自学习、自适应之类功能的表征，包括资源要素、互联互通、 融合共享、系统集成和新兴业态等 5 层智能化要求。 （1）资源要素是指企业从事生产时所需要使用的资源 或工具及其数字化模型所在的层级； （2）互联互通是指通过有线或无线网络、通信协议与 接口，实现资源要素之间的数据传递与参数语义交换的层级； （3）融合共享是指在互联互通的基础上，利用云计算、 大数据等新一代信息通信技术，实现信息协同共享的层级； （4）系统集成是指企业实现智能制造过程中的装备、 智能运维服务标准。推动状态检测、寿命预测、运维决策等标准研制。 网络协同制造标准。推动平台技术要求、网络协同生产等标准研制。 产销一体化运营标准。推动运营总体架构、平台技术要求等标准研制。 7. 工业网络标准 主要包括工业无线网络、工业有线网络、工业网络融合 和工业网络资源管理等 4 个部分，如图 11 所示。主要用于 满足智能制造环境中低时延、高可靠等网络需求，实现工业 网络架构下不同层级和异构网络之间的组网，规范网络地址、 涉及无线电频率使用的，还应当符合相关频率使用规划和有 关政策规定，以及无线电发射设备射频技术指标等要求。 图 11 工业网络标准子体系 工业无线网络标准主要包括无线局域网（WLAN）、无 线可寻址远程传感器高速通道（WirelessHART）、用于工厂 自动化/过程自动化的工业无线网络（WIA-FA/PA）、窄带物 联网（NB-IoT）、5G 应用、北斗应用等标准。工业有线网 26 络标准主要包括现场总线、工业以太网、工业无源光纤网络

、交通条件 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。

网采用同频组网技术，接入无线扫码枪、无线摄像头、移动叉车、 AGV 无人搬运车等，不允许其他终端接入，保证生产网络的正常运行；员工办公和访客移动终端使用不同的 SSID ，内部员工通过账号密码接入无线网络， PDA等 办公移动终端使用 PSK+MAC 地址白名单接入网络，保证只允许受信任的终端接入 » 应用案例 信息化部门  大数据中心  智慧园区管理平台  PaaS 云平台 

模拟、随机数生成器、量子密码学、优化算法、量子 互联网 人工智能：AI未来算法、类脑智能、人机交互、 沉浸式技术、人机界面 先进网络和通信技术：区块链技术、安全 冗余通信、新一代无线电、6G、下一代无线网络 氢能与储能：核能、氢能和氨能、先进火力发电、 智能电力系统、危险化学品环境数字化管理 人工智能：负责任的人工智能、ELSI（伦理、法 律和社会问题）、人机界面技术、数据处理 生物技术：智能生物产业、以实现精密医学为目

的生产环境，以实 现更高效的资源管理、实时监控、故障诊断和维护。 首先，物联网技术的核心在于传感器和设备的部署。这些传感 器能够实时采集机器运行状态、环境参数、生产进度等各类数据， 并通过无线网络将数据发送至中心云平台。在设备接口方面，我们 可以考虑使用工业标准协议，如 MQTT、CoAP 等，以确保不同设 备之间能够进行良好的通信。 其次，数据的安全性和隐私保护也是至关重要的。我们需要在 监测、分析和优化能源使用情况，确保能耗在满足生产需求的前提 下降至最低。 首先，通过部署智能传感器和物联网设备，对各个环节的能耗 进行精准监测。传感器将收集生产设备的实时能耗数据，包括电 力、热能、气体等，数据将通过无线网络传输至中央控制系统。这 种实时采集的数据为后续的分析和决策提供了基础。 接下来，利用机器学习和大数据分析技术，对收集到的能耗数 据进行深度分析。通过建立能耗预测模型，可以识别出能源使用的

国家针对智能制造领域也制定了详细的智能制造标准体系，工业网络是支撑 各种行业应用的关键基础设施，智能制造标准体系结构如下图所示。 图 3-9 智能制造标准体系结构图 工业网络主要包括工业无线网络、工业有线网络、工业网络融合和工业网络 资源管理等 4 个部分，主要用于满足工厂不同系统层级内部及之间的低时延、高 可靠等需求，实现工业网络架构下不同层级和异构网络之间的组网，规范网络地 中国电子节能技术协会

壳牌在融合智能技术的一些典型实践包括： 技术应用：壳牌中国使用AI编写算法来执行任务，改善产品体验以及地下加工的周期时间、 优化资产性能、预测设备故障等。在勘探过程中，基于“增强现实”技术，通过设备的防爆 摄像头和无线网络连接，安全高效地完成远程设备维修、安全检查、高空作业、人员实操培 训等工作。壳牌在其炼油厂部署了传感器网络，采集设备运行中温度、压力、振动、电流等 参数，进而输送到大模型平台进行分析，识别设备运行异常模式。