【企业网D1net 苏州】 8月16日，由知名IT门户企业网D1net、信众智(CIO智力输出及社交平台)和中国企业数字化联盟联合举办的2026制造业CIO巡回活动(江苏站)在苏州成功举办。

活动现场

本次活动以“AI 落地与 ROI”为主题，汇聚中天科技集团、远东股份、阿特斯阳光电力集团等江苏地区制造业企业 CIO、信息化负责人，以及 ManageEngine 卓豪、易立德、荣顺达等头部科技厂商专家，围绕 AI 落地痛点、数字化增效、研发创新、智能制造等核心议题分享一线实战案例与成熟解决方案。与会嘉宾达成的核心共识是：制造业 AI 成功的关键在于“一把手工程”与高质量数据资产，必须将 AI 从技术试点提升为驱动“少人化、高质量、高效率”的核心战略。沙龙以一线实践印证了 AI 落地制造业的价值与 ROI 路径，为江苏地区制造业数字化转型、迈向智能制造提供了可借鉴的范本。

企业网D1net CEO、中国企业数字化联盟秘书长 范脡

企业网D1net CEO、中国企业数字化联盟秘书长范脡在开场致辞中表示，AI 正给制造业带来“极度的兴奋与过度的焦虑”。他指出，焦虑主要源于三个方面：AI 技术演进速度超乎预期，其不确定性带来的冲击难以预估;AI 应用领域缺乏成熟参照，企业普遍面临试错与投入产出(ROI)压力;企业决策层对 IT 的关注‌达到前所未有的高度‌，但“概念认知与落地实践之间仍有不小的鸿沟”，AI 规划由谁主导、考核验收由谁评定、组织流程如何适配，一系列问题尚无标准答案。范脡强调，制造企业应从“+AI”迈向“AI+”，进行前瞻性布局;本次沙龙旨在通过一线实践案例与深度研讨，帮助与会者洞察行业进展、厘清落地路径，为制造业数字化转型提供有益借鉴。

中天科技集团 CIO 兼数字产业集团副总裁 时宗胜

中天科技集团 CIO 兼数字产业集团副总裁时宗胜分享了“AI+制造行动方案及应用”。作为深耕光电线缆领域的企业，中天科技将“AI+”确立为“一把手”工程，构建起“战略引领—中枢统筹—执行攻坚”的推进机制。

时宗胜介绍，中天科技“AI+制造”走“双轨并行”路线：对内以 AI 赋能生产制造，聚焦降本增效，目标是用人少、质量好、效率高;对外以 AI 升级产品，推动产品从“能用”走向“好用”，形成差异化竞争优势。他强调，AI+制造的长期价值不在于做出几个单点模型，而在于把现场数据、工艺知识与专家经验持续沉淀，形成跨产线、跨工厂、跨业务可复用的能力资产。

技术底座上，中天科技构建了“一平台、二核心、三层次、多应用”的天玑工业大模型平台，围绕算力、数据、算法三层布局，规划 2026 至 2028 年分阶段的数据集建设目标，让 AI 成为可管、可用、可复用的核心能力。

落地层面，中天科技已梳理 9 大类 50 小类应用场景，并在现场分享了设备故障分析、智能运维问答、拉丝断线预测等十余个典型场景。以基于振动信号的设备故障分析为例，故障检测率由 60% 提升至 98% 以上，维护成本降低超 15%;智能设备运维问答有效解答率超 85%，现场运维人力投入减少约 20%。

ManageEngine 卓豪高级解决方案顾问 陆文杰

ManageEngine 卓豪高级解决方案顾问陆文杰指出，企业IT服务正面临三重困境：管理层承受着业务连续性、成本控制与安全合规的多重压力，执行层深陷“救火式”故障排查与高沟通成本的内耗，业务层则抱怨“IT响应总是慢半拍”，三层诉求相互制约，容易形成难以破解的恶性循环。

陆文杰结合江苏地区客户实践，梳理了从终端到机房的运维升级路径。针对果链企业多操作系统混用的管理难题，卓豪以 MDM 与 ABM 方案对Mac 和 Windows 设备进行统一的补丁管理与外设控制，并通过远程批量装机大幅提升系统部署效率;针对景区购票系统卡顿却难以定位的问题，通过定时自动备份、配置基线与差异化对比，实现业务系统性能透视与代码问题定位，整改后大幅提升服务满意度;昆山新莱则借助卓豪 ADMP打通 HR系统 与AD，实现账号自动开通与异常行为审计。

在 AI 赋能层面，卓豪将大模型融入运维全流程：自适应阈值取代人工设定，告警根因分析加速定位故障源头，AI 降噪将数百条级联告警自动压缩、提炼为一段摘要，自然语言即可生成网络设备配置脚本、驱动对话式运维监控。陆文杰认为，AI 正推动 IT 运维从“被动救火”走向“主动防护”，标准化、自动化、智能化将是企业运维体系升级的必然方向。

易立德资深行业解决方案专家顾问 包建功

易立德资深行业解决方案专家顾问包建功表示：

1. 大模型人人可买，本体模型才是企业独占的 AI 资产;

2. 先让 AI 依附业务见效，再让业务重构于 AI 生长;

3. 从 UI 中心到 API 中心——PLM 下一代架构的分水岭;

4. FDE 造智能体，Coco 跑智能体：业务专家成为作者，组织经验成为资产;

5. 三个月变三周——不是优化流程，是重定义周期;

6. 单点提效是起点，跨智能体协同才是终局。

易立德提供两条清晰的落地路径：短期以“X+AI”模式在现有产品架构上嵌入插件与助手，复用对象、流程、权限、报表体系，让存量系统立刻变聪明;长期则以“AI+X”模式依托 AIP 平台与云原生底座，支持企业 IT 部门自主构建智能体应用，把 AI 能力真正沉淀为企业自己的资产。

为支撑不同角色，易立德构建了智能体的“生产—运行”双环境：FDE 智能体开发环境面向需求工程师、售前等创造类场景，将需求书、招标书转化为可执行产物;Coco 智能体运行环境承载成熟复用型 Agent，承接常规重复性协同任务——业务专家造智能体，组织经验规模化复制。

包建功强调，AI 落地的关键不在模型本身，而在“业务本体模型”：将产品、BOM、图纸、物料、工艺、流程等对象关系构建为机器可读的统一语义模型，推动企业从“UI 中心”走向“API 中心”，让智能体精准调用 MCP 工具与知识库。大模型人人可买，本体模型才是企业独占的 AI 资产。

落地成效已被验证：在某汽车企业早期 BOM/车型物料选配项目中，标准件库与历史规范库支撑模型学习，选配周期从 2.5—3 个月压缩至约 3 周;项目计划智能生成、需求智能查重、相似物料查重、工艺规程智能创建等场景均已落地。今天，易立德正推动这些场景从单点提效走向跨智能体协同——让研发体系的智能，从一个工具进化为一个有机整体。

荣顺达科技集团CEO 马永奎

荣顺达科技集团CEO马永奎判断，AI在企业端形成生产力仍需3‑5年，制造业AI落地的胜负手，在于能否把分散在MES、ERP等系统中的工业时序数据治理好。他指出，当前制造业普遍面临数据孤岛、实时性决策难、数据价值密度低、深度分析门槛高四大数据痛点。

荣顺达定位为AI时代领先的生态方案集成商，秉持“硬件为骨、软件为魂、场景为用、生态为翼”核心理念，为政企客户提供一站式数字化转型解决方案。

荣顺达全栈AI与私有云生态方案，以涛思时序数据库(TDengine)为核心引擎。在典型工业时序场景下，写入与查询性能较传统方案可提升10倍，存储成本最高降低90%;方案内置TDgpt时序智能引擎，为工业数据平台打造高并发、低成本、AI驱动的技术底座。

依托该技术底座，荣顺达方案在制造业落地实践中的业务价值可以归纳为四点：

一是降本增效，结合数据库高压缩与智能分级存储策略，综合存储成本最高可降低80‑90%;通过AI预测性维护与排程优化，带动设备OEE效率提升15%以上;

二是提升质量，基于黄金批次大数据分析与AI质量模型，某汽车零部件厂落地后，产品不良率从4.2%降至1.1%，降幅超73%;

三是驱动创新，业务决策响应由传统T+1日报表模式缩短至实时级别;

四是保障安全，依托高可用分布式架构与多重数据备份策略，实现RPO接近0、RTO分钟级，充分保障业务连续性与核心数据资产安全。

远东股份高级合伙人、IT高级总监 汤娴

作为线缆行业首家拿下国家卓越级智能工厂、工信部人工智能赋能新型工业化典型应用案例等国家级荣誉的企业，远东在数智化转型上已走在行业前列。远东股份高级合伙人、IT高级总监汤娴在现场分享了远东的AI落地路径。汤娴指出，高质量数据是AI的“燃料”，制造业AI能否规模化落地，关键在于前期是否构建了坚实的数据底座。依托过去数年持续投入的大数据平台，远东沉淀了跨营销、生产、财务、采购、设备等多域统一的数据模型，将发货、到账、中标、逾期、产能、质量等指标资产化、在线化，为后续AI场景的孵化提供了可靠支撑。

在组织机制上，汤娴将远东的做法概括为“业务主导、IT筑基、组织强制、场景闭环”。自2025年起，远东将AI上升为一把手工程，搭建专项推进机制，面向全集团征集数百个场景并经价值评估后筛选出高价值方向重点突破。同时通过全员AI培训、应用考试、创新大赛、干部实战赛等方式，将AI应用成效纳入绩效考评与晋升评审体系，推动AI从“IT部门项目”变成“业务条线责任”。

应用层面，远东已围绕AI经营分析智能体、AI客情研报、AI全景智能等场景落地，融合数字人与经营分析、客户经营等场景，实现自然语言问数、风险自动推送与3D数字孪生工厂内的随问随查随办，逐步把AI从“辅助看数”推向“辅助决策、辅助行动”。

阿特斯阳光电力集团IT高级总监 李科

阿特斯阳光电力集团IT高级总监李科指出，制造业AI落地必须摒弃“为AI而AI”，应坚持场景优先、组织赋能、稳健落地，避免陷入“人人用AI”带来的Token费用分散、安全边界模糊与经验无法沉淀等陷阱。

阿特斯构建了“AI铁三角”协同机制：由业务部门定义痛点与成功标准，AI推进部负责快速开发与迭代交付，IT部门提供平台底座、数据安全与系统对接保障。三方形成从需求发起、原型试用、保障上线到标准化推广的闭环，推动AI从个人能力沉淀为组织能力。

同时，公司推行“AI赋能IT”的四维交付模式：通过AI编程加速核心系统开发;以低代码平台赋能基地IT，缩短交付周期;推动零代码数据自助化，让业务用户自主完成报表与分析;探索自然语言即功能，实现从NL2SQL到NL2DSL的演进，大幅降低IT常规需求压力。此外，公司倡导Skill思维，已将PPT生成、需求转化、自动化测试等高频场景封装为可复用资产，实现经验传承与团队放大效应。

制造端，阿特斯围绕拉棒、切片、电池片、组件、电芯及储能柜等全产业链工序，落地了设备AI运维、质量管控等数十个AI项目，验证了AI在降本增效与良率提升方面的显著价值。李科强调，制造AI的推进需遵循“业务主导、大小模型融合、数据质量筑基”的原则，并配套AI应用管理办法与AI Champion体系，为业务提供统一、安全、可持续演进的AI能力支撑。

李科的分享为CIO提供了从战略到执行、从组织到技术的完整AI落地方法论，其“铁三角”协同机制与“四维交付”模式尤其值得制造企业借鉴。

在精彩的企业实战演讲之后，活动进入全员闭门圆桌讨论环节。本次研讨议题聚焦“AI落地的痛点难点”，现场参会CIO与信息化负责人结合各自企业实践，就AI推进过程中的组织协同、投入产出(ROI)、数据安全与合规等核心挑战展开了深度交流与思想碰撞。

与此同时，ManageEngine 卓豪、易立德、荣顺达等IT厂商也在活动期间展出了各自优秀的产品及解决方案。

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