上海威士顿信息技术股份有限公司

• 企业全称: 上海威士顿信息技术股份有限公司
• 企业简称: 威士顿
• 企业英文名: Shanghai Wisdom Information Technology Co.,Ltd.
• 实际控制人: 茆宇忠
• 上市代码: 301315.SZ
• 注册资本: 8800 万元
• 上市日期: 2023-06-21
• 大股东: 茆宇忠
• 持股比例: 33.64%
• 董秘: 张勤
• 董秘电话: 021-65757700
• 所属行业: 软件和信息技术服务业
• 会计师事务所: 立信会计师事务所(特殊普通合伙)
• 注册会计师: 戴金燕、宋文燕
• 律师事务所: 北京市金杜律师事务所上海分所
• 注册地址: 上海市长宁区长宁路999号643室
• 概念板块: 软件开发 上海板块 创业板综 深股通 融资融券 算力概念 ERP概念 机器人概念 数字经济 机器视觉 华为概念 工业4.0 工业互联 人工智能 国产软件 互联金融 大数据

• 注册地: 上海
• 成立日期: 2001-05-17
• 组织形式: 中小微民企
• 统一社会信用代码: 9131000070326044X6
• 法定代表人: 茆宇忠
• 董事长: 茆宇忠
• 电话: 021-65757700
• 传真: 021-65759880
• 企业官网: www.wsdinfo.com
• 企业邮箱: DBO@wsdinfo.com
• 办公地址: 上海市长宁区淮海西路666号1602室
• 邮编: 200052
• 主营业务: 主要涵盖智能制造、数字化金融等方面,围绕数字化和智能化转型构建工业软件和数据产品体系,为工业和金融行业客户提供工业软件和通用新兴技术软件产品及相关服务。
• 经营范围: 计算机信息技术、系统集成、网络工程、电子电器、机械、仪器仪表、自动化控制、空调领域内的技术开发、技术转让、技术咨询、技术服务,计算机软硬件及辅助设备销售,计算机维修服务,销售自身开发产品及相关产品;从事货物及技术进出口业务;建筑智能化工程。【依法须经批准的项目,经相关部门批准后方可开展经营活动】
• 企业简介: 上海威士顿信息技术股份有限公司成立于2001年,成立至今二十年,始终致力于企业软件开发和信息化服务,主要包括软件开发、运维服务、系统集成、软件产品及服务业务等。威士顿长期专注智能制造、大数据、人工智能技术,重点聚焦制造、金融行业,致力提升企业在生产、经营过程中的数字化、网络化、智能化水平。基于对客户业务及其所处产业链的深刻理解,和多年来企业信息化实施服务的积累,公司形成了丰富的自主产品及解决方案——汇智系列i+MOM、智营系列O+ERP、智数系列D+DataM、智维系列M+ITSM,四大系列分别聚焦“工厂如何生产”、“企业如何经营”、“企业如何发展”及“如何支撑企业信息化基础平台”等问题。经过二十年的行业积累,我们形成了丰富的知识资产,包括数百项软件产品、软件著作权、论文、专利和行业规范。为了不断提高服务质量、增强核心竞争力,威士顿确定自主创新的战略目标,并成立创新研究院,我们在未来将形成更多知识资产,为企业科技创新、高质量发展提供有力支撑。目前,威士顿在上海、北京、天津、江苏、湖北、广东等多个省市都设有分支机构。理念:数字互联你我,智慧创造未来;定位:企业数智化转型服务商;使命:提升客户生产、经营过程中数字化、网络化、智能化水平。
• 发展进程: 发行人的前身为上海威士顿信息技术有限公司,2001年5月17日,自然人茆宇忠、顾召良、汪鸿滨、陈健以及法人威士顿信息系统以货币资金方式出资设立威士顿有限,注册资本为2,000万元,其中茆宇忠以货币出资640万元、威士顿信息系统以货币出资480万元、顾召良以货币出资480万元、汪鸿滨以货币出资200万元、陈健以货币出资200万元。2001年4月28日,上海华晖会计师事务所出具了华会验[2001]第197号《验资报告》,对威士顿有限成立时的注册资本实收情况进行验证。2001年5月17日,威士顿有限经上海市工商行政管理局核准登记。 2015年2月12日,立信会计师事务所(特殊普通合伙)出具信会师报字[2015]第150161号《审计报告》,对威士顿有限进行审计,截至2015年1月31日,威士顿有限的净资产为81,612,612.26元。2015年2月17日,威士顿有限召开股东会,同意以威士顿有限整体变更设立威士顿,即以基准日2015年1月31日经立信会计师事务所(特殊普通合伙)审计的净资产81,612,612.26元人民币为基数,按1:0.7351805的比例折合股份6,000万股,每股面值1元人民币,溢价部分21,612,612.26元记入资本公积;各发起人以其持有的威士顿有限权益所对应的净资产出资,变更前后其股权比例保持不变。同日,威士顿有限的全体股东茆宇忠、茆婵娟、李苹、陶怀仁、威士顿(上海)资产管理有限公司、上海丛威咨询管理合伙企业(有限合伙)共同签署了《上海威士顿信息技术股份有限公司发起人协议》。2015年3月6日,立信会计师事务所(特殊普通合伙)出具信会师报字[2015]第150276号《验资报告》,对发起人出资进行审验,确认截至2015年3月6日,全体股东以其拥有的有限公司净资产方式出资已实缴到位。同日,公司召开创立大会,审议通过了《关于上海威士顿信息技术股份有限公司筹办情况报告的议案》、《关于上海威士顿信息技术股份有限公司筹办费用报告的议案》、《关于制定并实施<上海威士顿信息技术股份有限公司章程>的议案》等议案。2015年3月18日,公司在上海市工商行政管理局完成了整体变更为股份公司的工商变更登记,公司名称变更为“上海威士顿信息技术股份有限公司”,于同日取得企业法人营业执照(注册号:310105000180147),注册资本为6,000.00万元,法定代表人为茆宇忠。 2020年1月,嘉迈投资与鲍海泓签署《股份转让协议》,嘉迈投资将其所持发行人1.06%股权(对应70万股)作价600.60万元转让予鲍海泓。
• 商业规划: （一）公司主营业务威士顿是一家重点面向工业和金融领域,致力于提升企业经营管理的数字化、网络化、智能化水平的软件开发和信息化服务企业。基于对客户业务及其所处产业链的深刻理解以及多年来企业信息化实施服务的业务积累,公司形成了多样化的自主产品及解决方案。根据应用领域的不同,公司业务主要涵盖智能制造、数字化金融等方面。公司开发的软件产品主要包括工业软件,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,更好的服务客户,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ISO9001、ISO27001和ISO20000、CMMI5（能力成熟度集成模型5级）等专业认证,拥有信息安全服务二级资质,MES产品被评为“上海智造”产品。报告期内,公司获评2023年国家级重点软件企业。（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。随着公司整体技术架构的升级以及系统软件或产品向“重应用、轻系统”的平台化、套件化的发展趋势,公司将软件产品MOM、PLM、MRO和DataM及相关算法模型软件等产品进行了相关改造,形成了以产品为基础、可组合、可拆分、可灵活搭建的统一软件服务应用平台,实现按客户所需自由进行产品功能组合和定制化开发,实现了跨产品、跨系统的业务服务组合,使公司的产品向平台化、套件化发展,更具有灵活性和扩展性。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,通过嵌入基于模型化的智能化感知、智能分析、智能决策、深度学习等人工智能新兴技术,以及以机器人为代表的边缘智能装备,正是对上述理念的持续实践。而数据资产的积累、监控和管理,以及信息系统的长期稳定运行是业务系统实现智能化的基础。公司从上述理念出发对产品整体布局如下：（图1.威士顿软件服务提供布局图）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。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。质量管理主要包括产品和核心功能如下：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。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。②统计过程控制诊断调整实时采集、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,并通过人工智能算法进行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,并对异常波动进行智能诊断、分析,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。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采集的设备实时采集、SPCDA的统计过程诊断,通过算法模型实时或离线计算获得最佳工艺技术参数,通过OT将优化后的工艺参数,下达到控制设备中,从而替代传统的通过人工经验调整、控制工艺参数,并加强工艺管理的精细度与准确性,有效提高工艺执行的管理水平与智能化水平。（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,设备管理的智能化设备管理通过物联网、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。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发面已经突破了传统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数字化设计,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：配方设计、产品外观设计、材料设计、生产工艺设计等多个复杂环节。数字化产品设计,通过广泛的原辅材料的物理化学特性、历史生产等数据采集、清洗、整合和标准化处理,消除错误和异常值,确保数据的准确性和一致性。通过先进的人工智能和机器学习技术,为配方设计、生产优化、质量控制等环节提供智能决策建议,提高产品质量和性能,降低生产成本和资源浪费,为企业的可持续发展提供有力支持。（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。（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。有效的IT服务管理,可提升服务的高效性和成本效益。4.DateM--数据创新主要通过数据标签、深度学习算法等技术,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、人工智能技术等技术的结合,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。（图2.威士顿数据创新架构图）（4）大数据、人工智能、机器学习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智能烘桶水分控制、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。通过将大数据、人工智能和机器学习等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。（图3.威士顿对人工智能新兴技术的研究与应用）（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,更快速的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,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几个方面的内容。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、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。由于公司服务的行业客户大都是行业中的头部客户,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,这些成功案例又成为开拓新客户承接新业务的加分项,带来公司业务拓展的良性循环。在售前阶段,公司积极参与相关行业客户的新项目规划和技术论证。参与项目招投标时,公司基于产品以及行业经验,结合客户业务场景、现状及需求,为其制定个性化解决方案。同时,为满足整体建设需求,部分投标方案中同时涉及软件开发及相关的IT环境和OT环境的建设。签订合同后,公司组织相关资源完成合同约定的工作内容,向客户交付软件开发及相关服务产品。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,客户按时间进度或服务次数进行结算支付。4.采购模式由于客户的需求具有明显的个性化特征,公司采购为按需采购,根据客户需求进行设计及规格、型号、性能指标、功能的选型,然后向供应商订购所需物资。公司的期末存货主要为正在履行的项目成本。公司对外采购的物资主要包括计算机配套软硬件设施、用于数采及工业执行控制的设备及其安装服务等。上述物资市场供应充足,价格透明,公司按市场价格向原厂商或其指定的经销商购买。公司采购部门负责项目工程中所需物资的采购。公司建立了《采购管理规定》,用于评价和选择合格的供应商,并对采购的产品进行控制,确保采购产品符合要求。5.报告期内的变化情况和未来变动趋势公司目前采用的经营模式是基于我国政府对产业数字化转型的要求和指引,综合考虑公司业务发展、市场资源、技术沉淀和发展战略等多项因素,经过多年实践形成的经营模式,短期内不会发生变化。公司将业务重心放在与信息化、智能化相关的信息技术应用业务方向的主要原因,一方面是基于自身的信息技术累计、实施能力与企业发展背景,另一方面是对于未来服务客户将持续加大在数字化、智能化领域的投入,可以保障市场需求持续性的稳定并逐步扩大的前景而制定的业务重心。在工业领域,我国作为一个制造业大国,在支撑制造业持续提质增效的信息化应用方面,仍然处于数字化转型的初期,还是以业务数字化为主,嵌入部分数字化运营和智能化应用场景的阶段,与世界先进的智能制造水平相比,仍然有一定差距。在可预见的5—10年之内,政府指引企业发展的方向,将还是在推进数字化转型以实现智能制造为目标,推动制造业实现整体的产业升级和智能化运营。在金融行业,随着互联网金融公司的入局,传统金融企业受其影响其业务也呈现出明显的基于大数据挖掘和应用技术,精准的设计推出面向细分客户群体的业务,并通过各类技术手段实现精准营销的模式,并且业务线上化、移动化、数据化的特征越来越明显,这也推动了所有的金融公司持续加大对于数据运营业务的投入；此外由于自主、安全、可控的政策要求,国产化替代也催生了金融行业持续加大对于国产化硬件、系统平台和工具软件的投入需求,同步的会衍生出将原有非国产化平台的应用,进行适应性改造迁移到国产化平台的需求。公司除向行业客户提供软件开发、运维服务外,还向客户提供系统集成、软件产品销售及服务等。系统集成、软件产品销售及服务这类业务一方面是为满足客户在信息化项目建设、升级、优化过程中产生的IT和OT平台建设需求,另一方面也是公司拓展增量客户,进入新行业的一种方式。报告期内,公司经营模式及其影响因素均未发生重大变化。未来在工业板块,公司将持续优化、迭代产品升级,利用新技术进一步提升公司产品的智能化程度,实现对产业群和供应链的支持；在金融行业内,将把握数据应用和国产化替代带来的商业机会,将现有产品和服务推广至新的客户。威士顿业务主要涵盖智能制造、数字化金融等方面,围绕数字化和智能化转型构建工业软件和数据产品体系,为工业和金融行业客户提供以MOM、PLM和MRO为代表的工业软件,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及相关服务。（四）公司所处行业发展情况1.宏观经济根据国家统计局公布的数据,2024年上半年国内生产总值同比增长5.0%,信息传输、软件和信息技术服务业增加值增长11.9%。创新动能持续增强,将为经济发展注入新动力。现代信息技术、人工智能、大数据等技术广泛应用,创新成果不断涌现,新产业新产品增势良好。科技创新持续赋能高质量发展。规模以上工业增加值同比增长6.0%,规模以上工业企业营业收入同比增长2.9%。总体看,上半年规模以上工业企业效益平稳恢复,同时也要看到,国内有效需求不足制约企业效益持续改善,国际环境严峻复杂加大企业经营压力,工业企业效益恢复基础仍需巩固。国家统计局公布的数据表明,2024年6月货币金融服务、保险等行业商务活动指数均位于55.0%以上较高景气区间,业务总量增长较快。总的看,上半年服务业经济运行总体平稳。但也要看到,有效需求不足、企业经营压力较大等制约服务业经济持续回升向好的因素依然存在。2.政策环境在公司所处的工业软件和新兴技术软件领域,国家和地方政府发布了一系列政策文件,引领社会的数字化进程。暨《中国制造2025》发布之后,政府又发布了《智能制造发展规划》《数字中国建设整体布局规划》《数字化转型战略纲要》《“十四五”智能制造发展规划》《“十四五”数字化产业发展规划》等一系列政策文件,引导整个社会与制造行业进行数字化、智能化的转型。由于政策的引领,所有稍具规模的制造业企业都在实践数字化、智能化的转型。这也推动了整个制造业持续的信息化的投入,为服务于该领域的所有供应商带来了持续的市场需求。从国务院发布的《“十四五”数字经济发展规划》到人民银行发布的《金融科技发展规划（2022—2025年）》都提出了要应用大数据、人工智能、云计算、区块链等技术加快推动金融业整体数字化转型,并以行业的安全、自主、可控为前提,推动整个金融科技的创新和建设投入。2024年1月,工业和信息化部等七部门发布了《关于推动未来产业创新发展的实施意见》,意见指出要前瞻部署未来制造和未来信息等新赛道,加快技术创新和产业化。在未来制造方面,要发展智能制造、生物制造、纳米制造、激光制造、循环制造,突破智能控制、智能传感、模拟仿真等关键核心技术,推广柔性制造、共享制造等模式,推动工业互联网、工业元宇宙等发展。要丰富应用场景,深化新一代信息技术与制造业融合,加快推动产业链结构、流程与模式重构,开拓未来制造新应用。在经济转型升级关键期,围绕制造业主战场加快“未来产业”的发展将成为新的增长点。3.工业和金融行业领域信息化发展趋势（1）制造业智能化转型要求下持续投入信息化是长期需求制造业智能化转型保持良好发展态势,主要表现为,一是智能工厂建设规模不断扩大、水平持续提升。二是智能制造新场景、新方案、新模式不断涌现。装备制造业探索协同设计、虚拟验证、远程运维等模式,促进产品快速迭代和效益提升；消费品行业创新大规模定制、用户直连制造、共享制造等模式,满足个性化需求,挖掘体验价值；原材料行业实施产供销一体化运营、跨工序质量管控等模式,促进产业提质增效、本质安全和节能降耗。三是智能制造国际合作持续深化。智能制造多双边创新合作机制不断完善。从国际竞争格局来看,国内烟草企业与国际巨头相比,在规模体量、供应链整体效率、产品研发与生产制造方面,还存在着较大的差距。随着中国贸易开放程度不断提高,国内烟草企业来自于国际烟草巨头的竞争压力也越来越大,国内烟草企业对于提高核心竞争力的需求也非常迫切。国内烟草企业竞争力的提升、与国际巨头差距的缩小,都离不开数字化、智能化转型的持续开展,国内烟草行业信息化投入具有持续性。从各烟草企业在国内相互竞争来看,整个国内市场也已经进入了消费市场存量竞争的阶段,各企业都在通过提升整体供应链效率、内部的研发生产和营销的效率来与同行业企业进行竞争。为此,各企业在行业的总体指导之下,都开展了数字化转型的工作,各个企业都在通过信息化的投入推动企业的数字化转型,来打造和提升自身的研发力、产品力、制造力和营销力,从而使得企业能够在国内市场的竞争中保持领先和胜出。因此,国内的同业竞争也推动各行业企业持续保持信息化的投入。（2）数字化转型和智能化提升是金融领域的发展趋势金融行业是中国各行业中,数据资源最丰富的行业之一。金融机构通常会部署众多的应用系统,这些系统在日常经营中经营数据持续产生、存储,经过长期的数字化运营积累,各系统内积累了海量高价值的数据。金融数据的拥有,仅是数字金融的起点,真正发挥数据赋能作用的,是金融数据的处理、分析与返哺业务的迭代过程。大数据是具有体量巨大、来源及结构多样、生成速度快、单位价值密度低、多变等特征,且需要使用非结构化数据库等新型数据体系结构才能有效处理的海量数据。金融行业拥有丰富、适宜开展大数据技术应用的基础资源。大数据技术应用的目标是提升企业快速、高效处理海量数据的能力,其中既包括增量数据的洞察能力的提升,亦包括存量数据的挖掘能力的提升。金融领域大数据技术的应用可分为监管应用和机构运维服务应用两大类。金融监管主要是通过数据采集、分析和挖掘技术形成综合性监管分析报告,为监管方快速准确掌握各类金融业务发展变化和潜在风险,丰富和完善监管基础设施或提出风险预警模型提供支撑；金融机构运维服务类的应用包括机构运营、服务、基础设施三类,通过信息化手段对海量数据进行专业的挖掘和分析,从而更好地服务资产价格走势判断、机构个人信用评估、资金流向分配、金融风险把控等业务,为机构运营、服务、营销等提供更精准策略。大数据技术与行业融合应用中,金融行业是过去及当前主要应用行业之一。进入大数据时代,金融行业的运营信息、客户信息、交易信息、资产信息、信用信息等数据经过有效采集、整理和分析,将会成为高价值数据资产,可以有效帮助金融机构对内提升企业经营管理效率,对外增强信用风险管理能力,精准营销能力以及提高防欺诈管理水平。通过大数据应用为经验决策提供有效支持,帮助企业优化资源配置,使金融机构更深入地了解客户需求,开发符合客户需求且具有创新精神的新产品。随着金融行业数字化转型的推进,金融大数据应用呈现数据源融合、技术融合与数据应用合作的发展趋势,金融大数据安全与监管重要性凸显,大数据技术的应用将成为金融企业的核心竞争力。金融行业是天然的数字化企业,尤其在近几年国家与行业整体数字化的推动之下,整个金融行业在新兴技术的支撑之下,整个核心的业务模式都在持续的发生数字化、智能化的转型。所有金融客户持续的都在推出新型的数字化服务的产品,一方面在提升自身内部业务和管理数字化程度及管理效率；另一方面在满足进行穿透式监管要求之下,加强了所有业务运营过程管控,及满足监管要求的数字化和智能化的要求；同时,也在业务数据治理、数据管理自动化、数据处理流批一体化方面持续的在加大投入,这就保障了整个行业对于信息化的持续投入。随着头部金融机构在数据应用方面的创新应用,催生了一大批新的精准营销的金融服务产品和新生的风险防控产品,为其业务带来了稳定的增长以及经营风险的有效控制,这也给整个行业持续加大数据应用的投入注入了的新动力,为在此行业提供信息化服务的供应商带来了稳定可持续的市场需求。同时,在国家自主可控的总体要求下,金融行业内对于信息化相关软硬件国产化替代的投入,也为该行业提供了持续的市场需求。