制造业数字化转型解决方案及应用 技术创新，变革未来 制造业数字化转型解决方案及应用 技术创新，变革未来 2 目录 2 制造行业解决方案 1 行业发展态势与机会 3 案例分享 4 制造行业方案目录 3 中国智能制造政策体系形成与落地 2015 2016 2017 2018 2015 年开始工信部每年启动智能制造试点示范工作 国标委联合工信部成立国家智能制造标准化协调推进组、专家咨询组等； AR/VR Computer Vision NLP Fusion Sensing 智能规划与智能决策 智能规划 智能决策 智能优化 9 目录 2 制造行业解决方案 1 行业发展态势与机会 3 案例分享 4 制造行业方案目录 智能制造解决方案全景图 10 数字化咨询服务 智能化供应 数字化研发 智能化生产 智能化销售 智能化服务 工业优化设计 产品质量管理 制造工艺优化 工业互联网 区块链平台 工业 AR/VR 5G 在生产制造中的应用 生产看板 数字化营销 大数据舆情 11 目录 2 企业数字化转型最佳实践 3 制造行业解决方案 1 行业发展态势与机会 4 案例分享 智慧工厂解决方案 数字化咨询服务 工业互联网解决方案 5 制造行业方案目录 • 咨询将通过丰富的自身实践与深厚的行业积累，借助新兴使能技术帮助制造业企业实现智能制造转型、

作和共同决策 10 4 3 2 1 关键要点和指导原则 各组织仍在散碎的业务中遇到阻力 拥有正确技能的合适级别的人员不足 适应新技术 : 自动化，区块链 .. 有针对性的培训和发展机会 当地人才短缺 培养和留住最好的人才 波动 , 快速的变化 当今公司遇到的问题和难 点 11 业务流程优化 供应链设计 / 细分 物料计划 库存计划 生产计划 • 按组织部门的职能进行组织 fcst..) • 没有基于规则的自动化 • 没有人工智能 CT 组件 评估结果 25 成熟度评估结果显示所有组件都有改进的机会 客户的 logo CT 成熟度评 估 现状流程 现状流程 智能供应链控制 塔 客户工作坊 2018.03 产品 功能优化与整合 客户准备情况和工作坊类型 模型 1. 了解控制塔 没有意识 了解 CT 的好 处 1 • • 意 识 3 2 1 目标 目标 目标 ~ 4 周 ~1 周 2 天 ~1 周 发现 挑战声明 意图和野心 领域的机会 描述 Ⅰ 初始声明交付 利益相关者图 WS 议程和内容 描述 II 制定 CT 设计方案 建立客户价值主张 形成概念和形状 • 构思和描述战略选择 ( 计划

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 数字化重新定义好工厂 交期竞争力 成本竞争力 9 研究行业的成本结构就是创新机会 ( 行业洞 察 ) 研究竞争对手的成本结构是打赢价格战的机会 研究自己的成本结构是保持盈利能力的关键 运营成本 • 管理团队 • 场地， 水电 • 财务成本 生产成本 • 直接成本 ( 人机 料 ) •

像头、雷达等）到软件（算法、域控制器等）的完整生 态，提供全栈辅助驾驶模块和系统； 康明斯受益于新兴大马力业务增长，尤其是AI发展驱 动数据中心的发电机组业务发展，抓住产能扩张和高 端机组机会，量利皆升。且通过多燃料平台（HELM™ 系列）覆盖柴油、天然气、氢气等场景，满足不同客户 的低碳转型需求； 舍弗勒强化欧洲本地供应商，布局近岸外包（墨西 哥）生产电驱系统与底盘部件，并同步通过自研谐波 际 化扩张加速，呈现出“以投资换未来”的典型特征。在 轮胎轮毂板块中，行业经历了新一轮产能出清，头部 集中趋势加强，2024年营收同比增长14.5%，在新能 源车放量与国际本地化带来的结构性机会下，通过成 本优化与技术突破持续推进国产替代进程。底盘板 块则凭借持续的产品创新与技术变现，板块净利润 快速增长。头部企业积极向线控底盘、机器人等前沿 方向延伸，并关注其商业化路径的打通，当前已开启 化。软硬解耦带来供应商解耦，软硬结合一体采购不 再是必选项，主机厂更灵活地采用“自研+外采”融合 的采购策略；完全外包模式占比减少，主机厂重视提 升核心技术掌控力，灰盒/白盒的开放性供应模式以 及合资/战略合作等深度绑定机会愈发受到青睐；全 15 2025年全球汽车供应链核心企业竞争力白皮书 | 应⽤ ⾃研 完全 外包 软硬 ⾃研 全栈 ⾃研 软件 ⾃研 功能域开发栈 典型主机⼚分类 中间件 底层软件

同订单的匹配 - 自动过帐 - 订单状态跟踪 - 信用记录更新 - 帐龄分析 - 处理时间 - 准确性 - 客户服务水平 - 销售分析 - 信息的透明 / 可跟踪 水平 改进的机会 部分 关键指标 发货 信用检查 分拣、包装 更新库存、财务信息 运输处理 更新订单状态 开票 更新订单状态 更新财务信息 更新信用记录 收款 更新订单状态 更新财务信息 可用性检查 计价 采购和预算的 统筹计划 • 生产订单 管理 • 生产成本 计算 • 合理的库存水 平 • 提高供应链效 率 • 提高公司范围 的库存透明度 • 库龄 / 保质期 管理 改进的 机会  管理配方  制定月度生产计划  采购合同和交货计 划  能力计划  制造产品  监控生产过程  管理物料  管理库存  管理仓储后勤  计划库存水平  跟踪 • 采购申请根据库 存水平自动建立 • 审批流程电子 化 • 收货流程 优化 • 退货处理 • 库存管理 • 发票校验 • 应付账款 管理 • 支付条件 改进的 机会  创建采购订单  采购订单审批  发送采购订单  跟踪采购订单  确定收货容差  收货  收货检验  退货处理  确定支付条件  收到供应商发票  发票校验

过实时数据采集、工业互联网、智能计算与处理 等多种技术，赋能产品研发、生产制造、供应 链、营销与服务等企业关键经营活动。在面向客 户的前端业务层，新技术持续推动新商业模式实 践，助力企业探索新增长、新机会；并通过精准 用户运营，锁定优质目标客户，提升客户粘性。 核心业务层基于不同行业特征与差异化需求，通 过数字化产品开发提速新产品研发与迭代，并结 合新技术应用，提升生产与供应链运营的自动 大数据 深度 学习 智能物流和服务 商业运营与数字化进入市场和新的商业模式 数字化产品开发 智慧工厂 数字化互联供应链 智能化运营支持 面向客户 核心业务 运营支持 新营收与增长机会； 用户粘性 优化成本，设备综合效率， 资本回报率和客户满意度 更好的决策，更高效的交付 工业4.0主要架构 数据收集 网络连接 智能计算与处理 信息来源：普华永道智慧工厂报告，思略特分析

划，旨在为中小微企业提供培训与指导，帮助企业适应数字 经济发展。减免税收方面，2024 年，德国推出工业与气候保 护联邦资助计划，以支持集群中小型制造业企业的绿色转型 和脱碳进程，还通过《增长机会法案》决定每年对中小企业 的税收减免为 32 亿欧元，帮助中小企业保持竞争力并推广 节能环保技术。 （三）加强跨区域合作与协同创新 欧盟一直以来通过系列政策和倡议强化集群跨区域的 合作与协同创新，如欧洲集群计划（Euro Insideit'sOWL 讲座，为集群成员提供最新技术、行业趋势讲 解，帮助集群成员企业了解如何应用新技术，掌握有关人工 智能、可持续发展和数据安全等新动态，同时提供与管理和 科学专家直接对话的机会。 四、关键词四：尖端技术集群培育 新兴产业、未来产业是新一轮大国经济竞争的重头戏， 事关中长期全球经济主导权的兴衰、国家竞争新优势的更替。 长期以来，各国高度重视新兴产业、未来产业集群培育发展， 欧洲集群联盟资本公司向来自意大利、德国、捷克共和国、波兰、保加利亚和法国六个国家的 10 家中小企业发放了国际赠款，每家公司赠款 2500 欧元，旨在支持这些中小企业将其业务扩展 到战略全球市场，为国际合作和业务发展开辟新机会。 15 2024 10 英国 英国政府宣布将在未来 25 年内投入 217 亿英镑用于碳捕集与封存（CCS）项目。这笔资金将用 于英格兰西北部的 HyNet 集群、英格兰东北部亨伯和蒂赛德地区的东海岸集群。预计这些项目

打 破传统设计思路的局限,激发更多的创意灵感。 这不 仅会推动制造业产品的智能化发展,还将为企业提供了 更多差异化和个性化的产品设计方向,助力企业在竞争 激烈的市场中脱颖而出,创造出新的商业机会与价值。 5. 2 生产制造环节通过人机协同实现高效化 在生产制造环节中,制造业将通过智能机器人与 人协作完成生产任务提升生产效率和安全性。 一方 面,人机协作辅助生产,提升效率。 智能机器人可以辅 大模型通过分析设备 运行数据预测潜在故障,小模型则在边缘设备上实时 监测,共同提高设备利用率,减少意外停机。 在供应链 管理方面,也将因大小模型的协同而得到优化。 大模 型分析全球供应链数据,预测风险和机会,小模型则在 具体环节进行优化,提高供应链的自动化水平和响应 能力。 尽管大模型在制造业中的应用潜力巨大,但小 模型因其深厚的工业应用基础和成本效益比、稳定性、 ·48· �N����7C7�

台 提供开发环境、开发工具、硬件基础设施，建立市场机制，以实现： 开放的架构：软硬件解耦、跨开发平台、开发者无差别兼容、跨系统整合 开放的平台：给中小软件开发者、制造业者低成本介入的机会 向所有开发者 开放、兼容 开 放 的 准 制 机 入 : 开放的市场：软件开发者 / 制造业用户撮合机制，由市场需求驱动开发；制造现场垂直应用场景 系统部署、 可以引入华为和 OSIsoft 上层的应用生态能力， 基于华为云（公有 / 私有 / 混合 云） +PI system + 上层应用厂商 为最终用户提供端到端的解决方案。 华 为也有对应的行解部门和很多项目机会， 合作对于双方市场拓 展 具备很大的意义。 4 ） OSIsoft 已经开发了正对 SAP HANA 以及开源 Hadoop 的大 数据分析平台的 PI Integrator ，华为跟

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”， 比如修改格式、撰写文章、润色代码。除此之外，我们还可以把大模型作为自己可以随时与之对话的参谋，为 我们提供智识上的启发 审美和鉴赏力要求却最高。可以说，在 AI 的时代，学会提出好的问题更加重要。 正如优秀的参谋不仅仅是信息的传递者，而是能触发领导的思想，AI 可以帮助研究者从多角度审视研究 问题，发现潜在的知识盲点和创新机会。例如，AI 还能快速汇总大量文献，帮助研究者识别领域内的主要观 点、争议和发展趋势，为研究定位提供全局视角。当研究者陷入思维定式时，通过向 AI 提问可以获得不同视 角的分析和建议，从而打破认知局限。AI 估。相比传统反馈方式，AI 可以提供高频率、即时的反馈意见，而且不受情绪或具体领域限制，能够同时关注内容、结构、表达和视觉设 计等多个维度，提供结构化建议。这种即时反馈机制增加了研究者获取意见的机会，帮助他们在正式发表或汇 报前从多角度思考和完善工作，有效减少了个人认知的局限性。下面我们以一个修改幻灯片的例子，展示 AI 在研究反馈中的价值。 提示词 5.16（贡献人：赵家琪） (上传幻灯片