当前的产业数字化、数字产业化发展提出了新的挑 战。 随着全球经济以及中国经济陆续迈入一个全新 历史时期，不确定性将成为这个新阶段的主旋律。我 国作为全球工业生产制造的领头羊，必须推进工业生 产制造转型升级，加速淘汰落后产能，基于数智融合 先进技术的智能制造能力建设已成为产业数字化转 型和推动产业高质量发展的必由之路。在全球数字 化快速发展的当下，智能制造不仅关乎企业未来的生 存，更成为推动我国经济发展的重要引擎。智能制造 economy；Artificial intelligence；Data intelligence fusion twin；Industrial digitization；New quality productivity 基于数智融 合孪生技术的智能制造应用探索 Application Exploration of Intelligent Manufacturing Based on Data Intelligence Engineering，Chinese Academy of Sciences，Beijing 100085，Chi⁃ na） 刘 岩，赵 洋，张旅阳，路 稳 基于数智融合孪生技术的智能制造应用探索 本期专题 Monthly Topic 引用格式：刘岩，赵洋，张旅阳，等. 基于数智融合孪生技术的智能制造应用探索［J］. 邮电设计技术，2025（5）：1-6. 01 2025/05/DTPT 质量蓬勃发展。 2

·1· 兵工自动化 Ordnance Industry Automation 2024-06 43(6) doi: 10.7690/bgzdh.2024.06.001 基于工业大数据的火炸药应急管理平台 汪成运 1，魏志丰 1，金松涛 2，王家峰 2，包邻琦 2 (1. 中国五洲工程设计集团有限公司，北京 100053；2. 成都福立盟科技有限公司，成都 610052) 摘 随着现代信息技术的高速发展，大数据、云计 算、人工智能等技术的日益成熟[2]，积极进行信息 化转型，实现产业的优化升级，模式的创新与改革， 将是火炸药企业升级转型的发展趋势。 针对火炸药生产过程中安全性和突发事故处置 问题，基于工业大数据设计了应急管理系统平台[3]， 包括网络硬件环境、基础数据管理系统、软件系统 和关键技术等建设内容。 1 总体方案 平台主要围绕火炸药行业应急管理事前、事发、 事中、事后进行全过程管控[4]，设计逻辑按照提供 输数据加密、数据缓存、启动定时器更新数据、生 成多张二维码进行数据跨网传输、多张二维码拼接 成一张图像，当未获取相关数据并生成二维码的情 况时，由于定时器从缓存数据中未获取到相关数据， ·3· 汪成运等：基于工业大数据的火炸药应急管理平台 第 6 期 将 ALLSYNC 标识使用 ZXing_SKD 生成二维码， 告知外网程序并清空数据。 图 4 应急数据跨网传输技术拓扑 3) 外网传输系统对数据进行接收和处理。主要

基于工业大数据的发电行业数字孪生管理系 统 基本情况 1. 承担单位基本情况 哈尔滨电气科学技术有限公司（简称哈电科技）是由哈尔滨电气 股份有限公司（简称哈电股份）牵头发起并 100%出资建立的发电设备 制造业集科研、新产品开发与科技成果工程化、产业化推广应用为一 体的科技型公司。结合我国发电设备制造业产业规模和结构不断优化 调整、制造工艺研发能力不断提高、新产品新技术不断涌现、关键核 示以及智能管理等层面，在生产过程中的智能化应用较少。 基于以上挑战，本项目搭建哈电发电特色工业互联网应用技术平 台（简称工业互联网平台）打通发电设备从数据接入、存储、管理、 算法建模开发到端平台应用的各个环节，提供统一的数据接入、管理 服务，提供大数据支持和智能算法运行环境，支持以开放的模式开发 工业 APP，打通信息孤岛；基于工业互联网平台，搭建发电行业关键 设备数字孪生管理系统，以管理壳为载体，打通发电设备生产侧及产 与管理能力；从发电设备制造商的角度，基于对上千台机组设计、运 行调试经验的综合与升华，构建行业机理与人工智能算法相结合的发 电设备智能运维解决方案，实现 IT 与 OT 的融合，助力发电行业智能 化生产运行，实现“安全高效、清洁低碳、灵活智能”的生产目标。 技术简介 1.基于多维度整合的发电设备数字样机建模技术 发电行业关键设备结构复杂，构建基于数字孪生技术的数字样机 需要包含研

�N����65 ���� �0 ���� 基于 5G 和工业互联网的冶金尘泥循环 利用绿色智能工厂 赵国宾 赵俊杰 祁萌 杨慧 顾银琴 (永卓控股有限公司,张家港 215600) 摘要:永卓控股旗下的永钢集团冶金尘泥循环利用绿色智能工厂使用 5G、工业互联网、大数据等技术改 善了传统的大体量、粗放式、弱研发、轻环保的管理模式,实现了生产集控化、安环可视化、作业无人化、 点检智能化、协同高效化、管理智慧化 将工厂打造成高度信息化和智能化的“黑灯工厂”。 关键词:5G;工业互联网;大数据;绿色工厂 中图分类号:F426. 32;TF08 文献标志码:A 引用格式:赵国宾,赵俊杰,祁萌,等 . 基于 5G 和工业互联网的冶金尘泥循环利用绿色智能工厂[J]. 信 息通信技术与政策, 2023,49(11):55-64. DOI:10. 12267/ j. issn. 2096-5931 构建自身的物联网和工业互联网平台,通过“精益 +数字化”实现数据驱动的技术、业务、组织两化融合四 要素协同创新,实现了生产管理、质量管理、设备运行、 能源管控、物流运输、环境监控等企业运营管控智慧化。 1 基于 5G 和工业互联网的绿色智能工厂的 设计意义 1. 1 建设冶金尘泥循环利用绿色智能工厂,是钢铁行 业企业落实政策、合规经营的必经之路 钢铁冶金工业的发展促进了经济的快速增长,为 经济建设提供了物质保障

上海航天精密机械研究所，上海 201600；2. 上海航天技术研究院，上海 201109） 摘 要: 我国航天领域的快速发展使得航天飞行器的品种和批量大幅增加，对其研制生产周期、成本和质量的 管控能力提出了更高的要求。基于当前航天飞行器加工、装配车间发展现状，提出面向未来多品种、大批量生产的 航天飞行器智能工厂发展思路和总体架构，并从资源动态组织、人机协同制造、质量智能检验和产业链高效协同等 维度分析智能工厂的关 学 对 物 质 、知 识 的 加 工 系 统 。 ANDERSON 等 ［13］提出了一个支持在智能工厂制造 过程中的信息交换和一致性检测的专家系统，并在 航空航天领域进行了试验验证。该框架基于知识形 式化和语义规则，通过本体、语义协调策略和连接接 口来管理信息和知识，并识别制造系统中的不一致 性。为了实现大规模定制生产，HALLDOR 等 ［14］将 智能技术引入可重构制造系统中以解决工厂中劳动 层、执行层、数据层和决策层，如图 1 所示。其中，设 备层是指车间内的各型设备及产线，通过 RS232、 RS485、RJ45、JDBC、Restful API 等 接 口 向 上 传 递 数据。执行层负责各厂所基于实时数据智能分析 的生产运营管控，其底层为产品数据管理（Product Data Management，PDM） 、企 业 资 源 计 划 （Enterprise Resourse Planning，ERP）、制

6 组织外协同 7 协同价值取向及其塑造 8 管理层的反应及其对员工的影 响 1 观点与判断 2 效率及其认知 3 企业边界 4 基于契约的信 任 — — CONTENTS 9 培养卓有成效的协同管理行 为 观点与判断 我们无法逃避时代的颠覆 动荡时代最大的危险不是动荡本身， 而是仍然用过去的逻辑做 事 PART 生物之间形成紧密互利关系，物种之间相互依靠，彼此有利 在互联网背景下，我们进入万物互联 / 各自独立的世界，共 生 型组织可以实现不同组织之间的合作 组织具有充分的独立性和自主性，同时组织之间基于协同合 作 进行信息和资源的共享，通过共同激活，共同促进，共同 优化 获得组织任何一方都无法单独实现的高水平发展 尽管会带来冲突和分歧，但它从更大程度上强调了共生组织 之 间的相互理解和尊重，实现更优越的进化循环 分工依然在释放效率，但伴随着万物互联时代，组织平台化 / 生态化趋势带来更大价值的系统 效 率释放；契约和信任相结合，带来了新的组织形式、雇佣关系、联盟状态等，不断突破现有 组织 边界；基于契约的信任在强链接的支撑下，构建出具有系统效率的“共生空间”，个体和 组织因为 被赋能和激活，创造出新型组织价值——共生时代的协同价值 四个基本观点到八个管理概念， 再到四个基本原理

为了解决这些挑战并建设从自主运行到自主优 化的新型流程工业智能工厂, 本文探讨了将流程工业智能工厂的核心工业软件与新一代人工智能的大 模型技术结合的新路径. 基于此, 本文提出了工业大模型赋能的新型流程工业智能工厂核心工业软件 体系. 该体系构建了基于大语言模型的工业大模型, 其架构分为模型底座层、公共能力层和业务应用 层. 其中, 公共能力层提供时序数据、图像数据、文本数据等多模态处理能力, 业务应用层则结合具体 作为 “制造强国” 的重要组成部分, 已成为推动产业升级、提升质量和效益的核心动力 [3]. 在流程工 业领域智能制造的快速发展过程中, 通过引入生产管理、实时优化、先进过程控制、零手动操作等技 术, 基于分布式控制系统 (distributed control system, DCS) 和可编程逻辑控制器 (programmable logic controller, PLC) 等控制系统的流程工业企业显著提升了生产装置的自动化水平 在感知生产过程数据、提升自动化水平、减少人员操作等方面已 取得显著成效, 为企业带来了明显的精益化运行收益. 实现从世界制造业大国向世界制造业强国的转 变需要我们不断探寻 “下一个效益提升点”. 然而, 当前基于一系列核心工业软件建设的流程工业智能 工厂在精益化运行方面仍面临不少瓶颈 [1,4,5], 具体表现为以下几个方面. (1) 数据透明化程度还需提升. 制造执行系统、流程模拟软件、先进过程控制软件、控制系统性能

硬件、软件和智能的流通与互动。 从智能设备和网络中获取数据，然 后利用大数据和基于机器所在行业 的分析工具进行存储、分析和可视 化。最终的“智能信息”可以供决策 者（在必要时实时）使用，或者作 为各工业系统中更广泛的资产优化 或战略决策流程的一部分。 各种产生数据的机器 工业大数据 循环体系 机器数据采集 专有机器数据流 提取存储 基于机器 特征的算 法和数据 分析 可视远程和集 中数据以及智 中数据以及智 能信息 优化机器 的数据流 返回机器 各种基于机器以 及机器上下文的 分析模型 机器数据系统 工业大数据的核心：机器数据 工业大数据的核心：机器数据 海量高速 机器 24*7 产生，产 生速度快，数据量大 独特数据类型 机器产生的时间序列， 时空序列，或者数组阵 列数据，多种类型 实时深 度分析 基于复杂数值算法的实 时和历史分析 一个典型的大规模机器大数 据应用系统（如工程机械物 的预测模型，以进行更有效的生产和运营。  实时数据处理，通过分析实时数据检测设备状态、预防设备故 障、优化生产过程。 主要数据分析类型： 1. 描述性分析 2. 规定性分析 3. 预测性分析 基于对数据的统计分析，描 述数据表现出的现象与客观 规律 利用历史数据建立分析模型 和规范的分析流程，建立数 据到信息的输入输出关系， 实现对连续数据流的实时分 析 通过对数据的深层挖掘建立

5G 网络，接入本地服务，在全交通枢纽实现低延迟、高速度、大流量的数据以及应用服 务，基于 5G 网络进行枢纽站无线视频监控的接入、交通枢纽站 4K 、 8K 超高清视频、巡航无人机、智能机器人、 自动驾驶公交接驳等新应用的搭建。 方案特点及价值 03 —— 数字交通枢纽云智慧中心  为交通枢纽提供基于底层的基础设施服务。  为虚拟的设施提供服务，可以虚拟的分配 虚拟机资源，有效利用。 业务全可管：通过数据融合分析，提供管理预案，从被动响应走向主动管理，保障运营态势全局掌控。 数字交通枢纽方案 04 ——N 项应用 POL ， Passive Optical LAN ，全光局域网，基于 PON 网络的新型局域网技术； POL ，具备更广的组网距离，更经济的建设成本，更简便的维护方式 全光网络 数字交通枢纽方案 04 ——N 项应用 全光网络 传统宽带网络 BNG METRO 知相关人员，同时启动相应预案， 指导事件的处理。平台记录事件处 理流程各节点数据信息，为预案的 优化提供支撑。 通过交通枢纽物联网，实时获取交 通枢纽各区域监测数据，如视频信 息、车辆信息等。平台基于业务需 求进行数据存储和可视化展示，使 用户全面掌握交通枢纽状况，极大 提高了监管效率。 数字交通枢纽综合安全管理平台的建设为交通枢纽安全的高效监管提供了可靠保障，其主要体现 在

全面的物流、财务流和信息流同步 精益制造与透明化工厂管理  基于约束优化的订单排产与产线调度  多车间和工序的切换过程自动化  以零部件为典型的物料配送和转移跟踪  严格的工艺规程控制与监控预警  透明化的制造过程进度与质量反馈  动态化车间设备、制造数据集成采集 Supply Chain Ops 改善的销售与供应链协同体系  基于产品的快速报价  具有前瞻性的销售预测与需求规划 无忧智库 无忧智库 无忧智库 SAP 结合新技术应用（大数据、云计算等）推出新一代商务套件 S/4 HANA XX 紧跟 SAP 创新步伐，不断在新技术、新平台上进行钻研，尝试得到突破，目前基于“大道至简”的 S/4 HANA 新一代商务套件 重新构建业务模式 借助 SAP S/4HANA, 任何企业都可以 利用物联网和大数据，实现人员、设备 和业务网络的实时互联 , 创建新的业务 模式 无忧智库 XX 行业解决方案 - 订单评估与交货计划管理平台 订单评估 订单回复 订单确认 订单录入 系统提建议， 用户做决策！ 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 基于生产流程的执行和跟踪管理 业务场景 覆盖部门 / 岗位 预计实现目标及效果 1. 实现按单投料 , 按工序报 工和按单入库 ; 2. 系统标准报表和自开发报 表相结合来展示实际的生 产情况 .