智能工厂设计规划及应用 ＝＝＝＝＝ 2 天课程架构设计＝＝＝＝ ＝ 制造强厂之路 全面性解说智能＆智能制造 产品体系智能 制造体系智能 内控体系智能 市场体系智能 服务体系智能 工厂区、车间区 计画、执行 数字化、智能化 规划、设计系统 实施成功探讨 ▼ 全面性理解智能、解析智能 ▼ 智能工厂模型 ▼ 智能工厂核心系统详解 ▼ 如何规划、如何做、如何能成功 ▼ 总解探讨 字 化 工 厂 制造强厂之路 全面性解说智能＆智能制造 产品体系智能 制造体系智能 内控体系智能 市场体系智能 服务体系智能 工厂区、车间区 计画、执行 数字化、智能化 规划、设计系统 实施成功探讨 ▼ 全面性理解智能、解析智能 ▼ 智能工厂模型 ▼ 智能工厂核心系统详解 ▼ 如何规划、如何做、如何能成功 ▼ 总解探讨 第一天 工业 4.0 体 系 ------ 预估效益和投资报酬率的设计方法 3. 实现战略无需过度计较，给个快捷核算公 式 4. 不打折扣的务实、执行和跟踪方法  设计好迈向制造智能工厂的路线 1. 内部自疏理或聘任谘询顾问疏理的优缺点 2. 归纳、排序稳健步伐，迈进智能制造目标 3. 迈进智能制造目标的排序方法解说  MES 实施案例分享 1. 案例 1 、 2 、 3 管理分层分工 智能工厂的设计范围… .. 以 ISA-95

智慧化工园区总体设计方案 目录 1 概述................................................................................................................................................1 1.1 港区概况....................... ................111 5 总体设计.....................................................................................................................................117 2 5.1 设计原则........................ ................117 5.2 建设模式设计.............................................................................................................................117 5.3 总体架构设计.............................

............................... - 4 - 2.1 设计思想................................................................................................- 4 - 2.2 设计原则.......................................... ................................- 4 - 2.3 设计依据................................................................................................- 4 - 2.4 设计思路.......................................... ......................................................- 5 - 第 三章 系统总体设计 ....................................................................................... - 7 - 3.1 总体架构..................

装备制造集团 SCM 集成计划体系顶层设计方案 2 现状调研阶段的关键发现及总体解决思路 多种订单组织方式并存，规则不够明确 计划调整规则未明确定义 3+2 滚动计划周期偏短 集成计划以职能为中心，计划职能涉及多个部门 采购执行涉及多个部门，对供应商窗口较多 需求计划准确率偏低，对生产和采购指导性不强 缺乏端到端的订单管理，订单处理规则不明确 产销平衡机制有待完善 3 日锁定计划难以真正锁定，影响生产稳定性 需求管理解决方案 B. 订单管理解决方案 C. 产销平衡与生产计 划解决方案 D. 生产执行与物流解 决方案 E. 零部件计划与交付 解决方案 组织研讨及共识 计划模式研讨及共识 绩效体系设计 流程设计 /IT 需求梳 理 解决思路 关键发现 清晰模式 目标 理顺组织 优化业务 强化管控 规范流程 强调满足市场需求， 但缺少规则，生产计划常被打乱 强调库存管控、精益化生产 管理与决策更多凭经验 缺乏工具与手段的支持 完善体系 （ 1+5 ） 搭建平台 （流程 +IT ） 1 2 3 4 3 按照集成计划总体框架，顶层设计阶段主要聚焦于模式与业务体系的设计， 针对主要方向与规则达成共识，为后续流程设计及系统开发打下坚实的基础 业务 体系 模式 与 组织 管理 平台 1.0 策略与模式 2.0 组织架构与管控 3.1 需求 管理 3.4 零部件

.....................................................................................12 2. 大模型底座架构设计.......................................................................................13 2.1 总体架构 1 模型选择与优化............................................................................29 2.3.2 训练流程设计................................................................................31 2.3.3 分布式训练.... 测试环境搭建................................................................................72 4.1.2 测试用例设计................................................................................75 4.1.3 测试结果分析...

经销商 设计研发 原料采购 生产制造 物流配送 批发 零售 二手转卖 后服 务 运营 AI 大模型 化 互 联 网 + 汽 车 格式 改了 零件供应商 整车厂 分销中心 区域代理 经销商 上游 原料 供应商 整车厂 企业 设计院 高校 AI 化实现运营质变，在财务、采购、人力等支持体 系内植入 AI 引擎，显著提升供应链响应速度与合规敏捷性。 顶层直指专业部门 AI 化重塑核心价值链——这正是本报告的核心视角： 我们聚焦研发设计→ 生产制造→用户运营等汽车专业价值链的 AI 重构，深入 剖析 AI 如何深度改造汽车研发、制造、营销等专业领域，例如用生成式 AI 替 代 80% 实车路试、通过量子化需求洞察精准定义爆款车型、构建预测性维护 精细的过滤器，确保数据的纯净和可用，为企业的决策提 供可靠依据。 例如， 在研发设计中，知识图谱可以提供丰富的设计知识和经验， 大 模型能够根据这些知识和海量数据进行创新设计，数据湖中的测试数 据则用 于验证设计的可行性，三者相互协作，共同推动汽车产业的智 能化升级。 汽车行业各应用领域的 AI 渗透率情况 目前，研发设计、用户运营和座舱体验等领域的 AI 渗 透率在不断提高。 随着 AI

工业机器人自动化生产线已经成为自动化装备的主流和未来的 发展方向。本节围绕工业机器人的应用及工作站的一般设计原则进 行阐述，以帮助建立机器人工作站设计的基本思路。 本 节 导 入 在恶劣的环境中应用机器人 机器人可以在有毒、噪声、高温等危险或有害的环境中长期稳定地工作 在生产率和生产质量落后的部门应用机器人 用机器人高效地完成一些简单、重复性的工作，可提高生产效率和生产质量 从长远考虑需要机器人 特定的工作 在设计和应用工业机器人时，应全面和均衡考虑机器人的通用性、 环境的适应性、耐久性、可靠性和经济性等因素，具体遵循的准则如下。 是指使用一台或多台机器人，配以相应的周边设备，用于完 成某一特定工序作业的独立生产系统，也可称为机器人工作 单元 末端执行器等辅助设备及其他周边设备则随应用场合和工件特点 的不同存在着较大差异，因此这里只阐述一般工作站的构成和设计原 则 机器人及其控制系统、辅助设备及其他周边设备 机器人工作站的一般设计原则 工作站的设计是一项较为灵活多变、关联因素甚多的技术工作，若 将共同因素抽象出来，可得出一般的设计原则。 8.1.2 机器人工作站的一般设计原则 1 、作业顺序和工艺要求 对作业对象（工件）及其技术要求进行认真细致的分析，是整个设计 的关键环节，它直接影响工作站的总体布局、机器人型号的选择、末端执 行器和变位机等的结构，以及其周边机器型号的选择等。 这十项设计原则体现

未来工厂”：广泛应用数字孪生、物联网、大数据、人工智能、工业互联网等技术，实现数字化设计、智 能化生产、智慧化管理、协同化制造、绿色化制造、安全化管控和社会经济效益大幅提升的现代化工厂。 未来工厂七大核心要素： 02 数字孪生简介 目 录 CO N T E N T S 01 工厂简介 03 数字孪生应用 数字孪生简介  数字孪生简单说就是在虚拟空间中完成物理对象、系统、数据的映射，以反映相对应的实体的全生命周期 生命周期 过程，挖掘历史规律，监控实时状态，预测未来趋势。将数字孪生技术应用于物理工厂中，将大幅推动产 品在设计、生产、管理及维护等环节的变革。  数字孪生是综合运用感知、计算、建模等信息技术，通过软件定义，对物理空间进行描述、诊断、预测、决策， 进而实现物理空间与虚拟空间的交互映射。  2016-2018 年， Gartner 连续三年将数字孪生列为十大战略科技发展趋势。  2019 数字孪生正成为跨国企业业务布局的新方向 数字世界 物理世界 数字孪 生空间 传感器、驱动器 集成层 网络、协议 通信层 数据、模型 （数字孪生实现） 信息层 资产功能 功能层 组织和业务流程 业务层 资产层 物（设备 / 机器 / 产品等） 德国工业 4.0 参考架构  应用平台  数字孪生空间  模型平台  数据平台 图 以数字孪生体框架为核心的工业互联网 Paas