仓门是否开启识别 周界 / 车间防护 栏 非法闯入识别 着装识别 中控室 睡岗离岗识别 睡岗离岗识别 车道 非法闯入识别 打电话 / 玩手机 车间 抽烟识别 固废 区 烟火识别 高空作业区 爬高提醒 仓库 烟火识别 仓门是否开启识别 占道堆积识别 园区食堂 明厨亮灶 园区智能 AI 巡检 - 非法闯入识别 建议部署区域：园区周界、车间防护栏区域、车行道、其他禁止闯入区域 DEMO 视频 支持联动消防系统 XX 车间，疑似着火， 请及时处理！ 实时调取 异常视频 摄像头斜视照射监控区 园区智能 AI 巡检 - 着装识别 建议部署区域：车间进入通道 着装识别：入生产区前，员工需要穿戴指定工服 \ 帽子 \ 口罩，通过 AI 智能识别员工是否按照规范着装，若未按 照规定着装则系统自动预警，提示员工正确着装后再进入车间。 帽子（安全帽）识别 口罩识别 制服识别 制服识别 请正确着装后，再进入 车间 ! 摄像头斜视照射监控区 人员未按照要求着装，请及 时处理！ 管理人员接收到告警信息 : 园区智能 AI 巡检 - 睡岗离岗识别 建议部署区域：中控室、保卫室、车间重点岗位等 离岗识别：对监控区域的人员进行自动识别，若未检测人员，且超过离岗时间，立即告警 睡岗识别：对监控区域的人员进行自动识别，若检测到人员有趴桌睡觉，立即告警 离岗识别示意图

系统层级是指与企业生产活动相关的组织结构的层级 划分，包括设备层、单元层、车间层、企业层和协同层。 （1）设备层是指企业利用传感器、仪器仪表、机器、 装置等，实现实际物理流程并感知和操控物理流程的层级； （2）单元层是指用于企业内处理信息、实现监测和控 制物理流程的层级； 3 （3）车间层是实现面向工厂或车间的生产管理的层级； （4）企业层是实现面向企业经营管理的层级； （5）协 的层级； （3）融合共享是指在互联互通的基础上，利用云计算、 大数据等新一代信息通信技术，实现信息协同共享的层级； （4）系统集成是指企业实现智能制造过程中的装备、 生产单元、生产线、数字化车间、智能工厂之间，以及智能 制造系统之间的数据交换和功能互连的层级； （5）新兴业态是指基于物理空间不同层级资源要素和 数字空间集成与融合的数据、模型及系统，建立的涵盖认知、 诊断、预测及决策等功能，且支持虚实迭代优化的层级。 指南、三维工艺模型数据质量 要求等标准研制。 2. 工业软件标准 主要包括研发设计软件、经营管理软件、生产制造软件、 控制执行软件等 4 个部分，如图 6 所示。主要规定工业软件 在数字化车间、智能工厂及企业运营过程中的集成规范和应 用指南等内容。 14 图 6 工业软件标准子体系 （1）研发设计软件标准 主要包括计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程 （CAE）、计算机辅助工艺规划（CAPP）、计算机辅助制

30% 人工智能用例可带来成果，提高投资回 报率 技能差距会降低竞争力 需要更好的数据管理来推动人工智能发 展并增强团队能力 可持续发展和 ESG 政策日益受到能源问 题的推动 工厂车间流程实现了大多数智能制造 应用 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 智能设备是自我和系统感知型资产，用于获取、处理和 监控运营数据。 生产监控提供与工厂车间的机器的无缝连接，提供透 明、实时的运营 KPI，如整体设备效率 (OEE)。 工 业 运 营 :: 06 第九版年度智能制造现状报告 智能 制造 的现状 制造商报告称，在通胀压力、能源价 格高企和技能人才持续短缺的情况 下，经营环境十分严峻。 从会议室到工厂车间，整个企业都 在不断提高效率。 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 制造商正在升级其网络基础设 施，并投资于更多联网硬件设备。 来自系统的更多数据使公司能够 充分利用其软件投资，并通过信 息进一步增强员工的能力，从而 实时优化运营。 工厂车间流程实现了大多数智能制造应用 :: 14 制造商受益于模块化、可扩展的智 能制造解决方案，这些解决方案可 以以比高度复杂、僵化的传统系统 更低的成本快速部署。这些实际应 用需要的资源更少，更易于集成和

绩效管理 业务运营 资源管理 企业级 工业互联网平 台 更高的绩效 安全 ERP TMP APS/MES 边缘云 服务器 服务器 服务器 质量工艺控制 生产成本优化 推进绿色生产 车间级 工业网络 工业网络 SCADA/ 工业网络 / 多协议网关 更高的效率 机器人、运动控 制、电机控制、 现场总线、执行 器、传感器等 设备级 关键设 出库 备关键 信息 检测 专网专用，应用集成、安全无忧  安全入口设置人脸识别终端，采集人体面部视频和图像数据，利用 5G CPE 传至 MEC 服务器进行实时决策授权；  不同区域员工分配对应许可权限，实现分权分域控制，实现人员智能化管理，保障车间作业安全；  5G+MEC 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

让设计师专注于产品设计的核心工作。在外观设计方面，设计师只需提供简短的文字 工业大模型的场景应用 研发设计 产品 外观 设计 研发 设计 软件 辅助 生产制造 工业 代码 生成 车间 和设 备管 理 工业 机器 人控 制 经营管理 管理 软件 辅助 知识 管理 与问 答助 手 产品服务 智能 产品 智能 客服 与售 后 17 快产品整体上市进程。 4.2. 大模型拓展生产制造智能化应用的边界 生产制造环节是工业生产的核心场景，对安全性和稳定性的要求较高，目前大模 型在该环节的渗透率整体不高，主要集中在代码生成、车间和设备管理和机器人控制 等环节。 4.2.1 工业代码生成 大模型在工业代码生成的应用领域广泛，涉及到自动化、机械加工等领域。将大 模型应用于工业代码生成的优势在于可以提高工业代码的质量和效率，减少人工编程 SprutCAM X 软件操作相关 的任何问题。例如，当工程师给出指令“在点(100, 25)处钻一个直径 10 毫米的孔”， Éncy 即可生成相应的 CAM 执行代码。 4.2.2 车间和设备管理 在车间管理方面，大模型能够协助监控生产线，确保工艺流程的顺畅与高效；在 设备管理领域，大模型通过支持预测性维护减少停机时间，并通过精准的数据分析指 导维护决策，有望成为工业智能化转型的关键驱动力。

术，以提升生产效率和减少人工干预。通过智能化技术，企业能够依据生产过程中收集的数据，自动调 节生产设置，从而提升生产效率和流程的优化。 3.1.2场景案例：重点钢企——全球首个无人值守智能车间 作为钢铁行业的领先试点项目，某钢铁头部企业亟需通过前沿技术在车间生产的性能、灵活性、可追 溯性、数字化等方面实现创新升级。同时，钢铁产业仍面临产能过剩、降本增效、节能减排、创新发展能 力不足等严峻挑战，叠加人力成本的增加及安 程控制器、安全可编程控 制器、Fluxx软件管理平台及EMS＋能源管理系统，加以优化整个车间的吊装及物流系统算法，同时搭 建整个车间的互联互通系统，并提供经实践认证的专家工程服务。 其中，热轧车间的板坯库公认为是行车无人化实施过程中最难的部分。借助施耐德电气在能源管理 和自动化领域的专长，热轧智能车间能够在工程控制、高效运营、安全可靠、智能化运营等多方面有显 著提升。 3.2 石油化工：走向绿色化、高端化、电气化

，才能 更好地释放价值并避免引发更多问题。 举措2：投资开发关键技术，以增强可见 性、可预测性和业务连续性 企业需要切实管控运营并实现其可见性。凭借此 类能力，他们可以实时洞察供应商、工厂、车间、配送 中心、物流承运商和客户，并共享数据。但这还远没 有成为常态，已具备这些能力的受访企业仅占16%， 而只有十分之一的企业具备了近乎实时的报警能力。 对于大部分受访中国企业来说，仍然需要至少一周时 成化的传感器和互联工具将工厂中的实物 资产与数字世界联系起来，持续提供富有 价值的实时洞见。 六个月内，该公司的运营效率提升了四 分之一，在提高生产率的同时减少了浪费。 同样重要的是，运营连续性得以加强。工厂 车间现在拥有了更高的可视化和数据共享 能力，使管理人员可以做出数据驱动的前 瞻性决策，以防范外部冲击并避免设备宕 机。这一综合方法可确保更高的效率并最 大限度地降低潜在风险，使生产流程更具 韧性、更能适应困难局面。这次成功的部署 效益。 特刊 26 | 智能制造 人们常说的智能制造是数据驱动的制造，如果 没有准确的解读，有可能产生误导。生产车间的环境 和互联网当中应用的环境是大相径庭的，生产车间的 特征数据，比如说质量的缺陷数据是极为有限的，采 集数据的过程也是非常昂贵的，并且车间要的数据、 分析决策的数据需要高度精准，对实施性的要求也非 常高。 这使得几年前很多企业开始进行大规模的技术 改造、数据采集、建设数据中台，希望借此提升质

物流设备） 6.5% 软件采购、开发及组 件库 3.9% 数据 采集 0.9% 研究/ 咨询 3.0% 产线改造 6.1% 设备上云/监控 0.9% 安全服务 1.3% 评审评级 2.2% 车间 数字化 3.5% 仓储物流 1.3% 成果展厅 1.7% 集成化服务 0.9% 培训 1.3% 边缘计算 0.4% 规划研究 1.3% 其他 5.2% 1-数字化诊断：主要是针对企业的研发、生产、 弱项、初步改造建议等。 5-提供自诊断辅导。 诊断总结阶段： 1-召开诊断末次会：通报诊断结果、改进建议和诊断报告书框架。 2-上传诊断记录文件和诊断报告书。 3-编制诊断报告书：根据初步的诊断结果，按工厂类、车间类和数字化应用类三种诊断服务报告 的要求编制诊断报告。需包含：企业基本情况、企业数字化短板分析、系统解决/顶层设计/项目改 造方案、服务商推荐方案、人才引培方案、融资方案等内容，同时需注明参诊企业可对标的同行 管理体系、工业互 联网平台名单+服务 资源池名单、优秀 解决方案名单等 • 服务方案：45% • 商务：10% 时间要求：单次诊 断时间＞3小时。 • 智能工厂/工业 互联网标杆工厂 ＞8次 • 智能车间＞3次 • 数字化应用（场 景）＞1次 基本要求 付费方式：2:7:1 15 ©2025.4 iResearch Inc.

网络高速、低时延传输工厂现场设备与平台系统、工业 设备之间等的数据和指令，实现工厂的数据采集、远程控制、视频监 控、移动巡检等功能。 （二）工业 5G 终端设备发展现状 应用方面，多个工业园区、车间现场已部署 5G 网络，并逐步涌 现出一批面向工业场景的 5G 终端设备。5G 工业网关、工业级 5G CPE 被广泛应用到工厂的 5G 化改造中，5G AGV/AMR、5G AR 眼镜、5G 视频数据回 传（4K）， 路径规划数 据下发 5G 无人机 上行：≥20Mbps； 下行：≥300kbps 传输时延≤ 100ms ≥99.9% 35 （六）汽车制造行业 汽车制造行业分为工厂园区和车间/产线现场，主要包括厂区/车 间物流和叉车调度、生产过程关联、维护、数据采集、机器视觉检测 等生产管理、控制、多业务协同管理相关的六个典型应用场景，每个 应用场景用到业务对应的典型工业终端设备及 传 输 时 延 ≤200ms ≥99.9% 无人叉车 带 5G 模 组 的 控制器（安装 在叉车） 上 行 / 下 行 ： ≥200kbps 传 输 时 延 ≤50ms ≥99.9% 车间 AGV 带 5G 模 组 的 控制器（安装 在 AGV） 上 行 / 下 行 ： ≥200kbps 传 输 时 延 ≤100ms ≥99.99% 自 动 控 制 AGV 运输 自 动 化

，常州设有研发中心与生产基地。但上海也有研发团队及运营团队。 而随着企业的发展，业务范围也覆盖了国内外，泰国、日本等国家都有其客户。 现代生产车间，非劳动密集型：聚和新材属于研发驱动制造企业，产品属于贵金属行业，产品形态小而精，生产线都在净化 车间，通过机器生产，只有更精细的工作才需要人工操作。而聚和新材也一直在积极推进设备自动化，公司自动化、数字化、 信息化、智能化的升级建设。因此，与劳 得这样的成就，其以人为本的用人理念、先进的管理方式，并通过人力资源数字化将管理方式落地，则功不可没。 记录员工全生命周期，为“选用育留”提供保障 i 人事组织模块 i 人事员工模块 产品属于高精尖领域，以研发驱动，拥有现代生产车间，作为现代制造企业，在人力资源的管理上，聚和新材也与传统制造 企业有很大不同。 首先，在员工的来源，即招聘方面，就严把人才关，对员工学历、素养有更高的要求。除了最早期部分员工是高中学历，如今，