智能化制造规划方案 目录 第一部分：业务现状与需求分析 第二部分：建设目标与预期成效 第三部分：一体化解决方案 1. ：一体化平台总体介 绍 2. ：协同研发平台解决 方案 3. ：结构化工艺规划设 计平台解决方案 4. ：制造执行平台解决 方案 5. ：生产线改造方案 第四部分：项目实施方案与过程控制 Page 2 6/27/2022 前期工作回顾 初次调研 5 强化以一体化 BOM 贯穿产品全生命周期 通过设计工具接口实现 BOM 创建和维护自动 化 打通设计 BOM 到制造 BOM 的传递链 路 BOM 与图纸统一审批统一发布统一变更 建立结构化检验工序卡 大量采用自底向上的设计模式，设计人员“各自为阵” Page 4 6/27/2022 的离散现象普遍存在，致使模块或专业之间衔接松散， 没有构建机电软一体化的设计 BOM ， BOM BOM 数据不完整。 目前由于设计图纸与 BOM 分开审批且部分情况下 分 开维护，难以保障 BOM 数据、图纸数据和三维 模型 的一致性。 没有专用的检验工序卡，检验信息表达不完整，没有 结构化，导致 MES 系统缺乏检验指标。 初样机阶段设计部门不提供 BOM ， ERP 中无法直接 获 取 BOM 信息，给下游业务部门增加许多重复工作。 设计 BOM 目前是在 PDM 归档时才手工搭建，存在

产品模型、图纸资料 半结构化 / 非结构化 类型各异、更新不频繁、企业核心数 据 批量导入 价值链管理 SCM 、 CRM 结构化 / 半结构化 没有严格时效性，定期同步 批量导入 资源管理 ERP/ OA 、 MES 、 PLM 、 WMS 、 EMS 结构化 / 半结构化 没有严格时效性，定期同步 批量导入 生产系统 工业控制系统 DCS 、 PLC 结构化 实时监控、实时反馈控制 实时监控、实时反馈控制 实时采集 生产监控系统 SCADA 结构化 实时 / 历史数据、报警数据 实时采集 / 批量导入 仪表 / 传感器 条码、射频识别、外挂传感 器 结构化 单条数据量小，大并发 实时采集 其它装置 视频 非结构化 数据量大，网络带宽和时延要求高 实时采集 外部数据 外部系统 行业、法规、环境、市场等 非结构化 数据相对静止，变化较小，定期更新 批量导入 数据传递价值，以数据驱劢制造 wayland com.. cn 大数据平台应用案例 平台采用 Flume 、 Kafuka 等工具收集、汇总大数据 ，通过 MapReduce 、 Hive 等工具对申池生产过 程的内部和外部结构化和非结构化数据迕行深度利用，实现申池生产过程的智能化分析不决策。 工业大数据分析应 用系统 丌同型号申芯申压稳定性分析 丌同型号申芯容量稳定性分析 丌同型号申芯申压聚类分析 化成柕的稳定性分析

为了提升业务效率、满足消费者全渠道体验需求，企业亟需构建“实时-精准-弹性”三大数据能 力 ： 第一：实时用户响应。传统“T+1”用户画像促销，升级为秒级用户行为分析。 第二：精准需求穿透。通过评论等非结构化数据解析情感倾向，从“猜测需求”转向“测量需求”。 第三：弹性供应链协同。支持直播秒杀等脉冲流量和全渠道库存调度，要求数据库具备动态伸缩 的吞吐能力。 1.2 技术范式升级：AI 战略成为零售企业必选项 零售业务具有鲜明的数据量波峰波谷特征，要求基础设施具备极强的弹性伸缩能力。配置过度会 造成资源浪费，配置不足则导致业务中断风险。 零售数据类型复杂多元，需同时处理实时分析（结构化）、用户画像（半结构化）、日志文本（非 结构化）等多种数据类型。 7 在竞争激烈的环境下，有限的利润限制了大部分零售企业的 IT 预算，对技术投入的性价比和综 合成本最优极为敏感。传统架构下为应对峰值和复杂需求，往往需要堆叠多种异构系统，导致架 技术的应用门槛，推动了技术普惠。在此背景下，零售 企业自有的“一方数据”价值被空前放大。这包括知识数据（商品知识库、行业报告、内部流程 文档）、内容数据（商品详情页图文、用户评论、客服对话记录、营销素材）以及结构化数据（交 易记录、会员信息、供应链数据、精准的用户行为标签）。 这些沉淀在企业内部的高质量、高相关性数据，是训练行业专属模型、构建精准推荐引擎、实现 个性化服务的基础，构成了企业差异化竞争的核心资产。有效管理和利用“一方数据”是

GUANLIJISHUHUA GUANLIJISHUHUA 推广阶段 实施阶段 探索阶段 分析验证 互联落地 集成控制 协同共享 • 从流程和设备中获取数据 • 用高级数据分析和建模手段分 析结构／非结构化数据 • 小而分散的验证项目 • M2M 互联，流程数据打通，实时数据共享 • 在生产线或局部生产区域实施认知解决方案 • 效益得到实现 • 多个认知方案的实施和集成 • 认知运营控制中心的建立 GUANLIJISHUHUA 您员工获取的数据 您的流程产生的数据 您的机器记录的数据 来自外部的浩瀚数据 共享认知库 数据 洞察 执行 结构化数据 非结构化数据 人与机 , 机与机交互 大数据分析 认知技术 认知技术超越了传统的数据分析，擅长处理非结构化数据、机器学习和人机交互。对智能制造有着突破性的意义。 展示页 11 GUANLIJISHUHUA GUANLIJISHUHUA 目录 80% 的工厂数据是非结构化或不可视的 产品数据 传感器数据 23 GUANLIJISHUHUA GUANLIJISHUHUA 您员工获取的数据 您的流程产生的数据 您的机器记录的数据 来自外部的浩瀚数据 共享认知库 数据 洞察 执行 结构化数据 非结构化数据 人与机 , 机与机交互 大数据分析 认知技术 认知技术超越了传统的数据分析，擅长处理非结构化数据、机器学习和人机交互。对智能制造有着突破性的意义。

我们提供智识上的启发。除了经济学家的日常工作之外，大语言模型也为经济学研究提供了新的分析工具。多 模态大模型为另类数据提供了全新的研究方法。这些技术能够处理传统经济学方法难以量化的信息，如图像、 音频和非结构化文本，为经济学研究拓展了新的视野和分析维度。同时，大模型涌现出的行为能力本身，也为 经济学提供了新的研究对象。这些人工智能系统展现出的决策模式、信息处理机制和策略行为，为经济学理论 的应用与检验创造了前所未有的实验场景。 2020)、使用非线性模型获得更加稳健的因果参数 (Chernozhukov et al., 2018) 以及估计异质性处理效应 (Wager and Athey, 2018)、通过预测性标签处理文本 等非结构化数据 (Gentzkow et al., 2019; Mullainathan and Spiess, 2017)，等等。 统计机器学习尽管丰富了社会科学家的统计工具，对于社会科学家在统计分析之外的工作流程却影响有 然语言描述了人类的行为，也是社会科学家沟通思想的载体。从最浅层看，大语言模型能够帮助社会科学家完 成所有与文字相关的日常工作。它可以帮助我们阅读文献、修改语言。它还通过语言捕捉了人类的行为模式， 从而为非结构化的数据分析以及行为模拟开启了新的可能。社会科学积累的大量知识，也可以由大语言模型 捕捉 (Farrell et al., 2025)。而从更根本的层面看，它通过语言捕捉了已有概念以及这些概念之间的联系，从

物料消耗信息 指定发送位置 依需求配料 要料看板 需求任务 13 物料防呆 物料追踪 实现产品依标准工艺进行流转及正确使用物料 1. 构建标准化、结构化的工艺流程、工艺参数 2. 按照构建的标准进行流动 3. 依据工单 BOM 检查配送物料的正确性 4. 原物料在使用前与生产参数进行比对 5. 重工产品重流工艺卡控 物料防呆 / 追踪管理平台 子 ) 批原始依据 流程卡依照工单开立的途程，可以弹性于各制程执行 跳站功能 完整的流程管制，管制与监控生产过程中的 每一细节 1. 构建标准化、结构化的工艺流程、工艺参数 2. 产品按照构建的结构化工艺进行流动 3. 在运行流程的中， 可以设定异常站与回流站 智能生产管理平台 排产计划 工艺管理 e-SOP 工单

能力描述 3 8 实验室与产品质量管理 实验室检测流程管理，质检数据采集、存储与分析 6 7 研发与制造工艺管理 标准化的工艺和配方数据、结构化的物料 BOM ，产线仿 真 研发流程化、制造工艺结构化 标准研发流程、结构化的工艺和配方设计、所 见 即所得的工厂和工艺仿真 自动化设备与数据采集 工业以太网、标准接口，控制器和 PLC ，集成数据采集中 心 工厂物流与仓库

物料消耗信息 需求任务 要料看板 产线实时 用料信息 仓管员 原料仓 1 3 物料防呆 物料追踪 实现产品依标准工艺进行流转及正确使用物料 1. 构建标准化、结构化的工艺流程、工艺参数 2. 按照构建的标准进行流动 3. 依据工单 BOM 检查配送物料的正确性 4. 原物料在使用前与生产参数进行比对 5. 重工产品重流工艺卡控 物料防呆 / 追踪管理平台 ) 批原始依据 流程卡依照工单开立的途程， 可以弹性于各制程执行 跳站功能 完整的流程管制，管制与监控生产过程中的 每一细节 1. 构建标准化、结构化的工艺流程、工艺参数 2. 产品按照构建的结构化工艺进行流动 3. 在运行流程的中， 可以设定异常站与回流站 智能生产管理平台 排产计划 工艺管理 e-SOP

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 标。 1.3 文档结构 本文档旨在阐述工业园区数字政府领域大模型底座的设计方 案，通过结构化内容帮助读者全面理解并实施该项目。文档整体分 为八个主要部分，每部分均侧重于底座设计的不同方面，确保方案 的系统性与可操作性。 首先，文档从“引言”部分展开，重点介绍项目背景、目标意义 及文 保障系统的长期稳定运行与持续优化。 此外，文档在关键章节中穿插数据表格与技术图解，例如“技 术架构设计”部分采用 mermaid 图展示底座的层级关系与交互流 程，确保内容更加直观易懂。通过以上结构化的内容安排，本文档 旨在为工业园区数字政府领域大模型底座的建设提供全面、专业且 切实可行的指导方案。 2. 大模型底座架构设计 大模型底座架构设计是工业园区数字政府领域的核心支撑，旨 在通 架构采用分层设计思想，主要包括数据层、计算层、服务层和应用 层，各层之间通过标准化接口实现松耦合，确保系统的高可用性和 可维护性。 数据层作为底座的基础，采用分布式存储技术，支持结构化、 半结构化和非结构化数据的统一管理。通过数据湖架构，实现多源 异构数据的集成与治理，为上层提供高质量的数据支持。同时，引 入数据安全和隐私保护机制，确保数据在采集、存储和传输过程中 的安全性。 计算

的冲突。比如有些车间工人生产时必 须以设计图纸为依据，实施 MBD 后将 工艺规划将以三维产品模型为依据，从二 维文档卡片式工艺设计方式转变为结构化三维 工艺设计方式，并且由三维可视化工序模型取 代传统二维工序简图，从而实现工艺设计的： √ 数据来源三维化 √ 工艺结果结构化 √ 工序模型三维化 √ 工装设计三维化 √ 工艺编制三维可视化 √ 工艺仿真三维化 √ 工艺输出三维化 √ 基于图样的检验转变为基于三维模型 的检验 √ 数控检测作业所占比例大幅度提高 • 上、下游协同 √ 基于技术要求、图样和报告的与用户、 合作伙伴、供应商之间的交流沟通和 图 19 三维结构化工艺设计 西门子基于模型的数字化企业解决方案白皮书（修订版） 大型装备制造业数字化之道 ◇ MBD 模型数据的访问与浏览 ◇ 工艺结构的快速搭建 ◇ 零件工艺中工序模型的创建与编辑 √ 应对 ◇ 轻量化数据的应用，实现数据的快 速查看 ◇ 典型工艺模板的应用，实现结构化 工艺快速设计 大量取消二维图，生产无依据。 • 设计效率——基于 MBD 的业务流程需 要产生和管理海量数据模型和装配， MBD 包含的信息远多于传统图纸，而 具体的工作却只需要确定的局部信息，