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，智慧工厂能够实时监控和分析生产过程，及 时调整生产策略，以适应市场需求和提高生产效益。同时，智慧工 厂还强调与供应链的深度融合，使整个生产和物流链条高效协同。 在发展历程上，智慧工厂的概念经历了几个重要阶段：  早期阶段：传统制造业以人工操作和经验管理为主，生产效率 源利用率。  质量保障：MDC 通过对生产数据的全面分析，能够实时监测 产品质量，并在出现问题时迅速响应，从而降低不合格率，提 升产品整体质量。  灵活响应市场需求：MDC 能够实现生产过程的快速调整，以 适应市场需求的快速变化，支持小批量、多品种的灵活生产， 抓住市场机遇。  数据驱动的创新：MDC 为企业提供了一个全新的数据运营平 台，使得企业可以通过大数据分析和人工智能技术，发现潜在 促使产品标准化，提升客户满意度。 另外，运营灵活性也是本项目的重要业务目标。借助 AI 技 术，工厂将能够快速响应市场变化、客户需求和个性化定制，提升 市场竞争力。通过对消费者行为和市场趋势的分析，工厂可以灵活 调整生产计划和产品组合，以适应不断变化的市场环境。 同时，降低人力成本与资源浪费也是一项关键目标。通过自动 化设备的引入，可以减少对人力的依赖，提高生产线的自动化水 平，这不仅适用于重复性高的工序，也适用于需要精准操作的复杂

障 预测任务等。 图 1.3 工业场景（研发设计、生产制造、运维等） 1.1.2 工业任务/行业模型适配 工业任务/行业模型适配是将工业基座模型针对具体的工业任务或特定行业 需求进行调整和优化的过程。由于不同工业行业和任务具有独特的特点和要求， 如机械制造行业对产品精度和工艺要求严格，电力行业对设备运行稳定性高度 关注等，需要通过添加特定行业数据、引入领域知识以及采用合适的微调算法， 领域适配层：融入设备动力学方程、材料本构模型等机理知识 ➢ 任务特定层：面向检测、预测、优化等场景的轻量化模块 ◼ 实时推理架构 为满足产线实时性要求，架构设计突破包括： ➢ 动态计算图：根据输入数据复杂度自适应调整计算路径 13 ➢ 级联推理引擎：将模型拆分为多个子模块进行流水线处理 ➢ 边缘-云协同：在 5ms 延迟约束下实现模型分片部署 ◼ 可解释性架构 工业场景对模型决策透明度的特殊要求催生： 人机交互：需专业算法工程师解读结果，某钢铁企业模型决策接受度不足 50% ➢ 工业大模型： 闭环控制：实现"感知-决策-执行"毫秒级响应，某光伏电池片分选系统将吞 吐量提升 22% 自主优化：基于强化学习的参数动态调整，某注塑机工艺优化周期从 72 小 时缩短至 30 分钟 自然交互：支持语音/文本多模态交互，例如维修工程师通过 AR 眼镜获取 实时决策建议 1.4.4 实施成本维度对比 19

假如能提前知道下周的新闻头条，是否会促使 您调整今天的供应链战略？ 智能敏捷供应链 释放无限潜力 引言 智能供应链洞察变革，驱动增长 3 报告显示其年收入增长率高于 同行竞争者。 17% 报告显示其年净利润高于 同行竞争者。 72% 供应链的稳定性始终难以把握。商业环境中 的各种潜在风险让我们很难预测未来的变化。 面对不确定的环境，供应链高管往往要采取 “围城心态”，迅速调整策略，从计划 B 转 与云计算的强大结合，能够让这一 设想成为现实。通过结合机器学习、自动化 和高级数据分析，组织能够在混合云环境下 精准预测需求变化和采购延误等各类情况。 凭借预测，组织将能够变革供应链战略，从 事后被动应对转变为事前主动调整。 领先采纳生成式 AI 和数据创新的组织，特别是将 AI 能力视作自动化投资核心的组织，已获得显著回报。 智能供应链洞察变革，驱动增长 4 目前，领先采纳生成式 AI 和数据创新的组织， 的受访者表示，他们的组织正在从 长期目标中重新分配资源以便实现短期目标。 2 这是供应链高管面临的一个重大挑战，他们 深知，需要投资新一代技术，提升运营的灵 活性和韧性，提前识别并解决如动态货物调 度、生产计划调整、瓶颈和潜在风险等问题， 以应对未来多变的环境。 生成式 AI 如何解决这些长期困扰供应链的 问题？为此，IBM IBV 与牛津经济学院携手 合作，对全球 2,000 多位的首席供应链官

线停机时间。 在智能制造方面，AI 技术的应用主要体现在生产线的自动化和 智能化上。通过引入 AI 算法，生产线可以根据实时数据进行自适 应调整，优化生产效率。例如，在新能源汽车的装配过程中，AI 可 以根据工人的操作习惯和生产线的工作负荷，自动调整机械臂的运 动轨迹和速度，从而提高装配效率。此外，AI 还可以通过机器人技 术实现复杂工序的自动化操作，减少人力成本，提高生产精度。 AI 源使用，降低能源消耗。例如，在电池生产车间，AI 可以根据生产 任务和车间的环境条件，自动调整空调、照明等设备的运行状态， 从而减少能源浪费。 AI 技术在供应链管理中的应用也日益受到重视。通过对供应链 数据的分析，AI 可以优化供应链的各个环节，提高供应链的响应速 度和灵活性。例如，在新能源汽车的零部件采购过程中，AI 可以根 据市场需求和生产计划，自动调整采购订单，确保零部件的及时供 应，避免生产中断。  生 驱动的智能控制系统，实现了对炼钢过程的精确控 制。该系统能够根据实时数据调整炉温和化学成分配比，确保钢材 的质量和性能稳定。同时，AI 技术还被应用于能源管理，通过智能 算法优化能源消耗，减少了碳排放，提升了企业的可持续发展能 力。 在纺织制造业中，AI 技术的应用主要体现在智能生产和质量控 制方面。日本东丽公司利用 AI 技术开发了智能纺织系统，能够根 据客户需求自动调整生产参数，生产出符合不同规格的纺织品。此

自改革开放以来，中国制造业在人口红利的推动下迅速崛起，时代的机遇让企业在追求扩张与增长的过程中充满信心。这一 时期，制造业的发展重点在追求规模化和占领市场上。 然而，随着地缘政治、经济增速以及产业结构调整等多重外部因素的影响，传统的增长模式开始不管用了。在后疫情时代， 制造行业的挑战更加复杂不可控。企业既需要确保生存，还需要追求质量增长。这样的变化让企业需要从过去跑马圈地式增 长的盈利模式，转向追求长期的可持续发展。 高价值人效指标与技术协同进步 洞察 INSIGHT 数字化提升人效：制造行业新动能 这要求 HR 不仅要精通自己的专业领域，还要深入理解企 业所处行业的科技和社会发展趋势。在这个过程中，企业 需要不断审视和调整其人效标准，以确保它们与公司的战 略发展保持一致。 海尔的斜坡理论提到，企业发展就像是在斜坡上的球，需 要创新力来推动上升，同时也需要基础管理能力来防止下 滑。这一理论强调了人的管理在企业发展中的核心地位： 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，引进数字人才，培养更多复合型人才。同时，企业也需要调整组织架构，促进软硬件人才的交流 和合作。为了吸引和留住关键岗位人才，企业应采用更全面的薪酬策略，包括提供有竞争力的薪酬体系、股权激励计划，以 及关注员工的财务、

设计供应链一体化 信息系统更好的支持 MTO （产品选配）及 ETO （项目制造）业务模式 设计系统与供应链系统衔接更紧密，设计成果及变更信息的传递更快更准确 具有更高的柔性，能适应产品及业务变化快速进行调整 快速的反应能力 跨系统的数据集成速度更快、信息更全面 更快、更友好的系统操作 与上下游企业的信息传递更快捷 资源供需平衡 对商机、销 售预测 提供管理平台和丰富的计算工具 对订单的可承诺性提供更高的支持 项目预算审批规则  物资计划审批规则  劳务计划审批规则  物品调拨审批规则  ……  进度计划 结构生成规 则  生产计划生成规则  劳务计划 生成规 则  变更自动调整规则  资金计划 生成规 则  项目产值收入生成规则  项目进度卷积规则  间接成本分摊规则  会计分录生成规则  发票自动核销 规 则  ……  物资计划校验规则 采购计划 能力平衡及计划 调整 单地点 MRP 运行 生产计划 下 达 采购材料送货计划 计划 管理应 该分成 2 个层次：  第一个层次是集团层面 通过公司按月或周提交及修订销 售预测， 根据 前述的来源需求分配清单制定的规则，运行多 地点主计划 ，产生 各生产基地的主生产计划； 总部的计划 部 门根据计划 结 果，进行能力平衡， 决定计划 调整后结 果。 总部层面除了决定各生产基地的主生产计划外，

4-5：江苏省工业园区绿色低碳发展路径 27 v 江苏省工业园区绿色低碳发展路径研究报告 摘要 工业园区是江苏经济发展的强大引擎、对外开放的重要载体和体制机制创新的先行 区，同时也是全省能源结构、产业结构调整的主战场和实现“双碳”目标的关键要素， 在全省经济社会发展全局中具有重要地位。全省工业园区能否实现绿色低碳转型，对江 苏省加快建立健全绿色低碳循环发展经济体系，实现“双碳”目标影响巨大。 近年 量效率 型增长的探索也较早，特别是在“十三五”时期，江苏省大力构建低碳绿色经济体系， 在工业领域绿色发展方面持续发力，绿色低碳发展水平不断提升，取得一定成效。 3.3.1 能源结构调整成效显著 能源结构调整是江苏省工业园区普遍采用的绿色低碳发展手段，也是减污降碳协 同成效较明显的领域，包括大力压减非电用煤，推进工业领域“以电代煤”、“以电代 油”，布局太阳能、风能、浅层地热能和生物质能等供电供热，布局水源热泵，购买使 于国家考核指标（≤ 0.5 吨标准煤）。 3.3.2 能源基础设施持续优化 能源基础设施是江苏省大部分省级以上工业园区和绝大部分国家级工业园区的耗煤 排碳来源，但能源基础设施具有较强的锁定效应，优化调整难度较大，属于“投入大、 产出大”的类型。数据资料显示，江苏省已有部分园区大力实施能源基础设施优化，在 较长时间内可持续稳定削减大量煤炭及碳排放，多数园区均可依靠能源基础设施优化工 作实现碳排放总量和强度双降。

工艺路线管理：针对不同客户的个性化需求，建立独立的工艺路线，并 以工艺路线标识做为产品特征码对应依据。 u 共享 BOM 管理：基于市场数据分析及产品结构特点，可将已有产品的 BOM 引用给新产品，再行调整，规范产品标准，减少产品重复设计。 ERP 系统 BOM 及工艺路线管理 可根据 2-02-002 的 BOM 结构，自动创 建 2-02-008 的 BOM 。 共享 BOM BOM 版本管理 调拨单 产品入库单 齐套分析 计划层 车间执行层 工序执行层 粗能力计划 （ RCCP ） 能力计划 （ CRP ） 工艺路线 产能资源 能力检核，不足，调整 MPS 计划 能力检核，不足，调整 MRP 计划 ERP 系统 MES 系统 现场调度 / 班组长 计划体系总体运作流程 业务组织 计划运作阶段 备料、预投阶段 生产阶段 销售出货阶段 市场 销售 计划 固定提前期：固定的业务执行周期。 变动提前期：基于变动批量的动态提前期。 采购周期策略 通过对产品提前期的设置，在进行 MRP 计划时，根据提前期推算出产品的 生产时间段，用于计划员进行区段计划 的规划调整。 制造提前期：产品从投产到产出的周期。 汇总提前期：产品从材料采购，到产品 完工的周期。 物料期量计划策略参数——自制物料 计划周期策略 通过对产品计划批量的设置，可以解决

法完成的海量数据计算，突破时间和空间的限制，汇聚超越个人生命 周期的全球创新资源。企业等创新主体利用数字技术能够快速抓取用 户真实需求，打通研发、生产、销售和服务等产品全生命周期环节， 以数据为驱动持续地调整和修正研发创新活动，使创新从偶发性或长 周期转为多次优化迭代，通过快速试错实现技术创新与市场洞见相结 合，驱动产品形态、功能和性能的优化创新，指数级提升颠覆性技术 的涌现概率。 科学研究经历 投资门槛较高。数字经济带来创新方式变革，大幅缩减了新技术、新 产品从研发到量产的周期，降低技术创新成本，提升技术创新收益， 吸引更多私营部门参与创新。一方面，显著降低技术创新成本。数字 技术大大减少了研发过程中反复试验、调整所需的劳动时间、场地空 间和材料消耗。例如，模拟仿真、数字孪生等技术将物理的生产过程 转化为数字化的参数，高效、高精度地对大量的参数组合进行测试和 修改直至最优；3D 打印技术能够帮助设计师定制化地打造样品模型 打印技术能够帮助设计师定制化地打造样品模型 进行检验验证。另一方面，大幅提升技术突破概率和收益规模。企业 利用大数据、云计算等技术作用于动态的生产数据和市场信息，能够 快速识别市场需求，预测技术趋势并及时调整创新方案，减少研发过 程中的盲目性和不确定性，降低创新投资风险。同时，数字经济进一 步强化创新的先发者优势，带来更高的潜在市场空间和商业价值。数 字技术能够广泛赋能各行各业并触及全球市场，早期进入市场的创新

在第七十五届联合国大会提出：“力争于 2030 年前达到峰值，努力 争取 2060 年前实现碳中和。” 2020 年中央经济工作会议要求抓紧制定 2030 年前碳排放达峰 行动方案，支持有条件的地方率先达峰。要加快调整优化产业结构、 能源结构，推动煤炭消费尽早达峰，大力发展新能源，加快建设全 国用能权、碳排放权交易市场，完善能源消费双控制度。要继续打 好污染防治攻坚战，实现减污降碳协同效应。要开展大规模国土绿 国工业产值的 50%以上，工业园区也同时贡献了全国二氧化碳排放 量的 31%。与此同时，大规模的工业园区也有达到系统性节能减排 得天独厚的优势，能够通过能源、交通、建筑、产业、生活、智慧 等综合调整的战略规划，推动达成生态、零碳、智慧的新产业模式。 数据中心。 针对工业园区的减排，国家也密集出台了系列政策。2021 年 10 6 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 包括碳排放现状核算方法研究、碳排放评价指标体系构建、碳排放 源识别与监控方法、低碳排放与污染物排放协同控制方法等方面。 通过试点工作，重点从碳排放评价技术方法、减污降碳协同治理、 考虑气候变化因素的规划优化调整方式和环境管理机制等方面总结 经验，形成一批可复制、可推广的案例，为碳排放评价纳入环评体 系提供工作基础。 2021 年 2 月国务院《关于加快建立健全绿色低碳循环发展经济 体系的指导意见》