数字化工厂介绍 目 录 1 数字化工厂概念 2 数字化工厂建设 3 建设数字工厂的意义和方法 4 数字化工厂的发展趋势 1.1 数字化工厂起源 1.2 广义数字化工厂 1.3 数字化工厂 1.4 数字化管道 1.5 数字化油田 2.1 现状分析 2.2 建设思路 2.3 功能建设 2.4 数据建设 2.5 关键技术 1 、数字化的起源 数字化工厂（ 在“数字化工厂”工程模块中验证规划结果。 工艺验证、仿真： 通过系统集成和客户化开发，输出工艺执行文件；通过系统集成和客户化开发。 客户化输出： 1 2 3 4 5 1 、数字化的起源 2 、广义数字化工厂 广义数字化工厂用于生产企业资产 运行管理、安全管理、规章管理、员工培 训和维修管理，以提升工厂的生产效率、 安全水平和决策能力。 以工程对象为中心，将大量复杂的 工厂资产相关数据转化为容易理解和以业 工程计划管理 工厂运维期： 多系统信息集成管理 生产辅助 设备维护 应急指挥 人员培训 合规与变更 知识管理 工程设计企业 生产企业 生产企业 阶段及内容 目标用户 最终达到的效果 2 、广义数字化工厂 数字化移交 2 我们对数字工厂的认识 1 通过数据深度挖掘和专家知识的加工积累，实现智能化决策支持 以“一体化运营”为核心，业务协同向外部协同、全球化协同发展 数字工厂建设

编制的《全国促进城镇化健康发展规划 (2011-2020 年 ) 》将于今年全国两会前后对外颁布， 40 万亿投资大戏启幕。 大环保概念： 从单纯的环境保护到生态环境，再到生态文明。从广义上讲，生态环境不仅仅是环保局的事，更是市 政府、省政府的大事。 中共十八大提出： 1. 提升城镇化水平，推动城乡发展一体化 ---- 城镇化与城乡发展一体化； 2. 重点抓好四个方面的工作：

大脑代替人脑，实现黑屏操作 l 安全稳定 ： APC 提高安全性，实现长周期运行 l 卡边效应 :APC 逼近最优和极限操作，节能增效 2.9 核心功能 | 自动化过程控制优化系 统 广义的先进过程控制 APC 技术包括传统的增强控制手段，如串级、解耦、前馈控制，也包括现行的模型预测控制 MPC ，以及新 兴的非线性控制、鲁棒控制等。 目前应用最为广泛并得到商业推广应用的先进控制技术是模型预测控制（

统计分析数据。在深层次上，则从数据库中发现前所未有的、隐含的知识。OLAP 的 出现早于数据挖掘，它们都是从数据库中抽取有用信息的方法，就决策支持的需要而 言两者是相辅相成的。OLAP 可以看作一种广义的数据挖掘方法，它旨在简化和支持 联机分析，而数据挖掘的目的是使这一过程尽可能自动化。 2.3.3.2数据挖掘特点 数据挖掘技术具有以下特点：  处理的数据规模十分庞大，达到 GB、TB 数量级，甚至更大。

Operational ， Information and Communication Technology （运营，信息和通信技术） 云计算和边缘计算 10 智绘工厂，智造未来 边缘计算范畴 从广义上讲，云计算囊括边缘计算，边缘计算是云计算的扩展，二者相互协同（简称云边协同） 边缘计算范畴 按照从用户 / 终端到中心云的距离，云计算可以划分 3“ 圈”：  第一个“圈”是现场边缘，覆盖 1~5ms

2：中国 GDP 分行业增加值（单位：百亿元） 数据来源：Wind 具身智能，作为支撑未来国家高端制造业的底座，已被纳入“2025 年政府工作报告”。其狭义可理解为“AI+仿生类人形机器人”，广义可 理解为“终端设备载体+AI 感知环境+AI 学习推理及决策”。尤其在未 来十年的产业大赛道（包括：AI+芯片/大模型/数据、AI+制造/能源/ 生产资料、AI+生物医美/抗衰老/创新药、AI+现代服务业、AI+国防

KMeans 聚类、GM 高斯混合模型、随机森林、神经网络 、 SVM 支持向量机、 FP-growth 关联规则、OLS 最小二乘法、EM 最 大期望值、决策树、线性回归、岭回归、梯度提升树、广义线性等 42 企业数字化转型及企业数字化平台建设方案 常用算法模型。 提供可视化拖拽式操作建模支持，支持零编程开发 AI 模型，可 实现一站式大数据智能分析平台，降低大数据分析的难度，可快速