拨，实现客户、企业、供应商三方实时协作。 典型案例：宁波祈禧智能科技股份有限公司部署一体化售后 管理系统达成售后管理优化 案例背景：宁波祈禧智能科技股份有限公司作为慈溪小 能派工（基于宁波本地服务网点地理优化调度）；2. 开发 产品全生命周期二维码系统，关联区块链加密的生产数据 （如电水壶温控组件参数），支持客户扫码查询维修记录及 工程师移动端实时更新进度；3. 搭建 IoT 远程诊断平台， 通过电水壶传感器数据实时监测设备运行状态，对异常情况 主动预警并推送解决方案；4. 建立本地配件共享库，联合 慈溪周边供应商实现维修配件 4 小时同城调拨。 - 11 - 取得成效：售后响应时间从

； 三是故障案例未能形成企业知识库，解决方案散落在工程师个人 手中，同类问题反复出现，重复处理成本高。 应用场景： 一级：芯片数据自动分类采集与失效快速分析。企业可引入 RMA 系统及远程诊断工具，对客户退回芯片进行自动分类与数据 采集。通过 ATE 设备读取晶圆探针测试数据，快速识别失效批次， 辅助工程师在短时间内完成故障定位并启动更换流程，提升初始 响应效率。 - 14 - 65%， 常引发库存积压或短缺；二是跨部门信息协同效率低，沟通成 本高，影响整体运营效率；三是定制订单缺乏精细化管理，易 发生用料错误、错发漏发等问题；四是客诉处理与质量改进脱 节，平均故障诊断耗时 2 小时，缺乏闭环机制影响客户复购。 - 15 - 具体举措：企业基于云集数字化智能管理平台，构建端到 端业务在线协同体系：一是建立客户分组与订单模板机制，系 统自动匹配客户历史需求及工艺标准，实现定制订单精准管 系统实现半导体设备全维度状态监控与 OEE 分析。企业可集成设备管理平台或 MES 信息化管理系统，实现对 设备点检、巡检、保养等功能的统一管理，集中监控设备参数阈 值与实时运行状态，支持故障智能诊断与远程运维，并自动计算 设备综合效率（OEE），为管理决策提供数据支持。 四级：基于 AI+数字孪生实现半导体设备预测性维护与能效 优化。企业可运用 AI 驱动的设备健康预测模型，基于振动、温

法及时了解设备维保过程中发现的问题以及维保计划对设备性 能的影响，难以在产品设计中提前考虑设备的可维护性和可靠 性，可能导致产品在后续使用中出现维护困难或频繁故障的问 题。三是设备参数采集与故障预测诊断的局限性制约产品设计的 前瞻性。因此，矿山机械制造企业迫切需要借助数字化技术，实 现设备的实时监控、故障预测和维护优化。 一级：信息技术实现设备点检数据的电子化记录与台账管 理。通过人工巡检 情况调整维护频率，确保设备在最佳状态下运行。 三级：依托信息化系统实时采集矿山设备参数并进行故障预 测与诊断。基于信息化系统，对于矿山机械设备的运行过程中， — 28 — 液压系统、传动系统等关键部件的温度、压力和振动等参数进行 实时采集并上传到管理系统，系统基于这些数据分析设备状态， 进行故障预测与远程诊断。对于出现潜在故障的设备，系统能够 提前发出预警，帮助设备管理人员及时采取措施，避免突发性故

析，指导备件储备与服务改进。 在远程监控基础上，企业引入预测性维护和远程诊断技 术，提供更高价值的预防服务。通过对采集到的大量运行数据 进行分析（应用机器学习和专家规则），系统可以预测某部件 的潜在故障。例如，根据发动机振动和温度曲线变化，提前判 断轴承磨损趋势，建议用户更换。又如，应用拖拉机远程故障 诊断平台，可在线分析故障代码迅速锁定原因，让服务人员携 带对应零件上门维修，一次性解决问题。在三级场景下，中小 企业可以向客户提供主动巡检保养服务：定期生成机器健康报 告，提醒用户何时更换机油、滤清器，减少意外故障停机。这 不仅降低了客户维护成本，也为企业带来配件销售和延保的新 收益。 四级：基于设备运行数据，远程诊断并主动推送维护保养 建议 本阶段中，企业将售后服务与营销、研发深度融合，形成 闭环反馈。例如，建立一个“一站式农机服务云平台”，整合 设备远程监控、在线配件商城、维修工单管理、用户培训社区

的趋势。 一是深度数智化。精密仪器设备在生产及行业应用中深度 集成人工智能（AI）、物联网（IoT）等新兴技术。仪器从单 纯的数据检测工具，升级为具备数据存储、自主决策、远程控 制和智能诊断能力的系统。 二是应用多元化。精密仪器设备的下游应用不断拓展和深 化，应用需求增长主要来自半导体制造（如电子显微镜、质谱 仪）、生物医药（如基因测序、高端影像）和新能源（如电池 检测）等产业 三是针对检测依赖人工，过程质量失控率高，追溯体系不 完善导致合规成本攀升。数字化转型可形成质量追溯机制，有 效降低产品不良率和生产成本。 四是针对仪器安装调试周期长，现场维护成本高。数字化 转型可通过预防性运维及远程诊断降低售后维护成本，缩短安 装调试时间。 三、精密仪器设备行业中小企业数字化转型场景 精密仪器设备行业呈现仪器生产数智化、集群化，行业应 用多元化，产品定位高端化、国产化的发展趋势。为提升精密

。 通过传感器、PLC 实时采集关键设备运行参数。系统自动计算核 心设备（如注塑机，数控车间，加工中心，生产线）OEE（时间 利用率性能效率一次合格率）。基于实时数据结合知识库进行故 障初步诊断。维修历史数据与备件库存、采购系统联动。依据 OEE 分析驱动工艺优化。对核心设备进行全面的设备管理流程数 字化。 四级：实现预测性维护，设备能自感知健康状态并自主优化 - 22 - 能耗 工艺参数数据、历史维护记录、同类设备失效案例库，实现关键 设备的预测性维护。模型自动预警潜在故障并提供维护方案建议。 联动 MES、APS 动态调整排产避开维修期。远程专家系统支持复 杂故障在线诊断。基于 OEE 数据模型自动提出工艺参数微调建议 以最大化设备综合效率。 典型案例：华丽电器设备数智化全维管控实践 案例背景：华丽电器制造有限公司拥有下设电机、注塑、 压铸、冲压、喷塑、金工、齿轮、气缸八大生产车间的完整制造

模型，融合在线检测、工艺参数、原材料属性及环境 数据，预判如绝缘热延伸不合格等质量风险，并自动触发 MES 调整工艺参数。支持客户投诉的全链条数据根因定位， - 15 - 并可借助视觉识别技术自动诊断表面瑕疵，输出智能报告。 典型案例：越光电缆全链路质量闭环管理实现质量精准管控 案例背景：越光电缆产品品类超 50 个、规格达 6000 余 种，年产值超 10 亿元。企业面临质量数据手工记录误差大、 分析。通过 传感器和 PLC 实时采集关键设备数据（如电机电流、温度、 振动、液压压力、挤出机温压等），自动计算 VCV 交联线 - 17 - 等核心设备 OEE；结合振动频谱分析等知识库初步诊断故 障，维修历史与 ERP 备件库存、采购系统联动，支持备件及 时调配与排产优化。 四级：应用电缆设备预测性维护与智能优化。构建设备 预测性维护模型，融合实时运行数据、工艺参数、维护记录

味着企业通过数据分析不断优化维护策略：比如统计同型号设 备的故障模式和寿命周期，调整保养周期，做到既防患未然又 避免过度维护。结果是设备故障停机次数和维修费用都显著降 低。 四级：AI 诊断大型机组潜在故障因素，实现预测性智能运 维 在本级别企业实现了设备运维的智能化和设备性能的优 化。具体表现：构建设备数字孪生模型，将设备运行机理和实 时数据结合，由 AI 持续学习优化设备运行参数。例如某智慧工 厂为加热炉建立了数字孪生，实时模拟炉内温度场和燃烧效 率，通过 AI 算法动态调整燃烧控制，实现产量和能耗的最优平 衡。另一方面，企业搭建全厂设备的综合运维管理平台，融合 AR 远程运维、智能诊断等功能。维护人员佩戴 AR 眼镜巡检， — 27 — 可实时看到设备运行关键指标，出现异常时 AI 语音提示可能原 因和处理方案；如需专家支持，可线上远程协助。四级场景 下，设备管理达到了无人值守或少人值守的理想状态，大部分

和使用寿命。 三级：基于 EMS 的设备综合效率管控。企业可基于信息化系 - 31 - 统实现设备关键运行参数数据的实时采集、故障分析和远程诊断。 通过在设备上安装传感器和数据采集模块，企业能够实时获取设 备的运行数据，并利用数据分析技术进行故障诊断和预警。同时， 系统还能够根据设备的关键运行参数计算设备综合效率（OEE）， 为企业提供设备运行效率的量化指标，帮助企业识别设备运行中 的