据透明化程度、实现更完善的信息互通和利用, 并提供更具价值的营运分析结果. 本文以比例 – 积分 – 微分控制 (proportional-integral-derivative control, PID) 性能评估与整定系统为例, 展示了工业大模 型赋能核心工业软件的应用效果. 在此示例中, 分析智能体负责整体调度, 协调感知智能体获取数据、 图表智能体进行绘制、诊断智能体分析原因以及控制智能体提供参数优化方案 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, 实现了从少人化到无 人化操作的跨越, 并进一步推动了制造执行系统、流程模拟软件、先进过程控制软件、控制系统性能 评估和诊断软件等一系列流程工业智能工厂核心工业软件的自主研发和国产化进程 [2]. 流程工业智能工厂建设到今天, 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 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 评估和诊断软件等核心工业软件在运行过程中均产生了大量有价值的二次数据, 然而当前阶段企业管 理者需要通过定制报表才能获取所需的企业运行数据, 难以实现全面的数据透明化, 无法充分发挥核 心工业软件蕴藏的数据的价值

整车装配线 配件工厂 常规供应商 准时配送供应商 整车存放场 销售公司 物流公司 经销商 异地备车库 配件服务商 经销商 销售预测、订单确认解决方案 销售报价解决方案 销售计划评估与调整解决方案 生产计划排产解决方案 生产排单解决方案 生产报工解决方案 生产配送解决方案 生产 VIN/ 序列号解决方案 供应商协同解决方案 材料配件配送解决方案 VMI 库存解决方案 产品数据结构化解决方案 法规强化对技术文件的审查 对内精细化成本核算及管控的要求 • 原辅材料、人力资源、物流成本等生产要素 涨价带来成本压力，对供应链优化也提出更 高的要求 • 各项费用的复杂性与管理透明化的矛盾 法规对安全和性能评估的审核将更加严格，要求供 应链产品有更好的可追溯性 • 《环境保护税法》是我国第一部推进生态文明 建设的单行税法 越来越 严格的监管要求 越来越 严酷的成本压力 越来越 精细的管控要求 全面预算 系统 绩效评估 系统 商务智能决策体系 分析数据中心（数据仓库） 商务智能分析系统 BI 统一总线管理平台（ ESB ） 数字化制造集成、智能制造体系 数字化运营管理体系 ERP 系统 销售管理 项目管理 生产管理 采购管理 质量管理 库存管理 财务管理 设备管理 SRM 系统 供应商管理 采购寻源 供应协同 供应评估 CRM 系统 营销商机

数字化能力和运营效果成熟度模 型 （ IOMM ）】 通过标准对赋能者的数字化产品、解决方案 以及服务能力提出要求， 敦促赋能者提供可 信服务。 通过标准对转型者的数字化转型成熟度进行 评估 ， 帮助转型者定位自身数字化水平， 明确未来发展方向。 企业数字化不同阶段转型者和赋能者的方法论 赋能者标尺 【数字化可信服务能力要求】 转型者的方法论： 【企业 IT 数字化能力和运营效果成熟度模 数字化在基础架构、平台、数据、运营、管理和安全风险方面展现出不同的能力特征，其 核心是建设以客户为中心的综合能力体系。 IOMM 从六个关键能力建设出发，从平台 IT 和业务 IT 两个维度全面评估企 业 IT 数字化能力和运营效果成熟度。 通过采用先进的数智化技术和理念， 构建更加智能的云基础架构和完 备的数字管理平台，形成企业数字化转型的坚实底座，支撑上层数字 引领类 • 《企业 IT 数字化能力和运营效果成熟度模型》 IOMM 标准体系针对不同行业、不同规模企业制定面向平台 IT 和业务 IT 的五 类成 熟度，每个类别都对相应能力进行评估，定位水平，并以价值分数进行效果验证。 • 适用于企业数字化转型发展过程中的相关领导者和相关人员，梳理、定位自身数字化转型能力水平，计划未来发展方向。 平台 IT 能力成熟度 IOMM 第

美业集团企业信息化平台建设目标 三大管理 2 3 1 门店服务运营 体检 术后住院 实施准备 项目实施 离院 服务打分 生美 预约 / 到店 体检评估 术后留观 医美 特殊接待 门店 考勤 申请 公告 集团人力资源管理集 团管理 集团供应链管理 面人才管理解决方 案 1. 方案培训 2. 方案测试 3. 业务解决方案验证 4. 客户化开发验证 5. 岗位操作手册制定发布 PS: 里程碑回顾及评估 上线准备 变革管理 1. 系统运行环境规划与部署 2. NC 产品管理理念中高层培训 3. 高层访谈 4. 现状流程梳理 5. 业务调研 6. 业务调研问卷分析 7. NC 功能匹配 11. 基础数据编码方案讨论 12. 静态数据准备 13. 系统模拟环境建立 14. 业务解决方案设计 15. 方案评审 16. 客户化开发需求与设计 PS: 里程碑回顾及评估 实施保障： 成熟的用友实施方法论 ， 配置有实践经验的顾问， 为项目成功保驾护航 1. 建立内部支持体系 2. 系统运行制度发布 3. 生产环境搭建 4. 系统切换方案 5.

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， 聚焦并专注高价值工作 如何实现以客户价值为目标 的愿景，而非诸如 ROI 这样 的内部业务收益 根据交付成效进行评估，而 非成本多少或是否满足预定 的交付日期来衡量 表述组织未来发展方向 03- 投资组合管理 04- 产品架构 02- 商业战略 05- 敏捷交付 06- 度量价值 01- 执行愿 前数字化时代 数字化时代 业务 投资回报率（ ROI ） 客户价值 技术 成本 / 效率 速度 / 适应度 “ 复杂性理论”包含一个被称为适应度函数的概念。适应度函数总结了特定的度量标准，用来评估解决 方 案距离达到既定目标还有多远。企业从前数字化世界向数字化世界转型会面临两个方面的挑战：第 一， 必须改变适应度函数；第二，必须利用资源使这种变化足够迅速。 复杂性理论与适应度函数 P1 7 03 02 07 Tech@Core 与之前阶段区分的因素 技术是企业战略的核心。 Tech@Core 与之前阶段区分开的因素包括： 领导者推动快速、频繁的试验和学 习，同时坚持选择和评估正确试验 的原则 领导者了解对其业务来说 技术的关键本质是什么， 并且越来越精通技术 客户价值取代成本，成为主要的 绩效度量指标（适应度函数） 领导者依赖技术创建创新 的客户旅程

性能稼动 率来评价产线总体运行效率。 a）设备综合运行效率（OEE）：OEE是一种衡量生 产设备实际效率的指标。它通过 3 个核心维度（可用 性、性能和质量）来评估设备在运行中的损失。 b）生产线平衡率（LOB）：作为评估生产线平衡状 况的关键指标，LOB 旨在确保各生产工序所需时间的 均衡性，从而减少工序间的等待时间浪费，提高生产 效率。 表2 应用预生产试验环境系统单一车间产线OEE收益对比 和质量，即设备是否是高效且稳定地工作。 性能稼动率 =（总生产量 / 理论最大生产量）× 100%（或在特定时间段内，设备实际输出与理论最大 输出的比值） 3.2 预生产试验环境系统对生产效率提升的影响评估 经过真实产线验证，配备预生产试验环境的产线 设备运行效率较未配备预生产试验环境的产线设备 运行效率提升了 1.85%。按照单一车间 10 条产线的 规模计算，应用预生产试验环境后，该车间总体收益 OEE 数字化用例后，产线各项指标均有明显提升。应 用预生产试验环境系统前后产线 OEE 叠加 LOB 提升 收益数据对比情况如表3所示。 3.3 预生产试验环境系统对人力资源效率提升的影响 评估 传统劳动密集型的生产制造模式，在数智技术快 速发展的当下，面临巨大的挑战，存在根本性重构的 迫切需求。新型技术赋能的业务系统和工业自动化 机器人的出现，正在改写依靠人力堆积实现快速发展

精益制造注重历史数据。精益制造使用过去的生产数据来确定和消除非增值 活动。 智能制造注重实时数据。智能制造使用实时生产数据来不断优化当前生产， 以实现高水平的初始质量。 精益制造是一种反应性制造。精益制造使用过去的生产数据来评估过去的绩 效，同时识别浪费和低效流程，从而吸取经验教训，改善运营。精益制造过 程中有许多手动步骤。进展往往很缓慢。 智能制造是一种主动性制造。精益制造注重过去的数据，而智能制造则不 同，它 自动化、可追溯性和绩效洞察 规范 调试 计划 执行 优化 借助数字孪生，可以开始捕获实时制造数据，并将该数据重新引入虚拟模型中进行 仿真，以便： • 评估预测方案，以确保满足近期和长期订单的产能 • 准确模拟人与流程和技术的交互 • 评估制造流程中的必要变更 • 记录并复现企业的良好实践，以便设定比以往更高的质量水平 • 优化人才使用、员工分配、人体工程学环境、生产效率和可持续发展能力 与同步生产流程完全整合在一起，实现优良的供应链管理。此外，企业还可以利用 云和边缘分析来为预测性维护提供支持。 使 用 数 据 来 维 护 和 利 用 PLAN 中的工程仿真模型， 以便评估技术或产品更新带 来的变化。 消除产品运行变化造成的混 乱——无论交付的批次包含 一 件 产 品 还 是 1000 件 产 品，都应该确保相同的效率 和质量。 引导流程数据，在工业物联

向实践，并在多个领域取得了显著成果。如今，AI已经广泛应用于语音识别、图像 识别、自然语言处理、机器翻译等领域，成为推动社会进步的重要力量。 AI的发展历程可以追溯到20世纪50年代，“图灵测试”是其中一个重要里程碑，它 作为评估机器是否具有智能的标准，奠定了AI的理论基础。当时的科学家们开始探 索计算机是否能够像人一样思考和解决问题。人工智能发展历程如图1-1所示。 6 图1-1 人工智能发展历程 （1）知识表示与推理 视频等）、代码生成等复杂任务，对人类的知识获取方式、信息生成方式等产生深 刻影响。 在AI时代前，教师在教育教学中主要扮演知识传授者的角色，教师负责讲解教材内 容，解答学生疑问，并通过布置作业和考试来评估学生的学习成果。教师是课堂的 主导者，学生大部分时间处于被动接收知识的状态。AI时代教师与智能教学平台的 交互如图1-4所示。 10 图1-4 AI时代教师与智能教学平台的交互 随着AI技术在 辅导方式能够帮助学生更加有效地解决自己的学习问题，提高学习成绩。 图1-7 基于AI技术的智能阅卷系统 1.2.4 AI时代的教育评价 AI时代前的教育评价主要以考试成绩为主。学校通过定期的考试和测验来评估学生 的学习成果与教师的教学效果。这种评价方式相对单一且片面，难以全面反映学生 的真实水平和发展潜力。 随着AI技术在教育上的应用，教育评价逐渐呈现过程化和多元化的特点，如图1-8 所示。 14

物流单位  体积  重量  。。。  销售组织  提成级别  销售单位  最大陈列量  陈列位、排面  基药属性  是否医院 招 标  。。。  价格控制  价格单位  评估类  利润中心  。。。 示例 ** 交流使用 11 利用数字化手段自动应用规则，减少对手工的依赖 人工经验 业务规则 信息化管理平台 审批路径规则 数据转变逻辑 操作控制规则 招投标 采购询 / 报价 采购价格 采购合 同 采购价目表 配额主数据 采购订 单 处理 标准采购订 单 委外采购订 单 采购订 单变 更 采购订 单 完结 采购订 单预付 供应商评估 供应商评估 供应商分类排名 采 购 职 责 ** 交流使用 27 非生产性物资的 采购管理 采购管理模式 管控特点 采购申请 采购订 单 采购入库 费用确认 发票校验 财务直接 过账 审批流程 采购申请 请购单审批 创建合 同 部门申请 计划生成 创建 采购订 单 合 同 审批 库存管理 流程 采购订 单 审批 ü ü ü ** 交流使用 29 供应商绩效评估 不同品类物 资的 供应 商 数量 研发 与技 术 管理 与沟 通 质量 成本 交付 与服 务 ** 案例 ** 交流使用 30 ** 药业核心方案介绍 仓储及物流管理

我希望读者在翻阅本书时，始终注意两点：第一，本书详细描述了 丰田供应链的运营。您会从中了解很多丰田的创新方法和运营规范。这 会让您深受启迪，受益匪浅。第二，这本书的结构非常有助于读者去组 织自己的思想和评估自己的供应链系统。全书涵盖了整个供应链管理的 各个方面。所以，各章节的安排会给您一个可遵循的框架，这样，即使 剔除了章节中丰田的内容，本书仍可作为一本发展合理的供应链管理的 优秀参考读物。 本书最 出销 售趋势分析，同时监督竞争对手的产品，从而决定最优的车型组合。关 键在于，新车引进之后，增加车型比削减这些车型要容易很多。因此一 开始就在薄弱环节避免错误是很重要的，这样才能在对销售记录的走势 评估时，定期适当地调整车型数目。这种在月度订单流程中调整组合的 方法，我们将在第4章中展开讨论。 缩减复杂性 混合规划执行之前，我们需要减少产品的复杂性。设计、销售市场 及制造部门的密切合作非常有必要。我们总结了如下几种实现复杂性缩 由 此需要运送到各区域的具体车型数目。 丰田流程降低了复杂性，缩减了销售区域内部的混合销售。混合规 划这个基准体现了按车型、区域或国家来划分的生产结构。接下来，我 们来看看数学模型是如何被用来评估多种混合规划战略的。 一个仿真模型 尽管丰田的成功证明了“帕雷托定律”的可靠性，另一点值得关注的 是，我们进行实验并观察到，这些销售量较低的SKU需求变化性往往却 更高。此外，这些SKU的性质在各区域可能不尽相同。因此，占据顶端