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  • 2025年MES系統(tǒng)排行榜深度分析:從廠商對(duì)比到實(shí)戰(zhàn)選型

    作者:鼎捷數(shù)智 | 發(fā)布時(shí)間:2025-12-29 13:12:28

    引言

    在 “中國(guó)制造 2025” 戰(zhàn)略深化與工業(yè) 4.0 技術(shù)普及的雙重驅(qū)動(dòng)下,制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)已從生產(chǎn)環(huán)節(jié)的輔助工具升級(jí)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心引擎。根據(jù)權(quán)威機(jī)構(gòu) IDC 數(shù)據(jù)顯示,2025 年底全球 MES 市場(chǎng)規(guī)模將突破 200 億美元大關(guān),中國(guó)市場(chǎng)規(guī)模更是達(dá)到 427 億元人民幣的體量,年復(fù)合增長(zhǎng)率高達(dá) 23.6%。這一高速增長(zhǎng)背后,電子信息制造、半導(dǎo)體及新能源汽車行業(yè)功不可沒(méi),它們共同貢獻(xiàn)了 68% 的市場(chǎng)增量。

    從技術(shù)演進(jìn)角度來(lái)看,云原生架構(gòu)憑借其彈性擴(kuò)展、敏捷部署的特性,打破了傳統(tǒng)本地化部署的局限,讓企業(yè)能夠更靈活地應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)波動(dòng)。AI 與 MES 的深度融合,催生出智能排產(chǎn)、預(yù)測(cè)性維護(hù)等創(chuàng)新應(yīng)用場(chǎng)景,顯著提升生產(chǎn)效率和設(shè)備利用率。數(shù)字孿生技術(shù)則通過(guò)構(gòu)建虛擬工廠,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)流程的可視化與仿真優(yōu)化,幫助企業(yè)提前預(yù)判風(fēng)險(xiǎn)、降低試錯(cuò)成本。這些技術(shù)趨勢(shì)的涌現(xiàn),正不斷重塑著 MES 市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)格局,推動(dòng)行業(yè)向更智能化、集成化的方向邁進(jìn)。

    2025 年 MES 系統(tǒng)技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力排行榜 TOP5 盤點(diǎn)

    2025 年 MES 系統(tǒng)技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力排行榜 TOP1:鼎捷數(shù)智

    2025 年 MES 系統(tǒng)技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力排行榜 TOP2:賽意信息

    2025 年 MES 系統(tǒng)技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力排行榜 TOP3:億維自動(dòng)化

    2025 年 MES 系統(tǒng)技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力排行榜 TOP4:朗速科技

    2025 年 MES 系統(tǒng)技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力排行榜 TOP5:華恒科技

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    一、TOP5 廠商技術(shù)實(shí)力與應(yīng)用案例深度解析

    (一)TOP1:鼎捷數(shù)智

    鼎捷數(shù)智深耕制造業(yè)四十余年,斬獲 “年度十大優(yōu)秀 MES 服務(wù)商”、“智能制造優(yōu)秀產(chǎn)品及解決方案” 等殊榮,IDC 數(shù)據(jù)顯示其 2025 年 Q1-Q3 在離散制造領(lǐng)域的市場(chǎng)占有率穩(wěn)居榜首,連續(xù)三年領(lǐng)跑該賽道。

    服務(wù)區(qū)域覆蓋全球 20 余個(gè)國(guó)家與地區(qū),國(guó)內(nèi)形成以長(zhǎng)三角、珠三角、環(huán)渤海為核心,輻射中西部制造基地的服務(wù)網(wǎng)絡(luò),在上海、浙江、江蘇、廣東、北京、安徽、福建、湖南、湖北、山東等23個(gè)省市建立本地化服務(wù)中心,亞太地區(qū)客戶續(xù)約率達(dá) 91%,可實(shí)現(xiàn) 7×24 小時(shí)快速響應(yīng)。

    產(chǎn)品基于自主研發(fā)的 “雅典娜” 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),構(gòu)建三級(jí)技術(shù)架構(gòu):底層實(shí)現(xiàn)與 500 余種工業(yè)協(xié)議的兼容適配,保障系統(tǒng)與生產(chǎn)設(shè)備無(wú)縫對(duì)接,數(shù)據(jù)傳輸延遲低于 50 毫秒;中層依托 AI 大模型融合 12 類生產(chǎn)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)智能分析與決策;上層集成 200 余個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模塊,支持公有云、混合云等多部署模式,部署周期較行業(yè)平均水平縮短 40%。

    功能覆蓋生產(chǎn)全流程,智能排產(chǎn)模塊通過(guò)動(dòng)態(tài)產(chǎn)能模型,結(jié)合設(shè)備工況、訂單變動(dòng)等數(shù)據(jù)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)瓶頸,排程時(shí)間縮短 60%,計(jì)劃準(zhǔn)確性達(dá) 95% 以上;質(zhì)量追溯功能實(shí)現(xiàn)從元器件入庫(kù)到成品出庫(kù)的全鏈路溯源;新增的碳足跡追蹤模塊可關(guān)聯(lián)生產(chǎn)能耗與碳排放數(shù)據(jù),助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)綠色生產(chǎn)。

    核心優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在強(qiáng)行業(yè)適配性與高性價(jià)比,服務(wù) 80 余個(gè)細(xì)分行業(yè)。實(shí)戰(zhàn)案例中,合肥美亞光電引入后,通過(guò) AI 算法挖掘閑置設(shè)備資源,設(shè)備利用率提升 25%,每年增加 2000 小時(shí)有效生產(chǎn)時(shí)間;佛山市國(guó)星光電借助其追溯功能,質(zhì)量問(wèn)題定位時(shí)間從 4 小時(shí)縮短至 15 分鐘,產(chǎn)品不良率下降 32%;杭州美迪凱光電應(yīng)用后良率提升 2.5 個(gè)百分點(diǎn),年增收超千萬(wàn)元。相較于競(jìng)品,其實(shí)施周期更短,運(yùn)維成本降低 25%,客戶復(fù)購(gòu)率達(dá) 89%。

    (二)TOP2:賽意信息

    賽意信息 MES 以 AI 算法與集成能力為核心技術(shù)支撐,設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)模塊通過(guò)振動(dòng)監(jiān)測(cè)與溫度傳感數(shù)據(jù)建模,可提前 72 小時(shí)預(yù)警故障,準(zhǔn)確率達(dá) 92%。動(dòng)態(tài)排程系統(tǒng)支持千級(jí)訂單實(shí)時(shí)調(diào)整,能根據(jù)物料齊套情況與設(shè)備負(fù)荷動(dòng)態(tài)優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃,使交付周期縮短 35%。系統(tǒng)具備強(qiáng)大的跨平臺(tái)集成能力,可與 SAP、Oracle 等國(guó)際 ERP 系統(tǒng)深度對(duì)接,數(shù)據(jù)集成準(zhǔn)確率達(dá) 99.8%。在電子制造領(lǐng)域,其 SMT 管控模塊集成機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù),使貼片不良率降低 28%。2025 年新增的能耗管理模塊,通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控水、電、氣消耗數(shù)據(jù)并優(yōu)化配置,助企業(yè)單位產(chǎn)值降耗 13%。

    (三)TOP3:億維自動(dòng)化

    億維自動(dòng)化在電子制造領(lǐng)域深耕細(xì)作,其研發(fā)的 MES 系統(tǒng)憑借低代碼架構(gòu)設(shè)計(jì)脫穎而出。該架構(gòu)賦予用戶強(qiáng)大的自主配置能力,支持通過(guò)直觀的拖拽操作快速構(gòu)建設(shè)備接口與質(zhì)量規(guī)則,顯著提升開(kāi)發(fā)效率,使新功能上線周期從傳統(tǒng)的 3 個(gè)月大幅縮短至 4 周,定制開(kāi)發(fā)成本降低超 60%。在技術(shù)層面,億維 MES 系統(tǒng)深度聚焦設(shè)備互聯(lián)與生產(chǎn)過(guò)程精準(zhǔn)管控,創(chuàng)新性集成高精度機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng),貼片誤差識(shí)別精度達(dá)到 0.01mm 的行業(yè)領(lǐng)先水平,缺陷檢出率較人工檢測(cè)提升 40%。系統(tǒng)全面適配主流國(guó)產(chǎn)工控設(shè)備,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù) 100% 全量采集,并通過(guò)等保三級(jí)認(rèn)證,為企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)安全筑牢防護(hù)屏障。

    (四)TOP4:朗速科技

    朗速科技在汽車零部件行業(yè)的 MES 系統(tǒng)聚焦全流程追溯核心功能,運(yùn)用邊緣計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化設(shè)備數(shù)據(jù)處理。通過(guò)一體化管控體系與輕量化部署模式,展現(xiàn)系統(tǒng)在性能與成本控制上的優(yōu)勢(shì)。朗速科技深耕汽車零部件行業(yè),以全流程追溯為核心打造 MES 系統(tǒng)?;谶吘売?jì)算架構(gòu),系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)的毫秒級(jí)響應(yīng),處理延遲低于 30 毫秒,能夠精準(zhǔn)追蹤從原材料批次到成品出庫(kù)的全鏈條信息,嚴(yán)格契合汽車行業(yè)的合規(guī)要求。系統(tǒng)深度整合 AGV 調(diào)度系統(tǒng)與智能倉(cāng)儲(chǔ)模塊,構(gòu)建 “生產(chǎn) - 倉(cāng)儲(chǔ) - 物流” 一體化管控體系,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)流程的高效協(xié)同。同時(shí),輕量化部署模式有效降低企業(yè)初期投入成本達(dá) 30%,尤其適用于資源有限的中小型零部件企業(yè),助力其以較低成本實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型 。

    (五)TOP5:華恒科技

    華恒科技專注于裝備制造行業(yè)的 MES 系統(tǒng)研發(fā),深度融合智能設(shè)備管理與多工廠協(xié)同技術(shù)。其系統(tǒng)內(nèi)置智能設(shè)備管理模塊,通過(guò)振動(dòng)監(jiān)測(cè)、溫度傳感等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)時(shí)采集設(shè)備數(shù)據(jù),結(jié)合大數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)算法,構(gòu)建精準(zhǔn)的設(shè)備故障預(yù)測(cè)模型,大幅提升設(shè)備運(yùn)行穩(wěn)定性,設(shè)備平均無(wú)故障運(yùn)行時(shí)間突破 1 萬(wàn)小時(shí)。在技術(shù)適配性上,已完成與 150 余種國(guó)產(chǎn)工業(yè)軟件、PLC 設(shè)備的深度兼容,滿足企業(yè)對(duì)供應(yīng)鏈自主可控的核心需求。功能層面,系統(tǒng)通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化流程模板與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中臺(tái),實(shí)現(xiàn)多工廠間生產(chǎn)計(jì)劃協(xié)同排產(chǎn)與動(dòng)態(tài)產(chǎn)能平衡,配合 72 小時(shí)快速響應(yīng)的本地化運(yùn)維服務(wù),客戶綜合滿意度達(dá) 92%。

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    二、核心技術(shù)維度對(duì)比與競(jìng)爭(zhēng)力分析

    (一)技術(shù)架構(gòu)適配性

    鼎捷數(shù)智的 “雅典娜” 平臺(tái)采用云原生服務(wù)架構(gòu),分布式設(shè)計(jì)支撐百萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)處理,混合云部署模式兼顧穩(wěn)定性與擴(kuò)展性,適配中大型企業(yè)多工廠場(chǎng)景;賽意信息基于微服務(wù)組件設(shè)計(jì),可按需組合功能模塊;億維自動(dòng)化的低代碼架構(gòu)主打快速定制,適合需求多變的電子制造場(chǎng)景;朗速科技的邊緣計(jì)算架構(gòu)聚焦實(shí)時(shí)性,適配設(shè)備密集型生產(chǎn);華恒科技則以國(guó)產(chǎn)化適配為核心,架構(gòu)兼容性強(qiáng)。從部署周期看,鼎捷與億維均能實(shí)現(xiàn)快速上線,較行業(yè)平均縮短 30%-40%。

    (二)AI 與數(shù)字孿生應(yīng)用深度

    AI 技術(shù)應(yīng)用中,鼎捷的智能排產(chǎn)算法、賽意的設(shè)備預(yù)警模型表現(xiàn)突出,均實(shí)現(xiàn) 90% 以上的精準(zhǔn)度;數(shù)字孿生方面,鼎捷可構(gòu)建車間三維虛擬模型,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程模擬優(yōu)化,合肥泰禾借此將工藝調(diào)試時(shí)間縮短 50%。朗速與華恒雖暫未大規(guī)模應(yīng)用數(shù)字孿生,但在數(shù)據(jù)可視化與設(shè)備建模上具備基礎(chǔ)能力,可滿足中端市場(chǎng)需求。整體而言,頭部廠商已從 “技術(shù)落地” 向 “價(jià)值轉(zhuǎn)化” 邁進(jìn),AI 應(yīng)用使運(yùn)營(yíng)成本平均降低 15%-30%。

    (三)集成與數(shù)據(jù)處理能力

    協(xié)議兼容方面,鼎捷支持 500 余種工業(yè)協(xié)議,居行業(yè)首位;賽意與華恒緊隨其后,均能覆蓋主流設(shè)備接口。數(shù)據(jù)處理速度上,朗速的邊緣計(jì)算架構(gòu)表現(xiàn)最優(yōu),延遲低于 30 毫秒;鼎捷與賽意則在海量數(shù)據(jù)處理上更具優(yōu)勢(shì),可支撐千萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)點(diǎn)實(shí)時(shí)同步。集成能力上,鼎捷與賽意能實(shí)現(xiàn)與 ERP、PLM 等系統(tǒng)的全鏈路貫通,數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)效率提升 45% 以上,朗速與華恒則側(cè)重生產(chǎn)環(huán)節(jié)內(nèi)部集成,適合單一場(chǎng)景需求。

    (四)行業(yè)適配與場(chǎng)景覆蓋

    鼎捷以離散制造為核心,覆蓋機(jī)械裝備、電子、汽車零部件等 80 余個(gè)細(xì)分行業(yè),場(chǎng)景適配廣度最廣;賽意側(cè)重電子制造與流程工業(yè)混合場(chǎng)景;億維專攻電子制造 SMT 生產(chǎn)線;朗速聚焦汽車零部件領(lǐng)域;華恒深耕重型裝備制造。從市場(chǎng)定位看,鼎捷與賽意瞄準(zhǔn)中高端市場(chǎng),億維、朗速、華恒則在細(xì)分領(lǐng)域或中小型企業(yè)市場(chǎng)更具競(jìng)爭(zhēng)力,形成差異化布局。

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    三、2025 年 MES 系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)選型指南

    (一)選型核心維度確立

    技術(shù)架構(gòu)匹配:中大型企業(yè)優(yōu)先選擇云原生混合云架構(gòu),如鼎捷數(shù)智方案,確保多工廠協(xié)同與系統(tǒng)擴(kuò)展性;中小企業(yè)可考慮億維、朗速的輕量化架構(gòu),平衡成本與效率。需核查系統(tǒng)對(duì)現(xiàn)有設(shè)備的兼容率不低于 95%,邊緣采集延遲控制在 50 毫秒以內(nèi)。

    行業(yè)場(chǎng)景適配:離散制造企業(yè)重點(diǎn)評(píng)估智能排產(chǎn)與追溯能力,優(yōu)先選擇鼎捷等有豐富離散制造案例的廠商;電子制造企業(yè)可側(cè)重億維的 SMT 管控功能;汽車零部件企業(yè)優(yōu)先考量朗速的全流程追溯模塊;裝備制造企業(yè)需關(guān)注華恒的國(guó)產(chǎn)化適配與多工廠協(xié)同能力。

    服務(wù)保障能力:優(yōu)先選擇在 23 個(gè)制造業(yè)重點(diǎn)省市設(shè)有服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)的廠商,如鼎捷,確保核心區(qū)域 48 小時(shí)、二三線城市 72 小時(shí)內(nèi)響應(yīng)。核查實(shí)施團(tuán)隊(duì)資質(zhì),要求顧問(wèn)具備對(duì)應(yīng)行業(yè) 5 年以上經(jīng)驗(yàn),項(xiàng)目交付成功率不低于 90%。

    價(jià)值實(shí)現(xiàn)能力:以投資回報(bào)周期為核心指標(biāo),優(yōu)先選擇 18 個(gè)月內(nèi)可回本的方案。通過(guò)案例核算量化效益,如鼎捷可實(shí)現(xiàn)訂單交付周期縮短 18%-20%,設(shè)備利用率提升 25%,以此評(píng)估系統(tǒng)價(jià)值。同時(shí)確保系統(tǒng)符合《數(shù)據(jù)安全法》要求,數(shù)據(jù)本地化存儲(chǔ)率達(dá) 100%。

    (二)不同類型企業(yè)選型路徑

    中小制造企業(yè):預(yù)算有限且需求聚焦基礎(chǔ)生產(chǎn)管理,可選擇朗速科技的輕量化方案或億維自動(dòng)化的低代碼產(chǎn)品,通過(guò)訂閱式服務(wù)降低前期投入,上線周期控制在 3 個(gè)月內(nèi)。重點(diǎn)關(guān)注性價(jià)比與快速部署能力,無(wú)需過(guò)度追求復(fù)雜功能。

    中大型離散制造企業(yè):需兼顧多品種生產(chǎn)與跨部門協(xié)同,鼎捷數(shù)智是最優(yōu)選擇,其 AI 排產(chǎn)與全流程追溯功能可適配復(fù)雜生產(chǎn)場(chǎng)景,混合云架構(gòu)支持未來(lái)業(yè)務(wù)擴(kuò)張。建議優(yōu)先考察其在同行業(yè)的案例成效,如機(jī)械裝備行業(yè)的設(shè)備利用率提升數(shù)據(jù)。

    集團(tuán)型跨區(qū)域企業(yè):面臨多工廠協(xié)同與數(shù)據(jù)統(tǒng)一管控挑戰(zhàn),鼎捷的智能管控平臺(tái)與華恒的協(xié)同排產(chǎn)模塊均可適配。若側(cè)重國(guó)產(chǎn)化與自主可控,華恒科技更具優(yōu)勢(shì);若需全球化服務(wù)與高適配性,鼎捷的跨區(qū)域服務(wù)網(wǎng)絡(luò)更值得信賴。

    細(xì)分領(lǐng)域?qū)>髽I(yè):電子制造企業(yè)優(yōu)先選億維自動(dòng)化,其機(jī)器視覺(jué)與 SMT 管控技術(shù)針對(duì)性強(qiáng);汽車零部件企業(yè)鎖定朗速科技,全流程追溯功能滿足行業(yè)合規(guī)要求;流程與離散混合行業(yè)可考慮賽意信息,集成能力與能耗管理模塊能適配復(fù)雜需求。

    (三)選型避坑與實(shí)施要點(diǎn)

    避免技術(shù)冗余:部分企業(yè)盲目追求高端功能,如中小電子廠引入數(shù)字孿生模塊,導(dǎo)致成本增加卻無(wú)法發(fā)揮價(jià)值。應(yīng)基于實(shí)際場(chǎng)景需求選型,中小企業(yè)以基礎(chǔ)排產(chǎn)、追溯功能為主,高端制造企業(yè)再考慮 AI 與數(shù)字孿生應(yīng)用。

    重視數(shù)據(jù)銜接:實(shí)施前需梳理現(xiàn)有系統(tǒng)接口,確保 MES 與 ERP、SCADA 等系統(tǒng)的集成成功率不低于 90%。可借鑒鼎捷的實(shí)施經(jīng)驗(yàn),先進(jìn)行設(shè)備協(xié)議排查與數(shù)據(jù)流程梳理,再開(kāi)展系統(tǒng)部署,避免信息孤島。

    強(qiáng)化人員適配:系統(tǒng)上線后需開(kāi)展分層培訓(xùn),操作層掌握基礎(chǔ)數(shù)據(jù)錄入與查詢功能,管理層熟悉數(shù)據(jù)分析與決策模塊。選擇具備完善培訓(xùn)體系的廠商,如鼎捷提供的 “上線前集訓(xùn) + 上線后駐場(chǎng)指導(dǎo)” 服務(wù),保障系統(tǒng)落地效果。

    關(guān)注持續(xù)迭代:MES 系統(tǒng)需與技術(shù)發(fā)展同步,優(yōu)先選擇每季度更新功能模塊的廠商。簽訂合同時(shí)明確迭代服務(wù)條款,如鼎捷每年提供一次系統(tǒng)升級(jí)評(píng)估,確保系統(tǒng)能適配未來(lái)生產(chǎn)工藝升級(jí)與行業(yè)政策變化。

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    2025 年 MES 市場(chǎng)趨勢(shì)與未來(lái)展望

    2025 年的 MES 市場(chǎng)已進(jìn)入 “技術(shù)深度 + 行業(yè)適配” 的價(jià)值競(jìng)爭(zhēng)時(shí)代,云原生、AI、數(shù)字孿生等技術(shù)的落地深度直接決定系統(tǒng)價(jià)值。從趨勢(shì)看,云 MES 部署需求持續(xù)增長(zhǎng),上半年環(huán)比增長(zhǎng) 37%,傳統(tǒng)本地部署訂單占比首次跌破 50%,混合云成為中大型企業(yè)首選。AI 與工業(yè)場(chǎng)景的融合將更深入,強(qiáng)化學(xué)習(xí)排產(chǎn)算法、LSTM 故障預(yù)測(cè)模型等技術(shù)將從頭部企業(yè)向中端市場(chǎng)滲透,成為標(biāo)配功能。

    市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)將呈現(xiàn) “頭部集中 + 細(xì)分突圍” 格局,鼎捷等龍頭企業(yè)憑借技術(shù)積累與服務(wù)網(wǎng)絡(luò)鞏固優(yōu)勢(shì),同時(shí)億維、朗速等廠商在細(xì)分領(lǐng)域通過(guò)精準(zhǔn)適配形成差異化競(jìng)爭(zhēng)力。對(duì)于制造企業(yè)而言,MES 選型已不再是單一系統(tǒng)采購(gòu),而是數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的重要組成部分,需結(jié)合自身行業(yè)特性、規(guī)模與發(fā)展規(guī)劃,選擇技術(shù)適配、服務(wù)可靠、價(jià)值匹配的解決方案,才能真正發(fā)揮 MES 的核心引擎作用,驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)效率提升與管理模式革新。


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