2025 长沙市先进计算终端制造行业中小企业数字化转型实践样本

长沙市先进计算终端制造行业中小企业数字化转型实践样本一、行业中小企业发展情况 1 1 1 3二、行业中小企业转型价值 3三、行业中小企业数字化转型场景 4 6 1.产品设计 62.营销管理 8 3.计划排程 4.生产管控 5.质量管理 6.设备管理 7.仓储物流 长沙市先进计算终端制造行业中小企业数字化转型实践样本一、行业中小企业发展情况（一）行业定义与范围先进计算终端制造行业是指生产制造先进计算整机及外设产品的行业，根据产品核心功能，主要分为通用服务器、AI训通用服务器主要用于数据中心基础算力支撑，AI训练服务器主要用于大模型训练及推理加速，桌面终端主要用于政务办公及企业生产终端，编写终端主要用于移动办公及野外作业，边缘计算网关主要用于工业现场实时数据处理，专用加固设备主要用于国防、能源等特殊场景。先进计算终端制造行业产业链上游主要包括芯片、电子元器件等核心零部件制造企业，中游是终端整体制造商，下游涵盖党政、金融、电信、能源、电力、交通、航空航天、教育、医疗等重点行业。（二）行业中小企业发展现状与趋势1.行业宏观情况我国已形成体系较为完整、规模体量庞大、创新活跃的计算产业，在全球产业分工体系中的重要性逐渐提升。2023年我国计算产业规模近2.6万亿元，占电子信息制造业的近20%，产业高质量发展新格局日益成熟完备，国产品牌在整机市场中占据主导地位。通用计算领域，浪潮、新华三、超聚变、联想、中兴排名我国服务器市场前五名，国产品牌市场份额合计接近81%，连续两年超过80%。智能计算领域，浪潮、新华三、宁畅连续两年排名我国人工智能服务器市场前三名国产品牌市场份额达97%。高性能计算领域，我国超算系统占有量与制造商总装机量均保持全球领先。2.行业发展趋势先进计算终端行业当前呈现出多元计算走向深度融合、消费层次不断拓展、人工智能服务需求成为驱动先进计算发展重要动力等三大发展趋势。多元计算走向深度融合体现在从传统通用计算过渡到与科学研究、工业制造、医疗诊断等领域深度融合的先进计算；消费层次不断拓展主要体现在计算设备从PC、服务器逐步延伸到物联网产品、手机，向着丰富化、多样化发展；人工智能服务需求成为驱动先进计算发展重要动力主要体现在人工智能大模型的训练对算力的要求不断提高，从而驱动先进计算行业发展。3.试点城市本地发展情况长沙市新一代自主安全计算系统集群入选国家先进制造业集群名单，聚焦信创产业新赛道，汇聚了中电长城、湘江鲲鹏、宝德、航天天玥、湘计海盾、同有飞骥、景嘉微等知名企业，拥市场份额。其中百亿级企业4家、十亿级企业22家、上市企业17家，国家级专精特新“小巨人”企业74家。（三）行业中小企业业务痛点长沙先进计算行业中小企业占据绝大多数，主要为整机终端企业提供软硬件配套。由于缺少一批具有生态主导力“链主”企业，引领带动和组织协调作用、资源配置和整合能力薄弱，在发展过先进计算产品必须不断更新换代才能满足算力提升的需求，部分高端元器件仍需进口或依赖海外授权，而目前客户基数较小、无法充分分摊研发设计成本，规模效应难以发挥。二是产业链协同难度高。先进计算行业涉及芯片、外围设备、整机、操作系统、应用软件、网络安全等多个环节，软硬件适配需求量大、涉及面广、复杂度高，技术兼容性和数据安全性存在难点。中小企业往往各自为战，技术路线各不相同、产品质量良莠不齐。三是市场化需求快速响应挑战大。先进计算用户同时覆盖个人、企业和政府等市场，点多面广，服务主体多元、服务内容多样，如要对用户高标准、多样化要求做出快速响应，对供应商技术研发、人才培养、资源整合等多个环节提出了较高要求。二、行业中小企业转型价值一是可以降低生产制造误差浪费和库存损耗。如通过部署工业物联网（IIoT）设备、MES（制造执行系统）等，实现生产环节的自动化监控与实时调度，减少人工干预导致的误差和浪费；利用大数据分析优化原材料采购、库存管理和产能分配，降低库存积压风险和资金占用；通过模块化设计和数字化产线，快速适配信创市场对国产化芯片、操作系统的多样化需求，减少生产线切换成本。二是可以加强上下游供需对接和技术迭代。如构建产业链云平台，实现上下游企业间的订单、产能、库存数据实时共享，提升供应链韧性；通过标识解析、数字孪生等技术，实现设计-制造-服务全链条协同，如远程调试解决预装系统兼容性问题；运用人工智能等前沿技术整合企业内外部数据，挖掘数据背后的深层次规律和价值，可反馈至芯片、操作系统厂商，推动国产技术迭代（如优化指令集适配性）。三是可以助力行业生态建设和人才培养。如通过开源、低代码平台或仿真模拟技术降低国产化软硬件适配开发门槛；提供AI云算力资源支持，降低中小企业算力使用门槛；应用人工智能等前沿技术，实现员工的个性化绩效管理、智能招聘与人才画像、培训和发展。三、行业中小企业数字化转型场景为将前述章节对转型痛点与模式的宏观分析落到实处，本章将聚焦于具体的业务场景与企业实践，通过“解剖麻雀”的方式，深度呈现试点企业如何将数字化理念转化为可观的经营效益。本章选取了贯穿企业核心价值链的七个典型业务场景，覆盖产品生命周期、生产执行、供应链、管理决策四大核心领域，涵盖产仓储物流等7大环节。（一）产品生命周期数字化1.产品设计痛点需求：芯片设计文件、PCB布局、固件等研发数据管理分散，软硬件版本对应关系混乱，追溯困难。产品研发管理水平偏低，产品研发周期长。缺乏电路、散热、电磁等仿真验证能力，导致软硬件适配周期长。辅助开展PCB版图、结构件等二维、三维设计，实现基础产品设计工作电子化。二级场景：产品设计过程规范化管理。应用PDM、PLM系统对研发过程进行数字化管理，实现对图纸、模型、设计BOM、软硬件版本、技术变更等设计资料的规范化、版本化管理，并有效执行。三级场景：知识化库促设计复用。建立国产化元器件、典型电路的标准物料库及设计知识库，在新产品设计时进行匹配或引用，提升软硬件适配效率和设计复用率。电磁仿真等技术，对产品性能进行系统级试验验证或迭代优化，或与产业链上下游的芯片、操作系统厂商实现多方信息交互，开展协同设计。典型案例：华诺星空技术股份有限公司产品全生命周期管理案例背景：华诺星空技术股份有限公司面临产品研发管理难题，如研发项目管理粗放、进度跟踪不足、成本控制缺失、资源评估不准、需求整合困难、跨专业协同低效、图文档数据分散及版本混乱。具体举措：为系统性解决上述问题，该企业引入产品生命周期管理系统（PLM），基于IPD思想推进研发流程落地，提供可视化进度展示，精准资源规划；集中管理需求，关联研发任务；搭建跨专业协同平台，促进信息共享；集中存储数据，建立知识库；严格版本控制，确保可追溯性；更新标准库，保障合规性。取得成效：实现了研发流程的规范化与可视化管理，提升了资源规划的精准度和信息共享效率，保障了设计数据的统一、可追溯，有效支撑了产品合规性与创新迭代。图2：华诺星空PLM系统页面痛点需求：行业技术更新换代快，市场需求波动频繁。市场趋势难以准确预测。企业难以及时获取和分析市场动态信息，导致市场定位不准确，营销策略调整滞后，无法满足客户需求，影响市场份额和销售业绩。面向企业及政府客户的销售周期长、决策链复杂。客户关系和项目信息依赖销售人员个人管理，过程不透明，人员流动易造成项目断档和客户流失。缺乏对信创招投标信息的系统性捕获与分析能力。一级场景：电子表格销售数据记录。借助电子表格、云存储等工具，对销售计划、订单、客户信息或销售业绩等进行辅助记录和管理。二级场景：系统管理订单、客资。使用系统对销售线索、商机、合同、回款等营销信息进行全流程规范化管理，沉淀客户数据资产。三级场景：销产财协同追全流程。实现销售信息化系统与生产、库存、财务等系统的数字化协同，实现从商机到订单、再到生产交付的全流程在线跟踪，提升客户响应速度。四级场景：运用AI进行商机挖掘与智能推荐。基于公有数据和自有数据构建行业知识图谱，通过对客户采购行为和技术需求的深度分析，实现动态销售预测，并驱动柔性生产与供应链精准备货。典型案例：湖南航天捷诚电子装备有限责任公司计算机产品大数据精准营销案例背景：湖南航天捷诚电子装备有限责任公司销售预测客户跟进不及时；客户信息不全，竞争情报薄弱；客户信息分散在销售人员手中，销售离职面临客户流失风险；团队沟通不畅，客户反馈管理不善；风险评估预警机制缺失等。具体举措：该企业引入客户关系管理系统（CRM），以标准版本为基础，与ERP系统深度对接，数据实时共享；完善客户信息管理，含信用等级、组织架构等，综合竞争情报；分析合同、回款等，评估客户风险，及时预警，助企业降低风险。取得成效：规范了销售流程，实现了客户信息的集中统一管理和销售全过程的透明化管控。通过数据分析与风险预警，帮助企业降低了经营风险，提升了团队协作效率和客户满意度。（二）生产执行数字化3.计划排程痛点需求：行业多品种、小批量的生产模式，生产工艺较为复杂，再加上客户需求具有不确定性，对PCB板、芯片等物料需求预测不准，人工排产响应慢、效率低，容易出现生产过剩或不足的状况，生产计划与贴片机等关键设备产能匹配度低，导致产线等待、交期延误频发。一级场景：信息技术工具辅助计划编制。应用电子表格、云存储等信息技术工具辅助人工编制生产计划。二级场景：生产计划与产前检查系统化。应用ERP等信息化系统辅助生成生产计划，并基于生产计划进行物料、设备等生产准备检查，实现规范化管理。三级场景：多约束系统产计划自动下达。应用系统基于物料安全库存、销售订单、采购提前期、生产交期等多约束条件自动生成生产计划，并实现计划到工位的自动下达与执行反馈。四级场景：AI优化排程并动态调整。调运用人工智能算法，建立生产排程与调度优化模型，自动给出满足多种约束条件的优化排产方案，并能根据生产实时出现的插单、设备故障等异常情况进行动态调整。典型案例：湖南普斯赛特光电科技有限公司车间生产计划智能化排程案例背景：湖南普斯赛特光电科技有限公司原有生产计划线下排产共享信息慢、信息不准确等突出问题，以适应多品种小批量产品的生产需求。具体举措：该企业针对原来生产计划（主要由工单进行驱动），在ERP系统中，根据计划时间的跨度不同，拆分为了销售与运作计划、销售预测计划、采购交货计划，通过变革客户需求、销售预测流程，导入计划交货时间（L/T）、MOQ、MPQ、合并批量等参数实现生产计划多点优化。ERP、MES、WMS等信息化系统集成了生产计划、工艺管理、设备监控、质量控制、物料跟踪等方面，MES系统覆盖了生产管理的各个环节，实现生产过程的实时监控和数据采集，减少产线的停机时间和维护成本，更加灵活地调整生产计划，以适应多品种小批量产品的生产需求，实现真正的柔性生产。取得成效：实现了从ERP计划层到MES执行层的闭环管理，显著提升了计划的准确性和执行效率。通过灵活调整生产计划，减少了产线停机时间，真正实现了柔性生产。痛点需求：生产过程对精度和质量要求极高，需要对生产线上的设备运行状态、工艺参数、产品质量等进行实时监控和严格控制。但目前企业的生产监控系统可能存在数据采集不及时、不准确，数据分析处理能力有限等问题，无法及时发现生产过程中的异常情况，导致产品质量波动大，生产效率低下。SMT频繁换线、上料、换料时，易发生错料、漏工序等异常，影响产品直通率。一级场景：电子表格工具辅助生产管理。应用电子表格、云存储等工具辅助人工进行生产工单数据的记录。二级场景：终端产品生产过程数据管理。应用MES等信息化系统实现生产工单信息的扫码录入与跟踪，对进度、产量、物料耗用等信息进行规范化管理。三级场景：生产数据自动采集与生产要素协同。应用信息化系统对生产工单信息及炉温曲线等工艺参数进行自动采集，实现对工单、物料、设备等的实时管控，并与计划、质量等系统协同共享。四级场景：AI进行生产运行状态监控与预警。运用人工智能技术建立生产运行监测预警算法模型，对工艺参数、设备状态等数据进行在线分析与实时监测预警，并驱动生产过程的迭代优化与闭环管控。典型案例：湖南康通电子股份有限公司全程数智化生产管理平台案例背景：湖南康通电子股份有限公司需要做到项目订单接收、处理、跟踪、配送、结算及反馈全要素的高效协同。同时实现生产过程的数字化、可视化、精细化管理，降低生产运营成本，提高运营效率。CRM、OA等系统的数字化核心管控平台。其中MES系统实现对生产进度的实时监控、工单的跟踪以及生产过程的可视化管理。取得成效：实现了以订单为核心的全价值链业务贯通，生产过程透明化、精细化水平显著提升，满足了项目订单按需按时交付、合理控制制造成本的核心需求。5.质量管理痛点需求：行业产品微型化趋势下，人工质检效率低、漏检率高。缺乏对质量数据的深入分析和挖掘能力，无法从数据中发现质量问题的根源和规律，难以制定有效的质量改进措施。因缺乏对PCB板、关键芯片等物料的单件级追溯能力，质量问题发生后难以快速定位故障根本原因及影响范围。一级场景：电子工具记录质量数据。应用电子表格等工具，辅助人工记录来料检验、过程检验、出货检验的结果和不良品信二级场景：系统管理质检数据，规范化质量管理流程。应用QMS等系统，对元器件来料检验、SMT生产过程检验、成品检验等环节质量数据进行数字化采集与统计分析，实现质量管理流程规范化。三级场景：在线监测与产品全过程追溯。应用AOI或SPI等自动化检测设备，对焊点、元器件贴装等关键工序质量进行自动检测与报警。或应用MES系统，通过PCB板序列号实现物料批次到成品的关联，实现产品质量的正向追溯。四级场景：AI代人检缺陷，大数据做预测。应用AI视觉检测技术替代人工，提升对BGA焊点、微小元器件缺陷的检测效率与准确率。或构建质量大数据模型，关联设计、工艺、物料等数据，实现产品缺陷的预测性分析。典型案例：湖南中谷科技股份有限公司终端产品生产过程质量追案例背景：湖南中谷科技股份有限公司对于生产条件、工艺、环境等要求较高，生产过程中的质量控制程度决定了生产中良品率的控制水平，任何一个环节的质量差错往往就会造成整个批次的报废。因此在产品加工过程中需要从材料购买、工序、生产入库、保存、包装、出库等全过程进行质量检验。具体举措：该企业利用智慧生产系统，面向企业QA、QC质量管理人员提供质量检验标准、规范的制定，提供检验报告记录、提供全流程的质量控制，协助企业有效控制采购进料品质、生产成品品质，通过对通过全流程的检验及业务控制，有效控制产品质量，降低质量成本，减少质量损失。取得成效：对生产过程中的半成品、成品、制冷质检以及总装调试的质量数据进行信息统计与管理。同时，通过信息化系统，也实现了质量管理流程的规范化管理。6.设备管理痛点需求：SMT贴片机、回流焊等关键设备种类多、价值高，各类设备在管理过程中存在设备维护计划不合理、设备故障维修不及时、设备运行数据监测和分析不足等问题，导致设备故障率高，停机时间长，影响生产进度。同时，缺乏对设备的预防性维护手段，无法提前发现设备潜在的故障隐患，增加了设备维修成本和生产风险。一级场景：电子工具记录设备日常管理。通过人工或手持仪器开展设备点巡检，并应用信息技术工具辅助制定设备管理台账。二级场景：信息化手段定维保计划，做点巡检、维修管理。通过信息技术手段制定设备维护计划，开展设备点巡检、维护保养等功能，实现设备的规范化管理。三级场景：设备远程故障分析，统计设备使用效率。基于信息化系统实现设备关键运行参数，例如炉温、压力、振动的实时采集、故障分析和远程诊断，并依据参数等实现设备综合效率四级场景：设备预测性维护。建立设备运行模型和设备故障知识库，实现设备故障自动预警及自动制定预测性维护解决方案，并基于OEE分析等数据驱动工艺优化和生产计划优化。典型案例：湖南汇思光电科技有限公司生产设备管理案例背景：湖南汇思光电科技有限公司设备种类繁多，布置分散，设备数据采集费时费力，且难以追踪每台设备的采购、维修、折旧记录；设备状态监测不实时、故障预警不及时，运维成本高。具体举措：该企业引入设备管理系统，构建“购置-台账-巡检-维修-备件-知识库”六维管理闭环，提供设备台账、报修维修、巡检点检、保养、故障追溯、实时监