木白装备云2026新品发布：PMC Agent正式亮相

2026年09月08日 12:16:27

聚焦装备制造订单履约，项目制造、AI Copilot与业务本体能力同步升级，

《装备制造生产运营数字化与AI实践白皮书2026》同步发布

木白装备云2026新品发布会主视觉

2026年8月25日晚，木白装备云2026新品发布会以“AI进厂，装备制造更高效”为主题在线举行。发布会上，木白装备云围绕装备制造订单履约主线，系统展示研发云、制造云、服务云的最新进展，重点发布面向重项目制场景的项目制造能力，以及木白首个岗位Agent——PMC助手。同期，《装备制造生产运营数字化与AI实践白皮书2026》正式发布。

从分散功能走向一条主线：让装备制造订单交付更高效

这是木白装备云自2022年以来第三次较完整地进行产品发布。回顾过去几年，木白的产品重点从物料、车间、售后等具体问题，逐步延伸到项目跟踪、产料协同，再进一步收敛到“订单交付”这一主线。

木白装备云认为，装备制造尤其是非标、半非标和项目型装备企业，其生产运营的复杂性并不只来自流程更多，而在于研发、采购、生产、质量、交付和服务之间的高频变化与强耦合。企业内部系统往往按职能建设，但客户订单需要按照端到端过程履约。基于这一判断，木白将核心价值主张进一步明确为：让装备制造订单交付更高效。

围绕这条主线，木白装备云形成研发云、制造云、服务云“三朵云”。研发云重点承接图文档、BOM、工艺与变更，并推动设计成果进入工程和制造；制造云覆盖项目、工单、物料齐套、质量、异常与现场执行；服务云则继续连接设备交付后的安装、维修、保养、备件和设备履历。

项目制造升级：支持“边设计、边采购、边生产”

在本次发布会上，项目制制造是木白装备云重点展示的产品升级方向之一。对于复杂非标设备、自动化产线和整线项目，项目启动时完整BOM往往尚未形成，但合同交期已经开始倒计时，因此“边设计、边采购、边生产”成为真实而普遍的业务状态。

针对这类场景，木白装备云引入“项目制造单元”和项目BOM分批释放机制。研发阶段尚未确认的物料可以持续补充和调整；已经确认的部分则可向采购、备料和生产持续释放。对于已经进入现场执行的内容，再通过更加严谨的变更机制进行追溯与控制。

这一设计尝试解决传统串行模式下“必须等完整BOM出来才能继续往下走”的问题，使设计、采购和生产能够在可追溯前提下并行推进，更贴近重项目制装备制造的真实交付过程。

发布会现场产品演示：木白装备云研发云及项目制造相关能力

AI进入业务：从“帮人用软件”进一步走向“帮人干活”

在AI部分，木白装备云首先展示了已经嵌入业务软件的多种能力，包括AI Copilot、Widget和AI智能导入。Copilot可基于产品文档和系统内真实业务对象进行查询与分析，并与项目、工单等页面联动；Widget让用户在具体业务页面中直接调用AI分析；AI智能导入则尝试让软件理解企业既有Excel数据，减少为了适配系统模板而进行的重复整理。

更重要的是，木白提出“业务本体”作为连接数字化系统与AI的重要一层。随着项目、BOM、物料、工单、库存、设备等对象逐渐在线并形成关系和状态，AI才能进一步理解“企业里有什么、这些对象之间是什么关系、现在处于什么状态”，并在真实业务上下文中工作。

木白装备云钱胜前在发布会上表示：“大模型已经足够聪明，但如果连哪个BOM属于哪个项目、哪颗料什么时候要、工单做到哪里都不知道，再聪明也很难真正进入业务。”

木白首个岗位Agent发布：PMC助手聚焦物料齐套与交付风险

基于前述数字化底座和业务对象关系，木白装备云在本次发布会上正式发布第一个重点岗位Agent——PMC助手。其定位是“面向装备制造物料齐套与订单交付风险的智能决策助手”。

PMC处在订单、BOM、库存、采购、生产和交期的交叉口。传统工作中，PMC往往需要在ERP、MES、PLM、Excel及协同工具之间反复找数、拼表、计算和催办。木白PMC助手从订单与需求出发，结合BOM、库存、采购在途、外协、自制在制及要求就绪时间等数据，完成缺口计算、齐套分析和风险识别，并进一步形成替代、采购、自制、外协、催办和计划调整等建议。

木白将PMC助手希望解决的问题概括为三个词：“算清楚、看明白、推得动”。其中，净需求、库存口径、订单占用等确定性计算由规则与业务系统负责；AI更适合承担信息归纳、风险排序、原因解释和策略建议；关键业务动作仍由人确认或在明确权限范围内执行。

从产品能力到客户现场：三朵云已进入实际应用

发布会中，木白还分享了德龙激光的实际应用实践。围绕项目跟踪、产研融合、产料协同与敏捷生产，木白装备云尝试把项目、BOM、物料、工单、设备等关键业务对象真正关联起来，并让数字化从单点功能进一步进入复杂订单的端到端履约过程。

木白认为，AI进入制造业并不意味着原有工业软件会被一个聊天窗口简单替代。相反，AI越想进入真实业务，越需要订单、项目、BOM、物料、库存、工单、质量、设备和服务等可信数据对象作为基础。数字化与AI将更多以融合方式演进。

《装备制造生产运营数字化与AI实践白皮书2026》同步发布

发布会同期，木白正式发布《装备制造生产运营数字化与AI实践白皮书2026》，副标题为“从订单履约数字化，到业务本体与Agent”。白皮书围绕装备制造行业趋势、生产运营特征、订单履约数字化、业务本体、国内外工业AI与Agent实践、PMC岗位场景及实施路径进行了系统梳理。

木白表示，希望这份白皮书首先成为一份值得装备制造从业者保存和参考的行业资料，而不是一份“换了封皮的产品手册”。在产品实践之外，白皮书也梳理了Siemens、Microsoft等国内外工业AI与Agent相关案例，以讨论工业AI如何从通用问答逐步进入可验证的真实工作。

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