AI 算法对生产数据进行实时 采集和分析，预测能耗、设备故障和工艺参数，为设备维护和生 产调度提供决策支持。例如，锂电池生产中通过 AI 算法进行质 量检测和能耗预测，有效降低了生产成本；同时，MES 系统与 ERP 系统的联动，实现了从订单接收、生产排程到物料采购、库 存管理的全流程自动化管理。 仿真模拟与设计辅助：主要应用于产品性能预测、制造工艺 优化、生产流程仿真和数字孪生，实现高效、低成本的试验与优 材料优化，加速产品开发，提升创新能力。 系统集成与综合决策：从数字化车间到企业级信息平台，各 类系统之间实现了数据互联互通与信息共享，打破了信息孤岛。 通过大数据和人工智能技术，将车间内部的 SCADA、MES 系统， 以及企业级的 ERP、OA、供应链管理等系统进行数据集成分析， 为企业决策层提供了实时、综合的决策依据。 —17— 不论是传统产业如糖业、金属加工，还是新兴领域如新能源 汽车、半 个高清摄像头，搭建 1 个本地训练服务器和 1 个云服务，建立 20 个报警看板平台及 3 个 LED 通知平台，并自主开发一个训练、识别平台。整体目标 是利用计算机特性，通过自主设计开发、购置设备、升级 MES 系 统、自主开发视觉检测识别系统以及电控集成和自动化调试，实 —35— 现后围总成、左右地板总成等关键总成焊接生产过程的数字化、 智能化控制，达成生产全自动、柔性化，确保制造过程品质可控。

2、借助数字化驱动，而非仅依赖技术专家 灯塔工厂打破“技术单核”思维，将数字化责任下沉全员， 构建技术-人才协同体系，重塑业务流程。每千名员工新增 25 个 转型岗（近半为业务运营类），初期由卓越中心统筹全局，聚焦 MES、数字孪生等工具开发及流程优化，联合第三方补足能力短 板；后期通过赋能一线骨干掌握本地化落地能力，推动卓越中心 逐步退出，实现自我迭代的可持续转型生态（见图 5）。 实例：西门子公司 西门子

准管理；电力市场、碳交易策略管理。 • 电能供需耦合：提高电能信息化管理水平，“源网荷储”一体化 智能调节，扩大电力需求侧和供给侧的双向互动。 • 管理节电：电能数据库、强化数据分析、与管理系 统 （ ERP/MES/APS/SCM 等）有机融合等。 • 技术节电：无功补偿、谐波治理、高效装置等。 电力需求响应 • 供配电系统可靠性、用能设备设施可靠性、电能质量； • 加强用电负荷管理、利用泛在物联网技术实时监测等。

领域知识库 行业评估知识库 政策发布 数字化诊断 人才培养 企业赋能运营 统一用户管理 企业应用一站式工作台 企业应用市场 研发设计 CAD 供应链管理 SRM 数字营销 DM 行业 ERP 行业 MES 客户关系管理 CRM 研发工具软件 PLM 标识解析节点 标识解析应用 企业服务 结构设计 原料分割 设备运维 工艺优化 外观设计 采购优化 质量检测 供应链管理 咨询辅助 安 全 运 维 运 行业高效低成本复制，提升中小企业数字化水平，助力企业 降本增效。 （5）应用创新平台 一方面基于平台部署企业基础SaaS应用，按照箱包、日化、电子信息、汽配行业分类，涵盖CAD、ERP、 MES、SCM等应用。通过政府搭建统一的基础SaaS服务平台，破解中小企业因技术基础设施薄弱、技术人才短缺、 资金有限等问题导致的数字化转型难题。另一方面面向行业需求定制化开发AI解决方案，针对行业痛点需求开展应

括智能控制、智能管理、智能分析、辅助决策等。 选煤厂智能化总体技术架构 89 DSS 智能分析 决策 智能控制、管理 数据采集、传输 网络传输系统 生产检测系统 设备状态监测系统 MES 生产集中控制系统 调度通讯系统 生产调度指挥平台 整个洗选工艺过程设计的各类设备、检测仪器、仪表等 决 策 层 设 备 层 控 制 层 执 行 层 决策方案 计划执行 设备运行 通过原煤的煤质、分选密度、精 煤产量、精煤灰分等大数据的分析，得到最优化的分选效果和控制方式。 三、选煤厂业务流程数字化信息化实现生产指挥和经营管理 构建选煤厂大数据平台，将PLC、传感器、MES、EＲP等系统统一接入到大数据平台，打破 信息孤岛，通过数据治理，建立统一的数据规范及标准，实现信息互联互通。在大数据平台 的基础上建立分布式的数据仓库，将各系统、各设备采集的数据汇入数据仓库，在数据仓库 亟需解决的问题。 4.已积累大量业务数据，但数据的价值还未完全挖掘 伴随着自动化以及信息系统的建设，有价值的生产、设备、物料、能源、采选过程数据也 已完成大量积累，尤其是在13年就开始建设的MES系统里面，更是存储了大量高价值数据。 但是目前还没有形成一个存储、计算的大数据平台框架，同时在相应业务模型建设方面也 还没有实践，大量的数据价值还未完全体现与挖掘，数据标准以及数据质量目前也存在一

企业资源层、生产管理层、过程监控层、现场控制层和现场设备层，不同层级的实时性要求不同。其中： （1）企业资源层主要包括 ERP 系统功能单元，用于为企业决策层员工提供决策运行手段； （2）生产管理层主要包括 MES 系统功能单元，用于对生产过程进行管理，如制造数据管理、生产调度管理等； （3）过程监控层主要包括监控服务器与 HMI 系统功能单元，用于对生产过程数据进行采集与监控，并利用 HMI 系统 实现人机交互； 工业生产安全依托 AI 算法分析摄像头与传感器数据，提前预警高温、漏电等风险； 工业工序安全则通过数字孪生技术模拟生产流程，优化化工反应釜的温度、压力控制逻辑； 工业功能安全方面，安全仪表系统 SIS 与 MES 系统联动，当设备故障时自动触发停机并启动应急预案。 该案例凸显了管理支撑体系通过技术融合与流程优化，实现安全管理的智能化与动态化。 核心系统安全体系在工业领域的应用说明 某大型石化企业依据等保

见稿）》对智能生 产技术体系的建设提出全面要求，包括数字化生产管理、智能生产线、智能化 物流管理及数据交付等方面。 1. 数字化生产管理 通过构建企业资源计划（ERP）与生产执行系统（MES）之间的数据交互， 实现从设计数据到生产制造数据的无缝连接。BIM 参数可转化为物料需求、排 产计划和设备指令等。条形码、二维码、RFID 等识别技术贯穿部品部件生命周 期，让部品在入库、储存、调拨、出库、运输等环节环环相扣。