.......................................................................................130 6.2.2 “一张网”汇聚建设............................................................................................. ..........................................................................................401 7 项目一期实施策略............................................................................................... .......................................................................................404 7.1.1 第一阶段里程碑点..............................................................................................

智能制造数字化工厂 MES 一体化平台解决方案 信息化管理覆盖了生产 车间的各项核心资源 ( 设备、技术文件、工 装、人员等 ) 。 生产人 员能够清晰的把握掌 控 车间各项核心资源 的使 用情况、空闲情况 等， 使车间作业中的各要素 能够得以有效的配合与 管理。 初步实现生产现场的闭 环管理。建立围绕以生 产任务单为核心的信息 化管理，包括生产计划 下达、生产过程控制、 完工等都已经纳入信息 系统管理，但管理还仅 限于物料、设备等关键 性资源。 建立了覆盖底层设备、 过程控制、车间执行、 管理控制等无缝一体化 的信息系统，实现了从 生产计划的下达、排产、 生产加工、完工反馈等 过程的无人化或少人化。 生产车间的主要资源都 被纳入了信息化系统管 理之中，实现了集成化 管理，主要资源的精细 化管理，并能根据现有 资源情况，初步进行优 整体开发平台基于 .net 技术，单一 IT 技术栈，二次开发成本低 部署简单 服务端安装部署数小时即可完成集群部署 软件授权 多种灵活的软件授权机制 按生产规模 按应用模块 硬件架构 可扩展的应用架构，从单台服务器，到冗余，到网络负载均衡， 支持私有化部署，也支持云部署 硬件扩展 Scale up 、 Scale out, 按需配置，从单一车间到全球 工 厂部署的解决方案

题。当消费场景从单一门店延伸至电商、社交、直播等全渠道矩阵，当客户需求从标准化产品转 向千人千面的个性化体验，我们的 IT 系统正面临前所未有的考验。 传统业务模式下的 "烟囱式" 系统架构，在多渠道融合的冲击下逐渐显露短板。门店库存与线上 订单不同步、会员数据分散在多个平台、促销活动难以跨渠道协同 —— 这些痛点的本质，是企 业需要一套更灵活、更敏捷的信息系统，用极简架构支撑复杂业务。对于有一定体量的企业，" ice（全端适配）、Anyone（全员协同），但这绝不能以成 本失控为代价。零售业的微薄利润，要求每一分 IT 投入都必须产生可见价值。传统架构中，为 支撑高并发需堆叠服务器、为实现实时分析需部署多套数据库，这种 "以资源换性能" 的模式早 已难以为继。我们需要的是能精打细算的技术底座，用一体化设计降低总拥有成本，让有限的 IT 预算创造更大价值。 当下，AI 技术正从概念走向实战，成为 发现：能否将商品图片、面料参数、会员偏好等多模态数据实时转化为向量特征，能否用 SQL+AI 融合查询实现 "一句话找货"，直接决定了 AI 应用的落地效果。这要求数据库不仅是数据的 " 仓库"，更要是 AI 能力的 "孵化器"，让业务团队无需复杂技术就能调用智能分析能力。 正是在这样的背景下，我们看到了一体化云数据库的价值。它用分布式架构消解了多渠道并发的 压力，用 HTAP 引擎打通了交易与分析的壁垒，用向量原生能力架起了数据与

低碳采购指南 2025.05.21 Low Carbon Procurement Guidelines （2025年第一版） 汽车工业节能与绿色发展评价中心（以下简称评价中心）是由工业和信息化部授予， 汽车行业内唯一一家工业节能与绿色发展评价中心。作为汽车绿色发展领域专业的第 三方服务机构，评价中心从创立之初，就致力于开展汽车工业节能和绿色发展政策、 标准和规范技术研究，服务汽车企业 亦不构成对其环境绩效的评估。 鉴于各企业在数据采集、生产工艺及核算方法、系统边界等方面 存在差异，报告中所示数据与企业实际情况可能存在一定偏差。 本指南发布时所使用数据截至于报告编制时间，不保证其在后续 时间节点的持续有效性。建议使用方根据实际需求审慎判断数据 适用性，并结合企业自有数据进一步校核。 本指南未设定强制执行要求。在使用本指南数据过程中，如产生 任何直接或间接后果，编制单位不承担由此引发的法律责任。 本指南发布了企业产品平均碳足迹核算结果，便于下游企业参考，提升绿 色采购效率。在方法体系方面，本指南明确了碳足迹核算所采用的核算标 准、系统边界及数据来源，并进一步提供了钢材产品全生命周期各阶段的 碳足迹清单，供企业开展核算与对标参考。为支持企业规范开展数据填报， 指南附带统一格式的数据收集表，企业可结合自身实际，于中国工业碳排 放信息系统（www.auto-cices.com）填报相关生产及排放信息。最后，本

证 书 … ta 中 华 人 所 两 和 国 断 配 计 算 机 牧 件 著 作 权 登 记 证 书 …… ** ** * S ar2 喜 一☆☆ 依 柯 力 信 息 科 技 ( 上 海 ) 股份有限公司 上海市“专精特新”中小企业 权 中华人民典和国国家魅收局 件 著 作 包 丽 acini 三 ER1 企业资质 指标，现场视频监控，设备监控， 异常报警等内容 ↑↑↑ 决策及时性及精准度 新一代制造运营系统 MOM 整体解决 方案 通过产品精确跟踪实现生产数 据的自动化流动 ↑↑↑ 生 产效率 通过防错功能保证 装配的精准度 ↑↑ 个过程装配质量 ↑↑↑追溯精准度 通过过程质量管理保 证产品的完美品质 ↑↑↑ 一次下线合格率 FTY 通过计划管理及订单排 程实施按单生产策略 ↓↓↓ 订单交付周期 滞留车管理 制程质量管理 √ 质量基础数据配置 √QG 岗检查项配置 √ 返修管理 √ 质量卡关 √ 关键件追溯 √ 质量缺陷追溯 √ 工艺追溯 √ √ √ √ √ √ √ √ √ 一站式数字化工厂解决方案提供者 物流执行 智慧园区 编码器 监控设备 现场设备 COPYRIGHT BY@INKELINK

以虚拟空间和现实空间联动为主要 手段，通过在虚拟空间的协同工作 、模拟运行达成实体工业高效运转 , 赋能工业各环节、场景，助力工 业高质量发展，实现智能制造的进 一步升级 ，为工业软件国产化替代 贡献力量。 王德权教授（右一）作为主宾城市科技创新成果代表向国务院总理李强， 时任上海市委书记汇报自主可控工业软件成果 中央领导对智能制造自主知识产权工业软件之关怀 深耕自主研发 走好工业软件国产化之路 程追踪、故障诊断、可预测性维护和能源管理为特征的智能制造， 以满足客户对信息采集、数据分析、虚实互动、精益生产、敏捷供应等的迫切需求。 智能制造系统总体框架 一汽大众 E311 数字孪生智能生产 线 一汽解放桥壳智能生产线 一汽解放桥壳智能生产线数字孪生监控平台 虚 实 痛点： 若结构干涉返工整改，增加生产成本， 延长交付期。电气在装配完成后进行，效率低。停机检修，降低生产效率。设备和信息孤岛式分布。 布局规划 通过“数字孪生的虚拟数字化工厂平台” 实施的项目可以缩短设计周期 30% ， 减少电气工程师现场调试时间 50% ， 交付时间提前 40% ，实现关键设备数字孪生可视化 100% 。 一汽红旗 VR 发动机智能产线 中车（浦镇）涂装线数字化车间 徐工转台后尾单元智能车间 无人化智能产线

制成本、提升产品质量、进行精细化管理是企业发展中唯一的选择 原材料成本 质量要求越 从事制造业 * 增 加 来 越 高 意愿降低 汽配行业面临严峻的挑战 ◆ 生产成本不断增加 ◆ 客户对质量的关注不断的提升，追溯成为刚需 ◆ 一线员工的流动性越来越频繁 Touchnet technology IPQC SPC 质量控制 设备监控 状态监控 节拍 / 产 能 OEE 分析 工艺监控 工艺预警 其他功能 异常管理 SOP 文档 物流管理 工装 / 刀 具 产品追 溯 作业管理 条码报工 批次流转 分批合批 返工 / 报 废 在制监 控 计划管理 辅助排程 协同计划 工单管理 计划调度 进度监控 行业解决方案系统应用架构 决策层 2019-06-25 追游 报警灯、 签到 到现场 刷卡处理 皮持人员 协调安排， 处 理异常 二级管理层 协调安排 . 处 理具常 三级管理层 协调安排， 处 理异常 三级管理层 · 自动监控设备运行状态，停机事件自动报警 · 各种类型异常原因选择，诸如：物料、设备、模具、质量等 · 完整异常处理流程，层级监控，确保异常第一时间得到处理

源 持 续 集 成 和 提 升 智能工厂实施路线图 “ 智能化”工厂的 4 个目标 生产 信息 的实 时监 控 无 纸 化 的 生 产 过 程 清 晰 的 物 料 标 识 和 追 溯 高 度 协 同 的 人 机 集 成 系 统 集成电路企业系统横向集成与纵向集成 纵向集 成通 过不同 的系统 在垂直 纬度上 集成生 产过程 要素和 过程控 制，以 达到高 效性。 纵向集 •人工物料检验，没有系统提供依据 •检验记录没有系统追溯 •原辅资材的消耗没有数据管理 •生产工艺参数改善周期长 •生产 SOP 、过程数据都纸质化管理 •生产流程没有系统化管理 •温湿度主要靠人工监控 •车间联系松散，无法统一进行生产安排 •能源消耗没有有效监控 案例分享 - 智能制造平 台 智 能基 础 数据中心 网络互连 安全防护 架构 虚拟存储 虚拟服务器 数据库 广域网 办公网 生产网 防火墙 入侵检测 数据加密 Sin g l Tes t M a r k Pa ck Sa w BO M BO M BO M D u ra b l e BO M BO M 实时的 物料追 溯 产前校验 和产后追踪 Va lid a te & Co n tro l D a ta Co llecti o n Rig h t M a teria l M a g

造”行动，加快重点行业智能升级，打造智能制造“升级版”。这 一表态不仅释放出国家层面对“人工智能 + 制造”深度融合的高 度重视，也为制造业在新一轮技术革命中指明了方向。意味着， AI 浪潮下，制造业正面临深层次的结构性挑战与转型压力，站 在“再定义”的门槛上。一方面，全球产业链加速重构、劳动力 结构性短缺、质量与效率的双重压力日益显现；另一方面，人 工智能正以前所未有的速度，渗透至从研发、生产到供应链的 升效率、 降低成本，它更深刻地作用于制造系统的逻辑结构、组织方式 与治理能力，推动制造业从流程驱动向数据驱动、从自动化向 智能化、从人控系统向人机协同演进。因此， AI 技术的嵌入， 正开启一场对制造业的“再定义”。 AI 全方位助力制造业发展 “AI+ 制造业”产业结构：将 AI 技术应用到制造业，使制造业在数字化和网络化 的基础上，实现机器的自主反馈和自主优化。 AI+ 制造业的产业结构包括三层： 任务令、生产、工艺、设备、 物料、操作、环境等管理 智慧控制 数据收集、设备控制 、工艺、 能源、警报等设备级控制 管理 生产计划、派工、产能平衡、供 应预测、拉式生产、全局优化 集中收集、统一管控、决 策分析、提高制造水平 基于大数据 的良率分 析提高制造能力 OA SRM SPC DFS BI 基于大数据实时离线日志 分析，提高工艺能力 基于大数据缺陷大数据分析， 改善工艺流程

汽车行业智能制造大型企业数字化转型解决 方案 项目实施概述 01 蓝图设计阶段工作回顾 02 主数据管理方案汇报 03 各模块蓝图设计方案汇报 04 下一阶段工作计划及关注重点 05 开篇 从 2022 年 6 月 6 日项目启动到今天，在 XX 各级领导的关心和支持下，经过项目组成员的 共同努力和辛勤劳动，顺利开展并完成了业务调研、蓝图设计阶段工作，各部门关键用户、模块 组长、流程负责人对业务蓝图进行了确认。在此， 组长、流程负责人对业务蓝图进行了确认。在此， 对各位领导及项目组成员表示： 深深的敬意和衷心的感谢！ 本次项目的总体目标 总体目标： 实现 XX 产品设计、研发和供应链协同，营销及业财一体化，借助 SAP 的实施建立高度统一、集中、实时、透明的主数据管理和 业务应用平台，提高各部门日常管理和数据分析能力，夯实数字化转型的基础。 以 ERP 系统为核心，集成 PLM ，实现主数据的集中管理 和共享，规范企业基础数据 夯实数据基础 以企业经营目标为导向，梳理优化 XX 核心业务流程，打 破局部观念，强调整体利益，提高整个企业的运营效率。 NO.2 建立核心价值链流程体系 打通研产供销业务协同，实现业财一体。 NO.3 业务财务一体化 实现精细化成本核算和库存管理，资金运作科学 有序，减少资金的积压。 NO.4 成本管控 实现 SAP 系统与外围应用系统的协同效应，打通系统 间信息壁垒，实现信息自动传递，消除信息孤岛。