多层级网络安 工业互联网安全解决方案案例汇编（2024） 2 全防护体系;做好安全应急预案，阶段性开展安全检测评估，提升网络安全监测 水平，确保网络运行平稳，提高安全威胁发现、快速处置和应急响应能力。 2023 年 5 月，由工业和信息化部、国家标准化管理委员会联合印发《工业 领域数据安全标准体系建设指南（2023 版）》，旨在推动工业领域数据安全的 技术引领和规范指导，依据《中华人民共和国数据安全法》等法律法规和政策文 生产控制大区在安全监测、预警、 防护、通报、响应和追溯工作的一体化、实时化，全面提高公司网络安全防护水 平，为网络安全监管工作提供决策依据和技术手段。 2.方案简介 本项目由安恒信息专业团队建设，基于公司安全管理现状和需求，结合电力 行业特性及政策合规要求，构建了一套集管理信息大区与生产控制大区安全数据 统一汇聚、融合分析、监测预警及响应处置于一体的综合监测预警体系。 图 1-1 网络部署示意图 数据资源，赋能上层业务应用；构建安全能力中台，对设备能力、服务能力等进 行全面梳理整合，形成安全能力服务目录，供上层安全应用进行统一调度；建立 安全应用中心，形成资产管理、安全监测、安全分析、响应处置、态势感知、运 营管理六大应用中心，全面满足客户安全运营建设需求。 2. 总体技术架构 本项目通过前期对各地域安全监测数据的调研工作，掌握全面的数据采集方 式、采集范围、采集对象和采集内

国家对安全、环保、应急管理的要求不断提高 智慧化工园区 借助信息技术，提升园区的综合水平 一、背景 本标准规定了智慧化工园区的 建设总则、基础设施、数据资 源、安全体系、环境生态、应 急响应、能源管理、封闭园区、 公共服务、园区办公、智慧决 策、运维服务和保障体系。 本标准适用于化工园区内新建、 扩建和改建的各类业务应用系 统的建设、管理、维护和使用。 二、范围 数据集成、数据模型、数据治理 视频云 IOT 大数据 ICP GIS SSO LBS 智慧服务 应急响应 环境生态 资产管理 园区安监 智慧办公 云数据中心 模块化机房 智能设备集 成 数据交换平台 通用数据支撑 安全生产检测数据 安全指标与预警 环保指标与预警 企业预处理排口 建设应急演练管理体系，实现典 型事故场景的常态化虚拟演练和 过程考核自动化，支持演练计划、 演练脚本灵活编辑和实施，支持 演练全过程跟踪管理和考评。 应急响应总结 对应急响应全部过程的整体评估 与智能化总结，宜能对事件的发 生、发展，综合研判和处置等信 息进行汇总和自动生成总结报告， 满足总结报告制作、存档、上报 和分发等要求，可实现对各类事

。同时，智慧工 厂还强调与供应链的深度融合，使整个生产和物流链条高效协同。 在发展历程上，智慧工厂的概念经历了几个重要阶段：  早期阶段：传统制造业以人工操作和经验管理为主，生产效率 低，响应市场需求能力弱。  自动化阶段：随着自动化技术的引入，生产线开始实现机械 化，但信息孤岛问题依然存在，各个环节之间缺乏有效的数据 共享。  智能化阶段：大数据、云计算、人工智能等新兴技术的广泛应 时发现并解决质量问题，提升产品合格率。  个性化生产：结合用户需求，通过大模型优化产品设计和生产 流程，实现大规模定制的目标。  供应链管理：利用模型进行需求预测和库存优化，提升供应链 的响应速度和灵活性。 这些应用不仅能够直接提升企业的生产效率，还能够为决策层 提供更为精准的数据支持，使生产过程更加智能和灵活。随着 AI 技术的不断成熟，未来 AI 大模型将在智慧工厂的各个层面发挥着 传统的生产模式已难以满足市场对灵活性、效率和个性化的要求。 因此，构建智能化的制造体系，尤其是实现大规模个性化定制的能 力，已成为提升企业竞争力的关键。而 MDC（Manufacturing Data Cloud）项目正是响应这一时代需求的重要举措。 MDC 项目的必要性体现在以下几个方面：  效率提升：通过数据驱动的智能决策，MDC 能够优化生产调 度、减少设备停机时间，实现生产过程的高度自动化和智能 化，从而显著提升生产效率。

工艺参数智能推荐（减少试错实验次数） 技术架构：融合物理方程约束的生成式模型。 (2) 生产制造类大模型 ➢ 实时质检：在极短时间内完成复杂曲面缺陷检测 ➢ 动态排产：应对突发订单的调度优化响应时间 ➢ 设备健康管理：提前预测故障发生概率 (3) 供应链类大模型 ➢ 需求预测：融合宏观经济指标的预测误差率 ➢ 物流优化：动态路径规划使运输成本降低 ➢ 风险预警：提前识别供应链中断风险 ➢ 传统模型： 单点应用：独立服务于特定环节（如预测性维护或视觉检测） 响应延迟：某冲压产线质量检测系统存在 200ms 决策延迟，导致 0.5%的漏 检率 人机交互：需专业算法工程师解读结果，某钢铁企业模型决策接受度不足 50% ➢ 工业大模型： 闭环控制：实现"感知-决策-执行"毫秒级响应，某光伏电池片分选系统将吞 吐量提升 22% 自主优化：基于强化学习的参数动态调整，某注塑机工艺优化周期从 5G 技术则以 其低延迟和高带宽的特点，为工业大模型的实时性提供了保障。例如，在远程 设备监控场景中，5G 网络可以将设备的运行状态实时传输到云端，由大模型进 行分析并生成优化方案，从而实现快速响应。 基础设施层通过云端、边缘端和本地的协同计算，进一步提升了工业大模 型的灵活性和适应性。在云端计算中，依托强大的云计算资源，工业大模型可 以进行大规模训练和推理，适用于对算力需求极高的任务。然而，在一些对实

任务和车间的环境条件，自动调整空调、照明等设备的运行状态， 从而减少能源浪费。 AI 技术在供应链管理中的应用也日益受到重视。通过对供应链 数据的分析，AI 可以优化供应链的各个环节，提高供应链的响应速 度和灵活性。例如，在新能源汽车的零部件采购过程中，AI 可以根 据市场需求和生产计划，自动调整采购订单，确保零部件的及时供 应，避免生产中断。  生产预测与需求管理：通过机器学习算法，分析历史生产数 边缘计算与云计算：用于实时数据处理、存储和远程监控。 边缘计算和云计算技术的结合则为 AI 技术在制造业的应用提 供了强大的计算和存储支持。边缘计算通过在设备端进行实时数据 处理，减少了数据传输的延迟，提高了响应速度；而云计算则提供 了大规模的数据存储和远程监控能力，使得生产数据能够被集中管 理和分析。此外，强化学习算法在优化生产调度和资源分配方面表 现出色，通过模拟不同的生产场景，能够找到最优的生产策略，从 MES（制造执行系统）的无缝对接，AI 可以快速 融入现有的制造流程，无需大规模的基础设施改造。此外，随着云 计算技术的发展，企业可以通过云平台实现 AI 能力的弹性扩展， 根据生产需求动态调整资源，提高灵活性和响应速度。 市场接受度方面，消费者对智能化和绿色环保的新能源汽车需 求日益增长，AI 技术的应用不仅符合市场趋势，还能提升产品竞争 力。通过 AI 技术，企业可以更精准地捕捉市场需求，快速迭代产

健全完善电力需求响应机制 推动电力需求响应市场化建设，推动将需求侧可调节资源纳入电力电量平衡，发挥需求侧 资源削峰填谷、促进电力供需平衡和适应新能源电力运行的作用。全面调查评价需求响应 资源并建立分级分类清单，形成动态的需求响应资源库。拓宽电力需求响应实施范围，通 过多种方式挖掘各类需求侧资源并组织其参与需求响应。加快推进需求响应市场化建设， 探索建立以市场为主的需求响应补偿机制。明确用户侧储能安全发展的标准要求，加强安 鼓励储能设施参与电网调峰，提高经济效益 37 开展虚拟 电厂试点 示范 全面摸排可调节资源，收集可调节设备、可聚合容量、响应方式、响 应时长等关键信息，制定可调节资源开发和利用方案 38 探索以建筑可调节负荷资源为依托，试点建设园区虚拟电厂 39 建立虚拟电厂参与需求侧响应和电力市场辅助服务的体制机制、市场 规则和技术规范 40 实现工业负荷、分布式光伏、充电桩等多类类多元异构可调节资源的 编制发布建筑账户碳评价指南 113 鼓励大型公共建筑建设能源管理平台 114 鼓励机关办公建筑、大型公共建筑采用合同能源管理、能源托管等市 场化服务方式 115 开展建筑群整体参与电力需求响应，参与电力辅助服务，建设楼宇级 虚拟电厂 116 逐步推广新建公共建筑设计阶段建筑碳排放分析报告编制要求； 117 打造零碳建筑、“碳中和”酒店、“碳中和”商场等标杆 118

优化、道路安全预警、智能信号灯协同等应用的数据，使车辆能够获 2 取更全面的交通环境信息。 另一方面，算力基础设施集信息计算力、网络运载力、数据存储 力于一体，为车辆提供从感知、决策到执行的全链路计算能力，实现 车辆从被动响应到主动智能的转变，最终达成安全、舒适、节能、高 效的智能出行体验，是智能网联汽车智能化的核心支撑。 图 1 -智能网联汽车网络架构图 二、 智能网联汽车网络发展现状与趋势 在整体视图框架下，从各类网联通信技术的发展态势看，已逐渐  建立全链路、主动式的纵深安全防御体系 构建覆盖“端-管-云”全链路，融合人工智能、密码技术和跨行业 信任机制的纵深防御体系，通过人工智能技术全面赋能网络安全防护， 实现网络异常行为检测、应急响应与联动处置等全链条自动化、智能 化能力；形成车联网统一身份认证体系架构，基于零信任架构实现跨 平台跨应用互信互认；商用密码算法占比逐步扩大，密码技术全面保 护车路云安全，从而确保网络通信和数据资产的安全保障数据和通信 直连通信网络平均时延低于 30ms。部署的 RSU 应通过标准 化接口为车辆提供服务。 路侧通信网络运行保障。构建 LTE-V2X RSU 网络服务监控及运 维体系，开展常态化监控和日常巡检，建立异常状况快速响应机制， 确保网络稳定、安全、高效，满足各类场景应用需求。  前沿技术探索 16 提升 C-V2X 直连通信网络性能。通过优化自动化调度算法、压 缩处理时延、研发 NR-V2X 新型帧结构等手段，实现平均时延满足

从宏观角度上，IBM 供应链数字化转型的 核心是优化感知与响应能力。该目标需要 提升数据民主化，即结合认知控制塔、认 知顾问、需求供应规划及风险韧性解决方 案，实现自动化和决策增强。目前，认知 控制塔已升级为增强型生成式 AI 智能层， 配备供应链数字助手。 该系统利用 IBM 的 AI 技术，能够实现自然语 言查询和响应，加速决策流程，并提供切实 可行、多种多样的解决方案。用户可以使用 AI，最显著的三大好处是提升运营绩 效、增强企业敏捷和获得战略优势。73% 的 高管表示，生成式 AI 正在加速他们在高影响 领域的自动化进程。 智能供应链洞察变革，驱动增长 11 关键是提升整个生态系统的响应速度。让生 成式 AI 助手直接与供应链系统的智能层（即 认知核心，能够从海量数据中提取洞察）进 行互动，内部与外部团队能够更加高效地共 享信息，实现协作。 AI 助手能够持续将智能层的洞察和建议传达 在员工门户中，提供便捷的访问渠道，让员 工能够轻松获取与自身职能相关的 AI 分析、 推荐和智能交易流程。积极将供应链流程与 员工体验框架相结合，如优化物流和库存管 理。实现高效管理，从而提升决策效率和行 动响应速度。进行投资，将愿景付诸实践， 提升整个供应链的效率和用户体验。 了解所需的功能要求和系统架构设计。 确保所选择的方案具备完整的所需功能，支 持全面的业务需求。然后，通过编排引擎作 为流程调度工具，根据用户指令向多个代理

部署于边缘端的 AI 和深度视觉应用能够支持数智园区部署 轻量级应用，直接在边缘端对数据进行清洗、预处理、聚 合和筛选，降低云或数据中心的数据处理压力，节省网络 带宽，同时加快特定环境下的应用响应速度。例如，在园 区路侧部署的边缘人工智能系统可以集中处理安全管理、 流量调度和路灯控制等任务，提供人流统计、异常行为告 警和环境控制（如动态调整灯光强弱）等功能。 随着大模型的快速发展，越来越多的数智园区客户开始关 、数字 孪生等先进技术。 该阶段出现了云 – 网 – 边 – 端协同。在园区云的基础上， 数智园区通过 5G、边缘计算等技术将部分数据转移到边 缘端处理，以缩短数据处理路径、降低数字化应用的响应 时延，同时降低成本，在此基础上运行 AI、深度学习等应 用，实现园区运营的自动化控制以及决策。 数智园区建设是一个系统性、复杂的工程，需要从边缘基 础设施底座、网络、云平台、园区应用、数据展示等方面 控 性、安全性，为企业提供透明可控的安全流通环境，可随时管 控和退出，永保数据控制权。 网络安全运营要求园区制定全面的网络安全策略，对于园区内 各种信息化的设备与应用状态进行管理，并建立威胁响应机 制，在发现问题时通过阻断等措施进行快速处置。对于已经 发生的损害，可通过恢复能力及时降低威胁的扩散，并修补 损失。 标准规范在数智园区建设中发挥着非常重要的作用。标准规范 可以确保园区

，主要 通过本地区采购的企业比例将从目前的38%跃升至 65%。 企业还在优先考虑基于就近原则设置业务中 心，将生产设施和销售集中于同一地区，以精简物 流、改善库存管理，并加快对市场需求的响应速度。 未来三年内，产品在多家工厂制造的企业比例有望从 现在的41%上升到78%。与该增长态势一致，企业就 近在销售区域内生产商品的倾向也不断提高，预计三 年后此类企业的比例将从43%增加至85%。 以帮助企业打造供应链韧性。 智能制造 | 19 从供应链转型走向全链路转型 供应链转型是一个知易行难的过程，没有百试 百灵的特效药。在一个不确定性频发的商业环境中， 企业若想提高客户响应速度、增加灵活性、提高效率 并降低风险，要处理好如下方面： 数字核心连接短期痛点和长期发展 作为支撑以客户为中心的供应链的基础，在当下 供应链架构中存在着新旧系统衔接难、数据获取不 及时、 地，打通了从采购、到生产、到销售的所有环节，实现 了与客户的线上交易、内部智能化协同作业以及分 布式管理。供应链的整体变革也让该企业能够及时 获知受影响的客户、项目、产品，甚至是上游的供应 商，不仅使其对危机的响应速度大幅提高，同时实现 了与客户的数字化连接，进而实现业务自动化和智能 化，在提升客户交易体验的同时，还能反向驱动销售 和产品变革。 第二，当前，企业经营承压。传统的成本管理方 式下，企业会采用“一次性降本”，即设定成本节降额