1.2省市层面政策 二、云贵川非煤矿山行业发展现状 2.1云南省 2.2贵州省 2.3四川省 三、非煤矿山系统解决方案 3.1总体架构 3.2生产对象 3.3生产工具 3.4生产过程端 四、非煤矿山案例（重庆海螺水泥） 4.1矿山基本情况 4.2矿山信息化、智能化建设情况 4.3取得成效 五、新设备及技术 ， 背景与目标 1.2省市层面政策 二、云贵川非煤矿山行业发展现状 2.1云南省 2.2贵州省 2.3四川省 三、非煤矿山系统解决方案 3.1总体架构 3.2生产对象 3.3生产工具 3.4生产过程端 四、非煤矿山案例（重庆海螺水泥） 4.1矿山基本情况 4.2矿山信息化、智能化建设情况 4.3取得成效 五、新设备及技术 ， 矿业智能化建设洞察报告 1.2省市层面政策 二、云贵川非煤矿山行业发展现状 2.1云南省 2.2贵州省 2.3四川省 三、非煤矿山系统解决方案 3.1总体架构 3.2生产对象 3.3生产工具 3.4生产过程端 四、非煤矿山案例（重庆海螺水泥） 4.1矿山基本情况 4.2矿山信息化、智能化建设情况 4.3取得成效 五、新设备及技术 ， 政策定位与目标体系

培训 等方面，都需要较为庞大的资金支持。 结合投资的时间区间进行分析，项目持续时间如上图所示。 不同投资金额的数字化转型项目周期差距不大，平均都是在 3 年 左右。数字化转型是一个持续不断的过程，而非一蹴而就的项目。 它要求企业不断地适应技术变革，优化业务流程，提升创新能力， 并培养数字文化。所以大部分企业的数字化建设历程是很长久的， 目前统计的企业目前和未来都还将继续对数字化转型进行资源投 16%，表明绝大多数生产设施已实现较高水平的自动化和数控 —7— 化。设备数控化是指采用数控技术对生产设备进行改造和升级的 过程。数控化是一种利用数字化信息对机械运动及加工过程进行 控制的技术，目前普遍的方案是过 PLC 技术自动控制设备，同时 采集设备的各种运行参数，是实现整个生产过程的远程实时监控 的基础。 对关键设备联网率进行统计分析，平均联网率为 82.56%，表 明绝大多数企业的关键设备以实现联网，提升对于实现设备监控、 能分析需求和库存，发现资源浪费的环节，虚拟化模拟资源流转 过程，优化利用策略，最终减少资源浪费；实施能耗管理平台， 通过数据分析优化生产过程中能源使用效率，降低能耗。 对研发周期缩短进行统计分析，平均缩短 25.21%，有 92% 的企业研发周期缩短超过 10%。缩短研发周期是数字化转型的重 要目标，涉及技术、流程和管理等多方面：通过数字孪生技术， 建立研发过程中的虚拟模型，实现产品性能的实时仿真与优化，

规劝模型生成答案的过程是 和 没有使用 Reward Model, 因为 ORM 和 PRM 等基于神经网络的都可能遭受 reward hacking 而 retraining reward model 需要大量的计算资源，可能会复杂化整个流程 训练模板： 选择最简单的 Thinking Process ， 直接观察到最直接的 RL 过程下的表现 DeepSeek-R1 利用软件检查代码补全判断是否为完整代码； 执行 Python 代码检查运行情况判断是否为可运行代码； 调用外部模块构建额外的检测单元； 甚至可以更进一步， 测量执行时间，使训练过程首选性能更高的解决方案； 以上均可以作为小批量训练 (Mini-Batch) 和连续训练过程中的奖励信号 DeepSeek-R1 Zero 的关键启示：举例 - 自动化标记和验证 DeepSeek-R1 技术剖析： DeepSeek-R1 [1] https://newsletter.languagemodels.co/p/the-illustrated-deepseek-r1 DeepSeek-R1 Zero 的问题： 长推理过程可读性差、语言混合，帮助性低 Research Questions: 能否在 Zero 基础上兼顾推理性能的同时，提升模型的帮助性和安全性？例如产生 Clear & Coherent

管理边界等）；依据工业园区的主要类 型（产业型 / 产城融合性 / 物流保税区），细化工业园区的温室气体排放源，按照优先级 给出不同数据的活动水平获取方法，并相应给出各个层次的温室气体核算方法。在工业 园区温室气体核算过程中，对于处理大量区外废弃物的园区、使用绿电等情况做出特殊 说明。 根据项目研究成果，提出统一工业园区温室气体核算范围及领域、适时更新区域 / 省级电网平均碳排放因子、单独报告消纳绿色电力的零碳排放、适当披露工业园区承担 2）园区基础设施与外界共享，核算主体确定尚待厘清 不同于城市尺度，园区是城市内相对开放的系统，与外界存在着能源、供热、供水、 污染物治理基础设施共享的情况，主要有共享区外基础设施和基础设施被区外共享两种 情况。在核算过程中，准确分割排放主体、准确核算基础设施的直接和间接排放比较困 难，但这一工作对园区碳排放的准确性以及减碳措施的制定意义重大。 3）园区碳排放核算基础数据甄别尚待规范 在国家统计体系中，工业园区 等进行温室气 体排放核算。 作为目前世界应用最广泛的清单核算方法，《IPCC 国家温室气体清单指南》提供 了可用于估算国家温室气体人为源排放和汇清除清单的方法，主要分为几个部门：能源， 工业过程和产品使用，农业、林业和其他土地利用，以及废弃物。 2009 年，国际地方环境行动理事会（ICLEI）推出《ICLEI 城市温室气体清单指 南》。与《IPCC 指南》单纯计算地理边界内排放量不同，《ICLEI

选择合适的⽅式是绩效管理成功落地的前提 ⽬标制定：构建全员聚焦的组织及个⼈⽬标体系 结果应⽤：将绩效结果贯穿于管理应⽤，成为有效管理抓⼿ 以战略为导向的全⾯绩效管理解决⽅案� 过程跟进：任务、周报、⽬标复盘多种⼯具让过程管理有抓⼿� AI绩效：让⽬标制定更科学，让绩效反馈更有效 战略解码：结构化战略解码⽀撑战略落地 ⾯谈与改进：绩效⾯谈，共识结果，促进能⼒提升，激发⾼绩效 评估校准：以价值为导向的综合评价，驱动价值合理分配 北森绩效管理成熟度模型 随着管理理念的持续发展与智能技术的深度融合，绩效管理正在实现从考核⼯具到战略引擎的重要转变。1.0绩效考核阶段侧重于事后考核；进⼊2.0绩效管 理阶段，其焦点已前置到“过程管理及未来提升”，强调通过持续反馈促进员⼯成⻓；当前已迈⼊3.0阶段——以战略为导向的全⾯绩效管理时代。在这⼀阶 段，绩效管理已不再局限于围绕员⼯的绩效评估，⽽是作为串联战略⽬标与执⾏的核⼼纽带， 战略导向的全⾯绩效管理 偏事后考核 控制与批判 裁判员：负责对员⼯评价考核 被动接受者 � 主要⽤于薪酬分配与⼈员汰换 KPI 电⼦表格（Excel） � 在OA中搭建考核流程 关注过程及未来提升 激励与发展 教练员：持续沟通辅导帮助员⼯ � 能⼒提升并改进绩效 主动参与者 更侧重于员⼯发展与改进 根据业务选择合适的⼯具：PBC、 OKR、360环评 成熟的员⼯绩效解决⽅案

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。 本项目将主要围绕以下几个关键点展开：  智能化生产：通过引入 AI 大模型对生产线数据进行实时分 析，实现自动化调度和优化生产过程，减少人为干预和错误 率。  数据驱动决策：建设一个集成的数据处理平台，利用大数据分 析技术提取有价值的信息，为管理层提供精准的决策支持。  个性化定制：根据市场需求和客户反馈，通过 AI 确 保研发、生产、销售等多个部门的信息流通与协同作战。此外，人 才的培养与引进也是项目成功的关键，企业需加大在 AI、大数据、 机器人等领域的专业人才的投入。 为了验证和优化项目设计，在实施过程中会采用迭代式的方 法，通过建立原型和试点，快速测试和反馈，以确保最终方案的有 效性和可行性。通过这些措施，将确保 MDC 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 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 时调整生产策略，以适应市场需求和提高生产效益。同时，智慧工 厂还强调与供应链的深度融合，使整个生产和物流链条高效协同。 在发展历程上，智慧工厂的概念经历了几个重要阶段：  早期阶段：

6.2.1 模型评估指标...........................................................................103 6.2.2 训练过程监控...........................................................................105 6.3 测试与验证........ 进行更为精准 的分类。这一优势不仅有助于减少人工干预，降低误差率，也能提 高工作效率。 其次，实现流水分类系统的自动化是现代企业转型升级的重要 步骤。通过 AI 大模型的应用，可以将数据分类过程自动化，节省 人力资源，并将员工从重复性工作中解放出来。这种转变不仅提高 了生产效率，还使企业能够将更多精力投入到核心业务发展中。 为了便于理解，我们可以将系统的主要目的和意义列出如下：  将结合实验数据，以展现模型选择对分类精度的影响。 第五章将重点分析系统的实现与应用，包括系统的开发环境、 技术栈及实施步骤。同时，我们将通过实例展示系统在真实业务场 景中的应用效果，列出实施过程中可能遇到的挑战及应对策略，确 保系统的可行性与实用性。 最后，第六章将对整个系统进行总结和展望，评估实施效果与 后续改进的可能性。我们将结合实施后的用户反馈，提供针对性的 优化建议，以促使系统的持续发展和提升。

化是关键任务。要完整、准确、全面贯彻新发展理念，统筹发展和安全，深刻把握新时代新征程 推进新型工业化的基本规律，积极主动适应和引领新一轮科技革命和产业变革，把高质量发展的 要求贯穿新型工业化全过程，把建设制造强国同发展数字经济、产业信息化等有机结合，为中国 式现代化构筑强大物质技术基础。 从国家发展大局看，新型工业化是实现经济高质量发展的战略举措，是构建国家竞争力、实 现中国式现代化的 稳定发展。石油石化产业的新型工业 化发展有利于保障国家能源安全，全面打造自主可控、安全可靠、竞争力强的石油石化产业链， 推动石化工业高质量发展。在推动新型工业化的过程中，全产业将持续向化石能源洁净化、洁净 能源规模化、生产过程低碳化目标迈进，推动产业链向高附加值化工产品转型升级。同时，通过 持续优化产业结构和用能结构，实现全产业的绿色低碳转型。 �� 美国的石化产业依托工业体系强大的技 其向清洁能源转型有 关。德国在能源效率、可再生能源技术和环境政策方面具有一定优势。后续在技术创新方面，德 国将更加聚焦提高能源效率、发展可再生能源技术和推动能源转型。 德国在石化领域的产业升级过程中，强调引入人工智能、量子计算等数字技术，推动产业效 率和创新能力的提升。《德国工业战略����》和《德国数据战略》等一系列文件都表明了德国对 包括石化产业在内的各产业数字化和智能化发展的强烈关注，注重依托先进的数字技术优化供应

.....................................................................................31 4. 新能源汽车制造过程中的关键环节............................................................................................. 里程大幅提升，充电基础设施的逐步完善也解决了用户的 里程焦 ” 虑 问题。此外，智能网联技术的应用为新能源汽车赋予了更多的 智能化功能，提升了用户体验。 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。 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。 本研究旨在探讨 AI 技术在新能源汽车制造中的应用可行性，分析 其在生产优化、质量控制、供应链管理等方面的具体实施方案，以 期为行业提供切实可行的技术路径。

供货，出库或上线结算。 新品报价过程管理；订单交付过程管控（质量、交期）；第三方物流仓库 及主机厂寄售仓库库存和结算过程管理；销售量、价、本、利分析。 技术研发领域 业务特点： 管控重点： 按客户需求进行产品设计研发，设计标准符合行业体系认证要求。 设计过程行业体系标准管控，产品 BOM 及工艺数据管理，样品阶段及量 产转换流程控制，设计变更过程管控。 XX 核心业务领域重点管理关注点 的管控；生产计 划执行进度跟踪，现场在制物料存量管控及生产过程异常处理和订单调度。 供应链管理领域 业务特点： 管控重点： 原材料的大宗物料采购模式；原料价格随行就市的价格管理方式；备品备 件的计划采购模式。 大宗原料的安全库存储备策略；以及基于市场价格走势的战略储备策略管 理。备件供应商的准入、价格以及质量绩效管理；采购订货过程中的质量、 交期、价格管控。 XX 各业务环节绩效管理指标项目 （资产利用率） PART 02 项目目标与项目规划 目前面临的管理难点 u 整体业务应用仅做到基本的进销存管理，订单接收，新品创建，生产计划还是以电子表格为主，信息化应用相对比较初级。 u 生产过程通过人工记录进行产品特征码管理，无法快速实现产品的全流程追溯，对于客诉无法快速响应，无法有效规避风险，造 成公司损失。 u 生产计划执行统计依靠人工，数据延时一天，计划员天天加班，工作量大。重复性劳动多，价值低。