01 / COMPANY NEWS
湖南自贸试验区岳阳片区 · 2026.04.15
专家团考察海铭德 DMS 数字化工厂与全球遥控器生产基地，就创新研发、智能制造、人才与运营展开交流。
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9月19日，海铭德科技深圳公司、长沙公司与 DMS 岳阳工厂员工代表从全国各地齐聚衡阳衡山，在董事长蒋海兵先生带队下开展团建之旅。
2026年9月19日（农历8月初9），海铭德科技深圳公司、长沙公司、DMS岳阳工厂的员工代表从全国各地齐聚衡阳衡山，举行“聚团队同心 以攀登之志 赴创新之途——海铭德科技踏寿岳云阶团建之旅”。本次活动由董事长蒋海兵先生带队。
来自不同城市、不同业务现场的员工代表在寿岳云阶相聚，以共同的步伐连接深圳、长沙与岳阳三地团队。大家在衡山留下团建合影，也把对团队同心、持续攀登和面向创新的共同期待带回各自的工作现场。
从智能制造装备、DMS数字化工厂到面向客户的数字制造服务，海铭德的业务需要不同岗位、不同基地持续协同。这次团建之旅以真实的同行体验增进团队理解，凝聚迎难而上、共同把事情做成的行动共识。
联正电子（深圳）制造工程经理周强总一行到访海铭德，深入了解智能装备、DMS数字化工厂管理系统与DMS数字制造整体外包服务，双方达成组装测试自动化设备和数字化系统合作意向。
2026年9月11日上午，联正电子（深圳）制造工程经理周强总一行莅临深圳市海铭德科技有限公司，海铭德总经理蒋组元接待来访团队。联正电子（深圳）有限公司是伊顿（Eaton）集团旗下重要的电源研发与制造中心，主要生产不间断电源（UPS）等产品。
来访团队参观了海铭德深圳公司智能制造车间，重点了解海铭德为创维客户定制的机顶盒数字化智能产线，以及为英飞凌客户定制的 AI 模块数字化智能产线。围绕智能装备、DMS数字化工厂管理系统和DMS数字制造整体外包服务，双方就真实工厂中的设备协同、数据贯通与交付管理进行了深入交流。
周总一行对海铭德将精益思想、经营哲学与数字化系统融合的创新实践表示高度认可。双方现场达成组装测试自动化设备和数字化系统合作意向，并约定开展进一步调研，为后续项目协同与能力验证做好准备。
双方签署校企合作协议，将围绕人工智能、智能制造和真实工厂实践，共同培养产业数字化人才。
双方围绕 AI 数字模型、工厂运营和 DMS 系统应用进行交流，探讨从现场数据到经营决策的连接方式。
公开报道介绍海铭德拥有 13 条自动化生产线，数字化系统中心上线，并持续投入科技创新与人才培养。
报道聚焦海铭德数字化工厂接纳听力障碍员工的实践，展示标准化流程如何降低岗位协作门槛。
DMS = Digital Manufacturing System，部署一个世界级的 DMS 系统，将可控的制造能力以合理的成本、品质和交货期复制到全球。
阳春三月，海铭德科技位于湖南岳阳的 DMS 数字化工厂迎来来自十多个国家的 45 名客人，参观现场并了解数字化工厂实践。
消防安全线上直播走进海铭德数字化工厂，展示重点部位巡查、消防控制和应急疏散等企业安全管理做法。
报道披露岳阳基地的自动化、数据接口和质量体系建设，呈现数字化能力如何支撑规模化交付。
报道从岳阳工厂现场讲解 DMS 系统，介绍“线上管理、线下生产”的小微企业智能制造路径。
园区专题报道关注海铭德等数字化企业，呈现岳阳电子信息产业与智能制造生态的成长。
双方将 DMS 数字化工厂系统引入新型墙体材料行业，建设示范项目并探索跨行业推广。
协会走进海铭德，围绕 AI+智能制造私域应用模型的落地与探讨展开交流，记录企业数字化实践与产业协同。
岳阳发布关注海铭德（岳阳）科技有限公司的订单交付与自动化生产线建设，呈现企业稳产增产、服务全球客户的实践。
专题报道记录岳阳基地从投产到量产的变化，关注自动化设备、生产组织和现场管理效率。
专题报道记录海铭德岳阳公司从投产到量产的变化，关注数字化工厂、生产组织与智能遥控器基地的成长。
自贸片区企业资料介绍项目投资、产能建设与智能制造方向，为企业发展时间线提供公开档案记录。
公开报道介绍岳阳基地的车间、自动化生产线与出口业务，呈现工厂从设备投入走向稳定交付的过程。
报道关注海铭德依托技术研发和岳阳区位建设智能遥控器生产基地，服务电子信息产业升级。
地方政务报道记录对海铭德数字化工厂与全球遥控器生产基地的调研，关注产业培育与业态升级。
城陵矶新港区发布海铭德签约入驻岳阳自贸片区的消息，记录企业在岳阳布局数字化工厂与智能制造业务的起点。
海铭德科技面向员工与平台伙伴发布年度公开信，回顾团队在宁波、苏州、杭州等地一线并肩作战的成长。
内容依据公开网页与媒体报道整理，具体事实、发布时间及版权归原发布机构所有；海铭德新闻将持续补充新的可核验来源。
02 / INDUSTRY TRENDS
每周聚焦制造业政策与产业趋势，回到真实工厂，把公开信号整理成可核验、可执行的下一步。
工业数据与数字工厂 · 第 03 期
本周公开信号从先进制造大会、工业运行数据与人工智能专项行动汇聚到同一方向：数字工厂不再只追求“看得见”，而要把 AI、能碳和产业协同做成可交付的现场能力。
政策信号正在从“支持数字化”进入“要求形成结果”：企业要用统一数据口径连接设备、质量、能耗与经营指标，再用 AI 把判断落实到任务和责任。
本期要点
第 02 期围绕“数据进入生产现场，数字工厂开始回答经营问题”，整理政策、标准、产业生态与运行数据，共 6 条公开信号。
完整来源与要点十部门发布中小企业“十五五”规划，将加快数智化、绿色化发展列为重点任务，为中小企业建设可落地、可持续的数字工厂提供政策坐标。
工业和信息化部等十部门查看原文 ↗第二十一届中国国际中小企业博览会开幕，现场围绕技术创新、数智赋能、服务能力等方向连接供需，推动数字化能力沿产业链协同复制。
工业和信息化部查看原文 ↗工信部公开征求《智能制造 智能决策实施指南》等9项国家标准意见，覆盖从业务场景识别到数据驱动决策的实施路径。
工业和信息化部科技司查看原文 ↗工信部公告批准674项行业标准，覆盖机械、电子、通信等领域；标准化持续为设备互联、质量追溯和产线协同建立共同语言。
工业和信息化部查看原文 ↗工信部启动人工智能应用服务商培育专项行动，覆盖咨询规划、交付实施、运营管理与安全治理，补强企业从试点到规模化应用的服务链。
工业和信息化部科技司查看原文 ↗国家统计局数据显示，8月制造业PMI较上月上升0.6个百分点，生产指数50.4%、新订单指数50.6%，为数字工厂持续改善交付与响应提供经营背景。
国家统计局查看原文 ↗第 01 期围绕“政策定方向，产业把方向变成订单与现场能力”，整理上周公开政策、产业数据与供应链信号。
完整来源与要点工信部发布会提出推进传统产业改造、新兴产业培育与未来产业布局，并以“智改数转网联”、智能工厂和高标准数字园区提升先进制造能力。
工业和信息化部查看原文 ↗制造业企业座谈会聚焦产业人才队伍建设；同期公开征求脑机接口产业标准体系意见，显示人才、标准与应用生态正在同步补齐。
工业和信息化部查看原文 ↗上半年数字产业收入、利润保持增长，5G、算力和“5G+工业互联网”项目持续扩容，数字基础设施正在从连接能力走向生产现场的应用能力。
工业和信息化部查看原文 ↗国家发展改革委、交通运输部印发物流网建设实施方案，强化物流基础设施、数据协同与运输组织，为制造业供应链韧性和交付效率提供支撑。
国家发展改革委查看原文 ↗国家信息中心提出统筹传统产业升级、新兴产业培育与关键环节补短板，建议用工业互联网、数字供应链和数字孪生提升制造体系的抗冲击能力。
国家发展改革委／国家信息中心查看原文 ↗工信部数据显示，前7个月 5G、千兆、物联网用户规模持续扩大，移动互联网流量同比增长 17.6%，制造现场的实时连接和数据采集条件进一步改善。
工业和信息化部查看原文 ↗03 / TECHNOLOGY SHARING
从组织、数据与智能体的连接方式出发，把一线经验写成可复用的方法，持续补充 DMS-OS、AI 生产管理、设备互联与智能产线实践。
Business Insider 报道，日产在美国 Smyrna 工厂部署自主移动机器人（AMR）搬运重型零件。项目早期曾出现两台机器人同时被调度到同一地点的“交通堵塞”，团队随后修正软件，让机器人能够根据生产设备状态实时调整配送、接替落后的任务，并与物料流系统和产线控制器协同。
阅读 Business Insider 原文 ↗
日产的案例提醒我们：自动化的难点往往不在“机器人能不能移动”，而在“它是否理解现场正在发生什么”。DMS 正在做的，也不只是把设备接入网络，而是把设备放回工位、工艺、订单和异常的上下文里，让数据具备语义，让 AI 更容易理解设备、判断状态并参与交付。
01 / 从连接开始
一台设备拥有 IP、协议和点位，只能说明它“连得上”。如果系统不知道它属于哪条产线、对应哪个工位、当前生产什么产品，也不知道一次停机影响哪张订单，那么这些点位只是孤立的信号。
DMS 先把设备、工位、工艺、人员、物料和订单放进同一条关系链，回答“这台设备正在为什么任务工作”。连接因此从技术动作变成了生产语境的入口。
02 / 让状态有含义
同一个“停止”信号，可能代表换型、缺料、等待检验，也可能是设备故障。DMS 将设备状态与节拍、质量、工单和异常原因对齐，让“停了多久”进一步变成“为什么停、影响什么、谁需要处理”。
当状态具备明确的定义、时间和责任归属，管理者看到的不再是一串告警，而是一条可以追溯、解释和行动的现场事实。
03 / 让设备进入闭环
理解设备的价值，最终要落在任务闭环：异常被分级，责任人被通知，替代设备或补料任务被调度，处理结果回写到工单和质量记录。设备不再是被动上报者，而是交付链路中的一个可协同节点。
这与日产 AMR 根据产线消费状态调整配送的逻辑相似：系统只有理解“什么时候需要、送到哪里、优先级是什么”，自动化动作才不会制造新的拥堵。
04 / 给 AI 一张现场地图
AI 不缺少读取数据的能力，缺少的是稳定、完整、可解释的现场上下文。DMS 将设备身份、实时状态、历史事件、工艺约束、质量结果和处理过程沉淀为带时间、来源与责任人的数据资产。
当每个指标都有口径、每次变化都有原因、每个动作都有结果，AI 才能从“这台设备现在是什么数值”进一步理解“它是否偏离工艺、是否会影响交付、下一步该问谁或做什么”。
05 / 把数据变成能力
设备被理解之后，改善不再依赖某位老师傅记忆中的经验。团队可以比较不同班次的节拍波动，定位重复发生的停机原因，识别部件寿命与质量的关联，并把验证过的处理方法沉淀为可复用规则。
这使数字工厂从“监控大屏”走向“持续学习的生产系统”：现场反馈进入数据资产，数据资产支撑判断，判断又通过任务和标准回到现场。
06 / 落地动作
当 AI Agent 能以近乎零成本完成信息路由、实时对齐并维护企业的“世界模型”，组织竞争的关键就从“谁掌握信息”转向“谁能基于数据做出判断并闭环交付”。这不是在旧流程上叠加工具，而是重新定义公司的生产关系。
01 / 根基变化
层级制曾经是降低信息传递与协调成本的最优解。如今，Agent 可以实时汇总现场数据、识别阻塞点、对齐目标并调用知识，传统的“上传下达”逐渐变成响应市场信号的延迟环节。企业常见的四个症结——信息路由失效、内部假设驱动、AI 作为外挂、管理者角色迷失——都指向同一个问题：旧结构正在限制新能力。
管理者的价值因此从“协调中心”迁移为“判断力中心”。企业不是简单压扁金字塔，而是用一套连接现场与经营的数字神经系统，替代依赖层级传递的组织方式。
02 / 架构设计
AI 原生组织的前提是流程重写，而不是在旧流程上加一个聊天窗口。可复用的四层设计包括：以云原生、模型平台和智能体平台为底座；以统一指标与企业私域知识库组成世界模型；由 L3 级以上协作智能体自主完成任务闭环；用自然语言交互和客户信号直连生产需求。
以 DMS 的“现场—数据—决策”闭环为例：设备状态、工单、质量检验、物料追溯和异常处理被持续沉淀为统一数据资产，系统将每一次生产反馈回流到计划、排产与改善动作中。对数字工厂而言，数据不再是报表里的消耗品，而是可复用、可验证、可持续优化的生产能力。
03 / 角色重塑
当 AI Agent 进入主价值链，人类岗位需要重新定义。文章将核心角色归纳为三类：IC（个体贡献者）以深厚专业知识直接产出；DRI（直接责任人）围绕问题而非部门配置权责，并在约 90 天周期内对结果负责；Player-Coach（球员教练）既能下场解决问题，也能培养人才。
这套角色映射让组织从“经理指令”转向“世界模型”提供上下文，从部门边界转向问题闭环。人机比例也会从“人多机少的辅助模式”，逐步走向人机协同的扁平网络。
04 / 信息流革命
当管理者可以通过 Agent 直连内部系统、实时获得生产和客户信号，中间层的信息过滤就不再是稀缺价值。数据汇总、例行协调和状态追踪交给系统处理，管理者则更专注于价值判断、意义建构和复杂关系维护。
权力由职位高低转向系统接入能力与判断质量。HR 也应从“稳定管理部门”升级为组织的动态适应引擎：把手册、FAQ 和经验资产化，把 Agent 嵌入企业微信、POS 或业务系统，并让每位员工拥有可调用的“第二大脑”。
05 / 价值交付
真正的 AI 原生转型必须发生在研发、生产、交付、质量和经营等主价值链，而不是只优化报销、打卡等边角流程。先行者案例显示：研发效率、客服响应、结构化数据沉淀、排班与订货效率等指标，只有在端到端工作流被重构后，才会出现可持续改善。
这也解释了“6% Benchmark”：少数高绩效企业能把 AI 贡献转化为可观察的 EBIT 改善，关键并非工具数量，而是是否完成了工作流、知识与责任的结构化改造。
06 / 落地法则