1 实现降本增效 By ：施耐德电气 梅峰 建材及矿业能力中心经理 如何通过预测与控制 智能工厂 智能工厂建设目标： 5 个方向 故障维修 预防维护 人工操作 机器操作 事后统计 质量预控 人工经验 智能决策 资源效率 安环第一 人 机 料 法 环 3 战略决策 持续发展 设备效率 业务运营 能效管理 生产工艺控制 设备级 生产级 控制级 企业级

中小工厂数字化的现状和挑战 数字化如何重新定义好工厂 如何高效搭建日成本监 控体系 数字化工具如何减少管 理成本 如何搭建快交付体系 总结： 中小工厂数字化新路径 中小工厂数字化新路径 3 数字化的主战场在中小工厂 中等规上企业不足 10% ， 小微数字化基本为零 协同类数字化渗透率现状： 大型企业基本实现 中小微工厂 90%+ 制造企业 交互设计不适应场景 没有聚焦核心问题 如交期， 成本 过分强调流程规范 忽视企业实际情况 高估员工文化水平 打断正常工作流 6 成本如何领先？ 日成本监 控 运营成本 最小化 交付如何敏捷？ 物料齐不 齐 产能够不 够 建立竞争力 成本 领先 交付 敏捷 选择题还是必答题 战略 交付 竞 争 力 成本 为什么而搞？ 中小工厂数字化的底层思考框架 要不要搞？ 如何搞？ 7 中小工厂数字化的现状和挑战 数字化如何重新定义好工厂 如何高效搭建日成本监 控体系 数字化工具如何减少管 理成本 如何搭建快交付体系 总结： 中小工厂数字化新路径 中小工厂数字化新路径 8 好工厂 = 有竞争 力

服务体系智能 工厂区、车间区 计画、执行 数字化、智能化 规划、设计系统 实施成功探讨 ▼ 全面性理解智能、解析智能 ▼ 智能工厂模型 ▼ 智能工厂核心系统详解 ▼ 如何规划、如何做、如何能成功 ▼ 总解探讨 第一天 第二天 工业 4.0 体 系 ------ 工业 3.0 体 系 ------ 轻 量 智 能 数 字 化 工 厂 制造强厂之路 服务体系智能 工厂区、车间区 计画、执行 数字化、智能化 规划、设计系统 实施成功探讨 ▼ 全面性理解智能、解析智能 ▼ 智能工厂模型 ▼ 智能工厂核心系统详解 ▼ 如何规划、如何做、如何能成功 ▼ 总解探讨 第一天 工业 4.0 体 系 ------ 工业 3.0 体 系 ------ 轻 量 智 能 数 字 化 工 厂 第二天 MES 打 地 多维思考、定义自家需求目标和性能的重 要性 4. 以 [TD ＆ BP] 模式破解并疏理鸟巢式的需 求 5. 如何做好、做强需求分析后的逻辑化规范  以适合自己制造组织体系的方法， 实 施MES制造执行系统 1. 制造组织体系，麻雀虽小五脏俱全的重要性 2. 精益工业工程介入实施过程改善的必要性 3. 如何建立项目实施的责任制（ ARCI 制度讲 解） 4 制造领导人必须亲临参与掌握实施的重要性 第二天讲授大纲

临着挑战： 如何高效地设计和建造水利和水行业设施满足不同的环 保场 景和用水需求，提升项目执行和交付的效率，改善 投资回报 如何改造基础设施，补充和整合基础数据，有效地监测和 运营分布式和大型水利、水务以及其他环保设施，满足一 体化管理日趋多元化综合业务的需求 如何降低能耗、漏损和成本，赋能员工提升运维效率，达 到节水增效、减废止损的目标 如何保障用水安全，提高设施可靠性和可用性，提升供应 如何保障用水安全，提高设施可靠性和可用性，提升供应 链韧性，从容应对突发状况和极端天气导致的水源缺乏、 水质恶化紧急情况 本白皮书将就水行业中水利和水务设施的设计、建造、移 交、 运维等环节进一步讨论水行业的痛点以及如何利用数 字化的 技术帮助水行业相关企业完成时代赋予的挑战，提 升盈利能 力和市场竞争力。 05 剑维软件水行业白皮书 从水行业产业链，大致可以分为原水，制水，和污水三大领 域，而落到实体中，则包含各种水厂，诸如海水淡化厂，自 平台需要能够与其他业务系统进行集成，实现数据互通和 信息交换。 业务挑战 1.实时数据采集与分析 实时监控数据的采集、存储与分析是确保系统稳定运行的 关键。然而，由于水务基础设施老化，接口多、涉及通信协 议多，如何有效采集和分析这些数据以进行预警和优化，是 一大挑战。 2.系统稳定性与信息安全 系统在运行过程中不仅要连续稳定运行，还需要满足信息 时代安全要求，这给系统设计和运营带来巨大压力。 3.易用性与可维护性

CONTENTS 目录 整体概述 1 建设方案 2 系统方案 3 ao 实施计划 4 案例参考 5 背景、概念、特点、对比、市场 整体概述、如何开始、实践指南、步骤详解 软件系统、如何选择、硬件系统、如何选择 系统方案、如何打造 团队建设、实施计划 华为、海尔、沃尔沃智能工厂 （概述、特点详解、软件系统、 硬件系统、数据提升） 整体概述 PART.01 背景 1 概念 年，中国智能工厂行业市场规模有望超 1.4 万亿。 智能工厂市场具有广阔的前景和潜力，是未来制造业发展的重要方向和趋势。 整体概述 - 市场概况 建设方案 PART.02 整体概述 1 如何开始 2 实践指南 3 步骤详解 4 在传统工厂升级为智能工厂的过程中，应该先进行全面的分析和评估，包括 生产流程、设备和工艺等方面，了解目前工厂存在的瓶颈和问题，以及可优化 的地方。 高生产效率、降低成本、提高质量和灵活性等方面的指标。在实施过程中，应 该注意升级步骤的先后顺序，优先升级对整个工厂影响最大、效果最直观 的领域，例如生产流程优化和设备智能化改造等。 整体概述 - 如何开始 如何开始 - 搭建数据底座 - 设备互联 物 联 网 技 术 通过物联网技术，将设备联网，并通过云计算、大 数据等技术实现设备之间的智能协同。 无 线 传 输 技 术 通过无线传输技术，如

响之下。人工智能的飞速发展，一方面使我们好奇：究竟是怎样的技术，能够具备如此令人惊叹的文字输出和 思考能力？它们更促使我们思考：当认知辅助工具已能处理大量学术任务时，我们应如何重新定义经济学家的 角色与价值？更重要的是，如何将这些工具整合到研究全流程中，使之成为智力放大器而非简单替代品？ 幸运的是，我们有机会找到与人工智能合作的方式。最直接地，大模型可以帮助我们自动化许多“脏活”， 比如修改 济学理论 的应用与检验创造了前所未有的实验场景。 本文旨在向经济学家、管理学家和其它社会科学研究者全面地介绍大语言模型的技术和应用。我们首先 从社会科学知识生产的一般过程出发，讨论了大语言模型如何改变知识的生产函数。我们讨论了大语言模型 在发现现象、提出问题、构建理论、检验假说再到传播与应用这些研究环节中的应用，并在每个环节中识别了 人类相比起大模型的不可替代之处。我们发现，大模型可以在 “制针工厂”的案例，他将其抽象成一个普遍的经济原则——“劳动分工”。他赋予了这个词组一 个精确的、理论化的定义。他创造了 “看不见的手”这个绝妙的隐喻，用来解释一个核心的因果机制：个体追 求自利的行为，如何在无意之中促进了社会整体的利益。相比之下，AI 可以合成和重组已有的词汇，但从零 开始创造一个全新的、强解释力的抽象概念，是极为困难的。它没有创造 “隐喻”的动机。第二是提出因果机 制。AI 的总结是：“A

工艺优化 案例— 某石化 催化裂化装置汽油产品收率优化 解决 方案 ▪ 下游行业用户需求波动愈发频繁，幅度愈发增大，急升快降 . ▪ 复杂无规律，峰值月各不相同 , 库存压力大，业绩差 . ▪ 如何提前掌握用户即将发生的需求变化？ 项目 收益 业务 痛点 ▪ 预测高精准度 : – 分区域、品种的预测精准度达 90%. – 分区域、制成品预测精准度达 85%. ▪ 智能预测推动按需生产、智能采购、优化库存 产品线丰富 成熟的服务能力 37 37 A10 ：工业互联网平台解决方案 如何一个平台支撑工业设备与商用设备 大数据如何更好的助力物联网 工业互联网平台的开放难题 海量的工业、商业设备如何统一连接与管理过程？ 大量的物联网接入数据如何存储与持续分析利用？ 除了自有工厂，还需要服务于服务商与跨行 业客户，平台如何开放，如何支撑生态？ 助力构建国家级工业互联网平台，打造稳定的基础支撑，满足海量工业应用的定制开发与运营使用，物联网 在工艺、质量、供应链等各个生产经营环节。 数字化转型方向： • 工业互联网架构在企业落地； • 数字工厂及从传感器到大数据的链路打通； • 关键业务应用借助人工智能的优化与改造； 工厂存在大量信息孤岛 设备缺少联网监控与优化 如何利用数据提质降耗 现有生产多个系统数据孤立，信息断层，满足不了 不断扩展的产品种类与生产需求，需要在新的平台 上重构整体生产过程。 异地多工厂，不能对生产设备联网有效监控，总部工 艺专家不能第一时间解决生产现场问题。

5. 制造企业精细化管理的需求，管理的粒度更细。 MES 系统具有很强的行业特性。不同行业、不同生产模式的企业，对于 MES 的需求有 极大的差异。因此，热潮之下，制造企业更应冷静思考如何进行 MES 的选型与实施，有效 规避风险，确保 MES 应用取得应有效果。 7 e-works Research 的研究表明，企业在 MES 实施及应用过程中不可避免地面临以下问题： 在功能上与其他信息系统在功能上有一些重叠，如何让界定不同 系统之间的边界？MES 又该如何与下、上层系统之间得到集成？ 重点含糊：MES 有 11 个标准模块，哪些模块是关键，实施先后如何？ 个性淹没：生产模式的个性决定了 MES 需求的个性，呈现很强的行业特点。如何 在不失先进性的同时有效把握自身的个性化需求？ 选型难定：面对众多的 MES 不同的解决方案，企业如何拨开迷雾，进行科学选型？ 下文还是以某乳品企业为例，分析乳品行业的 MES 个性化需求。 乳品行业竞争日趋白热化，价格大战一次次爆发，信誉危机一波未平一波又起，无形 中给企业造成了费用的大幅增加，利润空前紧缩。在这样的大环境之下，企业如何能在保证 产品质量安全前提下通过内部优化工艺、流程提高设备生产效率降低成本成为迫在眉睫的需 求，具体分析该乳品企业 MES 需求如下： 1）完整的生产信息平台。该乳品公司全线产品均为流水线生产，必须选择合理而有效

......................................................... 13 2 生成式人工智能（AI）正迅速重塑现代企业，因为几乎所有行业都在探索 如何利用生成式人工智能。Capgemini 的最新研究表明，55% 的制造企业 目前正在探索生成式人工智能的潜力，其余 45% 的制造企业正在进行试点 工作。¹ 生成式人工智能代表着人工智能技术的飞跃，采用生成式人工智能可以为 大众认为在采用生成式人工智能时某些方面会遇到挑战，其中包括 ： 请继续阅读，探索制造业应用场景，这些应用场景为您诠释了亚马逊云科技如何助力贵组织，让您快速认识到 采用生成式人工智能技术的优势，进而让您能够轻松追赶甚至超越竞争对手。 4 生成式人工智能之旅 如何开启您的生成式人工智能之旅 要想成功采用和解锁生成式人工智能的好处，需要用对策略。以下步骤有助于贵组织很好地开启 生成式人工智能之旅 亚马逊云科技实现了生成式人工智能的普及化，让任何规模的制造企业都能重塑其产品、流程和体验。 5 应用场景 让生成式人工智能为制造企业所用 以下几部分探讨了三类应用场景，这些应用场景诠释了生成式人工智能如何改进产品工程、提高产量以及 优化员工培训和生产力。 员工培训和生产力 生产 产品工程 探索优化的设计方案， 生成用于模拟的合成数据。 加快生产问题修复， 优化运营效率。 利用生成式人工智能驱动的聊天机器人，

数字化营销：客户数字旅程 4.1 数字化营销：潜客分析 在渠道线索价格日益高涨的今天，传统潜客转换率仅为 2% ，加强潜客管理，才是解决提升销售 额，及经销商整体销售额的关键所在；如何拉升潜客利用率，挖掘潜客价值，是店面及经销售解决的 首要问题。 提高整体销量 提升工作效率与 积极性 降低获客成本 传统问题：外呼效率低、外呼效 果差、销售人员积极性不高 传统潜客挖掘模式 工业互联网解决方案 4 制造行业方案目录 92 工业互联网平台 如何一个平台支撑工业设备与商用设备 大数据如何更好的助力物联网 工业互联网平台的开放难题 海量的工业、商业设备如何统一连接与管理过程？ 大量的物联网接入数据如何存储与持续分析利用？ 除了自有工厂，还需要服务于服务商与跨行 业客户，平台如何开放，如何支撑生态？ 助力构建国家级工业互联网平台，打造稳定的基础支撑，满足海量工业应用的定制开发与运营使用，物联网  客户画像、客户经营、潜客挖掘、精准营销，车联网增值服务 LB 汽车：数据智能助力 LB 汽车数字化转型 用户痛点： 实施效果： 97 CA 新能源：构建以数据智能为核心的大数据平台  如何有效激活数据价值，成为用户面临最为紧迫的课题；  电池组一致性及容量衰减的分析及预测一直是新能源厂商致力 于解决的难题；  驾驶人员无法实时感知车辆电池状况，容易产生里程焦虑。 应用效果：