制造业作为国民经济的核心支柱，是立国之本、兴国之器、强国之基。在数字经济浪潮下，利用**“数字化技术、工业自动化、人工智能、低代码”**等新兴技术改造传统制造模式，推动智能制造与自主可控进程，已成为制造业高质量发展的必由之路。
值得关注的是，深圳基石协作全新发布的织信 AI 低代码开发平台正为加速行业 AI 应用落地与数字人才培育提供了有力支撑。该平台持续深耕数智技术创新，加大低代码平台自主研发力度，凭借 BPMN2.0 业务流程管理的领先优势，助力制造行业数字化转型与信创落地提速。
一、制造行业 “十四五” 规划建设目标
制造业数字化转型的核心驱动力，源于新一代信息技术与先进制造技术的深度融合。《十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要》明确提出实施制造强国战略，坚持自主可控、安全高效，推进产业基础高级化、产业链现代化，保持制造业比重基本稳定，增强竞争优势。
自 2015 年《中国制造 2025》推出后，制造行业智能化发展驶入快车道。本部分围绕装备制造、机械制造、电子信息制造、制药 / 食品、化工制造、矿产冶炼六大重点行业，解析其数字化转型的规划目标与路径。
（一）智能制造发展的核心主线
《“十四五” 智能制造发展规划》确立了以 “新一代信息技术与先进制造技术深度融合” 为主线，通过实施智能制造工程，提升创新、供给、支撑、应用四大能力，构建智能制造发展生态，推动制造业数字化转型、网络化协同、智能化变革。规划明确五大原则：创新驱动、市场主导、融合发展、安全可控、系统推进。
重点任务包括：
- 系统创新：开发跨企业多源信息交互与全链条协同优化技术，加强数据共享与平台共建，增强融合发展新动能；
- 推广应用：引导龙头企业建设协同平台，带动上下游企业同步智能化，打造智慧供应链与全生命周期数据共享平台；
- 自主供给：聚力研发工业软件产品（如嵌入式工业软件、细分行业集成化平台），培育系统解决方案供应商；
- 基础支撑：支持企业、园区建设工业互联网平台，实现全要素、全产业链数据集成管理，同步加快高端人才培养。
（二）优质制造企业培育方向
六部门联合印发的《关于加快培育发展制造业优质企业的指导意见》，明确以 “专精特新小巨人、制造业单项冠军、产业链领航企业” 为培育核心，提出八大发展方向：
- 提升自主创新能力：推动产业数字化，推广自主可控工业软件，参与信息技术应用创新重大工程；
- 强化产业链韧性：组织参与强链补链行动，补齐短板，提升供应链稳定性与竞争力；
- 推进高端化转型：实施智能制造工程、数字化转型行动，参与工业低碳与绿色制造工程，引领 “双碳” 目标落地；
- 构建融通生态：鼓励领航企业开放资源，与中小企业建立稳定合作，形成创新协同、产能共享的产业生态；
- 深化管理创新：实施企业管理提升专项行动，强化全面质量管理、资源集约配置与风险防控；
- 扩大开放合作：支持领航企业、单项冠军全球布局研发设计中心，优化生产与供应链网络；
- 完善保障政策：发挥产融合作平台作用，提供精准金融支持，加强经营管理人才培训与职业技能提升；
- 强化精准服务：构建优质企业培育库，建立 “企业直通车” 制度，协调解决土地、用工、用能等实际问题。
（三）六大重点行业转型目标
1、装备制造
聚焦产品可靠性与高端化发展，开发面向特定场景的智能成套生产线与模块化生产单元；建设基于精益生产、柔性生产的智能车间与工厂；大力发展数字化设计、远程运维、个性化定制等新模式。同时，推动先进工艺与制造装备融合，通过智能车间/工厂建设带动智能制造装备迭代升级，探索数字孪生、人工智能等新技术的创新应用。
2、机械制造
推动机械工业与互联网、大数据、人工智能深度融合，挖掘数据价值，加强企业数字化改造，打通部门与环节的数据共享；优化战略性新兴产业布局，避免重复建设；强化复合型人才供给，鼓励企业建立系统的员工培训体系；依托智能制造、绿色制造、工业互联网等政策，推动全产业链优化升级。
3、电子信息制造
提升电子元器件行业智能制造水平，培育智能装备、仓储、物流、车间、工厂等领域的标杆企业；建立智能制造标准体系，推动 “三化”（互联网、大数据、人工智能）与制造业融合，开展工业互联网应用试点；推广精益生产、柔性生产模式，提高自动化与智能化水平；实施绿色制造工程，推广节能减排与智能化排放监测技术；引导中小企业向 “专精特新” 转型，培育自主创新能力强的本土企业。
4、医疗制药
全面提升医药产业链现代化水平，确保供应链稳定可控；加快创新驱动转型，培育新动能，推动产业高端化、智能化、绿色化；强化药品与医疗器械全生命周期质量管理，提升企业绿色化、数字化、智能化水平，增强生产安全风险管控能力；以新一代信息技术赋能研发，推动信息技术与生产运营融合，引导企业在设计、制造、仓储、管理等环节应用数字化技术；探索数字化管理体系，发展线上线下融合的新业态。
5、食品行业
加速信息化建设，以 “创新服务、提效协同、数据挖掘” 为目标，实现审核与管理工作的网络化、数字化、规范化、标准化；鼓励有条件的绿色食品企业运用现代信息技术推动智慧发展；利用数字化技术开展数据分析，展示产业成果，支撑高质量发展；引导企业依托信息化平台开展质量安全追溯管理；以创新驱动发展，推动绿色食品科技进步，搭建产业服务平台，补齐发展短板。
6、化工制造
以改革创新为动力，统筹发展与安全，推进传统产业改造与数字化转型，加速质量、效率、动力变革；推动 5G、大数据、人工智能与行业融合，增强数据获取能力，打通生产运行 “信息孤岛”，构建生产经营与供应链分析模型，推进数字孪生应用，提升全过程管控水平。
7、矿产冶炼
加速产业数字化与制造过程智能化，推进数字化基础设施建设，鼓励企业通过 5G 等技术升级网络，构建泛在感知互联的工厂环境；推动工业互联网赋能，支持 “链主” 企业打造工业互联网平台，培育流程管理工业 APP；分行业建设智能制造标准体系，实施网络安全分类分级管理。
二、制造行业数字化转型面临的挑战
制造业数字化转型的核心是推动产业模式与企业形态的根本性变革，以 “鼎新” 促 “革故”，提升质量、效率与效益，畅通产业链供应链，助力 “双碳” 目标实现，推动制造业迈向全球价值链中高端。但在实践中，不同制造模式面临的挑战存在显著差异。
（一）离散制造：个性化与协同难题突出
离散制造的产品由多个零件经非连续工序装配而成，具有 “产品复杂、结构固定、物料多样、过程控制复杂、强调柔性制造” 等特点。其数字化转型挑战主要集中在以下领域：
1、装备制造
- 产业协同难度大：产业链上下游关联行业广泛，涉及国民经济多数生产投资类企业，因产品复杂、定制化程度高，传统手段难以提升协同效率；
- 设备管理缺位：内部生产涉及大量设备，且多同时运行，设备管理、故障预警、应急处理、远程运维等环节难度大；
- 生产现场管控难：实际生产中存在重修返工、物料报废等不确定因素，管理人员难以及时掌握现场情况；
- 人才缺口显著：行业精益化发展对管理、应用、技术人才需求高，但培养周期长，供需矛盾突出；
- 质量管控滞后：部分企业依赖人工纸质传递质量检验信息，过程追溯难，全流程质量管理体系不完善，难以保障产品性能与安全性；
- 精益管理薄弱：局限于点状改进，效益提升有限；产品交付包含安装、调试、验收等环节，周期长，资源统筹能力弱。
2、机械制造
- 设备连通性差：多数生产设备未接入管控系统，无法实时掌握设备健康状态、维修周期、参数设置等信息；
- 服务型制造创新压力大：转型升级需推进生产系统智能化与柔性化改造，增强定制设计与柔性制造能力，但技术支撑不足；
- 集成管控缺失：部分企业虽能采集供应链数据，但缺乏统一平台实现全供应链物资优化与精准协同；
- 产业链衔接不畅：与原材料、电子信息产业融合有限，机电一体化难度大，“产学研用” 协同不足，数据互联互通需求迫切；
- 人才吸引力弱：工作条件与薪资水平对人才吸引力不足，缺乏数字化人才培养体系，复合型工程技术人才短缺；
- 盈利空间压缩：原材料成本上升，产品售价上涨乏力，需通过数字化技术降本提效，实现精细化运营。
3、电子制造
- 设备管理粗放：流水线依赖大量设备，电子元器件、精密零组件等领域对加工精度要求高，设备微小偏差易导致产品质量下滑，需精细化管理；
- 系统分散化：原有 ERP、MES、SCM 等系统独立运行，缺乏统一数字化平台实现集成应用；
- 检测能力不足：电子产品向 “三化”（小型化、精密化、集成化）演进，对工艺速度、精度、可靠性要求提升，传统人工检测主观性强、精度低；
- 质量追溯缺失：涉及原料供应、生产组装、销售运维等多环节，全生命周期质量数据积累不足，管控精度待提升；
- 服务数字化起步晚：需从生产制造商向生产服务制造商转型，但维修追溯、远程运维、批量订货等流程管理不完善；
- 自动化水平不均：虽整体自动化水平较高，但组装环节仍依赖大量人力，人工替代率需提升。
（二）流程制造：连续性与管控挑战显著
流程制造以资源为原料，通过物理变化与化学反应实现连续生产，具有 “工艺连续、计划稳定、产能固定、聚焦物料与参数控制” 等特点。其数字化转型挑战集中在以下领域：
1、制药食品
- 自动化基础薄弱：多数企业处于机械化阶段，信息化局限于单个设备或设备组，缺乏跨设备、跨流程的统一管理；物料转运与投放依赖人工，数据无法互联互通，形成 “信息孤岛”；
- 监管约束严格：研发、生产、物流、使用等全生命周期受法规与部门严格监管，转型涉及设备或流程调整，需复杂的变更与风险评估，企业态度谨慎；
- 质量管控不足：业务流程透明度与可控性低，缺乏全生命周期质量管理手段，难以排查潜在质量风险，保障批间与批内质量一致性；
- 供应链韧性差：产品周转率高，原材料存在季节与周期性波动，库存压力大，成品加工依赖市场，生产节点管控难；
- 成本与效率优化诉求强：需通过生产、质量、物流等环节的互联互通，优化生产资料调度，减少重复操作；通过设备状态跟踪规划预防性维护，通过精准备货降低库存成本。
2、化工制造
- 数据支撑不足：生产数据繁杂，设备种类多，数据多源异构、协议不兼容，“沉睡数据” 难以采集，无法形成闭环反馈至生产调度，对工艺优化与排产支撑弱；
- 安全生产数字化待加强：需将隐患排查、风险辨识纳入数字化轨道，实现巡检、装置、隐患整改的数字化与责任压实；
- 隐性场景管理缺失：现有数据功能多解决可见问题（如设备维护、质量抽检），对隐性问题缺乏量化，难以满足场景化管理需求；
- 数字孪生应用浅：数字孪生可实时映射设备属性、运行状态、工艺参数等数据，但业内应用仍需拓展与技术支撑；
- 信息孤岛严重：系统平台建设加速，但 “烟囱化” 现象突出，需统一规划与数据互通；
- 碳资产管理弱：生产流程复杂、产品多样、调整频繁，缺乏系统的碳资产核算方法与工具。
3、矿产冶炼
- 数据质量低：生产流程复杂，涉及多个工业控制 / 生产执行系统，数据来源离散，需统一管理；
- 流程管理不完善：以钢铁为例，生产涉及炼铁、炼钢、轧钢多环节，跨系统与供应链层级，流程复杂导致资源浪费与产能受限，需全流程管理覆盖；
- “5G + 工业互联网” 融合浅：需从 “劳动密集” 向 “技术密集” 转型，推动 5G + 工业互联网与云计算、人工智能融合，催生更多智能化场景；
- 核心工艺数字化不成熟：关键工艺数据来源不完善，计量仪表配备不全，难以用模拟目标表达过程特征；
- 绿色生产压力大：能源消费与排放总量高，工艺流程不合理，需通过平台化技术提升碳资产管理能力；
- 能源管控薄弱：能源产生与使用效率低，综合利用水平差，缺乏平衡调度手段，异常情况下调度方式单一。
（三）制造行业共性痛点
除上述细分领域挑战外，制造业数字化转型还面临以下共性问题：
- 生产执行精细化不足：加工路线复杂，对调度的实时性、可靠性要求高，但管理敏捷性低；
- 智能制造创新难：创新能力弱，应用深度与广度不足，难以跟上数字化发展步伐；
- 供应链协同低效：不同系统间无法有效协同，敏捷度低，缺乏全链条可视化监控与调控；
- 质量管理流程性弱：缺乏全生命周期质量管理手段，难以实时掌握产品不良率，管控难度大；
- 设备资产管理难：设备投资大，需最大限度降低停机与检修成本，但可靠性与准确性保障不足；
- 数字化人才短缺：高校培养与企业需求脱节，企业人才培育能力弱，复合型人才缺口大。
三、织信低代码：制造业数字化转型的 “加速器”
新一代信息技术与先进制造技术的融合，为制造业 “三化”（高端化、智能化、绿色化）发展提供了历史机遇。低代码技术通过降低开发门槛、加速应用落地，成为提升行业创新能力、供给能力、支撑能力与应用水平的关键力量，持续推动制造业数字化转型、网络化协同与智能化变革。
（一）低代码技术的核心价值
低代码技术通过图形化界面与 “拖拉拽” 操作，赋能不同角色人员参与应用开发，减少重复基础工作，其核心能力涵盖五大维度：开发及管理能力、扩展与集成能力、用户体验、生态能力、安全保障。当前，低代码与 AI、大数据、RPA、IOT、SaaS 平台的融合已成趋势，在智能分析、数字孪生等领域发挥重要作用 —— 既促进技术融合与潜力释放，又通过全链路开发渗透业务场景，挖掘数据价值。
PaaS（平台即服务）作为低代码的重要载体，凭借弹性计算、资源动态调度、分布式计算能力，满足制造企业对安全、高可靠、高可用的需求。作为数字化转型的 “能力底座”，PaaS 支撑业务拓展与协同、数据整合、产业链协同，帮助企业快速适应业务与环境变化，提升敏捷性。相较于传统中台，低代码在 “解耦” 与 “封装” 上更具优势——解耦对象聚焦业务逻辑，依托 PaaS 输出的规范能力，实现业务流、信息流、数据流的深度融合。
（二）织信低代码平台的制造业实践
深耕平台技术十余年的织信，自十年前以数据模型+业务流程为 PaaS 切入点，已构建覆盖低代码、数据集成、智能流程、移动、业务规则的 PaaS 能力，支撑企业数字化转型与运营创新。2023 年，织信发布国内首批 AI 低代码平台，在装备制造、机械制造、电子信息制造、制药 / 食品、化工制造、矿产冶炼等领域积累了丰富的客户实践经验。
织信Informat信创低代码平台为完全自主研发，通过可视化建模工具提升专业开发人员生产力，实现应用快速部署；推动业务与 IT 部门协同开发，满足规模开发与全员创新需求；凭借流程与集成能力加速业务融合与数据共享，提升数字化转型与运营创新效率。
在技术适配性上，织信Informat平台覆盖 Gartner 定义的 21 类 PaaS 能力中的核心领域（智能流程、低 / 无代码、集成、移动、业务规则），并与 AI、IoT 等专业 PaaS 融合，适配不同规模制造企业的需求：
- 满足大型企业提升内部运营效率、集团化转型需求；
- 支撑中小企业业务 / 管理协作需求；
- 通过与 IaaS 和私有云打通，实现弹性计算与资源调度，为应用场景构建、业务融合、底层架构建设提供支撑。
此外，织信Informat信创低代码平台全面适配服务器芯片、操作系统、数据库、应用中间件、浏览器等国产化环境，确保在信创名录基础软硬件环境下稳定运行，加速制造行业信创落地。其统一流程平台可支撑流程规划、设计、分析监控的全周期管理，助力企业构建数字化管理系统，驱动转型进程。
四、制造业数字化转型八大趋势
制造业已进入高质量发展阶段，正处于 “转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力” 的关键期。结合行业痛点、转型路径及织信的实践经验，未来制造业数字化管理将呈现八大趋势：
趋势一：柔性化制造成为主导模式
消费需求从 “标准化” 向 “定制化” 转变，传统大规模量产模式难以在可控成本下满足个性化需求的敏捷响应与快速交付。工厂需构建柔性化生产能力，以规模化生产的低成本，实现多品种、变批量、短交期的定制订单交付。核心通过四方面协同实现：
- 产品模块化开发：依托数字化建模工具与数据管控平台，基于模块库、知识库、规则库，通过参数化设计快速生成定制化方案；
- 资源动态调度：泛在连接生产资源，实时感知状态，精准制定计划，柔性配置资源，并根据订单与异常动态调整排程；
- 自适应加工：依托可重构产线、柔性工装夹具、线上物流系统，基于数据实现多品种产品的精准识别与全流程控制；
- 供应链协同：打通产业链数据共享与实时反馈机制，增强资源配置、业务协同与变化适应能力。
趋势二：智慧供应链成核心竞争力
制造业高质量发展的两大抓手——先进制造业与现代服务业融合、新技术与产业集群成长，均需以供应链为核心纽带。未来企业竞争将升级为供应链间的竞争，智慧供应链的核心特征包括：
- 物流透明化：通过传感器、识别技术、通信技术实现运输工具与货物状态的实时追踪与可视化；
- 决策智能化：基于数据预测价格与趋势，优化物流网络布局，提升市场感知、风险防范、资源优化能力；
- 信息流协同：借助区块链技术（多中心化、不可篡改、公开透明）实现跨企业数据可信共享。
趋势三：数字孪生覆盖全场景
数字孪生作为元宇宙核心技术，通过构建现实物体的虚拟镜像，在几何形状、物理模型、行为状态等方面实现模拟、仿真、预测与决策支持，其在制造业的应用将向三大领域深化：
- 产品设计：通过虚拟原型测试仿真方案，减少实体原型迭代，节省时间与成本；
- 生产过程：集成产品、设备、过程的数字孪生，加速产品导入，提升设计质量，降低成本，缩短交付周期；
- 设备管理：实时监控设备运行状态，结合大数据分析优化运行，实现预测性维护，延长装备寿命。
趋势四：信创进入加速期，生态初步形成
制造业信创聚焦工业基础软硬件国产化，尤其在工业软件领域（如 CAD、EDA 等 “卡脖子” 领域），国产替代空间巨大。织信Informat信创低代码平台已实现从芯片到浏览器的全链路国产化适配，未来行业将加速构建信创生态，推动基础软硬件自主可控。
趋势五：低代码平台成数字化底座
工业软件与管理软件向 “平台化、移动化、服务化” 发展，成为制造企业扩大协同、增加弹性、应对供应链复杂的关键方案。基于低代码平台，制造企业可构建自主可控的数字化底座：
- 业务与 IT 人员协同开发，加速应用场景覆盖；
- 打通跨部门流程，实现数据与业务集成，支撑数据驱动决策；
- 为多系统集成与上下游生态提供连接服务，推动转型与运营创新。
趋势六：流程资产显性化、标准化、智能化
流程管理体系成为制造企业核心资产，覆盖 “战略-执行-职能-业务-要素” 全链条，为战略落地与竞争力提升提供支撑。织信通过流程架构向导、高效发布机制、智能手册报告等工具，助力企业实现流程资产全周期管理，推动流程与战略目标的精准对齐。
趋势七：PaaS+AI 提升盈利能力
劳动力与资源环境约束强化，企业需通过技术创新、订单交付能力提升、资产周转率优化等方式增强盈利。PaaS+AI 的融合将在研发设计、生产制造、物流仓储、订单获取、产品服务等环节发挥倍增效应：
- 织信 AI 低代码平台支持 “输入应用名称即生成方案”，降低开发门槛；
- 赋能企业构建计划物控等管理体系，提升运营效率与协同能力，深化 “智能 +” 战略。
趋势八：数字化人才成核心竞争力
《制造业人才发展规划指南》与《中国制造 2025》均强调，需提升专业技术、经营管理、技能三类人才的数字化应用能力。2025 年工业互联网等领域人才需求缺口显著，企业需加大内部培养力度，搭建适配发展策略的人才体系，畅通人才补给通道。
五、低代码在制造业的转型实践
依托多年行业经验与产业互联趋势，织信以用户需求为导向，通过低代码技术赋能制造企业业务转型，以下为典型实践案例：
（一）某大型装备制造公司：数字化供应链与营销管理重构
面临问题：
- 营销报表数据源不统一，核算口径与规范缺失，导致统计数据与实际经营数据偏差；
- 人力管理粗放，手工统计量大、易出错，缺乏潜在人才库，未实现 HR 全生命周期管理；
- 需一套能与业务变化同步响应的 IT 系统，确保流程与业务协同。
实施方案：
- 基于织信低代码平台的集成与流程能力，实现企业全生命周期管理与多系统统一管控，达成精细化运营；
- 借助低代码快速构建应用，确保业务与系统同步迭代，满足长期需求。
项目亮点：
- 打造端到端流程管理，覆盖海内外营销与售后；
- 统一客户管理，整合分散数据，实现查重、信息追踪等功能，支持按需扩展；
- 销售订单管理从粗放转向精细，以订单为源头整合成本数据，实时核算利润，自动化审批流程；
- 构建 HR 全生命周期管理系统，实现数据自动统计，节省时间成本。
实施成效：
- 重构营销管理体系，解决数据不准、核算周期长等问题，提升客户满意度；
- 实现 HR 业务流程化管理，解决异构系统数据带来的效率问题，增强业务应变能力；
- 缩短供应链周期，提升企业整体价值。
（二）某汽车零部件制造公司：柔性化制造执行平台提升产品质量
面临问题：
- 系统建设不完善，仅依赖 ERP 管理进销存，需构建覆盖生产制造与质量管控的 PaaS 平台；
- 生产依赖纸质单据，信息流通滞后，制约效率、增加成本、降低质量。
实施方案：
- 基于织信平台设计 MES 系统，实现生产过程控制与全流程数据管理；
- 借助织信低代码集成中心，快速打通 ERP 与测试系统数据，提升开发、实施与运维响应速度。
项目亮点：
- 低代码、流程与集成能力确保实施交付高效，适配业务多变需求；
- MES 系统覆盖零部件操作与车间生产全流程，形成可追溯的质量档案；
- 打通 ERP 与测试设备数据交互，实现生产过程集中监控；
- 可视化调度中心实时跟进生产进程。
实施成效：
- 消除信息孤岛，构建快速响应的柔性化制造执行平台，提升生产精细化管理水平；
- 降本增效，优化用户体验；
- 实现产品质量全流程追溯，支持不合格产品召回，保障整体品质。
（三）某饮料集团：流程中心驱动生产与设备运维效率提升
面临问题：
- 原有业务流程功能弱、灵活性差，无法支撑业务调整，缺乏流程绩效分析平台；
- 制度更新滞后，导致流程与管理 “两层皮”，制度有效性不足；
- 业务部门对招标采购、付款、人事、供应链等流程缺乏闭环管理；
- 业务系统增多，运维成本上升，缺乏统一集成平台。
实施方案：
- 以集团核心业务为切入点，构建整体流程体系与模板，提供统一集成平台，实现 “统一部署、分级管控”；
- 定制集团门户，满足个性化与移动化需求；
- 搭建流程大脑，生成绩效分析报告。
项目亮点：
- 制定流程梳理模板，以流程为抓手，实现制度与流程双滚动，推动制度与业务融合；
- 规范流程梳理规则，实现人事、采购等流程端到端管理；
- 通过中台服务统一管理业务数据与主数据，构建决策中心辅助管理决策。
实施成效：
- 流程绩效分析推动集团审批效率提升，任务量快速增长；
- 构建集成中台与数据中台，实现生态数据资产协同管理；
- 以设备全生命周期管理为核心，实现 “端到端” 流程闭环，满足业务数字化管理与协同需求。
六、织信Informat智慧制造解决方案
该解决方案包含：低代码开发平台、统一流程中心、门户中心、待办管理、集成管理、移动管理、数据大屏等，已广泛应用于制造业各领域，针对不同细分行业的核心痛点提供定制化解决方案：
1、装备制造：
解决 “以销定产” 模式下的排产难题、管理流程缺失、成本控制难、系统升级需求，提供统一流程平台及行政管理、人力资源、资产管理等方案；
2、机械制造：
应对资金计划管理、生产计划复杂、产销协同不足、流程整合难等问题，通过低代码平台实现全流程数字化管控。
通过低代码技术的深度赋能，制造业正逐步突破数字化转型中的 “技术壁垒、协同瓶颈、效率困境”，织信将持续以技术创新为核心，助力制造企业构建自主可控的数字化能力，加速迈向智能制造新阶段。
3、详细详情：
智慧制造全景
智慧制造应用架构
生产管理
采购管理
销售管理
设备管理
仓库管理
企业驾驶舱
人事管理
行政管理
财务管理
客服管理
