从公开制造业报告追踪质量、工艺、调度、运维和供应链的改造路径。
中创智领（郑州）工业技术集团股份有限公司坚持以数字化智能化驱动转型，直面煤机行业 “100%定制化+交付周期缩短30%”难题，以工业4.0技术构建“设备—物流—信息”三维自动化基座，打造全球煤机行业灯塔工厂。通过“激光切割-AI焊接-零排放喷涂”全流程智能场景与数据决策体系，实现交付周期缩短66%、人均产出提升205%、不良率降低73%的突破。并成功研制10米液压支架，为重型装备制造业提供了“大规模定制+智造升级”的双重范式。
太极股份以创新管理模式、服务产业发展为主线，以信息科技为驱动，以智慧化为目标，全面整合优化园区资源要素，提升园区精细化管理和智慧化服务水平，推动园区安全管理方式变革。公司应用大数据、物联网、数字孪生、人工智能等技术，打造“一中心、四平台、七大智慧应用”创新型智慧园区平台。在内蒙古阿拉善高新技术产业开发区智慧园区接入81家规上企业数据运行数据，48家危化企业的2800多个重大危险源点位实时数据，处置预警3.3万多条。
东方电缆运用5G、区块链、大数据、人工智能等新一代信息技术，构建一个全面覆盖产品全生命周期能碳管理的创新体系，实现从原料到产品交付全过程能碳监测核算，推动公司能碳管控可信化、透明化、精准化和智能化，降低了公司的运营成本，助力行业能碳管理的技术进步。
国内氧化铝企业在智能制造进程中面临自动化水平低、数据孤岛严重、生产控制精度不足等挑战，亟需通过数字化转型升级实现高效协同生产。广西华昇通过应用数字化技术，打造生产可视化集控中心，实现全流程实时监测与数据可视化；利用AI和大模型技术构建工艺智能优化系统，提升关键环节的稳定性和效率；部署自动取样、无人值守等智能装备，实现危险岗位的自动化作业；应用物联网和AI技术建立设备在线监测系统，优化设备管理效率。
中汽数据基于对汽车试验管理业务流程的深度理解与行业标准法规的资源积累，通过打造多模态语料预处理工具链和高质量汽车试验领域知识库，实现非结构化数据的高效治理与动态更新，进一步构建了专业领域的高质量语料集，结合L1/L2级行业大模型，开展面向RAG模型优化及策略研究和AIGC生成技术研究与模型优化研究，实现试验场景的智能问答、试验管理与试验报告自动化校核环节的智能化水平提升。
视觉AI技术在西安吉利汽车的应用中取得了显著成效。在AI+视觉领域，企业搭建了“灵眸”系统， 借助AI校对技术实现了车辆信息核对流程的自动化；在生产环节部署AI视觉设备，对关键部位进行实时监控，有效提升了产品质量与生产安全水平。在智能体构建方面，开发了质量问题解析AI和提案查重AI等智能应用，大幅提高了问题处理效率与设备管理能力。在智能制造方面，与西安交通大学合作开发数字孪生工厂，实现了对生产线的实时监控与精细化管理，减少了资源浪费。
江西卫棉纺织集团有限公司把握数智技术发展趋势，开展基于AI+视觉数字孪生技术的智慧纺纱项目，以“数据中台+AI中台”为核心，融合深度学习、大语言模型与计算机视觉算法，搭建“云—边—端”协同体系，实现了生产过程的全面数字化和智能化监控与管理，推动纺纱产业智能化变革。
树根互联基于树根互联根灵（LinkRoot）工业大模型底座，打造蛇口友联造船厂多模态大模型应用，旨在通过多模态大模型技术优化船舶维修业务的报价流程。该项目采用混合云架构，整合了自然语言处理、计算机视觉和知识图谱技术，能够快速解析内容繁杂的全英文修船单、技术图纸及维修记录，自适应学习船东偏好，精准提取关键信息并生成结构化报价方案。报价周期从7天缩短至1.5天，减少35%的文书工作量，同时错误率从8%降至0.5%。
宝武装备智能科技有限公司面向钢铁行业的设备远程运维平台（宝武智维云）聚焦工业数字化转型与设备管理变革升级，以“四个大”为核心实现设备运维由“感官判断、经验决策”到“数据判断、知识决策” 的智能化演变。
福建辅布司纺织有限公司通过自主研发的辅布司纺织S2B工业互联网平台，深度融合工业互联网、人工智能、大数据与物联网等前沿技术，解决了传统纺织面辅料产业面临的非标品交易效率低、订单碎片化、设计成本高、用工难等痛点问题。应用AI以图搜图技术、智能组单派单系统、AIGC自动设计、AI智能缺陷检测以及云工厂系统等数字化解决方案，实现了从设计研发到生产销售的全流程智能化升级。
近年来，智能家电产品多样化、复杂化以及人工成本上升等因素叠加，企业依靠传统生产方式， 已无法满足市场需求，行业普遍存在生产效率低、产品质量保证难等问题。格力电器研发基于人工智能的控制器制造数字生态体系，提出一种卡方（CHAID）决策树分族定线算法，解决了多工厂协同、集团生产排程、 多品类计划排程及生产执行低效的难题。
以“问题导向”“流程优化”“数据贯通”为设计思路，以物流、信息流为主线，以精益化布局、自动化执行、网络化集成、智能化管控为技术手段，建设具备动态感知、实时分析、自主决策与精准执行等特征的数智化车间，实现工艺管理、生产计划、生产保障、过程控制四个“最后一公里”，确保产品制造过程的柔性、 高效与稳定，打造面向高性能、高精度新一代航空产品生产的标杆型数字化车间，助力企业全面推进数字化转型。
