..........................................100 7.1.2 工作流程动态调度...................................................................102 7.2 生产调度智能化........................................................ 关注生产效率的提升，还强调智能化决策和实时数据分析，以应对 市场快速变化和客户需求多样化的挑战。 本项目将主要围绕以下几个关键点展开：  智能化生产：通过引入 AI 大模型对生产线数据进行实时分 析，实现自动化调度和优化生产过程，减少人为干预和错误 率。  数据驱动决策：建设一个集成的数据处理平台，利用大数据分 析技术提取有价值的信息，为管理层提供精准的决策支持。  个性化定制：根据市场需求和客户反馈，通过 在智慧工厂的构建过程中，主要关注以下几个关键点：  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

制造执行系统 MES 目视化管理 数据采集 过程控制 在制品管理 质量追溯 物料管理 计划排程 生产派工 能源分析 能源调度 能源监控 智慧能源 规则管理 计划仿真 高级排程 APS 工厂排程 车间排程 CCR 中央监控 全厂监控 生产调度 控制系统 设备控制管理 M2M 通信 数据集成与转换 采集信息关联 数据采集管理 设备配置部署 信息转换 协议转换 智能生产设备 R104 R111 内饰件 外饰件 黑 棕 浅 注塑 阴模 弱化 原料 组装 集中供料、水路监控、自动换模 柔性化选择 人机协同 厂内物流及线边缓冲（ AGV 、线边 库） 设备互联 调度控制 信息集成 智能追踪 CAD 模型 CAE 仿真 CAPP 工艺 CAM 模具设计制造一体化 门 板 主工艺 02 解决方案 工厂功能区规划 ① 原 材 库 房 ② 注塑车间 程各方面实时数据和历史数据可 视化解决方案。 平伟私有云 时间序列大数据 监控 分析 异常预警 无监督学习 生产过程优化 0 信息系统规划 ERP APS MES AGV 调度系统 仓储控制系统 AGV 设备 生产线调度系统 PLC 设备 机器人 模具研发与 生产 CAD CAM CAPP CAE 零部件生产 管理 生产执行调 度控制 自动仓设备 设备联网信 息集成 TMS

网络体系，增强网络全域覆盖能力。国际自动机工程师协会（SAE） 完善轻型车、校车等 V2X 道路安全应用标准，制定后装 OBU 标准， 多维度提升车端渗透率；面向 L4/L5 级自动驾驶，制定物流、工厂等 特殊场景下自动驾驶车辆调度标准，加速自动驾驶规模应用；并同步 开展基于蜂窝网络的 V2N2X 服务研究及路侧感知共享 profile 标准， 填补感知共享空白并强化超视距预警能力。5GAA 汽车协会（5GAA） 致力于跨行业合作，于 持从城市道路到偏远地区、从日常通勤到应急救援的全场景应用；此 外，为了降低车端计算压力，海量计算任务将从车端部分卸载，需要 构建端-边-云协同的算力基础设施，通过“算网融合”技术，将算力像 网络一样按需、弹性地调度给车辆，支撑智能化决策。最后，安全是 产业发展的压舱石，网络必须具备高安全防护能力，确保数据传输安 全与系统运行可靠。 从发展模式来看，与移动通信网络的迭代发展周期相类似，服务 于车辆的网联 协同、安全可信”的智能网联汽车立体化网络体系，为智能网联汽车 提供广覆盖、多层次、按需服务的稳定可靠连接与计算能力，支撑智 能网联汽车的高速发展。该体系能够打破单车智能的局限，通过超视 距感知、协同决策和全局调度，全面提升智能网联汽车驾驶的安全与 效率；同时，还将催生出丰富的商业模式，如数据服务、高精度地图 更新、车辆保险创新等，为产业高质量发展注入持久动力。为实现这 8 一总体目标，需在连接、计算和安全三大方向上协同发力，制定如下

产品附加值提高 工艺流程改进 …… 石化循环经济发展 废物与污染物管理 可再生能源使用 能源利用效率提升 ……. 生产管控一体化 研发辅助设计 井下工况检查 现场培训模拟 调度与智慧智能 智能库存管理 资产预测性维护 ……. 高端化 智能化 绿色化 �� 智能化 面向石油石化全产业链发展，全面融入人工智能和自动化技术，用智能化加速产业升级进 程。在企业经营 人工智能技术的演进正从解决特定任务的狭义AI向具备更广泛认知能力的广义AI迈进（图 �）。智能化是对企业数字化发展的一次重大升级，将推进石油石化数字化的智能新应用。例 如：数字技术推动的调度管理规则数据化，以传统人工智能的运筹能力支撑调度管理的自动化进 阶打磨，加之与云、工业互联网等技术的融合，进一步推动了工程的智能化进阶发展。 来源: 石化盈科&IDC ����年 图�. 石油石化产业人工智能技术演进路线 智能供应优化 智能研发模拟 风险智能预测 湖仓智能管理 智能营销预测 智能无废生产 智能无废生产 巡检智能 智能仓储管理 智能调度 调度管理 地震解释 工程虚拟测量 数字绩效管理 可视化监控 地震解释 无废生产管理 管网调度优化 开发辅助设计 智能辅助生产 知识图谱 智能井下管理 智能客户管理 智能能碳管理 机器人主动作业 智能质量管理 数字孪生交互

人工沟通 综合调度 人效管理 人工协调 智能分析与调度 返修滞留车管理 返修车辆调度 返修工时管理 返修工时管理 返修车辆位置查找 返修零件供应 返修节拍 返修物料协同 轨迹追踪与优化 大数据分析 Big Data 5G+ 融合定位 应用实践 2 ：基于车辆定位的智慧返修 总装返修区域  经过最小化成本改装的 AGV 小车，基于 5G 网络低时延特性实时接收调度指令，同时受益于 大幅提升原材料配送效率 5G+ 融合定位 应用实践 3 ： 5G+AGV 5G+ 融合定位 应用实践 4 ：智慧物流系统 5G+ 融合定位 应用实践 4 ：智慧物流系统  公司级物流调度平台  实时虚拟仿真平台  生产侧大幅降低物流投入人员数量，降本增效 5G 融合定位应用移动性设备物料跟踪 5G+ 融合定位 应用实践 4 ：智慧物流系统  场景介绍：通过 技术可实现变配电、水管网、蒸汽管网监控，能源成本精细化管理，能耗 KPI 指标评估、节能诊断等功 能 ，降低企业能耗成本 5%-15% 。 5G+ 数据采集 应用实践 1 ：能耗监控与优化 工厂侧能耗综合调度 车间侧能耗实时监控 重点车间监控与 实时分析（涂装） 会议室 / 走廊等非 常驻区域的空调 照明自动控制 基于现场温度传 感器的车间温度 动态调控 5G+ 数据采集 应用实践 1 ：能耗监控与优化

集和传输，实现对工业设备外观、运行状态及工作环境的统一监控。 5G AGV/AMR 可集成激光雷达、摄像头等传感器，结合 5G 进行融合 定位，实现非预定路径导航，同时 5G 网络支持 AGV/AMR 的视频数 据、调度位置、控制信息等快速传输。5G 无人机可集成变焦、红外 和广角等不同摄像头，通过 5G 网络将采集的高清视频实时回传到控 制中心，实现电力巡检、港口巡检等功能。5G 矿卡可集成毫米波雷 达、超声波雷达、摄像头等传感器，利用 无线接入侧、承载网和核心网侧共同配合。对于无线接入侧 的工业 5G 终端设备，可采用非时隙调度、上行免调度、下行资源抢 占、上行资源优先与复用等技术，有效降低时延。非时隙调度采用基 于 OFDM 符号的 mini-slot 调度粒度，而且可以灵活配置调度起始位 置，降低业务传输时间。上行免调度即上行配置授权调度，终端设备 接收并激活基站发送的首次上行授权配置后，在未收到去激活的情况 下，可利 下，可利用第一次上行授权指定的资源进行多次上行传输，减少信令 交互的时延。下行资源抢占是指当低优先级和高优先级业务并发时， 为满足高优先级业务的时延需求，5G 网络可将分配给低优先级业务 调度的空口资源复用于高优先级业务，实现低时延业务“随到随传”。 上行资源优先与复用主要通过资源冲突时，取消低优先级业务的上行 19 发送、增强高优先级业务的上行功率控制两种方式，来降低高优先级 业务的时延。

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。 它能够深入探寻工业数据蕴含的潜在价值，达成生产过程的精细化管控与优化 调度，进而显著提升生产效率、削减成本并增进产品质量。从宏观视角审视， 工业大模型对于引领制造业朝着高端化、智能化、绿色化方向迈进，强化国家 制造业的竞争实力，推动经济迈向高质量发展阶段，具有不可估量的深远价值。 工艺参数智能推荐（减少试错实验次数） 技术架构：融合物理方程约束的生成式模型。 (2) 生产制造类大模型 ➢ 实时质检：在极短时间内完成复杂曲面缺陷检测 ➢ 动态排产：应对突发订单的调度优化响应时间 ➢ 设备健康管理：提前预测故障发生概率 (3) 供应链类大模型 ➢ 需求预测：融合宏观经济指标的预测误差率 ➢ 物流优化：动态路径规划使运输成本降低 ➢ 风险预警：提前识别供应链中断风险 挥了重要作用。边缘计算通过将计算任务下沉到靠近数据源的边缘节点，不仅 降低了数据传输时延，还提升了模型的响应速度。例如，在自动化生产线中， 边缘计算可以实时处理来自传感器的数据，并将结果传递给控制系统，从而实 现生产线的智能化调度。而在某些对数据保密性要求较高的场景中（如国防工 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

据分析和机器学习算法，优化电池材料配比和生产工艺，从而提高 电池的能量密度和循环寿命。在装配线上，AI 驱动的机器人能够实 现高精度的零部件组装，减少人工操作的误差。此外，AI 还可以应 用于供应链管理、物流调度和售后服务等环节，通过智能预测和优 化，进一步提升企业的运营效率。然而，AI 技术在新能源汽车制造 中的应用也面临诸多挑战，如数据安全、技术标准化、人才短缺等 问题，需要通过产学研合作和技术创新逐步解决。因此，研究新能 在制造业中的应用现状 随着人工智能技术的快速发展，其在制造业中的应用已从概念 验证阶段逐步走向规模化实施。当前，AI 技术在制造业的核心应用 领域主要涵盖预测性维护、质量控制、供应链优化和生产调度等关 键环节。据麦肯锡 2023 年全球制造业 AI 应用报告显示，全球领先 制造企业中已有 67%实施了 AI 解决方案，其中，预测性维护的成 功实施使设备非计划停机时间减少了 30%-50%，维护成本降低了 业应用 AI 驱动的供应链优化方案后，库存周转率提升 35%，原材 料采购成本降低 12%，订单交付周期缩短 20%。 在生产调度方面，AI 算法通过实时分析设备状态、订单优先级 和资源约束，实现了生产计划的动态优化。某电子制造企业部署 AI 生产调度系统后，设备利用率提升了 15%，能源消耗降低了 8%， 月均产量增加 12%。 制造业 AI 应用的关键技术支撑体系主要包括： 

数据仓库 数据采集 数据治理 数据分析 产业分析 综合评价 精准施策 产业梳理 企业画像 业务中台 用户管理 权限设定 应用管理 场景设定 智慧园区指挥调度中心 园区端 企业端 数字孪生 IOT CIM GIS 安防 资产 服务总线 EBS 角色权限 运行监控 消息通知 招商 分析服务 系统调度 任务调度 资源调度 协调调度 运维管理 资源 监控 故障 告警 配置 管理 日志 管理 OA 数据服务 搜索服务 安全管理 安全 加密 密钥 管理 权限 认证 园区智慧中枢 云性能测试服务 应用性能管理 应用运维服务 “ 应用服务 一 平台” 提 供 适 用 于 APP 、 Web 、 云服务开发的 API 和 SDK, 通 过 分 布式集群调度系统 自 动优化计算资源的 使 用，提供各类微服 务 应用的开发及管理， 可根据需求提供快速 应用开发能力。 API 网 关 API 管理

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 感知网络 数据挖掘 模式识别 指标体系 抓痛点：定位 8 大核心工程问 题 问题 2 ：计划与控制的协同 问题 1 ：基于仿真的优化的平台 问题 集 团 总 部 设备资产全⽣命周期管理 项⺫筹建－⼯程设计－建造交 付 －运⾏维护－报废退出 供应链协同⼀体化⽣态 采购－加⼯－运输－销售－客户 ⽣产管控⼀体化集成与优化 1 计划优化－调度排程－操纵控制 想办法：打通 3 条主 线 EAM ／ EOM PRODUCTION BUSINESS 2 3 基于专家知识的管理科学决策 服务互联网：搭建协同优化的智能化工厂 ! 危险点预控 危险等级 修改记录 大数据分析与综合展示 九江石化全流程生产装置 DCS+PID+APC 九江案例 ：智能炼厂总体技术架 构 原 油 分 子 数 据 库 调度管理 计划与实绩管理 物料平衡管理 炼厂调度优化 炼厂计划优化 炼厂整体分子模拟与在线优化 原 油 物 性 计 算 原 油 分 子 切 割 原 油 在 线 调 合 公 用 工 程 能 源 优 化 二 次 加