T/NXJX XXXX—XXXX 1 化工企业智能制造能力成熟度评价细则 1 范围 本文件规定了化工企业智能制造能力成熟度评价工作的评估范围、成熟度要求以及成熟度等级判 定。 本文件适用于化工企业智能制造能力成熟度评价工作的具体开展。 2 规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件， 仅该日期对应的版本适用于本文件。不注 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 capability 为实现智能 为实现智能制造的目标，企业对人员、技术、资源、制造等进行管理提升和综合应用的程度。 [来源：GB/T 39116-2020,3.1.1] 3.1.2 评估域 assessment domain 用于开展智能制造能力成熟度评估的核心条款集合。 [来源：GB/T 39117-2020,3.1] 3.2 缩略语 AGV 自动引导运输车 Automated Guided Vehicle ESB 企业服务总线 Enterprise

第三章 智慧园区解决方案商核心能力要求及评价指标体系 .............................................. 30 第一节 智慧园区功能定位对解决方案商的能力要求................................................................30 2 1.供给方规范对解决方案商的能力要求............ .............................30 2.需求方诉求对解决方案商的能力要求.............................................................................32 第二节 智慧园区建设要点对解决方案商的能力要求............................................. ................................................................................40 第三节 智慧园区解决方案商核心能力评价指标体系................................................................40 1.参与评价企业的基本条件............

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 化等方面进行全面重塑，同时还要在领导人视野、思维、格局等 发展心智上实现全面提升。 《展望：智能制造》特刊特邀行业专家与您分享有关智能 但埃森哲最新调研发现，投资于韧性能力建 设和提高数字化成熟度的企业明显超越了同行，积 极引入这些做法的先行者已平均斩获了8.3亿美元 的新增年度营收，而欠缺韧性的企业无法分享这份 成功。 如何成为高韧性企业，如何提高关键能力成熟 度，从而在供应和制造全价值链上构建更强大的韧 性，已经成为制造企业面对的最现实的问题。 围绕韧性部署关键能力 高韧性企业应该具备什么样的能力？为了充分考察 企业 位高管开 展了调研，并创建了一套涵盖31项关键能力的韧性评估 框架，评估他们在这些能力上的投资和成熟度。我们发 现，高韧性企业在11项能力上的表现尤其突出，我们把 这些能力称为“韧性2.0”能力（图一中紫色条目），这些 关键能力与卓越韧性成果的关系最为密切。 打造韧性企业，开创增长新局 智能制造 | 07 紫色条目为韧性2.0能力。 敏捷组织 创建跨职能、基于平台的组织，采取扁平化领导结构，并强化

................................................................................ 23 4.4. 大模型基于交互能力推动产品和服务智能化 ........................................................................................ 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 能力有了极大的飞跃，同时也提高了复用的效率，为人工智能技术在更多领域的应用 提供了坚实的基础，推动人类社会迈向通用人工智能（AGI）的新阶段。 通用性和复用性是大模型的关键价值。2017 年，Google 年，Google Brain（谷歌大脑）团队在 其论文《Attention Is All You Need》中创造性地提出 Transformer 架构，凭借注意力机 制，极大地改善了机器学习模型处理序列数据的能力，尤其是在自然语言处理（NLP） 领域。Transformer 架构的出现，为后续的大模型如 ChatGPT 等奠定了技术基础。 ChatGPT、Bert 等大模型通过海量数据和庞大的计算资源支持，使得模型具备了强大的

序言 PREFACE 工业大模型作为新一代人工智能技术与工业场景深度融合的结晶，正以前 所未有的速度重构制造业的智能化体系。随着第四次工业革命的推进，工业大 模型凭借其卓越的数据处理能力、出众的跨模态融合特性以及高效的智能决策 效能，日益成为推动工业智改数转的核心驱动力。然而，尚处于初级发展阶段 的工业大模型，仍面临工业数据多模态复杂性、模型可解释性不足以及应用成 本较高等挑 1 数据治理维度对比.......................................................................... 17 1.4.2 模型能力维度对比.......................................................................... 17 1.4.3 应用范式维度对比 ....... 137 7.1.1 人才需求现状与趋势（人才缺口）............................................ 137 7.1.2 关键岗位与能力要求.................................................................... 137 7.2 人才培养策略...........

美国的石化产业依托工业体系强大的技术优势，与工业互联网、人工智能实现了深度融合， 在智能化、物联、安全方面都有显著的优势成果。����年��月，美国《工业互联网战略》发布， 旨在通过物联网（IoT）技术推动包括石化产业在内的制造业能力升级，通过智能传感器、数据分 析和自动化技术，实现优化提效。����年�月，美国能源部（DOE）提出《能源部数字化转型计 划》，重点是利用大数据和人工智能技术，提高能源生产和管理的智能化水平、效率和安全性。 面具有一定优势。后续在技术创新方面，德 国将更加聚焦提高能源效率、发展可再生能源技术和推动能源转型。 德国在石化领域的产业升级过程中，强调引入人工智能、量子计算等数字技术，推动产业效 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。 化方面具有一定优势，技术聚焦方向包括优化能 源效率、提高能源技术先进性和推动能源多元化等。 日本作为石化产业的老牌强国，政府和民间更加重视现代技术在石化生产和产业链建设中的 能力提升价值，尤其强调石化领域环保能力的重要地位。����年至����年间，日本政府定期发布 《制造业白皮书》，旨在分析全球制造业发展趋势，提出日本制造业发展策略。����年版白皮书 特别强调了优化供应链、增强竞争力

指南》。本指 南旨在总结中国数智园区的发展特征，并通过对于数智园区典 型方案和案例的分析与总结，给出数智园区的技术趋势和参考 架构，帮助园区更好地利用数智技术的创新成果，持续拓展数 智园区的能力范围与服务边界，实现园区全状态实时化和可视 化、园区管理决策协同化和智能化。 我们希望通过本指南，能够吸引更多园区加入到数智创新进程 中来，助力园区内企业、人员、车辆、商业等要素的数智化管 数智园区存在以下几个典型特征： 1 数智园区概况及发展趋势 • 从底层技术应用来看，数智园区更注重多模态大模型、云 原生等技术的应用： 实现深度的人机交互与设备间交互，并注重通过模型的涌 现能力，实现园区数字孪生生态的自我塑造与运营，减少 人工介入。例如，在安全管理中，通过多模态大模型的应 用，园区安全管理系统能够自主识别视频中的各种对象， 判断是否存在安全隐患并自主上报，有助于减少人力投入、 增长，以及应用对于时延要求的提升，将负载转移到设备 边缘与网络边缘就具备了尤为重要的意义。而 5G 的商用 则意味着可带来更高的带宽、不到 1 毫秒的时延、千倍于传 统无线技术的容量，以及大规模机器对机器的通信能力， 能够充分释放网络连接在数智园区中的潜能。云 – 网 – 边 – 端的协同处理架构能够兼顾云与边缘的优势，可成为数智 园区重要的基础设施，在制造业等对于网络带宽、时延非 常敏感的场景中能够得到广泛应用。

业务组织多：管理协同难 n 市场变化快：响应效率低 n 迟疑观望－－坚定行动 n 盲目跟风－－理性思考 n 以我为中心－－用户为中心 以前我们做了什么？ 智能工厂顶层设计 3 条主线、 6 层方法 4 项能力、 4 步策略 对象 S-P-P-B 分析 六维度客户成熟度 问题 8 ⼤⼯程问题 ⺫标制度化－制度流程化－流程信息化－信息智能化 智能＝抓痛点＋想办法 怎么建设智能工厂？ 效益 供应链集成 获利能力 决策能力 风险控制能力 创新能力 执行力 資源有效性 合規管理（流 程） 知识管理 市场风险评估 管控模式（流 程） 目标转化 企业愿景与领 导力 单耗控制（生 产） 响应能力（异 常、订单、市 场波动……） 财务风险评价 商业模式 制度保障 企业文化与效 果 性能策略（财 务） 信息分析能力 資产状态评价 产业创新 产业创新 流程管控 价值增值 产业链协作 数据有效性及 完整性 运营风险评价 技术创新 资源匹配 学习型团队 KPl 管理 技术及基础设 施 法规风险评价 IT 管控能力 效果评价 价值评估 度量、認証 企业战略 信息体系 风险评估 创新管理体系 全面绩效管理 企业文化建设 抓痛点：六维度客户成熟度分析 绩效分析 预期 效益 调度排产 控制网络 问题 3 ：控制性能最优

《西门子零碳智慧园区白皮书》对产业园区的零碳化进行了系统分析，提出了可实施的路径规 划。本白皮书收录了苏州常熟 MOBO 协同创新产业园成功案例，将为产业园区的低碳建设与营 运起到巨大的示范效应。 我们对西门子的技术储备与创新能力充满信心；对常熟政府的大力支持深表感谢。展望未来， 我们在零碳智慧园区领域的合作必将引领人类社会的可持续高质量发展。以是为序。 叶锋 董事长 苏州兰德集团 2022 年 6 月 ......................................................................................... 16 上层软性能力：智能低碳/零碳的理念、规划与管理运营 ................................................... 16 • 理念： ............... ................................................................................ 17 园区基础设施自动化和智能化能力 ......................................................................................... 18 智能楼宇和零碳建筑

面上，垂直行业攻坚和信创/国产替代行业相对容易出现领头企业。2）产品层面：大模 型具有非常强的可探索性，但还处于非常早期的阶段，供需双方都在尝试。大模型短期 对市场竞争格局影响不大，但长期看，当大模型对实际应用场景具有支撑作用能力时， 会加速市场变化，故企业需把握大模型机会。3）数据层面：目前市场上数据交易、数据 开放的声音出现比较多，但企业无需纠结是否跟随，重要的是要基于数据（无论是自身 数据还是外部数据）构建自己的行业认 转型认知和期望变的更加理性与 聚焦。就需求端的需求而言，具有两大特点：1）地域特色明显，广东、江苏、浙江、山 东既是制造业大省，也是积极尝试转型的省份，产业/区域协同发展、提升数字化转型的 基础支撑能力基本是其共性举措；2）从需求场景来看，评优和招标市场有所区别：评优 侧更关注生产制造相关环节的具体落地操作；招标侧则多由各市工业和信息化局采购的， 希望通过转型诊断后找到企业在研发、生产作业、数据、组织战略等环节开展诊断工作， www.iresearch.com.cn 需求市场4-具有强烈的地域特色（2/2） 产业/区域协同发展、提升数字化转型的基础支撑能力基本是各省共性 来源：各省政府官网，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 近两年部分省份的重要政策 国家层面政策 中国制造2025、“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划、关于加快培育发展制造业优