经营分析☆ ◇301315 威士顿 更新日期：2025-09-06◇ 通达信沪深京F10
★本栏包括【1.主营业务】【2.主营构成分析】【3.前5名客户营业收入表】【4.前5名供应商采购表】
【5.经营情况评述】
【1.主营业务】
软件开发、运维服务、系统集成、软件产品销售及服务。
【2.主营构成分析】
截止日期:2025-06-30
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
─────────────────────────────────────────────────
软件开发(产品) 3946.67万 43.04 1480.98万 47.12 37.52
运维服务(产品) 2282.56万 24.89 1327.18万 42.22 58.14
软件产品销售及服务(产品) 1799.54万 19.63 196.22万 6.24 10.90
系统集成(产品) 985.45万 10.75 81.32万 2.59 8.25
其他(产品) 155.30万 1.69 57.49万 1.83 37.02
─────────────────────────────────────────────────
华东(地区) 6397.18万 69.77 2119.01万 67.42 33.12
华东以外(地区) 2772.35万 30.23 1024.17万 32.58 36.94
─────────────────────────────────────────────────
截止日期:2024-12-31
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
─────────────────────────────────────────────────
软件开发(产品) 1.28亿 43.56 5522.11万 52.85 43.17
运维服务(产品) 6804.38万 23.17 3743.76万 35.83 55.02
软件产品销售及服务(产品) 5969.55万 20.33 774.11万 7.41 12.97
系统集成(产品) 3487.72万 11.88 292.20万 2.80 8.38
其他(产品) 312.83万 1.07 117.20万 1.12 37.46
─────────────────────────────────────────────────
华东(地区) 2.54亿 86.38 8708.15万 83.34 34.33
华东以外(地区) 3998.34万 13.62 1741.22万 16.66 43.55
─────────────────────────────────────────────────
截止日期:2024-06-30
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
─────────────────────────────────────────────────
软件开发(产品) 3931.52万 30.37 1769.51万 40.38 45.01
运维服务(产品) 3430.11万 26.50 1994.19万 45.51 58.14
软件产品销售及服务(产品) 2941.79万 22.72 393.86万 8.99 13.39
系统集成(产品) 2536.17万 19.59 215.70万 4.92 8.51
其他(产品) 105.69万 0.82 8.59万 0.20 8.13
─────────────────────────────────────────────────
华东(地区) 1.16亿 89.77 3803.70万 86.81 32.73
华东以外(地区) 1323.71万 10.23 578.16万 13.19 43.68
─────────────────────────────────────────────────
截止日期:2023-12-31
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
─────────────────────────────────────────────────
软件开发(产品) 1.08亿 34.41 5676.19万 49.92 52.62
运维服务(产品) 7107.75万 22.67 4107.23万 36.12 57.79
系统集成(产品) 6713.16万 21.42 903.65万 7.95 13.46
软件产品销售及服务(产品) 6535.44万 20.85 674.16万 5.93 10.32
其他(产品) 204.92万 0.65 9.29万 0.08 4.53
─────────────────────────────────────────────────
华东(地区) 2.60亿 82.86 8957.26万 78.78 34.49
华东以外(地区) 5374.08万 17.14 2413.26万 21.22 44.91
─────────────────────────────────────────────────
【3.前5名客户营业收入表】
截止日期:2024-12-31
前5大客户共销售2.13亿元，占营业收入的72.58%
┌───────────────────────┬───────────┬───────────┐
│客户名称 │ 营收额(万元)│ 占比(%)│
├───────────────────────┼───────────┼───────────┤
│客户1 │ 11240.35│ 38.28│
│客户2 │ 4656.21│ 15.86│
│客户3 │ 2507.84│ 8.54│
│客户4 │ 1538.41│ 5.24│
│客户5 │ 1369.91│ 4.66│
│合计 │ 21312.72│ 72.58│
└───────────────────────┴───────────┴───────────┘
【4.前5名供应商采购表】
截止日期:2024-12-31
前5大供应商共采购0.64亿元，占总采购额的56.28%
┌───────────────────────┬───────────┬───────────┐
│供应商名称 │ 采购额(万元)│ 占比(%)│
├───────────────────────┼───────────┼───────────┤
│供应商1 │ 2441.04│ 21.34│
│供应商2 │ 2217.57│ 19.38│
│供应商3 │ 715.42│ 6.25│
│供应商4 │ 651.33│ 5.69│
│供应商5 │ 414.06│ 3.62│
│合计 │ 6439.41│ 56.28│
└───────────────────────┴───────────┴───────────┘
【5.经营情况评述】
截止日期:2025-06-30
●发展回顾:
一、报告期内公司从事的主要业务
（一）公司主营业务
威士顿重点面向工业和金融领域提供软件产品及与AI和大数据技术相关的软件技术服务。根据应用领域
的不同，公司业务主要涵盖智能制造、数字化金融、集装箱物流堆场等方面。公司开发的软件产品主要包括
符合信创要求的工业软件、金融风控及大数据应用软件、智能化集装箱堆场管理软件，和以大数据、人工智
能技术为代表的通用新兴技术软件产品。公司通过既有工业软件产品进行产品实施，也可以根据客户实际情
况在产品的基础上进行二次开发或者定制应用软件系统。通用新兴技术软件，可作为独立产品为客户提供完
整的产品服务，也可通过服务消费的模式融入到公司各项产品中，有效提升公司相关产品的智能化水平，更
好地服务客户，助力公司在智能制造、数字化金融领域的竞争能力。公司是国家级重点软件企业，上海市首
批高新技术企业、上海市“科技小巨人”企业、上海市企业技术中心和上海市专精特新企业。公司获ISO900
1、ISO27001和ISO20000、CMMI5（能力成熟度集成模型5级）、DCMM三级、CS三级等专业认证，MES产品被评
为“上海智造”产品。报告期内，公司获评国家级重点软件企业，入选上海市“AI+制造”专业服务商名录
。
（二）公司主要产品（服务）及用途
在智能制造和数字化金融应用场景，公司自主研发推出多款产品及解决方案，可全面构建企业信息化体
系。围绕数智化转型，威士顿构建的产品体系主要包括与智能制造相关的工业软件和以数据类产品为代表的
新兴技术软件。随着软件架构向“微服务”架构的发展，以及AI技术的快速普及，公司在将核心的软件产品
MOM、PLM、MRO和DataM进行技术架构升级和“AI”赋能的基础之上，发布了面向通用行业的大模型应用产品
“威助手”和“威士顿工业智能体AIAgent”产品。进一步推动了产品的技术升级，并丰富了公司的产品线
。
公司一直致力于帮助客户实现智能制造，以“智能化即是实现对‘人力+人脑’的替代”为核心理念，
通过信息化应用的智能感知、实时分析和智能化决策模型，来逐步辅助和替代各级管理人员的脑力及体力劳
动。公司重点推出的生产运营类、创新研发类、运营保障类以及数据创新类相关的工业软件，通过嵌入基于
大模型的知识管理和威士顿工业智能体AIAgent产品，实现了产品的智能化升级。
通过集成融合基于大模型的“威助手”和威士顿工业智能体AIAgent产品，实现了MOM、PLM、MRO和Data
M全系产品的智能化升级。各系产品在具有完全知识产权和满足信创要求的基础之上，能够满足工业企业应
用场景需要，全面改变了软件产品的人机交互模式。新提供的产品中，人机交互模式仅仅保留一个类ChatGP
T的对话窗口，支持语音、关键字的输入，使用者登录系统之后，对话机器人自动将登录人需要完成的业务
作业，推送给使用人，按照系统推送逐个完成需要进行的人机交互操作；或者仅需告诉对话机器人想做什么
业务，智能对话机器人，会依据可自由定义的工业场景下的作业流程，智能化识别使用者的意图，并提供相
应的工业场景下的应用需求，供使用者操作使用。
1.MOM--智能生产运营
实现企业生产过程运行过程全面的数字化管理和智能化运营，集制造执行与运营于一体，面向生产制造
全过程的制造管理一体化平台。聚焦“生产精细化管理、全面化感知、透明化运行、智能化决策和精准化执
行”。生产保障组织，通过内部供应链及外部供应链的供需网络的协同，确保生产有序执行。生产执行组织
通过物联网技术实现对于生产过程中全要素、全流程管理的实时感知，通过大数据技术与人工智能等新兴技
术的融入实现智能决策模型的持续学习和改进，实现对于生产过程中“人、机、料、法、环、测”的赋能，
使得生产过程、质量管理与设备管理转向智能化，助力客户实现智能化生产组织与生产执行。具体包括以下
几方面：
（1）生产管理
生产管理以高级计划排程为主线，设备智能维护为保障，全面质量管理为手段，通过高效的生产协同与
生产执行确保生产管理有序进行，并应用大模型实现各个业务域的快速知识管理。生产管理主要包括的产品
和核心功能如下：
①执行管理
通过i+MES产品，对车间执行层的一体化管理、监控和统计分析，通过工业物联网全面采集生产设备的
传感器数据、产量数据、消耗数据以及工单执行过程其他数据，全面优化生产全过程的管理。
②高级计划与排程
威士顿高级计划排程i+APS，是基于事件驱动的智能供应链排程。通过信息化手段实时获取设备异常、
原辅材料保障、销售计划变化等事件，通过科学的算法模型，自动调整生产排程与供应链保障排程，替代人
脑和手工方式对生产活动的各链路统筹安排，实现了有限产能条件下的交期预测、产能平衡，工序生产计划
以及供应链保障计划，确保生产过程中人、机、料、法、环、测5M1E的合理配备和协同，提高生产效率和应
变能力，发挥最大生产能力。
③生产过程质量追溯
生产质量追溯作为全链质量追溯的一个重要环节（生产环节），通过i+QTR全链质量追溯产品的部分服
务或功能集成实现了生产质量追溯，充分复用了全链质量追溯产品的功能，实现从生产投料到成品下线生产
过程中的“人、机、料、法、环、测”的多要素的质量追溯。
④生产动力能源管理
通过动力能源管理系统i+EMS产品，基于能源供应计划来源于高级排程通过AI算法自动产生水、电、汽
、气压、真空压等能源供应进行计划，通过对计划的执行和监控，有效提升能源供给的计划性、提高能源利
用率、防止能源泄露、减少能源浪费、减少企业能源支出，助力企业实现绿色生产。
⑤物料管理
生产管理中的物料管理通过RFID、条码（包括二维码）以及工业相机为手段，针对线边(生产企业生产
线边上的暂存)物料的收货、投料、退料进行严格批次管控，为质量追溯、生产防差错以及线边仓物料的精
细化管理提供手段。
（2）质量管理
一体化质量管理全面支持从技术标准、检验标准、质量检验、统计分析控制诊断调整（SPCDA）、实验
室管理、评价分析、质量改进管理等全面管理；通过人工智能、大数据技术的深度应用，智能优化生产工艺
技术参数，为生产质量的稳定、提高提供全面保障。质量管理主要包括以下内容：
①工艺标准
工艺技术标准通过生产过程中统一规范和统一生产工艺、技术要求，通过全数字化、版本化的工艺标准
的管理，为生产和质量等管理提供重要依据，是保证产品质量和技术水平的重要手段，实现制造业生产制造
工艺技术标准的全面数字化管理。同时，工艺技术标准也可以作为质检、验收和认证的依据。系统通过大数
据和基于工艺质量模型的深度学习，为工艺技术标准的优化、创新与进步提供了智能优化的手段，让工艺标
准的制定更智能、更精准。并通过大模型技术实现生产工艺业务域的知识管理，通过“威助手”提供便捷的
知识查询对话入口，提升企业知识累积和应用能力。
②统计过程控制诊断调整与质量预测
实时采集、监控、计算、预测生产过程中的各类与质量管控相关的关键设备运行参数，并通过质量监控
与预测模型对生产过程的稳定性进行预测与判断，及时准确发现生产过程的异常波动以及可能的发生质量异
常，并对异常波动进行智能诊断、分析引发异常的原因，并进行提前干预，以规避质量波动的出现，指导生
产及时采取纠正和调整措施，保障生产过程稳态。SPCDA是统计过程控制三步骤，早期i+SPC实现了统计过程
控制，确保生产过程的稳态。在SPC统计过程控制的基础上，通过人工智能与大数据技术的结合，实现统计
过程的问题智能诊断以及调整。并通过大模型技术实现质量控制和保障业务域的知识管理，通过“威助手”
提供便捷的知识查询对话入口，提升企业知识累积和应用能力。
③工艺参数优化
实现生产工艺的全面数字化、智能化管理。工艺参数核心是通过OT采集的设备实时数据、每个工序投入
待加工物料的各项物理、化学参数信息，通过算法模型仿真设备的工艺能力，并预测产出物的质量参数，在
发现可能出现质量波动或者缺陷时，提前通过参数干预的方式，给设备控制系统直接下达参数调整指令，实
现实时的工艺调整，杜绝缺陷产品的出现。
（3）设备管理
设备管理是确保企业生产设备正常运行、提高生产效率、降低生产成本的重要环节。设备管理涵盖了从
设备入账到报废更新的全生命周期管理。随着新兴技术不断进步和工业的快速发展，设备管理的智能化通过
物联网、大数据、人工智能等技术手段，实现设备的远程监控、预测性维护等智能化管理；绿色设备管理则
强调环保和节能，推动企业降低能源消耗、减少污染物排放，为企业创造更大的价值。在以设备预防性维修
为主的基本功能之上，提供基于设备实时运行状态的健康状态诊断和维修，并通过大模型技术实现设备知识
管理，通过“威助手”提供便捷的知识查询对话入口。
①设备项目管理
项目管理，根据设备计划性采购和通过AI技术在设备可持续性方面的预测、分析而制定的设备采购计划
以及设备采购全过程、设备安装、设备调试、设备试运行与调整、投入使用的全面管理。
②设备智能运维
设备智能运维，通过收集设备产生的大量数据，利用大数据分析技术与机器学习，深入分析设备的运行
情况、故障原因和性能指标，为设备的运维决策提供依据，实现预防性设备维修与维护。避免设备突发故障
对生产和经营造成的损失，并减少维修成本。通过对设备运行情况的了解，及时调整运维策略，优化业务流
程。
③设备维修知识管理
基于知识图谱的设备维修知识管理，通过设备、故障、维修方法及其相互关系，对故障维修智能优化提
供维修方案的整套体系管理，具体包括故障模式识别与推理、故障原因分析、维修方案推荐、预测性维护策
略、维修知识图谱的数据自动更新与智能优化。
2.PLM--研发创新
PLM是企业经营管理系统（ERP）中重要的一环，随着新兴技术的不断涌现与应用，研发已经不再是传统
ERP领域中研发相关的人、财、物方面的研发事务性管理。智能研发在业务的广度以及新技术应用的深度等
方面已经突破了传统ERP的范畴。面向制造业的产品全生命周期管理，构建从产品的规划、设计到制造协同
的创新研发管理体系。基于历史研发数据的深度学习，结合BP神经网络算法等模型，实现配方、原料、辅料
以及工艺技术参数智能化设计，让产品研发从经验式研发，转变为数字化、智能化的产品研发，促进企业提
高设计和工艺管理能力，缩短产品研发周期，提升企业研发效率。
（1）数字化产品设计
数字化产品设计包括：BOM设计、产品外观设计、生产工艺设计等多个复杂环节。数字化产品设计，在
实现企业生产所有原辅材料、在制品和设备工艺能力的数字化表征基础之上，通过AI专有模型，预先在数字
世界中进行产品的仿真模拟生产，智能化的实现新产品开发的BOM设计，以及通过多模态技术，在限定设计
元素库中实现产品的外观智能化设计，以及产品生产加工过程中的工艺参数标准的智能化定义。在实现快速
研发的基础之上，提升企业的新品研发效率。
（2）协同研发
多个研发主体通过合作、协调、共享资源等方式，共同完成一项研发任务或项目的研发过程。借助5G、
数字孪生及增强现实/虚拟现实（AR/VR）技术实现科研人员跨地域在线协同，有效地整合各种资源，提高研
发效率和质量，缩短研发周期，降低研发成本，增强企业的竞争力和创新能力。
（3）研发知识管理
研发知识管理是研发从经验研发走向知识研发的重大转变。经验掌握在个别人的头脑中，当经验变为知
识，更容易进行传递、发展。研发知识管理主要包括知识获取整合、知识存储与分类、知识共享与传递、知
识应用创新、知识评估与优化以及知识安全与保护等全面管理。应用落地部署的本地专有知识库与大模型结
合的模式，实现研发知识的智能化管理，和智能化应用。
（4）研发资源
研发资源是保障研发顺利执行的关键要素。涉及到根据项目的需求、技术难度、进度要求等因素的人力
资源分配，根据项目技术难度等因素的财务资源预算以及研发的设施设备、研发材料的管理。研发资源的合
理安排，是满足研发项目必要的保障，合理的资源使用可提高研发效率，降低研发成本。
（5）产品数据管理
产品数据管理包括定型产品的产品系列标准。包括配方、BOM、工艺技术标准、操作规程等，产品数据
在使用过程中通过大数据及机器学习等技术应用，不断自我学习、自我优化，让产品数据更科学、更准确。
同时产品数据也包括未定型或放弃的产品数据，这些数据价值主要体现为新产品设计或产品改良的数据资产
。
3.MRO--智慧运营保障
工业企业聚焦产品研发、生产运营之外，生产运营保障也是必不可少的。良好的运营保障也是生产顺利
执行的必不可缺的条件。
（1）安全管理
基于安全领域法律法规与行业标准，围绕风险管控与隐患排查治理，以信息化手段落实安全生产责任制
，结合视觉识别、AI模型，实现风险预测、隐患预警、安全设备维修以及安全管理的绩效自动化评价。结合
机器人与机器视觉技术实现无人机对高空、高大建筑的安全隐患排查，安全巡检机器人实现24小时不间断巡
检，让生产安全更全面、更有保障。
（2）智慧园区
智慧园区融合新一代信息技术（人脸识别、车辆识别、RFID等）与通信技术，具备迅捷信息采集、高速
信息传输、高度集中计算、智能事务处理和无所不在的服务提供能力，实现园区内及时、互动、整合的信息
感知、传递和处理。智慧园区服务功能的智慧化，为企业员工及访客提供及时、多样、个性化的拜访、会议
、车辆、缴费、投诉、维修、安保等服务。
（3）数字化仓储
仓储管理是生产保障的重要手段，数字化仓储管理包括仓库基础管理、库存管理、入库和出库管理、仓
储设备管理等。通过精细化的库区划分，全面实时的仓库状况监控与管理实现仓库物品的定位、装箱、分拣
、盘点等工作。采用自动化识别手持设备、装卸设备实现货物的快速准确识别和流转。通过数字化仓储管理
，实现信息流、物流、车流、资金流一致，提高物料入库、出库、库存的高效管理，实现作业流程智能化。
（4）三维数字孪生
以实体资产和过程模型为基石，通过实体状态数字化、运行性能智能化精准映射物理世界，确保虚拟模
型与实体对象的状态同步和行为预测的高效协同，满足生产过程管理和运营过程的智能化数据同步、分析、
模拟，优化数据全生命周期管理。通过物理车间、虚拟车间、车间服务系统的全要素、全流程、全业务数据
的集成和融合，实现生产前、生产中、生产后虚拟制造。基于实时数据和历史性能分析而构建的数据孪生模
型，深度融合智能化理念，形成覆盖实体资产全生命周期的数字映射网络。以数据为驱动，助力企业数据管
理智能化、精准化，帮助企业实现资产管理和运营优化的持续改进和提升。
（5）ITSM
是以流程为导向、以客户为中心，基于IT服务和资源的方法论和框架，通过IT服务策略、服务设计、服
务转换、服务运营和服务持续改进等关键领域的数字化、流程化，使得IT服务满足业务需求和用户期望。并
通过大模型去快速集成运维知识库，使得历史的运维经验更有效的应用于运维业务之中。有效的IT服务管理
，可提升服务的高效性和成本效益。
4.DataM--数据创新
主要通过数据标签、深度学习、大模型等技术，向上聚焦“企业如何高效利用自身数据实现创新发展”
，向下服务“企业如何利用自身数据服务日常生产经营”。威士顿通过大数据、人工智能等技术的融合，为
企业提供完整的数据管理与应用解决方案。通过企业的市场、研发、生产、采购等业务环节数据的深度分析
，挖掘数据背后的规律，让企业数据更具有价值，企业经营管理更具有智慧，赋能企业数据应用变革与创新
。产品主要包括：
（1）实时星链Link
通过实时感知技术采集不同数据元的数据，经过批流计算引擎对采集数据进行清洗、加工、计算、存储
，并生成或更新维度的数据，为数据服务提供数据基础。星链的数据采集可针对不同的数据进行数据采集，
通过采集协议适配完成新数据源的采集驱动。
（2）星链的计算引擎
可实现批流一体的数据计算，同时借助产品的AI模型与深度学习，对海量数据进行深度挖掘，为智能数
据应用提供坚实基础。
（3）数据资产管理
数据资产的深度应用需要对数据资产进行统一管理，包括数据标准管理、元数据管理、数据质量管理以
及数据资产使用的管理，这方面的管理是由Link数据资产管理完成。数据资产管理是保障数据应用的基础。
数据平台汇聚了企业所有需要的数据，具有数据量大、计算频率高、服务消费高、业务结合紧密等特点
，保障平台稳定运行是企业重点关注的内容，通过Link监控平台的实时任务管理、实时调度管理以及平台监
控，及时发现平台问题、解决问题，让数据服务更持续。
（4）智能报告生成与检测
通过将垂直领域的知识、数据载入专有知识库，以及预先定义报告模板，应用大模型技术，基于垂域知
识库限定，自动化的生成符合模板要求的报告或者进行文档报告的自动化检测与审核。具体可应用于智能分
析研究报告、智能诊断报告、文档的合规性审核、文档的查重校验等广泛领域。
（5）大数据、人工智能等新兴技术
大数据和人工智能是当代信息技术领域的两个重要工具，它们相互关联，共同推动科技发展和产业创新
。如公司的视觉识别无序除杂算法、基于人工神经网络算法模型的实时工艺参数优化、基于深度神经网络算
法模型的智能烟叶等级识别，以及AI设备故障预测模型、水分预测模型、杂质辨识模型等，以及各类基于机
器学习的工业机理模型，这些模型算法产品以可行性论证、软件形式，或者嵌入在以机器人为代表的边缘智
能装备中成为设备的智能大脑进行交付；实现基于大模型的知识管理、智能问答、敏态数据检索查询，以及
对无人机的智能路径规划、实时视频分析和文生图等多模态技术的应用，实现快速的AI+制造的落地应用。
通过将大数据、人工智能（包括机器学习、大模型）新兴技术有机地融入公司各个产品和解决方案，让我们
的产品成为助力客户从单点智能，向产线智能，最终实现生产制造全面智能的基石。
（三）经营模式
1.研发模式
公司主要在技术研究、产品研发和已有产品技术升级等方面进行研发。技术研究以跟踪、学习和掌握前
沿新技术为目标，能够形成基于该技术应用的小型试点，并总结出快速培训和推广应用的方法；产品研发以
新产品研发为目标，实现公司新产品评审目标的研发产品，并支持新产品的应用项目实施，更快速地获取客
户对新产品的需求反馈，发现新产品的缺陷和问题，逐步完善、优化产品，最终交付可实施版本；已有产品
技术升级，是指对原来已经开发的产品进行技术架构升级，人工智能技术的融入，用以保障产品的高可用性
、技术的先进性，确保产品的生命力。公司产品的研发，是按照相关行业信息化发展规划以及企业发展需要
开展的研发，研发产品需求综合考虑市场的需求、技术发展趋势和企业发展战略规划等方面。因此，公司研
发的大部分产品都能够按照预期实现收入转化。公司的研发管理机制涵盖了公司研发项目从总预算控制、研
发立项评审、研发项目费用控制、过程管理，到结项验收等方面。
2.营销和盈利模式
公司的盈利来自于向客户提供软件产品和相关服务业务所形成的收入，与项目成本费用之间的差额。公
司客户主要分布于烟草工业、金融等细分行业。在多年经营过程中，公司秉承“工匠”精神持续为客户提供
高质量的产品和服务，在行业内树立了良好的口碑和知名度。公司服务的客户大都是细分行业中的头部客户
，无论管理理念还是信息化应用都比较领先，在行业内具有较好的示范效应。随着公司承接的重大项目陆续
顺利交付，这些成功案例成为开拓新客户、承接新业务的优势，推动公司业务拓展形成良性循环。在售前阶
段，公司主动参与行业客户的新项目规划与技术论证工作。投标时，依托成熟的产品体系和行业经验，公司
深入分析客户业务场景、现状及需求，量身定制解决方案。部分方案为满足整体建设要求，还涵盖软件开发
及IT/OT环境搭建。合同签订后，公司高效调配资源，确保按时保质完成软件开发及相关服务交付。
3.生产和服务模式
软件开发业务是公司在多年信息化服务过程中形成的自主产品及解决方案的基础上，为满足不同客户的
个性化需求，为客户提供流程梳理和改进、应用软件的设计、开发、测试、软件安装部署、培训以及数据迁
移等一体化服务。
其中，工业软件开发是应用既有软件产品进行的产品实施加二次开发或者为工业客户定制的应用软件系
统，包括需求分析、设计、开发、测试、部署、试运行、培训移交、验收等项目实施环节。对于开发类项目
，客户合同会设置多个与项目进度相关的付款节点，在项目验收后进入质保期，约有5%的尾款在质保期满后
支付。
新兴技术软件开发主要是应用人工智能、大数据、知识图谱等新兴技术为客户方提供的软件定制开发、
数据规划、治理、应用及整体平台建设等产品和服务。在制造业客户中，此类应用按照项目的方式进行结算
。系统通过试运行符合条件后进行验收，按照项目进度设置若干个付款节点，验收后收取大部分款项，尾款
在质保期满后支付；在金融领域内，由于金融行业客户自主可控的要求，通常按技术服务合同的形式向客户
提供服务，公司根据合同要求派出相应级别和专业的开发、技术人员常驻客户现场，提供满足客户要求的服
务响应。根据客户需要提供软件开发、数据运营、数据治理或相关平台运维服务，并按照工作时间进行结算
，通常每季度或每半年结算一次。
运维服务是为确保软件系统正常使用而提供的软件系统运行维护，以及为信息化基础平台的稳定运行提
供专业技术保障服务。一般按年签署合同，在合同期内持续提供服务，客户按时间进度付款。
系统集成业务是根据客户业务场景进行技术论证、设备选型，方案制定、软硬件设备采购、供货安装和
部署、仪器仪表配置、数据迁移、用户培训等工作。从用途看，可以分为IT网络建设及服务、OT网络建设及
服务，以及智能设备集成及服务。IT网络主要用于计算机系统相关的应用和服务，OT网络主要用于生产制造
的实时控制以及数据采集系统和工业控制系统的接入，智能设备集成服务则通过设备的集成服务实现设备的
智能化改造，配合智能生产软件系统达到整体要求。根据合同约定，系统集成业务在产品交付，完成联调后
进行整体验收。根据合同约定，通常在货物安装后支付部分款项，整体验收后支付剩余款项。
软件产品销售及服务是公司根据客户需求，结合客户的软硬件环境和应用场景，为客户选取、配置成熟
的软件产品组件并为客户提供技术服务。典型业务场景是进行大数据平台选型的技术论证及平台搭建，以及
提供基于该平台的技术服务。此类业务根据合同条款约定，一般在服务期内持续提供服务，客户按时间进
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