跨国大药企（赛诺菲、辉瑞、诺华等） 在华建厂、国内药企的 行业集中度低， 抗风险能力低 定位在中高端市场，市场占有率处于同 行业前列，但面临新药专利期后仿制药 的 强有力竞争 科技含量高、投资 ** 大、研制周期长、 更新换代快、高风险和高效益并存 涉及到患者健康和生命安全，药品生产需 遵守严格的 GMP 规范外，药品销售需严 格执行 GSP 规范 牵涉到药品研发、生产和销售，产业 链条长，同时受国家政策的 人力资源管理系统 员工管理 培训管理 全面预算系统 预算编制 预算控制 预算分析 资金管理系统 资金池管理 资金预测 资金监管 薪酬绩效管理 组织计划 投资管理 融资管理 风控管理 合 并规 则管理 合 并过 程管理 合 并与分析 合 并数 据规范 财务共享系 共享业务 影像扫 服务派 结果反 仓库管理系统 （ WMS ） ** 交流使用 8 我们将从如下三个方面阐述 建立丰富、完整的报表体系， 实现电子化报表，满足各层级 的 信息统 计要求。 贯通 透明 统 一实时的 信息展 现，快速的 问题定位 ** 交流使用 9 一致：统 一 语言、统 一规 则 统 一企业标准规范，集中控制及共享 一致 基础数据 业务规则 各系统 各系统 各单位 各单位 • 统 一的 业务流 程规范 • 统 一的 基 础数据标准 • 统 一的 数 据统计口径

端侧智能让每个设备都成为智慧节点，当场景协同让孤立系统形成有机整体，当价值 结算让数据流转变为价值流，AIoT 2.0 的新时代已经到来。 特别值得关注的是，图谱首次系统梳理了"通感智值"跨域编排的十大协同场景。从车 路云一体化到空天地海一体化信息网络，从工业智联到全屋智能，这些场景不是技术 的简单堆砌，而是响应国家"人工智能+"战略、打造一体化全场景智能交互环境的生动 实践。每个场景都经过深 产业融合生态构建者...............................................................................107 五、通感智值跨域的十大协同场景.............................................................................. 115 1 车路云一体化与自动驾驶运营 时，确定性网络还支持了 V2X 通信的广泛应用，使得车辆能够提前获知前方路况、交 通信号、施工信息等，有效降低了交通事故率。 垂直领域 AI 模型的发展呈现出与通用大模型截然不同的演进路径。相比追求参数规模 和通用能力的大模型，垂类 AI 模型更注重领域知识的深度融合、决策过程的可解释性 以及结果的可审计性。2026 年，预计主流的工业 AI 模型将不再是"黑盒子"，而是能 够解释每一

227683 37 31.9 義大利 215000 37 37.6 埃及 179900 24 28.3 西班牙 163800 38 49.5 烏克蘭 143728 31 35.4 巴基斯坦 127859 8 8.3 英國 医疗资源有多少缺口？ 20% 30% 50% 非大城市 大城市 - 大医院 大城市 - 医院 80% 亿 器械： A $32 亿 VS C $0 10 : 1 医保资金的不平衡；商保与医保的平衡 医疗行业利益链打破与医疗质量的监管 100 万 级别的医生 地区不平衡 级别差异大 药械的效用 保障的资金 数字化 & 云服务 （能在有限的条件下）解决哪些问题？ 举些”栗子” 数据多跑腿，病患少跑腿；分级、区域、医联体诊疗（区块链、云化） DRGs(Diagnosis 量化积累 3. 数据洞见 可分析 / 正循环 4. 数据转译 可服务 2D 到 3D 化 静态 到 动态 单模 到 多模 专业设备 到 IOT 设备 化学 到 数字 / 基因 治疗 大 预防 机构 / 机构群 到 全球化 安全屋通过打造可信第三方平台，实现了数据所有权和使用权分离，为各方数据流通提供安全可控的保证，发挥数据的最大价值。 医疗大数据安全解决方案 构建于 Hadoop

小批量 多品种 个性化 变更多 做加法：如何提升加工效率 做减法：消除七大浪费 1 、机械自动化 ( 提高加工效率：机 ) 1 、按单生产 ( 拉动 ) 2 、排程排产 ( 提高资源利用率：单 ) 实现指令下发及完成、数据计算、数据分析与决策 OBF 单箱流自动追溯 位置移动 工位建模 规则管理 追溯管理 德沃克 OBF 智能工厂的四大原创新技术： OBF 单箱流自动 追溯 基 于 对 象 驱 动 的 技 术 路 线， 实 现 基 于 单 箱 流 的 透 明 化、 精 细 化 、柔性 化的管 理 周转泡壳 质量事务 载具建模 控制 聚焦 事先 聚焦 设备 聚焦 事后 Chnajey 中之杰 · 中国 下料作业计划 机加工计划 组装计划 热处理计划 装配计划 流理节点置 节点类型 · 节 燕 规 客 称 设条用产 明 ： · 配盟师期； 湘 查 设 备 产 人员任务任务 设备加工任务 Ⅲ 人员任务任务 物料任务任务 设备加工任务 物料任务任务 集成对接 ERP 的 MRP

无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 某著名企业 某著名企业 项目周期： 7+1 个月 实施模 SD/MM/PP/FICO/WM/QM 项目背景简介： 在苏州拥有 1 个技术研发中心， 3 大阀门生产基地和 4 家专业铸造厂，销售网点遍布全国各大城市。产 品覆盖闸阀、截止阀、止回阀、球阀、蝶阀、调节阀、安全阀、核电阀、井口设备以及各种特殊阀等工 业阀门。 项目实施前面临的问题主要有： •由 •成本管理较粗放，一些专项分析较困难 •财务分析困难 •资产等 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 未来 XXXX 密封亟需一体化的运营平台驱动数字化转型和整体创新 发展 供应商 合规化质量体系 建立能够符合经营全过 程管理及质量控制要求的计算机系统， 确保安全、产品质量及数据完整性 敏捷化供应体系 察力，从而为决策提供足够的支持 高效化研发体系 建立从立项到报产端对端研发项目管理体制，加强研发 预算、进度、成本管控和研发数据合规管理，提供研发能力 当下六个重点改进举措  智能化财务体系  敏捷化供应体系  柔性化生产体系  集成化销售体系  高效化研发体系  合规化质量体系 生产 3 1 6 4 5 2 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 信

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,但冶炼生产所产生的大量 废渣、废物等也成为了环境污染的主要来源。 钢铁厂 废渣含有多种硫化物、氧化物等有害物质和污染物 节能减排、绿色生 产已成为钢铁企业发展的主题。 如何把钢铁生产过程 中产生的钢渣、富锌含铁除尘灰固体废物全面回收利 用,实现变废为宝,是企业建设绿色智能工厂必须面对 的问题,也是钢铁行业企业落实政策、合规经营的必然 选择。 1. 2 基于 5G 和工业互联网建厂的意义 制造业在发展期间,相关人员应不断分析和探索 “5G+工业互联网” 时代的特点,同时将制造高端装备 作为核心,持续优化和创新制造模式 Detection,BFD) 连通性检测 功能。 这样,当一条隧道连接断开,可以快速切换到备 用隧道。 由于 GRE 隧道的引入,增加了报文的开销, 为了保障 IP 摄像头这类大数据包的传输,摄像头的最 大传输单元( Maximum Transmission Unit,MTU) 可设 置为 1 400。 2. 4 边缘云方案 该技术方案的云边协同总体架构如图 1 所示。 5G 全连接工厂建设场景主要基于机器视觉

大规模个性化生产 • 快速响应市场需求的变 化 为什么要推行智能制造 • 产品上市周期更 短 • 产品更加复杂 • 人力成本上 升 • 资源利用效 率 Time 华为智能工厂六大设计准则 流程 / 组织 / 人 才 完成智能园区建设 数字化全面覆盖 自动化规模应用 华为智能制造推行策略 华为智能工厂发展路线 自动化 数字化 网络化 智能化 将自动化作为实现智能 定位：电子围栏自动关联巡检签到 技能防呆 定位：人员权限与设备技能匹配 资产盘点 定位：资产位置实时定位，一键盘点 WIP 透明可视 定位：实时定位物料位置，全程可视 5G 应用场景规 划 安灯异常联动 定位：异常推送最近人员标签 快速质量隔离 定位：问题物料厘米级快速定位，快速隔离 AGV 调度导航 定位：电子围栏自动触发呼叫 AGV ， 省 去工人系统呼叫 电子围栏 智能制造园区 业务使能 数据使能 新 ICT 视 频 数字孪生服务、平台核心服务、生态能力聚合服务 数据服务、主题库 I o T 大 数 据 融 合 通 信 G I S

驱 动 生 产 方 式 、 生 活 方 式 和 治 理 方 式 变 革 。 ” 《中华人民共和国国 民 经 济 和 社 会 发 展 第 十 四 个 五 年 规 划 和 2035 年远景目标纲要》 2017 年 ， 政府工作报告首次提出 “ 数字经济 ” 概念 ，至今已累计 4 次被直接写入政府工作报告 。 国家发展改革委、 中央网信办 《关于推进“上云用 撑 ， 促进 产 业 集 群 数 字 化 发 展 。 深 入 实 施 数 字 经 济 战 略 ， 加 快 数 字 产 业 化 和 产 业 数字化 ， 大 力培育 数字 经济新业态， 深 入推 进 企 业 数 字 化 转 型 。 2 0 20 年 4 月 7 日 工 业 和 信 息 化 部 《 中 小 顶层经济框架，是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信 技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化重要推动力的一系列经济活动，包括产业数字化和数字产业化两大 部分。 激字产业化 信息通信产业：数字技术的产品，数字化解决方案， 云计算、大数据、 5G 、工业互联网等 传统产业核心生产场景：传统产业应用数字技术 带来的生产数量和效率提升，数字农场、智慧工

瓶颈. 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 当前阶段流程工业智能工厂核心工业软件尚不具备这种能力. 近年来, 以大语言模型为代表的新一代人工智能技术发展迅速 [6], 特别是在结合工业多模态预训 练机制与多模态融合能力后, 为流程工业智能工厂建设带来了新的契机 [6,7]. 例如, 针对工业时序数据 的生成, MetaIndux-TS [8] 等模型展现了显著的进步, 能够有效解决数据稀缺问题. 大语言模型强大的 交互能力和跨领域逻辑思考能力能够将流程工 业智能工厂的知识经验融入核心工业软件体系中, 赋能 核心工业软件提升数据透明化程度、实现信息互通和利用、给出更具价值企业营运分析结果. 基于上述背景, 本文提出了基于大语言模型建立工业大模型驱动的交互式图表分析助手, 构建覆 盖建模、感知、决策、诊断全环节的多场景智能体, 赋能流程工业智能工厂核心工业软件体系. 本文的剩余章节组织如下: 第 2 节回顾了流程工业智能工厂的核心工业软件体系, 分析了核心工