绩效指标设定..................................................................................133 10.2 项目效果评估..................................................................................136 10.3 持续改进机制 .148 11.3 政府支持与政策分析......................................................................151 12. 效果展望.................................................................................................153 作机器人（Cobots），在生产线中与工人共同作业，承担重复 性、危险性高的任务。这样不仅减少人类劳动强度，提高工作安全 性，还能使人类员工将精力集中于更高价值的创新任务上。 为了量化改善效果，我们设定以下几个关键绩效指标 （KPI）：  设备可用率提升 20%  生产周期缩短 15%  人均生产效率提升 30%  故障率降低 25% 此外，通过实时监控和反馈机制，形成一个闭环的生产管理体

应用场景的拓展.............................................................................. 82 4.5.2 应用效果的提升.............................................................................. 82 4.5.3 应用模式的创新 3.2 产品使用培训与指导...................................................................... 97 5.3.3 产品效果监测与评估...................................................................... 99 5.4 企业专属工业大模型技术服务实施 ，为其高效运行提供 了必要的硬件、网络和数据支持，是整个体系的关键保障。在当前工业智能化 的实践中，基础设施层的构建不仅决定了模型的计算效率，还直接影响到模型 在实际工业场景中的适应能力和部署效果。 算力支持是基础设施层的核心要素。工业大模型的训练和推理过程需要处 理海量的多模态数据（如文本、图像、音频、视频等），其复杂性远超普通模型。 例如，在智能制造场景中，模型需要实时处理来自多个传感器的高频数据流，

..........................8 2.1.3 下一步实施计划 ........................................16 2.1.4 方案创新点和实施效果 ..................................17 2.1.5 单位基本信息 ..........................................19 2.2 .........................23 2.2.3 下一步实施计划 ........................................35 2.2.4 方案创新点和实施效果 ..................................38 2.2.5 单位基本信息 ..........................................42 2.3 .........................45 2.3.3 下一步实施计划 ........................................58 2.3.4 方案创新点和实施效果 ..................................59 2.3.5 单位基本信息 ..........................................61 2.4

难度，结合各个项目的实施 周期，排出各个信息化项目的实施计划。 信息化推进策略其实就是先解决什么，后解决什么，然后再解决什么的问题。 PDM、ERP、CAPP、MES 等系统都可以立即实施并发挥效果，但是不同的实施顺序给实 施人员带来的工作量和实施成本是不同的。对先上 ERP 还是先上 PDM 的问题，其实先上 哪个都可以，业界都有成功的例子。如果同时上 ERP 和 PDM，势必牵涉更大的人力和财 （软件）、顾问（咨询和服务）、价格。没有完美的产品，只有相对更合适的产品。考察 软件时，重点考察软件功能与业务需求的匹配度和满足度，对于成熟的商品化软件，要考 察其在同行业客户中是否有大量成功的应用案例。同样的软件用不同的人来实施，效果可 能完全不同，这关键取决于实施顾问，业界也都在讲“三分软件、七分实施”。所以选择实施 顾问、实施公司比产品更重要。在顾问的选择上重点考察其专业素质和稳定性。有的供应 商是原厂去实施，有的是合作伙伴 导和协调与项目相关的各项工作。 · 项目小组成员的原有工作负荷须重新安排，以确保至少有 60%的时间参与项目的实施 活动。 4、中层经理的职责： · 部门一把手的态度决定本部门应用的效果； · 服从企业总体信息化工作安排； · 调配得力人员，支持项目实施； · 保证系统贯彻应用到所在部门。 激励机制： • 上下同欲者胜——孙子兵法。 • 信任是最好的激励。 • 《ERP

HBase 、 HDFS 、 Hi R di 智能座舱 画像分析 行为预警 实时查询 MatrixDB 数据库 方案效果：省心、省力、省时、省 钱 Confidential 1 方案概览 建设效果 四维纵横 ©202 34 │ Confidential 1 │ ©202 四维纵 横 某装备制造 • All in One ：替代 MySQL + 时序数据库 + Greenplum + Spark • 集群硬件节省—半，性能提升 6 倍 智能装备运维和数字汽车非常相 似 建设效果 35 工 厂大脑 Confidential 1 Confidential 1 第四次工业革命已经开 启 │ ©202 机器学习类型查询，下推 Python/R 算法到数据库中执行，通过 SQL 实现 ML Confidential 1 四维纵横 ©202 41 │ 方案效果 • 运营数据（ TB ） + 工厂生产数据（ GB ） + 设备数据（ 10 万点 / 秒时序数据 ） • 数据库内实现模型训练和分析， 快速部署、低成本实施和可复制推广 • All-in-One

次能源的生产供应，往往 涉及到诸多园区内的设备和系统，常见的有各类发电设备，如柴发、光伏、风机等，以及热力 相关的锅炉、燃机、暖通设备等。 能源供给的低碳程度很大程度上决定了整个园区碳管理的效果，是实现低碳化运营的重要一 环。 能源分配： 能源分配系统在“双碳”场景中的重要性往往容易被人低估。作为连接能源供给端和能源使用端 的基本环节，能源分配系统负责实现包括水电汽热等各类能源的传输和控制。 工艺和管理优化周期长、难度高：对于生产制造型园区，相关工艺流程的更新需要 考虑实际技术发展和经济性，通常受到技术，成本和时间的制约。管理体系的优化 需要长期细致的运营，在积极借鉴外部经验的同时充分发挥内部主动能动性才能有 效果。 ▪ 能源循环利用系统建设：从理念设计开始，就需要考虑整体系统循环利用的可能性 和实操性，提升低品位能源的利用率；在运营阶段也必须有方法论的指导和日常运 维的落实。 13 等技术手段，可以更准确地为园区完成电网规划、分布式设备以及相关设备的选型以 及建设规模和投资回报的模拟等。 • 管理和运营： 节能降碳是一个系统性工程，日常的管理和运营的每个细节都是影响综合效果的关键。在管理 和运营流程的优化上，是一个日积月累精耕细作的工程，在对业务理解足够透彻的基础上，结 合先进理念逐步优化整体管理流程，减少不必要的动作从而降低碳排放。 上层 软性能力

促进模型的自我优化，提高风险评估的准确性 和可靠性，提升风险管理水平及风险控制决策效果。 勘探培训模拟：利用数字孪生技术结合人工智能视觉构建的智能培训平台，通过VR和AI视频 技术模拟真实的油气勘探现场，为员工提供了一个无风险的训练环境。员工可以在平台上练 习专业技能和操作流程，体验流程化操作带来的反馈效果，为上岗后的真实生产过程储备足 够的前期经验。 来源: 石化盈科&IDC ����年 流程带来显著的优化效果。 例如，在油田井下智能管理过程中，大模型的应用可进一步增强传统智能模型的精准度，通 过模拟油藏行为和优化油井生产计划，延长油井的使用寿命，提高井下作业质量。同时，大模型 的应用也可以让生产培训内容更加丰富和精准，通过分析历史勘探数据，预测可能的场景和挑 战，让员工在虚拟环境中做好充分的准备，拓展传统AI虚拟现实的逻辑场景，加快模拟速度及呈 现效果。 来源: 石化盈科&IDC 案。大模型还能够在预测性维护中，支撑系统处理和分析整个产业链的海量数据及多模态信息， 扩充管线预测性维护相关的参数量，进而提升既有模型的预测精度，提高模型对复杂模式和趋势 的分析能力。大模型的使用将有助于优化风险应对措施的安排运筹及效果，确保设备运行的连续 性和可靠性。在管网调度中，大模型加持调度优化系统，能够处理更大规模的数据集，识别油品 流动的复杂模式，模拟不同的调度策略并给出相关的结果及影响分析，为决策者提供全面深入的

虽然有了一些信息化的 建设 ，但现阶段还需要 很多人力和财力， 同时 因为缺少相关数据支撑， 难以找到优化方向。 数据孤岛化 各个系统之间相互独立， 无法进行数据共享 ，数 据关联 ，缺乏良好的集 成效果。 业务融合难 现在园区业务的管理多 是场景单一 ，服务碎 片化 ，没有进行有效的 整合管理。 智慧园区管理存在问题 l 利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学 科、多物 与三维场景融合显示，增强了虚拟世界的真实程度 l 可以整合各种数据分析的业务和工具，如轨迹追踪，告警管理等 l 实现场景内的图像拼接，覆盖掉监控重复区域，避免造成误差 Before: l 呈现效果是 2D 画面，会忽略部分细节 l 业务形式单一，无法与多个业务融合使用 l 视频监控信息是海量的，但呈现方式碎片化 视频融合 After ： l 整个园区通过三维可视化的技术将消防设施点位进行展示，实时监测设施装

資产状态评价 产业创新 流程管控 价值增值 产业链协作 数据有效性及 完整性 运营风险评价 技术创新 资源匹配 学习型团队 KPl 管理 技术及基础设 施 法规风险评价 IT 管控能力 效果评价 价值评估 度量、認証 企业战略 信息体系 风险评估 创新管理体系 全面绩效管理 企业文化建设 抓痛点：六维度客户成熟度分析 绩效分析 预期 效益 调度排产 控制网络 问题 新决策 • 新一代生产营运中心 智能工厂 “ 三知”：看的清、看的懂、看的远 “ 三行”：做的对、做的快、做的优 “ 三新”：新技术、新思想、新模式 干 的 愉 快 赢 的 漂 亮 预期效果－渐进式兑现 o 智能工厂的新思考 What is it? How to do? o 智能工厂的新实践 SNCC model JIUJIANG practice

针对具体情况制定相应的规划和措施，实现绿色低碳发展。数据中 心可以通过以下措施来进行能耗优化： 1、完善能源管理体系。建立完整的能源管理系统，包括能源消 耗监测、数据分析和评估、指标制定、计划实施和效果评估等环节， 确保能源消耗状态得到精准监控和全面分析。 2、节能技术的持续更新。不断引入先进的节能设备和节能技术， 如高效节能灯具、变频调速技术、热泵技术等。同时对现有设备进 行改造升级，提高设备利用率和运行效能。 ODCC-2023-02006 员发送预警信息。 4、预警监测和调整：对预警系统进行监测，并根据实际情况进 行调整和改进。可以根据反馈和数据分析结果来调整预警规则和条 件，提高预警的准确性和效果。 7.碳评价 数据中心根据自身需求，在能碳系统植入不同的评价和评级体 系，根据数据中心碳减排、碳核算、碳抵消、碳中和率、供应链产 品碳足迹等自动进行不同评价体系的评级，包括 UI、国家绿色数据 实现一键购买和抵消， 并在实时的碳中率、碳报告、碳分析、碳评价模块得到充分联动和 输出体现。 其次，自动追踪抵消进度：将企业的碳抵消项目与实时数据系 统集成，自动追踪抵消项目的执行情况和减排效果。这可以通过与 第三方数据提供商、碳抵消项目组织以及内部数据跟踪系统的合作 实现。将这些数据自动导入碳抵消系统，以生成准确、实时的碳抵 消报告。 最后，整合行业标准：监测国内外碳抵消政策和法规，及时适