1500 字。) 三、重点环节智能化建设情况 (申报主体应根据《智能工厂梯度培育要素条件(2025 年版)》要求，围绕工厂建设、研发设计、生产作业、生产 管理、运营管理等方面阐述智能化建设匹配情况，原则上须 覆盖上述五个方面，鼓励申报主体强化人工智能等数智技术 应用。同时，申报主体应结合自身实际情况，参考《智能制 造典型场景参考指引(2025 年版)》,按照附件 1、附件 2 建设环节的 匹配情况，不超过 1500 字。) 3.2 研发设计 4 (按照《智能工厂梯度培育要素条件(2025 年版)》中 卓越级智能工厂的要素条件要求，详细阐述 研 发设计环节的 匹配情况，不超过 1500 字。) 3.3 生产作业 (按照《智能工厂梯度培育要素条件(2025 年版)》中 卓越级智能工厂的要素条件要求，详细阐述生产作业环节的 匹配情况，不超过 1500 (按照《智能工厂梯度培育要素条件(2025 年版)》中 卓越级智能工厂的要素条件要求，详细阐述生产管理环节的 匹配情况，不超过 1500 字。) 3.5 运营管理 (按照《智能工厂梯度培育要素条件(2025 年版)》中 卓越级智能工厂的要素条件要求，详细阐述 运 营管理环节的 匹配情况，不超过 1500 字。) 四、项目的先进性与特色 (此部分重点阐述项目技术的先进性，目标产品的先进

基于生产管理及成本核算需在在 ERP 中维护工艺路线，分不同类型可维 护报价工时以及标准工时；  需求来源众多，有销售预测、销售订单、库存备货等；  生产齐套工作量大且效率较低， MRP 运行速度慢，需要手工匹配库存与 在制品生成采购需求；  计划的协同性较差，生产计划的变更不能及时进行响应与调整；  针对不同需求来源制定不同的计划策略，并整合到一个生产计划流程中；  从销售订单库存分配、 MRP 日期型 数据错误型 …… 按 BOM 查询 按负责人 查询 • 系统外加强对计划变动流程的协同控制，评估已生成单据对业务的影响。 • MRP 计划在系统内在需求界面中可以看到需求与供给不匹配的情况，系统 会给出相应的例外信息。 • 计划的例外信息可以指导计划员对计划调整进行处理。 • 系统已经对例外信息进行了分类整理，计划员可选取最为紧急的例外优先 处理。 50 计划变更报表示例 • 采购订单批准 • 修改要求重新审批 • 物料采购属性控制 • 是否允许修改默认 价格 • 采购员控制 不合格 • 收货状态管理 • 不能超量接收 • 要求检验 • 匹配供应商 • 匹配采购订单 • 不能超量开票 / 付 款 • 不能超金额付款 • 超量预警 • 超量比例控制 • 预付款警告 统一采购策略 统一供应商管理 采购中心 分子公司 统一价格策略

， 双体船，三体船的参数化建模工作及线型优化。提高航速，降低优化助力（风、伴流）。 • 螺旋桨设计：一维的传统图谱螺旋桨设计环流理论设计方法进行二维的螺旋桨设计三维的螺 旋桨设计；。考虑船机桨匹配的效率以及桨径的空间限制，设计最优的螺旋桨。 • 海洋平台 ( 钻井、采油、集运、观测、导航、施工 ) 优化：提供各类供应船及浮式装置的线型优 化工作。提高航速，降低油耗 ; 提高作业时常，增加经济效益。 人力、设备、路径、时间的均衡 在考虑多变量的情况下，用算法强大的数据整合 能力均衡仓库内所有任务和相应资源（人，设备， 路径，时间点）的匹配 波次优化 订单批组 均衡仓库作业量，用动态的时间点及任务量对多 订单进行整合 货到人拣选优化 路径优化 × 任务分区 × AGV 匹配 × 任务调 度 将传统的播种拣选用 AGV 在算法指引下选用最优 路径和任务均衡，减少人工多次来回行走的路径， 提高拣货效率 生产建模 Gap1 ：忽视企业自身数据 需求及质量与生产建模的满 足性关系 结果：导致建模结果输出与 实际考虑逻辑差异大，输出 计划与实际执行差异大 Gap2 ：生产建模与实际业 务规则及复杂度不匹配，复 杂业务场景无法考虑 结果：导致建模结果输出范 围有限（如多工厂、复杂物 料规则等） Gap3 ：隔离式的排产计划未协 同 / 充分考虑物料 / 产能的实际情 况及约束 结果：排产计划沟通成本未能有效

产运营场景出发，通过设计适用于解决工厂特定 运营瓶颈与挑战、基于用户体验功能设计的用 例，进一步由数字化技术实现的智能解决方案。 为了更好地打造基于工厂实际情况的智慧工厂解 决方案，企业需要基于自身应用场景，系统地识 别匹配工厂运营核心能力需求的用例。企业可以 沿着价值链识别关键用例，例如，在供应场景下 应用PFEP（Plan For Every Part，为每个产品 做计划）、自动补货、齐套管理等用例提升物料 赋能核心能力建设 打造标杆智慧工厂，建立企业内部可复制模板， 是制造业企业推动工厂数字化转型的重要举措之 一。智慧工厂的规划应基于工厂战略定位，围绕 工厂发展所需建立与提升的核心能力，量身定做 一系列匹配核心能力的智能解决方案，进一步增 强企业核心竞争力。 基于普华永道思略特洞察与项目经验，在不同类 型企业，对核心能力有着不同的关注重点。离散 生产型企业，通常更加关注物料供应与计划执行 管理能力，例如通过智能解决方案提升齐套管 效果。例如，智能齐套管理用例的实施，可前置 完成物料供应可视化用例，以精确获取物料的预 计到货时间，作为智能齐套管理的输入。同时伴 随着智慧工厂项目的进展，企业需要滚动更新实 施路径规划，以匹配实际项目进展。 3 实施落地：项目管理与变革管理 要实现更好的用例实施效果，部分流程、系统、 管控机制等运营优化举措应前置予以解决，这部 分工作也需要进行项目管理；同时在实施过程 中，将不可避免地涉及对内部员工和外部合作伙

， 双体船，三体船的参数化建模工作及线型优化。提高航速，降低优化助力（风、伴流）。 • 螺旋桨设计：一维的传统图谱螺旋桨设计环流理论设计方法进行二维的螺旋桨设计三维的螺 旋桨设计；。考虑船机桨匹配的效率以及桨径的空间限制，设计最优的螺旋桨。 • 海洋平台 ( 钻井、采油、集运、观测、导航、施工 ) 优化：提供各类供应船及浮式装置的线型优 化工作。提高航速，降低油耗 ; 提高作业时常，增加经济效益。 人力、设备、路径、时间的均衡 在考虑多变量的情况下，用算法强大的数据整合 能力均衡仓库内所有任务和相应资源（人，设备， 路径，时间点）的匹配 波次优化 订单批组 均衡仓库作业量，用动态的时间点及任务量对多 订单进行整合 货到人拣选优化 路径优化 × 任务分区 × AGV 匹配 × 任务调 度 将传统的播种拣选用 AGV 在算法指引下选用最优 路径和任务均衡，减少人工多次来回行走的路径， 提高拣货效率 生产建模 Gap1 ：忽视企业自身数据 需求及质量与生产建模的满 足性关系 结果：导致建模结果输出与 实际考虑逻辑差异大，输出 计划与实际执行差异大 Gap2 ：生产建模与实际业 务规则及复杂度不匹配，复 杂业务场景无法考虑 结果：导致建模结果输出范 围有限（如多工厂、复杂物 料规则等） Gap3 ：隔离式的排产计划未协 同 / 充分考虑物料 / 产能的实际情 况及约束 结果：排产计划沟通成本未能有效

特征点检查 台变径点检查 变菜点检查 线打折检查 悬挂点检查 重复点检查 重复线检查 管线流向检查 管线匹配检查 管线高程异常检查 管线埋家异常检查 管点间距检查 管线垂直方向检查 管线连通检查 乡自流检查 S Cass 多悬挂点检查 重复点检查 假节点检查 质检方案配置 新 建 水 平净距检查 垂直净距检查 特 征点检查 变径点检查 支 深 点 检 查 线打折松查 登埋深检查 悬挂点检查 多重复点检查 重复线检查 复管线流向检查 管线匹配检查 管线高程异意检查 管线理菜异常检查 检查井间矩检查 管线垂直方向检查 登雨亏管线连通检查 自流管线检查 思 点 打折线检查 急自相交松查 线重善检查 SL CSP BSL DS 要素代码 aSP 管线数据 数据源： PipeLine 结果网络数据 数据源： PipeLine 数据集： WSLINE 数据集： PL_WS 地形匹配 高程计算 0o0E DTL. 要素代码 BTL 0oB 二 0o0B 二 DTP 要素代码 TP DHL 要素代码 吧 oBE coDE HGDL 要 素 代 码 要素代码 KP GDL

面 对 大 额 订 单 心 有 余而 力 不 足 。 贷款需求小额、短期、高频，时效性要求高。 产业流通链 全景图 信息不对称 供需不匹配 商品价格波动 物流运输成本高 交易风险大 融资难 大宗商品供应链存在共性痛点：物流、信息流、资金流匹配困难 4 5G 万物互联将以信息流为核心，带动物流和资金流的高效流转 5G 万物互联为供应链带来巨大推动力 中国移动“ 5G+ ” 硬核能力体系 能监测发动机缸体的故障缺陷，这个 原理对各种旋转、振动机械都适用 —— 客户 A 时钟 = 工业时序数据整合 PLC 时钟一般没有校准，而且各个厂 家 PLC 采用频率不同，所以工业大数 据一般 “ 很脏 ” ， 时序数据的匹配很 不容易 —— 客户 B mMTC eMBB Slicing Edge URLLC 5G 改造供应链之五：开放网络能力，增益其所不能 CONTENTS 5G 万物互联带来供应链改造新机遇

670 万 家 工 厂 数 字 化 新 路 径 4 碎片化订单倒逼中小工厂必须数字化 进度焦虑： 追单是行业里的常态 产销难 匹配 慢 人工跟单， 手工统计 碎片化订单 企业服务商 成品工厂 原材料厂商 零件加工厂 工艺外协厂 快 营销策划 生产管理咨询 设计外包 品牌商 批发商 京东 抖音 下游解耦为各种最小的任务执行节点 ( 主要是 生 产最小单元 ) ， 并用任务链的方式构建动态 灵活 的协作网络， 解决了过去基于流程仿真 ( 固化 ) 思路的工厂数字化方式带来的不灵活， 与实际经 营不匹配的痛点， 实现了低成本， 快部 署， 易落 地的通用型工厂数字化 这种解决方案不依赖于物料追踪逻辑， 而是基于任务链上各执行节点的结构 化 交互所行成的企业数据超市来完成动态高效的跨部门，

其他信息系统集成 硬件接口 Xplan x Xpla UniMa 数据 采集 识别 生产数据采集 车身识别 缸盖 3D 扫描 物料搬运 物料精准配送 智能料架 物料匹配 生产 执行 控制 涂装路由控制 PBS 路由控制 中央控制 工艺过程优化 多车间生产排序 涂胶工艺切换装置 缸体工装快速 切换装置 四、智能制造案例分析—数字工厂 自主品牌汽车生产企业（江淮、奇瑞、海马、江铃、中国重汽、万山等） 发动机加工 / 装配车 间 混合型生产 焊装 - 涂装 - 总装车 间 流水型生产 车身路由 控制器 配色验证 控制器 物料匹配 装置 智能料架 工艺序列优先的 混合排程 冲压车间 作业型生 产 硬件装置 与软件系 统 车间信息采 集终端 解决方案 与应用 优化 技术 与算法

每日规划多波次最优配送路线 整车物流企业每日实时调度系统 在考虑每辆车最低有效行驶里程，装卸货时间， 保障性质业务等限制下，优化单公里成本，订单 覆盖率，空驶率，输出区域内地区短途整车每日 调度车辆运单匹配结果，用于每日实时调度及招 投标报价，降低空驶提高自有车利用率 2% 空驶率下降 千万 利润提高量级 10% 日均接单水平提高 60% 路线中标率从 10% 提升至 5.8% 平均每日用车数 iData 数据汇聚中心 iEngine 人工智能中心 业务系统数据接入 其他传感器数据采集 AR 设备的前端应用 匹配规则 专家模型 AI 模型 …… 机器学习 按需定制的算法服务 （通过消息队列路由） 支持公有云或私有化部署 实现视频通话 及图像匹配 根据每针检测内容进行图像的分发处理 A5 ：工业 AR/VR 解决方案 应用场景：工业维保远程专家指导 现场工程师