选择更关注产品 及服务的实用性；另一方面则是指面对大模型的热度，需求端虽然积极拥抱，但是是以 客户洞察与营销管理这一大模型更适用的场景为主。聚焦主要是指需求端对自身的需求 认知更明晰，即更加聚焦数据准备、供应链管理、生产管理等紧迫需求场景。 3 目 录 CONTENTS 01 需求市场宏观分析 核心需求场景未变，生产制造、供应链等仍是重点 02 需求市场转型现状调研分析 经历几年转型后-理性与聚焦并行 2）指导企业完成 智能制造能力成熟 度自诊断 3）识别参诊企业 的共性痛点，研发、 集成或推荐对应软 硬件解决方案，推 动有意愿的参诊企 业开展改造，并跟 进参诊企业的改造 进度和改造成果 具体执行步骤 组织准备阶段：诊断组、诊断进 度计划等 统一宣贯阶段：采购方介绍要求、需求方陈述诊断 计划并与参诊方对接 诊断启动阶段：确认参诊企业初步需求-制定诊断服务计划-诊断服务启动申请-诊断服务质量监督 机构审核同意后，进入下一阶段 核心需求场景 &转型建设 未来投入情况 对大模型的看 法&期望 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 18 企业对数字化转型的现状调研 • 战略地位上认同、驱动因素上务实、转型期望上理性 • 数据准备工作、供应链管理、生产管理是需求紧迫场景，也是相应核心技术的 铺设重点 • 方案实用性是企业选择供应商的主要因素，最担心的就是企业历史包袱过重不 好转型 • 未来一年普遍会增加投入，且以软件为主

评级机构、各交易市场、政府监管平台的标准化与规范化错误！未定义书签。 七、 能碳系统技术与实施 ........................................... 45 （一） 前期准备阶段 ............................................45 1. 深化设计 ........................................ 规范和方法等，为施工提供指导。 数据中心能碳管理系统实施一般主要包括前期准备、现场实施 和验收交付三个阶段: 1. 前期准备阶段主要进行深化设计，配置、组装及系统内部联 调等工作; 2. 现场实施主要进行管线施工、设备安装、系统调试等工作; 3. 验收交付主要进行系统测试、文档整理及验收培。 （一）前期准备阶段 前期准备阶段作为整个工程的开始和最基础的工作，是能碳管 理系统工程中非常重 培训地点:用户现场;。培训方法:现场讲解和实际操作; 53 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006  培训考核:培训结束后，对参加培训的人员进行掌握程度的 考核 (3) 培训资料准备。  培训手册:根据项目实际情况编制:  培训记录表:由培训参加人员签字确认;  考核试题:由讲解人员评分存档。 (4) 培训内容。以培训手册为基准，培训内容包括:  该项目的系统结构讲解;

并开启长期机遇。 使用本报告中的信息，规划或继续您的数字 化转型之旅。 采取 措施 第九版年度智能制造现状报告 :: 30 第九版年度智能制造现状报告 我已准备好开始评估并 制定战略 我已经制定了战略，并准备开 始试点计划的实施 制造商从以下两个方面之一开始数字化转型之旅： 2 1 ::采取措施:: 第九版年度智能制造现状报告 :: 31 第九版年度智能制造现状报告 实现数字化转型的承诺 现价值。 扩展 最小可行产品 确立 最小可行产品 确定 OT/IT 架构 确定优先次序、说明理由 并绘制路线图 优化 管理变革、衡量价值、 沟通结果、迭代和改进 我已准备好开始评估 从这里开始 我已经制定了战 略从这里开始 ::采取措施:: :: 32 第九版年度智能制造现状报告 :: 33 第九版年度智能制造现状报告 推动价值、取得成功的 8 个步骤

持续 发展举措等方面。 2G和3G网络在全球范围内逐步淘汰是制造商需要 考虑的一个关键因素。向4G和5G技术的过渡需要 升级连接基础设施，以确保持续、高效运行。制造 商必须为这些变化做好准备，以避免对业务运营造 成干扰，同时充分利用增强的连接功能。 尽管制造业发展面临诸多挑战，但人工智能和物联 网的应用正在成为行业迈向持续增长、创新和数字 化转型的新引擎。 欧洲 欧洲制造业正在呈现稳步增长，先进制造业企业的 等多 个行业，制造商面临的挑战是如何有效地整合并利 用这些新技术。物联网可帮助制造商将这些技术无 缝集成到现有的制造系统中，并基于数据提供深度 洞察，以实现进一步优化改进。 为网络升级做好准备 许多国家正在加快淘汰2G和3G网络，为更先进的 4G和5G技术普及铺平道路。在全球范围内，各运 营商致力于网络升级工作，以实现基础设施现代化 制造业在发展过程中面临着诸多关键挑战。在许多工业制造场合，生产效率低下、

如设备故障、原材 料供应延迟等，确保生产过程的顺利进行。在设备维护中，AI-Agent 主动检测 设备状态，通过分析传感器数据和历史维护记录，预测潜在故障，并提前提出 维修建议，安排维修人员和准备维修备件，降低设备故障率，提高设备的可靠 性和使用寿命。如图 2.8 所示，AI-Agent 的架构包括基础层、算法层和应用层， 分别实现数据整合、深度学习与知识图谱的结合、以及智能化的工艺优化和交 大模型的应用得到有效 解决。通过这种方式，企业能够更好地规划模型的功能和目标，确保每个阶段 的工作都能够为最终的业务成果和目标服务。 这种需求导向的实施方法，不仅有助于企业在初期就做好充分的准备工作， 也为后续的模型选择、数据处理和系统集成奠定了坚实的基础。只有在深入理 解企业需求的前提下，工业大模型的开发与应用才能真正创造出切实的商业价 值。 ➢ 企业专属工业大模型应用开发实施 方案，确保开发出的模型能够 切实解决企业的痛点，并有效提升生产和管理效率。首先，企业需要对现有的 数据进行清洗、整合与处理，确保数据的质量和一致性，为后续的模型训练提 供可靠的基础。数据的充分准备是工业大模型成功实施的关键所在，只有保证 数据的准确性和全面性，模型的效果才能真正达到预期。 接下来，企业要根据具体的应用场景选择合适的机器学习或深度学习模型， 并进行个性化定制和优化。在模

通过消防演练与演习，建立消防应急处理机制，通过系统的组 织管理，建立全面的消防资源关系网，建立工作班组，合理分配人 力资源，促进专业分工，降低救灾中非专业人员风险，提升救灾动 员能力，引导消防准备工作和发生时的应对工作。  消防资源管理 对应急岗位人员、消防物资、消防队、企业、公安局等消防相关资 源信息进行管理，当发生紧急情况时，可快速获取救援信息，监控 各类物资的消耗，库存。  度不同，同时也保证阶段性的成果能够尽快投入运行，收到实效。 项目实施总工期约 3 个月，进度安排如下表所示： 项目 项目 准备 需求 调研 项目启 动会 编码 产品安装及 项目组培训 用户 培训 试运行 及考试 项 目 验 收 项目准备 5 天 需求调研 10 天 项目启动会 1 天 系统开发 53 系统测试 5 天 产品安装及项 目组培训 3 天

系统设计 o 总体架构与模块划分 o 数据流与界面设计 3. 开发与测试 o 采用敏捷开发模式 o 多阶段测试与评审 4. 部署实施 o 安装配置与数据迁移 o 用户培训与培训材料准备 5. 后期维护 o 系统监控与故障处理 o 持续优化与用户反馈 通过以上步骤，我们将确保 AI 大模型智慧工厂 MDC 项目的成 功实施，实现智能制造的目标，提高生产效率与决策智能。 4 团队及客户代表等，通过与他们进行 面对面的讨论或问卷调查，能够获取他们对项目的期待和具体需 求。例如，管理层可能关注生产效率的提升，而操作人员则更加关 心使用系统的便利性和实用性。在此过程中，可以准备一份标准化 的访谈问卷，涵盖以下几个方面：  业务流程现状：了解当前生产流程中存在的瓶颈和痛点。  关键绩效指标(KPI)：明确企业对 MDC 项目成功的衡量标准。  系统集成需求：探讨与现有系统的兼容性和集成方式。 存周转率、设备利用率、工人工作效率等关键指标。以下是一个示 例数据表，展示了不同工序的基本情况： 工序 生产周期 (小时) 库存周转率 设备利用率 (%) 工人效率 (%) 原料准备 2 5 85 90 生产加工 4 4 75 80 质量检测 1 3 90 95 包装发货 2 6 80 85 评估的第一步是识别生产流程中各个环节的时间分配情况。通 过数据分析工具，可以绘制出生产各工序所占总时间的比例图，从

过程往往耗时较长。 英国、美国和香港等不建厂设立公司时长为0.1-0.3年，流程灵活，适合快速市场进入； 沙特、尼日利亚、肯尼亚、法国、越南、泰国和加拿大的时长约为0.5年，设立过程相对顺 畅，但需要一定时间准备；而德国、西班牙的不建厂时长为0.5-1.5年，反映出当地法规和 市场准入要求的复杂性，企业需进行充分的前期研究和规划。 图19 中国制造业海外公司设立（建厂）资金成本对比（单位：十亿美元） 数据来源：PayInOne 海外团队建设。这一过程中，会产生一系列连锁的成本费 用，包含员工及其家属移居海外时的办理签证和居留许可、 住房安置、生活补贴、驻外津贴和语言培训等费用。 （2）移居成本 此外，建厂涉及更多的审批、建设和运营准备，通常需要更长的时间来完成。据 PayInOne的数据统计，建厂的时间一般较长，通常在0.5年至3年之间。德国因其复杂的注 册和商业登记流程，是耗时最长的国家之一，普遍需要1年至3年的时间。而马来西亚的设立 出海企业的关键任务。 第一，识别和评估现有人才资产。对员工进行全面的技能盘点，了解员工的现有技能、 经验和潜力。这包括技术技能、语言能力以及领导和管理潜能等。通过这种方式，企业可以 确定哪些员工已准备好承担更大的责任或者需要进一步的培训。定期进行绩效评估，以识别 高潜力的员工和需要提升的领域。这不仅基于业绩结果，还包括评估员工的创新能力、团队 合作精神以及对公司文化的贡献。 第二，为员工提

信息来源。 例如，AI 助手能够分析延误的主要供应商，并找出造成供应链中断的因素， 如天气、资金问题或运输瓶颈。接着，AI 预测模型可以预测出未来形式。 AI 助手据此提供针对性建议，帮助供应链团队做好准备，应对未来挑战。 60% 的高管表示，到 2025 年，AI 助手将接管大部分常规和事务性工作。 3 90% 的高管表示，到 2026 年，其组织将把智能自动化和 AI 助手整合进 供应链工作流程。

”。但动能转换 并未一蹴而就， “腾笼”后如何换来“新鸟”是园区需要思考的首要问题。同时，原本受污染 环境的治理和修复往往也意味着大规模的投入，诸多园区并未做好打造绿色环境吸引 高端产业入驻的准备。 很多园区的前期规划往往采取传统模式进行，重视法定规划的编制而轻视发展定位、产业方 向等经济层面的研究，导致产业定位不清晰、发展特色不突出，反过来也无法有效指导产业 载体针对性、定制化的规划设计，导致建设运营后陷入同质化竞争。 垂直 空间）进一步营造多样丰富的生境，带动生物多样性净增长。 韧性园区建设 综合考虑和评价园区气候变化、资源约束、基础设施脆弱性等长期慢性压力，以及极端天 气灾害等急性冲击，制定全生命周期的准备、缓解和响应恢复策略，包括高韧性的建成环 境与设施规划设计、生态韧性措施以及管理和服务层面的韧性提升行动计划，为园区的韧 性发展提供驱动力。 绿色交通 规划设计可迭代园区街道，提前布局和预留