维维克斯一家领先的玻璃制造商正在改变其运营方式，超越传统的自动化，转向更加互联和可扩展的工作方式。

Vivix 于 2021 年启动了一项旨在利用低代码实现应用程序现代化的项目，如今已发展成为一项更为广泛的计划。Vivix 不仅实现了流程数字化，还重新思考了信息在组织内部的流动方式以及团队日常如何与信息互动。

一路走来，Vivix 因其创新而获得认可，荣获 2024 年 Techcellence 创新奖、AWS Gen AI Gamechanger 奖和 2026 年 Techcellence 数字转型奖。

在 Realize Live 2026 大会上，Vivix 的工业转型经理 Aristóteles Terceiro Neto 分享了团队如何扩展其规模。 Mendix 目前，该组合已拥有近 30 个应用程序，同时正在构建大规模支持人工智能所需的基础。

在 Vivix，自主经营并非一种概念，而是公司的运营方式。

增强工业数据结构

对 Vivix 而言，最大的挑战并非缺乏技术，而是建立在现有技术之上。 早期的数字化和数据举措 使复杂的工业数据真正能够大规模应用。

和许多制造商一样，他们的数据无处不在：车间、边缘设备以及企业系统中都存在数据。但如何以有意义的方式连接这些数据并将其转化为实际行动，仍然是一个挑战。

内托强调：“数据情境化是最难的部分。要从业务问题入手，而不是从人工智能工具入手，并专注于可重用的架构。”

Vivix并没有直接涉足人工智能领域，而是先专注于构建正确的基础。

他们开发了一种 工业数据结构：一个统一的架构，连接运营中的各个系统，包括 HighByte、Snowflake、AWS 等。 Siemens 技术、Altair 和 Mendix 作为应用层。

这一基础使 Vivix 能够：

• 连接车间、边缘和云系统
• 规范数据建模和访问方式
• 确保数据质量、血缘关系和治理
• 跨用例重用组件

“我们采用统一的架构来共享数据、分析和 安全性 “要把所有东西整合起来，”他补充道。

从应用到可衡量的影响

基础搭建完毕后，Vivix 迅速转向交付能够解决实际运营挑战并带来可衡量结果的应用程序。

Vivix 高级工业转型和数字化团队负责人 Murilo Ferreira 分享道：“结果非常清晰且切实可见。”

运用 MendixVivix 已交付超过 20 款企业级应用，涵盖维护、物流和生产等领域。这些应用直接嵌入到日常运营中。 工作流程 并与运营数据紧密集成。

首批受益的领域之一是维护。此前，团队依赖于分散的系统和手动分析来诊断问题，这通常会延长响应时间并增加风险。 MendixVivix 构建了将运营数据、历史背景和决策支持整合到单一环境中的应用程序。

团队现在无需花费数小时甚至数天的时间来了解哪里出了问题，而是可以在很短的时间内找到根本原因。这种转变带来了…… 根本原因分析时间缩短 85%同时还能节省 每年超过2,000小时 在规划和故障排除方面，Vivix 通过在故障发生之前预测故障，也在推动着行业发展。 每年节省超过 1 万美元 通过 预测性维护.

类似的转变正在发生 物流以往，逆向供应链运营管理，例如追踪和退回玻璃架，是一个复杂且耗时的过程，而且透明度有限。通过将人工智能嵌入物流工作流程，Vivix 引入了实时洞察和建议，帮助团队更快做出更明智的决策。

影响立竿见影：货运合同成本已降低。 50%与此同时，玻璃架退货的周转时间已有所改善。 为期10天曾经被动应对的过程现在变成了主动出击并持续优化的过程。

在生产环境中，基于以下方式构建的应用程序 Mendix 让操作人员和工程师能够实时了解运营情况，从而快速响应异常情况并维持流程稳定性。团队现在无需依赖延迟的报告或人工检查，即可直接在工作流程中获取最新信息，从而加快决策速度、减少中断并提高产出一致性。

在这些领域中，模式是一样的：应用程序不仅暴露数据，而且还在积极地塑造工作完成的方式。

将人工智能融入工作流程

随着这些应用在整个业务范围内扩展，Vivix 开始采取下一步措施。 直接嵌入人工智能 融入他们已经改造过的工作流程中。

Vivix 没有将人工智能视为一项独立的功能，而是将其整合到人们已经使用的流程中，使其成为工作方式的自然组成部分。

“这些 中介代理 内托表示：“它们已融入我们的运营流程，而不仅仅是个人效率工具。有时它们可​​以实现自动化，有时它们可​​以帮助我们做出决策并提高生产力。”

这些代理人：

• 自动化重复性操作任务
• 提供实时建议
• 支持维护、物流和生产方面的决策。
• 及早发现模式和风险

因为他们在内部运作 Mendix 这些应用程序与业务流程直接相关，而非彼此孤立的工具。这种方法实现了快速扩展：“我们实施了超过 22 个企业应用程序和 85 个完全数字化的流程，”Neto 说。

利用人工智能和数字孪生技术推动创新

在此基础上，Vivix 也 应用人工智能 更高级的应用场景。其中最具影响力的例子之一是他们的数字孪生计划，该计划模拟了诸如熔炉运行等关键工业流程。

“我们创建了炉子的数字孪生模型，使能源效率提高了 5%。这相当于节省了数百万美元，并将炉子的使用寿命从 12-14 年延长至 20 年，”内托强调说。

Vivix 将机器学习与基于物理的建模相结合，可以：

• 模拟运行条件
• 预测绩效结果
• 优化能耗
• 延长资产生命周期

这超越了传统的监控方式，它能够实现更深层次的运营智能，从而直接影响成本、效率和可持续性。

通过内置治理机制扩展人工智能

随着申请者和代理商数量的增长， 治理 变得至关重要。对于薇薇克斯来说，这从来都不是事后才考虑的。

Neto表示：“规模化从一开始就需要治理、架构和可重用的基础架构。我们面临的主要挑战是创建已经过治理的智能体解决方案。”

运用 MendixVivix 创建了一个集中式环境，他们可以在其中：

• 监控和管理应用程序和代理
• 跟踪绩效和结果
• 确保数据的一致性和质量
• 控制人工智能的应用方式和应用地点

与此同时，人工监督仍然至关重要。“我们需要明确何时需要人工参与，以及由谁来批准某项行动，”他补充道。

在许多 工业场景决策会产生实际后果。Vivix 通过将人机交互控制嵌入工作流程，确保人工智能在增强决策能力的同时，不会削弱责任追究机制。

灵活的平台战略

而 Mendix Vivix 作为核心平台，在人工智能和系统架构方面采取了灵活的方法。

Neto解释说：“这个决定取决于架构的复杂性和代理交互的数量。对于简单的架构，我们通常使用 Mendix当情况变得非常复杂时，例如许多主体相互作用时，我们会使用 Amazon。但是品牌对其自身难以衡量的部分，无法做出有效提升 Mendix 我们的大部分应用程序都运行在这里。”

这种方法使 Vivix 能够在快速发展的同时，还能处理复杂性，使用 Mendix 为了快速发展和 编排并在需要时引入先进的人工智能技术。

最终形成的平台战略兼顾了速度、灵活性和可扩展性。

发展智能企业

Vivix 展示了当企业不再局限于孤立的用例，而是投资于共享的、可扩展的 AI 基础架构时，将会发生怎样的变化。

与 Mendix他们构建了一个连接数据、应用程序和代理的平台，从而实现了运营的持续改进。

从预测性维护到数字孪生和物流优化，他们的方法在带来可衡量结果的同时，也为未来的增长奠定了基础。

费雷拉补充道：“人工智能帮助我们的团队快速查找信息、选择最佳策略并采取行动，速度比以前快得多。”

随着 Vivix 继续扩大规模，迈向数百家 嵌入式代理他们的模式正变得越来越清晰：情报不再与行动分离——它融入到行动之中。