态数据与行业知识实现智能化决策。根据应用层级可划分为三类：通用型聚焦 跨行业共性需求（如工艺流程优化）;行业型深耕汽车制造、电力等垂直领域 （支持零部件设计、故障检测等）;场景型则专攻研发设计、设备运维等具体环 节（实现质量管控、故障预测）。其构建遵循三阶段体系：首先完成工业数据制 备，处理 CAX 模型、传感信号等特有模态数据；随后训练工业基座模型，攻克 工业语义理解、小样本学习等技术难点；最终通过任务适配实现场景交互，与 同的工业行业中，每个行业都有其独特的工艺、设备、产品要求等。行业大模 型针对这些特定行业的数据和需求进行构建，能够更好地理解和处理特定行业 内的任务，如汽车行业中的零部件设计优化、电子设备制造中的电路板故障检 测等任务。 图 1.2 制造行业（汽车制造、电路制造、电子产品制造等） ➢ 场景大模型 场景大模型则是进一步细化到工业中的特定场景。工业领域包含众多场景， 10 如研发设计场景 如研发设计场景、生产制造场景、试验测试场景、运维服务场景等。场景大模 型针对这些特定场景下的数据和操作要求构建，能够精准地适应特定场景下的 任务需求，例如生产制造场景中的质量控制任务、运维服务场景中的设备故障 预测任务等。 图 1.3 工业场景（研发设计、生产制造、运维等） 1.1.2 工业任务/行业模型适配 工业任务/行业模型适配是将工业基座模型针对具体的工业任务或特定行业 需求进行调整和

取设备对应电子标签或扫描设备对应的条码之后，平板电脑或智能 手机会自动纪录下电子标签的编码和读取的准确日期和时间，并自 动提示该设备需做的维保工作内容。工程人员按维保工作内容进行 工作并记录巡查、检测结果。如果发现设备故障工程人员就可以使 用平板电脑或智能手机记录问题并拍照，然后上传至管理平台，系 统自动生成内部派工单进行维修处理。 面向租户、商户使用的客户服务系统，可以实现呼叫中心通过 运维管理平台生成报事事件向移动端系统派单、回访等工作，工程 可视化运维管理，通过制定规范的作业计划，建立标准的设备 维护保养制度来知道日常检维修工作，利用三维虚拟场景强大的空 间分析能力，直观展示设备当前运行状态，帮助检修人员正确执行 操作，提高维修效率，保证维修质量，减少设备故障发生率，间接 节省维保费用。 3. 简化操作流程，实行单一集中管理模式 目前，建筑房产、资产是由多部门共同负责管理的，操作流程 复杂，有时还会出现部门之间互相推脱、互相扯皮的现象。利用信 备 （比如中央空调、换气扇、电梯、大型电机、供配电设备等）的运 行，一方面通过智能能源管理降低它们的能源消耗，提高运行效率； 另一方面，设备运行出现异常可以及时检修维护，而不用等到设备 出现故障之后再维修或更换，延长其使用寿命。 六、 核心功能介绍 1. 系统管理模块 系统提供了操作人员管理、操作权限设置 、管理权限设置、操 作日志管理、数据备份与恢复，导入与导出功能。大部分都提供了

其在生产优化、质量控制、供应链管理等方面的具体实施方案，以 期为行业提供切实可行的技术路径。 首先，AI 技术能够通过大数据分析和机器学习算法，优化生产 流程，减少资源浪费。例如，通过对生产线的实时监控，AI 系统可 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 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 15 50% 产品不合格率(%) 5 2 60% 设备故障停机时间(小时/月) 20 8 60% 综上所述，AI 技术在新能源汽车制造中的应用，不仅能够显著 提升生产效率和产品质量，还能够优化供应链管理，降低运营成 本。因此，本研究的意义在于为新能源汽车制造企业提供切实可行 常，确保产品质量的一致性。例如，新能源汽车电池的生产过程 中，AI 可以通过对电池表面的图像分析，快速识别出微小的裂纹或 瑕疵，从而提高产品的合格率。此外，AI 还可以通过传感器网络对 生产设备进行实时监控，预测设备故障，提前进行维护，减少生产 线停机时间。 在智能制造方面，AI 技术的应用主要体现在生产线的自动化和 智能化上。通过引入 AI 算法，生产线可以根据实时数据进行自适 应调整，优化生产效率。例如，在新能源汽车的装配过程中，AI

大模型应用于智慧工厂的 建设中。以下是当前 AI 大模型在工业领域的几个关键应用场景：  智能生产调度：利用大模型分析生产数据，优化生产排程和资 源配置，提高生产效率。  预测性维护：通过对历史设备故障数据的学习，模型能够提前 预测设备可能出现的问题，从而降低停机时间和维护成本。  质量检测：运用图像识别技术，对产品质量进行实时监控，及 时发现并解决质量问题，提升产品合格率。  个性化 首先，提升生产效率是本项目的核心目标之一。通过引入 AI 大模型，实时分析生产数据与流程，以实现自动调度和资源配置， 力求生产流程的各个环节达到最优状态。例如，利用大数据分析， 可以预测设备故障、排程优化，从而减少停机时间和设备维护成 本。 其次，产品质量的提高同样至关重要。通过智能化检测系统， 能够在生产过程中进行实时质量监控，并运用机器学习模型分析历 史数据，识别潜在缺陷并进行预测性维护。这将大大降低次品率， 升整体生产效 率。 首先，通过数据驱动的生产调度系统，我们能够实时分析生产 线的性能数据，识别瓶颈环节，并自动调整生产计划。通过实施基 于 AI 的预测性维护策略，能够在故障发生前进行预警，避免由于 设备突发故障导致的生产停滞，从而确保设备的高效运行。我们的 目标是将设备的可用性提高 20%以上。 其次，优化生产流程是提升效率的关键。我们将应用机器学习 算法，对历史生产数据进行分析，识别出生产流程中的非增值活

对设计进行模拟和分析，可以 找到最佳的布局和设计，确保空气流动和冷却效率最大化，从而节 省能源。 预测性维护：通过对设备数据的实时分析，AI 可以预测哪 些部件即将失效，这可以减少突然的设备故障和与之相关的能源浪 费。 3、实现价值链减排的间接减排和排放抵消 如战略性采购物流运输服务和包装，优先选择能够提供电动运 14 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 （一）能碳管理系统在自动智慧化运维技术体系中渐趋重要 自动智慧化运维是中大型数据中心运维管理的大趋势，数据中 心运维人员需要管理对象的数量、规模及复杂度均呈现指数级增长， 传统人工干预、保姆式管理监控与故障处理的方式肯定无法满足要 求。对于公有云及大型私有云，服务器数量往往可以达到数万到数 十万、百万规模，各类系统云服务及租户的业务应用负载数量，也 41 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 可判定最基本的软、硬件部件有故障，从而起到故障隔离的作用。 最小系统法与逐步添加法结合，能较快速地定位故障的所在，提高 调试效率。 3) 逐步添加/去除法。逐步添加法以最小系统为基础，每次只 向系统添加一个部件/设备或软件，来检查故障现象是否消失或发生 变化，以此来判断并定位故障部位。逐步去除法，正好与逐步添加 法的操作相反。逐步添加/去除法一般要与替换法配合，才能较为准 确地定位故障部位。 4)

运营智能中心 - 智慧园 区 统一管理平台 解决行业细分造成的信息孤岛 , 形成统一管 理平台 , 将资源进行整合 , 提高决策精准性。 精准化运维 故障告警直接精准定位 , 显示设备的所在具 体位置 , 缩短排查时间 , 减少故障造成的损 失。 资料可视化 将建筑图纸可视化 , 避免资料遗失 , 解决图 纸与实际不符问题 , 隐蔽工程造成的运维不 便。 系统联动 基于物理空间 园区浏览 After ： l 告警信息可快速定位具体位置。 l 基于原有逻辑数据，清晰掌握各区域状态及内部环境 l 按区域、时间、类型进行多维度统计 Before: l 园区多个变电所，发生故障无法快速定位具体位置 l 偏重系统逻辑管理，对实际环境无法掌握 l 缺少多维度用电统计分析 配电管理 After ： l 掌握园区建筑内所有监控位置 l 从“通过画面找位置”转变到“通过位置找画面” 位进行展示，实时监测设施装 填，联动消防管理系统，实时展示消防故障，并通过告警列表一键定位到 告警设备 Before: l 主要靠人为进行 7*24 小时值守，被动运维，各个消防设置点位 依靠人工检查，存在信息实时性差、事故处理效率低的问题 消防管理 After ： l 监控指标根据管理可需要不断扩展 l 设备故障检修可快速定位具体位置 l 熟悉环境无需现场巡视，缩短培训上岗时间

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 减少停机时间，还能延长设备使用寿命，从而节省 成本。 质量控制问题：在不同生产线上保持产品质量一致 颇 物联网赋能制造业数字化转型 | 9 人工智能和机器学习：在物联网系统中集成人工智 能和机器学习（ML），可实现预测性维护、优化生 产计划以及加强质量控制。人工智能赋能的分析可 以在设备故障发生之前做出预测，从而缩短停机时 间并降低维护成本。机器学习算法可以优化生产流 程，从而提高效率和产品质量。德勤开展的一项调 查显示，制造业的数据生成量位居前列，海量数据 能够产生巨大的商业价值。 物联网赋能制造业数字化转型 | 11 动引导车（AGV）和机械臂可以更精确、更高效地执 行任务。物联网通过提供必要的数据和连接，使这 些系统能够无缝运行。 预测性维护：物联网传感器实时监控设备，在故障 发生前做出预测，从而减少停机时间并延长设备使 用寿命。这种方式确保设备仅在需要时进行维修， 防止不必要的维护并降低运营成本。物联网实现了 持续监控和及时预警，从而可优化维护计划。 可持

脱水机 5G/ 工业以太网 设备台账 设备归属地址信息、 设备参数配置、设 备运行统计 设备运行状检测 设备组态清单、实 时监测分析图、可 视化分级告警 设备健康管理 故障诊断 故障判断规则、故 障处理流程、故障 告警管理 设备点巡检 设备运维保障 点检计划、点检清单、 维 保 计 划 、 备 件 点检流程与状态 、 设备紧急制动策略 业 务 应 用 服 务 基 础 平 台 服 务 模型库 • 3D 组态模型 • 故障诊断模型 • 设备机理模型 算法库 • 电气信号频谱分析 • 机械信号频谱分析 知识库 • 设备使用手册 • 故障 Q&A • 测量点要求 数据 管理 • 数据存储 • 数据清洗 • 数据聚合与运算处理 设备物联感知

等的不理解，导致生成的解决方案与实际需求存在偏差，这主要是由于大模型在训练 过程中缺乏特定行业的数据和知识，难以覆盖各个行业的专业细节。这种行业知识的 匮乏使得大模型在应对工艺流程优化、设备故障预测等专业问题时有所缺陷，难以提 供精确、可靠的解决方案，无法满足工业现场的个性化要求。 不熟企业：当大模型接入企业系统时，往往难以全面理解企业的业务流程、数据 结构和运营模式，导致生成的解 等关键信息。 当面对新的样本时，小模型能够迅速判断样本是否合格，从而实现对产品质量的快速 检测。同样在设备预测性维护方面，小模型通过对设备运行数据的分析，能够学习到 设备正常运行的模式和潜在的故障特征。一旦监测到异常情况，小模型能够及时发出 预警，提醒工作人员进行检修或维护。 小模型的能力更适合工业生产制造领域。首先，小模型能够基于有限数据支撑精 准的判别和决策，而生产过程需要针对不同场景进行精准的分析和决策，这两者间的 适当的指令微调、奖励学习、强化学习等阶段，形成面向最终场景的应用能力。 SymphonyAI 3推出了基于无监督预训练的工业大语言模型，该模型的训练数据包 含 3 万亿个数据点，12 亿 token，能够支持机器状况诊断，并回答故障状况、测试程序、 维护程序、制造工艺和工业标准相关的问题。 制造流程管理平台提供商 Retrocausal4发布的 LeanGPT™，也采用了无监督预训练 的模式，是制造领域的专有基础模型。基于

户历史等数据智能推理，自动定位到故障问题的根因，极大提升运维效率。 业务层自动驾驶：模型意图驱动实现小时级自动发放，分钟级自动优化。 通过业务体验实时分析，秒级网络状态动态还原，多维模型支持网络瓶颈精 准定位等手段，实现光+Wi-Fi 的自适应优化，实现用户级业务体验实时动态保障， 保障网络不同层次的“零故障”体验，满足企业业务不断增长的品质诉求。 网络层自动驾驶：通过知识图谱实现智能故障定位和主动优化。 网络层自动驾驶主要包括故障自动发现，智能故障定位，故障恢复，网络级 中国电子节能技术协会 绿色全光网络专业委员会 22 22 性能优化等自动化能力。自动驾驶通过数字孪生，知识图谱，机器学习等技术， 结合感知/分析/决策/执行闭环流程，实现故障根因自动发现，故障自动快速修复， 并大幅优化准确率和故障闭环时间。自动驾驶可构建网络/用户/终端/应用的四维 立体地图，端到端体验可视 立体地图，端到端体验可视，一键直达问题根因。通过自动驾驶可构筑领先的运 维运营能力，先于业务感知网络故障，先于用户修复故障。 网元层自动驾驶：通过光层数字化实现隐患主动预测。 网元层自动驾驶首先要求光层网络数字化，数字化涉及光链路层/光信道/光 部件/光业务等 4 层系统的数字化，需将原光系统的模拟信号转变为确定且可视的 数字信号。并在数字化之上构筑自动驾驶的资源数据底座（包括资源、业务、数 字光缆、网络拓扑