................................................................................. 22 1、各种电池技术平均转换效率 ............................................................................................... 23 ..................... 43 1、CdTe 薄膜太阳能电池/组件转换效率 .............................................................................. 43 2、CIGS 薄膜太阳能电池/组件转换效率 ............................................. ......................... 43 3、Ⅲ-Ⅴ族薄膜太阳能电池转换效率 .................................................................................... 44 4、钙钛矿太阳能电池转换效率 ..............................................

.......................................................................................13 2.1 提升生产效率......................................................................................15 2.2 降低运营成本 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。 模型快速调 整生产参数，实现产品的个性化定制，提高客户满意度。  物联网集成：通过物联网技术将生产设备、传感器和管理系统 连接起来，形成自感知、自驱动的智能制造系统。  可持续发展：关注资源利用效率和环境保护，通过智能化技术 降低能耗和排放，推动绿色制造。 项目的实施将经历需求调研、方案设计、系统集成和持续优化 等阶段。首先，进行全面的需求调研，了解企业现状及面临的问 题，并确定改进目

庭与都市年轻客群，构建覆盖有机、低碳、无抗等在内的 12 类健康标签体系。这一战略不 仅顺应健康消费趋势，更将健康从政策理念转化为可落地的商品标准和购物体验，通过商 品精选、场景升级、数字化赋能等一系列创新，提升消费者的决策效率与购物满意度。在 这一过程中，天虹旗下灵智数科与汉朔科技作为天虹的数字化合作伙伴，共同构建了从前 端触点到后端系统的全链路数字化能力，推动健康零售的创新实践落地。三方在健康消费 场景的数字化协同创新实践，也成功入选“2025 月上线四个月时间，已收获真实客户反馈 438 条，并催生 具体运营优化。一是效率提升。平均响应时间从小时级缩短至 15 分钟内，处理效率提升 50% 以上，客户满意度达 95%。二是精准优化。数据驱动服务改善。例如，根据反馈优化母婴 室陈设、服务台布局、精准调整商场空调温度。在合家福超市，一例生鲜标签质疑在 2 分 钟内得到现场响应，体现极致效率。三是降本增效。流程的自动化与线上化减少内部沟通 成本，通过 秒内即可一键生成个性化推广文案，素 材获取耗时从 52 分钟降至 3 秒，使用率提升至 92%，激活门店私域。 3．案例成效（数据说话） “绝智 AI 店长”的实施，为绝味带来了降本、增效与组织模式的全面升级。 运营效率革命性提升：AI 处理 60%重复性问题，年省人力成本 648 万元；问题响应时效从 - 14 - 48 小时缩至 10 秒；扩张的 AI 服务器成本仅为传统人力的 1/18。 终端业绩显著增长：AI

技能和业务流程深度智能化，与信息系统和业务链条 全面打通，并通过可信治理框架下的人机协同机制，重塑组织的决策逻辑、运作流程、人才角色与文化基因，使组织具备自我学习、自我进化、自我协同的能力，从而在 效率、质量、创新与韧性上实现持续跃迁的综合性新型生产力。 业务 流程 智能化 智能化全链条流程图 知识资产 智能化 • 企业中沉淀的大量文档、 案例、经验、制度，本质 上是“知识资产”； • 深度智能化通过AI进行分 于评估一项投资的效率或盈利能力。 产业级Know-How 是指企业在特定行业长期积累的 系统化知识、业务逻辑与隐性经验，能够直接支撑大规模应用与业务落地。 执行摘要 1 绚星智慧科技：企业级智能生产力 解决方案的领导者 4 目录 企业级智能生产力最佳实践 5 企业级智能生产力的内涵与市场机遇 2 企业组织能力建设的三种范式 3 企业面临的挑战与痛点限制了企业在效率、质量、创新和韧性上的持续提升，同时也蕴含着通过智能化 上的持续提升，同时也蕴含着通过智能化 解决方案重塑组织运作、提升协同与决策能力的巨大机遇 企业核心挑战与痛点 组织协同效率低 人才价值难以量化 业务流程与数字化工具脱节 数据与知识难以聚合和利用 虽然企业引入了多类数字化工具或系统，但这些工具往往与业务流程和战略目标割 裂，未能形成端到端的业务价值闭环，导致数字化投入难以转化为实际产出。 企业难以用可量化的KPI衡量员工在知识创造、流程优化和创新中的贡献，绩效管理

参与的环节会与来越多，未来会出现很 多擅长使用 Agent 的超级个体和超级岗位，以及“人和 Agent”协同配合的超级公司。从 DaaS 服务到 AI Agent，瓴羊一直在解决的不仅仅是企业的效率问题，更是要提升效果， 创造价值。 刘润 ｜ 润米咨询创始人 瓴羊让我在细微之处感受到 AI 的力量，填单、识别、外呼、跟进，让客服的工作变得 没有那么枯燥和繁琐。下一次打开淘宝的客服页面，我或许会想到屏幕对面的客服正 的企业将不再是传统意义上的层级结构，而是由“人类战略家”与“AI Agent”协同构成的 动态智能网络。因此，未来的竞争将是企业和个体领导的“人机协同网络”与对手网络的 竞争。卓越的企业，也应该是优雅地调和人类创造力与 AI 效率的“协同架构师”。 102 个增长实例 数智化增长领头羊｜ 2025 版 目 录 CONTENTS 客服场景 分析场景 01 02 复星旅文：用 Agent 服务 800 万游客，打造“千人千面”的度假体验 客服正式上岗，回答准确率超 80% 长城汽车：构建一站式客服平台，客服支撑效能飙升 50% 海信：订单操作节约最少 3 分钟 / 单，Agent 大幅为客服提效 南方航空：每天几百个工单跑在线上，大幅提升跨部门协作效率 圣迪乐：一枚 AI 鸡蛋打破农牧数字化困局，五年营收增长 300% 雀巢中国：10+ 业务单元、100+ 线上店，减少 8 成运营工作量 视易云策：一周上线“AI 问策”，让 KTV 简单看数、智能问数

融合，工业互联网产业边界向传统工业技术服务业渗透，传统 装备、自动化、工业软件产业加速升级，智能装备、新型工业 软件等新兴产业涌现并发展壮大，成为工业互联网体系中不可 分割的组成部分，推动实现更大范围、更高效率的工业大数据 采集、连接与汇聚，进一步催生了海量智能决策分析的需求， 工业智能产业随之崛起，工业互联网产业体系进一步延伸。 6 当前，工业互联网正处于融合应用与技术变革的交织阶段， 能源化 网络协同。通过工业互联网实现各个生产环节和部门之间 的高效协作。利用网络将不同地点的数据和计算资源进行整合 7 和治理，实现跨部门、跨区域的实时数据共享，各部门可以实 时获取生产数据和信息，协调生产活动，从而提高生产效率和 响应能力，减少信息孤岛，增强生产过程整体协调性和灵活性。 智能分析。利用大数据、人工智能等新兴技术对收集到的 大量数据进行深入挖掘和建模。通过对海量数据的处理和分析， 揭示出生产过程中的模式和趋势，根据历史数据预测未来的生 利用率，推动生产过程的整体智能化升级。 知识复用。利用工业互联网实现对生产运行中的数据、机 理、专家经验、工业模型等工业知识的沉淀和重构，提高工业 知识的利用效率和复用水平，构造工业知识创造和传播新体系， 降低创新成本和风险，提高研发效率。 应用创新。依托开放平台和 API 集成技术，提供可扩展的 环境，允许第三方开发者基于现有的数据和功能进行创新，创 建适应行业需求的定制应用。通过 API

% 的配套企业是中小企 业，整体数字化转型水平滞后于大企业，在数字化能力、数据互通、流程衔接上存在显著 “落差”，导致产业协同过程中信息传递滞后、资源调配低效、协同响应迟缓，限制了产业 链协同效率和整体竞争力的提升。 01 “五位一体”协同推进制造业数字化转型 作为全国首批中小企业数字化转型试点城市，东莞以“科技创新 + 先进制造”为核心战略，构建 了城市政策赋能、产业链式升级、企业 +”赋能制造业全流程智能升级，实现产业整体性跃迁。通过“城 市级算力支撑 + 行业化模型适配 + 场景化模块复用”，推动 AI 技术从“头部专属”向“中小可用”下沉， 实现从单点突破到全域渗透、从效率优化到模式重构。打造“AI+ 先进制造”示范场景，推动 AI 视觉质 检、AI 预测性维护、AI 柔性排产等成熟场景的规模化应用。科翔电子应用 PCB 缺陷检测系统，漏检率 降至 0.038%；威斯潮玩通过 劳动生产率提高 170.9% 单位人时产能提高 25% 成效 在线运行监测 01 基于 MES 系统、Andon 系统、上位机，通过设备联网及条码过站扫描，实现对 标识、生产任务信息、生产效率、物料等 4 大类生产数据进行实时采集，并实时在 “奥海精益生产平台”上更新。 全天候设备数据采集 基于 MES 系统，通过条码技术、PDA 采集终端，监控产品生产过程以及产品 生产参数，对

信息化的质量管理流程，实现质量管理状态清晰可控；通过质量管理工作数据的结构化管 理以及各个系统互联互通，打通企业现有系统间信息孤岛，实现业务数据、管理数据等流转， 提高质量管控水平，提升公司质量管理工作效率。 ·008· 制造 行业 所 属 领 域 ·009· 面对轨道交通装备行业的高速发展和竞争日益激烈的国际、国内市场环境，国内轨道交通装备行 业在积极引入和执行 IRIS 国际铁路行业标准、EN50126 质量信息进行实时监控。 解决信息实时性较差，质量问题处理滞后的问题。 3. 改变了离散式的供应商管理模式，建立统一的供应商管理平台和真实透明的评价体系。解决过 往供应商选择无客观依据，协同工作效率低下的问题。 4. 实现质量履历状态实时清晰和质量信息的全寿命可追溯。解决过往质量追溯信息断链且耗费人 工的问题。 5. 使用 SPC 等数据分析手段，迅速响应质量异常并锁定原因，实现技术和管理双归零。解决产品 实现了服务管控的全方位升级，为客户提供更高效、更可靠的汽车服务体验。 平台以大数据为支撑，借助先进的数据分析算法，实现对服务流程的精准优化和管理。 通过对海量数据的深度挖掘，能够实现服务资源的最优配置，提升服务效率和质量，为客 户带来更快捷、更便捷的服务体验。同时，充分利用 GPS 定位技术，实现对服务过程的实 时监控和追踪。从服务工程师的预约、出发、到达、完工，能够精确记录里程和位置信息， 确保服务过

智能应用。通过这种应用， 公司可以实现数据从分析支撑向场景主动消费的转变。这将提高数据的使用效率和业务处 理速度，降低错误率，从而提升整个业务流程的运营管理效率。 ·012· 国有 企业 所 属 领 域 ·013· 物联网公司财务数智化平台为提高日常项目、预算、回款及考核相关管理工作的效率，提升业财 管理效能，促进业财融合，深入落实公司“大平台 + 小场景”战略，数智化平台打造业财全景视图。 供应链系统、集中化 ERP 系统、报账系统等多个系统分别导出业务数据，导致 ICT 项目财务分析工作 量较大。 2. 跟进效率有待提升：业务部门对回款完成情况工作的跟进效率存在不足，目前通过邮件发送各 部门应收管理员回款总目标 / 完成，没有具体责任人，导致回款清理不及时，耗时长，完成效率低。 3. 数据信息缺失：部分考核指标因需多部门协同管理存在考核指标数据分散且滞后的，主观指标 需要人工参与，导致信息不足业务部门难以跟进。 难以锁定责任单位。 随着集团系统集中化推进，管理域历年积累的业务数据分散在集中化、省侧的各专业生产系统中， 同时跨业务部门跨系统业务场景支撑需求较为迫切，缺乏敏捷化高复用支撑手段，影响公司运营管理 效率。 1. 业务先进性 业财全景应用通过收集各个系统中的数据，展示业务数据的全流程信息，提高数据获取的时效性， 从财务分析的角度，实现智能业财数据分析展示，向业财人员或风险管理部门发出风险或问题的预警

全球成衣制造业的发展历程可以分为三个阶段： 第一阶段：早期阶段（20世纪初期及以前） 全球成衣制造业的规模较小且增长速度迟缓。尽管工业革命带来了机械生产，但并未广泛普及，手工制作依旧是成衣制造的主 要方式，生产效率不高。全球成衣市场规模较小，多数国家服装生产以满足国内需求为主，国际贸易量不多。从区域分布来看，成 衣制造主要集中在欧美地区。欧洲是当时成衣制造的核心区域，英国和法国等尤为突出。英国凭借悠久的纺织业历史，在成衣制 第二阶段：快速发展阶段（20世纪中叶-20世纪末） 成衣制造在全球范围内呈现出规模快速增长的态势。二战结束后，全球经济复苏，人们对服装的需求呈持续增长。纺织技术和成 衣制造技术不断进步，机械化生产模式广泛运用，大幅提升了生产效率，推动全球成衣制造行业的规模扩张。欧美依然占据重要 地位，但亚洲开始崛起。美国的成衣制造业在这一时期高速发展，成为全球最大的成衣生产国之一，其产品不仅满足国内需求， 1.1 服饰时尚市场概述 1 在数字经济与消费代际更迭的双重驱动下，中国服装产业正经一场历史性的范式转移。当Z世代购物车中70%的商品由AI推荐 生成，当脑电波数据开始指导运动服饰设计，当跨境电商遭遇地缘政治与宗教文化的双重挑战时，头部品牌唯有通过技术重构 效率、以文化重塑价值、以神经科学重构体验，才能在这场产业革命中掌握话语权。 中国服装产业的发展历程可以分为四个阶段： 第一阶段：代工生产阶段（1950年代-20世纪末） ·OEM阶段：新中国成立后