提供了广阔 的空间。AI 技术在新能源汽车制造中的应用，不仅能够提升生产效 率、降低生产成本，还可以通过智能化的质量控制手段，显著提高 产品的可靠性和安全性。例如，在电池生产环节，AI 可以通过大数 据分析和机器学习算法，优化电池材料配比和生产工艺，从而提高 电池的能量密度和循环寿命。在装配线上，AI 驱动的机器人能够实 现高精度的零部件组装，减少人工操作的误差。此外，AI 还可以应 以预测设备故障并进行预防性维护，从而减少停机时间，提高生产 效率。此外，AI 还可以通过对历史生产数据的分析，优化生产计 划，减少库存积压，降低运营成本。 其次，在质量控制方面，AI 技术能够通过图像识别和深度学习 算法，实现对生产过程中缺陷的自动检测和分类。相比传统的人工 检测，AI 系统具有更高的准确性和一致性，能够有效降低产品不合 格率，提高产品质量。 再者，AI 技术在供应链管理中的应用，可以实现对原材料的智 技术在供应链管理中的应用，可以实现对原材料的智 能采购和库存管理。通过分析市场需求和供应链数据，AI 系统可以 预测原材料需求，优化采购计划，减少库存压力，提高供应链的响 应速度和灵活性。 为了进一步说明 AI 技术在新能源汽车制造中的实际应用效 果，以下为某新能源汽车制造企业引入 AI 系统前后的生产效率和 产品质量对比数据： 指标 引入 AI 前 引入 AI 后 提升幅度 生产效率(台/小时) 10

来仍将保持其作为全球最大石油生产国的地位。美国在整体技术创新、页岩油开发以及油气资源 储备方面具有显著的优势。目前，美国石油石化产业正在大量采用先进的数字技术，如物联网、 大数据分析和人工智能等，提高效率和降低成本，技术创新的主要领域集中在提高采收率、降低 环境影响、开发新的勘探与生产技术等。 ����年，党的十六大报告首次提出：“坚持以信息化带动工业化，以工业化促进信息化，走 出一条科技含量高、经济效益好、资 划》，重点是利用大数据和人工智能技术，提高能源生产和管理的智能化水平、效率和安全性。 拜登政府也在积极发布政策，大力发展清洁能源和数字技术，推动美国能源产业的转型。 德国的油气需求和产量近年来持续下降，除了整体需求变化外，也与其向清洁能源转型有 关。德国在能源效率、可再生能源技术和环境政策方面具有一定优势。后续在技术创新方面，德 国将更加聚焦提高能源效率、发展可再生能源技术和推动能源转型。 关注，注重依托先进的数字技术优化供应 链管理和生产流程，以保持德国在工业领域的领先地位。 欧洲的石油需求整体上呈下降趋势，炼油产能预计将减少。目前，欧洲油气产业正在逐步实 施数字化战略，以持续提高运营效率和安全性。欧盟作为一个高度一体化的政治和经济实体，十 分关注各成员国在包括石化领域在内的工业场景中的数字化转型和智能化改造，并通过《欧洲数 据战略》《工业�.�倡议》《数字欧洲计划》等纲

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 大模型技术的智慧工厂解决方案。该项目不仅 数据驱动决策：建设一个集成的数据处理平台，利用大数据分 析技术提取有价值的信息，为管理层提供精准的决策支持。  个性化定制：根据市场需求和客户反馈，通过 AI 模型快速调 整生产参数，实现产品的个性化定制，提高客户满意度。  物联网集成：通过物联网技术将生产设备、传感器和管理系统 连接起来，形成自感知、自驱动的智能制造系统。  可持续发展：关注资源利用效率和环境保护，通过智能化技术 降低能耗和排放，推动绿色制造。 的兴起，智慧工厂的概念逐渐 成为制造业转型升级的重要方向。 智慧工厂的核心在于信息的互联互通。通过物联网、大数据分 析、人工智能等技术，智慧工厂能够实时监控和分析生产过程，及 时调整生产策略，以适应市场需求和提高生产效益。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

工业基座模型训练是工业大模型构建的重要阶段。在这个阶段，利用经过 制备的工业数据对模型进行训练。由于工业数据的特殊性以及工业应用对模型 11 的高要求，这个过程需要解决诸如如何让模型更好地理解工业数据的语义、如 何提高模型在工业任务中的准确性等问题。这一阶段的训练结果将影响到工业 大模型后续在工业任务/行业模型适配以及工业场景交互应用中的表现。 图 1.5 模型设计及使用反馈 1.1.5 工业场景交互应用 因果推理：构建故障传播因果图，使模型的可解释性提升 持续进化：联邦学习框架支持跨工厂知识共享，某装备联盟模型每月自动 进化 2 次 ⚫ 性能提升：在相同数据量下，工业大模型的多任务处理效率提高 3-5 倍，复 杂场景泛化能力增强 60%。 1.4.3 应用范式维度对比 ➢ 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 工艺文档、 操作指南、故障报告、生产分析报告等。在工业场景中，文档处理工作量巨大 且要求高度专业化，传统人工处理方式不仅耗时耗力，还容易出现不一致或遗 漏。内容生成功能通过自动化生成技术，大幅提高了文档生成效率。例如，在 设备故障处理后，模型能够快速生成详尽的故障报告，涵盖故障原因、处理过 程及优化建议；在新工艺开发中，模型能够根据生产需求生成详细的工艺流程 说明与操作规程。这种能力显

单品价值高、质量影响力大，单件管理要求高  订单个性化将进一步提高，产品配置组合越来越多，设计及供应链协作难度将随之增 加 国际市场定位  客户订单需求变更较多。同时技术更新快使得设计变更也较多  零部件成本较高，为降低成本，持续追求部件国产化率，仍将保持较高的供方开发力 度和质量控制力度  需全面减少成本竞争劣势，逐渐将盈利较差的环节进行外扩，对外部协同管理的要求 将进一步提高 快速扩张的发展战略  持续 持续推进精益化管理，不断提升效率，提高整体周转效率，加大资源产出能力  控制扩张风险，巩固产品质量及技术的竞争优势  扩大生产基地，单一地点向多地点逐渐转换，供应链管理将更为复杂 **** 的管理目标对 IT 平台提出了越来越高的要求 管理目标 设计供应链一体化 信息系统更好的支持 MTO （产品选配）及 ETO （项目制造）业务模式 设计系统与供应链系统衔接更紧密，设计成果及变更信息的传递更快更准确 更全面、更透明的业务信息管理，更连贯的业务流程处理 提高财务业务一体化衔接，更准确的反映经营状况和分析业务问题 智能化的信息展示，为决策及管理改善提供更多支持 精益生产 建立配套精益生产策略的供应链信息管理平台，并能支持不断优化 建立全面的、跨系统一体化的质量信息管理平台 提供更精细的成本核算及更丰富的成本分析工具 产业链协同一体化 与下游建立互动性更强的信息集成，提高供需信息沟通效率 将供方纳入供

第九版年度智能制造现状报告 第九版年度 智能制造现状报告 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。 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。 我们采用独特的以人为本的方法来实现自动化；制胜法宝是员工受到激励、参与 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 第九版年度智能制造现状报告 执行摘要 04 采取措施 30 概述 05 人口统计/企业统计结构 34 智能制造的现状 07 15 行业障碍和前景 技术投资增长 30% 人工智能用例可带来成果，提高投资回 报率 技能差距会降低竞争力 需要更好的数据管理来推动人工智能发 展并增强团队能力 可持续发展和 ESG 政策日益受到能源问 题的推动 工厂车间流程实现了大多数智能制造 应用

14 结论 16 目 录 TELENOR IoT | 物联网赋能制造业数字化转型 | 3 全球制造业在数字化转型进程中面临诸多挑战，物联网解决方案 正发挥重要作用，帮助制造企业提高效率并推动创新。 本指南深入分析了物联网对制造业的影响，议题涵 盖市场展望、机遇和挑战、当前趋势以及在工业4.0 时代采用网络连接的优势。指南还介绍了Telenor IoT如何通过全方位管理从产品硬件到云端后台的全 了中国作为领先制造业中心的地位。 潜在商机 尽管存在经济不确定性和持续挑战，世界各地的制 造商都致力于推动数字化转型，以促进业务增长。 积极采用生成式人工智能和物联网等工业4.0技术是 提高效率和敏捷性的核心。麦肯锡开展的数字制造 全球调查显示，68%的制造业企业认为其首要任务 是实施工业4.0制造计划。 同样，毕马威对全球175位制造企业的首席执行官进 行的一项调查显示，数字化被视为推动增长的关键4。 物联网赋能制造业数字化转型 | 7 制造业面临的挑战 生产效率低下：制造业的许多工艺过程仍然是手工 操作，容易出错，导致效率低下。借助物联网，可 实现生产过程自动化，从而提高精确度和速度。联 网设备生成的实时数据有助于优化生产计划，减少 浪费并提高整体生产效率。 设备维护成本高：设备故障导致维护成本和停机时 间增加。物联网支持预测性维护，可以在故障出现 之前做出预测，并更及时地安排维修。这样不仅能

............................................................................ 16 4.1. 大模型通过优化设计过程提高研发效率 .............................................................................................. ，但人们对 “智能”的期望是能够适应多种任务和场景的智能系统，单一任务的人工智能系统已经 无法满足这些更广泛的需求。大模型能够跨越传统人工智能的局限性，理解和推理的 能力有了极大的飞跃，同时也提高了复用的效率，为人工智能技术在更多领域的应用 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 型能够学 习掌握丰富的通用知识和方法，从而在广泛的场景和任务中使用，例如文本生成、自 然语言理解、翻译、数学推导、逻辑推理和多轮对话等。大模型不需要、或者仅需少 量特定任务的数据样本，即可显著提高在新任务上的表现能力。如 Open AI 曾用 GPT- 4 参加了多种人类基准考试，结果显示其在多项考试中成绩都超过了大部分人类（80% 以上），包括法学、经济学、历史、数学、阅读和写作等。

预期的 市场影响。通过对政策、市场、行业和生态等方面进行多维度分析，揭示这一行动如何助力中国经济实 现结构优化、动能转换和质量提升。 在政策层面，2024年，中国政府将扩大内需政策的优先级显著提高，宏观政策持续发力并进行逆 周期调节，推动经济回升向好。2024年中国大规模设备更新行动的启幕，标志着逆周期调节与新质生产 力的双重驱动。政策的助力不仅为经济回升提供了强有力的支撑，更为新一轮设备更新周期的启动注入 1 02 企业实践：新引擎、新模式、新价值呼唤新质服务体系与生态构建 03 政策引导：政策助力与经济回升 2024年中国大规模设备更新行动启幕 03 2024年扩大内需政策的优先级显著提高。经过2023年的持续恢复，2024年的经济发展格局更加明 确，政策意图也更加清晰，要加强逆周期调节。推动大规模设备更新，有利于扩大国内需求，进一步巩 固经济回升向好态势。 中国处于新一轮设备 设 备更新做出引导和支持，以标准为引，鼓励传统企业产业升级改造，同时在能耗、排放方面给与指引。 本轮大规模设备更新政策涵盖工业、农业、建筑、交通、能源、教育和医疗多个领域，以提高能 耗、排放、技术等标准为牵引，提高先进产能比重，有利于推动发展新质生产力，助力新一轮朱格拉周 期向上开启。《推动大规模设备更新和消费品以旧换新行动方案》要求，2027年设备投资规模较2023 年提升25%。政策

技术在智慧工厂建设中的使用方法 引言： 智慧工厂是指通过信息化和智能化技术实现生产流程自动化、柔性化和高效化 的现代化工厂。随着人工智能（AI）技术的快速发展，越来越多的企业开始探索 将 AI 应用于智慧工厂建设中，以提高生产效率、优化资源利用、降低成本等目 标。本文将介绍 AI 技术在智慧工厂建设中的使用方法，并探讨其对企业的影响和 未来发展。 一、数据采集与分析 1.1 传感器技术 传感器是智慧工厂中重 二、智能化生产与机器人技术 2.1 自动化生产线 AI 技术可以实现智能化的自动化生产线，通过自主学习和智能决策能力提高 设备的自我调节功能。例如，基于视觉识别技术的机器人可以对产品进行质量检 测，并在发现异常情况时自动暂停生产，并通知相关人员进行处理。这种智慧工厂 中的自动化流程可以极大地提高生产效率和产品质量。 2.2 协作机器人 协作机器人是一类与人类共同工作的机器人系统，它们通过与操作者进行交互 等），自动进行调度和路径优化。这将使企业能够以更低的成本和更短的时间完成 货物运输，提高整体供应链的效率。 3.2 智能仓储管理 智能仓储管理结合了 RFID 技术、人工智能和无线网络技术，通过实时监控和 自动识别技术，对货品进行追踪和管理，并实现智能化的库存控制。AI 技术可以 帮助企业在避免过量库存同时又能满足市场需求之间找到平衡点，从而降低库存成 本并提高供应链的反应速度。 四、质量控制与预防性维护 4.1