智慧化工园区总体设计方案 目录 1 概述................................................................................................................................................1 1.1 港区概况....................... 人工作业方式进行普查，获取完整的港区化工园区地上空间信息数据，为 XX 港区智慧环保分系统建设和运行提供必要的数据支撑。智慧环保分系统的物件 普查工作是与智慧地理信息分系统共同完成，详细设计方案参阅智慧地理信息 分系统设计方案。 6.2.4.2 监测网络设计 化工园区监测设施，按照监测对象的不同可分为两类，一类是以企业污染源为 监测对象，另一类是以化工园区环境为监测对象。其中企业污染源监测，主要 系统概述 规划应用子系统是以数据资源为基础、以规划业务为目标、以智能决策为核心， 充分体现专业、直观、智能、高效、科学的综合信息化系统。基于地理信息支撑 平台，实现对地形图、规划图、各种建设项目设计方案等规划成果的管理，形成 信息的集成和共享。具有各类图形空间数据和属性数据的建库、查询、分析、维 护和更新等功能，可进行图文互访、双向查询、能实现空间分析、决策支持，能 483 方便、快速、

本系统不仅能够实现工地现场的远程预览、远程云控制球机转动、远程接收现场报警、 远程与现场进行语音对话指挥等功能外，本系统与其他常规监控系统比起来着重突出联 网、 高清、无线三方面贴近工地行业应用的设计方案。 本系统具有如下功能： 1) 施工现场远程巡查—— 通过施工现场本身就具有的互联网，可以直接在监控中心 显示屏上看到各施工点的现场情景图像，也可以通过监控中心的监控电脑向前端摄像机、

装备制造集团 SCM 集成计划体系顶层设计方案 2 现状调研阶段的关键发现及总体解决思路 多种订单组织方式并存，规则不够明确 计划调整规则未明确定义 3+2 滚动计划周期偏短 集成计划以职能为中心，计划职能涉及多个部门 采购执行涉及多个部门，对供应商窗口较多 需求计划准确率偏低，对生产和采购指导性不强 缺乏端到端的订单管理，订单处理规则不明确 产销平衡机制有待完善 3 日锁定计划难以真正锁定，影响生产稳定性

场景需求分析................................................................................98 5.1.2 场景设计方案..............................................................................100 5.2 智能体部署与验证... 需求分析不仅为场景选择与设计提供依据，也是后续技术实现 与系统开发的基础。通过科学、全面的需求分析，能够有效降低项 目实施风险，提高系统建设成功率。 5.1.2 场景设计方案 在工业园区数字政府领域的大模型底座设计中，场景设计方案 的关键在于结合实际需求，确保模型的实用性和可扩展性。首先， 需明确场景的功能目标和业务需求，例如政务服务优化、智能监 管、资源调度、应急管理等。针对每个场景，设计团队需要进行深 通过引入动态数据更 新机制，确保模型的输出结果能够快速响应环境变化。 此外，场景设计方案还需注重用户体验和操作便捷性。通过设 计友好的交互界面和简化操作流程，降低使用门槛，提升用户满意 度。例如，在政务服务场景中，可通过自然语言处理和语音识别技 术，实现智能客服功能，提升服务效率。 最后，场景设计方案应具备可扩展性和可维护性。通过引入微 服务架构和容器化技术，确保系统能够灵活应对未来需求的变化。

IGC）算法及软件相关 研究，一汽全国重点实验室也紧跟国际技术潮流，正在搭建一个基于整车能耗分析的生成式平台，集 成多种AI算法来处理和分析实车运行大数据，通过模拟和预测，AI能够提供关于不同设计方案的详细 反馈。在动力系统设计中，AI算法可以预测不同配置下的能耗和性能指标；同时，平台还集成了先进 的优化方法、以及端到端的智能强化学习算法，利用这些AI模型可以实现系统结构、设计参数的自动 和成本来逐一测试和筛选配方,不利于适应快速迭代的市场需求。 人工智能可以帮助研究人员发现不同因素之间的相互作用规律并阐明材料设计、单体设计和系统设计 机制，并自动识别影响电池性能的关键因素，从而迅速筛选出最佳的电池材料设计方案。不但使电池 研发效率提升1~2个数量级，且节省70%~80%研发费用。结合自动化实验平台和设备，同时测试大 量不同的材料配方，可以在短时间内生成大量数据，有利于人工智能算法进行训练和深入分析，进一 1 汽车制造智能工艺设计系统AIGC应用探索 产品智能工艺评审的实现主要可分为以下几个过程： 3.1.1 产品智能工艺评审 基于规则的评估 01 利用预设的工艺性规则，对设计方案进行自动检查。通过算法自动比对设计方案与规则 库，快速识别出不符合工艺性要求的设计元素。 数据驱动的评估 02 收集并分析大量历史汽车产品设计数据，包括成功和失败案例，构建数据驱动的评估模 型。使用机器学习算

MES 系统设计专家 专注 MES 系统开发，服务全球客户 军工电装工厂智能制造 MES 系统设计方案 2 、智能制造 --- 中国制造 2025 3 、智能制造 --- 军工企业智能化及产线应用 4 、智能制造 --- 系统实施效益 1 、智能制造 --- 工业 4 MES 系统设计专家 专注 MES 系统开发，服务全球客户 军工 --- 电装产线应用 MES 系统设计方案 轻松操作 智能制造 APS 04 MES 在 典 型 电 装 产 线 的 应 用 --- 计划 作业指导 反馈 设备控制 运行反馈 业务流程，为企业的设计和生产架 起数据信息化的桥 梁 工艺设计 工艺管理 资源库管理 数据统计 工艺规划 CAPP 工艺规划通常是围绕着产品设计 BOM 展开的，规划包括工艺设计方案的制 定、工艺物料的合理划分、毛坯的准备、零部件流转路线和加工路线的排 程、还包括制造 BOM 的设计等内容 零部件名 称检索 工艺规划 智 能 制 造 --- 军

Design,CAD) 通过训 练大量制造业 CAD 数据,能够通过与用户的交互式对 话,充分理解用户的设计需求,自动生成符合工程要求 的设计草案。 大模型技术的融入使得系统能够智能调 整参数,确保设计方案严格遵守行业标准和性能要求。 其次是智能工艺设计。 通过深度融合工业数据库与 AI 算法,快速评估不同材料和工艺对产品质量的影 响,依托 AI 技术快速匹配最优组合方案,降低试错成 本,缩短产品研发周期。 专用小模型表现出显著的优势。 在设计研发阶段,AI 专用小模型能够显著优化产 品设计流程、材料选择策略以及生产工艺规划。 例如, 在汽车制造业中,AI 专用小模型能够执行结构优化任 务,通过深入分析设计方案的力学性能,助力打造出更 轻、更强的零部件;在原型测试环节,AI 专用小模型还 能借助虚拟仿真技术,预测产品的热力学表现,从而大 幅减少物理测试的需求,有效控制成本。 这些应用不 仅加速了产品开发进程 化算法和自动迭代功能,产品研发周期得以缩短,进一 步加快了产品上市时间。 其次,AI 技术将为制造业研发设计注入创新动 力。 在生成式设计等前沿技术应用中,AI 将探索出人 类设计师未曾想到的设计方案。 通过大规模数据分析 与智能算法,AI 技术可以生成多样化的设计选项,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

产品工程 探索优化的设计方案， 生成用于模拟的合成数据。 加快生产问题修复， 优化运营效率。 利用生成式人工智能驱动的聊天机器人， 来指导制造机械的使用。 6 应用场景 1 ：产品工程 更快开发出更出色的新设计 当今的制造公司面临着诸多挑战，既要应对本地设备限制、远程系统访问， 又要不断创新以保持竞争力。生成式人工智能让制造企业能够快速有效地探 索卓越的设计方案，来大幅度减少成本、材料以及杂乱无章的情况，并尽可