管理边界等）；依据工业园区的主要类 型（产业型 / 产城融合性 / 物流保税区），细化工业园区的温室气体排放源，按照优先级 给出不同数据的活动水平获取方法，并相应给出各个层次的温室气体核算方法。在工业 园区温室气体核算过程中，对于处理大量区外废弃物的园区、使用绿电等情况做出特殊 说明。 根据项目研究成果，提出统一工业园区温室气体核算范围及领域、适时更新区域 / 省级电网平均碳排放因子、单独报告消纳绿色电力的零碳排放、适当披露工业园区承担 2）园区基础设施与外界共享，核算主体确定尚待厘清 不同于城市尺度，园区是城市内相对开放的系统，与外界存在着能源、供热、供水、 污染物治理基础设施共享的情况，主要有共享区外基础设施和基础设施被区外共享两种 情况。在核算过程中，准确分割排放主体、准确核算基础设施的直接和间接排放比较困 难，但这一工作对园区碳排放的准确性以及减碳措施的制定意义重大。 3）园区碳排放核算基础数据甄别尚待规范 在国家统计体系中，工业园区 等进行温室气 体排放核算。 作为目前世界应用最广泛的清单核算方法，《IPCC 国家温室气体清单指南》提供 了可用于估算国家温室气体人为源排放和汇清除清单的方法，主要分为几个部门：能源， 工业过程和产品使用，农业、林业和其他土地利用，以及废弃物。 2009 年，国际地方环境行动理事会（ICLEI）推出《ICLEI 城市温室气体清单指 南》。与《IPCC 指南》单纯计算地理边界内排放量不同，《ICLEI

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 AI 确 保研发、生产、销售等多个部门的信息流通与协同作战。此外，人 才的培养与引进也是项目成功的关键，企业需加大在 AI、大数据、 机器人等领域的专业人才的投入。 为了验证和优化项目设计，在实施过程中会采用迭代式的方 法，通过建立原型和试点，快速测试和反馈，以确保最终方案的有 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 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：

化是关键任务。要完整、准确、全面贯彻新发展理念，统筹发展和安全，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 稳定发展。石油石化产业的新型工业 化发展有利于保障国家能源安全，全面打造自主可控、安全可靠、竞争力强的石油石化产业链， 推动石化工业高质量发展。在推动新型工业化的过程中，全产业将持续向化石能源洁净化、洁净 能源规模化、生产过程低碳化目标迈进，推动产业链向高附加值化工产品转型升级。同时，通过 持续优化产业结构和用能结构，实现全产业的绿色低碳转型。 �� 美国的石化产业依托工业体系强大的技 其向清洁能源转型有 关。德国在能源效率、可再生能源技术和环境政策方面具有一定优势。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

.....................................................................................31 4. 新能源汽车制造过程中的关键环节............................................................................................. 里程大幅提升，充电基础设施的逐步完善也解决了用户的 里程焦 ” 虑 问题。此外，智能网联技术的应用为新能源汽车赋予了更多的 智能化功能，提升了用户体验。 然而，尽管新能源汽车市场前景广阔，其制造过程仍面临诸多 挑战。传统汽车制造模式难以满足新能源汽车对智能化、轻量化和 定制化的需求。因此，引入人工智能（AI）技术，优化新能源汽车 制造流程，提升生产效率和产品质量，成为行业发展的必然趋势。 业作为绿色交通的重要组成部分，正迅速崛起。然而，传统的制造 模式在效率、成本和质量控制方面存在诸多局限性，难以满足市场 对新能源汽车的快速增长需求。因此，将人工智能（AI）技术引入 新能源汽车制造过程，成为提升生产效率和产品质量的关键手段。 本研究旨在探讨 AI 技术在新能源汽车制造中的应用可行性，分析 其在生产优化、质量控制、供应链管理等方面的具体实施方案，以 期为行业提供切实可行的技术路径。

供货，出库或上线结算。 新品报价过程管理；订单交付过程管控（质量、交期）；第三方物流仓库 及主机厂寄售仓库库存和结算过程管理；销售量、价、本、利分析。 技术研发领域 业务特点： 管控重点： 按客户需求进行产品设计研发，设计标准符合行业体系认证要求。 设计过程行业体系标准管控，产品 BOM 及工艺数据管理，样品阶段及量 产转换流程控制，设计变更过程管控。 XX 核心业务领域重点管理关注点 的管控；生产计 划执行进度跟踪，现场在制物料存量管控及生产过程异常处理和订单调度。 供应链管理领域 业务特点： 管控重点： 原材料的大宗物料采购模式；原料价格随行就市的价格管理方式；备品备 件的计划采购模式。 大宗原料的安全库存储备策略；以及基于市场价格走势的战略储备策略管 理。备件供应商的准入、价格以及质量绩效管理；采购订货过程中的质量、 交期、价格管控。 XX 各业务环节绩效管理指标项目 （资产利用率） PART 02 项目目标与项目规划 目前面临的管理难点 u 整体业务应用仅做到基本的进销存管理，订单接收，新品创建，生产计划还是以电子表格为主，信息化应用相对比较初级。 u 生产过程通过人工记录进行产品特征码管理，无法快速实现产品的全流程追溯，对于客诉无法快速响应，无法有效规避风险，造 成公司损失。 u 生产计划执行统计依靠人工，数据延时一天，计划员天天加班，工作量大。重复性劳动多，价值低。

前瞻布局：勾勒工业大模型标准化、生态化发展路径。 本书由北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院蔡茂林教授总策划并 担任主编，撰写工作主要由博士团队承担，最后由仝晓萌副教授统稿完成。在 本书的编写过程中，得到了北京航空航天大学、深圳蚂蚁工场科技有限公司、 北京蚂蚁工场智造科技有限公司等单位及众多专家学者的大力支持与帮助，并 参考了大量相关文献，在此谨致以最诚挚的感谢。 我们衷心希望，本书 1 研发设计辅助场景.......................................................................... 71 4.2.2 生产过程优化场景.......................................................................... 72 4.2.3 产品质量检测场景 境之 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。

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 3.数据不确定性分析 3.农业 4.废弃物处理 5.信息项 1.现有统计报表数据 2.碳数据补充收集调查 (仅针对���数据管理) 碳信用 确定碳数据 管理目标 数据收集 1.数据产生过程管理 2.数据记录和存档 3.计量监测设备管理 1.实测值 2.缺省值 1.碳排放源核算 2.碳移除、 抵消核算 居民生活 工业企业/ 建筑业企业/ 交通运输业企业/ 服务业企业 1. 2. 01 数 据 核 算 02 数据汇总 排放因子确定 核算方法选择 数据过程管理 数据质控和 不确定性分析 图1-1 图1-1 园区碳数据管理体系框架 工业园区碳数据管理范围以工业园区实际管辖范围为准，包括四至范围内的生产活动和经 营活动。园区碳数据管理边界主要包括能源活动、工业生产过程、农业和废弃物处理。此外， 碳信用（CCER、碳汇等）和绿电/绿证，可作为信息项进行统计，两者都可实现环境权益价 值。 工业园区温室气体种类分为CO 及非CO 温室气体（CH4、N2O、HFCs、PFCs、SF6等），

一情况，我们特别推出了昇鹏人效云，以 HR 为中心， 结合整个组织的系统性工程，与业务深度融合，旨在助力企业实现真正的降本增效，特别适合团队规模超过 2000 人的大型组织。 昇鹏人效云的开发过程中，我们在汲取了 i 人事系统的核心技术之外，也参考了过往客户服务时的丰富经验， 这是利唐科技在人力资源管理领域多年努力的结晶。我们的目标是为大中型企业提供更全面、更深入的数字化 管理解决方案， 通过打破数据孤岛，整合信息流，帮助企业在数字化时代中找到 新的增长点，从而共同迈向数字化、智能化的未来。 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 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： 无论是创新还是基础管理，有效的人才管理都是关键。 而在这个过程中，人效成为企业必须面对的话题。在经济高速

（1）设计是指根据企业的所有约束条件以及所选择的 技术来对需求进行实现和优化的过程； （2）生产是指将物料进行加工、运送、装配、检验等 活动创造产品的过程； （3）物流是指物品从供应地向接收地的实体流动过程； （4）销售是指产品或商品等从企业转移到客户手中的 经营活动； （5）服务是指产品提供者与客户接触过程中所产生的 一系列活动的过程及其结果。 2. 系统层级 系统层级是指与企业生产活动相关的组织结构的层级 接口，实现资源要素之间的数据传递与参数语义交换的层级； （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、 与国际标准的制定与实施。加快基础共性、关键技术、行业 应用等重点标准制修订，发布一批前瞻性、引领性标准。 需求牵引，应用拓展。围绕现代化产业体系建设的标准 化需求，聚焦产品全生命周期、生产全过程、供应链全环节， 构建典型场景标准群。以标准应用项目和贯标行动为工作抓 手，释放智能制造标准应用效能，固化技术创新成果。 5 立足国情，开放合作。结合我国智能制造发展现状，紧 跟国际技术和

资料的作用范围，劳动资料分布呈现集中化与分散化并存。三是培育 新型劳动者。数字技术大幅提升劳动者数字技能，深刻改变劳动者工 作方式，催生了自主创业、兼职就业等灵活就业新模式，以工业机器 人为代表的智能装备在劳动过程中得到广泛应用，极大拓展了劳动者 内涵和外延。 数字经济塑造新质生产力三大动力。一是推动技术创新方式变革。 数字经济通过重构和优化技术创新方式，加速颠覆性技术涌现，强化 创新协同效应，提升创 征程上推动高质量发展提供了科学指引。 （二）新质生产力“33131”理论框架 生产力是人类征服和改造自然的客观物质力量。作为社会制度变 迁与人类社会发展的决定力量，生产力的发展是一个从量变到质变波 浪式前进、螺旋式上升的过程。 新质生产力是摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，符合新 发展理念的先进生产力质态，其内涵特征可以概括为“33131”框架， 即——技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级“三 资料。 云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术推动劳动资料数字化变 革，数字化生产工具在生产过程中的广泛应用为新质生产力提供了迭 代更新的劳动资料。三是培育新型劳动者。数字技术大幅提升劳动者 数字技能，推动劳动者向更高技能的复合型技术人才转变。同时，以 工业机器人为代表的智能装备在劳动过程中得到广泛应用，极大拓展 了劳动者的内涵和外延。 数字经济为生产力三大动力的培育塑造提供源泉。作为新一轮科