施耐德&创业邦：绿色智能制造创新生态图谱2023版（125页）.pdf

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1、研发设计01绿色智能制造创新生态图谱 2023 版施耐德电气与创业邦联合出品02领导寄语科技是第一生产力、创新是第一动力，加强科创能力建设，关键要构建创新生态。“二十大”报告指出，要形成具有全球竞争力的开放创新生态，注重发挥市场力量吸引国内外各种创新资源要素参与其中。随着数字技术广泛深入渗透到经济社会发展各领域，加快打造数字技术与实体经济深度融合、科研与产业深度融合、大中小企业融通发展的数字创新生态，成为全球创新的重要方向。制造业是实体经济的基础，是经济发展之“筋骨”，更是科技创新的主战场。面对数实融合加速，工业企业需要加强产业链上下游各环节之间的协同和共享，构建合作共赢的创新生态，推动技术创

2、新在更广范围、更深程度、更高水平上加速融合，才能实现更有效的创新突破，进而提升整个产业的竞争力和发展水平。基于此，施耐德电气联合产、学、研、用各方，在2020年发起“绿色智能制造创赢计划”，为产业上下游伙伴构建活力充盈的创新“栖息地”，建立技术创新与落地的多方合作机制，以技术融合创新推动工业企业数字化转型走深向实。今天，我们发布绿色智能制造创新生态图谱2023版，汇集了3年来“创赢计划”在技术创新、场景融合等纬度中的优秀成果，有效整合产业链上下游中小企业技术创新能力，以期打造大中小企业融通创新发展模式，引领行业创新。同时，生态图谱以细分行业和生产流程的全生命周期为脉络，梳理形成创新生态全景图，

3、为行业用户的数字化转型提供技术支撑和参考借鉴。随着开放的绿色智能制造生态体系不断扩展，亦将形成稳固的创新联盟，产出越来越多的融合创新成果，为工业领域的创新发展持续赋能。在推动工业创新发展这场“攻坚战”中，施耐德电气愿与所有合作伙伴一道，协作共赢，共建创新生态，一起迈向更加可持续的未来工业。庞邢健施耐德电气高级副总裁工业自动化业务中国区负责人与伙伴合作共赢共建面向未来工业的创新生态1领导寄语在科技日新的数智化时代，企业和市场的边界被不断重构，企业面临的最大课题是如何保持生命力。大型企业如果仅仅依靠内部资源进行创新，显然无法适应瞬息万变的市场需求。开放场景，和小公司共同创新，打造良好生态，才是必然

4、选择。开放创新不仅有助于降低大企业创新的风险，缩短产品研发周期、巩固市场地位，还能通过知识交互和共享产生溢出效应，促进创新生态体系的良性循环。这不仅关乎企业当下的生存，更关乎企业的长远发展。施耐德电气“绿色智能制造创赢计划”是大企业创新的经典案例。与创赢计划合作的三年，也是疫情最重的三年。这三年，我们见证了施耐德电气创新的耐心、对小公司的尊重、内部积极向上、平等对话的企业文化，也见证了创赢计划里创业公司的蜕变，有的得到市场认可拿下更多订单，有的获得资本青睐完成融资。创赢计划不是秀场，创业公司学习到在战略上如何打造可复制的产品和服务，在细节处如何雕琢产品手册和销售话术，从而收获品牌的升级和订单的

5、增长。春暖花开时分，在施耐德电气和创业邦双方团队的共同努力下，我们顺利推出绿色智能制造创新生态图谱2023版，系统呈现了过去三年积淀的优秀案例，从管理创新到生产流程各环节的技术创新，涵盖了12个行业中的27个场景应用，堪称是企业数智化方案的实用宝典，也是施耐德电气开放创新的成果集锦。展望未来，企业间的竞争将演变为创新生态系统间的竞争。联合生态合作伙伴，发掘更多商业机会，才能找到企业再次腾飞的第二、第三曲线。同时，善待生态链伙伴、保持创新和团结向上的文化，拥有长线视野和对创新的包容和耐心，才是穿越技术和经济周期的关键法宝。知易行难，大企业创新生态系统的构建，需要大企业、小企业、政府和投资机构深度

6、、高效的融合。创业邦作为中国创新生态平台的连接者，与有荣焉。南立新创业邦创始人兼 CEO创新是小企业脱颖而出的生命之源也是大企业蒸蒸日上的引擎2一.导言4二.施耐德电气联合创新生态打造未来工业5绿色智能制造创新生态图谱7三.方案介绍81.研发设计8电子半导体行业智造数字化平台9新能源行业实验室信息管理系统及试验数据管理平台 122.生产管理16冶金行业AIoT设备智慧管理解决方案17水泥建材行业设备智能诊断及健康管理系统23矿业设备故障预测和监控管理（PHM）系统26食品饮料行业关键设备智能诊断及健康管理系统29新能源行业光伏设备哨兵33化工行业MES解决方案37电子半导体行业MES解决方案3

7、0新能源行业MES解决方案44机械装备行业数字化生产管理MES系统49食品饮料行业制造协同平台55新能源行业智能供应链计划与排程59机械装备行业能源管理系统62冶金行业钢铁生产全流程质量管控系统66生命科学行业质量安全追溯与数字化转型69智慧农业产品全链路追溯72电子半导体行业LED封装制程优化75电力行业智能巡检兼安全风险管控平台78目 录CONTENT33.经营管理82电力行业电网智能数据平台83水处理行业精确曝气与智能加药精控系统87食品饮料行业透明供应链管理90机械装备行业智慧仓储管理WMS934.运维服务97电力行业电厂锅炉智能运维管理平台98新能源行业光伏电站清洗机器人101机械装

8、备行业基于MR技术的工作流指引及远程协同平台1045.碳管理108可持续碳管理109四.行业梳理112施耐德电气绿色智能制造创新生态图谱方案113电力行业114化工行业114冶金行业115水处理行业115建材行业115矿业116食品饮料行业116生命科学117智慧农业117半导体行业117新能源行业118机械装备行业119碳管理助力全行业可持续发展119五.展望1214改革开放 40 年来，中国在工业领域取得的成就举世瞩目。随着近年来物联网、AI、5G 等新技术的应用，中国工业也处在“由大变强”的关键节点。企业需求直接决定行业走向，面对国内工业领域巨大的数字化转型市场，一系列的业内外企业纷纷发

9、力，“智能制造”热度高居不下。在加速工业转型升级的道路上，施耐德电气一直进行有益尝试与创新：以先进的数字化技术结合细分行业具体的生产场景，以 IT 赋能 OT，加速企业转型并从中获益。不断贴近市场、聆听客户需求，在丰富的实践中总结出更符合中国工业数字化转型的方法论，这也是施耐德电气提出的“绿色智能制造”理念。施耐德电气提出的“绿色智能制造”理念，并非是简单的概念叠加，而是把两者有机地整合在一起，实现能源和工艺效率优化上的互相促进。企业以绿色智能制造理念进行转型升级，可以帮助其实现在设计、制造、物流、使用、回收、拆解与再利用等全生命周期的透明化，提升端到端管理与决策水平，利用数字化手段来打破传统

10、行业壁垒，助力企业的能效、资产与运营管理水平的全面优化，使企业对环境影响最小、资源能源利用率最高，使企业经济效益与社会效益协调优化，真正做到“能源+数字化”的双转型。相应的，“绿色”这一概念也不仅仅限于节能、环保，而是有了更大的延伸。施耐德电气致力于为企业的可持续发展提供更多建议和解决方案，无论是从设计阶段、生产阶段，还是产品生命周期的末端的回收等均包含在内。而这仅靠施耐德电气自身的力量远远不够。施耐德电气始终坚持构建开放的绿色智能制造生态体系，重视与合作伙伴共同成长。绿色智能制造需要数字化线程(Digital Thread)贯穿始终，实现全生命周期的数字化，要落地到行业具体应用场景，需要产业

11、链上下游企业共同努力，包括设备提供商、软件开发者、系统集成商、服务提供商、终端用户等共同参与。自绿色智能制造理念提出以来，有越来越多的来自不同行业的企业向施耐德电气提出或达成了合作意向。这一方面得益于施耐德电气自身多年来在能源管理和工业领域的丰富行业知识与实践经验，对于生产、运营的深刻洞察，另一方面也是施耐德电气始终将与生态圈合作伙伴共同成长作为发展目标，赢得了行业信任。绿色智能制造满足了当前中国制造业亟需的能效和效率双转型的需求，是创新性的解决方案。在加快推进传统制造业数字化转型升级的同时，借助绿色智能制造极大提升能源与自动化的效率，乃至整个商业运行的效率。随着开放的绿色智能制造生态体系不断

12、扩展，产业链上下游企业紧密合作的案例将越来越多，并最终能够建立一个高效、清洁、低碳、循环的制造体系，助力中国制造实现转型升级。导言Introduction研发设计5人口变化和劳动力世代变迁的大趋势依然是制造业的达摩克里斯之剑，工业企业面临的挑战和机遇都是空前的。为了更好地帮助客户应对挑战、把握机遇，实现可持续发展，解决新业态模式下的业务痛点，施耐德电气凭借对场景需求的敏锐洞察力和行业发展趋势的前瞻性，联合业界优秀合作伙伴，组织搭建绿色智能制造创新生态平台，整合产业链资源，形成柔性、可扩展的技术方案，赋能绿色智能制造，加速工业双转型，帮助客户应对未来挑战，解决复杂场景下的业务痛点。施耐德电气联合

13、政、产、学、研、用各方，通过资源共享、开放创新，打造绿色智能制造创新生态体系。政府端为施耐德电气创新平台提供指导意见和政策引导，帮助聚焦政策重点扶持的产业领域，形成具备产业级赋能属性的创新生态网络体系；产业端，重点在于以龙头企业为引领，打破产业链上下游资源流动、施耐德电气联合创新生态打造未来工业6创新生态信息互通壁垒，推动产业链内技术迭代和场景落地，带动整体产业链优化升级，目前施耐德电气已经与中科创达、亚马逊云科技、亚信安全等多家龙头企业建立合作关系；学术端，为创新生态体系提供理论层面技术演进方向指引，帮助企业端用户规划实现路径，给企业提供理论指导和落地意见，目前施耐德电气已经与包括清华大学在

14、内的多家高校建立了合作关系；研究端，借助自身研究能力给企业提供针对业务场景下的指导和建议，帮助企业攻克技术难点，截止目前施耐德电气已与多家研究院所建立合作关系；应用端，重点针对细分领域复杂场景下存在多年业务痛点的企业级用户，为技术落地提供试错与应用的具体场景。搭建了从创意到概念、从原型到验证的模型，融合场景形成创新生态网络，构建技术创新与落地的多方合作机制。与此同时，施耐德电气联合工业和信息化国际经济技术合作中心、亚马逊云科技、中科创达、清华全球产业研究院和创业邦共同打造“绿色智能制造创赢计划”，协助客户分析场景痛点，匹配核心技术，挖掘科技企业，实现概念验证(PoC)，打造可落地可复用的技术方

15、案。依托智能制造生态体系，联合创新生态圈伙伴力量以及自身对场景需求的洞察，将客户需求拆解为：研发设计、生产管理、经营管理、运维服务四个阶段，融合信息技术(IT)、运营技术(OT)、数据技术(DT)、通信技术(CT)、能源技术(ET)五大技术体系，构建绿色智能制造技术内核，使得技术能力向柔性、可扩展性进一步延伸，为满足工业领域客户场景需求提供了更加稳固的技术底座，并辅以碳管理促进企业可持续发展。2022 年，“创赢计划”已经迈入第三年，施耐德电气进一步汇聚强大的绿色智能制造生态圈力量，创新推出加速营结合成长营的“双营模式”。加速营：第三季将延续招募、筛选报名企业的加速营模式，针对一线工业场景亟需

16、的高可复制性的数字化解决方案，“由 0 到 1”进行创新，从而解决终端客户和市场需求，为构建工业底层的数字化能力添砖加瓦。成长营：开启全新的“从 1 到 N、快速复制推广”的成长营模式，从前一季 PoC 成果中筛选出获得客户及市场认可、有前景且较为完整的联创方案，进行更有针对性的改进和提升，使之快速落地形成规模化复制。此外，由施耐德电气、亚马逊云科技、中科创达等专家组成的“绿色智能制造技术融合创新专家委员会”正式成立。面向绿色智能制造市场需求，通过技术融合创新指导及咨询、创新趋势把握、外部调研和参访等，为入营企业提供更加科学、长期的发展规划，更好地促进技术融合、创新合作。截止到目前，“创赢计划

17、”收到三百多家企业提交报名信息，其中近 40 家创新科技企业加入，顺利完成 PoC 的企业与施耐德电气签署联创方案合作协议并开始进行复制推广。现已帮助化工、电力、冶金等多个行业切实解决客户痛点并实现中小企业商业落地，进一步推进节能减排、绿色制造。基于此，施耐德电气从技术创新、场景融合等角度筛选出其中的优秀案例，从行业和生产流程的维度梳理出绿色智能制造创新生态图谱 2023 版。从打通数字化转型“最后一公里”到共建生态，施耐德电气用心架接合作桥梁，通过凝聚“政产学研用”各方资源协同创新，携手并行致远，正加速推动工业企业数字化低碳双转型，迈向数字化工业新未来。7生态图谱施耐德电气绿色智能制造生态图

18、谱流程离散电力化工冶金水处理建材矿食品饮料生命科学智慧农业电子半导体新能源机械装备研发设计经营管理运维服务碳管理生产管理研发设计数字化产品设计验证数字化工艺设计生产过程管控生产计划排产能耗管理物料管理质量管理安环管理一体化运营平台客户洞察与销售管理供应链与物流管理仓储管理产品运维应用运维设备全生命周期管理一般聚焦比较聚焦非常聚焦解决方案聚焦度研发设计8传统制造企业研发设计面临市场需求响应慢、团队内部沟通低效、产品设计与生产条件不匹配等痛点。随着数字经济的发展，数智化技术正从单点应用向整个研发链条的赋能渗透，基于数据和算法，降低对人员经验和知识的依赖，将设计、创意迅速且准确地转化为成果，为企业产

19、品的迭代带来响应速度更快、资产轻和门槛低等显著优势。研发设计的数字化为企业构建了由数据驱动、高度自动化的研发模式。在这一模式下，数智化研发设计系统广泛应用在研发设计的方方面面，让专业人员更加聚焦在业务改进和决策上，企业也能使用数智化技术实现技术趋势预测、快速产品定义、快速原型验证、真实世界验证条件模拟、需求和质量一致性管理、风险自动预警等。施耐德电气联合创新生态圈技术合作伙伴，形成半导体、新能源等行业的研发设计方案供业界参考。基于平台的产品设计协同流程管理、协同文件管理、协同工具管理等管理模式加速形成，数字孪生技术应用持续深化，平台化设计工具、虚拟化仿真工具、测试验证和设计优化等相关功能组件和

20、模型库不断细化，无实物样机生产模式加速应用，设计工艺一体化、设计制造一体化和设计运维一体化的实践应用加速深化，对产品结构、工艺、功能、性能、服务等要素的设计制造协同体系加快构建完善，支撑了跨企业、跨部门、跨区域、跨学科的多主体依托平台开展协同设计，产品研发设计周期不断缩短、试错成本不断降低、研发效率持续提升、产品质量显著提高。研发设计1研发设计9研发管理半导体AIoT电子半导体行业智造数字化平台场景与痛点新一轮科技革命进程不断深入，各领域数字化转型持续加速。近年来，得益于大数据、云计算、人工智能等数字技术和数字资源的应用，企业数字化转型呈爆发式增长。拥抱数字经济、推动数字化转型已经成为企业提升

21、综合竞争力、实现高质量发展的必然选择。目前某电子企业寻求数字化转型过程中发现存在如下痛点，期望针对痛点有切实可行的解决方案。方案一痛 点期 望缺少专业IT人员系统维护困难业务需求变更频繁信息化流程难同步灵活应对需求变更随时随地快速调整软件采购投入大，风险高低成本信息化建设降低对IT人员的依赖系统定制开发部署周期长，进度难把控高效率，短周期软件开发研发设计10方案简述效果呈现本方案是一个基于积木编程的aPaaS平台，企业通过平台进行组织及用户管理，通过在线开发环境进行应用开发，开发好的模块，一键部署到在线运行环境或离线部署到本地运行环境。自动编程在配置模型内容后一键帮你对表单的增删改查页面及前后

22、端逻辑积木进行自动编程并生成对应的使用页面；生成后，即可直接使用，也可进入后台按需修改后再使用。零代码UI开发布局常规数据、报表等多样化的UI组件，自由组合拖拽搭建，自定义组件属性，快速搭建形成报表看板，满足各种系统前端样式需求。零代码建模数据库透明，运行设计时区分，自由设定模型信息，模型间自由关联，一键创建，更新模型；模型方法无代码积木搭建，提高开发效率。电脑HTTPS门户平板笔记本手机工控机物联网关在线运行环境在线开发环境负载均衡器应用服务器应用服务器应用服务器关系型数据库关系型数据库文件存储分布式数据库文件存储负载均衡器负载均衡器定时服务定时服务消息队列消息队列消息队列研发设计11客户价

23、值零代码逻辑开发基于积木实现负责逻辑，包含逻辑、控制、文本、列表、对象等多种积木类型，支持复杂算法、数据库存取、系统集成、物联网、边缘计算等。设备互联支持多种通讯协议，集成软网关，CNC采集器，通用型看板，OEE分析等功能，快捷部署，轻松配置数据采集点。零代码逻辑开发 基于拼图实现代码级功能；支持复杂算法运算处理；支持数据库存取；支持系统集成；支持物联网、边缘计算；开发时间减少60%。表单自动生成 仅需定义字段名称和类型，即可快速生成表单界面，以及一系列增删改查操作。对于生成的页面，可以直接使用，也可以进行二次调整再使用，减少了大量的重复编码开发操作。零代码UI开发 UI组件化、属性化；组件事

24、件驱动机制；基于拼图的前端逻辑；报表便捷开发；开发时间减少75%。设备互联 支持Modbus/MQTT/RabitMQ等通讯协议；集成软网关，支持主流PLC型号；集成CNC采集器，支持常见CNC设备型号；快捷部署，轻松配置数据采集点；集成通用型看板，OEE分析等功能。零代码建模 数据库对用户透明；设计时、运行时分开；一键创建、更新模型。研发设计12研发管理新能源行业实验室信息管理系统及试验数据管理平台场景与痛点某新能源企业在研发过程中用到了大量的电子测试测量仪器完成信号系统评估及其他相关检验。各种的仪器需要构建复杂的编程环境，安装不同的驱动程序，学习各自的编程方法，熟悉不同的编程命令，需要大量

25、的专业工程师投入，是长期困扰企业的一大难题。目前该企业急需专业的系统来协助提高研发实验过程的数据留存和后续分析，从而提高实验室数字化水平：1、产品设计和实验过程的数据记录缺失，导致设计人员离职后产品研发过程无法回溯，造成企业知识价值损失；2、研发过程中，实验用例修改频繁，固定控制流程的用例编程不适用，基本要依靠手动测试的方式进行研发实验，不仅效率低，还可能影响实验的准确性；3、实验数据结果数字化程度低，产品质量出问题后回溯缺乏关键数据，不利于产品的迭代和质量改进。工业互联网新能源方案二研发设计13现场设备方案简述方案系统由执行层、网络控制层和系统层组成。边缘计算终端通过LAN等不同的接口与实验

26、仪器通讯，获取或控制仪器，完成实验用例的自动化操作。系统层可编辑用例，并获取边缘侧测试结果，进行综合的存储、展示和分析。效果呈现通过实验室管理、设备管理、实验任务管理、实验对象管理、报告管理五大模块，以实现实验用例自动化、实验室管理数字化、实验室报告生成及审批在线化。系统层执行层控制层网络层云服务智慧实验室云服务系统LMS智慧实验室云平台边缘仪器伴侣 智能终端智慧边缘RS232、RS45、LAN等接口实验仪器示波器、万用表、电源、功率分析仪、负载、PLC控制器电池模块、各级BMS电路板、待测模块等高低湿箱、温度计、湿度计实验对象实验环境状态感知Sensor仪器伴侣Connectivity智能实

27、验室云服务Cloud在线看板Dashboard工况感知通用仪器接入euLab云服务手机、平板、电脑随时随地知识识别设备状态接入支持私有云、混合云网页及手机app环境感知资产识别介入提供REST APIs远程实验监控事件、提醒及报告分析研发设计14 实验室管理是对整个实验环境和资产的管理，在这个模块客户可以实现实验室设备的自动盘点，即实验室设备的所在位置、当前使用状态、归属人等信息自动的生成报表，实验室管理人员无需再挨个查找设备登记记录，节省管理成本。实验室的环境变化，例如温湿度情况可以实时掌握，如果超过实验室的环境要求还可以报警提示。设备管理模块主要是对实验室的设备进行管理，包括设备位置、使用

28、情况、维修流程的管理、校准信息的管理等，设备需要校准时可以提前提示，避免超期造成设备计量的误差。设备基本信息记录设备的所有关联信息，包括厂家、型号、出厂日期、维修记录等。实验室任务管理模块可以把每个实验用例用任务的方式管理起来，固化实验用例，可以进行反复的试验使用，提高实验效率。实验用例可以自动化运行，对设备进行远程控制，尤其是对需要反复、重复验证的试验，自动化方式可以大大节省时间和重复性的工作。实验数据可以自动保存和汇总，尤其是试验中间数据可以得到很好的保留和归总，便于后续跟踪改进，保护数据资产。研发设计15 实验对象管理是对物料、bom等进行进出库管理，每个物料使用情况都清晰可查。物料的组

29、装图可以把产品使用到的物料列表式展开，层级关系一目了然。物料短缺可以设置预警值，低于预警值自动报警，提醒补货。实验报告支持自定义，灵活可配置，适应客户使用习惯。完善的实验报告线上审核流程，报告审批管理更便捷。支持报告导出打印，适配传统的管理方式。实验数据和结果自动导入报告，高效便捷。客户价值 自动的试验数据采集远程自动采集测量数据并保存到数据平台，不再需要手动记录摘抄仪器测量的结果；更智能的试验过程无需手动对仪器进行繁琐的操作和配置，可以把反复进行的试验交给系统自动的完成，减轻人员的工作负担；更全面的试验结果展示试验过程中的仪器数据、现场照片、音频视频、文档记录、数据分析等以多媒体的方式展现，

30、就像看一份数字杂志，全面而直观；更智能的资产管理资产设备可以加装无线射频模块，来快速定位其所在位置，不用再花时间寻找那些频繁移动、随意用取的仪器；更专业的数据分析系统支持丰富的图表来展示各种维度的数据分析结果，并且可以根据具体的需求定制不同的数据分析算法。仪器校准管理设备位置管理设备维修状态跟踪资产自动盘点工艺文件管理提醒功能物料管理设备使用时长统计实验报告审批任务进度查询改手动测试为自动执行实验数据自动采集自动生成实验报告决策人员实验室管理人员实验操作人员生产管理16生产管理是对企业生产系统部署和运行各项管理工作的总成。从内容上看，生产管理包括设备全生命周期管理、生产过程管控、生产计划排产、

31、能耗管理、物料管理、安环管理等方面。但随着企业生产规模不断扩大、产品定制属性不断增强，传统生产模式引致的库存管理滞后、排期缺乏弹性、物料采购难以满足生产管控等问题逐渐成为企业发展的重重阻力，如何将数字化、智能化技术应用于企业生产管理，帮助企业打破传统生产瓶颈，最大化实现降本增效，成为企业燃眉之急。企业利用数字化和智能化技术可加快构建柔性化生产能力。开展对生产运行参数采集、监控、预警和综合管理，构建定制化、柔性化的生产制造系统，进行生产计划排程和资源优化配置，在保持规模经济性的同时提供个性化的产品，可有效满足市场多样化需求，解决制造业长期存在的库存和产能问题，实现产销动态平衡，提高整体生产效率。

32、施耐德电气联合在生产管理环节具备创新解决方案和场景落地的优秀技术提供商，给制造企业提供细分环节更加高效的生产管理创新技术方案，综合对人员、设备、物料、订单的智能、精益管理，实现生产环节的数字驱动、柔性升级、敏捷生产，为制造企业提供生产优化、智能管理的优质示范。生产管理2生产管理17设备生命周期管理AIoT冶金行业 AIoT 设备智慧管理解决方案目前冶金行业的设备管理领域普遍存在着基础管理、点检管理、检修管理、备件管理等方面问题。国内某大型钢铁集团目前存在如下痛点：设备管理标准不健全、点检检修作业管控不到位。管理不够精细、检修计划不准确，造成一定的生产成本浪费，备件库存资金占用和备件消耗比同行业

33、成本高。设备故障造成非计划停机，影响生产，甚至引发安全事故。经项目组深入分析，发现具体问题如下：1、记录收集困难且分散，点检标准、制度与实际脱离；2、点检不到位、漏检情况频繁发生，点检记录与实际不符；3、检修后处理方法不当，隐患故障不能彻底有效解决或者造成过修、欠修等状况；4、没有检修计划管理。大修工程的各项记录不能形成完整的资料以备下次检修参考；5、物料编码规则不清，造成重码现象严重；6、设备管理信息化、智能化程度偏低，设备管理系统主要在用功能点检模块、周期性维护模块，缺少在线设备状态监测及智能预警和智能诊断功能。场景与痛点冶金行业方案三生产管理18方案简述本平台以设备为核心，实现AIoT全

34、周期管理，以数据为载体，赋能工业数据化，以供应链为脉络，实现全过程追溯品控。项目的关键技术包括设备管理四大标准和数学模型建立、设备检修闭环体系集成、工业物联网异构设备接入与数据采集技术、动态阈值预警等。给企业提供设备管理所需的数字标准、流程管控、预测性诊断和实时预警，辅助点检和检修业务，减少故障、节约费用，做到全过程、全业务、全价值的闭环管理。应用层人工智能分析层大数据感知层物联网设备制造商备件供应商对标企业物流企业金融担保机构设备管理者设备操作工认证机构检修队伍回收厂商业务管理应用动设备静设备电器设备仪器仪表AI应用采购电商检修模型优化备件优化维护策略优化设备健康评价寿命预测智能诊断智能报警

35、业财一体异常工单检修管理点检管理设备树档案实时库存专家云诊断风机模型数据导入数据清洗数据存储数据分发数据管理数据导出数据安全电机模型齿轮箱模型大机组模型其他模型泵机模型内存实时数据库5G连接 边缘计算点检在线数据PLC/DCS/MES/SCADA设备管理备件管理基础管理立项管理隐患/故障管理设备调拨设备闲置采购计划设备基础管理供应商管理设备在线监诊备件台账管理供应商管理价格管理备件计划管理备件采购管理备件结算管理备件领用管理机旁备件管理备件库存管理备件报废与处置备件修复管理备件寿命跟踪设备离线点检给油脂管理检修/执行派工计划 检修验收及结算管理检修计划管理检修外委管理设备转让设备台账管理事故管

36、理招投标管理价格管理设计管理选型管理预算管理随机备件管理备材采购管理管理制度各项标准业务流程绩效考评各相关部门、各相关人员设备前期管理设备中期管理设备后期管理生产管理19全厂3D设备指挥大屏以全厂3D大屏的形式，展示全厂设备管理状态汇总、异常情况汇总、检修情况、报警情况等，让管理人员可以更加直观和清晰的了解全厂设备运行情况。效果呈现设备数据看板以大数据看板展示设备的使用寿命、采购及维护费用等主要信息，同时显示下辖的所有子设备使用及维护情况，以及该设备所用关键备件的上下机、采购、库存等信息。生产管理20设备档案追溯通过设备3D模型+档案的形式，展示设备形貌以及全生命信息的记录，包括设备信息、点检

37、润滑等各项标准，以及点检、润滑、隐患、维修、设备备件上下机、事故故障等相关联的历史信息。设备维修标准分解与模拟通过设备3D可视化，可实现维修技术标准按动画步骤拆解，可实现在线维修作业模拟、学习、培训、知识储备和作业指导。生产管理21设备状态监测针对关键设备加装无线振动温度传感器，并通过工业协议接入设备的运行工况等数据，基于智能边缘对多维数据进行整合，通过智能预警应用，实现关键设备运行状态的异常监测。移动端APP通过移动APP可实现点检、润滑任务的执行，点检隐患异常的快速报警处理，检修工单的下达、执行和验收，事故故障报告的审核与查看，图纸、档案和备件库存的查询。生产管理22客户价值减少突发事故造

38、成的经济损失降低设备或流程的停机时间35-45%，避免停产损失数十乃至数百万。提高生产效率增加设备运转时间，优化设备性能。保障现场人身安全无需现场工作人员进行巡检并可以及时发现故障，保障现场工作人员的安全。降低设备维护成本根据设备情况，制定合理的维修计划，避免过维修或欠维修。减少备件库存占用了解设备状况，预测设备寿命，制定合理的采购周期和库存。建立完备的设备档案完善设备管理基础工作，提升标准化水平，为经营决策提供数据支撑。010203040506应用价值故障后维护周期性维护基于点巡检人工维修大数据驱动预测性维护初级阶段智慧阶段生产管理23设备生命周期管理建材行业AIoT水泥建材行业设备智能诊断

39、及健康管理系统水泥工厂设备维护工作的状态大多属于“故障性抢修+人工定期巡检+定期预防性维修”，存在维修效率低，欠维修过维修同时并存，维修成本高等弊端，需要把重点转向预测性维护，即使用高级数据分析，将传感器数据与设备相关生命周期参数相结合，建立设备早期故障预警模型。预测性维护技术可以识别故障潜在的早期征兆，指导按需维修决策，避免定期“调度”维护造成的不必要的维修成本和高昂的停工成本，让设备更高效、更可靠地运行更长时间。方案针对水泥行业关键主机设备（例如高温风机、球磨机、辊压机等）的关键部位的健康管理，在充分研究分析基于运行原理和经验建立的机理模型的基础上，根据表征设备健康度的关键参数建立数据驱动

40、的模型，并进行预测性维护验证。场景与痛点 现场环境恶劣且巡检强度大；当前巡检方式较为原始（人耳听音、测振笔），不能很好发现机器内部的故障及故障的位置；当前无法预测机器状态变化所导致的故障，导致严重故障出现时维修准备不足造成损失；目前维修策略大多依赖定期维修，易造成部分设备的欠维护和过维护。人工定期巡检+故障性抢修+定期预防性维修设备维护策略金字塔To beAs is客户目前采用的解决方案被动维护预防性维护预测性维护主动维护基于状态监测的维护预测性维护，发现设备早期故障（基于大数据建模的早期预警）居于设备状态监测的维护工作（振动在线监测，巡检）周期性或基于统计数据停机检修（设备管理系统）以可靠性

41、为中心的运维计划管理设备故障后进行维修方案四生产管理24对象针对水泥行业关键主机设备（球磨机、辊压机、高温风机等）的关键部位。作用 为水泥厂提供运维管理提供云端频谱分析，故障预警告警，健康诊断报告。设备健康预测及维修保养建议。实现对水泥设备不平衡、不对中、松动、齿轮磨损、轴承老化等故障的预测诊断。技术 利用振动温度传感器，采集水泥加工设备振动波形样本及表面温度，生成设备的振动特性。利用机器学习算法对大数据进行建模分析，构建出“设备预测性维护系统”。振动温度一体传感器突破行业传统的压电方案边缘计算网关突破行业传统工控机的技术 全新MEMS传感技术；采样频率超20kHz；三轴实时振动采集；可实时同

42、步输出振动数据；数据预处理，提供高达百种特征值，如速度均方根、加速度峭度、波峰因素等；精密小体积，多种现场安装方式；CE认证+IP67防护等级，应对恶劣工况。支持高达6路通道的三轴振动传感器；支持机油温度及电机三相绕组温度监测；支持WIFI，4G等无线入云通信方式；内嵌Machine Expert故障预测智能算法模型；高性能的边缘AI计算能力，实时优化算法模型；支持内置和外置天线，适用室内外安装；CE认证+IP67防护等级，应对恶劣工况。捕捉每秒超2万的设备振动数据点内嵌智能算法模型复制交付能力强方案简述效果呈现CloudAPP端WEB端Cloud高频振动传感边缘计算网路旋转机械WTS6V3X

43、减速机/齿轮箱空压机水泵风机电机机床加工风机辊压机球磨机WTS4V3XWTG9XXXWTG4XXXWTS4V3C-振动温度传感器WTS4V3C-振动温度传感器24V电源 断路器24V电源 断路器边缘计算网关边缘计算网关4GAPP 端Web 端SaaS 云平台数据大屏展示192.168.0.166系 统 架 构振动数据采集数据采集数据上传数据数据展示数据挖掘192.168.0.160192.168.0.161生产管理25客户价值Web页面App页面 提供专业的设备故障诊断定位及维修建议 历史报表自动/手动生成与维修建议查阅 设备全生命周期数据积累及特征分析功能 24/7/365无忧监测 口袋式“

44、点检仪”告警及故障诊断推送 实时数据监测：能够对设备的振动及温度数据进行实时监测，同时判定设备当前的健康状态；预警告警功能：能对设备进行状态的变化对巡检人员进行提示；设备健康报告：能够定期生成设备健康状态数据报告，对设备状态数据进行存储，方便追溯；定位故障部件：能够判断振动及温度异常的位置，提示巡检人员进行重点巡查，并根据数据及经验进行原因诊断及维护。诊断结论：综合电机运作状态，目前电机存在对中、基础松动这样的隐患，并把该结论发送给客户。随即联系客户并提供维修建议：建议客户检查电机的工况问题；对基础松动进行排查；排查电机对中的情况。在客户对电机进行维修后，振动能量明显下降，并一直平稳运行。施耐

45、德电气预测性维护系统成功帮助客户避免一次大的运行事故的发生，客户对于本故障诊断方案非常认可。正常工作阶段：峭度处于一个平稳的状态；故障发展期：垂直端（三轴传感器的优势）的峭度处于一个上升的趋势；故障期：峭度值变大现象依旧没有消失。生产管理26设备生命周期管理矿产矿业设备故障预测和监控管理（PHM）系统我国矿业已经基本实现了机械化，生产效率和安全性大幅度提高。机械化的同时，设备维护成为了矿业企业运营的重要一环，矿业设备维护难源于其存在以下特点：1）不同于其他行业装备，矿山设备的整体结构非常复杂；2）在运行的过程中是环环相扣，出现设备故障时会由点及面；3）设备故障具有潜在性，通常故障问题不会表现出

46、来，而是潜在存在在机械设备内部。国内某大型实业集团十分重视设备的故障预测及监控管理，急需 PHM 系统对电机、变压器等大型用电设备进行在线故障预警或预测性维护，从而为维修决策提供依据，有效降低故障率和故障损失。场景与痛点人工智能方案简述设备故障预测和健康管理（Prognostics and Health Management）：随着工业 4.0 时代的到来，工业物联网的智能化开始突破到更高层面。对于工业设备维护领域，故障预测和健康管理（Prognostics and Health Management）成为了关键的技术创新点。故障预测和健康管理是是对未来健康状态的预测，变被动式的维修工作为先导

47、性的维护保障。借助于信息技术、人工智能推理算法来监控、管理与评估系统自身的健康状态，在设备发生故障之前对其进行预测，并结合现有的资源提供一系列的维护建议，是一种集故障检测、隔离、健康预测与评估及维护于一身的综合技术。方案五生产管理27设备运行数据物联传感器物联中继器工业智能维护大屏智 能 A I 算 法 模 型 精 确分 析 设 备 健 康 状 态，检 测 异 常，深 度 定 位故障原因。设备运行产生振动、噪声、温升以及磁场变化，蕴含着丰富运行状态信息，反映着设备的健康状态。1.监测传感器 7/24 捕获数据并将数据传输至云平台。4.响应用户与系统协作并根据系统引导采取行动，以改善设备和运行的

48、健康和效率。2.诊断Al实时预测故障，解释故障发生的原因，并向用户提供对应的解决方案。3.指导云平台、Al洞察分析和专家支持使用户能够对机器健康状况进行优先级排序和计划。提取多维度数据特征，进行本地智能分析，并发送给云平台。无线加速度振动温度传感器实时监测，收集运行数据无线中继器数据无线传输自主研发芯片无线温度传感器效果呈现智能AI算法模型精确分析设备健康状态，检测异常，深度定位故障原因生产管理28第一次预警预测性维护系统监测到某破碎机的减速机出现振动异常，且振幅有持续增大的趋势，系统发出AI报警。但工人们现场核实，设备照常运行。第二次预警系统又一次发报警，但现场核实发现设备照常运行。遂未对设

49、备进行检修。第三次预警系统第三次发出AI报警，设备依然照常运行，选厂工人遂将此报警做误报处理。故障发生第三次预警两天内，该破碎机出现运行异常，减速机冒烟，杂音大，并有漏油情况，于是工人师傅立即停机，最终经拆修检查，发现该破碎机减速机轴承有断裂的现象。这次设备预警，PdM 预测性维护系统提前了 14 天左右，并且系统三次发出相应预警。遗憾的是，工人们盲目相信自己的经验，并没有引起足够的重视，对设备进行彻底检查，所幸并没有人员伤亡。客户价值 减小非正常停机时间；减少关联设备二次损坏；减少备件库存量；延长设备使用寿命；显著降低突发性生产事故；变大修为小修，减小损坏报废率；有计划安排维修，大幅降低维护

50、成本。生产管理29设备生命周期管理食品饮料AIoT食品饮料行业关键设备智能诊断及健康管理系统当前食品饮料行业导致产线停产的高风险设备就是少数几个关键设备，国内某食品饮料集团目前应对设备故障的方案通常是被动维修和定期点检和更换备件。而食品饮料行业向智能制造转型过程中一个重要方面就是对关键设备进行预测性维护（如均质机，灌装机，冷冻机等），本需求提出后明确的开发内容就是通过传感和数据分析对关键设备的健康状况进行评估，对关键部件的故障进行早期预警。安全:连续性、高要求生产环境设备安全及人员安全；管理:管理运维复杂、设备种类多，维护人力有限，整体难度大；品质:设备疲劳、生产不稳定，导致工艺质量问题；可持

51、续:减少欠维修、过维修次数，延长设备寿命周期及健康态运作。场景与痛点方案六生产管理30方案简述1.可接入现场其他工艺数据，如温度、湿度、电流、电压等，并进行数据展示；2.振动数据结合其他工艺数据进行相关性分析，提高故障预测的准确度；3.可诊断和预测设备的全部故障类型；4.可打通工厂数据孤岛，实现与DCS、MES、EAM、PLM等系统的数据对接。效果呈现1.振动温度一体传感器突破行业传统的压电方案捕捉每秒超2万的设备振动数据点 全新MEMS传感技术；采样频率超20kHz；三轴实时振动采集；可实时同步输出振动数据；数据预处理，提供高达百种特征值，如速度均方根、加速度峭度、波峰因素等；精密小体积，多

52、种现场安装方式；CE认证+IP67防护等级，应对恶劣工况。设备利用率提升17%生产效率提高15%维护成本降低35%意外宕机减少80%Machine Expert 系统架构APP端WEB 端预知性维护系统预知性维护系统Expert 专家库数据展示数据挖掘IoTCloud数据上传采集数据采集数据高频振动传感边缘计算网路旋转机械WTS6V3XWTS4V3XWTG9XXXWTG4XXX特征值数据减速机/齿轮箱空压机水泵风机电机机床加工发动机大屏数据展示手机 APP 运维Web 平台诊断分析以太网4G无线4G无线4G无线边缘计算网关边缘计算网关MES 振动传感器MES 振动传感器RS485组网RS485

53、组网24V或220V供电24V或220V供电湿式粉碎机干式粉碎机糖、糊化锅过滤器系统云服务器IOT CloudMachineExpert 故障预测诊断云平台（基于机理+数理故障诊断分析工具）4G网关Link150DCS系统RS485数据安全交换中心工厂数据中台PIMS系统DCS系统服务器PIMS系统服务器Modbus-TCP生产管理312.边缘计算网关3.Web页面4.App页面突破行业传统工控机的技术 支持高达6路通道的三轴振动传感器；支持机油温度及电机三相绕组温度监测；支持WIFI，4G等无线入云通信方式；内嵌Machine Expert故障预测智能算法模型；高性能的边缘AI计算能力，实时

54、优化算法模型；支持内置和外置天线，适用室内外安装；CE认证+IP67防护等级，应对恶劣工况。内嵌智能算法模型、复制交付能力强 设备全生命周期数据积累；提供专业的设备故障诊断定位及维修建议；特征分析功能定位到部件健康度；历史报表自动/手动生成与维修建议查阅；可接入其他工艺数据进行相关性分析。随时随地“口袋式”运维，减少运维成本设备运维 更简单 更专业 更智能设备状态一目了然红黄橙绿，直观体现设备运行状态查看数据随时随地设备数据、变化曲线实时查看，24/7/365无忧监测报警推送工作找人告警、报警及时推送，实现工作找人模式，提高效率健康度综合打分根据每日设备健康情况，给出日健康得分生产管理32 电

55、气导致故障；工艺变换导致故障；润滑导致的故障；阀门磨损故障；部件老化故障；其他故障.可预测和诊断设备的全部故障类型；可自行建立诊断模型，积累运维经验，成为设备运维专家；可体系化管理及运维全厂设备，实现工厂设备全生命周期的健康管理。可打通工厂数据孤岛，实现与DCS、MES、EAM、PLM等系统的数据对接。基于工艺数理模型工具企业获得的价值一线运维人员中层管理人员高层决策人员客户价值 为用户提供设备智能运维的应用深度与广度 基于振动机理+数理模型的设备故障预测与诊断系统，结合工艺数理模型故障诊断工具 不仅可以帮用户诊断机械老化及磨损问题，还可以为用户诊断电气故障或工艺变换导致的设备故障平台深刻性系

56、统拓展性 振动、温度数据采集；在线监测及算法分析；设备健康诊断报告；每日综合健康度判断。AIoT振动温度传感器、边缘计算网关、设备故障诊断与健康管理系统。未来可接入冷却机、搅拌机等更多设备。电机不对中，不平衡，基座松动；连轴器不对中，不平衡，磨损；皮带不对中，松紧，共振，磨损；叶轮/转子损伤，裂纹，不平衡；轴承磨损，损伤，松动，不对中；齿轮磨损，损伤，点蚀。AI+IoT的解决方案标准PHM系统基于振动机理+数理模型帮助用户实现含第三方数据的算法综合分析。如：电流、压力、运维保养工厂数字化系统如：DCS、MES、PLC、MOM其他数据如：电流、电压、压力、油液算法分析深度咨询；Eco-Struc

57、ture智能工厂方案筹划咨询。跨系统集成第三方系统专家咨询、智能工厂方案纵向帮客户看得更深横向帮客户看得更广、做得更广标准预知性维护系统解决方案施耐德电气“设备智能化+”定制化系统集成解决方案预测及诊断的故障类型两种诊断工具结合为客户带来的价值更智能、更便捷的运维工具更宏观、更清晰的整厂运维管理更广阔、更精益的集团数智化建设生产管理33设备生命周期管理人工智能新能源行业光伏设备哨兵近年来光伏行业大幅扩产，新工艺层出不穷，而在光伏组件工厂中，串焊机是非常重要的设备，对于生产良率与产能影响极大。2020 年以来，随着技术革新，串焊机人机比已经从 1:1 下降到 1:5 以上。串焊机维护专业人才供不

58、应求，人才缺口越来越大，对于制程的监控、分析、诊断与维护成为瓶颈，因而行业迫切需要智能化运维方案，以提升维护效率，降低维护对于人员的依赖。场景与痛点新能源方案七生产管理34方案简述1.焊机维护主要围绕产能和良率两项指标展开；在工艺固定的前提下，日常维护的最终目的均为提升产能和良率。2.KPI 中的优化重难点集中于 MTBF 和 MTTR 两项；MTBF 和 MTTR 又分为两类：因设备部件故障而产生的维护动作（红灯）、因良率波动而产生的维护动作（橙灯）。这两者是设备维护的主要着力点。焊机维护KPI产能良率生产计划因素生产计划焊机设备故障率良率风险报警率问题分析定位时间焊机报警率监控有效性前后道

59、堵线载具、工装、设备部件故障率点检有效性 设备报警 良率报警解决问题时间产能匹配与产能瓶颈参数问题预防性维护维修记录有效性故障记录有效性设定运行速度MTBFMTTR焊机参数焊机故障直通率焊机直通率原料良率两类故障报警设备故障报警（红灯）来自于设备报警，一般指示显性的设备部件故障，如错位、自检失效等，将触发停机并要求立即解决良率波动报警（橙灯）来自于良率异常，一般为批量性或严重的产成品不良现象，如同位置虚焊、大面积隐裂等；将触发报警，但不停机，要求尽快解决设备检修处理方法单一直接企业往往已有成熟流程人机料法环排查排查复杂，解决困难难以有效处理生产管理35维护专家系统基于以上思路，利用专家系统分两

60、个阶段解决串焊机的维护问题，初步实现自动监控、维护和数据记录。第一阶段：串检数据失效分析：二次定义缺陷信息，为专家系统模型提供数据支撑；维护专家系统：动态调整设备业务数据，定义报警规则；橙灯报警与通知系统：高时效性报警，对于产线异常状态实时通知相关人员；分析与可视化系统：专家系统模型的分析结果可视化展示。总结行业中对于串焊机的维护思路，基本均符合以下基本思路：通过人工智能+数字化方法，可以有效辅助、加速和优化这一过程，提高管理效率，减少中间环节。原始数据收集解决问题根因分析改善记录监控与事件流程优化效果呈现橙灯报警与通知系统第二阶段：第一阶段数据具备后，将通过机器学习模型，实现对于焊机的智能化

61、分析；在底层原始数据中，加入海量设备相关特征，提升“诊断”精度；设备故障精准定位，帮助工程师找到问题根源，缩短排查时间；形成培训与经验查询体系，有效复制资深工程师经验；根据设备运行状态与产出良率，提出优化方案。生产管理36客户价值人工流程数字化路径故障发生故障反馈设备故障分析故障抢修现场操作员在巡检过程中发现某台焊机出现良率波动，有大量缺陷产出。AI实时监控设备状态，对于状态异常的设备自动响应。相关人员根据实际情况，将问题反馈至设备工程睡或设备厂商售后维护人员。AI响应异常设备后将完整异常信息实时发送短消息和邮件给相关人员。维 护 人 员 来 到 现场，根据图片信息以及过往经验分析问题根源所在

62、。AI发送的完整异常信息包括已分析的异常原因，相关人员可以根据分析结果缩短排查时间。调整焊机运行参数，现场人员每4个小时分析一次良率情况，直至良率稳定。AI系统下记录抢修完整过程，并且归档日志信息用于后续的故障分析。生产管理37化工行业 MES 解决方案某化工管理集团目前在生产管理过程中出现若干问题，经分析后归结为以下三类待解决问题：1）在生产管理过程的某些环节中处于较为粗放的状态，对设备安全运转带来很大隐患，同时影响生产效率，主要原因为自动化设备集成程度不够造成管理黑盒，设备指标缺失造成设备可靠性的降低；2）端到端业务流程的连贯性不强，业务部门信息交互效率较低，流程之间的衔接规范化和自动化程

63、度不够；3）数据分散，批记录无法自动产生。报工及时性不高，导致排产部门作业困难；工艺配方需手动维护至自动化底层；人工操控设备投喂料，容易造成错料，品质难保障等。场景与痛点工业互联网生产过程管控化工行业方案八生产管理38方案简述通过打通涂料工厂原有信息化系统和生产现场设备数据，整合集团各地工厂，基于开源平台，将涂料工单、制程、设备治具、物料等核心要素整合数字化的解决方案。效果呈现实现与SAP系统账务同步，账务准确率达到99%以上 实现工单排产管理，提高排产效率30%以上；仓储备料管理，实现物料快速指引和出入库防呆；结合现场操作终端，实现物料投入全面防呆防错；建立全面的质量管理体系，实现全过程质量

64、有效管控；打破信息孤岛，实现SAP/MES/助剂系统/粉料系统等全业务协同；全面看板管理，实现透明化管理。制造执行MES 集团管控集团制造运营大脑（数字孪生）制造运营执行工厂制造大脑（数字孪生）车间看板生产报表品质追溯线体看板预警联动决策分析生产过程监控预警和防呆物料库存和JIT拉动工厂统一模型设备TPM刀模具人员管理工艺及配方管理和防呆质量管理和改善生产计划和工单业务执行层智能设备DCS/PLC/其他各种工控系统（设备工控、能源系统、称重系统）集团经营业务系统ERPOAPLM设备执行和工控层预警/看板工厂综合统计分析移动工厂产线监视数字孪生集团数据战情中心生产和检测系统信息采集物流系统信息采

65、集生产设备、搅拌机、智能电表数据管理平台DMPWisIoT设备互联平台企业总线移动应用开发系统运维管理MC制造核心平台算法构建器数字孪生构建器平台层物联层联动预警算法模型开发平台设备互联DCS及设备数据集成产品全流程追溯管理过程质量实时监控，异常自动预警透明化工厂管理产品质量检验管理产品多工艺支持制造运营执行工厂制造大脑（数字孪生）车间看板生产报表品质追溯线体看板预警联动决策分析生产过程监控预警和防呆物料库存和JIT拉动工厂统一模型设备TPM刀模具人员管理工艺及配方管理和防呆质量管理和改善生产计划和工单业务执行层智能设备DCS/PLC/其他各种工控系统（设备工控、能源系统、称重系统）集团经营业

66、务系统ERPOAPLM设备执行和工控层预警/看板工厂综合统计分析移动工厂产线监视数字孪生集团数据战情中心生产和检测系统信息采集物流系统信息采集生产设备、搅拌机、智能电表数据管理平台DMPWisIoT设备互联平台企业总线移动应用开发系统运维管理MC制造核心平台算法构建器数字孪生构建器平台层物联层联动预警算法模型开发平台设备互联TPM设备管理生产管理39以科学管理配方及投料作业流为例：在DCS设备上位机中维护产品配方；MES系统与设备联机，自动获取产品配方；生产投料时，MES系统自动从设备上位机获取投料信息，并与系统中的配方进行比对，异常预警。客户价值多组织多工厂并行建立工厂和集团的协同化、透明化

67、的制造新模式。数字化生产管控实现工单追踪、品质追溯、故障预警的生产管理模式。实现智能化生产大幅提升生产效率，提高产品质量、降低生产成本。配方维护自动化生产自动获取投料信息MESDCS系统异常预警停机配方自动获取生产管理40电子半导体行业 MES 解决方案国内某电子半导体领域公司，拥有自主高端智能制造工厂，现有 SMT 线体，DIP 线体，测试线体，组装包装线体共计 50 余条，在经历快速发展的过程中出现了如下痛点：场景与痛点工业互联网生产过程管控电子半导体行业方案九条码改造工作量大先进先出无法管控人工记忆管理困难来源去向无法追溯大量手工作业记录仓库管理痛点生产管理痛点频繁发生错料事件生产进度无

68、法掌握异常无法及时预警无法实现柔性生产效益管理痛点难以实时获取KPI指标生产计划难以掌控成本要数难以核算数据不透明结果不可追来去料质量难控制生产标准作业规范难生产管理41方案简述方案介绍：1、一物一码，实现产品生产全流程，人、机、料、法、环全要素，工艺防错防呆、信息采集；2、打通流程割裂、设备孤岛，实现流程互通、信息互通，建立以产品为导向，以条码为核心的产品结构化大数据，改变产品数据不可追溯等问题；3、建立系统预防、有效拦截、持续改进，符合 ISO 等质量体系的品质管控体系,实现生产提质增效降本。效果呈现PCBA智能仓储系统看板管理APP和报表管理预警管理追溯管理SPC系统平台接口管理设备管理

69、工艺数据库基础数据建模用户及权限数据采集平台质量数据库产能负荷查询供应商协同云标签决策分析预警平台工艺流程配置ERP接口入库出库盘点等库内作业收料清点采购收货计划IQC检验入库退货JIT拉动物料配送库内收发存云标签打印工单备料完工退料PLM接口其他接口生产全过程管控贴片DIP组装测试老化包装ERP订单需求APS排程计划ERP物料需求计划ERP采购订单原料仓管理MES生产计划生产制程成品仓管理系统接口员工上岗和离岗产线停线信息维护测试设备数据采集质量检验设备点检治具校验上料扫描防呆管控不良品维修和返工关键工序工艺ESOP缺料叫料精确的FIFO，物料的全生命周期追溯管理实时监控，呆滞超期物料提示预

70、警仓储管理系统特性动态货位随机空位存储，提高货架空间利用率 收发路径指引，快速发料降低作业难度可视化仓储，实时展现仓储使用效率和作业绩效功能亮点动态快速盘点收料/上架路径指引物料进出精准管控支持快速扩展库存状态自动预警包装规范提高60%效率减少50%存储面积节省30%人力业务应用效益减少库存成本生产管理42通过条码化，对人机料法环测六要素进行全面追溯1）产品追溯物料批次追溯 最小包装追溯 人员追溯 条码追溯 2）工单追溯工位追溯 工艺制程追溯 设备机台 生产日期3）质量维修追溯缺陷异常追溯 检验信息追溯 工装治具 人员班组 进料入库发料作业半成品组装测试成品组装测试维修终检包装发货进货收货记录

71、进料检验记录最小包装编码物料入库1234装配检料记录SMT备料记录备料检料记录567半成品序列号记录机台治具人员物料人员检测记录设备检测记录8910成品序列号记录人员检测记录设备检测记录机台治具人员物料软件文件111213维修记录人员检测记录发货记录成托栈板记录包装卷标记录1415161718生产管理43MES 帮助企业建立全面追溯链客户价值 提升产品质量、良品率 全流程追溯管理 降低生产成本，减少报废浪费 优化计划编制、缩短交期SMT产线中控室数据中心自动立库自动分拣AGV收料/质检包装/发运电子料仓生产流程标准化和自动化生产资源和要素的精益化提质增效降本生产质量数字化和持续优化生产设备自动

72、化数字化和互联互通生产工艺数字化和持续改进全价值链数字化和内外高效协同陈某生产管理44新能源行业 MES 解决方案随着国内对双碳问题的重视程度日益提高，新能源行业的发展已经进入快车道。如何安全高效的扩充产能，提高质量的同时控制成本，是决定未来市场的关键。某锂电池厂商为电池行业的领导者，在生产过程中长期受到以下三点的困扰：1）品质&成本电芯加工工序对生产环境有较高要求，粉尘、水分等因素会影响电芯的产品一致性；原材料价格的不断升高，产能快速扩张且劳动强度大，造成招工难、用工成本高；物料在不同工序转运，人工接触风险较高，物料报废造成大量成本损失。2）效率&安全前工序卷料重、种类多，上下料对接难度大；

73、工艺路线复杂，生产计划灵活度不高；生产记录手工填写、汇总，物料及生产制程追溯困难、测试数据单独存储，未与生产工单形成关联，查询效率低、管理层难于掌握生产进度、制程关键信息(如活化/固化时间、环境条件等）。3）物料管理各工序之间缓存物料多，没有实时库存数据，需要人工定期盘点；仓库按照 ERP 计划批量出库，与产线需求有差异，造成缓存区爆库；线边缓存架位置分散，没有上下架指示，造成产线与所需物料距离较远。场景与痛点生产过程管控工业互联网新能源方案十生产管理45方案简述方案介绍：1、一物一码，实现产品生产全流程，人、机、料、法、环全要素，工艺防错防呆、信息采集；2、打通流程割裂、设备孤岛，实现流程互

74、通、信息互通，建立以产品为导向，以条码为核心的产品结构化大数据，改变产品数据不可追溯等问题；3、建立系统预防、有效拦截、持续改进，符合 ISO 等质量体系的品质管控体系,实现生产提质增效降本。效果呈现1.核心生产工艺管控（制浆）按浆料周转罐实现从粉料到投料到浆料生成的追溯，一罐一个条码；在MES中手工填写制浆生产记录等信息；投料时进行物料比对，防止错料；通过设备接口采集生产过程中的设备数据记录，与设定的标准值进行核对；产出后自动进行工单报工，相关物料自动扣帐。系统平台接口管理设备管理工艺数据库库内作业工单计划管理完工入库工艺流程管理员工上岗和离岗产线停线信息维护测试设备数据采集工单完工入库回写

75、ERPERP工单创建物料需求计划看板管理APP和报表管理预警管理追溯管理 生产流程收料清点采购收货计划质量检验设备点检治具校验上料扫描防呆管控SPC不良品维修和返工关键工序决策分析预警平台工艺ESOP基础数据建模用户及权限数据采集平台IQC检验入库/退货质量数据库物料配送出货库内收发存成品仓管理产能负荷查询供应商协同云标签标签打印ERP订单需求工单备料完工退料供应商缺料叫料仓库管理生产全过程管控发货出库回写ERP成品仓管理第三方系统混料涂布辊压分切制片X-RAY检测CCD全检卷绕顶侧封注液化成二封分容OCV包装高温老化生产管理462.打造柔性工艺流程管控体系 打造灵活可靠的工艺流程，满足产品柔

76、性化生产的要求;提高工艺编制效率；系统化管控生产工艺、全流程防呆、防错，保障产品品质；快速、柔性新增、变更生产工艺及管控要求，满足市场快速变化需求；可实现对生产全流程进行分段、精细化的统计和管理需求，消除生产瓶颈，进一步提升 工艺改善空间。备料粉料涂布制浆生产流程辊压数采方式分切制片CCD检验粉料全自动粉料系统高速分散产出浆料周转罐1、与称重设备集成，根据配方进行投料重量的管控。2、每条搅拌机及投料口上贴条码，投料时扫描物料、投料口条码、搅拌机条码进行防呆防错，关联物料和机器建立追溯关系说明：1、自动粉料系统的投料节点可评估一个警戒线，在当罐体中物料余量低于警戒线时，再进行投料。PDA。生产管

77、理473.仓储物料全程条码化作业4.形成生产、品质、设备管控闭环通过云标签平台实现供应商来料条码打印，很大程度减少内部条码打印操作；实际收料信息可以通过接口与ERP或其他系统进行同步，减少人工填报操作，数据更及时准确；根据存货策略指引作业员进行物料上架操作；物料接收完成自动生成IQC检验单。建立品质数据库，为企业提供有效数据支撑，协助PDCA有效落地，实现品质改善；系统预防、有效拦截、快速响应，事后管理-事中管理-事前管理，降低企业成本；当设备工艺参数异常、设备状态异常或生产品质异常时，系统根据设置的规则自动触发异常预警，及时推动、快速响应；作业流程标准化，降低人员要求。到货单ERP SERV

78、ERERP SERVER送货有标签无标签收料清点待验区上架收料看板打印条码货物条码储位条码烘烤温度烘烤时间注液量按产品型号维护根据生产产品自动下发DIP设备互联平台实际工艺参数设备运行数据设备测试数据设备实际数据工艺参数对比工艺参数优化参数对比SPC分析报表OEE报表实时预警/报警其他相关分析报表设备工艺参数报警信息设备维修报表生产管理48客户价值 管控电池生产核心工序、提升产品质量、良品率；全流程追溯管理；降低生产成本，减少报废浪费；优化计划编制、缩短交期。李某王某张某生产管理49机械装备行业数字化生产管理 MES 系统机械装备制造主要涉及机加工、装配等工艺，产品形态多样。采用传统的人工管理

79、方式，对人员、设备、物料、工艺等制造资源，缺乏高效的组织管理和监测手段，很难确保计划制定合理化、异常应对快速化、生产过程精益化和协同化，不同程度的存在低质、低效、高成本的问题。场景与痛点车间现场各类生产信息通过手工填写的方式进行记录，存在差、错、漏、慢等问题，操作人员填写工作量大。车间现场依靠人工管理，工作量较大生产现场不透明，计划人员对车间生产能力，现场状态不能及时掌握，计划制定不准确，计划调整不及时，生产计划、组织及执行能力不强。生产计划制定修改掌控不能做到及时有效作业计划、现场调度、技术变更等作业指令，车间现场异常情况反馈等通过口头通知和纸质传递进行，效率不高。生产指令传递效率低管理人员

80、对车间现场情况，生产进度，产品质量，人员状态，设备负荷，物料消耗等无法实时、准确、全面掌控，且质量事后可追潮性不高。生产过程无法实现实时掌控各生产部门及生产单位之间信息共享不及时，效率较低，线下业务不通畅，无法支持线上数据打通。协同制造能力不高未来信息化重点关注 解放人力，要实现各管理软件之间的数据互通，解决信息断层问题；实现车间生产过程中涉及计划、生产、物料、质量方面的数字化、信息化和透明化；处理各个车间之间的管理差异，同时做好统一，实现从车间级到工厂级的制造协同。生产管理机械设备工业互联网方案十一生产管理50方案简述此 MES 系统是以物联网平台为基础，通过多协议集成各种智能化设备，将分散

81、的各生产要素信息集成到统一的数字化平台运维管理，以计划为主线，涵盖计划、生产、物流、质量、设备五大制造领域，集制造执行与车间运营于一体，贯穿制造过程计划管理、现场物流、指令下发、数据采集、异常处理、生产执行管理、过程质量管理、设备运维、产品追溯等业务，满足对工厂制造过程全方位数字化管理。计划管理生产执行管理物料管理过程质量管理工业APP层边沿层端智能化设备工业SaaS云层离散行业数字化运营管理平台数据中台低代码开发数据分析生产微服务生产执行运维分析质量微服务质量标准质量分析计划微服务计划调度计划跟踪物流微服务线边仓生产领料IaaS基础云层：云+边缘计算物联网平台 IoT多协议传输智能网关接口协

82、议立体库自动化I/O 传感器RFID扫描器机器人桁架夹具PDA物流门AGV效果呈现1.数据互联互通能力建设：基于微服务软件架构体系，采用高可用网路通信技术，通过数据采集服务、通信服务、计算中心、主控程序实现了生产车间设备数据采集下发以及控制产线运转等功能。双向传输，触发节点变量可与数采配置共用，可参与柔性化控线；执行速度：毫秒级；实时数据存储；控制台程序与各功能模块通过管理接口（如套接字、管道）进行通讯。生产管理512.支持柔性化生产模式 公司生产订单接收：通过集成接口从ERP获取；生产计划分解：根据工艺信息，系统自动分解生产联系单，形成各个工段的生产任务单；订单调度，涉及订单撤销、订单暂停/

83、恢复、订单增加/减少、订单排序；生产任务下达：对确定无误的生产任务单，管理员将其下发给车间管理员；计划统计与分析：按照班次/机台/车间/工厂等进行统计和分析；生产进度信息反馈：通过集成接口，系统实施反馈生产进度信息给ERP，保证业务的闭环运作。3.生产过程防错 现场作业状态能够全方位掌握，在出现紧急状态能够快速实现现场作业人员与调度人员的信息传递，达到快速响应机制；现场出现的问题进行在线反馈与处理，对操作时有先后顺序的工序进行关联自锁，上道工序未检验完 成，下步工序不能进行，实现事前预防的目的。协议适配 OPC OPC UA Modbus MQTT TCP/UDP 接入网关 数据模型 数据采集

84、 数据转发 弹性扩容命令下发数据上报协议转换。工业互联总线适配器控制系统控制系统数控机床数控机床智能仪表OPC UAMTConnectModbus工业互联平台协议适配连接管理接入网关安全认证设备管理MQTTCoAP生产管理524.质量管理质量监测全程把控，从碎片化到体系化管控。搭建生产过程中各质检环节的检测标准，为生产过程严格执行质量标准和工艺标准提供保障，实现自动化数据采集；对不良缺陷进行及时反馈和全程跟踪，实现全过程质量分析；实现全过程的产品品质管理、品质监控、前后工序反馈、物料及工艺防错等功能；提供各维度的品质统计分析报表。通过对质量指标的全面量化，为管理层决策提供量化的数据支持，实现质

85、量管理“可溯”。生产过程工艺指导可视化防错生产异常ANDON防错装配工位物料防错质量控制-工序间流转防错质量监测全程把控，从碎片化到体系化管控检验记录合格率过程看板质量分析检验任务创建及执行检验数据收集下发机加检测数据在线三坐标数据装配检测数据通过履历来管理工序/品质异常原因数据收集检验标准检验规则PLM 质量要求QMS 检验计划异常评审检验结果SPC抽检数据MDC&DNC系统装配总控系统异常评审结果质量要求机加总控系统NG异常事件触发异常处理申请对策实施（回线、返修、报废）闭环管理不合格品处理现象/原因分析连续三次不合格停线人工触发轴齿换刀检验质量评审（PLM反馈）生成质检信息库持续改善平台

86、质量记录：根据检验标准，支持人工检验和集成检测设备两种方式。其中，人工检验方式为检验员通过智能终端点选的方式录入检验结果，集成检测设备的方式则将检验结果自动传入系统，并通过现场屏幕进行目视化。质量控制：在关键工位设置质量门，对采集实际值与标准进行比较，合格放行。下一工序可以查看上一工序质量结果，及时提醒下序岗位人员，提示偏差质量控制运用质量分析等工具加强在线质量控制，使质量管理模式由事后考核逐步过渡到预防为主、实时控制的模式。不良Top10，随时随地轻松查看。统计前十不良累计数量及当班发生不良和不良率帮助质量人员快速锁定20%的关键问题。不良现况：在不良查询界面里，提供不良原因，不良率，占有率

87、及各班组不良发生现况。质量分析换刀检验生产管理535.数字化设备运维数字化设备运维管理以更加可靠的设备点检与状态监测数据为基础，结合设备工作时间、故障时间、停机时间等相关信息，打通设备全生命周期信息的管理链路，使管理人员及时掌握设备情况进一步提升工单处理及响应速度，实现设备事后维修向预知状态维修过度，为企业设备的管理提供依据。6.领导驾驶舱一览无遗公司生产业务情况基于各个车间收集进来的实时生产制造数据进行清洗和筛选，以及各个维度的统计，按照生产指挥中心的要求对各种需求进行建模和分析，最后呈现相应的统计报表到报表系统或者中央监控画面，实现生产指挥画像。面向决策指挥，实现综合信息可视化，提升动态分

88、析辅助决策能力，“依数治理”决策支撑。台账设备全生命周期一站式闭环管理可以维护设备台帐支持增加设备文档库，生成设备二维码，设备履历关联，设备状态变更记录维修监控点检点检作业标准配置，自动周期生成计划点检任务预警提示扫描设备标签自动获取点检内容指导作业点检结果(打勾确认、拍照上传、填写数值)点检结果漏检扫描和分析关注于现场设备的：跑、冒、滴、漏设备数字化1、设备基本信息2、设备维修信息3、设备保养信息4、设备变更记录建立维修工单通过对设备进行建模，建立设备故障树、异常知识库、并在实际运行中不断完善。对设备进行监视，提前发现设备缺陷，做到防范于未然，为设备检修提供决策依据，指导设备“按需检修”。设

89、备运行状态监控设备故障报警监控设备运行趋势分析设备运维分析设备运维知识库生产管理54客户价值协同化生产智能化生产可持续化制造数字化制造通过与ERP系统配合，减少其它系统未覆盖区域；将ERP的订单计划通过MES形成生产工单，与制造现场管理形成延伸贯通；MES系统与现有的TCM、ERP集成、将工艺、计划、物流、制造等核心业务通过MES系统建立协同和连接。在制造生命周期中使用数字化技术，实现制造过程可视化，为公司生产过程信息监控、生产调度等业务提供有效的技术手段，使生产管理和生产调度业务规范化和标准化，避免工作中的漏洞和差错，提高生产管理的效率和有效性。利用制造模块和物流设备的集成服务，针对不断变化

90、的产量、工艺和生产形势，进行柔性生产；打通销售到工厂，工厂到物流和信息流；实现端到端的数据与流程的贯通；通过系统实现系统的标准化和优化。数出同源、量出一家，汇总并整合生产、质量、物流等生产运行数据，建立生产数据中心，通过看板、报表展示、曲线分析、数据汇总等，助力流程持续优化，协调整体运营，达到生产的数字化、精细化管理，全面提高生产效率。目 标生产管理55食品饮料行业制造协同平台目前饮料行业“内卷”严重，市场增速减缓，竞争激烈，品牌加速新品上市，导致“内卷”,小规模企业只能选择代工模式，且不重视在供应链端的深度投入，很难做到真正把控产品研发。国内某大型食品加工企业认为：数据资产才是未来数字化转型

91、的核心驱动力，并决心通过数字化转型过程解决如下问题：1、供应链如何升级，如何管控原材料，对内提升管理流程和产品质量，并对消费端提高柔性响应；2、业务飞速发展,中央工厂生产任务重，急需制造端结构性改革；3、千人协同，工作靠微信、邮件沟通，导致个人信息量大、且协作成本高，信息传递不及时；4、厂内物料库存量不能实时体现，工程师以 ERP 库存数据为基础，人为加权计算实时库存，造成采购、销售、生产、计划部门的工作无法精细化管理；5、品质、口感好一直是企业一贯要求的目标，需要实现研发到量产的准确性，保证配方的准确下达；6、自动化程度高，但厂内单元性软件系统越来越多，信息孤岛严重。场景与痛点食品饮料行业大

92、数据质量管理方案十二生产管理56方案简述本方案可快速实现工厂数字化，打通车间，仓库的业务流程，实现计划，生产，物料，设备和报表管理，并配合公司组织架构设计，快速上线试点项目（生产协同软件）固化业务流程同时完成和 ERP 对接，配料称重设备采购，并与系统集成打通,基础设施搭建（网络、硬件、智能终端等）。同时方案具备复制推广性，可快速完善质量，设备，称量等功能，根据企业整体规划实现信息系统特别在 OT 层面的互通，加强新老设备的联动。营销系统工厂运营生产协同控制系统管理范围功能范围物理范围生产过程标准化生产进度可视化质量指标可量化设备监控实时化异常预警及时化计划、车间排程原材仓库固体车间生管部门食

93、材仓库液体车间生产部门包材仓库果酱车间采购部门成品仓库烘焙车间销售部门立体仓库椰果车间质量部门厂外仓库包材车间研发部门配方、称量管理生产过程SOP原料成品管理厂内追溯管理设备点巡检管理质量检验执行质量追溯管理PLMERP/APSWMSLIMSSRM生产管理57效果呈现与ERP互联互通，实时将库存信息传递给ERP，方便查询库存余量和进度。使用APP扫码收料，实时更新库存，更新采购订单进度。物料条码化管理，移动扫码操作，实时更新库存生产过程管理，生产进度实时监控。支持采购订单预警，提醒采购人员关注采购到货情况，未再发生断料情况。发货计划合理制定，未发、待发、迟发实时监控。APP按照采购订单收料，与

94、ERP互联互通，实时更新库存，采购计划更合理。与ERP互联互通实时库存更新库存、生产透明采购订单预警发货进度监控采购进度监控扫码配发，防错防呆 APP扫码依据配发进行防错管控，目前未再发生投错物料情况，降低成本；计划依据工单、BOM来出具理论用料量，生产进行确认仓储依据料单使用APP扫码发料，未再发生送错料、断料。生产管理58精细化成本核算 APP投产，APP报工，实时高效，并与ERP互联互通，实时将数据回传至ERP，结合APP记录能耗，辅助财务精确计算每单制造成本；异常逐级上报 现场异常，使用APP提报异常，高效传递，及时解决，并统计异常分类，供领导分析决策。设备参数实时采集 制造过程设备参

95、数，一期用APP采集，二期与设备打通后自动采集，降低人工操作成本。电子批记录，过程透明，一键可视化分析 批记录功能取代车间现场全部纸单，合计每班取消140张纸单，降低成本，提升效率；BI平台自定义报表或是看板，实时将APP采集上来的生产数据按照需求展示给领导层查看，决策，提升效率。客户价值工厂层：制造协同新理念 工厂数字化是生产数字化的起点；在生产层，使用轻量地方案，连续采集多维度生产数据，并使之结构化，用数据的实时分发实现工厂现场的协同。企业层：释放企业数据价值 工厂数字化并不意味着企业生产的数字化；在企业层，关注企业数据在业务和地理上的聚合，赋予企业各部门，各管理层次利用数据的能力，释放数

96、据价值。供应链层：重构产业链协同方式 现代企业生产，其效率和成本受到供应链的制约；在供应链层，企业对内的数字化管理能力外延至供应商，实现需求共享、资源整合的产业链协同制造。生产管理59生产计划排产人工智能新能源行业智能供应链计划与排程某新能源制造领军企业是行业内知名的锂离子电池生产者和创新者，提供高质量可充电式锂离子电池的电芯、封装和系统整合方案，其产品主要应用于生活中常见的手机、手提及平板电脑等产品，在该企业的日常经营生产中发现如下问题：1.主计划被严重弱化，前两个月以日计划汇总作为主计划，无法指导日计划，而是监控日计划；2.各日计划员排各自客户订单，需从几十个成品车间的几百条公共产线中选择

97、产线排产，导致出现产能冲突或者换型损失（一次换型导致的产能爬坡需要几天时间）；3.手工计划无法保证计划全局优化，需要花费大量精力平衡前后工序生产。本方案旨在搭建一套智能计划系统，实现主/日计划的整体优化，以进一步保障交付，提升产能利用，减少库存损失及降低其它生产成本。场景与痛点新能源方案十三生产管理60方案简述本方案基于自研的算法平台，将大数据、人工智能、运筹学等技术通过宏观到微观的多层级计划产品体系将AI智能决策真正落地，切实解决企业在供应链计划层面遇到的问题。基于全局优化算法，对客户订单及需求进行分解，通过优化产能及物料供应限制，考虑交期达成、产能利用、库存水平等优化目标，获得最优的订单供

98、应链协同计划（包括生产计划、采购计划、调拨计划和外协生产计划等），实现订单在多工厂、多车间之间的供需平衡和协同生产，全流程跟踪。订单需求OCPOCP订单分配计划物料补充计划有限能力计划订单供应路径优化模拟仿真物料调拨计划物料分配计划物料需求计划生产计划（单）订单供应链计划资源生产计划外协加工计划库存水平预测物料供应计划采购计划(单)订单计划交期产能分配计划交期评估物料补充计划有限能力计划订单供应路径优化询单接单采购生产完工入库发货结单交期承诺计划跟踪与滚动计划建设透明、敏捷、柔性、协同、低成本的供应链计划体系输入数据输出：日生产计划，日库存，日开班计划，换型计划等优化模型决策变量主生产计划卷绕

99、日计划工序微计划 发挥主计划的中长期物料规划的作用 考虑各车间产能、物料等制约，有限能力供应计划，提升供应计划的准确度 精确到车间、机型组的品种生产计划，指导和管控卷绕日计划 降本增效，提升交付达成，提升产能利用，降低库存 主计划数据价值的体现 以主计划为指导，达到可控卷绕日计划 产线统一计划，避免计划冲突 降本增效，提升交付达成，提升产能利用，降低库存 增加人工计划所忽略的计划因素，增强计划的可执行性 模拟仿真的能力 便捷计划调整的能力 从无限能力计划到有限能力计划，增强计划的可执行性 增强上下游计划的协同、联动能力生产管理61效果呈现优化成果从0到1主计划从0到1的建设，从被动变主动。智能

100、选择日计划从接单后的局部手工插入产线逻辑变为所有订单全局优化智能选择产线。100%所有工序全过程排产，使计划具有100%可执行性。客户价值提前备产,平衡各需求供应量让有限的产能满足最重要的客户需求！可控呆滞风险下的提前备料缩短出货周期，提升市场竞争力！可控成本下的提前生产削峰填谷，稳定生产，降低成本！加强供应链协同使供应链各节点按一致的目标行动！在多个场景计划中，根据需求满足率、销售成本、运输成本和利润等多指标综合决策一个可执行的主生产计划。综合比较，制定可执行的计划方案。主生产计划支持实时查看资源的负荷，以及单个资源的生产计划明细安排。精细化工序排程，通过优化算法将人、机、料各生产资源在时、

101、分、秒的时间维度下合理搭配组合，可视化展示各工序生产任务、工序衔接状态和物料齐套状态。支持拖拉拽人为调整显示前后工序关联关系提示可替代资源、可调整空间，确保调整可被执行预警与错误提示资源紧张提示拖拉拽操作不符合生产需求或物料、设备无法匹配报错生产管理62机械装备行业能源管理系统随着国家战略对企业能耗和环保要求越来越高，企业想要节能减排却缺少细化的能耗支持，缺少相应的改进方向。与此同时用电侧市场的放开，企业在能源使用上的场景变得更加多样，为适应未来用能形式的变化，能源管理系统将成为企业不可或缺的工具。国内某金属制品龙头企业，目前采用的能源管理系统无法细化到单个机器设备，无法感知到工艺和设备的能耗

102、浪费，同时系统无法实时同步产量，使得能源使用的分析不够全面和有效。场景与痛点工业互联网机械装备能耗管理方案十四生产管理63方案简述本能源管理系统在工厂和车间的重要节点采集电表数据进行汇总，同时通过边缘智能终端采集每台设备的用能信息，并依托AI电纹识别技术对不同工艺和产品进行能耗分析。效果呈现 边缘智能终端包括电流传感器、集中器和边缘计算网关，AI电纹识别的算法运行在其中，监测设备的用能变化和能耗情况；AI电纹识别技术包含了高速采集、触发设置、多维度机理模型分析、多路数据同步等特点，为设备状态和能耗分析提供数据支持。边缘智能终端 电表数据接入 电纹数据采集 AI电纹识别算法能效云平台电纹采集生产

103、设备电纹采集生产设备电纹采集生产设备电纹采集生产设备电纹采集生产设备电纹采集生产设备车间或区域1车间或区域N电表电表电纹采集电纹采集边缘智能终端边缘智能终端电表电纹采集工厂生产管理64 整个生产过程的设备用能状态可以按时序图的方式实时展示，配合上设备当前的状态、产量等信息，可以直观的看到设备的用能情况。例如，设备什么时候在正常加工，加工时产量如何、用能是否正常；设备什么时候出现待机，是否造成了能源浪费，设备今天的能源利用率如何等等信息，都可以在能耗时序图中同时呈现，方便做能源监测和优化。很多机械加工设备PLC无法通讯，客户想做工艺能耗优化无法获取有价值的数据，AI电纹识别技术依托高速的数据采集

104、把一个加工过程的不同工艺段进行了识别和分解，明晰了每段工艺的能耗占比清晰了不同操作工序对能耗的影响，明确了节能改进的方向。能耗数据的多维度展示，可以同类设备能耗进行排名对比；能耗数据时间曲线，查看设备每一天或者每个时段的用能变化；能耗占比饼状图分析，查看每个工艺的占比情况。生产设备能耗时序图 能耗时序图 实时产量统计 能源利用率生产设备能耗分解 工艺识别 能耗分解 占比优化分析能耗数据综合分析展示 能耗数据展示 能耗数据比较 设备能耗排行工艺能耗分解生产管理65能耗浪费识别和警告 皮带磨损导致的能耗浪费 卡料导致的能耗浪费 工序衔接导致的能耗浪费设备皮带磨损导致能耗异常识别及提醒设备缺料、卡料

105、、空闲导致的能耗浪费识别及提醒客户价值 多层级能源监测能耗监测更全面；能耗浪费情况识别提醒助力降低能耗；工艺能耗分解洞察产品每道工艺的能耗情况；能耗和实时产量共同分析清晰单个产品的能耗值。单品能耗可跟踪能耗综合展示能耗降低7%生产管理66冶金行业钢铁生产全流程质量管控系统场景与痛点科学技术的进步推动了金属冶炼工艺的提升和发展，在促进冶金企业产量提升的同时，也加剧了冶金行业的竞争，当代冶金企业想要获得更为长远的发展，必须做好质量控制方面的工作。国内某冶金领域集团在质量管控中发现如下问题：1）产品只进行人工抽检；2）质检结果严重滞后；3）质量分析为事后单工序分析；4）质量分析的数据存在“孤岛”。目

106、前急需一套方案实现如下功能：1）在线质量数据采集与预处理；2）在线质量判定与跟踪；3）全流程质量根因分析和追溯，加强生产过程中的质量管控。面临的问题质量管控不稳定质量缺陷预防效率低质量异议分析与追溯难度大质量管理大数据冶金行业方案十五生产管理67方案简述本方案运用工业互联网、数据采集系统、冶金机理模型、大数据分析等技术实现冶金行业原料、炼铁、炼钢、连铸、热轧、冷轧的全流程质量管控，保证全工序生产过程受控，为生产线工艺参数优化提供数据支持，实现质量一贯制管控，促进产品质量持续改进。效果呈现 基于工艺规则与判定方法对数据进行监控报警；数据能够涵盖温度、位移、机械设备、仪表、过程能力参数、系统、能耗

107、等等，实现生产流程的全方位监控；针对不同对象的生产监控，如生产一线人员、工艺技术人员、管理者。质量评价虚拟点位评价规则告警规则规则引擎跟踪引擎生产监控生产追溯质量分析制定化应用设备接入数据集成数据开放智能报表统一门户调度平台基础设施生产管理68 展示评价体系以及评价结果的基本概况，包括评价对象、评价维度、评价指标和评价规则统计数量；近一个月内质量评价的物料数量趋势、评价为不合格的物料数量趋势；近一个月内单项不合格指标的占比情况、封锁指标发生次数排名的TOP10。客户价值1）生产监控与预警在线监控生产过程的关键工艺参数和状态；关键工艺参数和状态异常时预警；通过监控实现质量的事后控制转化为事中控制

108、；2）质量评价利用制定的评价规则，实现对产品质量的评价及判定分级。如热轧带钢的厚度、宽度、板型、精轧温度和卷取温度等；3）质量分析利用专业的分析工具和大数据分析算法实现质量问题的精准定位和辅助决策；4）质量追溯为技术人员提供复杂质量问题产品关联数据的一键式查询、比对、展示，实现质量分析数据的高效整合；5）轧线评估基于历史的质量评价数据和质量分析数据，对产线进行阶段性评估，类似于产线“体检”，评估产线的阶段性的效率、质量和系统运行特性；6）个性化服务按照企业需求提供个性化的分析。如：设备过钢量、个性化智能报表。质量管控系统让客户实时了解产线质量现状，改变了以往事后统计现状，有了更高的时效性；质量

109、管控系统为现场技术人员提供了便利的质量分析手段，以及更加全面集中的数据源，提高了分析质量问题的效率；质量管控系统的质量分析方法多样法，分析因素更加全面，多视角分析质量问题。生产管理69生命科学行业质量安全追溯与数字化转型场景与痛点某知名医药集团的冷链物流系统已采用物联网技术实现了信息化、智能化水平的升级，但现有方案为中心化解决方案，数据管理由物流企业独自完成，导致了以“信任问题”为核心的三大痛点。1.信息易被篡改采集的数据由各参与方保管，难以实现信息共享，对温度、湿度进行实时监控，出现问题时中心化数据库存在被篡改的风险，信息缺乏公信力。2.信息相互割裂运营效率低在医疗领域，大多数冷链需求和资源

110、碎片化，医药产品在存储、分拣、包装、运输等物流环节缺乏标准化，供应链上下游系统繁多、相互孤立，不能及时有效地共享信息，使得物流和仓储效率不高，运输车辆空载等间接成本上升。3.医疗领域信息透明度低医疗信息的公开透明与隐私安全需要兼顾，公开透明的医疗数据是提升医疗水平、缓和医患矛盾的有效方式。公众希望获得公开透明的数据，获得安全满意的诊疗，但由于多方因素的影响，在医疗领域的信息透明度低，在隐私安全保护和公开透明之间难以找到平衡。质量管理生命科学区块链方案十六生产管理70方案简述该解决方案基于区块链技术实时查看在库、在途的药品、试剂周转箱等温湿度冷链数据，统一分析报警情况、温湿度冷链报表，并将数据上

111、链存储。将医疗领域分散孤立的环节打通，建立标准化的医疗记录存证有效追踪病患需求，获取临床信息，最终定出合适的诊疗方案，提升数据协同共享能力及信息管理水平，通过公开透明的信息管理形成良性医患关系，建立智慧医疗体系。效果呈现冷链追溯 实时数据监控 冷链状况透明化结合IoT设备实时监控和记录冷链物流中的温度、湿度、位置等数据，并将其上传至区块链，实现全流程数据透明不可篡改。客户可以快速查询并管理药品等经过工厂、仓库、冷链物流供应商到销售端的物流状态信息。区块链OT器捕获温度数据上传到平台原材料制造工艺货物运输原材料制造工艺货物运输仓库验收仓库出货原材料制造工艺货物运输仓库验收仓库出货物流原材料制造工

112、艺货物运输仓库验收仓库出货物流运输途中的温控原材料制造工艺货物运输仓库验收仓库出货物流仓储和销售原材料制造工艺货物运输仓库验收仓库出货物流 仓储 销售扫描产品进行验证反馈和建议ERP系统WMSTMS储存系统消费者工 厂仓 库物 流消费者商 店最后一公里生产管理71客户价值1.透明可信的数据区块链是一种去中心化的的点对点网络，依靠用户群交换信息形成互联网体系，通过透明和可信规则，构建可追溯的块链式数据结构，具有分布式对等、链式数据块、防伪造和防篡改、透明可信和高可靠性等五个方面的典型特征。2.依靠智能合约，提升流程信任区块链的开放、共识，可以使物流车队、仓库和一线物流服务人员等参与方的动作通过智

113、能合约自动上链，可消除对可信中介方的依赖，提升各个参与方对流程的信任。3.提高物流供应链上下游企业的风险控制能力传统物流上下游系统信息较为闭塞，通过区块链可以打造一个既透明又充分保护各方隐私的开放网络，区块链不可篡改的特性可以确保分类账、数据和资金的安全。可追溯的特性帮助物流企业追溯货物来源，让上下游参与者在任何时候查看商品出处。医药管理追溯 医药透明追溯 特殊药品运输管理运用区块链技术，持续采集医药的供应链数据。通过唯一ID对药品进行全流程追溯，包括生产、物流、医院、患者等环节，所有信息带有时间戳和用户标识，并不可篡改，提高医药供应链环节的透明度及安全性。医疗系统透明化 建立智慧医疗体系 减

114、少医患信息不对称医院或医疗机构的医疗数据相互独立，建立标准化的医疗记录存证可以有效跟踪医患需求，获取临床信息，最终定出合适的诊疗方案。全程信息通过区块链存证，透明不可篡改，既可以保护病患的隐私安全，又可以通过公开透明的信息管理形成良性医患关系，建立智慧医疗体系。生产管理72智慧农业智慧农业产品全链路追溯场景与痛点传统农业生产分散经营、产业化数字化不足，行业普遍存在数据不完善，供应链上下游参与方信息繁多、互相孤立，关键信息难以收集，真实性无法保证等情况。同时，种植数字化精细化程度不高、农产品质量不可追溯等一系列因素致使农产品品质参差不齐，生产真实状况无法有效触达消费者。国标体系下农业生产优选品种

115、、减少农残、加工生产、销售流转的过程都停留在生产端，消费端有了解的需求，却没有相应的渠道和工具。某地方政府为实现当地农产品全链路管理，深化当地标志性农产品宣传，计划打造一套基于区块链技术的农产品追溯平台,解决农产品前端信息收集难，信息不可追溯等问题。质量管理区块链方案十七生产管理73方案简述利用物联网、云计算、大数据、人工智能、区块链等现代信息技术构建的生产加工一体化平台，致力于前段生产基地、生产、仓储、供应、销售全产业链信息化建设，帮助品牌方进行生产管理、仓储管理、渠道管理、全过程追溯、商品防伪、数字营销、消费者大数据画像描绘、多维度数据统计分析等，推动产业标准化、数字化、品牌化。运用 Io

116、T 设备自动采集前端信息，联动从种养殖到物流等供应链上的各个环节，并在每个产品上加贴二维码，通过扫描可查看到承载追溯信息和品牌故事，达到品牌宣传的作用。效果呈现建设目标功能模块源头管理生产管理数字化转型品牌建设扫码展示数字营销商品防伪渠道管理生产管理基地管理区块链物联网大数据人工智能生产管理74(1)区块链追溯平台搭建：由于区块链技术特点可保证链上数据真实不可篡改，一定程度上解决数据信任问题。且本平台可使多方共同参与使用，增加数据协同能力；(2)IoT 设备使用：应用 IoT 设备自动采集种养殖情况，如环境温度、土壤湿度、牛羊舍饲养情况等；(3)产品贴码：消费者扫描后可查看到产品相关追溯信息及

117、品牌故事，建立起和消费者沟通纽带；(4)一物一码 区块链存证：每个农产品均拥有一个二维码标签，可查看从原料、加工、物流等关键业务节点追溯信息，且所有信息均被物联网设备实时采集并加密存储于区块链；(5)加密 NFC 芯片防伪：针对该品牌的三款高端产线产品，每个产品内置 NFC 芯片，消费者通过手机扫描芯片进行验真。客户价值 区块链技术加持，具有分布式存储，数据不可篡改等特性（响应国家十四五战略规划）；功能丰富：除产品追溯外，还可延伸至企业内部管理、上下游数据协同、消费者展示界面凸显产品和品牌故事等多方面。系统由于沉淀了行业内标准信息采集流程模版，大大提高企业实施概念验证的成功率和速度，平均1-3

118、周；已是成熟的低代码平台，可在平台上快速建立符合客户的行业流程，低开发成本，降本增效。大大缩短项目落地平均用时，将行业平均3个月落地时间缩短到1-3周；降低50%以上项目实施中的沟通成本。商品相关数据透明直击消费者，降低信任成本；“链上”360度自定义素材，传递更真实的品牌故事；O2O引流，锁定客源，增加消费者粘度。优势产品效率成本营销生产管理75电子半导体行业 LED 封装制程优化场景与痛点人工智能当前在成品 LED 灯具的生产制造过程中，要求落 BIN 的高度一致，但在 LED 的封制过程中，不能对原料进行逐个筛选，否则成本将会非常高昂，只能每次在生产前做来料混合测试，耗时很长，并且集中度

119、基本难以超过 95%，导致 LED 的不良成本增加。LED 厂商在生产中一直受到以下困扰：由于原物料质量不一，会在制程中同款测试机台产生结果落差，使得产出质量难以掌控。半导体一体化运营平台方案十八生产管理76方案简述方案平台包含 SPC 监控看板，提供常态检定、异常检定、Cp/Cpk 制程能力计算等多种手段，帮助客户实时监控生产状态、及时发现生产异常。针对生产异常，采用深度神经网络算法作为主架构，建立预测模型，以神经元个数调整、损失函数、隐藏层计算等方法，解决客户多产品、多供应商、多机台生产数据下的预测准确度问题，切实提供可信、可行、可用的预测结果。同时，通过对象侦测概念运用(Loss Fun

120、ction)技术，当客户需求预测对象分布不够集中时，通过将模型的学习目标转换为框的端点，解决数据识别问题；通过微调设计优化模型，避免机台差异、产品差异对模型准确率的过多影响。效果呈现从整段信息流、分析过程相关的信息，都做成Dashboard呈现、示警功能。良率(AT/AOI)Dashboard 多维度呈现：厂/线/机种/各工单 预测结果监控报表、优化结果推荐；机台健康度(稼动率/产能效率/综合效率/PPH/机故率)。可视化应用大数据系统AT 良率（落 Bin）资料AOI 检测机台参数管理系统生产管理77以平台大数据分析工具，找寻关键影响因子，培养一线作业人员数据分析能力，深入洞察、挖掘以往无法

121、发现的生产问题。关联分析，对生产各项式，进行良品/不良等各种分类，辅助各类别数据对比分析。内置机器学习智能引擎，以上百种算法对数据运算、模拟、评估，自动建立最优模型，帮助非IT人员迅速建模，并使用模型进行生产模拟、预测、优化。客户价值商业目标 有效运用大数据数据，提升利润、降低成本；稳定LED产出质量，减少报废成品。成效标准指标 成品良率；落Bin集中度。分析目标 找出影响成品良率的关键要因；准确预测各成品最佳的投料组合。亮度波长011223344生产管理78电力行业智能巡检兼安全风险管控平台场景与痛点国内某发电企业在人员安全管理方面处于事后反应的被动安全管理状态，主要表现在员工管理、安全作业

122、管控、外包人员管理、车辆与资产管理等方面，无法满足向智慧电厂转型升级的迫切要求。需要向主动安全管理转变，构建面向安全管理的电厂数字化双胞胎，涉及到实体建模、传感和通信、可视化、数据映射、应用功能开发和集成等方面。其中的关键点之一在于高精度、高带宽、低功耗、高可靠无线定位技术的开发，经分析需提供基于超宽带（UWB）高精度定位技术，形成电厂人员主动安全管理的综合型解决方案，从而有效提升人员作业安全系数。员工管理巡检过程无法追溯；巡检效率和质量控制方式落后。安全作业管控 区域安全界定不清；现场管控监控不到位。外包人员管理无法有效管控承包商许可及活动区域；过程监控松散，无法得知精准工作状态。车辆与资产

123、管理 车辆活动区域、高危区域超速、超时滞留等缺乏管理；应急物资存在违规使用、丢失难找寻、盘点困难等风险。电力行业UWB 高精度定位安环管理方案十九生产管理79方案简述本方案定位管理系统采用无线脉冲专利技术。通过在厂区内布设有限数量微基站，实时精确地定位员工、车辆、资产上的微标签位置，实时地将人、车、物的位置信息，显示在工厂控制中心、动态数据终端、现场查询终端。本系统可以准确地进行安全区域管控、人员在岗监控、车辆实时轨迹监控，并与消防系统、视频监控系统、人员进出系统、生产管理系统等主要企业信息系统实现数据对接，通过精准定位给人员管理和效率提升带来最大价值。整体上，本无线定位系统由定位硬件层、网络

124、连接层、数据解算层和应用层组成。定位硬件层是无线定位系统实现定位功能的主体部分，包括定位微基站和定位微标签；网络连接层用于将定位微基站采集的数据回传到数据中心；数据解算层则是实现标签位置计算的关键；应用层针对客户的需求，完成业务层面的呈现。效果呈现位置地图服务地图可缩放、拖拽、多地图切换；点击任意标签查看详情；地图实时截屏；适应监控中心大屏、分屏模式的全屏地图显示；支持if/dxf/shp/png等地图格式。任意标签的实时追踪模式；标签电量监视，低电量提示；在线、休眠、商线三种活动状态；地图定位标记颜色样式可配置。实时轨迹显示生产管理80电子围栏及告警管理历史轨迹存储与回放软件安防摄像联动与录

125、制软件开关室、GIS室等视频联动自动考勤与工时统计软件区域统计与电子点名软件机器人智能巡检自动化巡检任务确认软件 电子围栏告警、按键/剪断/消失告警；告警事件在标签端与监控端双重提示；告警记录多维精确查询；进围栏区域/出围栏区域告警模式；告警任务绑定人员及人员分组；新告警消息处理人，处理时间及处理办法存档。一年内任意时段定位数据内检索；多目标轨迹多倍速回放；回放轨迹同时动态呈现人员活动的热力分布。软件内自动跟踪切换摄像头；多目标多画面同时跟踪指定人员；LED大屏分屏展示视频联动画面；多视频跟踪任务同时保存视频到本地；支持全球五大安防监控摄像头品牌。位置信息与视频的自主联动；进站人员、风险作业人

126、员的全站范围内实时跟踪管控；结合图像识别结果等对人员违章行为主动告警。平面区域考勤和立体空间区域考勤；分部门订制考勤任务；统计人员的出勤/准时/迟到/早退天数；考勤结果及进出区域全记录导出到EXCEL文件。任意区域内人数实时动态点名；区域内人员详情列表显示；实时监控人员的在线、休眠、离线状态；联动缺勤人员快速定位，实时视频跟踪锁定。UWB精确定位机器人智能巡检；机器人巡检路线规划、偏离预警、长时间静止预警；巡检结果导出EXCEL文件。巡检计划中设置任务周期和有效时间段；巡检任务可任意安排到部门、个人及其组合；巡检点各人各次到达时间及停留时间统计；巡检结果导出到EXCEL文件。生产管理81安全管

127、控1）人员安全危险区域电子围栏，高危区域工时管理；SOS一键求助，缩短救助响应时间。2）资产安全重要资产实时定位，智能巡检，巡检过程可视化管理，保障生产设备安全可用。3）现场安全UWB精确测距，避免工厂人车相撞、车车相撞。客户价值精细管理1）提升效率对人员与车辆进行精准定位，实现高效指挥调度；精准寻人寻物，视频联动实现快速取证。2）增加效益生产线岗位设置优化，提升产线效率；高效找人/找物/找车，提高工作效率。3）降低成本智能考勤、工时统计，区域超员/滞留/串岗/离岗等告警，降低人力管理成本。经营管理82企业运营管理,作为企业生存与发展关键的一个要素和各个要素之间的逻辑关系,它决定着一个企业的市

128、场经营成效，主要包括供应链与物流管理、仓储管理、客户洞察与销售管理和一体化运营平台。当前客户需求多元化、定制化趋势愈加明显，传统经营管理中存在的供应链管理刚性固化、库存管理和订单管理缺乏弹性等问题成为企业发展软性桎梏。如何在有限产能的背景下，灵活、快速满足客户个性化需求，提升企业经营管理效益，成为数字化转型背景下急需解决的问题。企业通过系统实施集技术应用、数据驱动、流程优化、组织重构为一体的经营管理变革，提升研发创新、精益制造、智能决策和精准服务能力。绿色智能制造理念推动企业积极导入先进技术方案和管理理念，通过应用经营管理平台精准对接供给侧与需求侧信息，推动供应链上下游企业的数据、技术、人才等

129、资源共享和配置能力不断提升，强化企业对上游供应链、下游客户的数字化管理能力。基于此，企业可以更精准地预测和把握某个时间、某个空间上的消费需求，从而更有计划地安排采购和生产，企业低库存乃至零库存将大大加速企业周转率和经营灵活性。在大数据和智能化的环境下，企业相对日常化和高频化的采购会被智能平台替代，采购变得更加快速高效的同时，数据将驱动更多企业从相对稳定的供应链体系下，向更灵活、更社会化的协同体系。经营管理3经营管理83电力行业电网智能数据平台场景与痛点人工智能当前电力行业发展面临电量增长乏力、低效和无效投资、购电成本过高、资金使用浪费等诸多挑战，为提升经营质效，实现可持续发展，电网智能数据管理

130、平台显得愈发重要。某电力集团计划全面部署提质增效专项行动，确保全年经营目标务期必成。目前项目面临的主要问题包括负责人无法通过固定报表快速聚焦到需要的数据或图表，系统固定展示需求与实际需求不能完全匹配，以及数据缺少有效分析，缺乏 AI 模型造成不能为决策实施提供闭环支持。电力行业一体化运营平台方案二十经营管理84方案简述系统全面支持各种类型的数据源和数据接入方式，将数据接入系统后对数据进行充分地整理和归纳，并生成对应的数据业务模型。再基于先进的 AI 技术，例如文本解析、实体识别、语义理解、图像识别，构筑一整套的语义分析与图像分析的底层引擎能力，并结合系统内置的行业知识图谱和算法模型，提供智能问

131、答、文档搜索、决策分析、数据预测等多项顶层功能。效果呈现智能搜索引擎：基于自然语言高效搜索洞察企业结构化数据和非结构化知识强大的自然语音搜索引擎，无须任何培训，快速获取所需信息。通过对企业中各类数据，包括各个系统中的结构化数据，非结构化数据等进行预处理和关键信息提取，创建知识库，让用户可以以最便捷的方式获得需要的数据和内容。甚至可以智能向使用者推荐所需的数据。应 用数据集市智能回答数据搜索决策分析库存优化销售预测潜客挖掘工艺参数推荐物料组合推荐故障诊断分析服务总线空间AI电力：变压器故障检测知识库光伏：硅片生产流程模型更多行业行业知识图谱电力：电力负荷预测光伏：组件物料组合推荐电力：变压器健康

132、评估更多行业行业算法模型实时数据上传数据文件上传模型管理质量管理智能模型数据血缘文本解析表格解析实体识别标签工厂数据探索图像识别词性识别关系抽取DB和日志接入知识管理全景监控图表解析语义理解知识推理数据价值数据治理数据汇聚智能标签数据融合打通算法算力实时数据接入ERP系统互联网数据文件接入系统MES系统第三方数据OA系统本平台DB数据接入互联网数据接入物联网/多媒体数据接入日志数据接入数据接入数据源传统方式1.2.3.找报表输条件点查询创新智能BI平台第三层智能推荐第二层无限需求满足第一层用户体验提升自然语言交互带来的颠覆式改变经营管理85以搜索融合为核心的各种智能可视化技术 基于机器学习的技

133、术，根据数据特点智能输出各类展示图标；原生支持移动小程序、APP、以及企业微信、钉钉的集成；PC端的多屏互动，到大屏的展示分析效果，更重要的是大屏可以被语音调取并深度智能互动。智能认知分析行业大数据加持，对标分析与预警预测。AI智慧决策建议基于对行业广泛的研究和对客户业务的深刻理解，设计科学的分析模型，能够为管理决策提供独到的建议。“”如何提高物资业务管理水平？“”我的这台设备是否还需要继续维修保养？库存效率准确性趋势风险本单位行业平均行业最佳 数据显示该组织物资管理综合水平处于：行业平均水平偏上。但在风险控制方面需要加强，具体在：钢材类重点物资的安全库存需要进一步提高，同时针对发动机类物资存

134、在供应商过于集中显现，需开发更多供应商。从该设备的新度系数看，该设备新度系数0.4低于行业平均0.5的水平。同时该设备维修费用已经大于该设备残值，建议考虑报废该设备并购置新设备。智能决策平台智能决策平台经营管理86客户价值创新的企业智能决策平台充分洞察，智能认知，AI 决策：基于自然语言智能交互，支持结构化、非结构化、大数据等多数据源，原生支持数据智能对标分析，基于 AI 算法预警预测，实现闭环全方位支持企业科学决策。自然语言搜索，快速获取数据；智能推荐；多源结构化数据支持；非结构化数据；知识图谱业务模型。历史大数据分析；原生支持行业对标分析；AI算法预测、预警。充分数据决策支持；AI算法决策

135、建议。经营管理87水处理行业精确曝气与智能加药精控系统场景与痛点人工智能随着国家环保部门对城市污水处理厂的出水水质要求越来越高，我国城市污水处理厂目前运行压力巨大，如何做到稳定达标、节能降耗与低碳运行，已经成为污水厂的一个巨大的挑战。国内某污水处理厂面临着城市污水进水水质、水量复杂多变，难以控制，且活性污泥系统反应复杂多变的问题。同时厂内的一些设计参数较为保守，设备选型不当，运行人员的技术水平不够等原因都对污水厂的可持续稳定运行、节能降耗造成了很大压力。以目前的运营管理水平及设备设施基础水平，想要稳定达标且节能降耗的压力很大，因此根据实时数据实现智能化的运营控制方案成了污水厂的迫切需求。一体化

136、运营平台智慧水务方案二十一经营管理88预设DO阀门开度调整风机总气量调整方案简述特点 ASM工艺模拟深度挖潜；进水负荷指导曝气调控；核心算法、一厂一策；可基于工业互联网，实现 专家诊断及算法优化。特点 ASM工艺模拟科学挖潜；进水负荷指导动态投加；核心算法、一厂一策；可基于工业互联网实现远程维护，及时推送工艺运行优化报告和专家诊断。性能 出水一级A达标，稳定的 DO控制；气水比12:1，曝气单耗 0.120.16 kWh/m3；生化池曝气节能约10-15%；根据进水水质水量进行负荷 预警，指导后续工艺参数 调整。性能 出水TN/TP稳定达标；碳源节省10%，除磷药剂 节省8%；610W吨/天市

137、政污水 处理厂，投资回收期约1年。污水处理厂精确曝气系统解决方案污水处理厂智能加药系统解决方案智能加药工程师站智能加药（碳源）控制装置智能加药（碳源）控制装置智能加药控制装置系统结构示意图进水流量加药泵加药泵硝氮仪表磷酸盐仪表碳源投加除磷济TN监测仪TP监测仪进水厌氧池缺氧池好氧池膜池消毒池出水经营管理89智能爆气模块智能加药模块效果呈现客户价值1、实现污水处理厂节能降耗，低碳运行的目标，为业主运营带来科学精细化的管理层面的帮助；2、解放运营人员，改变水厂的人员结构，释放更多的人力成本；3、精细化、智慧化的精控系统参与到污水处理厂的工艺运行过程当中，有利于厂领导的日常管理及总结，数据实时存储，

138、分析并提供优化报告，有利于业主总结问题，提高运营水平。1.ASM工艺模型分析模块ASM Activated Sludge Modeling：该模块包含污水处理厂工艺参数采集及预处理、过程数据采集、智能曝气参数率定、智能曝气系统季度运行分析报告。2.智能曝气智能装置Device：该模块包含PLC、小工控机、Step7下位编程软件、下位程序、触摸屏。3.溶解氧及风机控制程序 Control program：DO 溶解氧控制程序Blower 鼓风机控制程序Air 气量分配控制程序4.智能曝气操作员站Operator Station：该模块包含操作员站工控机、操作系统软件、数据采集模块、算法模块、预警

139、模块等。智能加药系统相比于厂方手动控制：（1）按需加药，实时调节，调节频次高；（2）加药量依赖于进水水量水质的变化幅度；（3）调节更为科学，可靠，有多种风险补偿策略，保证出水达标；（4）碳源相比于手动，吨水药耗节省10%，除磷剂节省8%。工艺运行数据规整药耗优化精细运管实时报警科学预警模型模拟工艺调整过程仪表校核调整专家助力远程维护智能加药解决方案IDS经营管理90食品饮料行业透明供应链管理场景与痛点在食品物流中，对于批发商、零售商和消费者来说，与食品的来源、质量及运输相关的数据及其变化过程非常重要。但现有的食品物流的数据处理方法无法完整追溯食品的来源、质量及运输相关的数据的变化过程。国内某食

140、品集团对自身供应链与物流管理模式进行了梳理及分析，得出问题如下：1.系统多且分散供应链数据分散：无论是品牌方，还是供应链参与方，或是第三方机构，都可能存在多个 ERP 系统，系统直接的数据无法协同；2.数据类型差异大各参与方内部存储的数据的出发点不一样，财务数据，库存数据，生产管理数据，数据类型不统一，无法形成有效的管理需求数据；3.供应链条长一款产品的生产制造有多级供应商参与，正常情况下各参与方的数据相对独立，没有关联性。供应链与物流管理区块链食品饮料方案二十二经营管理91方案简述效果呈现农场/牧场门店产地信息采摘日期责任人仓储包装/加工门店号门店地址产品到店日期入库时间入库地点产品验收记录

141、出库时间第三方服务数据验证原料接收日期原料接收地点原料验收记录产品包装日期加工过程关键记录产品出厂检验报告出厂日期价值呈现产品追溯信息；产地信息；供应商信息；信息验证；利用标准模板和定制化工具进行数据采集根据实际需求赋能增值服务实现可视化及数据协同该解决方案为企业提供基于区块链技术的食品安全追溯服务，通过不同层面的数字化渗透，包括但不限于对原产地、原料、生产、物流运输等关键环节上链储存，能实现不同层面的数据增值。通过商品的真实溯源，企业能真正快速实现源头品质管控，管理上游供应商及渠道体系，节省企业成本，满足政府监管要求，大幅提升产品信任度，为品牌持续增值。乡村品牌振兴高质量推进乡村振兴，需要深

142、化品牌理念，把品牌意识转化为高质量发展的要求，贯穿于乡村振兴全过程。打造农业透明产业链，使农产品生产加工全程可溯源，是帮助农户实现产品宣传、农产品生产全流程有效触达消费者、农业实现数字化管理、乡村品牌得以振兴的有效路径。农业透明产业链 消费者触达种植养殖基地数字化管理实时查询种植、养殖类产品信息数据，设置农场管理、农投品管理、农事活动管理模块，记录农事活动，提高种植养殖精细化管理，从而提高生产效率，并且通过区块链存证，向消费者公开信息，提升品牌信任度。精细化管理 透明管理经营管理92客户价值提管理：可与企业自身供应链结合，提高数字化管理程度。促宣传：提供企业一个窗口可将企业品牌故事展现给消费者

143、，促进品牌宣传，加强品牌建设。增流量：扫码展示页底端可放置外部链接，提供私域引流新途径。提监管：通过平台进行企业“云”监控、产品“云”追溯，提升监管智能化水平。提效率：借助平台信息化技术，降低传统监管的成本，进一步提升监管效率。助行业：通过对企业、监管者及消费者的多方面价值提升，助力整个食品行业 健康发展。放心买：原产地验证、加强消费者信任，重塑消费者信心。满需求：紧跟消费升级趋势，满足消费者对防伪验真的强烈需求；满足年轻一代 消费者越来越个性化的品牌需求，利用新兴科技促进消费者购买欲望。企业监管者其他消费者农产品溯源对产品生产、质检、销售全程进行溯源，包括原料、生产工艺过程、赋码、仓储、防伪

144、防窜货，标准化的生产模式通过可溯源农产品管理系统追溯产品生产情况、肥料使用情况，上链溯源不可篡改，帮助企业进行食品安全和可信品质发声。生产加工溯源 透明可信政府监管政府监管部门实时查看辖区种植、养殖主体农事活动信息、农投品使用情况、生产企业加工信息等农业产业链的信息。遇到问题时，可以迅速精准定位问题源，及时采取措施。实时监管 政务管理经营管理93机械装备行业智慧仓储管理 WMS场景与痛点对于机械行业来说，仓库的数字化升级和工艺技术的智能化升级非常重要。而很多机械制造企业往往只重视工艺技术的升级，而忽视了仓库的数字化升级，导致企业的数字化升级存在短板。针对这种情况，机械制造企业有必要建立完善的仓

145、储物流系统，推进仓库的数字化升级。国内某机械装备企业面临着以下痛点：1.缺乏有效的物料识别、定位，物料追溯困难；2.账务库存与实际库存具有差异；3.缺少详细的仓储管控手段，不易掌握库内实时运作动态；4.作业准确率低下产生了大量附加成本；5.满足合规化审查要求。为此推出了 WMS 智慧仓储管理系统，物料生命周期进行数字化管理，全过程可视化、可控。对关键物料做到“一料一档”。展示各节点之间的状态信息，实现供应商物料信息到成品信息全流程的追溯。管理者可通过报表数字化手段时实查看工厂物流数据，有效解决以上痛点，提升库管能效。机械装备仓储管理IoT方案二十三经营管理94方案简述 条码管理 Barcode

146、 Management 产品、货位、容器、单据条码化，统一编码实现条码化。库房策略管理 Warehouse Strategy Management 物料多种设置，安全库存，先进先出，物料保质期监控，防错防呆，安全库 存，高低储拉动等。供应商管理 Supplier Management 供应商管控，包含供应商信息、采购 询价、供应商发货、供应商评价等。质量检验 Quality Inspection 物料入厂时库房确认数量后自动推送 至质检部进行质量。出入库管理 GR/GI Management 标准的物料出入库管理。配盘管理 Tray Management 物料合盘、配盘管理。移库管理 Loca

147、tion Transfer Management 库房物料库位转移功能。库房盘点 Inventory 库房物料盘点。发货管理 Delivery Management 库房支持记录发货信息管理。WMS 智慧仓储管理系统采购订单Purchasing Order成品库FG Warehouse订单Order发货Delivery确认数量Confirm Quantity入库质检GR Inspection入库 GR出库GI线边仓Production Line Inventory原材料库房Material Warehouse成品库房FG Warehouse退货Return Goods经营管理95效果呈现移动化

148、应用能力建设出入库核心能力建设应用移动终端给作业带来的改善条码化库内各岗位标准、快速、准确作业的基础货位、容器、货品、单据。无纸化业务流和信息流的贯通，作业数据实时传递。可视化实时、先进、高效的现场管理方式，充分调配仓储资源。智能化对大量信息和数据进行管理，精益管理各细节。管理者可通过报表数字化手段实时查看工厂物流数据对物料生命周期进行数字化管理，全过程可视化、可控。对关键物料做到“一料一档”，展示各节点之间的状态信息，实现供应商物料信息到成品信息全流程的追溯。采购/生产订单供应商发货库房出入库产品二维码生产跟踪报表管理用料时间使用地点产线、设备用料人员物料名称供应商生产时间批次号收货时间收货

149、人员收货质检上架拣选下架领料用料上架时间入库仓库-储位需求提报时间下架时间出库时间作业人员生产时间生命周期物料合格状态物料合格率验收人员领料时间领料人员发起系统预警定期与计划入库时间合格情况产线、设备产品发货发货单发货时间操作人经营管理96客户价值 供应链体系中的核心环节，注重与上下游供应商和厂家的衔接；实现与订单管理系统、生产管理系统、运输管理系统的无缝连接。规范业务管理流程，提供标准化仓库作业；有利于快速培训新员工，提升员工业务素质，降低员工的依赖性；实现物流环节的信息可追溯。准确作业指示数据，防止误操作发生；账、卡、物相符；库位管理模型，有利于提高仓库利用效率。通过批量处理，集中作业，提

150、高作业效率；通过智能物流门、电子标签、移动终端等智能化设备的应用和准确的作业指令，提高物流环节工作效率。实现不同货物属性的管理，满足不同行业客户的管理需求；货位模型的细粒度控制，可管理到区、排、列、层的不同程度；多种报警机制（有效期报警、最低库存报警.），提供实时货物信息。物流一体化业务标准化管理精细化提升作业效率服务多样化入库出库发货收料质检采购入库生产出库库位计算检验结果同步不良品控周期记录调拨入库调拨出库FIDO退料入库产品发货拣货成品入库研发出库装车运维服务97对工业企业而言，安全、稳定生产是底线，传统运维存在无法实时反映设备运行态势、警告分析不够智能、警告根因难以确定等问题，做到故障

151、预先提示，实现设备的远程、快速诊断和维护，显得越来越有必要。随着数字智能技术的发展，企业可借助数字化平台自动式运维系统，汇聚生产设备制造工艺、运行工况、运行数据、历史数据，利用大数据、云计算、虚拟现实等技术，构建优化预测预警、故障诊断、远程运维、能耗优化等模型，开展设备健康管理、远程诊断、预测性维护、设备融资租赁等延伸服务。通过绿色智能制造创新开放生态构建数据资源管理体系，推进工业数据资源整合利用和开放共享，可为企业提供“低成本、快部署、易运维、强安全”的轻量化应用，赋能中小企业快速形成自身数字化运维能力，有效降低高效运维、柔性管理门槛。运维服务4运维服务98电力行业电厂锅炉智能运维管理平台场

152、景与痛点国内电源结构仍将以火电为主，火电中则是以煤电为主。煤电机组在运行过程中，设备故障造成的非计划停运较多，给电力生产带来诸多不利影响，其中锅炉水冷壁磨损泄漏故障是造成机组非计划停运的重要原因。锅炉内水冷壁磨损爆管频繁造成电厂紧急停炉抢修，直接影响了企业效益，干扰了地区电网的正常调度，冬季取暖期的爆管停炉还会带来重大的民生隐患，造成较大的社会影响。针对锅炉水冷壁磨损，目前采用的措施为定期停炉人工检测维修。传统人工检测中存在以下问题：1.作业周期长，检测效率低。典型的电站锅炉炉膛高度可达 50100m，传统的检测方式，费时费力。2.检测可靠性差。水冷壁磨损主要靠人工手持设备进行点检，受时间和人

153、员精力所限，一般抽取代表点检测，经常出现漏检、误检。3.成本较高，易出事故。检测时工作人员高空作业，往往和炉内其他施工交叉进行，存在较大的安全隐患。运维服务电力行业机器人方案二十四运维服务99方案简述本方案采用了智能硬件（锅炉爬壁机器人系统）+软件（基于数字孪生技术的锅炉四管健康分析系统）的解决方案。针对锅炉水冷壁受热面的结构特点，通过水冷壁检测机器人代替人工进行锅炉水冷壁检测作业，检测机器人搭载清洁模块、无损测厚模块、图像识别模块以及其它多样化作业模块，可实现对锅炉水冷壁等关键区域快速准确检测，相关检测结果能够以可视化、系统化的方式汇总给检测人员、管理人员，结合锅炉四管健康分析系统实现台账管

154、理、建立故障和专家知识库等功能，为隐患消除、科学决策提供帮助。静态台帐危险严重一般动态台账测点实时数据专家知识库实时在线监测/预警高温蠕变量计算模型疲劳损耗计算模型腐蚀计算模型磨损计算模型智能预警失效预警机器人高校、安全、精准检测水冷壁壁厚检测软件产品软件产品智能硬件产品基于数字孪生技术的锅炉四管健康分析系统锅炉爬壁机器人系统台账管理清灰/清洗三维可视化超声测厚故障知识库图像识别检修指导无损探伤故障诊断定位/标记测厚数据集成打磨/焊接运维服务100效果呈现锅炉四管健康分析系统锅炉爬壁机器人系统基础数据获取：包括锅炉四管静态台账、动态台账、测点实时数据等。在线监测与预警：实时了解锅炉超温监测、锅

155、炉相关参数监测、锅炉效率监测、减薄趋势监测和预警，对故障进行事前预警，提前干预，防患于未然，顺利进入正常检修期。建立专家知识库：采集常见锅炉四管相关常见故障及解决方案。基于知识图谱技术实现专家知识库，为准确预警提供保障。为大小修提供专业指导意见：检修过程管理，检测结果实时上传导入，指导维修，保障维修成果。01030507020406建立防磨防爆模型：实时了解锅炉劣损情况，建立智能预测模型，对故障进行事前预警，提前干预。三维可视化直观展示锅炉数据，提升检修人员工作效率：通过三维图形进行功能展示，锅炉结构一目了然，实现台账、实时监测和缺陷一体化展示。引入水冷壁检修智能机器人：在检修时，通过机器人进

156、行快速、全面检测，对检测结果进行实时可视化，给出维修指导，快速、全面、精准维修，避免漏检漏修，最大限度消灭锅炉隐患。客户价值1.节省检测时间，加快机组检测速度，提高机组利用率；2.机器人代替人工检测，实现对水冷壁的全面普检，避免因人工经验、态度和情绪差异，造成的漏检、误检，提升检测数据可靠性；3.检测数据的集中存储，避免检测数据随意散落，实现锅炉水冷壁管健康状况的智能预测；4.检修时间从原来的三周时间缩短到一周，按 600MW 机组为例、节省 14 天检修时间，可增发约2 亿度电，增加收益 6000 万元。运维服务101新能源行业光伏电站清洗机器人场景与痛点光伏电站的清洗工作，对于电站的电量增

157、发非常重要，组件不清洗，长期积累的污垢容易导致组件热斑，加剧组件老化，降低组件的使用寿命，严重时甚至会引起火灾。当前国内某光伏电站面临以下痛点和需求：痛点：1、客户所建电站的位置在人迹罕至的沙漠地区，占地面积广，人工清洗成本高、难度大；2、电站所处环境较复杂，温度变化范围在-40-70，常规清扫机器人的供电由自身所携带的锂电池提供，无法在该环境下正常工作。需求：1、使用自动化的清洗机器人，实现无人化、智能化的清洗，确保电站工作状态；2、降低电站清洗费用，提升发电量；3、机器人不使用锂电池，满足现场复杂环境。运维服务新能源机器人方案二十五运维服务102方案简述为适应电站复杂环境，我们采用牵拉式机

158、器人：该机器人采用电机驱动钢丝绳，钢丝绳带动清扫设备在光伏面板上往复行走，无需锂电池，在极端工作环境下（如-40-70 C），依然能够保障使用安全和性能，可应用于各种类型的光伏电站。同时配备相应的远程控制模块，实现无人化自动清扫。牵拉式机器人架构图智能逻辑模块大棚山地屋顶渔光智能清扫方向模块智能通信模块电机驱动模块智能巡检模块效果呈现 适应各类复杂环境。不受天气影响，能使用适应不同的场景需求，包括大棚、山地等复杂地形；极致性价比。牵拉式机器人结构相对简易，能在实现清扫功能的同时，最大化的节约成本，实现极致性价比；提升设备管理水平。光伏组件清洁自动化技术的应用，可长期保持组件的清洁度，发挥组件的

159、良好性能，解决人工难以清洗阵列中部组件的难题；清洁自动化作为运维的智能化手段将提升公司在设备管理方面的整体水平，有利于提高公司的市场竞争力；提高发电量。通过光伏组件清洁自动化技术的应用，保持组件的清洁度，减少、避免组件脏污形成热斑，提升电站发电量，同时提升电站安全。光伏清扫机器人应用于运维服务103 机器人可根据电站光伏阵列布局情况进行布置，从而实现最大清洗效率；全方位无死角覆盖，清洗质量高、速度快、效率高，是人工清洗效率的 8-10 倍；采用防滑防撞、轻巧设计，对光伏组件无影响，不会造成隐裂等影响光伏板发电功率的问题；清洗作业规范可控，每次清洗均会覆盖所有组件，比人工清洗可提高 3-5%的发

160、电量；不受天气影响（锂电池受高低温特性限制，极端天气无法运行）；取代传统锂电池技术路径，硬件成本降低 15-20%，维护成本较低（锂电池性能逐年衰减，维护成本高）；宽幅不受限，最大 20 米以上。客户价值除雪前后对比图运维服务104机械装备行业基于 MR 技术的工作流指引及远程协同平台场景与痛点XR在机械装备车间中，部分岗位或工序的操作流程比较复杂，员工培训周期长、难度大、成本高。当前国内某机械装备厂商的远程支持与业务培训面临以下诸多问题：远程支持（不及时，效率低）：1.传统的远程支持以手机“微信”、电话、邮件等方式，专家无法准确了解现场设备运行环境与状态，依靠反复的沟通解释；2.必要的隐私文

161、件不能在线传输给客户，不能及时共享必要的文件，帮助第一现场解决问题；运维服务机械装备方案二十六运维服务105方案简述远程协同和远程支持服务：基于 5G、视音频通讯技术，AR/MR 可穿戴设备。系统分为服务端和客户端两部分，整体架构为 C/S 或 B/S。客户端软件可适配多种智能终端，包括 AR 智能眼镜、IPAD、手机等；管理后台可通过浏览器网页进行访问。全息工作流指引系统：基于 MR 技术、新一代交互技术。管理员通过 WEB 端创建工作流任务与项目，并和真实设备进行虚实空间锚定。一线工程师佩戴智能眼镜，在解放双手的情况下，查看全息指引(包括视频、音频、PDF文档、图纸、3D模型等)的同时，进

162、行动手操作。远程协同和远程支持服务全息工作流指引系统一线工程师一线工程师客户端客户端后台服务管理后台远程专家管理员视音频通讯扫描识别视音频记录模型动画配置实时翻译任务预览通讯管理项目管理空间标注虚实映射瞄定文件发送工作流创建账户管理账户管理权限管理权限管理数据统计素材管理共享桌面工作流指引邀请更多参会者冻屏标注多媒体素材库登录验证登录验证3.因区域限制以及诸多不确定因素，专家无法及时、快速的达到现场提供支持。业务培训（成本高，周期长）：1.全国的设备维修人员、客户需要系统培训和持续培训，差旅成本不菲；2.原有的设备维护培训模式需要实物拆解演示，周期长，浪费资金人力，无法模拟演练；3.设备维护通

163、常以 SOP 手册和视频，不能形象生动的标识关键工序和实物之间的关联，导致很多维护培训都需要“老师傅”经验为准，不能形成知识图谱库；4.无法进行直观的实操方式培训。运维服务106效果呈现本方案能够实现专家足不出户，通过电脑、平板、网页、手机，与一线工程师实时音视频通讯并实现基于 AR/MR 技术的空间标注，大幅提升效率的同时，降低服务成本。实时音视频通讯：前端工程师借助第一视角画面和后端专家端实时视音频跨区域协同；全息呈现：在 MR 设备的视野里，可视化多种数字信息，包括文字、图片、视频、PDF、3D 模型等；3D 空间标注：后端专家可在视音频通讯时，通过冻屏、3D 标注的样式把指导方案呈现在

164、前端正确位置；资料传输：允许后端专家把数字文件（包括 PDF、图片、3D 模型等）发送至前端，呈现在前端的虚拟空间中；屏幕共享：专家端可把 PC 端内容分享给前端，工程师在解放双手的情况下接受实时指导，并不影响工作；多语言支持：该平台已支持中/英/日/德/韩文，基于多语言资源基础架构开发，同时还轻松支持跨语种实时翻译；过程录制：专家端根据需要，可录制协同工作过程，并进行存储，形成企业的知识库资源。运维服务107客户价值 跨区域实现协同服务；私有化部署音视频解决方案；全息信息同步视野共享；空间标注，提升沟通效率；多专家支持，增加问题首次修复率；跨多终端设备，使用简单。3D数字化工作流，直观导引；

165、易理解、减少错误、增加操作合规性；3D模型呈现在眼前；实时虚实对比，易于质检，及时；系统后台操作简单，易于维护；零代码平台，易于使用。跨区域及时响应现场服务，减少差旅费，提升客户满意度虚实空间锚定，跟着做，不会错，增加装配、培训的合规性本方案以混合现实智能眼镜为媒介，通过丰富的混合现实创作功能，将传统复杂冗余的操作，以清晰的流程，简单直观的呈现在操作工人眼前，手把手引导工人完成操作与培训的全息工作流交互平台。工作流指引系统中管理员编辑工作流碳管理108双碳目标下，碳排放重点行业通过数字化、智能化技术进行碳减排资源的优化配置，快速实现减碳的需求日渐凸显。通过对碳排放核算、能耗预测等体系的建立，助

166、力实现多源数字融合下的低碳发展体系建设。数字化碳管理体系的核心是实现碳排放数据上云。利用数字化碳管理服务平台，企业可实现碳排放、碳监测、碳核查的集群化与平台化管理。施耐德电气联合创新生态体系优秀伙伴打造数字化碳管理平台，通过精细化管理、智能化协作、集群化发展助力重点排放企业实现脱碳转型。数字化碳管理平台能够提高企业碳排放等数据盘查、核查的精确度与可信度，并实现碳排放的动态实时监测，分析识别减排空间并制定相对应的减排政策，并在此基础上对碳资产进行合理的分配、交易和管理等活动。此外，碳管理平台的开放性有助于强化企业与碳交易市场、第三方机构等外部组织的链接，助力碳排放重点行业的低碳、可持续发展转型。

167、碳管理5碳管理109可持续碳管理场景与痛点在可持续发展成为全球风向标的当下，中国提出了双碳战略，政策制定者、金融监管机构强制要求企业进行气候风险披露，投资方将 ESG 作为投资决策策略，绿色金融扶持低碳可持续企业，倒逼产业升级。推进可持续发展和碳管理是企业应对产业变革的举措，也是影响企业未来发展的战略抉择，将奠定企业长期经济效益和社会效益的重要优势。目前在碳管理中面临以下难点：企业碳管理入手难由于缺少碳管理专业知识和数字化工具，传统碳资产认证体系复杂，认证周期长，认证行业少，且只有纳入碳排放配额的企业才能参与，其他企业或个人主动参与度低，入手难。碳数据容易造假篡改碳管理数据易造假篡改，利用可编

168、辑监测报告模板篡改关键监测数据，从碳排放源头到碳减排，碳排放报告质量控制缺失，重要原始数据缺乏真实性和准确性，容易造假和篡改，缺乏有效监管。碳管理区块链方案二十七碳管理110方案简述基于区块链技术，结合科学方法论指导，为企业采集透明可信的碳数据并形成完整的碳管理方案，最终构建可持续发展生态体系。通过终端数据展示模块清晰呈现产品的绿色可持续属性；或者引入第三方服务进行全链路排放计算、碳足迹追溯，从根源减少供应端碳排放。效果呈现数字化碳盘查 企业碳中和第一步 企业碳排放管理 碳中和工厂、园区、大型活动碳中和路径的第一步，了解自身碳排放状况并制定目标，第一步就是企业碳盘查。全面盘查企业各范围碳排放量

169、，基于科学碳排放核算方法学，精准识别企业破排放点，评估价值链上下游碳排放情况，关键数据上链，透明不可篡改，提高数据真实性可靠性，促进产业链低碳绿色升级。产品碳足迹 “碳税”碳中和产品 引导低碳消费超过70%的消费者表示可以为可持续的绿色低碳产品支付平均35%的溢价，提供产品碳足迹计算服务，助力企业传递低碳环保理念帮助消费者快速识别低碳商品，促进低碳消费。同时，“碳税”被越来越多的提出，来约束进口商品的碳排放。核心企业原材料包装生产加工仓储与物流各级经销商收集产品原材料信息，计算每一种原材料产生的碳排放收集产品包装加工的信息，计算产品所使用的每一种包装产生的碳排放生产加工工程中产生的碳排放覆盖整

170、个供应链中，各个环节之间的仓储与运输碳排放各级经销商门店经营以及将产品送到消费者手中的碳排放区块链核心企业碳盘查供应链企业碳盘查产品碳足迹碳管理111客户价值1.应对绿色贸易壁垒提前测算产品碳足迹，提高自身产品质量和环境标准，提前应对CBAM。2.引领行业标杆在所在行业率先开展产品碳足迹管理与核算，引领行业新标杆。3.企业ESG宣传实现对交易所、市场、投资人的ESG正向宣传与披露，提升公司形象，助力市值管理。4.提升产品销量通过碳足迹管理与低碳产品认证，获得消费者青睐，促进产品销量提升。碳减排量化服务 减排场景研发 碳减排量化 碳资产管理与认证基于碳减排场景，定制研发并量化减排计算方法学至数字

171、化系统中，通过与项目方提供的原始数据源系统对接，量化碳减排数据并形成碳资产，支持数字化监控看板并对其进行管理。碳减排关键数据上链,结果可信、可被认证。第三方专业合作伙伴，提供减排资产认证与变现。碳积分生态 低碳积分碳 低碳行为量化激励 任碳出行、循环经济、可持续消费企业和个人的低碳行为(新能源电动车出行、塑料回收利用、低碳消费等)可被收集、被量化、被激励，量化结果经第三方机构认证后上链存证。减碳贡献企业或个人获取可信破积分奖励，且可运用积分兑换生态企业提供的产品或服务，生态企业通过提供产品或服务支持减碳行为并吸引更多用户流量展示企业社会责任，形成碳普惠的低碳行为生态圈。产品可持续追溯 记录产品

172、可持续生产行为 提高供应链可持续明度 增强品牌可持续形象在问责机制日趋完善、透明度要求越来越高的情况下，企业需尽早将可持续发展举措融入到经营战略和日常流程中。记录产品可持续生产行为，并支持产品碳足迹计算服务。区块链实现数据透明可信，追踪各行业可靠原料来源、绿色生产、绿色包装、物流运输全链路,践行低碳可持续发展理念。行业梳理112行业梳理Industry Sorting行业梳理113施耐德电气绿色智能制造创新生态图谱方案流程离散电力新能源食品饮料化工水处理矿生命科学电子半导体机械装备冶金建材智慧农业方案 19电力行业智能巡检兼安全风险管控平台方案 20电力行业电网智能数据平台方案 24电力行业电

173、厂锅炉智能运维管理平台方案 2新能源行业实验室信息管理系统及试验数据管理平台方案 7新能源行业光伏设备哨兵方案 10新能源行业 MES解决方案方案 13新能源行业智能供应链计划与排程方案 25新能源行业光伏电站清洗机器人方案 6食品饮料行业关键设备智能诊断及健康管理系统方案 12食品饮料行业制造协同平台方案 22食品饮料行业透明供应链管理方案 8化工行业 MES 解决方案方案 21水处理行业精确曝气与智能加药精控系统方案 5矿业设备故障预测 和 监 控 管 理（PHM）系统 方案 16生命科学行业质量安全追溯与数字化转型 方案 1电子半导体行业智造数字化平台 方案 9电子半导体行业MES 解决

174、方案方案 18电子半导体行业LED 封装制程优化方案 11机械装备行业数字化生产管理 MES系统 方案 14机械装备行业能源管理系统方案 23机械装备行业智慧仓储管理 WMS方案 26机械装备行业基于MR 技术的工作流指引及远程协同平台方案 3冶金行业 AIoT 设备智慧管理解决方案方案 15冶金行业钢铁生产全流程质量管控系统方案 4水泥建材行业设备智能诊断及健康管理系统方案 17智慧农业产品全链路追溯行业梳理114电力行业化工行业电力行业是能源领域的支柱行业，是国家未来能源战略的重中之重。电力行业具有设施分布广、数据总量大、数据实时性强等特点，在当前人工智能、机器人、UWB 高精度定位等热门

175、技术的加持下，电力行业正朝着数字化、智能化发展。随着国民经济的迅速增长、社会的不断进步和人民生活水平日益提高，不仅对电力行业提出了相应的发展要求，而且对电力安全生产提出了更高的要求。本报告在电力行业展示三个方案，分别为方案 19、方案 20、方案 24。方案 19【电力行业智能巡检兼安全风险管控平台】结合 UWB 高精度定位技术打造智慧电厂人员位置安全管控系统，在厂区内设有限数量微基站，实时精确定位员工、车辆、资产上的微标签位置，并同步到控制中心、动态数据终端、现场查询终端。确实保障人员、资产、现场作业的安全，同时助力企业精细化管理，有效提高产线效率、降低人员成本、增加企业效益。方案 20【电

176、力行业电网智能数据平台】为 AIGC 在工业领域的具体应用方案，基于先进的 AI自然语言处理技术打造出电力行业电网智能数据平台，构筑一整套的语义分析与图像分析的底层引擎能力，结合系统内置的部分行业知识图谱和算法模型，提供智能问答、文档搜索、决策分析、数据预测等多项顶层功能，实现企业闭环管理，全方位支持运营决策。方案 24【电力行业电厂锅炉智能运维管理平台】基于数字孪生技术构建电厂锅炉智能运维管理平台，形成智能硬件（锅炉爬壁机器人）+软件（锅炉四管健康分析系统）的综合解决方案。通过水冷壁检测机器人代替人工进行检测作业，搭载清洁、无损测厚、图像识别等多样化作业模块，对锅炉关键区域进行快速准确检测，

177、结合四管健康分析系统实现台账管理、故障诊断、专家知识库等功能，切实提升检测的准确性，提高机组利用率，助力企业降本增效。化工行业是国民经济的支柱产业之一，关系到国家经济命脉和战略安全。其具有规模体量大、产业链条长、资本技术密集、产业带动效应大的特点。我国化工行业逐渐从“高污染、高风险”向“绿色化、高端化”的方向发展，由粗放型增长转变为质量效益型的增长，对生产做好精细化管理，做好协同以降低生产成本，提升产品质量，是我国化工行业高质量发展的必然要求。本报告在化工行业展示一个方案，为方案 8。方案 8【化工行业 MES 解决方案】为结合工业互联网打造工业软件低代码平台，再利用IoT 技术形成化工行业

178、MES 解决方案，助力企业构建制造的“神经中枢”，建立生产协同化、透明化制造新模式，达成生产管控数字化、智能化，实现柔性协同、智慧互通，帮助企业“提质、降本、增效”。12行业梳理115冶金行业水处理行业建材行业经过长期建设，我国冶金工业取得了举世瞩目的成就，早已成为了世界第一冶金产业大国，钢产量、常用的有色金属产量都接近全球产量的一半。随着碳中和理念的不断落实，对冶金行业的生产有了更高质量的发展要求，冶金行业具有企业规模大、工艺流程长、配套专业多、设备大型化、操作复杂、连续作业等特点，加之我国钢铁以高炉转炉长流程生产工艺为主。依托于新技术进行绿色、智慧高质量转型发展是冶金行业的必然选择。本报告

179、在冶金行业展示两个方案，分别为方案 3、方案 15。方案 3【冶金行业 AIoT 设备智慧管理解决方案】为结合 AIoT 技术形成设备智慧管理解决方案，以设备为核心，以数据为载体，以供应链为脉络，赋能工业数据化，实现全过程、全业务、全价值的设备全周期管理，建立完备的设备档案库，切实减少突发事故造成的经济损失，降低设备维护成本，提高生产效率。方案 15【冶金行业钢铁生产全流程质量管控系统】运用工业互联网、冶金机理模型、大数据分析等技术形成生产全流程质量管控系统，把产品的事后控制转化为事中控制，制定生产过程的评分标准，对产品质量进行评价和评定分级，保证全工序生产的过程受控，为生产线工业优化提供数据

180、支持，实现质量一贯制管控，促进产品质量持续改进。随着经济的高速发展和人们生活水平的不断提高，我国工业的淡水耗量急速增加。耗水量高，重复利用率低，污染严重已成为我国工业系统水资源利用的突出问题。为了有效地改变我国淡水资源紧缺和水污染严重的现状，必须广泛采取清洁生产工艺，发展新型的节水技术，以及加强工业废水处理等措施。这不仅是我国工业水处理行业持续发展的必由之路，也是中国乃至世界经济可持续发展的必由之路。本报告在水处理行业展示一个方案，为方案 21。方案 21【水处理行业精确曝气与智能加药精控系统】结合人工智能形成智能化、精细化控制系统，实现精准爆气与智能加药，助力企业精细化运营，节能降耗，实现低

181、碳运行目标，同时对运营数据进行实时存储，分析并提供优化报告，以提高运营水平。随着我国工业化和城市化的不断发展推进，对于建材的需求日益剧增。再加上近年来，房地产行业的高速发展，更是进一步拉动了建筑材料的进一步增长，经过多年来不断创新发展及国家政策规范支持，建材行业逐渐朝着稳步方向迈进。在建材行业不断发展中，设备管理是十分重要的一环，设备不断更新与技术持续迭代，人才匮乏等问题使得科学设备管理愈发迫切。本报告在建材行业展示一个方案，为方案 4。345行业梳理116方案 4【水泥建材行业设备智能诊断及健康管理系统】结合 AIoT 技术，对运转设备的振动及温度等数据进行实时监测，判断振动及温度异常的位置

182、，基于设备运转大数据智能判断故障部件，提示巡检人员重点巡查。并且对设备状态数据进行存储，定期生成设备健康状态数据报告，利用机器学习算法对大数据进行建模分析，构建“设备预测性维护系统”便于设备科学管理。矿业食品饮料行业矿业作为传统产业和支柱产业，为我国的现代化建设提供了强有力的物质支持。在矿业发展过程中，机电装备起到了至关重要的作用，不仅能够保证业务进程，也能大大降低人力劳动。但由于其复杂性、潜在性、渐发性的特点，矿业装备的维护管理一直是矿业发展的一大难点，目前现有设备维护管理方案监测手段滞后性显著、检修质量相对较低、检修的力量相对薄弱。本报告在矿业展示一个方案，为方案 5。方案 5【矿业设备故

183、障预测和监控管理（PHM）系统】结合人工智能打造设备故障预测和监控系统，通过监测、诊断、响应、指导四个步骤实现设备全生命周期管理，能够有效减少非正常停机时间，并减少关联设备的二次损坏，延长设备使用寿命，降低设备维护成本。食品工业是人类的生命工业，也是永恒不衰的工业。食品工业现代化和饮食水平是反映人民生活质量高低及国家文明程度的重要标志。食品工业是我国国民经济的重要支柱产业，也是关系国计民生及关联农业、工业、流通等领域的大产业。行业本身具有库存周转快、分销网络密集、市场瞬息万变、生产多样化、严格的质量管理等特点，这也对生产及运营的管理提出了更高的要求。本报告在食品饮料行业展示三个方案，分别为方案

184、 6、方案 12、方案 22。方案 6【食品饮料行业关键设备智能诊断及健康管理系统】结合 AIoT 技术对关键设备进行预测性维护，实现设备全生命周期管理，使得设备状态一目了然，实时查看设备运行状态及参数，基于振动机理+数理模型的设备故障预测与诊断系统，结合工艺数理模型故障诊断工具，生成健康报告推送给对应人员，切实提供设备智能运维的深度与广度。方案 12【食品饮料行业制造协同平台】结合大数据打造制造协同平台，打通车间、仓库业务流程，实现生产过程中各流程协同管理；同时实现各业务流程与 ERP 的对接，打通系统集合层面的内容；根据企业整体规划实现信息系统特别的是 OT 层面的互通，加强新老设备联动。

185、方案 22【食品饮料行业透明供应链管理】采用基于区块链技术构建助力饮料行业透明供应链管理，实现原产地认证、防伪溯源，及消费者互动。企业自主上传其产品信息和数据，对食品和原材料引入批次管理和保质期管理机制，助力食品安全追溯管理，同时可信数据平台无缝对接各地食品安全监管部门系统。帮助企业提高数字化管理水平、提高品牌传播力，增强消费者信任，同时增强监管合规性，助力行业发展。67行业梳理117生命科学智慧农业半导体行业生命科学的发展与人类、社会的发展密切相关，对人类经济及社会生活和社会进步有着深刻而广泛的影响。新冠疫情暴露了全球生命科学行业供应链的脆弱性，随着全球对医疗保健的关注度越来越高，零售商、医

186、疗保健提供者和消费者都对制药行业潜在的药品短缺、质量问题和价格波动表示担忧，再加上不断变化的监管环境，构建智慧医疗体系势在必行，“透明医药体系”已然成为医药企业的通行证。本报告在生命科学行业展示一个方案，为方案 16。方案 16【生命科学行业质量安全追溯与数字化转型】在现有以物联网技术为基础的中心化方案上创新引入区块链技术，实现冷链追溯、医药管理追溯和医疗系统的透明化，提高数据协同共享能力及信息管理水平，通过公开透明的信息管理形成良性医患关系，解决了以“信任问题”为核心的数据管理痛点，建立智慧医疗体系。农业在国民经济中占有特殊重要的地位，是国民经济的基础。我国是传统的农业大国，历来十分重视农业

187、的发展，但随着我国人口红利逐渐消失，资源环境的束缚压力，粗放式发展难以为继，利用高新技术赋能农业领域打造智慧农业产业体系已经成为必然趋势。立足资源优势，延申产业链、提升价值链、打造供应链，加强技术创新，做大农业品牌，成为发展高附加值特色农业的重要路径。本报告在智慧农业展示一个方案，为方案 17。方案 17【智慧农业产品全链路追溯】结合物联网、云计算、大数据、人工智能、区块链等现代信息技术构建农产品追溯平台，致力于生产、仓储、供应、销售全产业链信息化建设，联动从种养殖到物流等供应链上的各个环节，助力企业生产管理、仓储管理、渠道管理、全过程追溯、商品防伪、数字营销、消费者大数据画像描绘、多维度数据

188、统计分析。以区块链技术为核心使得多方参与共同使用，保证数据真实不可篡改，有效推动智慧农业标准化、数字化、品牌化。随着科学技术的不断进步与发展，半导体产业正在成长与壮大，各类的半导体制造企业如雨后春笋般涌现出来，半导体产业的竞争也愈发激烈。半导体制造业具有生产设备数量众多，生产周期紧促，生产质量要求高等特点，是目前世界上最复杂的加工制造系统之一。在生产过程中，对于生产效率、产品质量和制造成本三要素的控制起着至关重要的作用，而产品的质量控制始终处于主导地位。本报告在半导体行业展示三个方案，分别为方案 1、方案 9、方案 18。方案 1【电子半导体行业智造数字化平台】中结合 AIoT 技术打造智造数

189、字化平台，进行组织及用户管理，通过在线开发环境进行应用开发，将开发好的模块一键部署到在线运行环境，并且能够自定8910行业梳理118义生产品质相关的各项指标，实时监控指标执行情况，实现半导体生产过程透明化，提升产品质量。方案 9【电子半导体行业 MES 解决方案】为结合工业互联网打造工业软件低代码平台，再利用 IoT 技术形成半导体行业 MES 解决方案，实现生产流程标准化和自动化，生产工艺数字化，生产设备自动化和互联互通，生产资源和要素精益化提质增效降本，全价值链数字化和内外高效协同，生产质量数字化和持续优化。方案 18【电子半导体行业 LED 封装制程优化】为结合人工智能技术优化 LED

190、封装制程，采用SPC 监控看板实时监控生产状态，以深度神经网络算法为主架构建立预测模型，结合对象侦测概念运用(Loss Function)技术，提高落 Bin 集中度，有效提升成品良率。新能源行业高速发展的经济使得能源危机和环境污染问题愈发突出，能源问题已经成为我国乃至世界范围内政治、经济、环境保护等诸多问题的中心问题。新能源由于其可再生、绿色环保等特性已经成为全球可持续发展的重要动力与发展基础，向低碳、绿色经济转变，实现可持续发展是主基调，新型绿色能源获得了世界的广泛重视和高度关注，越来越多的发达国家和地区的政府采取了积极的鼓励和实施支持新能源相关产业健康发展的绿色环保的政策和促进我国经济发

191、展的措施，新能源的研究开发利用规模和生产使用的覆盖范围都正在进一步的增加和扩大。本报告在新能源行业展示五个方案，分别为方案 2、方案 7、方案 10、方案 13、方案 25。方案 2【新能源行业实验室信息管理系统及试验数据管理平台】中结合工业互联网打造实验室信息管理系统及试验数据管理平台。通过实验室管理、设备管理、实验任务管理、实验对象管理、报告管理五大模块，实现仪器数据远程采集、试验用例自动执行、试验数据综合分析和试验结果多媒体展示等功能，提高试验效率，减轻人员负担。方案 7【新能源行业光伏设备哨兵】利用人工智能等新兴技术形成光伏设备哨兵方案，主要针对光伏组件工厂中的串焊机进行生命周期管理，

192、通过人工智能+数字化的方法围绕产能、良率两项关键指标进行管理，减少中间环节，有效提升管理效率。方案 10【新能源行业 MES 解决方案】为结合工业互联网打造工业软件低代码平台，再利用 IoT技术形成新能源行业 MES 解决方案，对新能源电池的生产过程进行管控。1）对核心工艺管控，提升产品质量与良率；2）打造灵活可靠的工艺流程，满足产品柔性化生产的要求；3）通过云标签平台实现全程条码化作业；4）建立品质数据库，为企业提供有效数据支撑，形成生产、品质、设备管控闭环。方案 13【新能源行业智能供应链计划与排程】运用大数据、人工智能、运筹学等技术打造自研算法平台，通过宏观到微观的多层级计划产品体系将

193、AI 智能决策真正落地，切实解决企业在供应链计划层面所遇到的问题。可实现：1）提前备产，平衡各需求供应量；2）提前备料，缩短出货周期；3）削峰填谷，稳定生产；4）加强供应链的协同性。方案 25【新能源行业光伏电站清洗机器人】中打造牵拉式机器人（非锂电）解决光伏电站的清洗工作，实现无人化、智能化清洗，各类复杂环境中达到全方位无死角覆盖，确保电站的工作状态，降低电站运营费用，提升电站管理水平，有效提升发电量。11行业梳理119机械装备行业碳管理助力全行业可持续发展机械装备行业素有“工业的心脏”之称，是其他行业的重要生产手段，是衡量一个国家工业化程度的重要标志。近年来，随着市场竞争的加剧，机械装备行

194、业在国内外均面临着挑战，机械装备行业的转型升级变得愈发重要，目前正在发生结构型转变，以数据为核心，借助数字化改造，从关键生产流程入手，充分利用新一代信息技术与自动化生产技术，通过数字化+工业技术相结合的手段，逐步使企业向数字化、智能化模式的迈进，以实现互联网创新营销、产业链经营，和满足大规模定制与快速交付的自动化、智能化工厂管理。本报告在机械设备行业展示四个方案，分别为方案 11、方案 14、方案 23、方案 26。方案 11【机械装备行业数字化生产管理 MES 系统】以物联网平台为基础，通过多协议集成各种智能化设备，将分散的各生产要素信息集成到统一的数字化平台，形成机械装备行业 MES解决方

195、案，以计划为主线，贯穿制造过程计划管理、现场物流、指令下发、数据采集、异常处理、生产执行管理、过程质量管理、设备运维、产品追溯等业务，满足对工厂制造过程全方位数字化管理，助理企业实现生产的信息化、数字化、智能化。方案 14【机械装备行业能源管理系统】结合工业互联网打造能源管理系统，对机械装备行业的生产进行能耗管理。在工厂与车间的重要节点采集电表数据进行汇总，同时通过对边缘智能终端采集每台设备的用能信息，依托于 AI 电纹识别技术对不同工艺和产品进行能耗分析，对工艺进行能耗分解实现对能耗实现多层级监测，并对能耗浪费情况进行识别提醒，助力企业节能降耗。方案 23【机械装备行业智慧仓储管理 WMS】

196、借助 IOT 技术打造机械装备行业智慧仓储管理WMS 方案，对物料生命周期进行数字化管理，做到全过程的可控与可视化，实现供应商物料信息到成品信息全流程追溯，达成物流一体化、业务标准化、管理精细化、服务多样化。方案 26【机械装备行业基于 MR 技术的工作流指引及远程协同平台】基于 XR 技术打造工作流指引及远程协同平台，通过 MR 技术、新一代交互技术构建全息工作流指引系统，将传统复杂冗余的操作，以清晰、简单、直观的形式呈现；借助 5G、视音频通讯技术及 AR/MR 可穿戴设备，实现远程协同和远程支持服务。在增强设备运维及培训的合规性的同时，实现跨多终端设备全息信息同步视野共享，达成高效率跨区

197、域协同服务。绿色低碳发展已经成为世界各国应对资源环境问题、推进持续发展的共识与行动，以绿色低碳经济为核心的“经济革命”席卷全球，绿色低碳理念逐渐融入各行各业。面对绿色低碳的全球大趋势，各国不断提高产品低碳环保的要求，执行更加严格的环境管制标准，在各种政策压力下，碳管理在顺应国际和国内环境要求下应运而生，助力企业加快降低碳排放步伐，引导绿色技术创新，提高产业和经济全球竞争力。1213行业梳理120本报告在碳管理展示一个方案，为方案 27。方案 27【可持续碳管理】采集从原材料、包装、生产加工、仓储物流到各级经销商全链路碳数据，结合区块链技术呈现透明可信的碳足迹，形成完整的碳管理方案。通过终端数据

198、展示模块清晰呈现产品的绿色可持续属性；亦可引入第三方服务进行全链路排放计算、碳足迹追溯，从根源减少供应端碳排放。提高自身产品质量和环境标准，通过 ESG 正向披露，提升公司品牌格调，有效应对绿色贸易壁垒。行业梳理121展望Expectation2023 年“创赢计划”将继续延续加速营+成长营的“双营模式”，进一步加强新兴技术与具体场景的深化融合，并贯穿于智能制造各环节。从场景与技术两端出发，以场景拉动技术的发展与落地，洞察工业场景，从场景角度分析企业切实痛点，挖掘新兴技术解决场景中的复杂问题，推动我国智能制造的优化升级，带动生产力整体跃升；以技术驱动场景的创新与变革，释放技术价值，着重技术的产

199、业化问题，将新兴技术融入到真实场景中转化为成熟解决方案，以技术赋能工业创新场景，夯实智能制造产业基础。不断涌现的新技术和商业模式颠覆了原有企业的竞争格局，企业的持续发展正从竞争逻辑向共生逻辑转变，从单打独斗向合作共进、合作共享、合作共赢的新生态转型。施耐德电气以“创赢计划”为重要载体，贯彻“十四五”规划和 2035 年远景目标纲要提出的“增强制造业竞争优势，推动制造业高质量发展”指导思想，积极发挥牵头作用，助力合作伙伴加快绿色智能转型，打造开放式创新合作路径与商业模式，重点关注产业生态价值的延申创造，秉持开放创新、共创共赢理念，打造有机协同、优势互补、合作共赢、持续发展的健康生态。在新的一年里

200、，施耐德电气将持续完善和扩大创新生态圈，实现合作伙伴多样化、技术多元化、辐射范围领域扩大化，充分发挥合作伙伴自身优势，共创绿色智能制造创新生态，共赢数字化工业新未来。行业梳理122编写团队特别指导施耐德电气高级副总裁、工业自动化业务中国区负责人 庞邢健创业邦创始人兼CEO 南立新主编施耐德电气工业创新生态中国区负责人 蔡婷婷执行主编创业邦 王文楷施耐德电气施耐德电气的宗旨，是赋能所有人对能源和资源的最大化利用，推动人类进步与可持续的共同发展。我们称之为Life Is On。我们的使命是成为您的数字化伙伴，以实现高效和可持续。我们推动数字化转型，服务于家居、楼宇、数据中心、基础设施和工业市场。我

201、们通过集成世界领先的工艺和能源管理技术，从终端到云的互联互通产品、控制、软件和服务，贯穿业务全生命周期实现整合的企业级管理。我们是一家拥有本士化优势的全球企业，致力于推动开放的技术及合作伙伴生态圈，积极践行有意义、包容和赋能的共同价值观。编写组陈雪 成健 侯玉海 何潇龙 何斌韬 胡奇豪 康懿德 刘旸 刘欣伟 梁斌 柳可芸 濮屹岚 唐安平 陶青 吴德勇 谢新亮 尤吉 原晓君 周嘉宁 王子臣 曾河华 联系我们邮箱 tingting-参与企业创业邦创业邦成立于2007年，长期关注创新经济及其推动者，是领先的国际创新生态服务平台，为高成长企业、金融机构、产业大公司、政府园区提供全方位的媒体资讯、数据研

202、究、媒体会展、创业加速、产业创新等服务。公司及旗下基金获得IDG、DCM、红杉中国、北极光创投、顺为资本、腾讯投资、GGV等10余家世界顶级投资机构支持，并形成长期紧密的战略合作关系。北京协同创新智慧水务有限公司、北京清科慧盈科技有限公司、北京赛博联物科技有限公司、北京中安吉泰科技有限公司、成都安尔法智控科技股份有限公司、成都精位科技有限公司、摩尔元数（福建）科技有限公司、清研讯科（北京）科技有限公司、上海洪朴信息科技有限公司、上海境腾信息科技有限公司、上海策立工程技术有限公司、上海黑湖科技有限公司、上海辉度智能系统有限公司、上海慧士得科技有限公司、上海纳净可零科技有限公司、苏州精益派数字科技有限公司、悠桦林信息科技（上海）有限公司、浙江讯集思智能科技有限公司、再发现（北京）科技有限公司123施耐德电气（中国）有限公司Schneider Electric(china)Co.,Ltd.