全方 位深度研究。 数字经济为生产力三大要素的优化组合提供基础。一是催生新型 劳动对象。数据要素成为劳动对象的新组成部分，数据与传统劳动对 象相互融合也构成了新的劳动对象，更加丰富的劳动对象创造了满足 更加多元化、个性化需求的物质基础。二是塑造新型劳动资料。数字 经济推动劳动资料从实体形态向虚拟形态延伸，全方位深化拓展劳动 资料的作用范围，劳动资料分布呈现集中化与分散化并存。三是培育 （一）数字经济催生新型劳动对象 劳动对象是劳动者开展劳动生产的对象和创造使用价值的基础， 是实现生产的必要前提。机器化大生产时期的劳动对象往往是指自然 资源、原材料、零部件等物质资料。数字经济时代，劳动对象发生质 变，数据要素成为劳动对象的新组成部分，数据与传统劳动对象相互 融合也构成了新的劳动对象，更加丰富的劳动对象创造了满足更加多 元化、个性化需求的物质基础。 数据成为数字经济时代的新型劳动对象。随着新一代信息技术的 调度，扩大已有线路运行能力，创造社会经济效益。数据作为新型劳 动对象的作用不断凸显。随着数字经济快速发展，数据成为国家基础 性战略资源和关键生产要素，作为新型劳动对象参与物质生产和价值 创造过程。数据要素非竞争性、可复制性的特征，使其能够突破传统 新质生产力研究报告——从数字经济视角解读（2024 年） 6 生产要素的稀缺性限制，消除要素传统配置方式与需求错位对经济增 长的制约，为价值创造提供了新的可能性。党的十九届四中全会将数

全球制造商如何利用新兴技术来最大限度地 发挥劳动力潜力、降低风险、提高质量和实现 可持续增长 第九版年度智能制造现状报告 欢迎阅读罗克韦尔自动化的《2024 年智能制造现状报告》。 罗克韦尔自动化与我们的客户和合作伙伴一起，正在创造工业运营的未 来。120 年来，技术固然发生了变化，但我们的方法在世界各地和不同行业一再得 到验证。 在今年的《智能制造现状报告》中，我们探讨了当前的颠覆因素，包括工业人工智 能等新兴技术，以及它们缓解制造商面临的最大挑战的潜力。 并精心应用相关技术。随着技术应用的迅速加快，这一点变得更加重要，首先是 疫情的需要，其次是提高复原力的需要，最后供应链短缺也凸显了这一点。复原 力包括能够应对未来的这些短缺、应对普遍存在的熟练劳动力短缺以及创造更 具可持续性的商业模式。我们的调查结果反映了这些观点。 我们很高兴与您分享这些结果，并希望这份全球基准报告能为 2024 年的成功决 策提供指导，推动积极的业务成果，从而实现竞争优势、盈利增长和可持续发展 维持或增加员工队伍 95% 的企业正在使用或评估智能制 造技术，高于 2023 年的 84% 98% 的企业制定了可持续发展/ ESG 政策，其中近一半的企业制定 了全公司范围的正式政策 创造工业运营的未来 首席执行官兼董事长致函 祝愿 2024 年取得丰硕成果和圆满成功， 罗克韦尔自动化 董事长兼首席执行官 Blake Moret :: 02 主要报告

人脸属性 访客数据 智能制造系统架构通过生命周期、系统层级和智能功能三个维度构建完成，主要解决智能制造标准体系结构和框架的建模 研究 生命周期是由设计、生产、物流、销售、服务等一系列相互联系的价值创造活动组成的链式集合。生命周期中各项活动相互关联、相互影响。不同行业的生命周期构成不尽相同。 现状分析 » 技术演变历程 SOA 架构 ESB 服 务总线 A2 服务 B2 服务 C2 服务 现产品开发、生产制造、经营管理等在不同的企业间的信息共享和业务协同。 谢谢！ 端到端集成：一个新理念，是围绕产品全生命周期的价值链创造，通过价值链上不同企业资源的整合，实现从产品设计、生产制造、物流配送、使用维护的产品全生命周期的管理和服务，它以产品价值链创造集成供应商（一级、二级、三级……）、制造商（研发、设计、加工、配送）、分销商（一级、二级、三级……）以及客户信息流、物流和资金流，在为客

《界面》：您觉得哪些因素是推动企业数字化转型 的关键？ 余鸿彪：我们可以从重塑者的角度看领先企业有哪些 特征，首先这些企业都有远大的目标。优秀的企业， 不仅局限在现在能看到什么，更多的是怎么去推动业 务最核心的价值创造，把握好战略方向和定力。 第二个核心因素，我们看到他们行动非常迅速， 要打造非常强大的数字核心，利用数字化的力量，重 塑企业所有的业务和职能。 第三，我们看到他们不止关心财务方面的表现， 好准备。 埃森哲见证了诸多制造企业的研发转型历程，本文着重分享我们观察到的研发转型趋势和相关案例， 旨在赋能企业在工业4.0时代乘风破浪，实现持续增长。 《产品再造：数字时代的制造业转型与价值创造》一书中，埃森哲指出在工业4.0时代，面向智能互联产品 的转型，需要找到产品的智能度与其体验度的正确组合，前者用以衡量产品的智能度、互联性和认知独立性，后 者指的是产品技术及其功能提供的体验质量 验、技术创新和业务价值三轮驱动的产品规划和组 合管理体系是转型的重要内容。 用户体验方面，企业需要建立专业的用户研究团 队，导入以设计思维为基础的用户研究流程和方法， 建立企业跨职能共享的用户场景库，拉通用户价值 发现、价值创造和价值传递全过程。 技术创新方面，需要实现产品创新与技术创新的 握手机制，一方面通过产品规划牵引技术创新方向， 另一方面通过技术创新实现产品创新的差异化。技 术研发的立项需要以用户价值为基础进行评估和排

提供了坚实的基础，推动人类社会迈向通用人工智能（AGI）的新阶段。 通用性和复用性是大模型的关键价值。2017 年，Google Brain（谷歌大脑）团队在 其论文《Attention Is All You Need》中创造性地提出 Transformer 架构，凭借注意力机 制，极大地改善了机器学习模型处理序列数据的能力，尤其是在自然语言处理（NLP） 领域。Transformer 架构的出现，为后续的大模型如 ChatGPT 据上下文信息理解并回答复杂的问题，展现出强大的推理和创造能力。 大模型更适合综合型和创造类的工业场景。在综合型工业场景中，由于涉及到多 个系统、多个流程的协同工作，需要处理文档、表格、图片等多类数据，变量之间的 关系往往错综复杂，难以用传统的分析方法进行精确描述。大模型通过深度学习和复 杂的网络结构，可以捕捉并模拟这些关系，从而实现对复杂系统的全面理解和优化。 在创造类工业场景中，大模型的优势体现在其强大的内容生成能力上。例如，在产品 工业产品设计涵盖了外观设计与结构设计两大关键环节。在这两个环节，大模型 都展现出了其独特的价值。在结构设计方面，借助大模型的生成能力可以快速为工业 产品或零件提供多种设计方案，缩短产品开发的时间并提供多种创造性的产品选项， 让设计师专注于产品设计的核心工作。在外观设计方面，设计师只需提供简短的文字 工业大模型的场景应用 研发设计 产品 外观 设计 研发 设计 软件 辅助 生产制造

数字化工具的应用显著地帮助员工从重复性劳动中解放出来，这在劳动密集型企业中尤为重要。通过引入先进的自动化设备 和机器人技术，企业可以实现效率的跳跃式提升，减少对人工的依赖，同时提高生产的一致性和质量。员工因此可以转而从 事更有价值和创造性的工作。在提升人效的过程中，人员复用成了一个有效的策略。通过培训和赋能，员工能够掌握多项技能， 在不同的工作场景中发挥作用。这种多技能的培养不仅提高了员工的灵活性和适应性，还增强了企业在面对市场变化时的应 的人力资源规划，通过由外而内的视角进行组织建设和发展能力，充分利用数字化手段和工具来推动组织效能提升，让 HR 为企业创造更为重要的价值。 贺尔碧格集团在中国国内的发展已经走过 26 年的历程。未来，贺尔碧格的人力资源不仅仅要了解业务，还需要在与外部市场、 客户的互动中创造价值，成为组织的设计者，推动组织凝心聚力、不断前行。 用 HR 系统就选懂业务的 i 人事 �� �� 家居制造 | 非如此，因此他们的人力资源数字化之路，与传 统制造企业也会有所差异。 图片来源：思特威官网 实践 用 HR 系统就选懂业务的 i 人事 �� �� 实践 人力资源数字化提供人性化关怀，激活员工创造力 众所周知，传统制造企业都属于劳动密集型，需要依靠大量的一线工人生产，如要提升人效，就需要精确控制工人出勤时间， 并科学有效地进行排班。但对思特威这样的高新企业来说，他们的管理架构比较扁平，考勤松散，排班固定，并不需要通过

市场过于关注下游行业资本开支的周期性，我们更想强调公司自身成长性，未来流 程行业乃至制造业都将面临产业持续升级，行业有望从 CAPEX 为主过渡到 OPEX 为主， 公司前瞻布局工业软件产品并且创造性的提出“1+2+N”智能工厂新架构，通过“平 台+APP”模式有望为下游行业持续赋能，打破客户盈利瓶颈，公司也将在这一过程中 源源不断获得业务增长。 股价表现的催化剂 下游资本 测、智能质量优化以及智能根因分析等主要产品功能，能够监控质量过程、提高数据完整 性、预测质量结果、优化生产工艺，实现企业全流程质量的监控和管理，为推动流程工业 领域数字化转型、全方位提升数据价值创造、优化质量监控闭环注入强大动能。 Q-Lab 整合了全面汇聚、精准解析和数智融合三大核心理念。1）全面汇聚：Q-Lab 平台能够深入企业生产全流程，运用 AT、IT 和 AI 等先进技术和方法，捕捉质量数据，汇 Pertamina（Persero）的控股子公司，业务涵盖了印 尼天然气上游、中游、下游所有领域，是印度尼西亚最大的天然气公司。过去十年，印尼 国家石油公司虽然客户总量提升，但净利润下降，近年来通过 AI 完成业务转型，创造第二 曲线。PGN 与中控技术开展了从 IIoT 到 AI 的全方位合作，覆盖 LNG 再气化及储存转型、 先进控制、智能工厂、城市燃气业务创新等多个领域。中控技术 AI 时序大模型 TPT 等

安全的物联网网络 设备制造商 设备制造商无法访问客户的私有云。通过在产 品中集成移动连接功能，设备制造商便可加入 物联网价值链。 客户 采用“产品即服务” （PaaS）商业模式为制造商创造了新的 收入来源。企业可以根据使用量或为客户提供的价值来 收取费用，而不需要客户进行前期投资。这种模式降低 了应用门槛，并能加快产品升级迭代。 设备数据 设备状态、性能和 位置数据 全球物联网SIM卡 这种模式将重点从产品所有权转移到使用权和性能 上，与更可持续、更高效地利用资源的绿色发展理 念相契合。 速览：服务化的优势 • 增进客户关系：通过提供持续服务，制造商与客户保持密切接触，培养忠诚度，为追 加销售和交叉销售创造机会。 • 增加收入来源：服务化通过服务合同、维护和基于性能的模式开辟了新的收入来源。 • 基于数据的洞察：联网产品生成有价值的数据，可用于优化性能、预测维护需求以及 改进未来的产品设计。 •

应用，每年总计可提供���兆瓦时的 清洁电力，有助于降低�%建筑运营能耗，减少范围二碳排放。 可持续健康社区：园区内的��座塔楼通过一条步行通道与封闭式庭院相连，确保自然 光线和室外空气流通，创造出嵌入周围绿地的独特办公网络。建筑空间内部还布置了 多种可接触自然的身心舒缓设施和功能空间，进一步提升使用者的体验和身心健康。 策略·实践 ESG导向的园区可持续发展场景实践 4 51 裕 观替代，即通过空中露台、屋顶花园 和垂直绿化来替代因开发而损失的绿地。该区域将在低层（二至六层）的裙房屋顶进行 充分的绿化，营造“绿毯”立体景观，各个街区建筑的绿毯屋顶将相互连接，在街道上方 创造一个额外的绿色公共空间。 54 项目总平面 裕廊湖区“绿毯”立体景观效果 策略·实践 ESG导向的园区可持续发展场景实践 4 55 海南东方临港产业园位于全球最大的自由贸易港内，致力于发 ，提升公共空间的创新活化能力。 园区社群文化创生 根据园区产业人群年龄世代、职业属性等方面的构成，通过空间主题形象、特色工作生活体 验、软性文化运营等环节，引导社群文化，催生文化-品牌-产业的创造性转化。 数字技能发展 提供技能发展平台和服务，帮助园区产业人群更无缝地适应未来产业发展需求。 策略·实践 ESG导向的园区可持续发展场景实践 4 公共空间和服务运营优化 通过大数据采集

作，保证系统在技术上的持续更新与维护，以应对不断变化的市场 需求。 综上所述，实现高度自动化的目标，不仅是技术的变革，更是 管理与运营理念的转变。通过系统的策略规划和实施，我们将大幅 提升工厂的生产能力和市场竞争力，为客户和公司创造更大的价 值。 2.4 优化资源配置 在实施 AI 大模型智慧工厂 MDC 项目的过程中，优化资源配置 是确保项目成功的关键因素之一。通过有效的资源配置，我们可以 提高生产效率，降低运营成本，同时提升产品质量和企业竞争力。 项目中，机器学习算法作为核心技 术之一，承担着重要的功能。在智慧工厂的环境下，机器学习算法 能够通过对大量数据的深度学习和分析，优化生产流程、提升设备 维护效率、增强产品质量和降低生产成本，为企业创造更高的经济 效益。 首先，常见的机器学习算法可以分为几类：监督学习、无监督 学习和强化学习。每一类算法在智慧工厂中的应用场景和优势都大 相径庭。 监督学习算法常用于预测和分类任务。在制造过程中，借助于 团队建设与协作机制：在项目推进过程中，要特别重视团队的 凝聚力和合作精神。可以定期组织团建活动、头脑风暴会议， 促进成员之间的沟通与理解。此外，建立清晰的角色分工及责 任界定，确保每位成员明确自己的任务和目标，进而激发主动 性和创造性。 3. 沟通与反馈机制：有效的沟通是团队协作的基础。应设立定期 的项目进展会议，确保信息的畅通无阻。在每次会议中，收集 每位成员的反馈意见，及时调整项目方向和策略。同时，利用 在线协作工