AI 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 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 智能质检系统 AI 技术可以通过视觉识别、图像处理等方法实现对产品质量缺陷的快速检测 和分类。智慧工厂中的智能质检系统可以大大简化产品质量控制流程，提高产品一 致性和产品合格率。 4.2 预防性维护 采用基于 AI 算法的预测性分析模型，智慧工厂可以在设备故障之前预测出潜

自然资源保护协会（NRDC） 2023 年 9 月 ii 目录 摘要 iii 1. 项目背景及意义 1 2. 国内外研究进展 3 2.1 国内外温室气体核算方法 2.2 工业园区温室气体核算方法研究 3. 工业园区温室气体核算关键问题分析 8 3.1 工业园区特征分析 3.2 工业园区碳排放核算关键问题 4. 工业园区温室气体核算技术指南研究 15 4.1 室气体核算方法学需求迫切且意义重大。 工业园区是城市内相对开放的系统，介于城市与行业之间，非独立统计单元，具有 边界模糊、数据不易获取、产业链共生、价值链延伸等不同于区域和行业的特点。本研 究针对工业园区核算类型多样、边界模糊、主体复杂、数据甄选困难等重点问题，通过 国内外温室气体核算方法学比较分析，从核算主体、边界、范围、数据、方法等方面， 系统构建了工业园区温室气体核算方法学体系。 相对应的核算边界（地理边界 / 数据统计边界 / 管理边界等）；依据工业园区的主要类 型（产业型 / 产城融合性 / 物流保税区），细化工业园区的温室气体排放源，按照优先级 给出不同数据的活动水平获取方法，并相应给出各个层次的温室气体核算方法。在工业 园区温室气体核算过程中，对于处理大量区外废弃物的园区、使用绿电等情况做出特殊 说明。 根据项目研究成果，提出统一工业园区温室气体核算范围及领域、适时更新区域 /

第七章. 讨论 50 附件1：本研究涉及的159个海外园区基本情况 56 附件2：中国海外园区数据库 57 附件3：园区的屋顶面积数据采集方法 57 Tier1园区的屋顶面积数据采集方法 57 MBF屋顶选取工具开发方法与应用步骤 59 附件4：太阳辐射量评估简述 60 附件5：风能资源潜力评估简述 62 名词解释 62 缩略语表 63 注释 63 为基础，建立了中国海外园区数据库。除通篇都涉及的文献 综述法、案例研究法、对比分析法等定性研究方法外，本研 究还采用了定量评估方法。定量评估方法涵盖三个具体方 面。第一，中国海外园区数据库的开发方法。在整理校验了 既有的中国海外园区数据集的基础上，本研究采用基于网络 与媒体的数据爬取方法，全面收集整合了中国海外园区的名 称词条及词条项下的各类园区信息，并辅以交叉人工复核。 第二，本 海 外园区的光伏开发技术潜力和风能开发技术潜力进行了评 估分析。评估光伏开发技术潜力主要运用基于地理信息系统 的方法，该方法可对海外园区（主要分为工业/商业园区和农 业园区）进行分别评估，并采用情景分析法对评估结果进行 分类、判断和分析。第三，风电开发技术潜力的评估方法主 要包括基于风能参数的直接计算法和全球估值法，这两种方 法分别对风电发电量与风电装机容量进行估算。同时，在评 估

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 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 算制度，健全碳排放权市场交 易制度。 2022.10 《国家发展改革委等部门关 于加快建立产品碳足迹管理 体系的意见》 推动建立符合国情实际的产 品碳足迹管理体系，完善重点 产品碳足迹核算方法规则和标 准体系，建立产品碳足迹背景 数据库，推进产品碳 标识认证 制度建设。 2024.01 《上海市推进重点区域、园区 等开展碳达峰碳中和试点示 范建设的实施方案》 三、试点内容(七)碳排放管 碳排放统计核算体系实施方 案》 建立全国及地方碳排放统计 核算制度，鼓励各地区参照国家 和省级地区碳排放统计核算方 法，按照数据可得、方法可行、 结果可比的原则，制定省级以 下地区碳排放统计核算方法。 完善行业企业碳排放核算机区 碳排放统计核算方法。 2022.04 03 04 园区产业转型升级 与降碳耦合度不高 区内企业降碳动力不足 园区推动产业转型升级主要面临 “双碳”管理机制不健全、产业发

展试点工作，以生态环境质量改善为核心，采取定性与定量相结合 的方式，探索开展不同行业、区域尺度上碳排放评价的技术方法， 包括碳排放现状核算方法研究、碳排放评价指标体系构建、碳排放 源识别与监控方法、低碳排放与污染物排放协同控制方法等方面。 通过试点工作，重点从碳排放评价技术方法、减污降碳协同治理、 考虑气候变化因素的规划优化调整方式和环境管理机制等方面总结 经验，形成一批可复制、可推广的案例，为碳排放评价纳入环评体 碳排放所 需的数据可能比较困难，因为这些数据通常需要从供应链中的多个 来源收集。确保数据可靠性：范围 3 碳排放数据的可靠性可能受到 供应链中各个环节数据收集的不一致性和不准确性的影响。达成计 算方法的共识：确定如何计算范围 3 碳排放比较复杂，因为需要考 虑多个因素，例如供应链中的不同环节、不同产品和不同地区的影 响。 综上所述，数据中心行业在实现零碳发展方面面临着能源消耗、 热量处理 资源研究所（WRI）和世界可持续发展工商理事会（WBCSD）从 1998 年开始联合建立，是国际广泛使用的碳排放计算和报告标准。温室 气体核算体系有两个核心部分，分别是企业会计与报告标准（企业 排放清单方法学）和项目会计与报告标准（项目排放清单方法学）。 旨在为企业公开报告和参与自愿或强制性的温室气体项目、进入温 室气体市场提供指导，也能帮助公司识别温室气体排放源并排序， 减少公司层面的温室气体排放。现有的温室气体核算体系由四个标

仅该日期对应的版本适用于本文件。不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本 文件。 GB/T 39116—2020 智能制造能力成熟度模型 GB/T 39117—2020 智能制造能力成熟度评价方法 3 术语、定义和缩略语 3.1 术语和定义 GB/T 39116和GB/T 39117界定的术语和定义适用于本文件。 3.1.1 智能制造能力 intelligent manufacturing 制造要素下的能力域及评估域的成熟度评价要求是根据化工企业特点进行设定的，附录A中给出的 是化工企业通用的人员、技术、资源、制造要素智能制造能力成熟度等级评价要求。 6 成熟度等级判定 6.1 评估方法 6.1.1 成熟度等级评估过程，可按照 GB/T 39117—2020 中第 5 章的规定执行。 6.1.2 评估过程中使用的评估域和权重应按本文件的规定执行。 6.2 评分规则 根据本文件第 29% 物流 19% 物流 100% 销售 28% 销售 100% 服务 37% 客户服务 100% 6.4 计算方法 评估域、能力域、能力要素及成熟度等级得分的计算方法，应按照 GB/T 39117 中的规定执行。 6.5 成熟度等级判定方法 成熟度等级判定方法，应按照 GB/T 39117 中的规定执行。结合企业实际得分，可以直接判断出企 业当前所处的成熟度等级。

脱敏及风险评估等标准。 3. 可靠性标准 主要包括工程管理、技术方法等 2 个部分。工程管理标 准主要包括智能制造系统可靠性要求、可靠性管理、综合保 障管理、寿命周期成本管理等标准。技术方法标准主要包括 可靠性仿真、可靠性设计、可靠性试验、可靠性分析、可靠 性评价等标准。 4. 检测标准 主要包括检测要求、检测方法、检测技术等 3 个部分。 检测要求标准主要包括不同类型智能装备和系统的互操作 检测要求标准主要包括不同类型智能装备和系统的互操作 性、互联互通、系统能效等测试要求标准。检测方法标准主 要包括不同类型的智能装备和系统的试验内容、过程、分析、 环境适应性和参数校准等标准。检测技术标准主要包括面向 智能制造检测技术的判断性检测、信息性检测等标准。 11 5. 评价标准 主要包括指标体系、评价方法、解决方案等 3 个部分。 指标体系标准主要包括制造企业实施智能制造的绩效评价 指标、供应商提供的智能制造服务能力水平等标准。评价方 造能力提 升方法、场景化解决方案通用要求等标准。 6. 人员能力标准 主要包括智能制造人员能力要求、能力评价等 2 个部分。 能力要求标准主要包括从业人员知识储备、技术能力和实践 经验等要求标准。能力评价标准主要包括不同职业从业人员 评价、评估师评价等标准。 下一步建设重点 通用标准。推动场景建设参考指引等标准研制。 评价标准。推动精益制造、趋零库存等能力提升方法，场景化解决方案通用要求等

面对更加复杂且更具不确定性的市场环境，许多企业的应对 之法是引入短期解决方案，采取被动策略，提高生产效率，但这 样做代价不菲，比如库存高企、成本剧增。很多企业尚未意识到 向智能制造转型的益处，仅进行零敲碎打的方法，收效甚微。 大变局当采取大变革。要想实现生产效率、产品质量、 成本控制以及创新能力的显著提升，企业不仅需要实现技术升 级，还需要在战略、人才组织、数据管理、供应链整合、创新文 化等方面进行 打造跨越供应链、生产和运营的多面手/多技能员工队伍， 以促进资源的重新分配 • 采用灵活的员工合同，根据业务强度快速调配资源 • 使用数据分析进行技能需求管理，快速匹配能力与需求 • 通过有效的程序和方法，确保团队在超出监管能力的灾难 性事件（如自然灾害、暴力/恐怖事件）中的安全 自主生产 打造低碳化产业系统，能够快速、无缝地重新配置和调整以适应 变化。 • 引入高度灵活的自动化生产线概念，专门满足高度定制化需 动态化、可持续的产品开发 采取生态设计及协同工程方法来开发新型产品与流程的能 力，充分利用贯穿整个产品生命周期的反馈闭环。 • 依托数字孪生平台的协作方法 • 通过生态设计方法，在设计过程中植入可持续因素（例 如：碳足迹、循环经济） • 不断升级产品和服务，适应客户需求（例如：产品服务升 级、基于OTA的产品功能升级） • 以敏捷方法开发硬件组件（例如：系统、机电一体化、机 械装置）

人工智能开启了迈向通用人工智能 （AGI, Artificial General Intelligence）的新阶段。在大模型出现之前，人工智能通常需 要针对特定的任务和场景设计专门的算法，这种方法虽然在特定领域有效，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 8 万亿。 泛化能力强：大模型能够有效处理多种未见过的数据或新任务。基于注意力机制 （Attention），通过在大规模、多样化的无标注数据集上进行预训练，大模型能够学 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 的复杂关系。大模型的核心 在于学习数据中的联合概率分布，即多个变量组成的向量在数据集中出现的概率分布， 进而通过使用深度学习和强化学习等技术，能够生成全新的、富有创意的内容。与传 统的数据处理方法不同，大模型并不简单地区分自变量与因变量，相反，它致力于在 庞大的知识数据库中提炼出更多的特征变量。这些特征变量不仅数量庞大，而且涵盖 了多个维度和层面，从而更全面地反映现实世界的复杂关系。以自然语言处理为例，

............................................... 72 6 本指南为地方政府和决策者发展气候中和园区/城区项 目提供了一个循序渐进、逐布实施的基本方法。指南 描述了背景信息，提出了实用建议，列出了核心指标体 系，并以此作为工具帮助实施者规划和量化项目措施。 气候中和园区/城区项目的实施过程与传统的园区项目 有很大的区别。了解这些差异并采取相应的行动，对于 从中长期的角度对这些规 划进行跟踪，同时，保持与国家层面的气候目标及措施规划的一致。 目前，在园区层面探索实现气候中和的实践仍处于起步阶段。无论是转型方案设 计，还是长期规划落实，都还没有标准化的方法或准确适用的参数。在实践中，对 转型进行探索的园区不仅需要确定项目边界范围和短期目标，而且还需要制定长期 的转型战略。本指南旨在: 为致力于大幅降低能耗与排放、分阶段实现园区气候中 和转型的先行者提供指导信息。 投资方 建筑群体 新建建筑 发起方 工商服务业和工业 住宅 项目启动的相关部门和利益方 9 在现有文献资料中，很难找到对于“园区”或者“能源 园区”的明确定义。实际上，存在着许多不同的方法 来把多个建筑或城市的某一区域定义为一个园区。园区 的类别可以依据行政区域、基础设施（如交通线路或者 大型功能性设施和机构）或社会环境来划分。最为常见 的是，基于园区的面积大小以及园区内部建筑物的使用