近日，由广州市工业和信息化局主办的“2025年清洁生产和绿色制造政策及核心工业软件宣贯与动员会议”圆满举办。本次会议聚焦工业领域绿色低碳转型与核心软件攻关两大战略方向，旨在凝聚政企合力，加速推动制造业向高端化、智能化、绿色化迈进。
作为国内工业软件领军企业，赛意信息受邀出席本次会议，并围绕其核心成果——赛意工业智能创新平台SIE iMOM，发表主题分享，向与会代表展示了工业AI在赋能制造业数智化转型中的前沿探索与落地实践。
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工业软件是制造业数字化转型的核心支撑，渗透于现代化工厂研发、生产、管理、运维的全流程，更是构建智能制造体系的关键底座。2026年全国两会期间，代表委员围绕产业发展积极建言献策，提出加大对“AI+工业软件”融合创新的支持力度，推动工业智能体在更多环节发挥重要作用。同期，工信部等八部门联合印发的《“人工智能+制造” 专项行动实施意见》明确提出，到2027年要推出1000个高水平工业智能体。
深耕制造业20余年，赛意信息始终与国家战略同频，与产业需求共振。基于在工业软件领域的长年自主研发，公司前瞻性地融合人工智能前沿技术与一线制造实践，并携手华为，将其世界级制造管理体系与自身深厚的行业落地经验相融合，成功打造出SIE iMOM工业智能创新平台。其核心价值可凝练为一个清晰公式：iMOM=先进的管理+领先的技术+产业化能力。
1、先进的管理：
以华为IPD、MOM、SCM等流程管理体系为蓝本，将全球优秀制造管理思想“流程化、数字化、智能化”
2、领先的技术：
以华为自主根技术为底座，原生内置AI能力（AI Inside），并依托工业知识图谱与行业算法模型，构建智能内核
3、产业化能力：
深度融合赛意信息二十余年服务电子、装备、汽车等上千家企业的行业Know-How与规模化交付经验
该平台构建起覆盖计划、工艺、生产、质量、物流、设备、决策的全场景工业智能体平台解决方案，真正助力制造企业从被动执行迈向主动自治，精准契合国家“人工智能+制造” 专项行动要求与绿色制造发展方向，是国产工业软件“AI+”融合创新的代表性成果。
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集团型制造企业在数字化转型中普遍面临“系统孤岛林立、数据标准不一、定制成本高企、知识难以沉淀、多工厂协同困难”等核心挑战。传统“弱产品+强定制”的MOM模式往往导致项目周期漫长、迭代成本高昂，甚至每三至五年就需推倒重来，无法支撑企业可持续发展。
如果您的企业也正受困于此，SIE iMOM正是为您而来。
作为面向集团型制造企业打造的自主可控高端制造运营管理平台，SIE iMOM以工业智能体为核心载体，实现了AI技术与工业软件的全链路深度融合，构建起覆盖制造运营全流程的完整能力体系，形成了满足新时代智慧工厂需求的六大核心能力，为企业提供了可持续演进的一体化解决方案：
信创自主可控：面向国央企等对供应链安全要求极高的领域，SIE iMOM基于国产化根技术与开源组件构建，通过权威机构自主可用生态验证，实现对核心芯片、基础硬件、操作系统、中间件、数据库的全栈适配，形成自主可控的工业软件体系，为制造企业提供安全可信的数字基石。
集团多业态管理：面向多业态、多事业部、多产品的全球化制造企业，实现“一套系统、全球管控”，支持集团总部统一数据模型、工艺标准、质量规范与IT策略，各工厂在统一框架下进行差异化配置与高效执行，实现产品标准化与管理差异化的有机统一，端到端协同的集团化治理。
供应链制造协同：面对多变的市场环境，SIE iMOM构建起覆盖上下游的供应链制造协同平台。通过统一的数据标准与业务模型，实现供应商、工厂、物流、客户之间的信息实时贯通，打造敏捷、高效、稳健的网状智能协同体系，显著提升供应链韧性与响应速度。
柔性生产应用：SIE iMOM构建智能生产调度系统，可采集、分析并控制具身智能单元与自动化设备，实现多品种混线的柔性生产。面对生产异常，平台能够实现人-系统-生产的快速联动响应，大幅降低异常停线时间，提升制造效率与韧性。
业务快速创新：可定义业务模型，设计即制造的AI辅助工艺，可制造分析缩短新品上市时间，内置自动编码能力，以数据驱动的组织扁平化运营，让企业能够快速响应市场变化，实现业务持续创新。
AI融合应用：基于工业Know-How与海量生产数据，SIE iMOM建立工业数据知识图谱，融合大模型与垂直行业模型，构建覆盖感知、分析、决策、执行、学习的工业智能体。在智能排产、质量根因分析、工艺参数自优化、设备预测性维护、运营KPI智能预警与根因改善等场景实现深度应用，让制造系统从“被动执行”走向“主动思考”，重塑智能化时代的新型组织管理模式。
当前，SIE iMOM的核心能力已在多个行业龙头企业实现成功落地，打造了多个可复制、可推广的工业智能体标杆案例。在国星光电项目中，SIE iMOM帮助企业解决了多事业部系统分散、数据孤岛、管理混乱的痛点，实现了集团化制造运营的全局可视、全流程精细化管控与无纸化生产，同时通过AI场景化应用实现了LED集中度提升、生产缺陷智能分析等核心价值，大幅提升生产效率、降低资源损耗，验证了平台在复杂制造场景下的有效性与可复制性。
