业适配算法作为支 持。自动驾驶领域数据类型多样、格式复杂、算力分散，且以 Transformer 为基 底的人工智能网络模型结构在智能驾驶领域的适应性尚未被充分验证。建立行业 级智能驾驶智算数据平台，有望集中行业力量，建立高质量自动驾驶数据集、集 中算力资源、合力研发适用于端到端自动驾驶的算法模型，是推动人工智能技术 融入智能驾驶领域，破解我国智能驾驶相对落后局面、实现赶超的最有潜力途径。 研发，并且开发了高度真实的仿真平台，兼具 WorldSim 和 LogSim 仿真能力。 Waymo 的主要优势之一在于可依托 Google 在全球的用户网络，通过用户的 机器人验证进行道路交通对象数据标注，帮助 Waymo 建立高质量数据集。此外， Waymo 还通过高保真模拟驾驶环境用于补充真实世界的数据。 Wayve 积极利用人工智能算法开展自动驾驶系统开发。2023-2024 年，Wayve 发布多模态生成式世界模型 超级计算机、用于智能座舱的开放和可扩展的软件框架 NVIDIA DRIVE IX、端到端自动驾驶仿真平台 NVIDIA DRIVE Sim。 （2）联盟/行业项目 ① GAIA-X GAIA-X 是一个旨在建立欧洲数据和云主权的倡议，由德法联合牵头，欧盟 27 个成员国参与，覆盖 378 家企业，目标是构建一个真正属于欧洲的开放的数 据基础设施，以实现数据和服务的透明度、可控性、可移植性和互操作性，成为

底座的 高效运行。 3. 大模型技术支持服务 为确保工业园区数字政府领域大模型的高效运行与持续优化， 技术支持服务将围绕模型全生命周期管理、性能优化、安全保障及 用户培训等方面展开。首先，建立全天候的技术支持团队，包括 AI 工程师、数据科学家、安全专家及运维人员，确保在模型部署、运 行及迭代过程中能够快速响应和解决问题。团队将通过远程支持、 现场巡检及定期维护相结合的方式，确保系统的稳定性和可靠性。 景下仍能保持高效运行。同时，技术支持团队将与业务部门紧密合 作，根据实际需求对模型进行定制化调整，提升其在实际应用中的 精度与适应性。 安全保障是数字政府领域大模型运行的核心环节。技术支持服 务将建立多层次的安全防护体系，包括数据加密、访问控制、异常 检测及应急响应机制。定期进行安全漏洞扫描与渗透测试，确保模 型及底层数据的安全性。此外，技术支持团队将制定详细的数据备 份与恢复策略，确保在突发情况下能够快速恢复系统运行，最大限 训与指导。制定详细的用户手册与操作指南，涵盖模型的基本功 能、使用场景及常见问题解答。定期举办线下或线上培训课程，帮 助用户掌握模型的操作技巧及最佳实践。同时，建立用户反馈机 制，收集用户在使用过程中遇到的问题及改进建议，并将其纳入后 续的模型优化与迭代计划中。 技术支持服务还将建立知识库与社区平台，汇聚常见问题、技 术文档及成功案例，为用户提供自助式支持服务。通过社区平台， 用户可以与技术支持团队及其他用户进行交流与协作，分享经验与

，点亮转型星火，引燃企业思维。 （二）扩大转型推广宣传，解码企业成长密码 截至目前，已拥有4家国家级智能工厂，9家企业共18个国家级智能制造优秀场景，多家市级、区级智能 工厂和智能制造优秀场景，建立了完备的“国家级—市级—区级”智能工厂三级梯度培育体系。 （三）打造智能制造工厂，释放升级活力动能 秉持“强链主+延链条”的发展理念，已成功培育5家上海市“工赋链主”企业，通过扶持龙头企业搭建特 （四）强化“链主”擎旗领跑，筑牢产业生态根基 街镇构建“政府搭台+服务商赋能”机制，发挥属地优势，协调推进转型，促进服务商与企业深度对接。 （二）政企协同合力 服务商深入企业定制转型方案，建立“产品研发—场景验证—规模推广”的机制，共同提升转型实效。 （三）供需对接合力 区经委、数据局、财政局等多方联动，分别扛起“指挥部”“战斗队”“保障队”职责，确保进度与质量。 （一）部门联动合力 创新打造“设备之家”一站式平台，提供“买设备、卖设备、用设备”全生命周期解决方案。三是推动智能装备服 务延伸。建立全市智能制造工程服务商培育库，支持装备企业输出智能制造解决方案，从“装备供应商”向“智 能制造工程服务商”转型。 （二）强化“装备”硬核支撑，筑牢智能制造基座 一是推进企业内部数据采集。实施“企业数字化改造全覆盖”工程，指导企业建立覆盖研发、生产、销 售、服务、管理等各环节的数据资源体系，提高多源数据整合治理能力。二是加大行业数据融合汇聚。全力

SAP 灵活的定价策略 功能来开发和固化雄英返利 政策 a. 雄英有些很特殊的返利政策 在 SAP 里面操作比较难 a. 模板 FMTP 方案，但不能 确认在雄英可以推行 • 发货和运输管理 a. 建立统一的发运管理平台 b. 修改使用模板的 FMTP 制 定科学的发运和运输计划 c. 实施 LE 的相关功能，部分 满足，其余手工处理 a. SAP 的 LE 功能没有办法完 全满足雄英的发运和运输计 模板更新 资源管理 资源管理 SAP Global Template 项目准备 描述 主要工作 主要工作成果 力度加速器 项目准备 主要目标是为了确定管理目 标、组织期望值、以及关键 的成功因素。建立项目管理 组织结构，并组建项目团队 进行学习和 SAP 系统环境体 验 . • 实施和推广策略 • 项目管理纲要 • 项目程序与标准 • 项目组织，包括角色与职责 • 总体项目质量计划 • 略 • 设计详细的项目组织 • 建立项目办公室和设施 • 制订项目标准 • 准备并启动项目 • 评估项目成员的培训需 求 • 准备并进行所需的队伍 培训 • 完成下一个工作流程的 详细计划 • 制定项目沟通策略 SAP Global Template 业务蓝图 描述 主要工作 主要工作成果 力度加速器 业务蓝图 此过程的目的是建立一个集 团业务蓝图，它是一个基于 需求讨论结果编制的详细文

国家标准中现在没有专门针对化工园区的综合评价标准,国外也没有类似的相关标准。当前化工 园区众多,产业规模、建设和发展水平参差不齐,规范化管理工作面临很大挑战。指导化工园区评价管 理标准规范的缺失给行业管理带来了诸多困惑。因此,急需建立化工园区综合评价导则,指导开展化工 园区认定、评价和引导工作,为化工园区高质量发展做出贡献。 本标准提出了化工园区综合评价的基本原则、指标和流程。基本原则包括高质量发展引领、分类系 统评价,采 (技术)开发区、高新技术产业开发区或其他工业园区中相对独立设置的化工园(区)。 3. 2 综合评价 comprehensiveevaluation 基于系统理论或框架从多个维度对评价对象做出评价的过程或方法。 注:一般要求建立分类分级的评价指标体系,采用定性与定量相结合的方法,对多个评价单位同时进行评价。 3. 3 两化融合 integrationofinformatizationandindustrialization 对不同类型的化工园区设立不同的评价指标或阈值。 5. 3 系统评价原则 应建立结构化的评价指标体系,注重定性与定量评价的结合;对化工园区的产业、基础设施和管制 形态的发展阶段和水平做出定性判断;对化工园区的发展规模、结构、效率和水平做出定量评价。 5. 4 可统计、可监测、可考核原则 应同时考虑目标导向性和数据可得性,建立综合评价的统计、监测和考核体系。 6 评价指标 6. 1 指标要素

控制与管理，以及质量自动闭环校正、设备主动预防性维修等先进管理模式。建立 智能化制造运营流程，实现制造过程透明化管理。 项目建设内容 1 2 3 4 5  改造 5 条现有生产线，实现自动化。  新建 2 条自动化生产线。  新建 990CCM 锻造生产线。  建立实验室信息管理系统（ LIMS ）。  建立智能制造信息化管理平台（ MES ）。 项目建设总体方案介绍 1 80 吨米锻造生产线为基础建立执行层，收集各类基础 数据；以 MES 为控制层，建立系统信息化管理平台，构建 55 个功能模块 实现智能制造系统的业务流程和信息流程；建立实验室信息管理系统 （ LIMS ），完成实验室数据和信息的收集、分析、报告和管理。把实验 数据统一采集分析，与 MES 系统进行数据对接。以各种统计数据、看板 及大数据分析为决策层提供决策依据。建立智能化制造运营流程，实现制 3 3000KW 加热炉 2 4 4000T 切边机 1 5 空压机 5 合计 10 世界上仅有三条、国内唯一一条的德国舒勒 80TM 对击锤，实现大型模锻件的 生产。 建立专业的 LIMS-- 实验室信息管理系统，完成实验室数据和信息的收集、分 析、报告和管理。把实验数据统一采集分析归档，与 MES 系统进行数据对接。理化 实验室可以与 MES 服务器联网，通过浏览器登陆

组长、流程负责人对业务蓝图进行了确认。在此， 对各位领导及项目组成员表示： 深深的敬意和衷心的感谢！ 本次项目的总体目标 总体目标： 实现 XX 产品设计、研发和供应链协同，营销及业财一体化，借助 SAP 的实施建立高度统一、集中、实时、透明的主数据管理和 业务应用平台，提高各部门日常管理和数据分析能力，夯实数字化转型的基础。 以 ERP 系统为核心，集成 PLM ，实现主数据的集中管理 和共享，规范企业基础数据 提高数据的准确性、及时性， 为业务分析及准确核算提供提供基础。 NO.1 夯实数据基础 以企业经营目标为导向，梳理优化 XX 核心业务流程，打 破局部观念，强调整体利益，提高整个企业的运营效率。 NO.2 建立核心价值链流程体系 打通研产供销业务协同，实现业财一体。 NO.3 业务财务一体化 实现精细化成本核算和库存管理，资金运作科学 有序，减少资金的积压。 NO.4 成本管控 实现 SAP 系统与外围应用系统的协同效应，打通系统 ）外围系统接口字段对接已完成 执行各类数据收集 \ 外围系统对接 \ 数据 清理 完成数据导入 标准化与共享的主数据管理：物料主数据清理收集工作 数据收集模板 物料主数据收集详细计划 优势  通过建立统一标准、统一规范的主数据管理 规范；  实现整线、单机、模组、原材料、等物料主 数据从申请、审核、维护部门权责分明；  通过定义数据专员岗位，明晰工作内容与边 界，大大提升数据收集与维护执行效率；

8.1.2 能源指标体系管理包含但不限于：万元产值能耗、万元产值耗水、万元产值耗电、 万元产值耗蒸汽(高压、中压、低压)、碳排放总量、碳排放配额等。 8.2 能源计量器具管理 8.2.1 系统应建立能源计量器具台账或完整的一级能源计量器具一览表，列出计量器具名 称、型号规格、准确度等级、测量范围、安装使用地点、校准周期、校准状态。 8.2.2 应对重点用能单位能源计量器具配备、申购、验收、保管、使用、检定、维护和报 准中的先进指标、政府发布的 行业能效对标值等设为能源标杆，或参照国际国内同类先进水平建立能源标杆，对不同企业 间、同类工艺/工序的产品进行外部对标分析。 8.5.2 宜按企业的最佳值或设计值建立能源标杆，对与能源/资源消耗相关、对生产有重大 影响的关键性指标进行单位内部对标分析。 8.5.3 可通过建立能源分析模型，以能源计量数据、统计数据、指标数据等作为数据基础， 以标准库数据（阈值、 5 宜具备企业类别评价、差别化能源价格查看功能。 8.6.6 宜建立落后淘汰设备/工艺库，具备淘汰落后设备/工艺识别和报警功能。 8.7 碳排放管理 8.7.1 系统宜实现对园区内重点排放单位直接碳排放数据的在线核算，实现碳排放数据的 动态监测。 8.7.2 宜具备整个园区各企业间的碳减排措施的统筹分析。 8.7.3 可建立碳排放预测模型，预测碳排放演变趋势。根据测算结果，结合减排技术评价

30 多年的创新发展历程，是改革开放成功推进的一个企业标签：在第一个 10 年里，格兰仕荒滩创业，创 出了一个过亿元的轻纺工业区；在第二个 10 年里，格兰仕从轻纺业转入微波炉业，是中国首批转制成功、建立现代企 业制度的乡镇企业之一，并迅猛赢得微波炉产销“世界冠军”；在第三个 10 年里，格兰仕开始打造一个以微波炉、空调、 冰箱、洗衣机、生活电器、厨房电器为核心的跨国白色集团。百届广交会期间，国家商务部网站公布的一份针对“中国 计划的协同性较差，生产计划的变更不能及时进行响应与调整；  针对不同需求来源制定不同的计划策略，并整合到一个生产计划流程中；  从销售订单库存分配、 MRP 采购齐套、生产订单缺料核查三个方面保证 物料的齐套；  建立标准化的计划变更管理流程，以 MRP 为支撑实现计划的高效协同；  预测数据准确性不高；  外销目前基本通过人工线下进行选配工作，操作繁琐且业务效率低下，准确 性难以保证；  针对不同 SAP 标准 的公司间交易解决方案，同时满足核算以及实际管理的要求；  未来在 SAP 中启用应收、应付、资产模块，提升财务会计的管理水平；  未来在 SAP 中建立精准的成本核算体系，厘清物料主数据与 BOM 。为建立事前 预测、事中控制、事后分析的精细化的成本核算；  在 SAP 中实现高度自动化程度的报表体系，减少人为处理的工作量；  全面梳理月结相关的业务，结合项目实施过程中梳理的月结步骤。特别是在成本

02 COSMOPlat 智能制造评价指南 03 合作发展规划 评价标准研究背景 l 促进制造业数字化网络化智能化。 l 在智能制造等重点领域开展综合标准化工作。 l 建立完善智能制造和两化融合管理标准体系。 l 在重点领域试点建设智能工厂 / 数字化车间。 试点 示范 应用 推广 标准 《国家智能制造标准体系建设指南 (2015 年 版 ) 》 《国家智能制造标准体系建设指南 、模具、管路、 线缆、钣金、焊接等的专 业设计；关键产品和核心 零部件建立三维数字化模 型，在部门内实现共享； 企业建立统一的三维产品设 计平台，实现总装、零部件 的协同设计；三维模型集成 了产品信息（尺寸、公差、 工程说明、材料需求等） ； 三维数字化模型在部门间实 现共享；建立产品设计知识 库，实现设计知识和数据匹 配； 全面应用参数化三维设计 系统，实现产品的全参数 化设计；建立企业级三维 产品设计协同平台，实现 设计、工艺、仿 真 、制造 和服务等的协同设计；实 现产品设计知识库的集成 与应用； 应用了同步建模等先进 的造型技术；在产品设 计中，全面应用知识工 程、人机工程和绿色制 造，进行产品的智能设 计；建立基于大数据、 人工智能技术应用的网 络化协同协同设计平台。