本电子书面向以下决策者 ：制造行业有意利用生成式人工智能，来改进机器 可用性、维护、产品质量和设计的业务和技术部门决策者。 制造业未来由生成式 AI 技术赋能 加快产品创新，提高车间效率，减少员工培训时间 目录 引言 .......................................................................................... 提高车间生产力 利用机器文档、维护记录和 OT 数据，更快地诊断和解决问题。 减少员工入职和培训时间 获取经验丰富的员工在机械复杂操作方面的知识，并创建新员工入职 培训内容。 改进产品工程 制造企业可以利用生成式人工智能来创建、测试和完善产品设计、实 现个性化、创建原型，并加快概念验证来缩短产品上市时间。 从办公室到工厂车间，生成式人工智能或将为制造企业 带来变革性的成果。 引言 驾驭生成式人工智能的 杂乱无章的情况，并尽可 能缩短设计时间，优化生产方法，而其输入内容和制约因素的数量之多，超 出了人类的想象。 设计潜力 通过将人工智能与高性能计算（HPC）相结合，生成式人工智能重塑了不同 的产品组件，从而挖掘新型创新设计。 数据集分析 生成式人工智能可以快速分析大型数据集，这将有助于贵组织发现更多机会 来改进产品、更快地制造或加工产品，并缩短产品上市时间。此外，生成式 人工智能还可以创建

采 取一些可控的管理手段，在规范生产管理的同时减少因人员问题导致的生产异常 情况发生； l 设备方面，如果没有科学的管理手段，将会导致设备的维护保养计划可能无法按 时到位，设备故障也就无法短时间内解决。从而在根本上影响生产，所以，对于 设备的管理，需要制定一些直接有效且全面的管理手段； l 报警预警方面，一般情况下的报警只能起到提示的作用（如 SCADA 系统中的报 警，仅仅只是为了 可以形成固定算法后再配置的计划自动优化功能三部分：计划排产功能是根据 ERP 或 订单系统中的原始订单信息，经过算法分解成工单任务并经过相关人员审核签名后下发 到现场级去执行，如果根据需要也可人工制定工单；计划追踪功能可以再规定的时间范 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 17 3.3.4 报警预警功能模块 报警预警的作用就是希望减少现场异常事故（生产异常以及安全事故）的发生或持 续时间，所以快速响应是关键，在这一功能模块，我们必须强调速度，可以避免的中间 环节一律去掉，化被动为主动。报警和预警的处理机制会变成直达负责人以及一定时间 后的等级提升，让更高层加入进来监督处理。 18 3.3.5 追溯分析功能模块 追溯分析功能模块是作用于已发生

反馈与临场感，让指挥更高效、 更精确。 大数据：将人员、车辆的结构化信息进行存储，这些结构化信息可以用于 智能分析中的识别和比对，从而达到目标对象的快速检索。还可以用基于大数 据的分析来进行时间研判。 云存储：将存储资源进行池化，保证高速读取和写入的同时，提高可靠和 稳定性，做到数据一秒不丢，重建秒级恢复。 安全管控：作为安防业内唯一一家拥有全面安全防护系统的厂家，本着进 不来、黑  支持目标自动跟踪功能，通过设置智能事件规则，对设定区域内触发事 件的运动目标进行持续稳定跟踪  支持手动选择目标进行持续稳定跟踪  支持单目标持续跟踪及多目标自动快速切换跟踪，目标切换时间小于 1 秒  支持同时检测 30 个目标  摄像机采用高性能传感器，图像清晰，最大分辨率可达 1920x1080  定点摄像机采用高效红外阵列灯，低功耗  动点摄像机支持 22 倍光学变倍 2.1.3 信息传输延迟时间 当信息（包括视音频信息、控制信息及报警信息等）经由 IP 网络传输时， 端到端的信息延迟时间（包括发送端信息采集、编码、网络传输、信息接收端 解码、显示等过程所经历的时间）应满足下列要求： 1) 前端设备与信号直接接入的监控中心相应设备间端到端的信息延迟时间 应不大于 2s； 2) 前端设备与用户终端设备间端到端的信息延迟时间应不大于 4s。 3.2

32 173.03 144.10 188.37 -11.78 -15.34 051 分 051 3 6 7 半自动 暂停 -2.8 软件系统 轴力、支撑头行程监控页面 系统时间： 2019-11-0714:10 拼 中 D°, 简总： TH-AFS 支撑轴力伺服系 统 AFSupport ) ) , ). × 一 管理体系 工程技术中心 ( 公司提供远程技术支持 20 22 1 道支撑标高： -0.50m 1 道撑形成时间： 2 道支撑标高： -4.2m 2 道撑形成时间： 2017.05.30 3 道支撑标高： -7.4m 3 道撑形成时间： 2017.6.16 4 道支撑标高： -10.4m 4 道撑形成时间： 2017.06.25 5 道支撑标高： -13.5m 5 道撑形成时间： 2017.7.8 34 36 38 一—三道支撑 63mm 22 1 道支撑标高： -0.50m 1 道撑形成时间： 2 道支撑标高： -4.2m 2 道撑形成时间： 2017.05.30 3 道支撑标高： -7.4m 3 道撑形成时间： 2017.6.14 4 道支撑标高： -10.4m 4 道撑形成时间： 2017.6.24 5 道支撑标高： -13.5m 5 道撑形成时间： 2017.7.5 34 36 38 案例一 三道支撑

的室内布局。实用的室内定位解决方案都需要满足那些要求 呢 ? 主要包括以下几个方面：精度、覆盖范围、可靠性、成本、 功耗、可扩展性和响应时间。 在众多室内定位技术中， UWB 技术在精度、可靠性、可 扩展性方面优势明显 位置物联网发展现状 UWB 定位专家 10cm 高精度定 位 PART 入无权限的区域，系统进行报警。 人员管理系统 人员管理 UWB 定位专家 10cm 高精度定 位 考勤规则配置 按某人员、某时间段、某区域配置规则。例如按照 A 部门人员与 B 部门人员分类，可分别配置不同的 考 勤规则，灵活设置。 考勤管理系统 UWB 定位专家 10cm 高精度定 位 平均时间分配指标 l 分析员工效率低下 l 系统可根据公司行业数据库， 提出改进型建议，如更改工 作区域布局、工作自动化等 估方法，提供更为精准的数 字化评估化模型，、更加高 效、精准，保证了管理层都 能第一时间掌握数据，以及 沟通的依据和结论的一致性 奖惩分明 l 针对性安排培训、警告、离 岗等人事安排 在岗时间指标 l 真正工作时间 l 合理制定加班计划 加班指标 l 真实加班时长 l 提高加班效率 l 防止加班欺骗 AI 人员督工系统 支持自定义：根据企业情况自选指标，

上载其他业务数据 • 切换系统 上线准备 • SAP 系统维护 • 持续改进 • 拓展系统功能 • … SAP 日常运营 最终用户培训 • 编制培训计划 • 准备培训资料 • 安排培训时间、地点等 • 执行用户培训 • 用户测试 • 收集用户反馈 （模块 / 集成）测 试 • 编制测试计划 • 编写测试文档 • 收集测试数据 • 执行测试：测试流程、 测试主数据、测试自开 天，而每天平均工 作高达 11 小时； • 每个月，营销副总裁需要批 阅 400 多份业务相关文件； 营销副总裁工作时间分配 雄英销量增长计划 ( 千吨） 当前管理模式对管理人员有过度的依赖，缺乏数据化模型和系统支持！ 按照现在的管理模式 • 营销副总裁还需要花多少时间在业务文 件批阅上？ • 或者，还需要多少个营销副总裁？ 业务文件签署 23% 16030 33554 未来系统架构图 • 数据管理计划及规定 • 测试计划及文档 • 开发环境的建立 • 棕色报告法 • DILOs ( 项目生命周期中 的工作日用量 ) • 专题调查 • 协作流程图 • 80 / 20 时间盒准则 • 高效的会议管理 • 快速解决方案环境 (ASE) • 准备项目模板 • 分析未来的业务策略、业 务模式及组织结构对公司 业务的影响 • 评估当前业务流程 • 评估本地区业务流程 •

卡权限设置周期长； 无法根据企业受访人员属性提供访客卡厂内通行权限，增加受访人每次接 待访客的无效工时； 员工数据、访客数据、通道权限数据等无法进行统一管理；访客预约管理 流程，采用人工登记辅助，导致排队时间长； 厂内巡查人员未能通过车牌采集等手段从后台统一数据库采集物流车相关 信息对可疑车辆、人员进行信息核对与询查，往往需要通过对讲机呼叫相关部门 或管理中心人员核对信息，效率不高； 鉴于以上分 理创新，以此实行科学管理，提高企业的整体管理水平。以下抽取本方案设计部 分应用进行说明： 车牌识别：通过车牌登记与识别减少车辆进出验证时间，免刷卡无停留方便 快捷；通过车位摄像机，实现停车引导与反向寻车，可在较大型以上停车场降低 员工停车消耗的时间； 二维码识别实现物资放行管理：结合二维码与客户端实现物资放行的电子流 程，放行过程联动视频抓拍与物资信息视频叠加，改善传统使用放行条的方式带 善多层次多类型人才培养体系，促进产业转型升级，培育有中国特色的制造文化， 实现制造业由大变强的历史跨越。 2.2 设计原则 1) 先进性 系统的架构和技术均符合高新技术的发展趋势，在满足功能的前提下，能 够在今后一定时间内保持系统的先进性。 企业综合安防系统采用智能型模块化设计思路，网络通讯采用国际流行的 TCP/IP 协议，系统服务器通过以太网将各个子系统集成到一个计算机支撑平台 “ ” 上，建立起整个区域的

系统的数据互联互通，提升数据资源的利用效率。 - 智能决策支持：通过对海量数据的深度挖掘与分析，为园区管理 者提供科学的决策依据，降低决策风险。 - 服务效能提升：基于大模型的智能化服务能力，优化业务流程， 缩短服务响应时间，提升企业和居民的满意度。 - 安全与风险管理：通过大模型的实时监测与预警功能，增强园区 的安全保障能力，降低突发事件的影响。 此外，根据《中国数字经济白皮书（2022）》数据显示，全国 数字经济规模已超过 90%以上跨部门数据资源的实时共享与 调用，处理延迟不超过 1 秒。 * 模型训练与推理能力：支持每天 10TB 级别的数据训练任务，推 理速度达到毫秒级响应。 * 系统可用性：确保 99.99%的系统全年无故障运行时间，保障关 键业务连续性。 * 安全性：实现全链路数据加密和访问控制，符合国际及国家信息 安全标准。 通过以上目标与范围的设定，本方案将为工业园区数字政府的 建设提供坚实的底座支撑，助力政府实现智能化、高效化的管理目 在数据采集过程中，需制定严格的数据质量控制机制。通过数 据校验、去重、补全等手段，确保采集到的数据准确无误。例如， 针对物联网设备数据，可以设置数据范围校验规则，过滤异常值； 针对企业生产数据，可以通过时间戳比对，去除重复记录。 为保证数据采集的安全性，采用加密传输协议（如 HTTPS、 MQTT over TLS）对数据进行保护，防止数据在传输过程中被窃 取或篡改。同时，引入身份认证和访问控制机制，确保只有授权的

程问题的解决”。计划层 与执行层存在空隙，造成这种空隙的是资源物料，计划，生产过程的不断更新导致。主生 产计划及物料需求计划都是建立在理想稳定的状态基础上，然而计划，资源等会在计划到 生产这段时间内发生改变，制造环境也可能发生变化，设备的突然故障或者更换以及不合 格品率不符合要求都会导致计划的混乱。那么需要计划排程来规避这些问题的发生，有机 的将计划，资源，生产串联起来，做到实时化，智能化，集成化的更新。 处理 时间及提醒方式，若责任人在时间内未处理报警则逐级进行提醒。 9 / 56 主要需求如下： 1) 可在系统中自定义设置异常类型； 2) 可以通过短信、邮件、看板的方式通知相关人员，根据故障类型的不同设定不同 的处理人员； 3) 当出现异常时，处理人员处理超时时可以逐级上报。 4) 可以通过现场操作终端进行异常呼叫，呼叫时需刷员工卡记录呼叫人员信息、呼 叫时间、呼叫工位、处理人员、处理时间等。 叫时间、呼叫工位、处理人员、处理时间等。 2.6质量管理 生产质量管理主要是为了控制产品生产过程质量，降低生产风险，提高合格率和客户 满意度，针对关键工序设置检验指导内容、质检项及参数供质检人员对比确认，大大降低 了因上道工序存在的质量问题继续加工生产而带来的损失。 主要需求如下： 1) 通过现场终端可以提交生产过程中产品自检、报废、返修等数据。 2) 移动检验：检验人员配备移动终端，如 PDA，PAD

，并依据该状态发展趋势和可能的故障模式 ，预先制定维修计划 ，确定机器应该修 理的时间、 内容、方式。预测性维护可以为企业带来以下效益： ☐ 降低维保成本 ☐ 延长设备寿命 ☐ 提高设备使用率 ☐ 减少库存成本 ☐ 提升生产安全 维护触发点 固定周期，不考虑设备实际 状态，可能带来过度维护 必要时，预留足够应对时间 给一线人员在故障前做出应对 维护方式 根据零部件的平均损坏率进行维护， 根据设备的实际运行状态 决定维护方式及关注点 维护成本 维护成本高， 停机停产时间较长 维护成本低， 停机停产时间较短 使用场景 无法准确获得单体 设备运行状态时 单体设备状态可获知时 预测性维护与预防性维护虽然只有一字 之差 ，在理念上却截然不同。预防性维 护不考虑系统设备当前的运行状态和健 康状态 ，是按照已经安排好的时间来完 成计划内的维护工作 ，会引起过度维护 和维护不足的问题。 全面设备管理体系的三类方式比较 模式 特点 事后维护 " 不坏不修，坏了才修 " ，缺乏事前准备，易导致停工时间延长并扰乱生产计划。 预防性维护 按照计划定期维护，如按时间或运行小时数。可能导致设备在状态良好时被过度 维护，或在下次维护周期前意外损坏。 预测性维护 在“恰当的时间”进行维护：最大化设备正常运行时间、降低维护成本、延长设备 寿命、提高生产效率和产品质量、提升能源效率。 AI+ 设备管理（预测性维护）技术架构