新世纪评级 2025 年度新质生产力系列文章 1 智能时代的精细化工革命：技术要素驱动下的行业信 用质量及其变化趋势浅析 工商企业评级部 何婕妤 摘要 新质生产力推动下，精细化工行业注重技术创新和转型升级，绿色化、 智能化、高端化成为精细化工行业发展的新趋势，科技赋能精细化工 研发与生产， 在政策扶持下，人形机器人、半导体等行业迎来较好的发展前景，相 关化工新材料被我国列为关键战略材料，国产替代进程加速，成为精 细化工企业转型升级方向。 科技赋能转型升级过程中，精细化工企业信用质量核心驱动力主要集 中于技术壁垒与产品竞争力、研发强度与成果转化、环保投入与绿色 生产、信息化覆盖强度。 未来精细化工企业将不断提升技术创新水平，以应对市场竞争和政策 要求。特别是延链提质的精细化工企业有望迎来量利齐升。精细化工 行业龙头企业的综合竞争优势将进一步凸显，具有突出技术和产品优 势的细分领域中小型企业也将获得更多支持；但一些技术装备水平相 对落后、产品同质化竞争的行业内企业，则将持续面临市场出清压力。 信用质量或将进一步分化。同时我们也注意到精细化工企业在转型升 级过程中，资本投入或将导致刚性债务规模上升，但研发失败或者市 场供需错配使得企业投入资金回报率不及预期，加剧企业财务风险。 新世纪评级

...... 43 2.4 工业大模型技术与应用当前问题.................................................. 44 2.4.1 数据采集与质量问题...................................................................... 44 2.4.2 模型幻觉问题........ 2 生产过程优化场景.......................................................................... 72 4.2.3 产品质量检测场景.......................................................................... 74 4.2.4 设备预测性维护场景 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。 在工业 5.0 时代，智能制造已演变为全球制造业发展的主流趋势，而工业大模 型作为其中的核心技

管理体系 评价体系 现行体系存在的问题 03 园区碳数据管理制度设计 园区碳数据管理机制 范围和目标确定 方法学、规范及程序 工作流程 数据收集 数据核算 质量保证及质量控制 报告和数据管理 01 05 08 09 11 13 14 18 20 21 27 28 30 36 22 23 25 16 1.前言 1.1 研究背景与目标 碳达峰碳中和工作的意见》 推进经济社会发展全面绿 色转型，深度调整产业结构，加 快构建清洁低碳安全高效能源 体系，加快推进低碳交通运输 体系建设，提升城乡建设绿色 低碳发展质量，加强绿色低碳 重大科技攻关和推广应用，持 续巩固提升碳汇能力，提高对 外开放绿色低碳发展水平，健 全法律法规标准和统计监测体 系，完善投资、金融、财税、价格 等政策体系。 2021.10 尺度多样 质量管理 试点创建 部门和要素 方法和指导 落实和上报 来源和基准度 其他 现 行 体 系 梳 理 CURRENT SYSTEM REVIEW 现行体系的 不足 数 据 管 理 03 07 数 据 统 计 园区碳数据管理体系框架 1.总量数据 1.能源活动 2.工业生产过程 2.强度数据 1.数据质量检验 2.数据核查

信息化程度通 常较高，但是数据被封锁在各个系统、各个部门、各个子公司中，形成信息孤岛；2）数 据浪费：在生产制造过程中生产数据、管理数据、检验数据、安全监控数据、环保监测数 据、气象环境数据、原材料质量、人员定位数据和视频监控数据等并未进行有效地加工和 应用，造成了大量数据浪费。 ⚫ 中控提出的“1+2+N”智能工厂新架构，打破数据孤岛。通过工厂操作系统 sup-OS 将 数据打通；通过两个 智能，解决企业中的数据体系建设、模型体系建设以及场景化的应用软件问题；同时运用 大量 APP 做支持。中控构建了“4 大数据基座+1 个智能引擎”支撑“1+2+N”架构。4 大数据基座包括设备基座(PRIDE)、运行基座(OMC)、质量基座(Q-Lab)和模拟基座(APEX)， 1 个基于工业大模型打造的高泛化、高可靠的智能引擎。 ⚫ Nyx 与 TPT 补齐产品矩阵，将数据价值最大化。1）Nyx：软件定义、全数字化、云原生， ......... 12 2.3 设备基座：智能感知平台 PRIDE ................................................... 13 2.4 质量基座：质量监控平台 Q-Lab .................................................... 14 2.5 智能引擎：首款 AI 时序大模型 TPT ....

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 产排程和资 源配置，提高生产效率。  预测性维护：通过对历史设备故障数据的学习，模型能够提前 预测设备可能出现的问题，从而降低停机时间和维护成本。  质量检测：运用图像识别技术，对产品质量进行实时监控，及 时发现并解决质量问题，提升产品合格率。  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 成本控制：实现实时数据监控与分析，MDC 能够精准识别耗 材、设备维护及人员调度的最佳实践，降低生产成本，提高资 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。

第九版年度智能制造现状报告 第九版年度 智能制造现状报告 全球制造商如何利用新兴技术来最大限度地 发挥劳动力潜力、降低风险、提高质量和实现 可持续增长 第九版年度智能制造现状报告 欢迎阅读罗克韦尔自动化的《2024 年智能制造现状报告》。 罗克韦尔自动化与我们的客户和合作伙伴一起，正在创造工业运营的未 来。120 年来，技术固然发生了变化，但我们的方法在世界各地和不同行业一再得 到验证。 制造商面临的最大挑战 智能制造的未来状态 23 利用人工智能的竞争 自动化对成功至关重要 可持续发展和 ESG 是风险降低的核心 技术投资可推动企业的长期复原力 人工智能将提高质量并降低风险 领导者将在人员、流程和技术之间取得 平衡 目录 :: 08 :: 09 :: 10 :: 11 :: 12 :: 13 :: 14 :: 16 20 :: 21 :: 22 :: 24 :: 25 :: 26 :: 27 :: 28 :: 29 :: 03 第九版年度智能制造现状报告 工业 4.0 技能短缺 质量是智能制造的第一要务 对网络安全的关注日益增强 员工正在应对重大变革 提高效率是追求可持续发展和 ESG 的主 要原因 数据划分 逆境将加速转型 第九版年度智能制造现状报告 执行摘要

一、智能制造系统架构 智能制造是基于先进制造技术与新一代信息技术深度 融合，贯穿于设计、生产、物流、销售、服务等产品全生命 周期，具有自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等功 能，旨在提高制造业质量和创新能力、效率效益和柔性的先 进生产方式。 智能制造系统架构从生命周期、系统层级和智能特征等 3 个维度对智能制造所涉及的要素、装备、活动等内容进行 描述，主要用于明确智能制造的标准化对象和范围。智能制 智能制造发展规划》等部署要求，坚定不移实施制造强国、 网络强国战略，强化标准支撑引领，统筹推进国内国际标准 化工作，持续完善智能制造标准工作顶层设计，以高质量智 能制造标准支撑现代化产业体系建设，加快发展新质生产力， 助力新型工业化高质量发展，推动制造业高端化、智能化、 绿色化转型升级。 统筹规划，前瞻引领。加强“国家+行业”智能制造标 准体系顶层设计，统筹推进国家标准与行业标准、国内标准 工业无 线网络、工业网络融合等工业网络标准，探索标准研制新方 法，固化成功经验和创新成果，形成典型场景系统解决方案 标准，引导企业应用标准指导实践，构建企业智能制造标准 体系，推动智能制造高质量发展。 三、建设思路 （一）智能制造标准体系结构 智能制造标准体系结构包括 A 基础共性、B 关键技术、 C 行业应用等 3 个部分，主要反映标准体系各部分的组成关 系。智能制造标准体系结构图如图

目录 第一章：发展形势：新型工业化是石油石化产业高质量发展的必由之路 �.� 全球石油石化工业化发展形势 �.� 新型工业化是石油石化产业发展的必经之途 第二章：智能驱动：智能化助力石油石化产业实现新型工业化 �.� 智能化加速培育石油石化新质生产力 �.� “人工智能+”加速石油石化智能化进程 �.� 石油石化产业智能化成熟度与发展阶段 第三章：全链智能：智能化推动石化新型工业化的场景举措 �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� 新型工业化是石油石化产业 高质量发展的必由之路 PART 01 发展形势 �.� 全球石油石化工业化发展形势 �.�.� 全球石油石化产业发展形势 世界老牌工业强国的石油石化产业普遍发展历史悠久，积累雄厚。伴随产业升级的大潮，美 发展和安全，深刻把握新时代新征程 推进新型工业化的基本规律，积极主动适应和引领新一轮科技革命和产业变革，把高质量发展的 要求贯穿新型工业化全过程，把建设制造强国同发展数字经济、产业信息化等有机结合，为中国 式现代化构筑强大物质技术基础。 从国家发展大局看，新型工业化是实现经济高质量发展的战略举措，是构建国家竞争力、实 现中国式现代化的必然选择。特别是面对当前发展新质生产力的新要求，新型工业化能够深度结

| 物联网赋能制造业数字化转型 | 2 摘要 3 市场展望 —— 制造业的基本格局和趋势 4 制造业面临的挑战 7 深度分析：物联网在工业4.0中的作用 9 服务化推动制造业高质量发展 12 智慧城市与Telenor IoT 14 结论 16 目 录 TELENOR IoT | 物联网赋能制造业数字化转型 | 3 全球制造业在数字化转型进程中面临诸多挑战，物联网解决方案 盖市场展望、机遇和挑战、当前趋势以及在工业4.0 时代采用网络连接的优势。指南还介绍了Telenor IoT如何通过全方位管理从产品硬件到云端后台的全 链条网络连接技术，帮助制造商以更快的速度、更 低的成本、更高的质量实现联网产品部署。 这些深度洞察旨在帮助全球制造企业利用物联网提 升运营效率和智能化水平。 摘要 TELENOR IoT | 物联网赋能制造业数字化转型 | 4 全球概览 2024 之前做出预测，并更及时地安排维修。这样不仅能 减少停机时间，还能延长设备使用寿命，从而节省 成本。 质量控制问题：在不同生产线上保持产品质量一致 颇具挑战性。物联网系统支持实时质量监控和分析， 从而确保统一的质量水准。在生产过程中及时发现 缺陷，制造商可以减少浪费并提升产品质量一致性。 回流和供应链韧性：疫情冲击下的供应链中断突显 了庞大而复杂的供应链的脆弱性。有鉴于此，企业

2024年，苏州工业园区站在三十而立的新 起点，将牢记初心使命，全面贯彻习近平生 态文明思想，落实新发展理念，对标国际先 进水平，推动可持续投资环境建设，发展环 境、社会、治理（ESG）相关产业，力争成 为改革创新、推动高质量发展的表率，在服 务全国构建新发展格局，率先实现社会主义 现代化上走在前列。 关于本报告 报告和范围 《苏州工业园区可持续发展（环境、社会、治理）白皮书》是苏州工业园区发布的第一份可持续发展白皮书，它 白皮书的创新性贡献 • 首部苏州工业园区可持续发展全历程报告 白皮书首次披露了苏州工业园区在可持续发展方面的成绩，全面总结了园区的优秀实践经验和做法，展现了园区 在促进产业转型升级、提升居民生活质量、优化生态环境、推进科技创新和实现资源高效利用等方面取得的显著 成效。 • 首份开发区可持续发展（环境、社会、治理）报告 白皮书是全国首份开发区可持续发展（环境、社会、治理）报告，从绿色园区、和谐社会、卓越治理三个维度出 副中心，3是指金鸡湖、独墅湖、阳澄湖三个湖泊，以及4个功能区（高端制造与国际贸易区、金鸡湖商务区、独 墅湖科教创新区、阳澄湖半岛旅游度假区），5个街道（娄葑街道、斜塘街道、唯亭街道、胜浦街道、金鸡湖街 道）。 开发建设30年来，园区高质量发展不断迈上新台阶，取得了三个超万亿的成绩：累计实现税收1.09万亿元、全社 会固定资产投资1.11万亿元、进出口总额1.54万亿美元。园区开放程度、经济密度、创新浓度位居全国前列，初 步探索了一条