基于长虹智能中枢,打造新一代AI+工业软件|长虹·鲁班·LuForge MOM赋能生产制造全流程管控

制造业数字化进程正迈入崭新篇章。依据国家“人工智能+制造”专项行动的相关指导意见，未来将着力培育一批先进工业智能体，建设工业领域高质量数据集，推动典型应用场景规模化落地，从而形成涵盖研发设计、生产制造、运营管理、仓储物流、质量管控等全流程的智能化转型示范体系。

当前，不少制造企业在智能化转型中仍面临诸多瓶颈：传统工业系统大多采用单点、分散的建设模式，不同业务模块之间的数据孤岛问题突出；传统MOM系统缺乏AI应用，即使有少量AI应用，但是都仍停留在业务表层，尚未深度融入生产运营各环节，无法实现“自感知—自分析—自决策—自执行”的闭环管理，企业制造数字化转型投入难以有效转化为可感知的生产经营效益。企业通过建设ERP、MES、WMS、QMS、EAM等系统，让订单、生产、质量、设备和仓储逐步实现线上管理，解决了业务“有没有系统”“能不能看见”的问题。但随着多品种、小批量、短交期、柔性生产逐渐成为常态，仅实现业务在线已不足以应对复杂多变的制造现场。系统越来越多，数据却分散在不同平台；报表越来越丰富，异常仍需人工逐层排查；设备已经联网，生产决策依然依赖经验；单个工厂完成了数字化建设，相关能力却难以复制到其他基地。

制造企业真正需要的，不是更多彼此独立的系统，而是一个能够贯通业务、汇聚数据、沉淀知识、辅助决策并持续进化的制造运营平台。长虹LuForge MOM正是针对上述行业痛点打造的制造运营平台。平台以长虹智能中枢为底座完成架构重构，将AI真正打造为贯穿制造全流程的能力引擎：既能助力单个工厂实现全业务链条的数字化贯通，也能支撑集团型企业将标准化能力快速复制到多个工厂，帮助不同细分领域的制造企业实现降本、提质、增效，推动集团各产业公司的数字化转型向纵深发展。

“Lu”源自鲁班所代表的工匠精神，“Forge”寓意锻造、构建与持续创新。LuForge MOM以“规范为先、精工为本、巧思为用、智造为果”为理念，构建覆盖制造运营全流程的制造运营平台，形成从数据采集、业务协同、知识沉淀、智能决策到自主运营的能力进阶路径。依托统一数据底座、知识库、AI算法与模型、低代码配置、开放集成生态及安全可靠体系，平台可促进生产全过程协同，提升生产效率与质量，保障设备可靠运行，推动制造运营从分散系统走向一体化平台、从人工经验驱动走向数据与知识驱动、从被动响应走向智能分析和持续进化。

LuForge MOM平台围绕制造企业数智化转型，构建“数智应用、工业软件、工业数智底座、AI智能中枢”四层架构。

数智应用层提供指标管理、KPI/OKR、实时看板、多维报表和智能预警等管理工具；

工业软件层提供生产管理、仓库管理、质量管理、设备健康管理、能源计量和设备物联等能力，覆盖生产追溯、库存预测、AI检验、预测性维护、设备健康分析和峰谷用电推荐等核心场景；

工业数智底座在AI智能中枢的能力支撑下，引入本体模型、知识图谱、MCP、Skill及Agent集群，沉淀数据模型、设备模型、物料模型、工艺模型、质量模型、人员模型和业务模型；

AI智能中枢提供模型接入、知识库引擎、智能体引擎和技能管理等能力。通过统一架构打通生产、质量、仓储、设备与能源数据，推动制造运营从系统分散、人工分析和经验决策，向平台协同、数据驱动和智能决策转型。

LuForge MOM制造运营平台架构图

LuForge MOM整体架构以长虹智能中枢和EADP应用开发平台为技术底座，依托AI数智中心数字化工厂团队十余年来深耕制造业沉淀的领域知识与实践经验，形成“一个统一平台、七大业务域协同”的核心设计。平台产品族包括工造 MES、工仓 WMS、工察 QMS、工御 EAM、工联 IOT、工擎 EMS和工慧 IB七大系统，贯通生产、仓储、质量、设备、物联、能源与经营决策数据。

传统制造系统擅长记录业务结果。它能够告诉管理者：完成了多少产量、出现了多少不良、设备停机了多长时间、仓库还有多少库存。但面对更复杂的管理问题，传统系统往往只能提供数据，无法直接给出答案：

· 为什么今天的产量没有达到目标？

· 当前瓶颈出现在物料、设备还是某一道工序？

· 某批产品发生质量投诉，问题究竟来自人、机、料、法、环中的哪个环节？

· 哪一台设备存在潜在故障风险？

· 如何在不影响生产的情况下减少峰时用电？

· 多个工厂的数据口径为什么始终无法统一？

解决这些问题，需要贯通生产、质量、仓储、设备和能源等多个系统，并由不同部门协同分析。数据虽然已经存在，但尚未形成真正的制造认知能力。

LuForge MOM的核心目标，就是让制造运营从“业务可见”进一步走向“过程可懂、风险可判、决策可执行”。它不只是把数据集中起来，而是通过业务流程、制造数据、工业知识和AI能力的深度融合，让系统能够围绕具体问题完成数据查询、关联分析、原因推理并生成改善建议。制造系统由此不再只是业务记录工具，而开始成为企业的智能运营助手。

对于多公司、多事业部、多工厂的集团型制造企业，数字化建设的难点不仅在于系统功能建设，更在于统一与差异之间的平衡。如果完全统一，可能无法适应不同产品和行业的业务特点；如果各自建设，又容易形成技术、流程和数据标准不一致的新孤岛。

LuForge MOM采用平台化、组件化和可配置的架构，支持“集团统一底座、事业部灵活配置、工厂快速复制”的建设模式。集团层面可以统一组织、用户、权限、主数据、指标口径和技术规范；各事业部与工厂则可以根据行业特点、产品类型和生产流程，灵活组合业务模块、配置流程规则。经过标杆工厂验证并形成的业务流程、指标模型、AI技能和行业知识，可以沉淀为平台能力，并快速复制到其他工厂。

数字化建设从一次次重复实施转向能力的持续沉淀与规模化复用。

回顾历史｜多个标杆案例落地，数智成效全面彰显

AI数智中心自主研发的MOM平台建设已取得阶段性成果，目前已覆盖6个BG，涉及25家产业公司、46座工厂和105个车间，涵盖企业、能源环保、军工、数字产业、消费者等业务板块及平台部门。

✅某电子模组制造企业

该企业产品品类繁杂、批次管控要求严格，存在库存账实不符、物料齐套效率偏低等问题。在多品种、小批量生产模式下，工单排布杂乱，车间工序流转不畅，生产进度与产品质量难以有效追溯；日常经营分析多依赖人工记录与统计，数据更新滞后、成本核算困难，订单交期管控缺乏精准的数据支撑。

依托长虹MOM平台，企业实现多工序并发生产，关键工序节拍缩短1.2秒，生产效率提升80%；通过对亿级产品进行质量管控，每年降低质量成本50万元，并满足头部客户的审厂追溯要求。

✅某电池制造企业

该企业在极限产能条件下，存在质量波动、生产瓶颈难以定位等问题。通过部署MOM平台，全面优化人员效率、设备运行、产品质量和生产运营四个维度的指标：制程数据分析时长缩短2～6小时，产量统计效率提升12%；设备故障率下降8%、稼动率提升6%；良品率提升8%、客诉降低5%；物料流转效率提升12%，产能稳步增长3%。

✅某小家电制造企业

针对销售、研发、生产、供应等环节的信息流与实物流脱节，前端销售数据难以及时反馈至研发和生产，备货预测偏差较大、滞销库存积压、存货周转率长期偏低并占用大量资金等痛点，企业通过部署MOM平台，实现从订单到出库的全链路透明管控；存货周转率提升20%以上，库存资金压降超1000万元；周订单达成率由60%提升至85%；物料需求与JIT计划的计算时长缩减90%，同时持续减少条码耗材浪费。

✅某服务器组装制造企业

该企业配件型号和规格繁多，物料收发管理混乱、配套备货难度大；整机组装工序多、流程复杂，工位作业进度难以实时掌握，整机检测与溯源管理难度较高，交付时效与质量管控缺乏保障。通过建设MOM平台，覆盖生产订单、工艺、质量、仓储、设备等核心模块，实现组件组装、产品测试等生产环节的防呆、防错管理，打通仓储备货、车间组装、成品检测等全业务流程。物料齐套效率提升60%以上，配件错领错用损耗率降低15%，整机组装生产周期缩短18%，整机订单准时交付率提升至95%以上，有效提升车间整体产能和企业市场竞争力。

展望未来｜LuForge MOM将持续深化AI与制造运营的融合，让工业软件真正成为制造企业的能力底座

AI数智中心正依托长虹统一技术底座，推进工业软件的AI原生重构，打造新一代AI+工业软件（AI for Industry），推动AI能力从单点场景向全流程、全价值链深度延伸。目前，产品正处于研发建设中，预计于2026年12月完成V1版本产品发布。本阶段的核心重点是围绕集团制造业务搭建统一平台架构、梳理并定型产品体系、建立统一数据标准、构建完备的基础AI能力，为后续在各产业推广落地夯实可复用的产品基础。未来，我们将聚焦业务和流程重构分步实施，基于图本体技术构建企业级工业知识图谱，打造AI原生工业软件，推动业务从"+AI"（外挂AI）到"AI+"（AI原生）的转变。

长虹·鲁班·LuForge制造运营平台

——锻造制造能力，驱动工业智能

来源：工业软件产品部

审核：宋立立