信息化工程师（智能制造）

1.负责公司智能制造项目全生命周期管理，智能制造系统的顶层架构设计，涵盖数字化工厂建设、自动化产线改造、MES/WMS/QRM/APS/SCADA等系统集成实施，联动研发部门完成产研协同数字化建设，融合人工智能技术落地智能化生产应用。确保项目按时、按质、按预算达成，推动生产过程的自动化、智能化、数字化升级，实现研发、生产、质控全链路智能化联动。
核心职责：1.负责智能制造战略的承接与分解，主导从需求分析到方案落地的全周期项目执行，制定智能工厂总体架构、关键技术路径与实施路线图；涵盖数字化系统集成、生产流程优化、设备智能化升级及前沿技术工程化应用等关键任务。
2.主导MES、WMS、QMS、APS、SCADA等系统的选型、集成与落地实施，打通OT层与IT层数据链路，消除信息孤岛。
3.推动生产线数字化改造与老旧设备联网，实现全流程数据采集、可视化监控与闭环管理。
4.建立项目管控机制，定期召开项目例会，跟踪项目进度、成本与质量情况，编制项目报告，向管理层汇报项目进展；识别项目风险，制定应对预案并及时处置。
5.参与子公司智能制造项目验收、交付与复盘总结，整理项目文档，沉淀项目经验，为后续智能制造项目提供参考。
6.流程优化与效率提升：基于数据分析结果，识别生产流程瓶颈，运用精益生产、数字化工具提出优化方案并推动落地，持续提升生产自动化率、设备综合效率（OEE）、订单交付周期等关键指标。
7.不定期稽核各子公司智能制造项目应用效果，诊断痛点及提供解决方案并跟踪闭环。
8.研发协同数字化建设：对接研发 / 工艺部门，打通 PLM与 MES / 工艺管理系统数据链路，实现研发图纸、BOM、工艺参数等核心数据实时同步；深度参与新品研发、试制、试产全流程，结合生产工况优化工艺方案，解决研发转量产适配难题，缩短量产周期、提升工艺合格率；建立产研协同机制，闭环跨部门痛点。
9.AI 智能化应用落地：负责生产场景 AI 应用全周期管理，完成需求调研、POC、部署、调试、迭代；主导 AI 视觉质检、智能排产、设备预测性维护、生产数据分析等模块落地，打通系统数据接口；通过 AI 提升质检准确率、优化排产、降低设备故障，持续迭代模型并沉淀标准方案。
要求：
1.本科及以上学历，计算机、自动化、工业工程相关专业；5 年以上制造业智能制造项目管理经验，至少主导过 1-2 个完整的智能工厂建设、生产线自动化升级或工业互联网平台搭建项目。
2.熟悉智能制造相关技术与设备（如工业机器人、AGV、智能传感器、MES、APS 系统、WMS 系统、QRM系统、工业物联网平台等），精通制造车间生产流程（注塑、装配、涂装、机加工等）、工序管理、条码追溯、车间报工、物料配料、质量检验流程，具备较强的技术理解与方案落地能力。
3.熟悉精益生产理念，具备 AI 视觉质检、设备预测性维护、AI 生产数据分析等工业 AI 落地经验者优先；了解 AI 模型部署与数据对接逻辑，能推动 AI 技术工程化应用。
4.具备产研数字化协同能力，熟悉 PLM、MES 系统互通逻辑，精通新品研发→试制→量产流程，能高效对接研发团队完成工艺优化与数据互通；汽车零部件、模具加工行业经验优先。
5.具备良好的沟通表达能力、逻辑分析能力与抗压能力，数据敏感度高，能够依托AI、数字化数据分析产