model JIUJIANG practice o 智能工厂的新思考 汇报目录 两化融合与智能工厂 搬迁改造 提质降本 安全环保 产业升级 企业推进智能制造的原动力 智能工厂 n 生工艺复杂：操控难度大 n 业务组织多：管理协同难 n 市场变化快：响应效率低 n 迟疑观望－－坚定行动 n 盲目跟风－－理性思考 n 以我为中心－－用户为中心 以前我们做了什么？ 智能工厂顶层设计 供应链集成 获利能力 决策能力 风险控制能力 创新能力 执行力 資源有效性 合規管理（流 程） 知识管理 市场风险评估 管控模式（流 程） 目标转化 企业愿景与领 导力 单耗控制（生 产） 响应能力（异 常、订单、市 场波动……） 财务风险评价 商业模式 制度保障 企业文化与效 果 性能策略（财 务） 信息分析能力 資产状态评价 产业创新 流程管控 可视化 环保数据 展示 指标监控 设备管理 巡检与监 测 信息多维检索查看 完整性管理 信息合规性检查 信息关联管理 数字化资产信息模型 巡检模拟 设备拆解 操作培训 应急演练 生 产 企 业 集 团 总 部 设备资产全⽣命周期管理 项⺫筹建－⼯程设计－建造交 付 －运⾏维护－报废退出 供应链协同⼀体化⽣态 采购－加⼯－运输－销售－客户 ⽣产管控⼀体化集成与优化 1

AI 公司 高校科 研机构 合作供应 商 其他合作伙 伴 零距离 零距离 零距离 零距离 零距离 零距离 攸关方 价值点 2 ：资源节约化利用 通过平台开放的特性及相应机制，整合内 外部研发资源，实现更优化的研发协同， 提高资源利用效率 价值点 3 ：技术孵化创收 平台不仅有助于提高研发效率，还有助于 引入外部资源孵化汽车相关技术团队，实 现创收 – 13 XX 众创研发开放平台研发对象 柔性化、自动化 •供应链：与供应链伙伴互联互 通 XX 个智能制造与性化定制动因 结合工业发展趋势、汽车工业发展演进、消费者需求变化及 XX 现状，在此背景下， XX 可进行 C2B 生 产，推出个性化定制业务，满足消费者需求。 奔驰奥 迪 C2B 生产 20 世纪初 1970 年初 目前 福特 T 型车 流水线 生产 丰田 生产 模式 演进路径 生产线分工明确 生产工艺标准化 年年初，沃尔沃可个性化定制的汽 车特性仅仅包括以下几项： 1. 无线遥控门锁 , 2. 电动车窗和门锁 , 3. 车灯 4. 风扇转速 示例： 1. 汽车可定制项目包括：颜色、轮胎、后 扰流板、车门把手、标志、车前风挡、内 部装置材质等； 2. 定制的车型包括： 奥迪： A7 、 S4 、 RS7 、 A4 、 R8 奔驰：箱式轿车、小轿车、 SUV 、货车 等全车型定制 示例： 1. 奔驰和奥迪目前均能够通过官网提交

显著成效，全要素生产率水平持续提升。但也要看到，我国全要素生 产率水平仍不高，新质生产力发展空间依然较大。面向“十四五”攻 坚期，要充分释放数字经济对发展新质生产力的关键支撑作用，加快 推动数字经济高质量发展。一是以数字技术产业创新发展，推动新质 生产力动力变革。推进核心技术自主创新，健全技术创新支撑体系， 强化企业创新主体地位。二是以数据要素价值充分释放，推动新质生 产力要素变革。推动数据资源开放共享，引导数据健康有序流通，促 、对环境 破坏严重的缺点，有助于实现节能减排，加快推动经济发展方式的绿 色低碳转型。以新材料为例，超级钢、电解铝、低环境负荷型水泥、 全氟离子膜、聚烯烃催化剂等新型劳动对象的创新突破，不断拓展生 产领域的边界，促进了钢铁、有色金属、建材、石化等产业发展。例 如，第三代铝锂合金成功在国产大飞机上实现应用，第二代高温超导 材料支撑世界首条 35 千伏公里级高温超导电缆示范工程上网通电运 行。工信部数据显示，2023 术革命正在空前地增强人类脑力，带来生产力又一次质的飞跃。例如， 新质生产力研究报告——从数字经济视角解读（2024 年） 9 CPS 技术将控制不同生产模块的智能机器相连接，构建一体化智能生 产体系，在生产过程中可以同步收集、提取、传输数据，劳动者无须 进入真实的工厂，直接在网络空间解读数据、优化算法，就能完成实 时监测、模块控制及路径优化等工作，进而提高劳动生产率。随着我 国数

中关村银行（ 发起人 ） + 首创金融 + 君安人寿 ( 筹 ） + 银企汇 + 联银通 + 神州新桥 n 智慧城市 ：东华智慧城市 + 东华云计算 + 东华发思特 + 东华网络 + 东华惠生 活 + 东华文旅 n 能源 ：中能博泰 + 威锐达（ 风电 ） n 医疗 ：东华医为 + 健康乐 + 万兴新锐（ DRGS ） + 瑞客数据（ 生物数据 ） n 企业服务 ：微掌文（ 企业微信服务商 电商平台 ：味道网 n 数据交易 ：华中大数据交易所 n 研究院 ：东华软件研究院 + 东华智慧城市研究院 + 东华企业研究院 + 东华区 块链技术研究院 n 资本战略合作 ：腾讯 东华生态 内生式和外延式结合的平台化战略 双方合作战略“技术互补、 文化协同、 市场联合、 投资共进” 战略合作 腾讯战略合作 战略投资东华 12 .66 亿 成为 第 二大股东 智慧城市 阅 读 量 达 到 7 9 , 5 7 5 次 。 访问量大 截 至 3 月 7 日 ， 国 务 院 客 户 端 小 程 序 一 周 内 累 计 访 问 人 数 达 到 5 2 . 9 万 ， 累 计 访 问 次 数 达 到 3 8 1 . 4 万 互动频繁 截 至 3 月 7

cn/ 中国环境科学研究院成立于 1978 年 12 月，隶属中华人民共和 国生态环境部。中国环境科学研究院共有 16 个主要研究方向和 80 个细分研究方向，形成了比较全面的学科体系，基本涵盖生 态环境各研究领域（除核安全领域以外）。全院围绕国家可持 续发展战略，开展创新性、基础性重大环境保护科学研究，致 力于为国家经济社会发展和环境决策提供战略性、前瞻性和全 局性的科技支撑，服务于经济社会发展中重大环境问题的工程 国家温室气体清单指南》服务于国家尺度温室 气体排放清单编制，提供的排放因子缺省值针对国家尺度且编制角度为单纯的生产模式， 直接应用于城市尺度核算时，不能很好地考虑和体现城市内部之间、城市与外部不断发 生的能源以及物质流动。《省级温室气体清单编制指南》是针对省级单位的核算方法学， 在计算间接碳排放（范围 2）时只考虑了电力，忽略了热力、边界外处理废弃物等间接排 放计算。 5 目前工业园区温室气 询机构、工业园区上级管 理单位开展工业园区碳达 峰实施方案研究、编制、 评审工作。 核算边界 核算边界 物理边界：园区用地红线边界以 及各细分领域的边界 物理边界 核算边界以实际坐落于园 区范围内的企事业单位和 公共设施为边界 产业园区行政区划 地理边界 核算气体 核算气体 能源消耗主要为二氧化碳排放计 算，工业过程包含 6 种温室气体 二氧化碳 七种温室气体 二氧化碳 二氧化碳 核算气体产生来源

不断突破和产业链的完善，这些问题将逐步得到解决。 未来，新能源汽车行业将继续向智能化、网联化和共享化方向 发展。AI 技术的深度应用将在制造、服务和用户体验等领域发挥重 要作用。车企将通过 AI 优化生产流程，实现精准制造和柔性生 产；同时，基于 AI 的智能驾驶和车联网技术将提升用户的出行体 验。新能源汽车与智能交通系统的融合也将为城市交通管理带来新 的机遇。总的来说，新能源汽车行业在政策、技术和市场的多重推 动下，已进入高速发展期，并为 可以完全依靠电力驱动，实现零排放；在长途 行驶时，内燃机可以弥补电池续航的不足，提供更长的行驶里程。 这种车型在现有技术条件下，能够较好地平衡环保性和实用性。 燃料电池汽车（FCEV）利用氢气与氧气在燃料电池中反应产 生电能，驱动电动机工作。FCEV 的显著优势是加氢速度快、续航 里程长，且排放物仅为水，对环境零污染。然而，氢气的制备、储 存和加氢站的建设成本较高，限制了其大规模推广。 此外，新能源汽车还可以按照用途进行分类，如乘用车、商用 虽处于起步阶段，但在日本、韩国等国家的政策支持下，已开始小 规模商用。 市场竞争方面，特斯拉、比亚迪、大众集团和通用汽车等企业 占据主导地位。特斯拉凭借其技术优势和品牌影响力，在全球范围 内保持了领先地位；比亚迪则依托其垂直整合的产业链，在中国市 场占据重要份额。此外，传统汽车制造商如大众、宝马和丰田也在 加速向电动化转型，推出多款新能源车型以抢占市场份额。 以下是 2022 年全球主要区域新能源汽车销量数据对比：

能力视作自动化投资核心的组织， 已获得显著回报。报告显示，相较于同行竞争者， 这些组织的年净利润高出 72%，年收入增长率 高出 17%。所有受访的供应链高管都认为，AI 驱动的运营将在未来三年内推动收入增长翻倍 或更多。 1 根据这些数据，72% 的高绩效 CEO 在 IBM 商 业价值研究院 (IBM IBV) 发布的 2024 年 CEO 研究报告中指出，企业的竞争优势取决于是否 团队正在建立一种全新的人机互动模式，这 种模式将影响供应链的每个环节，从规划、 采购、生产到分销。事实上，64% 的首席供 应链官认为，生成式 AI 正全方位革新工作流 程。首席供应链官和自动化高管们表示，生 成式 AI 将在未来两年内将数字助理的决策量 增加 21%。 这不仅仅是描述物料如何从一处运输到另一 处。还包括衡量每个商业决策带来的供应链 成本，并确保从一开始就充分考虑这些成本。 此外，还应考虑可持续性因素。随着消费者 和监管者对环境影响报告的要求日益严格， 供应链高管需要能够追踪从生产到交付的每 一个环节的可持续性指标，并且致力于设计 更加环保的产品生命周期。在这一领域，生 成式 AI 能够提供帮助。76% 的供应链和运营 高管认为，生成式 AI 将优化产品设计，并推 动产品生命周期的可持续发展。 利用 AI 助手，首席供应链官能够高效整合信 息，迅速将洞察传递给董事会，以确保供应

制等有价值的工作方向、 u 账物统一：建立系统级物料批次及产品序列号管理，优化仓库管理，实现库存账物清晰。 u 制程统一：建立制造过程管理系统，细化生产过程管控，建立产品生产全过程追溯系统，实现生 产精细化管理需求。 u 成本统一：建立精细化的成本核算体系，实现订单级成本核算，为企业成本分析及经营决策提供 依据。 信息化建设总体规划 第 1 阶段 § 供应链管理 § 财务管理 § 及工艺路线管理 可根据 2-02-002 的 BOM 结构，自动创 建 2-02-008 的 BOM 。 共享 BOM BOM 版本管理 有效期控制： 在不同的时间有效期范围内， BOM 不 同 数量控制： 在不同的生产数量范围内，创建不同的 BOM 数量和有效期 如果有多产品产 出，在这里定义 产出类型及料品 联副产品的成本 计算，请参考成 本相关组件 联副产品管理 子件耗用方式 MES 生产报告 物料清单 主计划员 主生产计划 （ MPS ） 物料 需求计划 计划订单 生产订单 滚动计划与订单释放 采购 / 委外计划 备料计划 完工报告 车间工序计划 工序报告 生管、物控 材料出库单 调拨单 产品入库单 齐套分析 计划层 车间执行层 工序执行层 粗能力计划 （ RCCP ） 能力计划 （ CRP ） 工艺路线 产能资源 能力检核，不足，调整

项目背景 随着工业 4.0 的推广和智能制造的逐步深入，传统生产模式面 临着转型升级的迫切需求。AI 大模型技术的快速发展为制造业提供 了新的解决方案，能够通过数据驱动的方式优化生产流程、提高生 产效率，实现个性化定制和柔性生产。智慧工厂的建设正是结合了 这些先进技术，旨在提高企业核心竞争力，推动可持续发展。 在这样的背景下，MDC（制造数据云）项目应运而生，致力 于构建一个集成 AI 业竞争力。 首先，需要对现有的资源进行全面评估，包括人力、设备、原 材料和技术等。在现有情况下，通过数据分析和 AI 模型预测，可 以准确识别出资源利用的瓶颈和不足之处。例如，利用 AI 分析生 产线的运作数据，找出设备的闲置时间和生产效率低下的环节，从 而为改进提供依据。 接着，制定合理的资源配置方案。通过引入智能调度系统，将 生产、仓储和物流资源进行优化整合。在生产环节，依据实时需求 用户界面与交互系统：开发灵活的用户界面，便于操作人员实 时监控生产状态，操作生产计划及维护请求，提升用户体验。 项目的实施区域主要集中在智慧工厂的关键生产区，包括但不 限于装配线、仓储区、质量检测中心等，以确保限定区域内的设备 与系统通过项目的实现得到优化和升级。 在资源需求方面，MDC 项目将涉及多方面的投入，包括：  人力资源：需组建一个跨部门的项目团队，包括项目经理、数 据科学家、系统工程师、现场工程师等。