实现战略无需过度计较，给个快捷核算公 式 4. 不打折扣的务实、执行和跟踪方法  设计好迈向制造智能工厂的路线 1. 内部自疏理或聘任谘询顾问疏理的优缺点 2. 归纳、排序稳健步伐，迈进智能制造目标 3. 迈进智能制造目标的排序方法解说  MES 实施案例分享 1. 案例 1 、 2 、 3 管理分层分工 智能工厂的设计范围… .. 以 ISA-95 标准的制造系 统 制造运营管理 项目推举负责人 责任比例 A30%/B/30%/C40% A 功能部门主管 设计好迈向制造智能工厂的路线 1. 内部自疏理或聘任谘询顾问疏理的优缺点 2. 归纳、排序稳健步伐，迈进智能制造目标 3. 迈进智能制造目标的排序方法解说 内部自疏理或聘任谘询顾问疏理的优缺点  需求疏理节点：自家疏理或委外疏理  评估点： ---------------------------------------------- ---- ？  开发实施后维持的节点：自家维护或委外维护  评估点： ---------------------------------------------- ？ 归纳、排序稳健步伐，迈进智能制造工厂目标  全面实施、分层实施  组织功能型实施、全功能实施  以管理水平分级实施、一次挑高水平实 施 案例设计和实施分享 1. 一定要有投资报酬率指标吗？ 2. 预估效益和投资报酬率的设计方法

（三）推进智能制造与自动化建设，增强核心竞争力................20 （四）打造行业垂直领域语料库，提升 AI 应用效能..................21 （五）从“经验驱动”出发，向“数据驱动”迈进.............................22 八、促进制造业数字化转型升级创新建议.......................................... 23 （一）提升数据管理能力，加速数字化转型 万条线缆接头质 检图像），训练出的专用模型可替代 90%的人工质检工作， 显著提升效率并降低成本，展现了行业语料库在推动人工智 能技术落地的关键作用。 （五）从“经验驱动”出发，向“数据驱动”迈进 在管理决策过程中，传统制造型企业倾向于依赖基础的 统计指标，并结合管理人员的经验来做判断，形成了以个人 直觉为基础的经验主义决策模式。然而，随着数字技术的发 展，苏州制造业企业应主动变革，推动转型升级，积极利用

数据是现代企业创造价值的最大来源 数据质量管理是大数据时代企业发展的必经之路 高 度 共 享 业 务 关 键 数据资产的价值 单 C R R C 基础数据管理问题多多 随着企业日益向全球化迈进 ，为应对不 同业务部门的个性化需求，信息系统的 功能划分日趋细化，企业中系统应用的 数量不断增加 同一个应用系统内所涉及的产品、人员、 客户等主数据信息使用范围不断扩大

征的新时代已 经到来。未来几年内我们有望见证更多令人兴奋的创新成果诞生。而作为引领这一变革的关键力量之一，智能 化无疑将继续扮演着至关重要的角色，驱动着整个汽车行业向着更加绿色、便捷、智慧的方向迈进。 来源 ：IDC Worldwide Autonomous Vehicle Forecast 注 ：SAE（Society of Automotive Engineers）国际汽车工程师协会 投入到智能驾驶 大模型的研发当中，这无疑将进一步加速整个行业的技术创新与发展步伐。预计在未来几年内，我们将会见证 更多基于此类先进技术的实际应用案例出现，从而推动智能出行方式向更安全、便捷的方向迈进。 14 汽车行业 AI 应用白皮书 总体篇 场景篇 趋势篇 智能交互体验 ：智能座舱通过语音识别、手势控制、触控屏幕等多种交互方式，实现了更加自然、直观 的人机

域，具备嗅觉感知的家用机器人可以更好地完成清洁 任务，检测异味等。 5.3 稳定性和鲁棒性提升 具身智能是物理实体与智能系统深度融合的前 沿领域，其外在不再局限于执行单一任务，而是朝着 适应复杂环境的方向大步迈进。提升具身智能稳定 性与鲁棒性，已然成为突破产业化瓶颈的核心任务。 需打破传统控制理论与深度学习之间的协同壁垒，将 动态环境下的模型预测控制（MPC）与实时强化学习 （RL）紧密耦合，构建起时空连续的决策优化框架。借

水行业的 数字化未来 Version 2.0 01 剑维软件水行业白皮书 序言 随着新一轮科技与产业革命的兴起，全球正加速迈进信息化、数字化以及智能化的新时 代。与此同时，物联网、GIS、5G通讯、大数据、云计算以及人工智能等新一代IT技术的落 地应用，也为各行业迅猛发展注入了源源不断的强劲动能。 在这样的时代背景下，水资源的合理利用与保护⸺这一与社会可持续发展紧密相连的 议题，成为了 始广 泛 使用AVEVA Engineering和AVEVA Diagrams。仪器 仪表 控制及电力电气专业使用AVEVA Engineering来创 建一致 而统一的工程数据。随着项目进度的向前迈进，采 购部门也 使用AVEVA Engineering来管理采购活动。 随着设计办公室的工作量逐渐减少，Mehdi 及其工程团队 于 2015年1月迁至施工现场工作。这个阶段他们更多地 使用 AVEVA

现代协作机器人配备有先进的传感器和软件,能够 检测到周围的人类活动并作出反应,如减速或停止,以 避免碰撞。 总体来说,人机协作模式将在制造业中发 挥越来越重要的作用,推动整个行业向更加智能化、高 效化、人性化的方向迈进。 5. 3 运营管理环节通过大小模型协同实现自动化 大模型和小模型的协同将在未来制造业中扮演关 键角色,在制造业运营管理环节推动自动化水平的显 著提升。 大模型以其强大的数据处理和分析能力

断出节约下来的费用。 OAS：标准化的基础 因此，西门子提供了一个现成的工具箱，用于促进标准化， 名为开放式自动化标准（OAS）。 开放式自动化标准为高效标准化奠定了基础，进而向全面数 字化生产迈进了一大步。 模块化解决方案包括HMI和PLC软件解决方案、数字化概念、 维护和培训服务，及网络结构、组件和命名惯例的通用规范。 制造商可以获得的利益：制造商受益于标准化，大大降低了 开发和维护标准本身的成本。

行数字化转型，大幅提升企业核心竞争力，实现企业的提质增效降本。本文将 以机械行业数字化转型的先行者三一重工为案例展开讨论。 第二，三一重工积极推进数字化升级，向实现“一切业务数据化”和“一切数 据业务化”迈进。三一重工全面推进研发、采购、制造、营销服务、管理的数 字化，建立 PLM（研发信息化）、GSP（供应商管理信息化）、MES（制造执行 系统）、CRM（营销信息化）、SCM（产销存一体化）等数字化平台，逐步实现

、 4 级驾驶自动化（高度自动驾驶）与 5 级驾驶自动化（完 全自动驾驶）功能。当前，我国仍处于 2 级驾驶自动化 阶段，未来随着技术与产业的发展与成熟，3 级驾驶自 动化将逐步向商业化落地迈进。本书重点聚焦 2 级与 3 级驾驶自动化。我国智能驾驶产业在发展进程中呈现三 大特点。一是国家战略布局。国家层面已将智能网联汽 车列为政府工作报告中的重点发展方向，同时，地方先 试先行，北京、武汉等已通过相关条例，一定条件下允 智能驾驶商业化黄金期，但全面普及仍需较长时间。 汽车智能驾驶技术及产业发展白皮书 38 第四章 自动驾驶安全体系 第四章 自动驾驶安全体系 随着自动驾驶相关技术逐步突破，自动驾驶技术正向商 业化应用迈进。然而，因人为操作不当或驾驶系统缺陷 等导致的安全事故层出不穷，严重削弱了消费者对自动 驾驶技术的信任。中国工程院院士、清华大学教授李骏 曾表示，“安全是智能网联汽车发展的生命线，也是消 费 未知不安全四类，其核心目标在于通过持续迭代，将未 知场景转化为已知、将不安全场景优化为安全，逐步压 缩风险区域，最终实现残余风险的可接受化，向全时速、 全方向、全目标、全天候、全场景的全域安全目标持续 迈进。 图 4-4 预期功能安全活动带来的场景区域之间的演变 时速安全：在动态变化的交通场景中，不同速度对应 差异化的风险特征，通过建立速度域与安全边界的动 态映射，自动驾驶系统能够实时匹配环境感知、决策