半导体智能制造 SIEMENS DIGITAL INDUSTRIES SOFTWARE 从精益制造向智能制造演进 siemens.com/semiconductors 与许多半导体公司一样，几十年来，贵公司一直依赖精益制造技术。精益制造关乎企业生 存。利用精益生产方式，贵公司已经能够裁汰各项非增值流程，以减少浪费并充分提高生 产效率。 芯片制造商们深知精益制造的优势至关重要，但其中大多数公司也明白，在当今要求苛刻 多数公司也明白，在当今要求苛刻 的市场中，光靠精益制造是不够的。如今，如果仅保持精益而不向智能制造演进，会限制 敏捷性、制造优化、风险管理和竞争力，而这些方面对每家半导体制造商的发展壮大都至 关重要。 通过智能制造将精益制造优势提升到一个新的高度 单独的精益制造可能已接近其能力极限，但如果通过智能制造对其加以强化，精益制造的 优势似乎几近于无穷无尽。 原因何在？智能制造最初作为工业 4 良率制造流程。智能制造为企业提供需要的端到端连接，以便企业做出数据驱动型决策， 从而加快新产品推出 (NPI) 和上市，并在零缺陷制造环境中实现更高产出。 精益制造正在向更智能的 半导体制造流程演进 根据西门子和德勤的预测，智能制造提高绩效的潜力令人印象深刻： • 产量提高 20% • 成本降低 15% • 营收增加 10% • 降低网络攻击以及不遵守监管要求和可持续发展目标的风险

倍以上。更重要的是，端侧 AI 使得许多原本因网络条件 限制无法实现的应用场景成为可能，如偏远地区的智慧农业、海上作业的设备监控、 地下矿井的安全管理等，创造了全新的市场机会。 展望未来，端侧 AI 优先将继续深化并演进。随着 6G 技术的预研和卫星通信的融合， 端侧设备将获得更加泛在和可靠的连接能力。同时，端边云协同的智能编排技术将更 加成熟，根据任务特性、网络状况、算力分布等因素动态分配计算任务，实现整体效 在性能指标上有显著提升，更重要的是从设计之初就考虑了与 AI 系统的深度集成，支 持模型的在线更新、参数的动态调整、数据的智能预处理等功能。 展望未来，多模态智能将向着更加自然、更加智能的方向演进。随着脑机接口、量子 传感等前沿技术的成熟，人类将能够感知和理解更加丰富的信息维度。同时，多模态 AI 将不仅局限于感知层面，而是深入到认知、推理、决策等更高层次的智能活动中， 真正实现机器对物理世界的全面理解和智能交互。这将为 米以内，大幅提升道路通行效率。同 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

序 （增量地进行投资分配） ¥ X ? 基于成效的战略 自治团队 P9 组 织 生 态 《 Edge- 价值驱动的数字化转型》构建组织响应能力 使用短迭代、设计思维、重构、持续交付和演进式架构实践快速构 建有效解决方案 将目标转化为可操作的工作集合。敏 捷团队可以以增量方式交付并度量成 果 将投资组合分解成小部 分，按价值排序，分配 投资，停止低价值工作， 协同执行 业务与技术交流加强， 系统分析师试图将业务 与技术更加协作 01- 支持角色 商业 技术 技术创造数字资产 业务与技术分开，技 术处于支持角色 Tech@Core 的演进（支持 - 协作 - 引领 - 核心） 商业 技术比以往任何时候更具有战略优势 技术渗透数字业务 第 三 次 工 业 革 命 第 四 次 工 业 革 命 ^ 以 信 息 为 中 心 客户旅程 精益切片 3 平台服务 基础设施 领域服务 访问控制 事件 在开发产品第一个 精益切片时可以让 交付团队思考有关 技术上的未知领域、 风险和复杂性，从 而演进先前提出的 架构，并验证技术 上的假设和方法。 通过一个精益切片 深入研究整个架构 层（如左图），可 以使团队验证集成、 测试和数据完整性 的方案。由此，团 队可以尽早验证核

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化的抓手，扩大生产自动化覆盖和规模应用，优先实现设计与制造数字化融合，大幅提高生产效率 华为智能工厂技术演进路线 2017~2019 2020~2021 设计 DFM 2022~ 精益生产 投资收益 质量优先 客户需求 持续改善质量、推行精益生产是基础 华为制造坚持继承和发展的策略，持续推行

通过降价、提高效率等手段进行竞争的现有市场称为“红海”。 蓝海 通过价值创新开创的无人争抢的市场称为“蓝海”。 战略过程包含着学习、完善和调整，尤其在执行的过程中，战略不是规划出来的，而是慢慢演进形成的，就像学习手艺一样，不断 打磨、精进。 战略制定的两大视角 好战略 数字化转型需要的战略思维——战略手艺化 市场 视角 能力 视角 能力视角是看企业的能力，是否具有充足的 营销流程 》 》 特点 零售的本质是构建一个特殊的交易场所，让消费者能够找到商品，或者把商品卖给消费者。也就是说，零售就是让“人”和“货” 精准匹配的一个“场”，所有零售行业的变迁都是这个“场”的演进。 • 代表是百货商场和超 市 • 人找货 • 强调渠道品牌，渠道 拥 有话语权 • 销售者决定销售什么 产 品 • 渠道品牌比产品品牌 重 要 • 代表是城市的交易市场、 多样化、个性化 的产品和服务。 新零售实现了新技术和 实体产业的完美融合。 新零售是开放共 享的生态模式。 单边发展的局面。 新零售是全球企业正在 从零售行业的变迁可以看出，零售业的演进就是在不断打造不同的 “ 场”，提高“人找货”和“货找人”的效率。 货 提供什么 场 怎么提供 从零售行业的变迁看渠道之变 人 用户是谁 数字化 高效：商品链接消费者

采用低程序代码、控制、决策优化与感知智能体, 软件能够感知数据变化并 自动调整参数, 实现优化操作流程与灵活的客制化功能, 推动工艺流程全面自动化. 此外, 为进一步探讨智能体协同机制的实现方式与潜在演进路径, 本文也对当前系统所采用的函 数调用机制 (function call) 与主流的智能体协同架构如 MCP (multi-agent collaboration protocol) 与 A2A 函数调用机制在当前阶段是一种合理、工程可控的实现路径, 特别适合任务链条明确、模 块封装良好的工业智能体系统; 而 MCP 与 A2A 则具备更强的扩展性与动态协作能力, 为未来系统面 对更复杂任务逻辑与智能体交互需求提供了演进方向. 本文当前的架构选择是在系统复杂度与工程可 控性之间的权衡结果, 后续研究将探索如何逐步引入 MCP 或 A2A 架构, 以进一步提升系统的模块标 准化与智能体协同效率. 4 实例: 工业大模型赋能的

员需求 利益相关者观点：组织多元责任 企业 ↓ 回应 n n n 个体间相互依赖、合作、协同共生 个体被集合在组织与系统中 整个团队的贡献 组织效率 组织发展 社会发展 个体演进 取决于 强调 实现组织自身的目标 应对外部世界所关联产生的问题和挑战 承担有关组织成员的发展责任 组织形态更替 的原因 员工的 心灵完 整性 组织成 为自进 化的生 命系统

有线”方式无法达到数据传输的要求。 同时,考虑到私 密性及低时延要求,本文采用“5G 专网+MEC” 方案, 用来传输各种数据、视频等。 其中,MEC 部署在苏州 电信机房,作为网络边缘计算平台,和公网演进型分组 核心网( Evolved Packet Core,EPC) 共用机房资源,专 网的控制面和业务面流量均与公网 EPC 隔离。 公网 用户接入新空口( New Radio

n 企业在利用核心产 品与客户建立连接 后，应围绕客户组 织产品以实现初步 扩张 n 围绕客户扩张是整 个生态的演进原则， 而在生态系统形成 的早期阶段这一步 往往是由企业内部 孵化实现的。 n 六大要素中，无论 企业是布局供给侧， 还是布局需求侧， 或者是布局这六大

接提问，使用RES公式提问 的效果还是要好一些。直接提问得到的回答如下。 直接提问： 请你列出2011年至今人工智能发展的重大事件。 ChatGPT的回答： 人工智能领域是一个迅速变化和不断演进的领域，自2011年以来，这个领域经历了 多个重大的突破和发展阶段。下面是从2011年至今人工智能发展中一些重要事件的 概述： 2011年 IBM的沃森赢得《危险边缘》：IBM的沃森超级计算机在电视智力游戏节目《危险边