智能供应链 洞察变革，驱动增长 IBM 商业价值研究院 | 研究简报 生成式 AI 给供应链带来重大变革。64% 的供应链高管认为生成式 AI 正 全方位革新工作流程。 供应链团队必须改变工作方式。60% 的运营和自动化高管表示，到 2025 年，AI 助手将接管大部分常规和事务性工作。 自动化决策的比例将进一步上升。运营和自动化高管们表示，生成式 AI 将在未来两年内将数字助理的决策量增加 智能供应链洞察变革，驱动增长 6 的高管表示，到 2025 年，AI 助手 将接管大部分常规和事务性工作。 的高管表示，到 2026 年，其组织将把 智能自动化和 AI 助手整合进供应链工 作流程。 60% 90% 目前，供应链团队受限于纷繁复杂、互不相连的海量数据。虽然供应链 团队现在能获取实时数据，制定更智能高效的决策，但由于数据量庞大， 许多机会常常错失。 生成式 AI 对未来挑战。 60% 的高管表示，到 2025 年，AI 助手将接管大部分常规和事务性工作。 3 90% 的高管表示，到 2026 年，其组织将把智能自动化和 AI 助手整合进 供应链工作流程。 4 智能供应链洞察变革，驱动增长 7 借助生成式 AI 助手，员工能够在供应链平台 上实时获得可靠数据，无需手动搜索多个系 统，从而快速应对变化，精确调整策略。例如， 员工无需依赖采购系统来修改订单交货日期，

aPaaS 产品智搭云，将 人力数据与业务数据融合。i 人事帮助企业更准确地预测需求、提高人效、降低成本，其协同办公和审批流程 平台使企业能整合效率与资源，提高经营效率。它解决了日常人力资源管理的挑战，提供了一个强大且灵活的 工具，应对市场的快速变化。i 人事还强化了招聘和人才配置流程，提供人才管理、分类、培养和储备功能， 同时通过先进的考勤与薪酬系统，自动记录考勤数据并计算工时，显著提高管理效率。 于 销售团队的效率提升，如智能排班和时间管理， 以确保每个员工的时间被最有效地利用。对于大 型成熟企业，挑战可能在于流程冗余和效率低下， 需要通过流程再造和优化来提升效率。无论企业 规模大小，人效管理都应聚焦于企业当前的核心 业务价值流程，以及如何通过改进这些流程来提 升整体效率。然而在系统地提升人效之前，许多 企业需要解决如下难点： 面向未来的制造业：数字化与人效管理的融合 时代的到来，制造企业正在通过数字化 手段系统地提升人效，以保持竞争力并实现持续的增长与发展。数字化工具的应用使得企业能够通过顶层设计来优化工作流 程，例如引入自动化系统进行工资核算或优化人事管理流程，从而显著提高工作效率和准确性。这种优化不仅限于生产线上 的操作，还涵盖了后台管理和决策制定过程，确保整个组织运作更加高效和协调。 数字化工具的应用显著地帮助员工从重复性劳动中解放出来，这在劳动

需求调研与分析..................................................................................35 4.1.1 现有生产流程评估......................................................................37 4.1.2 用户需求收集........... 数据安全管理......................................................................................93 7. 生产流程优化..............................................................................................95 98 7.1.1 自动化设备选择.......................................................................100 7.1.2 工作流程动态调度...................................................................102 7.2 生产调度智能化............

• 可支持端到端运营实时可视的数字驾驶舱 • 运用数字工具，快速了解供应短缺、生产或运输延迟对销售及 成本的影响 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 可灵活调整的供应链和自主生产则构成了灵活的主 干系统，使企业在面临持续波动时能够动态地改变 某一地点的生产运营，或是转移生产运营地点，由此 保持生产水平。 更高的可视化、灵活调整能力，以及可以实现自 动化装配流程的快速爬坡来应对消费者偏好的突然 转变，将支持企业前瞻性地提升运营效率、优化资源 配置并调整生产效率水平，实时或近乎实时地应对冲 击。这不仅有助于增强韧性，随着消费者对高度个性 化和定制化产品需求攀升，企业需要善于运用自主生 动，使企业在第一时间就打造出正确的产品、流程和 工作方式，在实际生产开始之前就能消除潜在问题， 从而在工程设计阶段便着手构建韧性。 围绕动态化、可持续的产品开发的韧性2.0能力 可以帮助企业成功实施“前置”战略。这些能力可以 在设计阶段预判冲击对产品的潜在影响；并且缩短交 货周期，提高客户和收入留存率。 一家生产重型高价值设备的跨国公司 由于缺乏对自身生产流程的实时可视，难 以确保运营效率和连续性，无法达成生产

效 率和创新能力的提升。《德国工业战略����》和《德国数据战略》等一系列文件都表明了德国对 包括石化产业在内的各产业数字化和智能化发展的强烈关注，注重依托先进的数字技术优化供应 链管理和生产流程，以保持德国在工业领域的领先地位。 欧洲的石油需求整体上呈下降趋势，炼油产能预计将减少。目前，欧洲油气产业正在逐步实 施数字化战略，以持续提高运营效率和安全性。欧盟作为一个高度一体化的政治和经济实体，十 价格等 一系列社会指标的波动影响，包括石油石化在内的各个行业都需要主动应对趋势变化带来的严峻 挑战，及时调整生产结构，加强一体化经营管理，提高企业效益水平。 �� 以炼油化工、煤化工为代表的流程型行业，生产过程极其复杂，包含了大量的物理反应、化 学反应，物料还存在气、液、固等多种形态，上下游耦合度高。石油石化行业的新型工业化发 展，进一步对生产过程精确控制提出更高要求。同时，包括人工智能（AI）、大数据、工业互联 发展方向：推动石油石化产业向高端化、智能化、绿色化发展。 高端化 在石油石化的生产、加工、运营过程中，全面增加产品与服务的技术含量，提高产业发展附 加值。例如，在生产过程中持续引入数字技术，改进现有工艺流程，提高生产过程的检测、 管理和质量控制水平，为市场提供更高质量的石油石化产品。同时，为满足化工客户的新需 求，深度开发特种化学品及高性能材料，运用数字技术提高产品附加值。 来源: 石化盈科&IDC

智能工厂架构再升级 报告原因：强调原有的投资评级 买入（维持） 投资要点： ⚫ 6 月 5 日，中控技术在新加坡召开新品发布会，推出了全球自动化领域的通用控制系统 Nyx 及流程工业首款 AI 时序大模型 TPT。为何说这两款产品是颠覆性的，到底有哪些创新性， 以及解决了哪些行业痛点？本文将从公司“1+2+N”智能架构解读五大软件产品先进性。 ⚫ 当前企业数字化转型过 图 9：中控全设备智能感知平台 PRIDE .............................................................. 13 图 10：中控全流程智能质量监控平台 Q-Lab ..................................................... 14 图 11：中控大模型 TPT 实现一个软件支撑多种应用场景 数据接口种类繁多 缺乏统一数据标准 资料来源：蓝卓《中国工业操作系统发展白皮书》、申万宏源研究 传统自动化和信息化本质是把生产操作和管理流程通过软硬件系统的方式予以固化， 从而建立了垂直制造体系，这一体系下负责不同业务环节或流程的子系统间彼此孤立，即 使不同自动化厂商间的设备在工业现场的部署位置相邻，彼此之间的数据也绝无交集，这 也就形成了工业环境中大量烟囱式的系统和碎片化的信息。在此传统模式下的数据大多沉

提供一套标准的工作流引 擎与流程服务平台，实现流程 的可视化管理，包括流程模板 定义、流程权限控制、数据流 转管理以及流程状态监控等服 务，为不同平台、不同业务提 供灵活的工作流调用与处理能 力。 工作流服务平台 waas » 七个平台 在线开发平台 dev 提供柔性微服务应用的快 速创建与管理，归纳信息化系 统建设流程思想，基于可视化 组件为业务提供从设计、开发 exch 提供一套面向服务架构的 集中式数据交换服务，解决政 企数据在跨部门、跨机构的数 据集成、数据交换与服务共享 等问题，实现包括同构与异构 的数据转换、数据迁移、任务 定义、流程管理、过程监控等 功能，为政企打破信息孤岛、 提升数据价值提供完整应用服 务。 数据融合平台 exch » 七个平台 » 在线开发平台 数据设计 数据服务 工作流 鉴权 发布包 服务关联 平板 手机 鉴权 调用 » 七个平台 » 工作流服务平台 工作流平台 行政审批 企业登记 OA 系统 微服务接口 微服务接口 微服务接口 流程模板定义 数据流转管理 流程可视化 流程状态监控 流程权限控制 » 七个平台 » 文件服务平台 文件下载服务 文件自动分发 文件上传服务 文件全文检索 文件加密服务 文件服务平台 硬件磁盘 硬件磁盘 硬件磁盘

工技术服务的内容........................................................................ 102 5.4.2 技术服务的流程............................................................................ 103 5.4.3 技术服务的优化.. 信息技术与制造业呈现深度 交融之态，大模型的发展为工业制造带来了新的可能性，工业大模型也成为智 能制造领域的重要发展方向。当下，制造业数字化转型步伐持续加快，企业置 身于数据呈爆炸式增长、生产流程趋于繁杂、市场竞争愈发激烈的复杂环境之 中，面临重重挑战。而未来的工业大模型将以其卓越的数据处理能力、高度智 能的决策支撑以及跨领域的协同优化效能，为化解这些难题开辟了有效路径。 它能够深入探 9 1.1.1 工业大模型 工业大模型是面向工业领域深度优化的专业人工智能系统，通过整合多模 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

www.iresearch.com.cn 需求场景示例-安全防护 基于制造企业全业务流程的风险识别与防护体系构建 来源：企业访谈，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 采购基本信息 采购需求： 围绕制造企业数字化转型， 进行“工业网络安全建设”： • 梳理网络架构及业务流程， 帮助企业分析安全风险点 • 针对性提出落地建设方案 • 完成安全设备部署与调试 • 提供完善的售后服务，保 目标：摸清资产信息、全面梳理业务流程、综合识别安全风险 对网络系统承载的业务功能进行识别，对业务流程进行梳理, 分析安全风险与安全需求；对工 控系统网络架构、通信协议、部署的网络安全防护设备等进行调研，详细了解现有安全措施 安全规划设计（方案设计与路径制定） 目标：针对制造企业数字化转型过程中核心安全需求，制定针对性、可行性的安全解决方案 安全技术体系方案设计：基于网络架构、业务流程及安全风险，围绕网络安全、设备安全、 体系方案，明确标准制度查阅、工控安全活动全过程管理等，形成“技+管”结合的综合安 全管控能力 安全运维体系方案设计：结合业务需求，设计运维标准规范、资产管理等安全运维体系方案， 规范安全事件处置、脆弱性问题处理、日常运维等流程，实现运维行为痕迹化及闭环管理 安全设备部署（产品落地与策略优化） 目标：精准部署安全设备，配置相应安全防护策略，提供全方位安全防护 依据招标文件技术参数要求，完成安全设备的选型及性能测试，并在网络架构关键节点（如

系统层级是指与企业生产活动相关的组织结构的层级 划分，包括设备层、单元层、车间层、企业层和协同层。 （1）设备层是指企业利用传感器、仪器仪表、机器、 装置等，实现实际物理流程并感知和操控物理流程的层级； （2）单元层是指用于企业内处理信息、实现监测和控 制物理流程的层级； 3 （3）车间层是实现面向工厂或车间的生产管理的层级； （4）企业层是实现面向企业经营管理的层级； （5）协同层是企业实现其内部和外部信息互联和共享， 智能工厂标准子体系 （1）智能工厂设计标准 主要包括智能工厂/数字化车间的设计要求、设计模型、 设计验证、设计文件编制以及协同设计等总体规划标准；物 理工厂数据采集、工厂布局，虚拟工厂参考架构、工艺流程 及布局模型、生产过程模型和组织模型、生产设备全信息建 模、仿真分析，实现物理工厂与虚拟工厂之间的信息交互等 物理/虚拟工厂设计标准。 （2）智能工厂交付标准 主要包括设计、实施阶段数字化交付通用要求、交付信 基于制造资源数字化模型（MBD）工艺设计、柔性设计、质 量要求以及验收要求等工艺设计与仿真标准；试验方法、试 验数据与流程管理等试验设计与仿真标准。 （4）智能生产标准 主要包括计划建模与仿真、多级计划协同、可视化智能 云排产、云边协同优化调度等计划调度标准；全流程多工序 协同优化、生产工艺决策、生产过程管控与优化、异常管理 及防呆防错机制等生产执行标准；智能在线质量监测、预警 和