4. ERP 有许多模块用于解决制造管理： • 设备管理、工程管理、质量管理、车间管理等模块…… • 怎么回事？ 5. MES 模块又该如何定义？以什么思路定义模块？ 6. 模块的形成基本条件又是什么？性能的广度如何？ 7. 1 ～ 2 个不同体系的性能也是模块？ 1. MES 有无标准框架可遵循实施？ 模块 SPC 模块 分解 案例 的争 议性 ☻ 思路决定模 块 授于鱼，不如授于渔 ( 取得条件） 文字描述需求 ( 取得条件） 文字描述需求 ( 取得条件） 3C+4E 领导 文字描述需求 ( 取得条件） 文字描述需求 ( 取得条件） 文字描述需求 ( 取得条件） 制造领导 车间 文字描述需求 ( 取得条件） 文字描述需求 ( 取得条件） 文字描述需求 ( 取得条件） 3C+4E 工程师 文字描述需求 ( 取得条件） 文字描述需求 ( 取得条件） 文字描述需求 文字描述需求 ( 取得条件） 作业工 文字描述需求 ( 取得条件） 文字描述需求 ( 取得条件） 文字描述需求 ( 取得条件） 设备 文字描述需求 ( 取得条件） 文字描述需求 ( 取得条件） 文字描述需求 ( 取得条件）  属性的组织 VS 位阶 表 项目 统计分析段 实时监控段 作业流程段 数据采集作 业段 设备控制作 业段 设备规格段 制造运营 领导 文字描述需求

二、工厂建设总体情况 2.1 实施背景和基础条件 (围绕智能工厂建设实施背景、基础条件、建设历程、 核心产品等方面进行描述，不超过 1000 字。) 2.2 集成贯通情况 (围绕智能工厂建设总体架构、业务协同、系统集成、 数据贯通等方面进行描述，不超过 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 要求，充分挖掘并提炼符合条件的典型场景，确保全面覆 盖 核心建设内容，完整呈现智能工厂建设全貌，至少包括 8 个 建设成效突出、推广价值高的场景。) 3.1 工厂建设 (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，详细阐述工厂建设环节的 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 字。) 3.4 生产管理 (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，详细阐述生产管理环节的

果设备型号或通讯协议匹配，一般可直接通讯），只要设备具备通讯的基础条件，如： 额外的通讯接口，寄存器点表，厂家建议的通讯参数等，那么数据就可以被采集到 KS 中。 对于 KS 中的数据采集逻辑如下图所示： 本次项目中，设备多为西门子、三菱、欧姆龙等品牌，这些品牌的驱动在 XX 驱动 库中也存在着多种型号，应可以满足当前需求。如果现场设备的数据采集基础条件不具 备，则应进行相应的硬件改造工作，如：更换控制器设备，添加额外的通讯模块等，使 制器设备，添加额外的通讯模块等，使 其具备基础条件后再进行数据采集。 7 织染生产线过程控制系统数据采集与集控平台，过程控制系统需要完成对生产线所 有生产设备的运行数据、能耗数据采集和监视管理任务，将整个数据进行处理、分析、 存档并向各自动化设备发送调度及控制指令。 采集生产线各自动化设备数据，通过科学的优化设计能够稳定高效将数据传输至集 控管理中心，将数据按应用平台要求提供给应用平台，并且能够将应用平台下发的数据 追溯分析功能模块是作用于已发生的数据，将数据之间通过相互的联系，将我们所 需要分析的结果变为可追溯的条件之一，从而检索出大量的数据对该事件进行支撑。通 过追溯分析模块，可以有效的定位到一些关键性的节点，对所存储的数据进行系统的分 析和处理，深入挖掘数据的价值，对于生产过程的追溯，主要可以从产品、设备、人员 三方面进行，从这三个先决条件看数据在整个过程中的连贯性。每个维度触发的追溯将 会生成不同的结果，但其结果都

医疗电子等细分行业，培育推广模块化开发模式管理、数字化转型模型图谱绘 制、行业数字化服务商能力评价、多元异构数据安全评估技术、集成制造计划 体系、行业数字化转型服务平台等解决方案。 6.推进产业链供应链智慧安全建设。鼓励具备条件的地 区制定数字化转型实施方案，强化重点地方产业链供应链智 能化和安全化水平。充分发挥整机产品牵引作用，构建问题 导向和需求导向的上下游数字化转型协同创新体系，加强核 心技术、关键零部件等支撑能力建设，推动中小企业主动融 统兼容性不足，不同地域或部门的研发团队缺乏统一的协作 平台，研发数据难以实时同步共享，导致跨团队、跨部门的 协作效率低下，难以快速适应新技术或新需求的变化。 改造目标：数字化协同研发 实现方式和需要条件：数字化协同研发利用先进计算技 术为不同区域、部门甚至企业之间的协作提供统一平台，消 除信息孤岛，提高研发效率。通过统一计算协作平台，根据 需求动态调整计算资源，为设计、仿真、测试提供高性能的 面，仿真分析与测试数据无法有效关联，企业在产品设计和 试生产过程中存在反复修改、多次试验等现象，甚至产品交 付后可能出现批量性缺陷，导致后期额外的产品召回和返修 成本。 改造目标：虚拟试验与调试 实现方式和需要条件：搭建仿真平台，面向产品功能、 性能、可靠性等方面，采用计算机辅助设计工具进行三维建 模，应用先进计算、数字孪生、AR/VR、知识图谱等技术， 通过全虚拟仿真或者半实物半虚拟仿真，开展产品调试和测

本书中所述的智能驾驶是行业内的一种通俗叫法，涵盖 了 GB/T 40429—2021《汽车驾驶自动化分级》标准定 义中 1 级驾驶自动化（部分驾驶辅助）、2 级驾驶自动 化（组合驾驶辅助）、3级驾驶自动化（有条件自动驾驶）、 4 级驾驶自动化（高度自动驾驶）与 5 级驾驶自动化（完 全自动驾驶）功能。当前，我国仍处于 2 级驾驶自动化 阶段，未来随着技术与产业的发展与成熟，3 级驾驶自 动化将逐步向商业化落地迈进。本书重点聚焦 级驾驶自动化。我国智能驾驶产业在发展进程中呈现三 大特点。一是国家战略布局。国家层面已将智能网联汽 车列为政府工作报告中的重点发展方向，同时，地方先 试先行，北京、武汉等已通过相关条例，一定条件下允 许3级自动驾驶汽车上路测试及运营。二是企业竞争加剧。 头部企业正加速技术迭代，华为发布乾崑智驾 ADS 4 组 合辅助驾驶系统、比亚迪推出全车系组合辅助驾驶升级 策略、吉利汽车推出“千里浩瀚”组合辅助驾驶系统、长安 0 级 应急辅助 驾驶员 驾驶员和系统 驾驶员 有限制 1 级 部分驾驶辅助 驾驶员和系统 驾驶员和系统 驾驶员 有限制 2 级 组合驾驶辅助 系统 驾驶员和系统 驾驶员 有限制 3 级 有条件自动驾驶 系统 系统 动态驾驶任务后援用户 （执行接管后成为驾驶员） 有限制 4 级 高度自动驾驶 系统 系统 系统 有限制 5 级 完全自动驾驶 系统 系统 系统 无限制 图 1-1 驾驶自动化等级示意图

典型场景：产品数字化研发设计 痛点：机械产品类型多、结构复杂，设计过程中存在产 品数据源不统一、一致性差、管理效率低、多专业多学科协 同难等痛点。 改造目标：数字化产品研发设计。 实现方式和需要条件：应用计算机辅助设计和仿真分析 （CAD&CAE）、产品数据管理（PDM）、产品全生命周期 管理（PLM）等系统，建立产品标准件库和通用件库，实现 设计工具对标准件和通用件的高效调用，提高设计人员工作 痛点：传统机械工艺设计方法难以保证从产品数据到工 艺数据传递的唯一性、时效性，部分加工和装配工艺设计仍 16 依靠技术人员经验，导致产品可制造性差。 改造目标：数字化工艺设计。 实现方式和需要条件：建立工艺知识库、模型库，集成 机加工、铸锻焊热处理等多种工艺模型，实现设计工艺数据 实时调用。搭建计算机辅助工艺规划（CAPP）等系统，实 现工艺数字化设计和迭代优化。应用产品全生命周期管理 产品快速研发、复杂结构设计、用户个性化设计等需求。 改造目标：实现基于数据和知识的产品创成式设计。 实现方式和需要条件：搭建创成式设计平台，面向产品 快速研发、复杂结构设计、用户个性化设计等需求，集成需 求、设计、生产、使用等多维数据，根据定义的设计变量和 约束条件，快速生成最有效形状结构、材料配方并不断迭代 优化，实现基于数据驱动的产品形态、功能和性能的研发设 计和持续优化，大幅提高设计效率，拓展认知边界。

行业协会、科研院所、龙头企业等多方参与、协同推进的工 作机制，统筹协调纺织行业数字化转型工作推进实施中的重 大问题、重点工作、重要事项。 （二）强化政策引导。加大纺织行业设备更新和技术改 造支持力度，将符合条件的数字化改造项目纳入支持范围。 鼓励各地结合实际制定细化工作方案，强化政策配套保障， 加强部门间协同，整合行业资源，积极营造良好的数字化转 型环境，加强基础设施建设、提高政务服务效率，为纺织企 化融资服务对接，向金融机构推荐有融资需求的纺织行业数 字化转型重点项目。鼓励金融机构为纺织等传统行业数字化 转型提供信贷支持，鼓励融资担保公司提供增信支持，加大 对纺织企业数字化转型的金融支持力度。推进符合条件的纺 织企业上市融资，支持符合条件的纺织企业发行债券融资。 （四）促进交流合作。加强政府部门、行业协会、各行 9 业企业等交流合作，共享资源信息、协同拓展市场，强化纺 织产业链供应链上下游对接，提升纺织行业数字化转型的效 涉及多个工序和复杂的化学反应，配方管理复杂，控制参数 众多，染化料助剂的配送、工艺参数的设定和调节精度要求 高，造成工艺控制的实时性、稳定性和准确性差，纠错实时 性精度差。 改造目标：工艺流程智能化管控。 实现方式和需要的条件：基于工业互联网技术，开发数 据网关，利用高精度数字传感器采集染液各项可直接测量的 工艺指标，建立全流程生产过程工艺参数监测数据链和自积 累工艺知识库，实现印染全流程设备等生产要素的互联互

试点示范项目选择 • 分类开展：从流程制造、离散制造、智能装备和产品、智能制造新业态新模式、 智能化管理、智能服务等 6 方面试点示范。 • 遴选依据：将于近期将编制并发布《智能制造试点示范要素条件》 智 能 制 造 试 点 项 目 即 将 开 始 申 报 中 国 制 造 2 0 2 5 03 三是工业强基工程。 解决基础零部件、基础工艺、 基础材料比较落后。 五是高端装备创新工程。 化 及 产 线 应 用 04 MES 在 典 型 电 装 产 线 的 应 用 --- APS 2 、计划编制中的约束条件  数量类型约束  空间类型约束  包括类型约束  分组类型约束  位置类型约束  平均分配类型约束 系统设计了 6 种类型的约束 尚未安排 瓶颈优化 换线优化 资源优化 规则优化 炉资源优化 全局优化 遗传优化 经典算法 模糊算法 人工智能 APS 是考虑了工艺约束、设 备、物料、班组、生产日 历，工装模具等等各种生产 制约条件的、基于有限产能 的、自动化的高级计划排产 系统。帮助企业制定高精度 详细生产计划、物料需求计 划、以及采购计划等等，实 现缩短制造提前期，消减库 存，提高交货期的遵守，有 效的实现客户的利益增长。

，用演绎逻辑组织 起来。这其中又包括设定公理，提出理论的基本假设；推导命题，从公理出发，推导出一系列可以被检验的命 2 人工智能时代的社会科学家 9 题；以及界定范围，明确理论在什么条件下适用，在什么条件下不适用。这个过程将一个聪明的想法变成了一 个结构严谨、可供批判和检验的科学理论。 最后，理论在头脑中构建完成后，必须重新回到现实世界，接受经验的考验，这呼应了波普尔的 “证伪” 标准 成为易于理解的可视化图表、摘要和面向不同 受众（如公众、政策制定者）的文本版本。 3 祛魅 AI：大模型的基本原理 语言是智能的重要标志和载体，不仅承载着人类积累的知识，还引导着我们的思维方式。图灵测试的核心 前提条件正是机器能否理解和生成人类语言，这充分体现了语言在智能评估中的关键地位。近两年来，语言 模型领域出现了突破性进展。以语言生成模型为基础的人工智能技术已覆盖几乎所有传统自然语言处理任务， 并涌现出 ive）结构。其中，xi 表示第 i 个词元。条件 xk−1, xk−2, . . . , x0 称为“上下文”（Context），或提示词（Prompt）。这个公式表示，生成一个词元序列的概率等于生成第一个 词元的概率乘以生成后续每个词元的条件概率。换句话说，下一个词要说什么，取决于之前说过什么。大模型 生成文本，就是在 (1) 所产生的条件概率分布中采样出一个序列。 在操作层面，如何建立

的防护。对于喷涂或粉尘较大的工作站， 要注意有毒物的防护。对于高温作业的 工作站，要注意温度对计算机控制系统、 导线、机械零部件和元器件的影响。 8.1.2 机器人工作站的一般设计原则 2 、工作站的功能要求和环境条件 机器人工作站的生产作业是由机器人连同它的末端执行器、夹具和变 位机以及其他周边设备等具体完成的，其中起主导作用的是机器人。因 此，这一设计原则在选择机器人时必须首先满足。满足作业的功能要求， 足够大的工作空间 有足够多的自由度 8.1.2 机器人工作站的一般设计原则 1 ）确定机器人的持重能力 机器人手腕所能抓取的质量是机器人的一个重要性能指标，习惯上 称为机器人的可搬质量。 环境条件可由机器人产品样本的推荐使用领域加以确定。下面分别讨论。 一般说来，同一系列的机器人，其可搬质量越大，它的外形尺寸、手腕工 作空间、自身质量以及所消耗的功率也就越大。 在设计中，需要初步设计出 工作站必须设置各种传感器，包括光屏、电磁场、压敏装置、超声和红 外装置及摄像装置等。当人员无故进入防护区时，利用这些传感器能立 即使工作站中的各种运动设备停止工作。 当人员必须在设备运动条件下进入防护区工作时，机器人及其周边设备 必须在降速条件下启动运转。工作者附近的地方应设急停开关，围栏外 应有监护人员，并随时可操纵急停开关。 用于有害介质或有害光环境下的工作站，应设置遮光板、罩或其他专用 安全防护装置