项目编号： 新能源汽车基于 AI 制造应用可行性分析 研 究 报 告 目 录 1. 引言................................................................................................................................................. ...........50 5.4 质量检测与预测性维护........................................................................................................................................52 6. 可行性分析....................... .......................................................................................53 6.1 技术可行性....................................................................................................

编者将追究其相关法律责任。 前 言 工业仿真承载产品创新迭代、降本增效的核心使命。随着智能 化转型的深入，传统仿真技术面临计算效率瓶颈、多物理场耦合复 杂性剧增、全流程协同不足等挑战，难以满足科学研究领域对实时 性和精准性的高阶要求。人工智能技术的突破性发展，尤其是大模 型、物理信息机器学习、神经算子、生成式 AI 等方向的演进，正为 工业仿真注入全新动能。通过构建“数据+物理”双驱动的智能仿真范 策 等场景开辟新路径，推动仿真从“事后验证工具”向“全生命周期决策 中枢”跃迁。 本报告基于科研背景，全面梳理了 AI 赋能工业仿真的技术路径 与实践脉络。首先探讨人工智能赋能工业仿真的必然性及其应用价 值，然后聚焦于 CAD、CAE 两大核心领域，对比分析国内外技术路 线与应用现状；在关键技术层面，解析数据驱动、物理驱动及融合 驱动这三类 AI 仿真方法的本质区别与适适用场景；通过轨道交通、 一、人工智能赋能工业仿真发展背景....................................................................... 1 （一） 工业仿真智能化升级的必要性..................................................................... 1 （二） 人工智能赋能工业仿真应用价值初显.......

模型凭借其卓越的数据处理能力、出众的跨模态融合特性以及高效的智能决策 效能，日益成为推动工业智改数转的核心驱动力。然而，尚处于初级发展阶段 的工业大模型，仍面临工业数据多模态复杂性、模型可解释性不足以及应用成 本较高等挑战。为此，行业迫切需要系统性的解决方案，以促进工业大模型技 术的有效落地与广泛应用。 本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答：工 业大模型与通用大模型有何不同？工业大模型的技术体系与关键技术何在？工 产品质量检测场景.......................................................................... 74 4.2.4 设备预测性维护场景...................................................................... 75 4.3 工业大模型应用当前问题... 技术与业务融合.............................................................................. 77 4.3.3 模型幻觉与可解释性...................................................................... 78 4.3.4 模型应用成本与效益平衡......

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 国、德国、欧盟、日本等国家和政治实体都在不断强化对石油石化领域的科技赋能，推动传统重 工业产生新的体系性飞跃。 美国在油气产量方面持续保持领先，轻质致密油（LTO）产量的增长尤其势头迅猛，预计未 来仍将保持其作为全球最大石油生产国的地位。美国在整体技术创新、页岩油开发以及油气资源 储备方面具有显著 过智能传感器、数据分 析和自动化技术，实现优化提效。����年�月，美国能源部（DOE）提出《能源部数字化转型计 划》，重点是利用大数据和人工智能技术，提高能源生产和管理的智能化水平、效率和安全性。 拜登政府也在积极发布政策，大力发展清洁能源和数字技术，推动美国能源产业的转型。 德国的油气需求和产量近年来持续下降，除了整体需求变化外，也与其向清洁能源转型有 关。德国在能源效率、可再生能源 欧洲的石油需求整体上呈下降趋势，炼油产能预计将减少。目前，欧洲油气产业正在逐步实 施数字化战略，以持续提高运营效率和安全性。欧盟作为一个高度一体化的政治和经济实体，十 分关注各成员国在包括石化领域在内的工业场景中的数字化转型和智能化改造，并通过《欧洲数 据战略》《工业�.�倡议》《数字欧洲计划》等纲领性文件，强调发展人工智能、网络安全、高性 能计算等新型技术的重要意义。 日本的石油需求相对稳定，但随着其国内能源政策的变化，未来可能会出现新的结构变化趋

全方位革新工作流程。 供应链团队必须改变工作方式。60% 的运营和自动化高管表示，到 2025 年，AI 助手将接管大部分常规和事务性工作。 自动化决策的比例将进一步上升。运营和自动化高管们表示，生成式 AI 将在未来两年内将数字助理的决策量增加 21%。 预测能力提升并推动可持续创新。76% 的供应链和运营高管认为，生成 式 AI 将优化产品设计，并推动产品生命周期的可持续发展。 生成式 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 向计划 C、D 甚至 E ，以减少损失。 但是，如果你能把精力投入到推动业务增长， 而不是应对危机呢？如果你能够精准预测未 来，从而获得竞争优势呢？ 生成式 AI 与云计算的强大结合，能够让这一 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，

5 日，中控技术在新加坡召开新品发布会，推出了全球自动化领域的通用控制系统 Nyx 及流程工业首款 AI 时序大模型 TPT。为何说这两款产品是颠覆性的，到底有哪些创新性， 以及解决了哪些行业痛点？本文将从公司“1+2+N”智能架构解读五大软件产品先进性。 ⚫ 当前企业数字化转型过程中面临着两大共性问题。1）数据孤岛：头部企业信息化程度通 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 赋能的控制引擎，提供组态自动生成、Al 融合 PID 等功能，从而实现数据预测和自适应控制等，提升装置运行的效益。2）TPT：将模拟 与预测能力融于一体，能支撑多种任务，通过长短周期预测、动稳态模拟等，统一分析类、 优化类、控制类、培训类等工业应用，统一传统的建模过程，全面简化技术体系，有效应 对复杂工业场景。 ⚫ 全球顶级客户站台，印证中控产品有效性和竞争力。1）沙特阿美：与中控在 IMI 数字化 项目、阿 万华化学：蓬莱基地率先使用中控 i-OMC，未来，将通过生成式人工智能技术，比如大型 语言模型、中控 AI 时序大模型 TPT 及预测大型模型等，为其工厂和园区创建一个超级大 脑。全球顶级客户与中控技术的合作充分体现了公司产品的有效性和竞争力。 ⚫ 维持盈利预测，维持“买入”评级。预计 24-26 年归母净利润分别为 12.56、16.06、20.11 亿元，对应 24-26 年 PE 为

...................................................................................9 1.3 MDC 项目的必要性与目标.................................................................11 2. 项目目标..................... 5.3.1 数据存储与处理.........................................................................80 5.3.2 安全性与风险管理......................................................................83 6. 数据管理.............. 生产调度智能化................................................................................104 7.2.1 预测性维护...............................................................................106 7.2.2 生产计划优化.

极引入这些做法的先行者已平均斩获了8.3亿美元 的新增年度营收，而欠缺韧性的企业无法分享这份 成功。 如何成为高韧性企业，如何提高关键能力成熟 度，从而在供应和制造全价值链上构建更强大的韧 性，已经成为制造企业面对的最现实的问题。 围绕韧性部署关键能力 高韧性企业应该具备什么样的能力？为了充分考察 企业如何应对并管控工程、供应、生产和运营等领域所 受的冲击，埃森哲面向全球11个行业的1200多位高管开 紫色条目为韧性2.0能力。 敏捷组织 创建跨职能、基于平台的组织，采取扁平化领导结构，并强化 数字核心能力以实现敏捷性。 • 将决策权下放至执行部门，并在各个层面上保持透明 • 远程专家支持能力（充分利用增强现实、虚拟现实等手段） • 前瞻性的风险管理框架和业务连续性计划 • 广泛使用全企业范围的共享服务/资源池来实现服务和支 持功能 • 针对非核心活动广泛采用外包服务 针对非核心活动广泛采用外包服务 • 利用先进的网络安全实践，全面部署云端IT基础设施 灵活的员工队伍 培育持续学习的企业文化，以此为基础创建能力全面、适应性 强且多元化的员工队伍。 • 打造跨越供应链、生产和运营的多面手/多技能员工队伍， 以促进资源的重新分配 • 采用灵活的员工合同，根据业务强度快速调配资源 • 使用数据分析进行技能需求管理，快速匹配能力与需求 • 通过有效的程序和方法，确保团队在超出监管能力的灾难

重约30%。尽管面临劳动力成本上升和监管复杂性 等挑战，但由于良好的基础设施、创新能力和技术 娴熟的劳动力，中国制造业仍然极具竞争力。在数 字化转型和可持续发展方面的不懈努力进一步巩固 了中国作为领先制造业中心的地位。 潜在商机 尽管存在经济不确定性和持续挑战，世界各地的制 造商都致力于推动数字化转型，以促进业务增长。 积极采用生成式人工智能和物联网等工业4.0技术是 提高效率和敏捷性的核心。麦肯锡开展的数字制造 根据世界经济论坛的数据，到2025年底，超过 50%的制造商将采用人工智能5。国际数据公司 （IDC）预测，到2026年，全球物联网领域的支出将 达到1万亿美元6。人工智能和机器人在制造业有巨 大的增长潜力，预计到2027年全球市场规模将达到 1,820亿美元7。 综合来看，这些调查结果和预测突显了这一领域存 在的巨大商机，同时表明市场格局正在快速演变。 随着智慧工厂成为主流，未采用人工智能等技术的 随着智慧工厂成为主流，未采用人工智能等技术的 企业有可能在竞争中落后。 为了在方兴未艾的工业4.0环境中蓬勃发展，制造 商必须采用新战略、新兴技术和稳健的数字化转型 举措。为了避免管理传统的多供应商物联网解决方 案的复杂性和高昂成本，与像Telenor IoT这样经 验丰富的一站式物联网服务提供商合作通常更高效。 由一位合作伙伴负责全链条网络连接技术，可简化 流程，从而节省时间和资源。 TELENOR IoT

险 管 控 能 市 力 场 营 销 能 投 力 资 决 策 能 资 力 金 调 配 能 力 关键能力 次要能力 对 **** 的总体理解 质量 计划 营销 技术 采购 生产 仓储 售后服务 预测 / 订单 综合管理 应收管理 固定资产 成本管理 人事管理 考勤管理 应付管理 总账管理 预算管理 学习管理 招聘管理 商机管理 客户管理 产品研发 清单设计 生产计划 材料计划 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 提供更严谨的供应链计划功能及材料控制工具，减少呆滞库存 严谨的风险管控 更全面、更透明的业务信息管理，更连贯的业务流程处理 提高财务业务一体化衔接，更准确的反映经营状况和分析业务问题 精益生产 建立配套精益生产策略的供应链信息管理平台，并能支持不断优化 建立全面的、跨系统一体化的质量信息管理平台 提供更精细的成本核算及更丰富的成本分析工具 产业链协同一体化 与下游建立互动性更强的信息集成，提高供需信息沟通效率 将供方纳入供应链信息系统，从而支撑精益生产和敏捷物流的实现 提供全面的供应商关系管理系统，提高供方的开发、扶植力度 对信息系统的需求 **** 集团未来管理重点和关注点分析