智能制造数字化工厂 MES 一体化平台解决方案 信息化管理覆盖了生产 车间的各项核心资源 ( 设备、技术文件、工 装、人员等 ) 。 生产人 员能够清晰的把握掌 控 车间各项核心资源 的使 用情况、空闲情况 等， 使车间作业中的各要素 能够得以有效的配合与 管理。 初步实现生产现场的闭 环管理。建立围绕以生 产任务单为核心的信息 化管理，包括生产计划 下达、生产过程控制、 完工等都已经纳入信息 系统管理，但管理还仅 限于物料、设备等关键 性资源。 建立了覆盖底层设备、 过程控制、车间执行、 管理控制等无缝一体化 的信息系统，实现了从 生产计划的下达、排产、 生产加工、完工反馈等 过程的无人化或少人化。 生产车间的主要资源都 被纳入了信息化系统管 理之中，实现了集成化 管理，主要资源的精细 化管理，并能根据现有 资源情况，初步进行优 数据分析与决策 -- KPI 指标体系 智能制造技经指标举例 计 划 类 物 料 类 能 源 类 成 本 类 质 量 类 工 艺 类 设 备 类 效 率 类 安 环 类 执行力 计划完成率 综合能耗 订单合格率 工序综合能耗 订单兑现率 工序能源单耗 计划延迟率

本失控为代价。零售业的微薄利润，要求每一分 IT 投入都必须产生可见价值。传统架构中，为 支撑高并发需堆叠服务器、为实现实时分析需部署多套数据库，这种 "以资源换性能" 的模式早 已难以为继。我们需要的是能精打细算的技术底座，用一体化设计降低总拥有成本，让有限的 IT 预算创造更大价值。 当下，AI 技术正从概念走向实战，成为重构商业模式的核心引擎。从智能选款、动态定价到个 性化导购，AI 应用的深度取决于数据底座的支撑能力。在探索 "一句话找货"，直接决定了 AI 应用的落地效果。这要求数据库不仅是数据的 " 仓库"，更要是 AI 能力的 "孵化器"，让业务团队无需复杂技术就能调用智能分析能力。 正是在这样的背景下，我们看到了一体化云数据库的价值。它用分布式架构消解了多渠道并发的 压力，用 HTAP 引擎打通了交易与分析的壁垒，用向量原生能力架起了数据与 AI 的桥梁。雅 戈尔的实践证明：当数据底座从 "各自为战" 转向 "协同作战"，IT 我们眼下迫切需要一代 既能兼容目前数据架构，又能支持 AI-ERP 架构的数据底座来支撑我们从这个时代，过渡到 AI 时代。这是很多有远见和未来意识的 CIO/CTO 的共识。 在此背景下，一体化云数据库的诞生恰逢其时。我们深刻理解零售企业的核心诉求：  弹性架构需应对“双 11”百倍流量脉冲，实现资源利用率与成本的最优平衡；  实时融合要突破 T+1 滞后，在毫秒级完成交易分析联动；

计 方 案 基于现有的数据和分析结果，设计出可行的生产流 程优化方案。这可能涉及到重新设计生产线、重新 配置设备或使用新的技术。 明 确 目 标 首先需要明确优化的目标，例如 降低生产成本、提 高生产效率、减少人为误差等。 实 施 方 案 在方案设计好后，需要制定实施计划，确保在实施 过程中不影响现有的生产工作。在实施过程中，需 要对设备和工艺进行调整和改进，并对操作人员进 行培训和指导。 的升级方案和计划。 提 高 生 产 效 率 通过智能化技术，提高生产线的自动 化程度，从而缩短生产周期、提高生 产效率。 降 低 生 产 成 本 通过智能化技术，降低生产过程中的 人力、能源、原材料等成本，提高生 产效益。 改 进 产 品 质 量 通过智能化技术，实现对生产过程的 监控和优化，降低产品制造过程中的 错误率，提高产品的一致性和质量。 提 高 安 全 性 通过智能化技术，实现对生产设备和 操作人员的实时监控和管理，提高生 产过程的安全性和稳定性。 优 化 供 应 链 管 理 通过智能化技术，实现对供应链的监 控和优化，提高物料的采购、生产和 配送的效率和准确性，降低成本。 提 升 客 户 满 意 度 通过智能化技术，实现对生产过程的 优化和质量控制，提高产品的质量和 交货时间，提升客户满意度。 步骤详解 - 制定方案 硬 件 设 备 方 案 根据生产需求和现有设备状况，确定

拓展应用场景 创新行业监管和服务模式 • 大力发展装配式建筑为重点，推动建筑工业化升级。 • 加快打造建筑产业互联网平台为重点，推进建筑业数字化转型。 • 积极推广应用建筑机器人为重点，促进建筑业提质增效。 • 加强示范应用为重点，提升智能建造与建筑工业化协同发展整体水平。 具体方式 《 指 导 意 见 》 产 业 趋 势 需 求 现 状 政 策 现 状 《 2018-2019 年蓝天保卫战重点区域强 宇 泛 平 台 - 多 端 合 一 全 面 感 知 ， 实 时 互 联 支持多终端应用呈现，满足不同用户、应用场景需求。 系 统 应 用 - 劳 务 实 名 制 一 脸 通 行 ， 高 效 便 捷 一 人员进场 • 姓名 • 身份证 • 工种 • 手机号 • 班组 三 实时定位 • 人员进入考勤范围 五 实名认证 • 人脸识别 二 考勤范围设定 • 考勤范围 • 温度、湿度湿度 • 风速、风向 系 统 应 用 - 重 大 危 险 源 监 测 实 时 状 态 监 测 ， 历 史 数 据 分 析 特种设备监控系统是集精密测量、自动控制、无线网络传输等做种高科技于一体的电子监测系统。采集的数据经加工和统计分析，根据设 定的阈值给予设备运行预警。设备数据实时展示，历史数据统计分析，实现远程监管、可追溯。 同时，利用人像识别技术，对特种设备进行实名制监管，杜绝冒

云计食等新一代信皂按术与设计t 生？ 普理4 服努箬制造活动的S个环节融合 f 具有信皂深度自感sa 智彗优化 自决策t 瞎准控制@执行等功能的先进制造过程. 系统与模式的总称. 具 备 以 智 能 工 厂 为 载 体 ， 以 关 键 制 造 环 节 智 能 化 为 核 心 ，以 流 为 基齓以网络巨连为支擇的四大特征，可有效獅产品酬周期I 提高生 产效率、提升产品质星i 降低资源能源消耗 ，对推动制造业转型升圾具有重 ••八 ' 非鏟构化数据 ALSd _：k rtm 囝片 ^4 I^ I 腿流 故W 陽亨 _ g _ n 外 九大核心价值之六 优化能源、 节能减诽 能源生产消费 能效诊断 能源供应 能效分析 l.nlhir 邮 |1 ■■ i n 甘 ter" : ■ ：!& 经销商 标 连 | 优 化 钵 系I 方 法 指导 1 建议 \ 过 (麵智能化分析 * mmm 监视 九大核心价值之八 重大危险源监测预警 接入重大危险源企业的实时监控视频:和 安全参数等矣时数据 ，实现动态监管、 自动预普 © 采集企业非实时数据 』形成i园一档' 档' 档' 提离精细化监管水平 © 设备一 基 于 趵 园 企 业、 装 音 的 数 字 孪 生 , 实现监测和预彗的可视化管理 支持劲态预彗、風险分布、 在线巡査和 监管反懐t 安全承诺等企业本质安全重

3 “双碳”目标下，中国钢铁行业亟需加快转型升级，并 由此促成了巨量的资金需求。转型金融是支持钢铁行 业实现低碳高质量发展的重要机制。近年来，中国在转 型金融政策体系建设和市场培育方面取得了显著成 效。然而，当前钢铁行业面临产业发展相对低迷、转型 投入回报周期较长、低碳钢铁生产成本溢价难以有效 分摊等多重挑战，导致行业缺乏实施低碳转型活动和 开展低碳转型投资的动力。金融机构也因此难以找到 优质的转 生产工艺如电弧炉仅占10%。目前，中国钢铁行业的二 氧化碳排放量约占全国二氧化碳总排放量的比例高达 17%。 3,4,5在中国“2030碳达峰、2060碳中和”目标下，中 国钢铁企业需迅速向低碳工艺转型，主要方式包括提 升能源效率、开展电炉炼钢，以及采用氢气直接还原铁 （DRI）生产等。 6 推进上述转型需大规模资本投入——根据CBI研究，钢 铁行业在未来五年内至少需要180亿美元（约合人民币 1321.07亿元 07亿元）资本支出。其中，约14%的投资将用于支 持从高炉-氧气顶吹转炉到利用废钢的电弧炉生产的转 型，41%的投资将用于发展氢气直接还原铁电弧炉生 产，预计能使中国的氢气直接还原铁电弧炉年产能提 高约300万吨，总产能到2030年达到1500万吨。 7另有华 宝证券预测，围绕四大成熟度高的实用性技术和高炉 富氢，以及由此引发的工艺结构变化，未来十年中国钢 铁企业新增投资将接近1万亿元，具体投资范围及新增

。.......22 （二）AIDC 绿色低碳转型在能效优先、算电协同方面不断深化。............................23 4、智算平台功能持续升级，服务模式向全栈式、一体化演进..............................................24 （一）智算平台发展呈现兼容模型生态、训推一体化等新特点。...................... ....... 24 （二）以数据为核心、基于云计算的一体化智算服务将成主流。............................. 24 5、AI 应用加速渗透，垂直行业应用将成市场增长主要驱动力.............................................25 （一）DeepSeek 加速推动 AI 普惠应用和商业化。..................... 西算”政策深化区域 协同；地方政府以“点-链-网-面”推进算力网络体系化建设。技术 是压舱石，国产化软硬件协同正在构建全栈自主可控的技术底座；全 智算产业发展研究报告（2025） 4 国一体化算力算网调度平台通过“三跨四互联”机制实现算力资源的 高效调度；AI 重构网络运维体系。生态是催化剂，产业链加速融合 算力、数据、场景、资本等各方能力，促进协同创新。智算产业将成 为我国科技竞

环保 管控优化、产品（设备）全生命周期优化、供应链协同 优化等。  模式创新主要方向：个性化定制、网络化协同制造、服 务化延伸、产品远程运维、供应链金融等。 （三）基于工业互联网安全的一体化防护体系建设，包括 设备安全、控制安全、网络安全、平台安全和数据安全等。 每一次案例的征集、遴选、评审过程，都像亲历了新技 术从孵化到成熟的每一步，也切实感受到我国工业互联网产 业的不断成长 99 案例 8 北部湾港钦州自动化集装箱码头智慧安防项目 ...................111 案例 9 基于天信工业互联网的智慧矿山一体化解决方案 ............... 155 案例 10 沃丰科技助力施耐德电气构建知识图谱升级一体化技术服务平台 ..167 案例 11 面向半导体封测及相关产业链企业的工业互联网应用 ............176 案例 12 基于天翼智造工业互联网的轻量柔性智能工厂 5G+工业互联网平台赋能企业智慧生产 一六八航空航天精密器件有限公司，作为国内领先的航空航天管路阀门系统 方案解决商，为军工科研和生产配套服务提供了强大的支持。公司集生产制造、 研制开发于一体，已经发展成为一个航空航天精密部件的制造商。 在当前的工业 4.0 时代，一六八航空航天精密器件有限公司积极响应国家政 策，致力于实现工业互联网和 5G 技术的深度融合，以推动企业的数字化和智能

面临着越来越严格的 环保法规和社会责任压力 [1]。 在制造 业 面 临 诸 多 挑 战 的 背 景 下, 人 工 智 能 (Artificial Intelligence,AI)赋能制造业能够降本提效, 提高制造业产品质量,加速产品创新,促进绿色生产, 提升我国制造业竞争力。 当前,AI 在制造业领域的应 用已贯穿设计、生产、管理、服务等各个环节。 据中国 信通院统计,制造业智能应用类型及占比如图 帮助制造业提效。 AI 技术 的引入使得制造业能够实现高度自动化,减少对人力 的依赖,从而提升效率。 例如,在无人矿卡的应用中, 自动驾驶技术替代了传统的人工驾驶,无人矿卡能够 实现 24 小时不间断作业,显著提高了作业效率。 此 外,通过 AI 技术赋能质量控制,能够以远超人工质检 的速度和分辨率,显著提高生产效率。 其次,AI 能够通过优化已有生产流程,帮助制造 业提效;以及优化制造业研发设计、生产调度、运营管 拟仿真环境,基于 AI 建立虚拟仿真环境,模拟产品在 不同条件下的可靠性,实现产品的全面评估与分析,减 少产品试验的时间和成本。 2. 2 生产制造环节 AI 赋能制造业生产制造环节,帮助提高生产效 率、提升产品质量、提升安全生产水平。 首先是智能生产调度。 通过集成 AI 技术与制造 执行系统(Manufacturing Execution System,MES)及设 备管理系统(Enterprise

”数字经济发展规划》是国家“十四五 ”规划的重要组成部分 ，是我国数字经济领域的首部国家级规划。《规 划》清晰设定了未来数字经济发展的基本原则和目标 ，从数据基础、数据要素、产业数字化、数字产业化 ，到公共服务、治理 体 系、安全体系、 国际合作等诸多方面都提出了明确的任务 ，并提出了相关领域内的保障措施 ， 以保证发展目标的顺利实现。 大力推进产业数字化转型 • 加快企业数字化转型升级 • 全面深化重点产业数字化转型 “11” “5” “8” 15 数字化创新引领发展能力大幅提升 ，智能 化 水平明显增强 ，数字技术与实体经济融合 取 得显著成效 ，数字经济治理体系更加完 善 ， 我国数字经济竞争力和影响力稳步提 升。 繁荣成熟期 到 2 0 3 5 年 力争形成统一公平、竞争有序、成熟完备 的数字经济现代市场体系 ，数字经济发 展 基础、产业体系发展水平位居世界前列。 全面扩张期 01. 重点企业 工业信息安全 防护星级企业 工业信息安全 服务企业 2024 年底 运行安全 总结提炼“智改数转”经验做法，每年征集和遴选 100 个应用场景、 100 个 实践案例 区域一体化公共服务平台 生态汇聚 600 个 推广数字化优秀解决方案 典型应用场景和案例 优秀方案和实践案例的宣传推广 重点任务 10—— 优秀解决方案推广工 程 2024 年底 创新中心