按标准的、统一的和简单的结构化方式编制和布置各种建筑物 ( 或建筑群 ) 内各种系统的通信线路，包括网络系统、电话系统、监控系统、电源系统和照明系统等。因此，综合布线系统是一种标准通用的信息传输系统。综合布线是智慧工厂建设基础设施 ,是将所有语音、数据等系统进行统一的规划设计的结构化布线方式，用来支持语音、视频、数据、图文、多媒体等综合应用。 现状分析 解决方案 核心技术 关于我们 目录 CONTENTS 功能 A 功能 B 控制 管理 系统集成是指通过二维码、射频识别、软件等信息技术集成原材料、零部件、能源、设备等各种制造资源。由小到大实现从智能装备到智能生产单元、智能生产线、数字化车间、智能工厂，乃至智能制造系统的集成。互联互通是指通过有线、无线等通信技术 ,实现机器之间、机器与控制系统之间、企业之间的互联互通。信息融合是指在系统集成和通信的基础上，利用云计算、大数据等新一代信息技术，在保 一个月 7 天 开发成本 节省 70% 240 人 /月 78 人 /月 开发团队 开发变设计 开发团队 设计小组 江西省工商管理云服务平台 建设效果 » 典型案例 智慧工厂需要稳定的无线流量、可靠的安全策略、可视化集中管控、移动 APP 运维，去支持物联网扩展，实时监测、自动调控办公室温度、湿度、光照等环境因素，助力企业打造舒适的智慧办公环境，能方便及时地掌握诸如网络

项目编号： AI 大模型智慧工厂 MDC 项目 设 计 方 案 目 录 1. 项目背景.......................................................................................................6 1.1 智慧工厂的定义与发展.......................... 大模型技术的快速发展为制造业提供 了新的解决方案，能够通过数据驱动的方式优化生产流程、提高生 产效率，实现个性化定制和柔性生产。智慧工厂的建设正是结合了 这些先进技术，旨在提高企业核心竞争力，推动可持续发展。 在这样的背景下，MDC（制造数据云）项目应运而生，致力 于构建一个集成 AI 大模型技术的智慧工厂解决方案。该项目不仅 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。 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 智慧工厂是指利用先进的信息技术和智能化设备，通过优化生 产管理和工艺流程，实现生产效率、质量、灵活性和资源利用最大 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

实践 What is it? How to do? o 智能工厂的新实践 SNCC model JIUJIANG practice o 智能工厂的新思考 汇报目录 两化融合与智能工厂 搬迁改造 提质降本 安全环保 产业升级 企业推进智能制造的原动力 智能工厂 n 生工艺复杂：操控难度大 n 业务组织多：管理协同难 n 市场变化快：响应效率低 盲目跟风－－理性思考 n 以我为中心－－用户为中心 以前我们做了什么？ 智能工厂顶层设计 3 条主线、 6 层方法 4 项能力、 4 步策略 对象 S-P-P-B 分析 六维度客户成熟度 问题 8 ⼤⼯程问题 ⺫标制度化－制度流程化－流程信息化－信息智能化 智能＝抓痛点＋想办法 怎么建设智能工厂？ 效益 咨询 精益管理的思想贯穿于经营管理的全部过程 创新 、质量 、绿⾊ 过程仿真 生产需求 效益偏差 人 人 机 料 法 环 认知融合 需求预测 实际效益 优化 APC 测 - 全生命周期数字化资产模型 MES DCS 传感测量网络 想办法：智能工厂顶层设计 3D 设计 一体化 设计 建造 运维 字 化 移 交 工 程 服 务 Vertical 行业垂直 EAM PLM ERP 应

免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 1 证券研究报告 电子 从英伟达 GTC 看 AI 工厂的投资机会 华泰研究 电子 增持 (维持) 研究员 黄乐平，PhD SAC No. S0570521050001 SFC No. AUZ066 leping.huang@htsc.com 开始召开年度开发者大会（GTC）。在会上 CEO 黄仁 勋再次强调 ChatGPT 等生成式 AI 的出现，会改变千行百业，AI 正迎来 “iPhone”时刻。公司展示了从芯片、服务器、大模型到云服务在内的完整 的 AI 工厂解决方案，并希望能够成为 AI 时代的台积电。我们认为，1）大 模型将是科技巨头之间的竞争，这个竞争会利好芯片送水人，2）芯片和数 据成为制约发展的关键因素。关注 1）先进封装及计算芯片在内的半导体产 A800，因此训练同一个体量的模 型，中国在成本及速度上存在 10 倍以上的差距。目前国内 AI 芯片厂商在推 理芯片已有一定市占率，但受 CUDA 等软件影响，训练芯片上差距仍较大。 从 GPU 到 AI 工厂，AI 计算会为整个服务器产业链带来增长 这次会上，英伟达重点展示了如何从单颗 GPU 芯片 H100，通过 NVLINK Switch 形成一颗巨型 GPU，然后通过 Quantum InfiniBand

AI 技术在智慧工厂建设中的使用方法 引言： 智慧工厂是指通过信息化和智能化技术实现生产流程自动化、柔性化和高效化 的现代化工厂。随着人工智能（AI）技术的快速发展，越来越多的企业开始探索 将 AI 应用于智慧工厂建设中，以提高生产效率、优化资源利用、降低成本等目 标。本文将介绍 AI 技术在智慧工厂建设中的使用方法，并探讨其对企业的影响和 未来发展。 一、数据采集与分析 1.1 传感器技术 传感器技术 传感器是智慧工厂中重要的数据采集装置，可以通过感知环境变化并将其转换 为数字信号。AI 技术可以结合大数据分析，对传感器采集到的数据进行实时监控 和分析，从而帮助企业更好地了解生产过程中存在的问题，并及时采取相应措施进 行调整和改进。 1.2 数据挖掘与预测 AI 技术可以通过数据挖掘和机器学习算法，提取出隐藏在海量数据背后的有 价值信息，并基于历史数据对未来可能出现的问题进行预测。这为企业的生产计 技术可以实现智能化的自动化生产线，通过自主学习和智能决策能力提高 设备的自我调节功能。例如，基于视觉识别技术的机器人可以对产品进行质量检 测，并在发现异常情况时自动暂停生产，并通知相关人员进行处理。这种智慧工厂 中的自动化流程可以极大地提高生产效率和产品质量。 2.2 协作机器人 协作机器人是一类与人类共同工作的机器人系统，它们通过与操作者进行交互 学习以及与其他设备和系统的实时数据交换，实现真正意义上的协作工作。AI

解决方案 技术方案 四、 三、 二、 、 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 项目 规划 业务架构 未来工厂架 构 配料流程 备料称量流 程 业务架构 未来工厂架构 SCADA 协同控制 工 作流 ECN 变更 工艺文件 生产计划 执行状态 ! t 生产实 绩 入库请料 退换数据 配料退库数据 PP SD HR FI CO MM 实时数据库 报警 & 事件 工厂建模 维修管理 物料管理 异常管理 资源管理 生产计划 品质管理 设备管理 工艺路线 人员管理 包装管理 Barcode SPC 历史数据库 工序管理 仓库管理 库龄管理 设备过程参数 设计变更 研发管理 BOM 管理 图管理 基础信息 产品信息 总部 / 工厂 工厂 能耗监测 节能优化 量化管理 采购执行 战略寻源 发票管理 采购计划 合同管理 履约管理 生产计划 物料主数据 设备主数据 生产业绩 物耗 / 能 耗 生产工 时 工厂 工厂 工厂 总部 总部 总部 总部 生产计 划 订单 / 预测 库存信息 排产计划 BOM

1 智能工厂需求与解决方案 CONTENTS 目录 智能工厂实例与典型应用 2 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 制造工厂普遍面临的挑战与需求 • • 人、机、物没有 互联，生产工艺 和运营数据不能 有效收集和分析 应用 行业竞争激烈 多品种 , 小订单 订单波动大 产品更新快 • • 人工统计 , 生产状 态不及时、不透 明，沟通成本高 人员绩效不客观 设备状态不能有 效监控和预维护 提效降费 运营透明化 信息流畅 数据挖潜与分析决策 高度柔性 “ ” 构建全流程、全要素的全连接工厂，实现 产供销 高效协同 产品 设计 生产 制造 质量 检查 仓储 管理 供应 物流 维护 服务 回收 利用 市场 销售 智能工厂 100110111001111110101000001010101010101111111111111101101010 共创 5G 未来。 应用 智能工厂 AI 仿真验证 存储 流程优化 数据库 工业 APP 服务 智慧园区 智慧娱乐 … 平台 服务 计算 云服务 智慧医疗 智慧矿山 智慧教育 网络 通信 工业控制 机器视觉 安全保护 监控采集 执行驱动 工业传感 感知 控制 工业 装备 工业相机 高清摄像头 数控机床 AV G 1 智能工厂需求与解决方案 CONTENTS

机械设备 2024 年 06 月 11 日 中控技术 (688777) ——控制系统 Nyx 与 AI 大模型 TPT 发布，中控“1+2+N” 智能工厂架构再升级 报告原因：强调原有的投资评级 买入（维持） 投资要点： ⚫ 6 月 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 检验数据、安全监控数据、环保监测数 据、气象环境数据、原材料质量、人员定位数据和视频监控数据等并未进行有效地加工和 应用，造成了大量数据浪费。 ⚫ 中控提出的“1+2+N”智能工厂新架构，打破数据孤岛。通过工厂操作系统 sup-OS 将 数据打通；通过两个自动化（PA+BA）实现企业生产全要素的互联集成和企业经营的协同 智能，解决企业中的数据体系建设、模型体系建设以及场景化的应用软件问题；同时运用 与中控技术开展了从 IIoT 到 AI 的全方位合作， 覆盖 LNG 再气化及储存转型、先进控制、智能工厂、城市燃气业务创新等多个领域；3） 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

14 期 总第 689 期 全球灯塔网络： 思维转变对数字化转型影响和规模的推动 【译者按】2025 年 1 月，世界经济论坛与麦肯锡联合发布《全球灯塔 网络》报告，总结了全球 189 家标杆工厂的转型成效。报告分析了跨行业 协作及 AI 技术对生产效率的驱动作用，确定其“价值回馈”的关键性策 略，包括预防流程债务、开发模块化资产、赋能一线员工及循环经济实践， 助力企业三年内实现 2-3 全球灯塔网络成立六年来，通过表彰制造业中推动数字化转 型的领军企业，构建了覆盖 33 个国家、35 个行业的 189 家“灯 塔工厂”，数量较 2018 年增长四倍。这些工厂分为三类：单一 工厂（聚焦生产优化）、可持续工厂（减排与循环经济）、端到 端价值链工厂（全链条协同）。其成功源于跨行业协作——65% 的新晋工厂借鉴至少 3 家不同行业灯塔经验，形成可复用的转型 方案，帮助企业突破“试点困境”，实现三年 2-3 驱动（如 预测性维护），9%采用生成式 AI，推动成本、周期及次品率平 均改善超 50%。此外，灯塔工厂通过数据平台整合价值链，将新 品推出周期缩短 50%，疫情期间营收冲击仅为同行 1/8，并减少 范围 1 和 2 排放 30%-50%，范围 3 排放通过循环合作初步优化。 灯塔工厂延续了工业物联网（IIoT）等早期技术所验证的经 验，始终高度专注于“价值回馈”方法，预防“流程债务”。其