开创数字化工厂的 精益生产时代 —— 华为智能制造实践 目录 01 为什么推行智能制造 02 华为智能制造实践 提升效率 缩短产品上市周期 提升产品竞争力 • 产品质量提升 • 大规模个性化生产 • 快速响应市场需求的变 化 为什么要推行智能制造 • 产品上市周期更 短 • 产品更加复杂 • 人力成本上 升 • 资源利用效 PaaS 公共容器 PaaS 中间件 云服务管理 云化 MES ：将智能融入生产流程，成为生产 力 数字化导入 数字化工程 智能质量管理 资源动态调配 智能物流 智能调度 数字化运营 运营商产品（无线 / 网 络） 企业网产品 终端 部件 应用大数据 / 人工智能技术实现制造过程从反应型、纠错型向预测型、 预防型转变

石化盈科与IDC携手并肩，洞察行业发展轨迹，积极响应政策号召，勇担时代赋予的重任。 序言 2020年，在数字经济与实体经济加速融合、石油石化行业迫切寻求降本 增效的背景下，我们联合发布《守正出奇 开拓创新⸺能源化工数字化 转型实践与启示》。彼时，云计算、大数据等技术正崭露头角。白皮书 基于对技术应用潜力的前瞻分析，明确提出企业应主动拥抱数字化转 型，并从领导力、体验、信息数据、运营和工作资源等多方面系统性地 ， 培育发展新质生产力，加快实现新型工业化。 政策驱动行业向高端化与全球化迈进。2023年出台的《石化化工行业稳增长工作方案》和 《关于促进炼油行业绿色创新高质量发展的指导意见》均强调，要通过技术创新提升产业链 竞争力，推动高端化工材料国产化，减少对外依赖。同时，2024年《精细化工产业创新发展 实施方案》进一步聚焦高附加值产品，鼓励企业增强国际竞争力。基于前述政策指引，中国 石油石化 紧缺、环境高危等岗位应用；共绘美丽中国生态治理新画卷 《关于深入实施“人工智能 +”行动的意见》 国务院 2025年8月 石化化工行业通过强化工业互联网赋能，深化新一代信息技术融 合应用等方式，推动行业数字化转型，是提高全要素生产率、打造 竞争新优势、筑牢绿色安全底线的必然选择 《工业互联网与石化化工行 业融合应用参考指南》 工业和 信息化部 2025年6月 大力推进新型工业化、做大做强先进制造业

七大地理区域实体商业痛点及数字化措施 华北地区 华东地区 华南地区 西北地区 • 痛点：受人口密度、产业结构等因素影响，商业综合体难以 吸引高频客流，实体商业回报率低。 • 措施：借助数字化工具提升经营效率，优化商品结构和服 务，结合线上渠道扩大覆盖范围，推动区域商业价值提升。 西南地区 • 痛点： 核心城市发展迅速，但区域特色商业业态形式单 一，缺乏本地消费文化融入，商业综合体集中于大城 局局限于中心区域，外围区域商业活力不足。 • 措施： 借助数字化工具优化选址策略，运用大数据分析 推动区域商业资源合理配置，激发区域下沉市场潜能。 七大地理区域实体商业在数字化变革中呈现出不同的发展路径与痛点，增长潜力地区（西南、华中、华南）拥有较大市场空间和较强消费需求，但存在区域特色不足 或商业布局不均衡的问题。西南地区需通过数字化工具挖掘本地文化价值，华中以会员体系和精准营销提升品牌竞争力，华南则依托数据分析优化资源配置，激发下 线上线下 融合与创新业态布局。复苏重点地区（西北、东北）面临人口流失、需求不足等问题，需借助大数据和线上运营工具提升经营效率，激活区域消费潜力。数字化工具 贯穿于各地区优化措施中，成为推动经营效率提升、市场精准覆盖及商业模式升级的重要动力。 数字化工具靶向施策七大地理区域，破局实体商业痛点，重构产业生态与品牌价值 ... ...... . ......... .. 南海诸岛 9 ©2025

....................................................................................... 7 3.3 一体化工程 .............................................................................................. 8 会产生多种产物，性质差异较大，需要组合 运用沉淀、过滤、离心、萃取等多种分离及 纯化技术，才能实现目标产物的高效分离。 不同的目标产物往往需要定制化的分离纯化 方案，根据产物特性和纯度要求，优化工艺 组合路线。 在中试阶段，各类单机设备需实现模块 化、灵活化组合，满足快速验证不同工艺方 案的需求，评估各单元操作效果，为工业化 生产提供设备选型和工艺优化的可靠依据。 由于灭菌操作不规范导致的染菌事件频发，严重影响生产进度，造成大量的能源和原料 的浪费 柔性生产 中试工厂为生物发酵行业的大规模量产提供了平台保证，但柔性化需求很高，特别是在 分离纯化工艺，软件必须具备模块化、图形化的特点，以便灵活组合分离纯化工艺 得率和品质 对于需要干燥的产品，含水率过低导致得率下降，过高导致产品不合格 综合 OEE 单机设备和整线的生产效率统计和分析功能仍不完善，缺少跨产线、车间级的效率统计

new generation intelligent factory based on the industrial Internet. 随着工业自动化与信息化发展, MES 已成为制造业, 尤其是化工行业实现智能制造的关键系统. MES 通常采用分层架构, 包括数据层、应用层、业务流程层和用户界面层, 支持生产计划、调度、工 艺、操作、物料、能源、质量、设备、统计与绩效管理等核心功能. 例如, 广泛应用于离散型与流程型制造场景中. Honeywell MES (霍尼韦尔) [13]: Honeywell 的 MES 解决方案聚焦于流程工业, 强调生产计划管理 与流程优化, 结合大数据分析能力, 尤其适用于化工、能源等高复杂度生产环境. iPlat4M MES (宝信软件) [14]: iPlat4M 专注于实时监控、生产排程与质量管理, 旨在提升整体制 造效率, 适合推动数字化转型与提升制程可控性的企业 能灵活支持不同 规模与层级的企业进行精益化生产管理. 2.2 工业数字孪生 —— 流程模拟软件 化工生产涉及复杂理论和繁琐计算, 传统手工方法效率低、易出错, 因此化工流程模拟软件成为 工艺设计与优化的关键工具. 该类软件自 20 世纪 80 年代能源危机以来, 依托化工原理、热力学、高 等数学与编程技术广泛应用于化工厂、设计院与科研单位. 通过质量与能量守恒计算, 模拟传热、传 https://www

.........................................69 T/CAICI XXXX—XXXX III 前 言 本文件按照GB/T 1.1—2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定 起草。 本文件由中国通信企业协会团体标准管理委员会提出并归口。 本文件起草单位：中移数智科技有限公司、中电科普天科技有限公司、中软国际有限公司、吉林吉 商业分析能力发展等级要求 T/CAICI XXXX—XXXX 20 评估维度 问题 能力发展等级要求 L1 L2 L3 L4 L5 L6 基于数据 的行业洞 察 是否有数字 化工具，支 持快速地获 取 行 业 数 据，分析行 业 发 展 趋 势，支持业 态规划？ （1）通过业务调 研或者购买的方 式获取数据 （2）通过 EXCEL、 WORD等方式收集、 整理和分析数据 1个评估维度。 表 29 商业规划能力发展等级要求 评估维度 问题 能力发展等级要求 L1 L2 L3 L4 L5 L6 基于数据 的商业模 式设计 是否有数字 化工具，支 持行业数据 分析，对商 业模式设计 和财务模型 构建进行支 持？ （1）基于管理者 经验和商业直觉 分析决策 （2）通过 EXCEL、 WORD等方式收集、 整理和分析数据 （1）建立清晰的

出现， 例如AI产品经理、AI 运营工程师、云自动化工程师 ⸺ 这些岗位要求从业者将AI无缝融入日常业务运营。 这些趋势正重塑关键岗位领域 在软件与基础设施领域，企业优先招募能够开发AI驱动型产品并维护敏捷数字平台的人才。因 此，DevOps工程师、操作系统工程师、AI基础设施工程师等岗位需求旺盛。 如今，数据挖掘与分析工程师、可视化工程师等数据类岗位不仅要求从业者具备数据洞察提取能 ，确保技 术演进过程中的兼容性与效率。 ·数据作为战略资产：数据管理与分析现已成为战略重点。数据挖掘与分析专员、数据可视 化工程师、数据科学家等岗位需求旺盛 ⸺ 这些岗位在医疗、金融等行业中，对提取数据 洞察、辅助明智决策起着关键作用。 ·云计算转型：云自动化工程师、云迁移工程师等岗位对迁移和管理可扩展的AI增强型云环 境至关重要。这些专业人才是推动数字现代化与运营效率提升的核心力量。 网络自动化工程师 5.系统/解决方案架构师 �.IT系统管理员 7.操作系统工程师 网络安全 数据管理/分析 云计算 1.安全威胁漏洞分析师 2.红/蓝/紫队员 3.数字取证分析师 4.安全架构师/工程师 5.网络防御事件响应工程师 6.入侵检测/SOC分析师 1.数据科学家 2.云数据工程师 3.商业智能（BI）工程师 4.数据治理分析师 5.数据可视化工程师 6

���������� 26 14 中国煤矿市场 UWB 产品出货量分析（单位：万个） ������ 28 15 中国煤矿市场 UWB 产品市场产值分析（单位：亿元） ���� 29 16 中国化工厂市场 UWB 产品出货量分析（单位：万个） ���� 30 17 中国公检法司市场 UWB 产品出货量分析（单位：万个） �� 32 18 中国医院＆养老机构市场 UWB 产品出货量分析（单位：万个） 13530533040 13530533040 2.2.3 产业链下游 UWB 产业链下游指的是最终用户。 根据最新的市场信息，UWB 的市场可以分为四大类： 第一类市场：IoT 企业级应用。包括化工厂、发电厂、煤矿、公检法司、仓储物流等等。 第二类市场：IoT 消费级应用。包括各种加入了 UWB 芯片的智能硬件，比如电视遥控器、宠物项圈、寻物 Tag、智能 机器人等。 第三类市场：汽车市场。典型的产品就是汽车数字钥匙等。 UWB 技术的动力主要有四个： 第一个是提升经济效益，相应的应用领域有仓储物流、离散制造过程中对于人员与设备的实时定位管理等。 第二个是降低安全事故风险，保障人员财产安全，相应的应用领域包括发电厂、化工厂、隧道矿井等高危环境下的险 情预警与援救等。 第三个是为精确化的管理措施提供技术支撑，应用领域包括司法监狱里面对受限制人员的轨迹管理、医院里面对于出 生婴儿的监护、养老院里面老人的看护、贵重资产的定位管理、电子围栏等。

企业已经取得初步成果，如德国西门子、博世，美国 通用电气、波音、国家仪器公司等，国内在汽车、家电 等行业也建立了相应的智能工厂，如三一重工、美的 等。在学术研究上，彭瑜 ［6］认为数字化工厂是智能工 厂的建设基础，智能化工厂应包含数字化工厂的一 切特征。李德芳 ［7］认为智能工厂具有自动化、数字 化、可视化、模型化、集成化 5 个特征。崔晓文 ［8］认为 智能工厂的智能化体现在系统具有预测能力、自我 Processing， NLP）组 件 、光 学 字 符 识 别（Optical Character Recognition，OCR）组件等，以及 ModelArts OS 开发 框架。采用结构化工艺数据，制造检验数据、产品图 像等生产制造数据，以及生产状况、计划进度、资源 使用状态等生产管理数据，通过 NLP 与标注 ［21］、多 模态信息提取与融合 ［22］、大数据挖掘 ［23］等方法，构建 5］ 张曙 . 智能制造及其实现途径［J］. 金属加工，2016（17）： 1-3. ［ 6］ 彭瑜 . 智能工厂、数字化工厂及中国制造［J］. 自动化博 览，2015（1）：28-31. ［ 7］ 李德芳，索寒生 . 加快智能工厂进程，促进生态文明建 设［J］. 化工学报，2014，65（2）：374-380. ［8］ 崔晓文.境外“智慧工厂”发展研究［J］.竞争情报，2014（3）：

不可量化 " 的管理艺术，正在被转化为可计算、可迭代、可验证的智能模型。 作为全球首个将大模型深度植入 HR SaaS 内核的科技企业，易路正在构建下一代智能人力资源系统。它不是 简单的流程自动化工具，而是具备战略推演能力的数字孪生体——它能模拟企业未来三年的3000 种发展轨迹， 预判每一次组织调整带来的文化相变，甚至为 CXO 团队提供基于强化学习的战略沙盘。 当我们服务的世界 500 在企业人力资源中的应用白皮书 2.0 CHAPTER 1 1.2 HRVP 的新难题：如何界定标准工作与非标准工作？ AI 发展日益成熟的背景下，越来越多标准工作由 AI 完成，转而释放更多精力专注非标准化工作成为必然。典 型场景诸如：早期电商平台采用智能自动回答顾客问题；以特斯拉等工厂流水线借由机器人完成零部件组装。 而作为企业管理者，如何界定与划分人力资源业务场景中的标准工作与非标准工作，成为企业管理者，尤其是 绩效评估更注重结果的质量、创新性和 影响力（如解决了多少复杂员工关系问 题、制定了多有效的战略计划） 技术替代性 容易被自动化工具或 AI 替代（如薪 酬计算、考勤管理） 难以被完全替代，需要人类的判断力和 创造力（如组织文化建设、高管招聘） 11 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 2.0 CHAPTER 1 毫无疑问，标准化工作未来将首先被 AI 替代，但是是否意味着 AI 未来将完全替代人工呢？我们认为，答案是 否