拓展的时机已 经到来。连接制造的各个方面并收集实时数据将使制造商能够就 市场周期、规划、生产、资本投资等做出明智的决策。 这将是 在全球几乎所有产业都将采用芯片的新半导体世界中取得成功的 必要条件。” Fram Akiki，Joun Technologies 总裁 资料来源：德勤数字化工厂 2 制 造 4.0 优 化曲 线 优化程度 优化行动 复杂性障碍 完全集成的数字化方案释放出

单规则进行离线分析的融合技术已不能满足工业制 造的智能化需求，实时数据驱动的智能闭环控制已成 为智能制造业发展的标准架构 ［5］。数据是 AI 算法的 核心要素，优质的数据是推动人工智能在工业界应用 的必要条件，而数字孪生与人工智能的创新交叉融合 已成为推动产业数字化、智能化的重要路径。在产业 数字化发展进程中，需实现数据驱动的智能应用创 新。 数智融合孪生技术面向真实业务场景，提供先行 先试

企业内部需要在平台上构建风险投资委员会 , 将资源快速传递给前端。 委员会要进行项目评价与资金支持 , 评价和支持的标准则是前端 获 取的市场反馈 , 以此进行前端的绩效评估 , 为资源的有效配置 提供 必要条件。 最后 , 企业需要在平台上建立模块 化 资源自由市场。 平台资源能够自由匹配的依据就是前端业务获 取的市场反响。 通过对市场反响的评估 , 平台 上模块化的资源能够向市场前景更好的业务倾

系统的原生能力。这一转变标志着感知技术从单一维度向立体化、从被动采集向主动 理解、从数据负担向数据资产的根本性跃迁。多模态融合不再是技术上的锦上添花， 而是在复杂场景下确保系统可靠性和安全性的必要条件。 · 4 传感数据资产化的理念在 2026 年将得到广泛认同和实践。企业开始意识到，每一个 传感器采集的数据都是潜在的价值来源。通过建立完善的数据治理体系，包括数据标 准化、质量管理、

职能部门经理的审阅和讨论。这一流程会反复运转，并最终出台一份丰 田全球整装工厂和机组的3个月滚动式生产计划。销售和生产部门对月 度订单的密切关注，使得各个方面得到平衡，并保证了决策逻辑的清 晰。 生产日程 制定生产计划的一个必要条件就是决定每个生产月工作日的天数。 生产月和自然月不一致的一个原因就是，一些制造内部流程是以星期为 单位的。引进了生产月的概念，这样每个月就包含4~5个完整的星期。 每年的生产日程是按下列规则制定的：