的高度集中区域，已成为我国控碳减碳的重要靶点。碳数据管理是研究分析工业园区碳减排重点 和制定降碳具体措施的重要基础。目前，工业园区碳数据管理基础较薄弱，缺乏相应的制度体系 规范，亟待夯实相关制度流程，指导园区精准度量减碳成效，科学评估部门要素，推动低碳发展。 本报告梳理了现行碳数据管理制度体系（统计、核算、管理、评价体系）存在的一些共性问题和 特性问题，针对现行体系的不足有目的地开展园区碳数据管理制度设计，在清晰界定园区碳数据 总、报告、核证，综合形成碳总量和强度数据，进一步提升园区碳数据管理体系的实操性。 2 目 录 CONTENTS 01 前言 附件1：园区碳数据补充调查表 附件2：专有名词解释 研究背景与目标 园区碳数据管理体系框架 园区碳数据管理边界 02 现行碳数据管理制度体系 统计体系 核算体系 管理体系 评价体系 现行体系存在的问题 03 园区碳数据管理制度设计 园区碳数据管理机制 范围和目标确定 范围和目标确定 方法学、规范及程序 工作流程 数据收集 数据核算 质量保证及质量控制 报告和数据管理 01 05 08 09 11 13 14 18 20 21 27 28 30 36 22 23 25 16 1.前言 1.1 研究背景与目标 01 国家“双碳”政策陆续出台，对碳排放精准管控提出了更高要求。 2020年9月，我国基于推动实

工业软件标准子体系 （1）研发设计软件标准 主要包括计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程 （CAE）、计算机辅助工艺规划（CAPP）、计算机辅助制 造（CAM）、电子设计自动化（EDA）、产品数据管理（PDM） 及基于大数据、人工智能等赋能技术的研发设计软件应用指 南和集成实施标准。 （2）经营管理软件标准 主要包括企业资源计划（ERP）、供应链管理（SCM）、 客户关系管理（CRM）、人力资源管理（HRM）、质量管 主要包括工业操作系统、工业控制软件、组态编程软件 等控制执行软件的应用指南和集成实施标准。 下一步建设重点 研发设计软件标准。推动计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助制造（CAM）、产 品数据管理（PDM）等软件的数据格式和接口规范标准研制。 经营管理软件标准。推动企业资源计划（ERP）、供应链管理（SCM）、客户关系 管理（CRM）等软件与其他软件集成实施类标准研制。 生产制造软件 数据采集、分析、可视化、访问、管理等数据处理标准。 （3）云计算标准 主要包括工业云参考架构、工业云操作系统等通用要求 标准；面向工业云服务的服务协议、能力要求、计量指标、 效果评价等服务质量标准；面向数据管理、知识库接入、资 源配置等资源共享标准。 （4）边缘计算标准 主要包括应用于工业领域的边缘计算架构、边缘数据、 测试与评价等通用要求标准；边缘计算节点、边缘计算平台、 边缘操作系统等计算能力标准；边缘计算接口、边云协同等

...80 5.3.2 安全性与风险管理......................................................................83 6. 数据管理.................................................................................................. 障。这一系列切实可行的方案能够有效地防范风险、保护数据安 全，并确保业务的连续性和稳定性。 6. 数据管理 在 AI 大模型智慧工厂 MDC 项目的实施过程中，有效的数据管 理是确保系统可行、可靠和高效的重要环节。数据管理的核心目标 是实现数据的高效采集、存储、处理和分析，以便为决策提供可靠 的依据。以下是针对 MDC 项目数据管理的详细方案。 首先，数据采集是最为重要的初始步骤。在智慧工厂环境中， 数据 在数据存储方面，采用分层存储策略，以应对不同类型和频率 的数据需求。实时数据通过边缘计算设备进行处理，并快速转发到 云端的数据湖中。历史数据则使用大数据平台存储，支持后续的深 度分析和挖掘。具体的数据存储架构如下： 数据管理的下一个关键环节是数据清洗和预处理。由于从多个 渠道采集的数据可能存在噪声、缺失或冗余信息，因此需要通过自 动化的数据清洗工具对数据进行去重、填补缺失值、标准化处理 等。数据预处理不仅能提升数据质量，还能为后续的数据分析和建

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 制造商面临的最大挑战 智能制造的未来状态 23 利用人工智能的竞争 用数据来推动人工智能/机器学习发展和优化 过程。 但是，受访者认为，他们自己的组织有效使用 所收集数据的比例还不到一半。 行业领导者正在获取情景化数据， 以推动明智的实时决策。 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 :: 12 只有 44% 的数据得到有效利用 人工智能/机器 学习和应用人 工智能/GenAI 问题： 您如何看待您所在行业的领导者

续接入其他系统的需要。 系统技术架构图 2. 系统业务架构 GIS+BIM+FM 智慧建筑运维管理平台面向三类使用用户：客户、 员工，以及分供方。信息终端分为：网站与手机 APP 应用。 设施管理系统通过主数据管理、数据采集和系统管理进行系统 信息初始化及标准化。在此基础上，以设施基础管理与设施运维管 伟景行智慧建筑运维管理平台解决方案 物模型，为管理人员提供可视化建筑管理服务，直观展示建筑地理信息、位置分布， 周边道路、设施、环境信息以及重要单位，从而极大地提高管理乐趣，提高工作的准 确性，推进建筑、空间、设施设备科学化管理。 基础地理信息数据管理：基于地方地理坐标系及高清航拍图、基础地形、地籍房 籍数据、关键基础设施现状等基础信息，通过空间层级结构，定位空间具体地理位置， 在地图中对区域或建筑进行框选标注，并展示其详细信息。 伟景行智慧建筑运维管理平台解决方案 楼 层分布、房间信息名称、编码、效果图、建造日期、用途、 建筑结 构类型、地址、建筑面积、备注、当前市值等信息；满足房屋数据 管理特定需求，并能区分所有房间的当前状态，并能实现批量的房 间数据管理和租用管理，如图所示。 房源数据定义 通过对 BIM 模型进行简单的发布，在租赁管理过程中，可以浏 览漫游 BIM 三维设计模型，并可以查询模型中设备对象的信息数据。 伟景行智慧建筑运维管理平台解决方案

数控 机床 机器 人 … PLC 基 础 层 平 台 层 应 用 层 工业标识解析服务平台 工业物联网平台 工业大数据平台 工业AI平台（含工业大模型） 开发与协同平台 其他数据管理、 分析与可视化 DevOps 低代码/零代码 微服务框架及组件 容器 … … 生产制造场景 生产制造管理 经营管理场景 营销管理 运营管理场景 客服/企业IM 整体解决方案 2025年中国制造业数字化转型升级产业图谱 工业互联网平台 研 发 设 计 及 验 证 场 景 产品/ 工艺/ 产线 等研 发及 设计 协议 感知 基 础 层 平 台 层 应 用 层 开发与协同赋能 数据管理、分析与可视化 生产 制造 管理 营销 管理 客服 /企 业IM 智能工 厂/数字 化工厂 产品/ 工艺/ 产线 仿真 验证 优化 产品 生命 周期 管理 订单 排产 计划 采购 管理 项目管理 项目群管理 组合管理 团队管理 设备管理 工时单 费用单 EasyTrack Admin 系统管理 EasyTrack Config 应用配置 EasyTrack Data 数据管理 EasyTrack PaaS 开放平台 IPD产品研发解决方案 基于IPD核心理念，深度融合项目管理、需 求管理、产品开发、资源协同与质量管理， 通过结构化流程、跨职能协作、数据可视化 及智能分析，助力企业缩短产品上市周期、

您可以向供应商请求、收集并导出各类文件， 如产品生命周期评估、安全证书，以及供应 链中涉及的有害物质报告。亚马逊全球贸易 与产品合规 (GTPC) 团队利用 AWS 的可持续 性功能，优化了合规数据管理流程，预计每 年可节省约 3,000 小时的运营时间。 案例研究（续） 14 The intuitive supply chain: Predict disruption, deliver growth

门户 文档中心 TacOS Store 开发者社区 …… 访问控制服务 应用接入认证，应用接入访问授权 服务接入框架 服务注册接入，服务路由查找，服务动态加载 元数据管理服务 TacOS 元数据备份，云端同步 异步指令框架 同步处理转异步处理，异步线程池处理 APIs Core TacOS AIoT 基础设施 OS 桌面 UI 帮助智慧城市、数智园区构建基于云 – 网 – 边 – 端架构的核心服务与基础设施，以供建设者、 运营者进行战略设计。英特尔还为基础设施提供带有选项的边缘到云端框架，并通过最佳实 践的分享，推动物联网、网络和通信、应用、数据管理、计算、分析和安全性等领域的创新 技术在智慧城市、数智园区内的应用，全面满足城市、园区提升经济效益、社会效益、环境 效益等多种效益的综合需求。

中国电子节能技术协会 绿色全光网络专业委员会 63 63 主系统名称 子系统代表 智能物流类系统 仓储管理系统（WMS）、物流执行系统（LES） 智能设计类系统 产品数据管理系统（PDM）、产品全生命周期管理系统（PLM） 智能管理类系统 企业资源计划系统（ERP）、供应链管理系统（SCM） 智能服务类软件 个性化定制平台、远程运维平台 集成优化类系统 中国电子节能技术协会 绿色全光网络专业委员会 73 73 PCB Printed Circuit Board 印制电路板 PDM Product Data Management 产品数据管理系统 PLM Product Life cycle Management 产品全生命周期管理系统 PMD Physical Media Dependent 物理媒质相关 POL Passive

员工和系统提供全方位的技术支持，确保模型能够持续为业务创造价值并适应 变化的需求。技术服务不仅限于解决即时问题，还包括预防性维护、优化建议 和技术升级等多个方面。 ➢ 技术服务的主要内容 工业大模型技术服务首先涵盖了数据管理与支持，这是所有模型功能的基 础。企业在构建大模型时需要处理复杂多样的数据来源，如传感器采集的实时 数据、历史生产记录以及多模态数据（包括文本、图像和时间序列数据）。技术 服务通过搭建高效的 2）模块化服务架构 模块化服务架构通过将技术服务分解为独立的功能模块，方便企业根据自 身需求进行自由组合。例如，企业可以选择单独的“数据清洗”模块，而不必使 用整套技术服务体系。 数据管理模块：涵盖数据采集、清洗与标注。 模型优化模块：包括剪枝、量化和实时调优。 安全管理模块：提供隐私计算和差分隐私功能。 集成开发模块：支持模型与 ERP、MES 系统的对接。 3）弹性计算架构 业的传统设备控制系统可能不支持与新型工艺大模型的实时数据交互，需要进 行系统改造和接口开发，这不仅增加了成本，还可能影响企业正常的生产运营。 同时，数据在不同系统之间的传输和共享也面临安全和稳定性挑战，需要建立 完善的数据管理机制来确保集成后的系统能够稳定运行。 综上所述，数据质量与可靠性问题、行业知识与语料库的不足以及算力成 本与技术门槛等挑战严重制约了工艺大模型在机械加工领域的应用。企业和行 业相关方需要共