多位的首席供应链官 (CSCO)、运营高管和自动化专家开展了一项 调研，其所在的组织正在积极推进 AI 自动化 技术。 调研报告显示，高管们致力于打造“智能供 应链”系统，该系统高度灵活、适应性强、 反应迅速，能够保障品牌声誉、客户满意度 以及盈利能力。 本报告中，我们将阐述各组织为达成目标而 采取的具体措施。第一部分，强调了 AI 助手 的角色，AI 助手不再仅仅是聊天机器人，而 客户认知度。报告每一部分的最后都提供了 一个切实可行的行动指南。详细说明如何制 定计划、设定优先级并落实执行，确保每一 个行动都能达到预期效果。 供应链高管需要投资新一代技术，提升运营的 灵活性和韧性，以应对未来多变的环境。 智能供应链洞察变革，驱动增长 5 借力决策， 决胜未来 员工与 AI 助手合作，可以创造比各自 独立工作时更多的商业价值。 第一部分 智能供应链洞察变革，驱动增长 流通效率低下。员工依赖电子表格完成大部 分工作，这阻碍了团队协作，影响了实时数据 的共享。 早在十多年前，IBM 的供应链管理团队就 提出了一个雄心勃勃的转型计划，即建立 一个认知型的智能化供应链。该计划的目 标是打造一个灵活的供应链，充分利用数 据和 AI 来降低成本，超越客户预期，严格 剔除或自动化无增值工作，并大幅提升供 应链团队的工作体验。 5 从宏观角度上，IBM 供应链数字化转型的 核心是优化感知与响应能力。该目标需要

效性和可行性。通过这些措施，将确保 MDC 项目顺利推进，最终 实现智慧工厂的目标。 1.1 智慧工厂的定义与发展 智慧工厂是指利用先进的信息技术和智能化设备，通过优化生 产管理和工艺流程，实现生产效率、质量、灵活性和资源利用最大 化的现代化制造环境。随着工业 4.0 的兴起，智慧工厂的概念逐渐 成为制造业转型升级的重要方向。 智慧工厂的核心在于信息的互联互通。通过物联网、大数据分 析、人工智能等技术  数据采集与分析：通过传感器和网络设备实时采集生产数据， 实现对设备状态、生产效率等的实时监控。  智能决策与调度：利用人工智能算法对大数据进行分析，优化 生产计划和资源调度，提高生产灵活性。  智能设备与自主控制：引入自主可控的智能制造设备，实现设 备之间的自我协作和自动化生产。  可视化管理：搭建可视化平台，实时展示生产进度和状态，帮 助管理者及时做出决策。 这些关 个性化生产：结合用户需求，通过大模型优化产品设计和生产 流程，实现大规模定制的目标。  供应链管理：利用模型进行需求预测和库存优化，提升供应链 的响应速度和灵活性。 这些应用不仅能够直接提升企业的生产效率，还能够为决策层 提供更为精准的数据支持，使生产过程更加智能和灵活。随着 AI 技术的不断成熟，未来 AI 大模型将在智慧工厂的各个层面发挥着 越来越重要的作用，全方位提升企业的竞争力。在这样的背景下，

虑。 核心观点九 出海企业需在严格遵守当地法律法规的基础上，构建数字化顶层思维，可以以HR-BI人力资源商业 智能为基础，充分利用人工智能技术工具，构建新型人力资源管理系统。 核心观点十 灵活用工与远程办公的兴起，将深刻影响制造业出海的人力资源管理策略，促使企业在人力资源管 理上更加注重员工的个性化需求和发展。 核心观点十一 目 录 第一章 中国制造业出海现状与趋势 第二章 2023-2024海外人才市场需求大数据 随着出海的深入，海外人才的雇佣模式也更加多样化，呈现出以全职雇佣为主，灵活用 工模式相结合的特点。如图5所示，全职员工数量占比最高的地区是欧洲，比例为39%。灵活 用工占比最高的地区是东南亚，占比高达49%，排在第二位的欧洲地区为15%。全职员工和 灵活用工数量平均后，东南亚以31.5%的占比成为中国制造业海外人才数量最多的地区，接 着是欧洲27%、北美12%、东亚8%、南亚7 和物流相对便利，另外，一些东南亚国家近年来经济增长较快，市场需求不断扩大。而欧洲 拥有先进的技术和管理经验，一些高端人才可以采取项目式的雇佣，有助于中国制造业提升 技术水平和管理能力。 3 海外雇佣模式多样化，灵活用工比重加大 东南亚 13% 东南亚 31.5% 东南亚 49% 非洲 3% 非洲 3.5% 非洲 4% 拉美 5% 拉美 6% 拉美 7% 南亚 9% 南亚 7.5% 北美

• 针对非核心活动广泛采用外包服务 • 利用先进的网络安全实践，全面部署云端IT基础设施 灵活的员工队伍 培育持续学习的企业文化，以此为基础创建能力全面、适应性 强且多元化的员工队伍。 • 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 求，或能够根据变化快速重新配置 • 动态排产能力 • 库存优化模型 • 在资本支出中纳入可持续相关的考量 需求预测 能够预见和预测业务需求及客户需求的变化，以及更广泛的社会 以敏捷方法开发硬件组件（例如：系统、机电一体化、机 械装置） • 在设计中注重韧性（例如：标准化、模块化方法、更广泛 的供应基地方案） • 基于数据分析和物联网，在服务过程中建立数字化的反 馈闭环 本地化、可灵活调整的供应链 缩小供应网络的区域分布，建立更加本地化、低碳化的供应 基地和运输网络。 • 使用网络模拟/优化工具来完善生产、优化供应布局 • 建立供应风险预警系统，识别供应商群体中的风险（从第

清洁能源采购决策和供应链建设：熟悉相关法规政策以及市场操作手段，可灵活合 理地完成采购决策，并建立与之匹配的供应链系统，如实时交易体系和相关交易平 台的接入等。 ▪ 园区电能质量保障：大量新能源的接入（主要考虑本地建设的系统）可能导致电能 质量出现问题，需要通过建立无功补偿系统和各类储能/储热/蓄冷系统来增加系统 韧性和灵活性。 ▪ 低碳与经济性的平衡：低碳建设中采购低碳电力和设备以及搭建和运营相关系统的 场动态 以及当地自然禀赋，打造强韧、灵活的综合能源管理体系，提高整体能源供给系统的 运营效率，降低碳排放。 - 挑战：园区电能质量保障和综合能源相关设备、系统以及运营体系的建设能力 ▪ 园区电能质量保障：大量新能源的接入（主要考虑本地建设的系统）可能导致电能 质量出现问题，需要通过建立无功补偿系统和各类储能/储热系统来增加系统韧性 和灵活性，为了保障能源安全，对源-储-荷调控实时性和可靠性也有着高要求。与 因地制宜建设分布式能源系统（屋顶光伏等相对成熟的技术） ▪ 建设能根据政策/天气/市场/大宗商品价格等因素灵活调节阶段性的能源供给和采购 策略 能源分配： ▪ 配电设备低碳化（使用绿色气体等方式） ▪ 建设兼具柔性和韧性的数字化配电系统，满足分布式设备接入和源荷碳足迹监控的 灵活需求 ▪ 冷热及空调风管网及设备保温性能满足相关标准 能源使用： ▪ 长期的生产工艺与流

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。 随着企业规 这是利唐科技在人力资源管理领域多年努力的结晶。我们的目标是为大中型企业提供更全面、更深入的数字化 管理解决方案，帮助他们应对复杂的市场挑战。特别是在制造业，要激发一线员工的生产经营潜力，就需要实 施灵活高效的绩效管理。这意味着我们需要根据不同区域和城市的特点，制定适应当地人文和消费水平的绩效 标准和考核方法。昇鹏人效云还能结合企业的实际现场情况，制定端到端的咨询 + 产品 + 实施一体化解决方案。 员工因此可以转而从 事更有价值和创造性的工作。在提升人效的过程中，人员复用成了一个有效的策略。通过培训和赋能，员工能够掌握多项技能， 在不同的工作场景中发挥作用。这种多技能的培养不仅提高了员工的灵活性和适应性，还增强了企业在面对市场变化时的应 对能力。 制造行业的人才管理和用工趋势也在发生变化。随着制造行业从传统制造向智能制造的转变，软硬件人才的融合被强调。企 业正在调整研发团队结构，引

4% 的速度增长，到 2023 年，总体支出将达到 2,100 亿元 3。 1.2 数智园区发展概况 构调度与运行，还应该引入经过优化与验证的软件系统。 这将可以赋予基础设施出色的灵活性，实现资源的自动弹 性伸缩，让网络和边缘侧可以更好地得到云端的赋能，最 终加速业务创新与价值变现。 • 从驱动方式来看，园区的发展驱动力从流程驱动转变成为 数据驱动： 在初级阶段的数智园区，强调的是流程驱动，即使用数字化 (VR) 等 新型应用在园区的落地。 • 云计算 云计算作为分布式计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等 技术融合的结晶，可以按需提供动态扩展的计算和存储资 源，具有高性能、虚拟化、动态性、扩展性、灵活性等特 点，可以有效满足数智园区业务创新、快速部署的要求， 在实现数据共享、打破 “信息孤岛”、整合重用资源等方面 具有天然优势。 • 大数据 数智园区大数据技术的应用主要体现在为园区提供大数据 云 – 网 – 边 – 端协同应在架构层面实现统一的规划，不仅要 推动基础硬件资源的架构统一，或是实现资源的跨架构调度 与运行，还应该引入经过优化与验证的软件系统。这将可以 赋予基础设施出色的灵活性，实现资源的自动弹性伸缩，让 网络和边缘侧可以更好地得到云端的赋能，最终加速业务创 新与价值变现。 本指南推荐的数智园区系统参考架构包括基础设施层、网络 层、平台层、应用层、展示层等不同的层级，各个层级之间

设备监控场景中，5G 网络可以将设备的运行状态实时传输到云端，由大模型进 行分析并生成优化方案，从而实现快速响应。 基础设施层通过云端、边缘端和本地的协同计算，进一步提升了工业大模 型的灵活性和适应性。在云端计算中，依托强大的云计算资源，工业大模型可 以进行大规模训练和推理，适用于对算力需求极高的任务。然而，在一些对实 时性要求较高的场景中（如工业机器人控制、设备故障检测等），边缘计算则发 业、关键设备制造等），本地计算则提供了更高的安全性，确保数据不会外泄。 基础设施层的构建不仅为工业大模型的高效运行提供了技术保障，还通过 算力支持、数据存储管理、网络连接和协同计算等手段，实现了工业大模型在 不同场景下的灵活部署和实时应用。这一层的完善使得工业大模型能够适应从 智慧工厂到能源管理、从自动化生产到设备监控等多种复杂场景，为工业智能 化的广泛覆盖奠定了坚实基础。 (2) 基座层 基座层是工业大模 Agent）通过结合物联网和边缘计算技术，实现对 设备的实时感知与操作。例如，在自动化生产线中，工业智能体可以实时接收 传感器数据，分析生产状态，并生成控制指令以优化生产流程。交互组件的高 效性和灵活性，使得工业大模型能够适应复杂的工业环境，并实现人与设备之 间的无缝协作。 31 应用组件是工业大模型的实际价值体现。通过将模型能力封装为具体的功 能模块，工业大模型能够在多种工业场景中发挥作用。常见的应用组件包括智

经济推动劳动资料从实体形态向虚拟形态延伸，全方位深化拓展劳动 资料的作用范围，劳动资料分布呈现集中化与分散化并存。三是培育 新型劳动者。数字技术大幅提升劳动者数字技能，深刻改变劳动者工 作方式，催生了自主创业、兼职就业等灵活就业新模式，以工业机器 人为代表的智能装备在劳动过程中得到广泛应用，极大拓展了劳动者 内涵和外延。 数字经济塑造新质生产力三大动力。一是推动技术创新方式变革。 数字经济通过重构和优化技术创新方式，加速颠覆性技术涌现，强化 态的快速发展，催生了自主创业、自由职业、兼职就业等灵活就业新 模式，为劳动者创造了更加广阔的就业空间。另一方面，数字技术打 破了劳动的时间和空间限制。劳动资料的数字化变革推动了劳动过程 展开的空间条件发生改变，传统工作借由远程办公、在线会议等手段 得以在更多时空形态下展开，促进企业降本增效，更为不同群体提供 了多元包容的劳动机会。同时，基于劳动空间的虚拟性和灵活性，数 字经济的劳动时间也呈现出相应的分散性特征，劳动者可以根据自身 字经济的劳动时间也呈现出相应的分散性特征，劳动者可以根据自身 情况弹性安排劳动时间，劳动时间由传统的强制性、连续性的聚合模 式向自主化、碎片化的分散模式转变。人力资源和社会保障部数据显 示，我国灵活就业从业人员规模已经超过 2 亿人。《2023 数字生态青 年就业创业发展报告》数据显示，由微信公众号、小程序、视频号、 微信支付、企业微信等构成的数字生态 2022 年催生的就业收入机会 超过 5000 万个。

行业应用 轻量级 MEC 室内 5G 扩展单元 UWB 5G 主机单元 5G 远端单元 蓝牙信标 运营商核心网 轻量级核心网 网 管 系 统 FLeX5 解决方案优势 --- 网 络 灵活 易用 容量 柔性 数据 安全 紧凑 实用 能力 开放 经济 高效 小基站架构 云化部署 本地卸载 一体化设计 Rest-API 接口 轻量化设计 1 5G MEC APP 本地数据网 实现了无网络与测试平台互联，彻底打破固定岗位的空间限制，极大地提升了灵活性；  智能报表自动分析指标偏差率，根据客户挑选的产品和设置门限给出优化建议； ① 实时智能报表 ② 数据分析：偏差率分析 ③ 优化建议 应用场景 网络需求 应用环境 • ATS 岗位包含信号源、频谱仪、 • 通过 CPE 、 5G 网络实现测试 岗 位与服务器的无线连接，便于 移动，灵活多变； 电脑，进行本地运算， • 上行 20~40M