25 图 1 智慧化工园区管理平台功能结构 （2）关键要素及集成部署路径 关键要素： 依托卡奥斯工业互联网平台，建设云计算、物联网、工业大数据、工业机理 模型、应用开发和微服务组件等一系列前沿技术能力，同时将化工行业知识、工 艺、机理、算法等最佳实践沉淀为 BaaS 引擎，构建专业的化工园区操作系统（以 下简称园区 OS）。持续提炼、沉淀、迭代和拓展丰富平台能力，更好的赋能自身 和生态合作伙伴快速构建优质的工业 和生态合作伙伴快速构建优质的工业 APP，构建园区平台生态，赋能园区和园区 内企业。 工业大数据建模分析：全流程一体化的建模、训练、学习和模型发布服务， 快速将业务经验转变为机理模型。 基于 GIS 的大数据可视化交互：拓展可视化多样性，与 GIS、三维模型深度 融合，实现数据快速呈现和多样交互。 基于知识图谱的智能问答和知识展示：实现结构化数据构建、非结构化数据 知识抽取，实现基于用户 建设，引进园区重点产业发展所需要的配套资源，优化园区产业结构。 4. 核心技术及技术路线 依托卡奥斯工业互联网平台，建设云计算、物联网、工业大数据、工业机理 模型、应用开发和微服务组件等一系列前沿技术能力，同时将化工行业知识、工 艺、机理、算法等最佳实践沉淀为 BaaS 引擎，构建专业的化工园区操作系统（以 下简称园区 OS）。持续提炼、沉淀、迭代和拓展丰富平台能力，更好的赋能自身 和生态合作伙伴快速构建优质的工业

智能感知 生产控制 平台 多源建 模 三维数字 数据清洗 数据存储 数据共享 技术 智能生产 合 数字专家知识库 低代码建模 模型运行引擎 数字孪生、诊断、控制等 图形化的数据建模和机理 海量模型并行驱动能力， 所有知识统一表达和管理， 建模工具 ，让专家自行开 可部署在一区 ，实现基于 知识无限积累 展数据挖掘和知识模型化 模型的闭环控制 智能运行： 将大数据等技术应用到 DCS 故障预警 自决策处理 最佳经济运 行 机、 炉、 电、 化、 热全专业 元数据治理 工况数据治理 边缘数据治理 数据质量分析 大数据 评价寻优 数理 机理 智能运行系统 -“ 模型 +” 运行体系 本质安全 = 故障预警 + 自愈控制→智能巡盘 机组 MFT 后 若设备未停运 ，则 报警提示检查 ，并 下达停运指令 对各系统运行状态 快速扫描

设备远 能 源 真优化 命周期 链 资 管理 管理 量优化 优化 程运维 管理 SaaS 物联网 大数据 开发平台 AI 区块 链 计算 存储 网络 安 全 企业大脑 工业数据服务 工业机理模型算法 工业微服务 工业应用设计工具 可视化工业 APP 开发工具 云资源管理库 机械云 电子云 电力云 钢铁云 化工云 汽车云 轻工云 储备云 PS Cloud 开源 PaaS 开发平台 - - IoT Box 设备在线监测解决方案 深度挖掘设备数据价值 运行状 态监测 设备 管理 故障分 析预警 能效分 析管理 设备接入 流数据处理 数据存储 统计报表 工业机理模型 大数据分析 数据可视化 设备在线监测云 行业应用 工业网关 ( 有 线 ) 设备直连 工业网关 （无线）  56+ 标准应用， 800+ 业务组件、行业模块， 12000+

压、声学、视觉、热力学等多物理场信号，结合材料成形机理与动态工艺模型，构建对焊接 质量的全周期、全维度感知能力，已成为推动焊接智能化升级的关键方向。 1、该方向的技术演进聚焦于： 全域信号协同感知：突破单点监测局限，实现对电信号、熔池形态、声纹特征、接触力 /力矩反馈等异构数据的高精度同步采集与时空对齐。技术挑战在于解决跨协议设备互通、 毫秒级时序同步及多物理量耦合标定。 机理驱动的数据互证：建立跨模态 机理驱动的数据互证：建立跨模态数据耦合模型（如电流波动与熔池流动性的映射）， 使多源信息从并行采集升级为机理互证，显著提升缺陷预警的可解释性与准确性。 闭环自治系统构建：基于实时诊断焊接缺陷（气孔/未熔合等）与工艺偏移，动态生成 优化指令，形成“感知-决策-执行”闭环，推动质量控制从事后抽检转向过程实时干预。 2、未来演进的核心维度 感知维度拓展：融入光谱分析、红外热场监测等新物理量，构建更完备的焊接质量表征 成立时间：2019 年 总部：上海 蕴硕物联是一家焊接工艺领域的具身智能现象级公司，由材料工艺、智能制造和人工智 能领域的多位知名院士和专家教授领衔创立，融合多模态 AI 技术与金属材料成形机理，构 建具身智能垂类大模型平台让焊接设备及机器人拥有精准的工艺感知和决策能力，实现焊接 质量由事后识别到实时诊断的颠覆性跨越，已在船舶、轨交、重型装备、特种装备、汽车、 家电等行业头部企业实现商业化应用:

计算资源，降低设备购置和维护成本，缩短研发周期。 重点适用行业：新型显示行业、先进计算行业、消费电 子行业。 典型场景 2：产品设计 12 痛点：电子产品结构复杂度和功能性能要求不断提升， 部分企业在仿真验证方面的建设滞后，机理模型构建不全 面，仿真分析与测试数据无法有效关联，企业在产品设计和 试生产过程中存在反复修改、多次试验等现象，甚至产品交 付后可能出现批量性缺陷，导致后期额外的产品召回和返修 成本。 改造目标：虚拟试验与调试 产过程工艺参数易漂移，产品良率波动大，人工调整工艺参 数工作量大，异常处理速度慢，无法及时响应生产需求。 改造目标：工艺动态调优 实现方式和需要条件：建立生产过程全流程一体化管控 13 平台，应用先进计算、工艺机理分析、多尺度物性表征和流 程建模、机器学习等技术，构建工艺参数预测模型，实现批 次化生产过程工艺参数动态监测与控制，通过对各批次生产 数据、设备状态和产线产能、产品良率和质量控制指标等参 数动态分析，进行工艺优化。 实现方式和需要条件：采用统一的系统平台管理设备采 15 购、安装、使用、报废全过程，实时监控关键工艺设备运行 情况，建立设备数字孪生模型，基于大数据分析和人工智能 技术对设备健康度进行预测，提前预警潜在故障，研究设备 运行机理，沉淀设备维保经验，形成设备故障知识库，自动 提醒和推荐设备维保方案，支撑维保人员快速解决设备故 障，减少非计划停机时间，延长设备使用寿命。 重点适用行业：通信设备行业、先进计算行业、时空信

前端智能传感器 + 云端智能运维算法 + 平台（手机 / 网页）展示界面 AI+ 在工业的应用——产品 知识经验库 AI+ 工艺优化 AI+ 质量 AI+ 设备 智能体  构建包含传感器数据、机理模型 和专家知识的三维知识库；  避免经验流失；  加速新员工培养与标准化落地；  动态检索，保证信息时效性。  跨系统的数据整合；  实时监测；  精准识别隐性异常 和波动预警。 不带数据清洗功能（在系统中完成 数据清洗工作）； • 对服务器要求高，可能需要专业的 算力服务器。 项目 数据类型 设备 运行状态 工作时间 维修记录 保养记录 电流 电压 易损件记录 关键参数 设备运行机理 质量 检测数据 质量体系标准 缺陷数据 质量标准数据 关键参数 生产数据 物料数据 批次 半成品数据 成品数据 生产周期 环境数据 温度 湿度 气压 AI+ 设备管理（预测性维护）——基础数据

层冤尧平台层渊工业 孕葬葬杂 层冤尧应用层渊工 业 杂葬葬杂 层冤以及贯穿上述各层级的安全防护遥 其中袁边缘层尧平 台层尧应用层是工业互联网平台的三大核心层级袁以实现海量 异构数据采集汇聚与存储计算尧基于工业机理和大数据建模分 析与知识沉淀复用尧工业创新应用敏捷开发与运行袁从而支撑 生产运营智能尧业务模式创新尧资源优化配置遥其主要应用模式 归纳为以下四类遥 渊员冤智能化生产院利用工业互联网部署袁实现对生产过程全 平台构建的核心理念是院 一是建立数据边缘接入后台袁通 过边缘计算尧物联网和工业协议适配等技术袁全面感知野人尧机尧 料尧法尧环冶数据袁实现生产运营数据互联互通曰二是构建数据服 务中台袁统一数据资源尧数据模型尧机理模型和工业知识管理袁 支撑全方位数据洞察袁构建技术服务中台袁统一应用架构尧开发 框架尧技术组件和业务组件管理袁支撑敏捷化应用开发曰三是按 照企业生产运营核心业务域袁打造前台应用遥 源援猿 炼化企业工业互联网关键应用

方案价值 p 实现预测性维护，减少非计划停机； p 准确定位重要机组部件故障，避免过维修和 欠维修；降低巡检人力成本； p 杜绝现场安全事故； p 合理配置零部件库存； p 专家知识 + 机理模型，将设备运维知识和经 验数字化。 • 采矿工程机械 • 物料运输皮带 贮存与出厂 • 出料装置 • 包装装置 安全服务： 基于 5G+AI 的人机物安全管控 面对水泥企业安全管控中“ 预测准确率大于 80% 以上 p - 规范点检流程 p - 集团统一监管 南方水泥 5G 关键性设备运维平台 南方水泥 5G 关键性设备运维平台通过对 原料磨、水泥磨、窑系统 等关键设备进行机理建模，基于大数 据模型进行 设备故障诊断 ， 故障智能分析 提升设备故障处理效率、实时报警规避故障影响扩大损失、健康 预警推动 预防性维护管理 ，从而减少设备异常停机时间，提高水泥企业设备运转率。

数字技术 农业文明 工业文明 数字文明 信息文明 机器文明 人类文明继农业文明工业文明后正在向新文明演进，建设数字中国是主动 拥抱前沿科技、创造历史趋势。 2 、数据生产力的生成机理及表现（数据的赋能与倍增机理） 在互联网经济时代，数据是新的生产要素，是基 础性资源和战略性资源，也是重要生产力。 —— 习近平 数据：信息的载体， 无重量、易储存、可 重复使用的特性； 杭州城市大脑：红绿灯智慧化管理 隐西湖公交数字专线 数 据 生 产 力 的 表 现 ： 群 体 数 据 与 个 体 数 据 的 比 对 案例：量化：群体数据与个体数据的比对 大数据—小生产（个性化）机理：谷歌无人驾驶汽车 街拍、路况数据库 汽车摄像头新数据 制造业、杭州数据公共运用的典型探索：用数据精准定义需求，将工作环境数字化以便 更好地适应群众需求。 Θ 消费者参与的模块化定制：青岛红领～酷特云蓝、尚品宅配； 工业大数据与行为大数据有区别：它具有更强的专业性、关联性、流程性、时序性和解析性等特 征。工业大数据分析技术的核心是要解决“ 3B” 问题： Below Surface— 隐匿性（注重特征背后的物理 意义和特征之间相关性的机理逻辑）、 Broken— 碎片化（需要避免断续、注重时效性）、 Bad Quality— 低质性（需要提高数据质量、满足低容错性）。 工业 4.0 和工业大数据的特征 信息挖掘层 智能感知层

学习技术能够有效缓解质检中的小样本和实时性问 题。 此外,数据建模优化类技术依托机理分析进行参 数确定和 AI 模型选择,显著提升了建模的精度和可解 释性,其 应 用 占 比 也 达 到 2022 年 工 业 应 用 案 例 的 ·42· �N����7C7� �� �����0 ���� 42. 9%。 某风电厂将齿轮箱运行机理和故障数据联合 建模,不仅大幅提升了故障诊断的精度,还赋予了故障