总装 维修 人员技能 人员考勤 人员绩效 人员培训 三方人员 变化点 安全管理 现场 5S 管理 现场 5S 检查 过程控制 生产效率 完工报工 生产异常 统计分析 入口检查 产品终检 现场质量问题处理 不合格品控制 产品审核 过程监察 过审审核 自制件质量管理 采购策略 采购订单 采购结算 平台采购 验收入库 配送出库 库存监控 废弃物资处置 剩余物处置 物流运行监控 物流设备管理 物流器具管理 采购合同 采购结算 协同采购 供应商准入 绩效评价 供应商支持 退出管理 信息管理 设备资料 保养 维修 改进 转移 处置 入库 出库 库存监控 维修 验收 质量评价 质量检验 试装管理 问题分析及促进 批量认可 质量能力评审 质量能力提升及促进 质量绩效管理 质量培训 整车外委计划 工序外委计划 M+1~M+6 物料需求预 测 月订货 周订货 日订货 物料变更 M+6/M+1 采购需求 采购寻源定点 采购合同及价格 采购订货异常 采购年降 平台采购 协同采购 价格模型 采购策略 质量规划认可 检具认可 首批样件认可 实物质量确认 两日生产评审 试装管理 批量认可 质量问题分析及促 进 生产一致性 车辆证书 产品标识 可追溯性 质量信息 材料检测 尺寸测量 匹配与试制测量 颜色检测 检具及测量工装 实验室 检测分析 技术方案 制造跟踪 安装调试 验收 材料开发

反馈收集......................................................................................112 5.3.2 问题诊断......................................................................................114 5.3.3 优化措施 引言 在当今数字化时代的浪潮下，工业园区作为经济发展的重要引 擎，其管理和运营模式正面临深刻的变革。传统管理模式在应对复 杂多变的产业环境时，逐渐显现出效率低下、信息孤岛、决策滞后 等一系列问题。为了提升工业园区的综合竞争力，推动智慧园区的 建设，构建一个高效、智能、协同的数字政府领域大模型底座成为 当务之急。该底座不仅是工业园区数字化转型的技术基础，更是实 现数据共享、业务协同和智能决策的核心支撑。 取有价 值的信息和知识。数据分析结果可用于优化园区运营、提升管理效 率和预测未来趋势。 为了确保数据处理层的高效和稳定，还需引入监控和优化机 制，实时监控数据处理的各个环节，及时发现和解决问题，优化系 统性能。  数据采集：多协议支持、高并发处理  数据清洗：去重、格式转换、错误修正、缺失值填补  数据存储：分布式存储系统、高扩展性和灵活性  数据计算：实时计算、批处理、流处理

...................................... 6 3 基于调研的行业痛点问题及需求分析 ................................................................... 8 3.1 行业痛点问题 ...................................................... ............................................................................. 9 4 汽车行业级智算数据平台建设关键问题思考 ..................................................... 10 4.1 平台建设必要性 ........................ （4）数据共享与开放机制不完善 我国在智能驾驶领域缺乏明确且细化的数据共享政策细则，特别是在数据确 权、定价、流通等关键环节上存在短板。在实践中，行业仍面临数据产权界定不 清、流通规则模糊、共享激励机制不足等问题，数据共享的合规性和安全性保障 智能驾驶智算数据平台发展研究报告 6 不足，许多企业不愿开放自有数据资源，这直接限制了智能驾驶领域高价值数据 集的形成，尤其是 Corner Case 和

结构参数调优、动力电池材料配方筛选等方面应用。 6 AIGC提高了汽车制造业的生产效率，可以实现更高效、更精准的生产作业和供应链管理，减少人力成 本，提高生产效率。具体应用包括智能工艺评审、工艺智能设计、问题诊断、智能制造生产决策系统等 方面。AIGC将进一步促进汽车制造业向智能制造与服务型制造转型，为构建高度灵活、可持续且个性 化的智能工厂奠定坚实基础。 7 AIGC技术正全面应用于汽车营销和 大大缩短了研发周期，降低了成本，提升了产品的综合性能。 汽车制造AIGC更是对企业整体运营和决策方式的根本重塑。AI赋能的智能决策系统能够实时收集、 分析海量生产数据，通过对各类指标的深度挖掘，精确预测潜在问题，提出预防措施；同时，AI可自 我学习和进化，持续优化生产调度、库存管理、能源使用等多方面的决策，实现精益生产和资源的最 大化利用。 汽车应用AIGC是对消费者最具获得感的技术，以智能座舱为例，AIGC智能语音助手提高了语音交互 程涉及多个专业领域，需要上下游部门之间的高度协同，而传统的管理方式往往因为沟通不畅、信息 传递不及时而导致开发效率低下、质量问题频发。流程的数智化恰恰解决了这一问题。 通过数智化平台，不同部门、不同专业领域的人员可以实时共享数据、交流信息，这不仅提高了协同 开发的效率，同时关键数据的实时监控也确保了开发过程中的问题能够被及时发现、解决，从而提高 了最终产品的质量。 2.1 汽车设计AIGC基础技术 通用语言大

............................................................................... 69 3.7.1 机械行业生产管理问题 ....................................................................................... 69 3.7.2 机械行业合规性 MES 市场主流厂商技术特点分析 ......................................................................... 91 4.5 存在的问题及趋势 ............................................................................................... 的选型与实施，有效 规避风险，确保 MES 应用取得应有效果。 7 e-works Research 的研究表明，企业在 MES 实施及应用过程中不可避免地面临以下问题： 需求不清：由于对 MES 的理解有限，导致对于 MES 的需求难以准确把握，或需求 含糊； 希望过高：认为 MES 是万灵药，能解决之前其他系统实施时遗留的难题，如信息 及

多智能体模拟社会互动 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 7.3 智能体模拟的问题和局限性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 8 作为朋友的 AI 52 在发现现象、提出问题、构建理论、检验假说再到传播与应用这些研究环节中的应用，并在每个环节中识别了 人类相比起大模型的不可替代之处。我们发现，大模型可以在研究的各个环节实现常规认知任务的自动化执 行，在收集数据、文献汇总、数理推导、数据分析、文字撰写等方面提高社会科学研究的执行效率，扩充社会 科学家的知识库、认知边界和表达能力。但是，大语言模型作为语言统计模型的本质，决定了它没有提出理论 问题的动机， I 可以实现行为模拟与社会实验，为经济管 理研究开拓了新的思路和范式。随着应用层次的深入，AI 对研究结果的影响逐渐加深，这既带来新的研究可 能，也出现了潜在的新问题。我们讨论了大语言模型在文本数据分析以及智能体模拟中的潜在问题。最后，研 究是一场孤独的修行，研究者也可以将 AI 作为自己的另一个 “朋友”，让自己在研究之路上不再孤单，从而在 科学探索的路上走得更远。对于每一种应用，我们都

8.3.5 风险管理...............................................................................86 8.3.6 问题管理...............................................................................89 8.3.7 变更管理.... 工单的缺陷数量、类型、发生时间、操作者 等进行追溯查询。 4) 将根据产品的质量要求实时记录、跟踪和分 析产品和加工过程的精度与质量，并形成各 类品质报表，以保证产品质量并确定生产中 需要注意的问题以预防可能产生的质量问 题。 数据采集及设备 控制 对产品基础数据、工艺设备基础数据、工艺参 数、工艺规程、质量检验标准等数据进行管理。 这些基础数据信息来自两方面，一方面是来自生 产计划系统的信息，主要是来自 系统。通过建立钢结构流水线生产过程的管理控制模型。实现 关键工序与设备的生产和质量数据的实时采集、监控与调度。实现从 产品生产任务分派、设备管理及现场动态调度的集成信息化管理。 3) 提供动态质量分析手段，实时质量问题报警， 促进管理水平提高， 使 质量管理模式由手工检验逐步过渡到自动处理、实时控制的方式。建 立质量知识库，促进质量标准的优化。通过采集、分析、处理、积累 的循环过程，实现质量的持续改善。

提供与关系型数据库通讯的 ODBC 接口，与软硬件通讯的 OPC 接口，也可以按照说明 采用 API 接口函数自行开发相应的接口程序。这样，数据在今后的使用中就不存在断 层，或因为不同软件厂家间的兼容性问题导致需要做大量的重复性工作，从而带来额外 的使用成本，这对于使用方无疑是不利的。 对于数据的转发逻辑如下图所示（其中 KingHistorian 为 XX 科技的工业数据库软 件，并非项目标配）： 应对的问题。一般来 说，制造企业在生产管理中面同时具有以下问题和特点： 1. 市场稳定性较差，服装市场的销售普遍具有不稳定性，在完成销售之前，所有人都无 法预估出市场的销售情况，也就更难去预备相应的生产情况； 2. 产品生命周期短，服装潮流总是在变化，产品的生命周期更是容易受到季节的影响， 小批量，多款式、多属性、短周期就成了其行业特点，这也就意味着在织染过程中面 临着多样的问题，也是生产制造中的难点； 应对这一块内容进行关注，确保所在重点工位的工人是准时到岗且是管理层指派 的目标施工者，在施工过程中，还对员工的一些非正常行为等影响生产的因素采 取一些可控的管理手段，在规范生产管理的同时减少因人员问题导致的生产异常 情况发生； l 设备方面，如果没有科学的管理手段，将会导致设备的维护保养计划可能无法按 时到位，设备故障也就无法短时间内解决。从而在根本上影响生产，所以，对于 设备的管理，需要制定一些直接有效且全面的管理手段；

↓ 人员定位 一、人员管理 - 劳务 实名制 一、人员管理 - 无卡人员报警 洞口无卡人员报警通道主要解决施工人员不带定位卡、 人卡不一致造成的安全管理问题， 系统由门型通道、 动态人 脸 识别机、 一卡通远距离感应器、 网络联动控制器、 LED 控制器、 LED 显示屏、 语音联动报警器等主要部件组成。 人员高精度定位采用目前最精确的 施工简报 机械台班 物资提料 移动端 质量验收 移动端 任务跟踪 质安问题记录 质安管控 Web 网页端 计划编制 Web 网页端 施工任务 + 配套任 务 生产经理 总控计划 （全面计划） 五、质量管理 质安报表 施工日志 数字周报 汇 报 PPT PC 端 计划编制高效 自动输出 自动输出 自 动 生 成 + + + + 延期原因分析 ! 设备原因： 机械运行功效低 隐患问题： 质安隐患未整改 技术原因： 方案编制未通过 精准分析进度延期原因 生产例会 l 生产信息投屏共享， 将进度、 质量、安全数据汇总分析， 追溯偏差制定措施， 辅助高 效会议

当前所面临的问题主要焦点集中在“针对计划、物料、生产过程问题的解决”。计划层 与执行层存在空隙，造成这种空隙的是资源物料，计划，生产过程的不断更新导致。主生 产计划及物料需求计划都是建立在理想稳定的状态基础上，然而计划，资源等会在计划到 生产这段时间内发生改变，制造环境也可能发生变化，设备的突然故障或者更换以及不合 格品率不符合要求都会导致计划的混乱。那么需要计划排程来规避这些问题的发生，有机 理目标，以信 息可视化提供的数据支撑，准确掌握各类生产的资源负荷状况，提高瓶颈资源利用率，提 升原料工装夹具配送精准度、提升生产应变能力。以信息可视化达到问题预判、问题预防 减少生产问题。及时传递操作中的生产作业状态信息，促使解决问题流程的实施及现场管 理组体系的完善。以信息化手段，实现可视化全息车间管理。提供多种统计分析，为决策 者提供充足的数据依据。打造具有先进性、科学性、前瞻性的现代化生产体系。 通过信息化手段实现智能调度排产、生产数据跟踪，提高生产协同效率。 3. 通过信息可视化促进精益生产以提升管理过程的问题解决能力，达到问题预判、 问题预防的效果，可视化包括： 1) 生产进度可视化：实时对生产进度进行跟踪，挖掘生产瓶颈，提升交期把控。 2) 生产质量可视化：分析生产过程中的不良问题，归纳总结不良原因，整理解 决方案，提高生产质量。 3) 异常信息可视化：提高异常情况响应速度，保证生产过程流畅性，提高生产