江西省数字领航企业数字化转型实践案例②

案例2 江西景旺精密电路有限公司

基于研发生产+产业链实践融合的PCB数字化转型实践

江西景旺精密电路有限公司成立于2011年，是深圳市景旺电子股份有限公司在江西省投资设立的全资子公司，注册资金8亿元，是一家专业从事印制电路板研发、生产和销售于一体的国家高新技术公司。公司专注于高密度、多层、柔性及金属基电路板的生产，产品广泛应用于新能源汽车、电子设备、家电等领域。现占地600亩，总建筑面积41.5万平方米，已建成三座智能化工厂，具备年产878万平方米的高密度印制电路板、HDI板的产能。在中国电子电路行业内资公司PCB市场占有率排名第5，江西省综合排名第一。江西省印制电路板龙头公司，公司主要客户有博世、联电、法雷奥、博格华纳、索尼、霍尼韦尔、华为、中兴、阳光电源等国内外知名公司。

二、案例概述

在PCB生产中，景旺精密利用深度学习算法分析海量历史生产数据，涵盖工艺参数（如电镀时间、温度、电流密度，蚀刻速率等）、设备运行状态（转速、压力、能耗）及产品质量结果（如铜厚均匀性、线宽精度、开路短路率）。例如，针对电镀工序，构建基于循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）的预测模型，通过持续学习不同产品类型、批次的电镀数据，精准预测最佳工艺参数组合。经实践验证，该模型将铜厚误差从±5μm降低至±3μm以内，良品率从90%提升至93%左右，大幅减少了因工艺波动导致的返工与报废成本 。景旺精密部署先进的机器视觉系统，采用卷积神经网络（CNN）对 PCB进行全方位质量检测。在AOI（自动光学检测）环节，高分辨率相机快速采集PCB图像，CNN模型依据预训练的缺陷特征库，实时识别开路、短路、缺件、偏移、阻焊缺陷等多种类型瑕疵，检测准确率高达99.5%以上，远超人工检测的92%准确率，且检测速度提升5倍以上。在与供应商的交互中，引入自然语言识别（NLP）技术，自动处理大量采购合同、订单、技术文档等文本信息。通过NLP模型提取关键条款（如交货期、价格、质量标准）、解析供应商反馈邮件，实现信息的快速分类与理解，将人工处理时间缩短70%。同时，利用智能客服机器人，基于NLP与知识图谱技术，实时解答供应商常见问题，提高沟通效率与准确性，增强了供应链协同的流畅性。

构建基于大模型的智能报表与决策支持系统，将生产、销售、财务、供应链等多部门数据进行整合与可视化呈现。管理层通过自然语言交互，即可获取定制化报表与数据分析结果。大模型依据查询意图，快速从数据湖中调取数据、生成分析报告，并提供决策建议，使决策周期从原来的平均3天缩短至1天以内，大幅提升了决策效率与科学性。

景旺精密通过在生产经营管理各环节深度应用大模型及相关AI技术，实现了生产效率、产品质量、供应链协同、决策水平与客户服务的全面提升，在激烈的市场竞争中保持领先地位，并为行业数字化转型提供了宝贵经验。

三、解决的痛点及需求

生产制造环节是PCB数字化转型的核心场景，痛点集中在工艺与管理双重层面。传统生产依赖人工经验调控电镀、蚀刻等核心工序的工艺参数，易出现参数波动，导致铜厚误差、线宽精度等指标不稳定，良品率难以提升；生产全流程的工艺参数、设备运行状态、质量数据分散采集，未形成有效整合，无法实现数据驱动的工艺优化，返工与报废成本居高不下；不同产品类型、批次的工艺适配缺乏智能支撑，生产标准化程度低，效率受人工调度制约。此环节核心需求为构建智能化生产管控体系，通过数据采集与算法建模实现工艺参数的精准预测与动态调整，整合多维度生产数据形成全流程数字化管理，实现工艺方案的智能适配与生产过程的标准化管控。

质量检测环节的痛点源于传统模式的效率与精度短板。人工检测为主的模式速度慢、主观性强，漏检、误检率高，无法匹配规模化生产节奏，且AOI设备缺乏智能算法支撑，对复杂瑕疵识别能力不足；质检数据与生产环节脱节，无法通过检测结果反向优化生产工艺，形成管理闭环。该环节需求聚焦智能检测体系搭建，部署融合AI算法的机器视觉系统，实现瑕疵检测的自动化、高精准化与高速化，同时打通质检与生产数据链路，通过质检数据反馈推动生产工艺持续优化，构建 “检测-分析-优化” 的数字化质量管控闭环。

供应链协同环节的痛点集中在信息交互与流程管理的低效化。采购合同、订单等文本信息依赖人工处理，关键条款提取慢、易遗漏，处理效率低下；与供应商的沟通依托人工对接，常见问题解答不及时、标准不统一，信息不对称易导致供应链脱节；供应链各环节数据未实现数字化共享，订单跟进、交货期把控、质量标准确认等流程缺乏智能化支撑。此环节需求为打造数字化供应链协同体系，通过智能文本处理技术实现采购文档的自动化解析，搭建基于智能交互技术的供应商沟通平台，打通企业与上下游的信息壁垒，实现供应链数据的实时共享与流程的数字化管控。

经营决策环节的痛点在于数据壁垒与决策效率的双重制约。企业生产、销售、财务、供应链等部门数据分散在不同系统，形成信息孤岛，难以实现全维度数据整合；数据分析依赖专业技术人员，管理层无法直接获取数据洞察，定制化报表生成周期长，数据使用门槛高；决策过程缺乏精准数据支撑，多依赖经验判断，决策周期长，无法快速响应市场变化。该环节核心需求为构建智能决策支持体系，打通各部门数据壁垒建立统一数据湖，打造支持自然语言交互的轻量化数据分析平台，实现定制化报表与分析报告的快速生成，通过数据挖掘与建模为管理层提供科学、高效的决策依据。

数据管理环节作为数字化转型的基础，痛点贯穿全流程。行业缺乏统一的数据采集与管理标准，各环节数据格式不统一、质量参差不齐，难以实现有效整合与共享；企业数据存储与分析能力不足，无法充分挖掘数据价值，数据仅停留在采集层面，未转化为生产经营的核心驱动力；中小微企业数据安全管理体系不完善，存在数据泄露、丢失的风险。此环节需求为建立标准化数据管理体系，制定统一的数据采集、传输与存储标准，搭建大数据分析平台实现数据的深度挖掘与价值应用，同时构建完善的数据安全防护体系，保障企业数据资产安全。

整体而言，PCB行业数字化转型的全流程痛点本质是技术应用与行业需求脱节、数据流通与价值挖掘不足、智能化水平与产业发展不匹配，核心需求围绕 “数据整合、智能应用、流程协同、价值挖掘” 展开，需通过全链路的数字化、智能化升级，实现从传统人工管理向数据驱动、智能管控的模式转变，推动行业高质量发展。

四、案例实施内容

江西景旺精密电路有限公司依托母公司信息化技术积淀，结合PCB行业生产制造特性，以全流程数字化、智能化、协同化为核心方向，从系统搭建、技术融合、数据互通、生态构建四大维度推进数字化转型，打造覆盖生产、管理、供应链、决策的全链路数字化体系，实现从传统制造向智能制造的跨越，具体实施内容如下：

（一）定制化搭建核心信息系统，夯实数字化转型基础

公司摒弃通用化系统适配模式，依托自身技术优势定制开发贴合PCB行业特色的信息化系统，同时完成多系统集成协同，构建工厂全业务流程数字化管理平台。一是定制开发生产制造执行管理系统（MES），覆盖产品技术、设备、生产、质量、原材料、仓库、工艺技术七大管理环节，实现生产现场数据自动采集、生产过程实时监控、异常情况及时反馈，推动生产环节无纸化、标准化作业。二是通过公司服务总线实现MES系统与ERP、PLM等信息系统的深度集成，打通设计、研发、生产、管理各环节数据链路，实现订单、物料、生产计划的智能联动。三是引入AGV自动搬运机器人、智能立体仓库等硬件设备，搭配移动CRM、移动SRM系统，实现从原材料入库、生产加工到成品出库、客户交付的全流程智能化管控，打造赣州信丰 “黑灯工厂” 等标杆生产基地。

（二）深度融合AI与大数据技术，赋能生产经营全环节

公司将深度学习、机器视觉、自然语言识别（NLP）等AI技术与生产制造、质量检测、供应链协同、经营决策深度融合，以数据驱动实现各环节效能提升。生产端，利用深度学习算法分析电镀时间、温度、设备转速等海量历史生产数据，针对电镀、蚀刻等核心工序构建RNN/LSTM预测模型，精准匹配不同产品、批次的最佳工艺参数组合，实现工艺参数动态优化。质检端，部署基于卷积神经网络（CNN）的机器视觉系统，在AOI环节通过高分辨率相机采集PCB图像，结合预训练缺陷特征库，实时识别开路、短路等多种瑕疵，实现质量检测自动化、精准化。供应链端，引入NLP技术自动处理采购合同、订单等文本信息，提取关键条款并智能分类，同时搭建基于NLP与知识图谱的智能客服机器人，实现供应商常见问题实时解答，提升供应链协同效率。决策端，构建大模型智能报表与决策支持系统，整合生产、销售、财务等多部门数据，支持管理层自然语言交互查询，快速生成定制化分析报告并提供决策建议，大幅缩短决策周期。

（三）搭建工业互联网大数据平台，打通全流程数据壁垒

公司以工业互联网为核心载体，搭建一体化大数据分析平台，实现全业务流程数据的整合、共享与深度挖掘。一是打通INCAM-INPLAN、PDM、MES、移动CRM等多系统数据接口，构建企业统一数据湖，实现设计、制造、采购、销售等各环节数据的集中存储与互联互通，彻底打破信息孤岛。二是建立标准化数据采集与管理体系，规范工艺参数、设备运行、质量检测等全维度数据的采集、传输与存储标准，保障数据的准确性与一致性。三是基于大数据平台开展设计仿真优化、设备智能维护、故障预测等服务，通过对设计制造全流程数据的实时分析与应用，实现从“经验管理” 向 “数据驱动” 的转变，同时利用数据反馈形成 “生产-检测-优化” 的闭环管理，持续提升生产效率与产品质量。

（四）完善数字化转型保障体系，强化人才与技术支撑

公司从人才培育、技术创新、组织管理三方面构建数字化转型保障体系，确保转型工作落地见效。人才培育方面，实施阶梯式员工培养计划，针对不同岗位、层级定制数字化技能培训，同时对接江西理工大学等高校搭建产学研融合创新平台，设立博士后创新实践基地，定向培育数字化技术骨干，组建专业的数字化讲师团队。技术创新方面，加大研发投入，聚焦高频高速通信、车载电子等领域开展技术攻关，形成超50项发明专利100项实用新型专利的技术储备，同时与中国联通等服务商深度合作，联合打造数字化转型解决方案。组织管理方面，成立数字化转型专项工作小组，明确各部门职责分工，建立月度推进、季度复盘的工作机制，同时将数字化转型纳入企业发展战略，打造数字化观摩路线，梳理20项以上数字化场景产品并向行业开放借鉴。

（五）发挥数字领航示范作用，推动产业链协同转型

公司在实现自身数字化转型的同时，积极推动PCB产业链上下游协同升级。一是设立数字化转型成果展区，开放智能工厂、工业大数据平台等核心场景，为中小PCB企业提供可复制的转型参考。二是联合服务商开展“PCB行业数字化技术适配诊断”，为中小企业提供免费转型评估与定制化解决方案。三是针对产业链薄弱环节，联合合作单位开发AI质检模型、供应链数据中台等创新产品，提供技术授权与人员培训。四是通过成立数字化转型赋能机构，为产业链上下游企业提供从方案设计、技术选型到落地保障的全流程数字化转型服务。

通过上述全方位实施举措，江西景旺实现了生产效率提升50%以上、运营成本降低24%以上、产品不良率下降25%以上的转型成效，不仅筑牢了自身在PCB行业的数字化领先地位，更成为江西省制造业数字化转型的标杆企业，为PCB行业及区域电子信息产业数字化升级提供了可复制、可推广的实践路径。

五、应用成效和亮点

（一）经济效益分析

江西景旺精密通过全流程数字化转型布局，将AI、大数据、工业互联网等技术与PCB生产经营深度融合，在生产效率、产品质量、运营成本、供应链协同等维度实现显著突破，转化为可观的直接与间接经济效益，企业盈利水平、行业竞争力持续提升，同时带动产业链价值提升，实现数字化转型的经济价值最大化，具体效益分析如下：在生产制造环节，深度学习算法优化核心工艺参数，电镀工序铜厚误差从±5μm降至±3μm内，产品良品率从90%提升至93%，直接减少因工艺波动导致的返工、报废成本，仅原材料损耗、返工人工成本两项每年降幅超20%；自动化产线与智能管控系统落地，替代部分人工操作，生产效率提升超30%，单位产品生产工时大幅缩短，产能规模较转型前实现稳步增长，产值同比提升显著。质量检测环节，CNN机器视觉系统替代传统人工质检，检测准确率达99.5%以上，漏检、误检率大幅降低，有效减少不良品流出带来的客户索赔、售后返修成本，售后损失同比下降25%以上；同时检测速度提升5倍，实现“即产即检”，大幅缩短质检周期，保障订单交付效率，客户满意度提升的同时，助力企业拿下更多高端订单，高端产品营收占比提升15个百分点。供应链协同环节，NLP技术实现采购文档自动化处理，人工处理时间缩短70%，大幅降低采购部门人力成本，同时减少信息提取失误带来的采购偏差损失；智能客服机器人提升供应商沟通效率，供应链响应周期缩短40%，原材料库存周转率提升30%，有效降低库存积压带来的资金占用成本，企业流动资金周转效率显著提升，财务运营成本同比下降18%。经营决策环节，大模型智能决策系统让决策周期从3天缩至1天内，实现市场需求、订单趋势的精准分析，企业资源配置效率优化，避免因决策滞后导致的市场机会流失、产能浪费等问题；多部门数据整合共享，推动各环节精细化管理，销售、生产、财务协同度提升，营销费用、生产调度成本等可控费用实现合理压降，整体运营管理成本降低20%以上。此外，数字化转型带来的生产标准化、产品高端化提升了企业品牌溢价能力，高端PCB产品定价优势凸显，毛利率较转型前提升5—8个百分点；同时作为数字领航企业，通过技术输出、产业链赋能带动上下游企业数字化改造，实现产业链整体成本下降、效率提升，景旺自身也依托产业链协同获得更稳定的原材料供应、订单合作，间接实现供应链成本压降、营收渠道拓展，形成“企业增效、产业链增值”的良性经济循环。整体来看，数字化转型为景旺精密带来了成本端、收入端的双向利好，直接推动企业年度利润同比提升超25%，同时构筑起技术与效率壁垒，为企业长期盈利增长奠定坚实基础，彰显了数字化转型对制造业企业提质增效、降本增收的核心价值。

（二）项目价值及示范推广意义

江西景旺精密将大模型、深度学习、机器视觉、NLP等AI技术深度应用于PCB生产、质检、供应链、决策全环节，形成可落地、可量化、可复制的数字化转型模式，其示范推广价值显著，为PCB行业及区域制造业数字化升级提供关键参考。

该项目精准破解PCB行业生产共性痛点，为AI赋能智能制造树立标杆。通过RNN/LSTM模型优化电镀工艺，大幅降低产品误差、提升良品率；基于CNN的机器视觉系统重构AOI质检，实现瑕疵检测高准确率、高速度自动化，让AI技术从概念落地为生产实用工具，明确了PCB行业智造升级的技术方向。

同时推动PCB行业从单点数字化向全链路智能赋能跨越，AI技术在生产、质检、供应链、决策各环节协同应用、数据互通，形成全流程智能管控体系，引导行业摆脱碎片化技术应用误区，推动数字化转型向系统化、一体化升级。

项目还大幅降低行业AI应用门槛，为中小PCB企业提供实操范本。其标准化的AI解决方案紧扣行业实际需求，具有清晰实施路径和量化成效，且相关成果向行业开放，让中小企业低成本接入AI技术，破解其技术、人才匮乏的转型难题。

作为省级“数字领航”企业，景旺精密将智能协同模式向产业链延伸，带动上下游企业打通信息壁垒，推动PCB产业链从线性人工协作向智能生态协作转变。