• 是数据在业务流程和 IT 系统 上流动的全景视图 • 识别数据的“来龙去脉” • 是定位数据问题的导航 业务视角 IT 视角 概念数据模型 L1 L2 L3 L4 L5 主题域 业务对象 属性 业务域 逻辑数据实体 数据分层结构 数据标准 业务术语 数据标准 对数据资产目录 中业务对象在企 业内的统一定义 对数据资产目录中属性 描述企业内需共同遵守 机会点 基本信息 投标书 客户合同 基本信息 报价单 UPL 报价单头 报价单行 报价单号 金额 Part 编码 数量 L1 业务域 L2 主题域 L3 业务对象 L4 逻辑数据实体 L5 属性 数据范围 数据特征 （细化设 计） 数据管理 基本单元 • 数据资产目录是企业中有价值、可用于分析和应用的数据进行提炼形成的目录体系，通过数据资产目录可以从业务层面 描述企业所拥有的数据资产，并降低理解系统数据的门槛。 数据字段不标准，数据交互失败导致系统故障，影响 业务运营。例如：组织机构、人员信息、装置名称、 实时数据名称，在各个业务领域叫法不一致，这些数 据来源于不同系统，导致数据获取不准确。 数据资产目录 L5 基于数据资产目录 L5 属性，进行特征抽象与整合， 对共性的属性进行标准定义，最终形成数据标准清 单。建议优先对编号类、代码类、度量类、时间类、 描述类数据进行标准定义。 存量系统界面字段定义 通过存量系统界面字段定义，对已梳理的

技术 / 管 理 基于 SAP 的钢铁企业五级管理信息系统总体设计原则 L4 L3 L2 L1 L5 基于 SAP 的钢铁行业信息化总体架构 mySAP 钢铁行业解决方案 三级 三级 三级 集 成 人 工 输 入 集 成 L2 L1 L3 L4 L5 Level 1 Level 3 Level 2 Level 5 Level 4 SAP MES ERP 生产制 造 物料 采购 仓库 销售 成本 质量 设备 资产 财务 人力 ... PSImetals 解决方案 L2 L1 L3 mySAP 钢铁行业解决方案 L4 L5 案例介绍 : 基于 SAP 与 PSI 的钢铁行业信息化总体架构 案例介绍 : 基于 SAP 与 PSI 的钢铁行业信息化总体架构 ThyssenKrupp Stahl SAP

格。 → 现状：科幻片水平，目前 Al 只能组合现有知识 ( 比如写歌还是模仿人类风 格 ) 。 ·L5 ( 顶层，接近白色 ): " 幕后大 BOSS" → 一个人工智能管一家公司甚至一个国家，自己定战略、招员工、搞创新，人类 躺 平 收 钱 。 → 现状：梦里啥都有。 1-5 级说明 L5: 可以完成整个组织工作的 人工智能。 L4: 可以创造新事物的 人工智能。 L3: 可以代表用户采取行动 可以代表用户采取行动 的人工智能代理。 L2: 像博士一样解决问题， 无需工具。 L1: 当前 AI, 类似 ChatGPT, 可以与 人类对话的人工智能。 L5 的理想 Al: 你躺沙发上说： " 我要当 世 界首富。 " Al 直接注册公司、研发黑 科技 、上市圈钱，你醒来发现银行卡多了 100 亿。 一、人工智能发展简史了解 OpenAl 的 5 级 AGI 量表 二、大模型：人工智能的前沿

以太网新调度机制— GSE 以太网新接口速率— B400GE 以太网新安全方案— PHYSec PHYSec ：物理层加密，更低时延、更低开销、协议透 明 1995 1994 2006 Now L5 L4 L3 L2 物理层 Time MACSec PHYSec Software + hardware Hardware Hardware TLS/DTLS MAC

L 过程感知与操 作 1 (PLC) 智能工厂 ： IIoT 数字化工业创新 平 台 当前 数字化工业创新平 台 ，扁平 化设 计思 维 % ENVIRONMENTAL L4/ L5 IOT GATEWAY L 3 SUPPLIERS LOGISTICS 运 维 经理 工程师 质量 智能工厂 - 三架马车 在现有工业 3.0 IT 系统之上构筑企业面向工业 4.0 的新一代信息化平

孪生平台算法验证 Stage3. 孪生平台算法分析 Stage4. 孪生平台算法优化 AS 算法模型 立库算法模型 质量算法模型 DT 实施六大阶段 基础建设 共生 (L5) 优化与提升 (L0) 最终目标 优化建议 全局优化与提升 基础建设 场景 5 以虚 优实 (L4) 立库车间 M O M 执 行 层 冲压车间 焊接车间 涂装车间

大数据、人工智能等技术兴起 对传统工业的升级提供了重要 技术手段。 数字孪生 生物芯片 智能工作空间 碳纳米管 量子计算 自修复系统技术 会话式人工智能平台 —— 自动驾驶 L5 2-5 年 5-10 年 超过 10 年 智能织物 智能微尘 建立全管网可靠性模型，实现管道动态半定量风险评估，形成完备的站场完整性体系，通过应用智能物联设备等新技术对管道完整性、

区块链 深度神经网络 ASIC 人工智能 PaaS 量子计算 5G 技术预期成熟时间： 不到 2 年 互联家庭 自动驾驶 L4 立体显示 自修复系统技术 会话式人工智能平台 自动驾驶 L5 混合现实 边 缘 人外工骨智骼能 2-5 年 面向数据安全的区块链 神经形态硬件 知识图谱 4D 打印 5-10 年 超过 10 年 通用人工智能 智能织物 智能微尘 增强现实 自动驾驶飞行汽车

PART ONE PART TWO PART THREE 0 4 数字化工厂整体规划（自动化、数字化、智能化） 大数据与决策支持分析平台（数据仓库、 BI ） L5 集团管控层 l 关注战略绩效提升 l 关注品牌价值 L4 用户接入层 l 关注接触宽度 l 关注用户体验 L3 集成运营层 l 关注业务流程体系 l 关注运营效率 L2 业务执行层 l

实验室 管理 PMS 人员 管理 SCADA 系统 EMS 能源管理系统 PMS 工艺控制系统 BMS 楼宇控制系统 EMS 环境在线监则 PLC DCS 仪器仪表 PAT L5 决策支持 L4 业务运营 L3 生产管控 L2 过程自动化 L1 基础自动化 管 理 过 程 控 制 过 程 数字化固体制剂项目实施后收益 - 全面实现数字化生 产 AUST AR