................................................................................. 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

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

电池的能量密度和循环寿命。在装配线上，AI 驱动的机器人能够实 现高精度的零部件组装，减少人工操作的误差。此外，AI 还可以应 用于供应链管理、物流调度和售后服务等环节，通过智能预测和优 化，进一步提升企业的运营效率。然而，AI 技术在新能源汽车制造 中的应用也面临诸多挑战，如数据安全、技术标准化、人才短缺等 问题，需要通过产学研合作和技术创新逐步解决。因此，研究新能 源汽车 AI 制造的可行性，不仅对推动汽车产业的智能化转型具有 然而，尽管新能源汽车市场前景广阔，其制造过程仍面临诸多 挑战。传统汽车制造模式难以满足新能源汽车对智能化、轻量化和 定制化的需求。因此，引入人工智能（AI）技术，优化新能源汽车 制造流程，提升生产效率和产品质量，成为行业发展的必然趋势。 综上所述，新能源汽车的快速发展不仅为全球能源转型和环境 保护提供了重要支撑，也为 AI 技术在制造业的深入应用创造了广 阔的空间。通过 AI 技术的引入，新能源汽车制造有望实现从传统 度、 效率和可靠性要求的特殊性，AI 技术的应用将带来更大的价值提升 空间。 1.3 研究目的与意义 随着全球对环境保护和可持续发展的日益重视，新能源汽车产 业作为绿色交通的重要组成部分，正迅速崛起。然而，传统的制造 模式在效率、成本和质量控制方面存在诸多局限性，难以满足市场 对新能源汽车的快速增长需求。因此，将人工智能（AI）技术引入 新能源汽车制造过程，成为提升生产效率和产品质量的关键手段。

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

增，多源异 构数据、跨平台服务交互等问题导致运维风险攀升，传统监 控手段难以精准定位故障与性能瓶颈。在此背景下，构建端 到端可观测性能力，实现全链路洞察成为制造企业保障系统 稳定性、提升生产效率的必由之路。 可观测性技术为制造业注入新动能。博睿数据凭借一体化智 能可观测平台领先的全栈数据采集与智能分析能力，可真正 实现全栈、全链路、全场景的可观测性，精准定位故障根因、 预判风险并优 磁盘I/O读写次数上升，但同期该集群中的其他主机都无上升情况，定位 原因是由于业务流量负载不均衡导致。经过运维人员检查并优化负载均衡配置后，解决问题，助力运维人员快速发现、定位问题，将问 题解决效率提升至分钟级。 3 3 2 ｜ 让IT运营更智能 为什么选择博睿数据 深厚的技术积累 博睿数据成立已有十余年，在IT运维领域拥有独 特的优势 产品应用领域广泛 博睿数据产品已广泛应用于银行、证券、保险、 深度剖析业务交互数据，快速 定位问题根因 快速锁定故障业务操作人员，时效性 由原来2小时缩短至5分钟 优化代码质量，提高应用性能 有针对性的优化代码执行效率，协助 开发人员将SCM生产管理系统的响应 时间降低46.2% 降低运维难度，提高运维效率 帮助运维人员快速发现、定位问题， 由数小时缩短至16分钟 3 中国铁塔通过部署博睿数据一体化智能可观测平台，实现覆盖43套核心业务系统的全栈