450 决策与咨询类场景 -Consulting 通过收集和分析大量事件相关 内 部和外部数据，利用量化数据替代人为决策，使决策有据可依。由于数据统计 的高效性，使得原本缺乏时效性的人为决策变得更加快捷，并且能实现事先预测，解决了传统决策滞后的局限 性。 20 定价辅助或替代人为决策 的客户，以及希望事前决 策代替事后决策的企业， 尤其适用于销售收入对价 格非常敏感的场景。例如 机票订价，酒店定价，景 区门票定价，旅游线路定 价。 j 传统定价基于简单的因素 ( 例如场景成本，标准的 利润率，同类场景的价 格 ， 批量折扣等 ), 而智能定 价是通过分析历史数据与 实时数据，预测市场对场 景或服务的供给与需求， 解决人为决策的随意性与

数据 录入系统，共享，管理人员无法在短时间内查准确知道仓库 的数据信息； 无法记录人员的具体作业时间，无法统计工作量及作业效率； 仓库作业人员手工记录入库、出库、盘点等数据，人工核 单，容易发生人为错误，给企业造成不可挽回损失； 系统效果比对（使用 前） 缺点 数据实时共享， 为企业决策提 供依据 大 01 02 03 04 作业人员按照 系统提示作业， 有据可依进行 仓库作业 不漏拣，不重拣，提高拣选、发送效率； 实现物料的追踪，批次管理，先进先出，有效的防止物料及 成品在库时间过长，漏发货、物料质量追溯等情况；； 利用电子拣货标签自动、实时、准确地采集物料的入库、 出库、盘点等信息降低及避免人为出错，减轻人力负担， 提高作业效率； 所有仓库作业数据实时准确的上传到服务器中，并与 WMS 进行无缝对接，可管理者随时查询 利用电子标签进行 入库上架、出库拣 05 货自动批次管理

模化应用，且在上述行业中渗透率持续上升，呈现出显著的积极发展态势。这将为智能焊接 机器人的大规模应用创造有利条件。然而智能焊接机器人要达到大规模商业化应用的程度， 还需克服诸多技术与非技术难题。 本蓝皮书以智能焊接机器人为核心，重点阐述了其各核心模块的发展态势，其中包含焊 接机器人本体、3D 视觉及激光焊缝跟踪系统、智能焊接控制系统、离线编程软件、焊接配套 设备如焊接电源、焊枪等，结合智能焊接机器人产业链各环节的技术特点，剖析智能焊接机 现，一般搭配重型六关节机器 人，多以 160-210kg 级别机器 人为主，外资仍占据主导。 多应用于汽车生产厂焊装 车间流水线，完成汽车地 板、侧围、顶盖等整车外壳 的拼装焊接过程以及板材、 钢材或铝材的点焊加工。 弧焊 弧焊设备较小且轻，一般配搭 轻量型六关节机器人，多以 6- 20kg 级别机器人为主，国产企 业主要聚焦在弧焊领域。 汽摩制造、3C 电子制造、金 其他配套设备 2025 智能焊接机器人产业发展蓝皮书 20/141 第二节 智能焊接机器人系统核心模块分析 一、焊接机器人本体 用于焊接机器人的本体通常以多关节工业机器人为主，在设计时考虑了焊接过程中的精 度、重复性和负载能力，使其成为焊接自动化领域中最常见的选择。 近年来，协作机器人开始在焊接领域崭露头角。与传统的多关节工业机器人相比，协作 机器人具有灵活性

设备大数据管理 中车信息技术有限公司 版权所有 2015 目录 单 C R R C BOM 更 厘清各类型 BOM 数据产生、使用、维护的业务边界 ，使数 据 在系统底层流转 ，杜绝数据的人为干预 BOM 是核心数据 单一数据源 分析与试验数据 路线、工艺定额 二维图纸 交付物流程 工艺文档 : - 作业指导书 交付物流程 结构化工艺 单 C R R C EBOM 基础数据管理 BOM 数据管理 设备大数据管理 中车信息技术有限公司 版权所有 2015 目录 单 C R R C 设备数据不透明 为什么有些人效率高，有些人效率低 ？ 缺乏客观真实精确、不受人为干扰的设备数据的自动采集 ，难 以为分析和决策提供有效的支撑！ 投资高昂的设备一天有多少时间是用在有效加工上 ？ 为什么要设三班而不是两班？真的有效益吗？ 产品质量为什么出问题，在哪里出了错

规定时间内完成巡检任务。 l 巡检任务在执行时，可以实时查看 人员的巡检轨迹 l 巡检过程中发现设备异常情况，拍 照上传后，安排相应人员进行处理 智能巡检系统 隐患排查动态化、智能化、标准化，减少人为因素，有效实现风险的分级管控。 设备系统 设置巡检路线 设置巡检任务 分配巡检员 查看巡检记录 查看数据统计 管理员设置巡 检路线 管理软件自动 派发巡检任务 到巡检员 现物流车可视化管理，提高物流效率与 车辆管理水平 车辆管理系统 物流车 / 乘用车管理系 统 UWB 定位专家 10cm 高精度定 位 隐患排查动态化、智能化、标准化， 减少人为因素 ，有效实现风险的分 级管控 ，巡检工作保质保量 人力资源 系统可所有工作人员进行管控、收 集员工 KPI 数据 ，提供员工发展建 议。合理安排人员 ，人力资源充分

区域的试运行，但要实现大 规模商业化应用仍需要较长时间。 智能驾驶技术的应用前景广阔。一方面，智能驾驶可以显著提升交通效率，减少拥堵现象，例如，智能 驾驶车辆能够实现更精准的路径规划，减少了因人为因素导致的延误，比如频繁变道、急刹车等行为。另一方 面，随着未来技术成熟度和安全性不断提升，它有望大幅降低交通事故率，提高道路安全水平。此外，对于老 年人和残障人士而言，智能驾驶技术将为他们提供更加便捷的出行选择，增强社会包容性。 优化物料配送，提升效率与 准确性。 质量检测与控制：通过高精度的计算机视觉技术和图像识别算法，能够对生产线上的零部件进行实时监控， 自动识别缺陷并及时报警。这不仅提高了检测效率，还显著降低了因人为疏忽导致的质量问题。此外，基于大 生产制造 AI 在汽车生产制造领域的应用涵盖了从生产计划制定、生产过程控制到质量检测和预测性维护等多个环 节，可实现生产过程的智能化、自动化和高效化。 20 档处理系统，AI 能够自动识别、分类和归档各类文件，大大减少了人工操作的时间和错误率。此外，AI 还能 够实现流程自动化执行，将重复性高、规则明确的任务交由 AI 系统处理，企业不仅能够大幅减少人为错误， 还能释放人力资源，优化工作流程，提高团队协作效率。 知识管理：借助 AI 和大模型技术，企业可以构建强大的知识管理系统，实现知识的高效积累、分享和应用。 例如，基于深度学习的知识图谱技

使用仓库电子标签拣货系统 前 根据各类手 工单据业务 操作 人工记录货 物存储数据 及批次信息 人工输入 EXCEL 表， 数量大 缺点：  仓库作业人员手工记录入库、出库、盘点等数据，人工核单，容易发生人为错误，给企 业造成不可挽回损失；  物料种类多，规格多，批次多，仓库范围广，位置不固定，找物料时会花费大量的人力， 人工成本高；  由于仓库周转率高，吞吐量大，手工记录，不能及时将数据录入系统，共享，管理人员 利用标签准确 定位库位，作 业效率提高 将供应商和自己工 厂通过系统进行管 理，有效提升仓库 的作业效率 优点：  利用电子拣货标签自动、实时、准确地采集物料的入库、出库、盘点等信息降低及避免人为出错， 减轻人力负担，提高作业效率；  标识批次管理明确，能迅速、准确地查找物料的信息，减少核对信息的时间；  实现单据的自动分割与合并发货，并自动提示拣选，不错拣，不漏拣，不重拣，提高拣选、发送

全局具身智能。同样的，送餐机器人也是 类似的局部智能、局部规则。从广义层面，以上应用 都可以认为是具身智能的初级形态，但是具身智能的 大众化以及当下所热议的具身智能主要是指狭义层 面的具身智能，也就是以人形机器人为代表，以前沿 人工智能技术全局驱动物理本体为核心研究方向和 应用落地方向的具身智能。 现在所探讨的具身智能概念，更强调其人工智能 的属性，更强调人工智能通过物理实体与环境实时交 互，实现感知、认知、决策和行动一体化。送餐机器 精准的控制程序和指令，主做一项任务的机器人如果 换到另一项任务中就需要重新修改程序和指令。事 实上，大部分机器人只能做固定类型的工作，换个环 境或决策复杂的场景，要么机器人无法达到人类水 平，要么需要重新人为修改程序和指令。具身智能技 术的进步慢慢会带来更拟人、更类人、某些方面更超 人的机器人。 本文通过对具身智能的核心概念、技术架构、应 用案例、发展挑战及未来趋势的全面分析，揭示了具 身智能在推动社会智能化转型中的重要作用。尽管

案例分享：某集团，基于 IoT 的起重装备智能监控 • 通过平台远程调试，非标设备的 电气调试效率提高了 30% ，差旅 成本降低 38% • 通过远程监控、故障报警，帮助 厂商及时掌握设备运行情况，减 少人为设备报警率 50% 以上 • 通过平台售后知识库，故障处理 速度提高了 3.8% ；同时依托工 况记录及超载报警等信息，界定 故障以及事故责任 某重工集团，作为起重装备龙头企业，公司发展面临如下困扰： 设备出现故障或者事故，无法对产生原因和责任进行判定。 客户痛点 项目收益 打造起重装备工业互联网平台 远程调试 远程监控 通过平台实现设备实时远程监控、报警管理功能，及 时掌握人员对设备的使用情况，减少了人为的暴力、 错误操作，提高了设备寿命 通过设备物联，实现基于云端的控制程序远程上传、 下载，实现个性化定制设备 / 非标设备的远程调试 故障预警 通过设备全生命周期管理，结合卫华提供的设备生命

以再规定的时间范 围内将当前的生产进度信息与计划内的信息进行系统的对比，然后按照目前的生产进度 情况进行预估，从而及时的反馈计划执行情况以及对于结果的预估情况，对于不能及时 完成的订单，则需要人为的干预调整，也就是计划的调整后下发；计划优化功能 则是针 对生产中出现的多次调整等问题或是经验性问题进行优化建议，改善计划制定过程中的 偏误，一般来说该功能 属于未来型功能 定抽检的产线或环节，显示检测的方法以及内容。而对于必须检测的环节则不存在质量 计划一说。 数据收集：数据收集功能建立在数据采集系统的基础上，在信息收集的过程中应遵 循尽量避免手工录入（以减少人为产生的差错）的环节，而对于不能自动采集的数据， 也应在数据手工录入的同时记录下该录入人的信息； 质量检测：在质量检测的过程中，无论那种质量检验，其检验数据均由系统进行记 录，当具有权限的工作人 备故障维修记录，以判断是否是设备问题引起的质量问题，如果是设备引起的 质量问题，那么进一步追溯该设备生产的其他成品批次； 针对人员，分析该工作人员的生产效率、不合格成品数量、在岗时间等，以判 断是否是人为失误造成的问题，如果是人为造成的，系统进一步分析当时该操 作人员生产的其他成品批次。 3.7.7 质量统计分析 质量统计分析主要包含两部分：产品质量数据的统计分析、质量检测工作的统计分 析： 48