技术的研发与应用，意义远不止于技术层面的攻坚克 难。这更是其肩负央企“三位一体”核心使命的深刻践行。 (三) 改建驱动 PLC 增量，国产竞逐外资升级 当前，中国工业总体规模已居全球前列，但结构性产能过剩问题突出，钢铁、 汽车、新能源等领域尤为显著。未来产业发展重心将从大规模新建转向存量系统 升级改造。面对数十年积累的海量工业系统，如何实现高效智能化升级，已成为 国内 PLC 厂商亟待破解的核心课题。 《钢铁工业调整升 级 规 划 （ 2016 一 2020 年）》 再次强调“到 2020 年，产能过剩矛盾 得到有效缓解，粗钢产能净减少 1 亿 ~1.5 亿吨”的目标，并从粗钢产能、 产能利用率、产能集中度等指标进行 了相应规划 2016 年 2 月 国务院 《国务院关于钢铁 行业化解过剩产能 实现脱困发展的意 见》 提出“从 2016 年开始，用 5 年时间 再压减粗钢产能 1 亿~1 大型 PLC 自主可控白皮书 35 35 2.1.2“十四五“时期（2021~2025） “十四五”期间，钢铁行业持续深化供给侧结构性改革，坚持总量控制与化 解过剩产能；同时，数字化转型、绿色化改造与节能降碳成为政策重点。 表 4.5 “十四五”期间钢铁行业指导政策 颁布时间 颁布部门 政策名称 主要内容 2024 年 9 月 工信部 《工业重点行业领域

是否有生产预测？如有，生产预测时长 ？ 无□ 3个月□ 6个月□ 12个月 □ 其它□ 产能不足□ 基本满足出货需求□ 产能 过剩□ 其它□ 目前排产是通过人工排产，还是系统排产 ？采用什么系统？ 是否有主计划和子计划排产？排产的颗 粒度如何？到周、日、产线，还是设备 ？ 20 业务痛点和需求 21 工艺管理

形成需求牵引供给、供给创造需求的更高水平动态平衡， 必须持续提升供给体系对国内需求的适配性。如果供给质量和效率不高，势必会影响需求的发掘 和拓展。从这几年供给侧结构性改革情况来看，围绕“三去一降一补”，重点对过剩产能、低品质产品、低效益企业加快清理和 出清，有效提升了供给水 平。 n 消费结构优化带来的增量 在居民收入稳步提高以及消费观念转变的带动下， 居民消费不断升级， 消费结构不断改善， 服务消费 基于消费者数据反推生产、采购和研发需求 u 传统模式的 B2C 以生产企业为中心，推行大规模、标准化流水线生产，经过研发、采购、生产、销售、服务等环节，只在终端环节面向用户，供应链缺乏协同，容易导致产 能 过剩等问题。 u 电商模式的 B2C 通过互联网直达客户 , 利用规模集中化的平台节约中间成本，消费者选择更多样、更便捷，平台能够基于消费者数据反推生产、采购和研发需求，但这种模 式 的本质仍然是“卖库存”。 28 研发 采购 生产 销售 供应链无法协同 + 产能过剩 本质还是卖库存 C2 M 模 式 底层数据驱动自动化加工 满足客户个性化需求 传 统 模 式 电 商 模 式 采购 设计 研发 服务 客户 工厂 网店 消费品企业利用

NR Reduced Capability，意思是轻量化的。通过保留 5G NR 核心优势，如低时延、高可靠、高 精定位与网络切片，同时精简 5G 设计比如优化天线数量、降低发射和接收带宽以减少技术过剩，因此 5G RedCap 相比 5G 技术对物联网应用来说性价比更高。研究公司 Transforma Insights 表示，RedCap 模组价格比 5G eMBB 模组降低 80%，同时还节省 3GPP R17，通过裁剪 5G 功能实现低功耗和低成本，速度为上行 120M/ 下行 220M， 属于中高速率范围，终端能力与 Cat.4 接近。但这样的功能条件对更广泛的物联网终端来说可能依然过剩——R17 阶段的 RedCap 在 20MHz 带宽、1 天线、1MIMO、下行 64QAM 这种最低能力配置下，峰值速率依然能够达到 80Mbps 以上。 为此在 2024 年新冻结的 3GPP RedCap 出货的主力，例如电力、工业无线传感器、视频监控、可穿戴设备等，其中电力产业对 RedCap 兴趣颇高，正在率先实现规模化出货。最核心的原因是，5G NR 终端能力对电力通信网业务也是过剩的，轻量化 的 5G RedCap 成为运营商及通信设备厂商力推电网智能化建设的关键技术载体，可以在配网差动保护、自动化“三遥”( 遥信、 遥测、遥控 )、精准负荷控制、配电站设备及生产安全综合

协 同过滤算法与深度学习模型，充分利用两者的优势，共同提升推荐系统的准确率和覆盖率。 ◼ 供应链与库存优化：（1）需求预测：融合天气数据与节假日因素，精准预测区域化SKU需求， 有效减少缺货与过剩现象，提升库存管理效率。（2）动态定价：运用强化学习模型，根据市场 反馈和销售目标，智能地平衡利润与销量。 ◼ 门店运营效率提升：（1）智能货架管理：利用RFID技术与摄像头监控商品摆放情况，结合AI算

考勤排班管理是人力资源管理中提升工作效率、强化制度管理、促进公平竞争及优化资源配置的重要手段。 以制造业产线、零售快消门店等为典型代表，科学合理的考勤排班管理需要确保每个岗位在需要时有合适数 量的人员在岗，避免因人员不足或过剩导致的生产停滞或服务不到位等情况。除此之外，考勤排班管理还涉及 请假、加班、算薪等多方面，事关资源配置、员工积极性及满意度、人力成本管控等多方面。 根据《白皮书 1.0》中相关研究成果，AI 在

目的成功。例如，某大型零售企业率先在供应 链管理方面引入AI Agent，通过精准预测销售 趋势和库存需求，优化采购与销售策略，显著 提升了销售预测准确率和库存周转率。项目实 施后，库存周转率大幅优化、过剩库存减少、 工作效率明显提升，员工得以专注于高价值工 作，对数字化转型的满意度与积极性也显著提 高。 机遇三：提前布局AI生命周期安全 防护，释放AI的创新潜力 伴随AI应用的广泛部署，企业从单一模型走向

经销商收到车辆分配单后，会花几天时间接手这些车辆，如果经销 商有足够理由不想要某些车辆，也可以退回一定数量的车辆。这些汽车 会被停在额外的停车场，直到提供给其他的经销商。这种情况下，会有 一些由于滞销而过剩的车型，那么这个地区的经销商可以允许通过刺激 促销方案，来解决这些车辆滞销的问题。 经销商收到车辆之后，会在渠道库存报告中体现出来，这时，经销 商可以更换原厂的车型或者安装组件。经销商在已知车辆的生产车型以