一、佰思杰简介

武汉佰思杰科技有限公司成立于2012年，专注于智能制造核心系统——制造运营管理（MOM）系统和工业互联网平台领域的发展，致力于为中国制造500强企业（集团）提供智能制造整体解决方案、产品和服务。近年来连续获得工信部优秀工业软件产品（MES/MOM）、工信部特色工业互联网平台、工信部工业领域数据要素应用场景典型实践案例、工信部工业互联网平台创新应用案例等荣誉。

经过对大量制造业企业的走访和调研，我们发现中国企业在自动化和信息化方面投入巨资，但是效果却不尽如人意，很多智改数转案例甚至是智能制造试点示范项目的案例中，大量投资的自动化设备利用率很低、信息化系统与管理变革无法融合，运动式的建设偏离了企业经营的核心。我们认为一切自动化和信息化的建设都应该紧密围绕精益化这个核心，企业的核心竞争力永远是品质、成本、效率、交期，所以我们首创提出了“三化融合”的落地理念，帮助企业打造成精益智能工厂。

佰思杰具备专业的智能制造规划以及数字化转型规划能力，助力企业构筑灵活、高效、敏捷的制造链和供应链体系。依据GB/T 39116-2020（智能制造能力成熟度模型）、GB/T 43439-2023（数字化转型成熟度模型与评估）等相关国家标准为多家大型（集团）企业提供咨询规划与实施服务的落地工作。

二、航空航天行业高端装备企业数字化转型背景

智能制造浪潮席卷全球，成为制造业转型升级的关键引擎。航空航天领域作为我国高端装备的典型代表，其面向智能制造的转型是提升行业核心竞争力的必然要求，也是抢占未来技术发展制高点的战略选择。

航空航天行业普遍属于多品种、小批量的生产模式，科研试制与生产并存，这也决定了其制造工艺复杂、质量要求高、生产周期长的特点。纵观航空航天行业产品的生产制造全流程，通常会涉及异地多工厂协同制造，并基于型号进行项目管理。然而，在技改信息化投入模式下，同一业务域可能由一个或多个系统共同管理，但各系统间缺乏统一规划，导致数据存储分散、冗余。无论是从纵向的产品层级，还是从横向的管理要素维度，都难以实现业务数据的全面贯通，无法满足不同角色的多样化管理需求。因此，航空航天行业在数字化转型过程中面临着诸多痛点、难点：
 

痛点1：技术工艺管理

航空航天行业技术工艺管理通常采用总院统筹设计、院所细化优化、工艺部门落地实施的多级协同模式，工艺编制需综合技术协议、相关标准、图纸等多重约束条件。复杂产品结构与频繁的“三边现象”（边设计、边试验、边生产）增加了BOM管理难度，技术状态需经历初样验证、式样优化、定型确认和批产保障四阶段迭代。尽管通过严格评审流程控制设计变更影响，但工艺设计信息结构化程度不足、变更信息传递滞后至生产端、版本差异分析数据缺失等问题，仍显著影响工艺执行效率与生产进度协调。


痛点2：计划管理

以型号任务为核心的生产计划体系涵盖技术准备、工艺准备及采购计划多维度联动，但人工编制与反馈机制导致计划调整滞后于实际需求。技术状态变更频繁且缺乏动态追踪，物料需求计划与外协计划衔接不畅常引发物料短缺或积压，叠加生产执行反馈缺失，致使资源配置失衡与停工待料现象频发，整体计划管理精准度与效率受限。

痛点3：供应商协同

项目制采购模式下，虽通过招标签约和定期巡查监督供应商进度，但生产与采购数据割裂导致物料供应可视性不足，采购订单与生产需求匹配度低。跨部门信息流通不畅、供应商履约评估缺乏量化指标等问题，进一步影响异常响应速度与产品交付质量。


痛点4：仓储管理

专业物料种类繁杂背景下，人工录入错误导致账实不符、一物多码等问题突出，纸质台账与系统记录的“两张皮”现象加剧管理复杂度。设计与非设计物资分属独立系统管理，采购违规操作频发，叠加全流程数据关联性弱，使物料追溯与库存周转效率大幅降低。

痛点5：生产执行管理

航空航天以及高端装备制造企业生产执行管理的挑战主要集中在资源负荷情况难以掌握、生产进度监控困难等方面。现有的生产计划无法实时反映下料、铆焊、机加、装配、热表处理、包装等生产过程中实际的负荷和进度，生产调度依赖经验，导致生产资源配置不合理，停工待料现象频繁。同时，缺乏有效的预警机制和问题处理流程，生产过程中遇到问题时无法及时响应，影响生产效率和产品交付

痛点6：质量管理

航空航天企业的质量管理通常贯穿全流程的质量管控体系包含严格文件规范与多重检验标准，但生产与检验环节数据脱节导致问题反馈滞后，不合格品难以及时拦截。质量数据利用率低、录入效率不足等问题，进一步削弱了质量优化与过程控制能力。

痛点7：现场服务管理

航空航天属于高端装备，其交付与售后服务不同于一般商品。现场服务过程中，信息传递效率低、资源管控难、过程不透明等问题较为突出。尤其在装箱、发运、进度跟踪等环节，工作量大且需要反复核对，导致效率低下。现场问题的处理和追踪也受到信息流转不畅的制约，影响了服务质量和客户满意度。

 

三、佰思杰工业互联网平台解决方案

经过多年的潜心研究，佰思杰针对高端装备制造业（如航空航天）的典型业务特征，成功研发了工业互联网平台。该平台深入解决了ETO模式下的项目型定制化生产、科研与批产混合模式、长周期制造、复杂工艺管理、严格质量体系、供应链波动及项目管控复杂等挑战，覆盖企业经营、市场、销售、技术准备、物控计划、采购、仓储物流、生产、质量、包装发运、现场服务等全价值链。实现了大型企业多级计划管控体系下大一统的高效协作，重构了横向业务部门和纵向职能管理部门的强弱矩阵平衡，极大地提升了企业制造运营效率，提高了产品质量和交付能力。

 

亮点1：技术工艺管理精细化-协同高效，数据驱动

佰思杰工业互联网平台通过与PLM、CAPP、OA等系统的集成，实现变更通知与变更数据的快速同步传输。质检科、生产科相关人员能够快速获取变更信息，系统辅助线上完成影响范围分析，并将变更通知精准推送到相关生产工位，预防因响应不及时带来的损失。基于结构化工艺，平台规范数据采集标准，收集和挖掘全过程数据，为技术问题提供分析支撑，同时将技术问题、不合格品信息结构化，将发生部位、原材料、设备、班组等要素进行关联分析。

图 工艺变更管理

 

亮点2：多级计划管理一体化-纵向穿透，横向协同

佰思杰工业互联网平台构建了纵向以型号任务（销售订单）为龙头的三层计划管理体系，横向实现多公司、多分厂、多车间协同支撑。通过构建主生产计划、车间协同计划、工序作业计划的三层一体化管理体系，实现基于BOM结构的主计划分解构建计划网络、基于齐套检查的车间生产计划管理，以及基于工位作业任务的生产执行。这一模式达到了计划逐层穿透、逐级反馈、跨部门跨组织快速响应、一体联动的建设效果。

 

亮点3：供应商协同高效化-内外融合，协作升级

佰思杰工业互联网平台打通了与供应商的信息化业务通道，构建供应商协同应用。所有供应商在应用上进行信息录入、单据处理和条码打印，并与MOM数据共享。这一模式支撑了内部生产管控和外部制造供应链的融合，实现了计划、质量、物流等业务的高效协作，驱动整体协作效率的提升。

 

亮点4：仓储管理智能化-实时驱动，精准预警

在仓储管理方面，平台实现了物流输送节拍化和配送准时化。通过实时驱动库存更新，库存展示形式多样化，依据库存相关的业务实时驱动库存更新。平台可以按仓库、库区、货位、物料等维度分别查询库存，统计仓库各库区各状态的库存量，并对历史库存进行记录和展示其变化趋势。此外，平台还具备提前预警功能，包括有效期预警、安全库存预警和呆滞料预警，通过监控库存情况，触发相应的质检、请购、补货或处理流程。基于平台数据，系统能够对库存表现进行横向跨业务/资源、纵向长时间跨度的质量分析和改善。

 

 

亮点5：生产执行协同化-全链覆盖，高效联动

佰思杰工业互联网平台覆盖企业内部生产执行全流程，打通入库、存储、出库，到机加、热处理、装配、试车、包装，直至发运的生产执行全链路，确保生产制造相关系统之间的互联互通，促进各环节之间的高效协同，实现全局的可视化管理和全态的实时监控。

 

亮点6：质量管控数字化-标准规范，追溯精准

在质量管理方面，平台实现了质量标准的结构化管理，根据质量标准进行检验和记录，并与现有的自动化检验设备、检验工具集成，实现过程检验和终检的数字化管理。支持以产品为核心，实现产品生产过程全追溯。同时，平台能够全面监控不合格品审理、返修、返工、报废、紧急放行等过程，并实现返工、返修工艺编制和计划下达、派工管理。此外，平台还支持质量统计分析，跟踪和监视产品和过程质量，分析导致质量问题产生的根本原因，支持SPC等多种质量分析方法。

 

 

亮点7：现场服务高效化-实时反馈，智能管理

在现场服务管理方面，佰思杰工业互联网平台通过数字化手段极大地提升了服务效率和质量。货物到达现场后，工作人员可通过扫描设备快速完成收货、开箱点检、齐套查询和存储管理。借助移动应用，现场安装进度能够实时反馈，并且支持三维可视化展示，让管理者对项目进展一目了然。同时，平台还提供安装现场问题及异常反馈功能，确保问题能够得到及时解决，从而显著提升服务质量，增强客户满意度。

四、佰思杰MindSpring工业垂域模型全面赋能智能制造

我们利用DeepSeek的开源技术优势，通过知识蒸馏与领域自适应训练，结合佰思杰对制造业的深刻理解和工业互联网平台应用经验注入工业领域知识，形成了针对工业应用的轻量化AI模型——佰应（MindSpring）工业垂域模型V2，构建了AI应用七大核心模块，即智联枢纽、智表助手、知识引擎、培训大师、开发助手、建模助手、AI Agent套件（例如AI排程、ChatBI等），以“多模态协同”、“全链路智能”和“场景化落地”为核心，为企业提供从数据-模型-应用闭环的一体化AI引擎解决方案。

 

点击链接查看详细介绍： 佰思杰发布佰应（MindSpring）工业垂域模型V2，深度融合DeepSeek，全面赋能智能制造，开启工业软件新纪元

 

1.解决数据孤岛问题：实现多源数据深度融合

传统AI模型的应用困境：工业数据分散在各个系统中，难以打通，导致AI模型训练和应用受限。

佰应（MindSpring）的突破：通过佰思杰强大的数据中台技术，实现了对采购、仓储、物流、生产、设备、质量、能源等多源数据的深度融合。佰思杰工业互联网平台将不同格式、不同类型、不同场景、不同来源的工业数据进行高效整合，形成统一的数据底座。而基于同一数据底座的佰应（MindSpring）工业模型获得了完整性强、关联度高、噪音少的无差别喂给，多源数据融合打通后，AI模型的训练时间缩短了50%，预测精度提升了15%。

 

2.解决场景适配性差问题：低代码开发，快速落地工业场景

传统AI大模型的顽疾：工业场景复杂多样，通用AI模型难以直接适配，定制化开发成本高、周期长。

佰应（MindSpring）的突破：佰思杰工业互联网平台提供了丰富的工业模型库和低代码开发工具，支持快速适配不同场景需求。企业无需从零开始开发，利用已有的模型库和低代码工具可以快速搭建符合自身需求的工业应用，并基于此工业应用构建AI场景应用。比如我们需要构建一个新的采购订单的模型，我们只需要告诉佰应（MindSpring），它可以理解模型的上下文并自动推荐采购订单的对象类型、属性、关联、生命周期等，并且可以自动生成UI布局，极大提升了建模的效率。

更重要的是，当业务场景和数据模型出现变化时，基于佰思杰工业互联网平台只需通过简单的配置和调整即可实现数据模型和业务模型的调整甚至重构，保持同步的、根植于统一数据底座的佰应（MindSpring）模型可以根据新调整的数据模型和业务模型进行AI场景的快速调整和适配，确保低成本AI应用的快速落地。
 

五、佰思杰案例集

佰思杰作为中国领先的智能制造整体解决方案提供商，已先后与航天科技、航天科工、中航工业、中国航发、中国电科(CETC)、中国工程物理研究院（CAEP）、中核集团、中国电子、兵器集团、中车集团、西电集团、中国一重、铁建重工、中国电建、中国船舶、大连重工、陕鼓集团、烽火通信、中信重工、南瑞集团、瓦轴集团、湘电集团、东方电气、上海电气、哈电集团、正泰电气、中储粮、道道全、中国水电、中国石油、中煤科工等50多家大型集团企业建立长期战略合作关系，打造了一百多个国内领先的智能制造标杆案例，赢得了客户的广泛赞誉，是中国领先的“智能制造服务专家”和企业数智化合作首选品牌！