迈向智慧工厂 之可视化监控管理与应用 何为 可视化工厂？ 何为 精益生产管理？ 如何实现 可视化工厂的精益生产管理？ 迈向智慧工厂之可视化监控管理与应用 迈向智慧工厂之可视化监控管理与应用 企业信息管理平台 生 产 better … … 管理 物料 5 大管理模块 -- 迈向智慧工厂之可视化监控管理与应用 You can do 管理 管理 信息管理平台 基于可视化实现工厂的精益管理 You can see more … … 基于可视化实现工厂的精益管理 人 员 管理模块 PART- 1 迈向智慧工厂之 可视化监控管理与应用 人员管理模块 -- 迈向智慧工厂之可视化监控管理与应用 人员离岗时间 Absent 110s 图像识别算法 工位管理制度 计算人员岗位驻留时间 出现异常并发送微信通知管理 规范岗位作业 减少不必要的操作动向 人员管理模块 -- 迈向智慧工厂之可视化监控管理与应用 Counting:28 可疑人物徘徊检测 可疑人物入侵检测 视 觉 + I/O + 传感器 检测可疑人物触发视频报警 Email 或微信通知 主动采取行动解除隐患 无 人值守减少人力成本 可疑人物入侵检测 可疑人物入侵检测 -- 迈向智慧工厂之可视化监控管理与应用 人员管理模块

体 系 ------ 工业 3.0 体 系 ------ 轻 量 智 能 数 字 化 工 厂 第二天 MES 打 地 基 助 力 迈 向 智 能 工 厂  MES基底＆迈向MES智能工厂的 地 位论 1. 已有 ERP 生产管理系统为何需要 MES 2. 分解 MES 系统的规模大小和深浅 3. MES 应具备的核心价值观 4. MES 系统的主要数据运营任务 值贡献分析 1. 一定要有投资报酬率指标吗？ 2. 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 工艺生产动作管控 EQP 制造设备系统 ( 数字、自动、智 能）  智能工厂的设计范围 … .. MES ? 本资料载自： Dennis Brandl, BR&L Consulting MES 基底＆迈向 MES 智能工厂 的地 位论 1. 已有 ERP 生产管理系统为何需要 MES 2. 分解 MES 系统的规模大小和深浅 3. MES 应具备的核心价值观 4. MES 系统的主要数据运营任务

衷心感谢西门子数字化工业集团的冯晨、叶岚、梁建平、雷扬、高琦、陆晨等数字化转型顾问， 在知识体系、项目经验等方面提供的无私帮助和专业指导。 最后，向所有关心和支持本报告编写工作的朋友们表示诚挚的谢意！ 01 构建新型制造系统，迈向世界级制造…………………………… 1 1 中国制造进入价值创造新阶段……/……2 2 世界级制造的 “四化” 特征……/……4 3 新阶段：中小制造企业需要构建新型制造系统…/……4 …/……46 目 录 CONTENTS 前 言 结 语 图 1 中小制造企业“积木式”数字化转型方法论 1 第一篇 · 构建新型制造系统，融入世界级制造 构建新型制造系统，迈向世界级制造 第一篇 中国制造业发展正置身一个前所未有的“临界期”，众多行业出现流 程再造和系统重构，中国的龙头企业开始在价值链网络中占据主导地位。 未来十年是变革的关键窗口期，对中小制造企业来说，既提供了跃升的 过创新深化和产业升级，展现出更高的技术复杂性与更快的迭代节奏。在全球价值链分工中，中 国开始承担制造复杂产品和系统集成的任务，产业链与区域集群的耦合使外部效应被充分释放。 整体而言，这一转型意味着中国制造正在由“成本驱动”迈向“创新驱动”，并在全球产业体系中逐 渐扮演规则塑造者的角色。 1.1 产业攀峰：制造更复杂的产品 中国制造的产品正变得更加复杂精密且质量更好。根据经济复杂性观察站（OEC）的数据显 示，在过去

在科技飞速发展的时代，我们有理由相信，人工 智能（Artificial Intelligence）会加速推动各行业特别是 传统行业的颠覆性变革和提升。具身智能作为人工 智能领域的前沿方向，正从理论研究阶段迈向实际应 用，开启人机深度协同的新纪元 ［1］。 2023 年以来，具身智能在技术突破和应用拓展方 面取得了显著进展。计算机视觉中激光雷达、深度相 机等感知技术的进步，使具身物理本体能够实现毫米 升自身的智能和行为能力，最终达到提高模型性能和 智能水平的目的。如此一来，模型在面对复杂现实场 景时，应对能力也会显著增强，智能体也能更充分地 探索环境，发现新的行为策略。可以说，虚拟仿真环 境中的大规模强化训练，是具身智能迈向广泛应用的 坚实基石，为其未来的蓬勃发展奠定了牢固基础。 2.5 分布式协同技术 分布式协同技术用于构建多具身智能 agent 协作 网络，使多个具身智能 agent能够在分布式环境下协同

根本性转变，以“鼎新”带动“革故”，以增量带动存量，促进我国产业迈向全球价值链中 高端。 —— 2018 年 5 月 28 日，习近平在中国科学院第十九次院士大会、中国工程院第十 四次院士大会上的讲话 我国经济发展正处在新旧动能转换的关键时期，也存在不少困难和挑战。我们将坚 持以供给侧结构性改革为主线，进一步激发市场活力、增强内生动力、释放内需潜力， 推动经济保持中高速增长、产业迈向中高端水平。以更大力度激励创新。完善政策、

应用。我们期待通过本白皮书的发布，激发更多行业内外人士的关注与参与，共同推动汽车AIGC技 术的创新与发展，为汽车产业的智能化发展贡献一份力量，助力汽车产业迈向新的高度。 汽车产业 AIGC 技术应用白皮书 8 PAGE 汽车行业从软件定义汽车迈向数据定义汽车，性能提升的关键资源从研发人力变为更易规模化的数据和 算力。汽车行业的技术变革折射出时代科技发展的巨大变化：从以确定性的规则逻辑为基础的技术路线 向以概率论为基础的人工智能技术路线为主，其对复杂环境和任务的适应能力更强，并产生了涌现智 能，推动行业跃迁到一个新的阶段。 总结来看，汽车行业正在经历一场空前的技术范式转移：以AIGC技术为基石，从软件定义汽车迈向 数据定义汽车。 1.1 从SDV到DDV 汽车产业 AIGC 技术应用白皮书 11 PAGE AIGC英文全称为：Artificial Intelligence Generated Content，是人工智能1

在流通的各个环节 ，偷鱼、卸错货的事情时有发生 ，对公司的人力、经济都造成了一定的负担和损失。 所以 ，需要一种远程的监控方案 ，可实时监管流通的各个环节。 数据采集和数据分析手段缺失 数据是企业从粗放管理迈向信息化管理的基础 ，冷链运输是连接水产品生产与市场的重要桥梁 ，因此 ， 及时高效采集冷链运输的相关数据 ，将为企业决策分析提供重要依据。 解决的问题 1. 降低运输风险 ，减少损失 ，提升车辆调度效率

生产力等新技术领域，业务紧跟行业发展趋势，瞄准 机器人、新能源、智能装备等高潜力创新赛道。对于 企业而言，核心能力是其拓展业务的坚实根基，而智 造能力、软件控制技术、供应链资源等要素则是企业 快速实现新业务突破、迈向成功的保障。 技术发展趋势 1. 技术能力提升：整车电动化与智能化加速，软 件与系统集成能力成为零部件企业竞争关键 智能化升级促使零部件企业强化软硬协同，打造系统 级能力。伴随整车智能升级，传统机械零部件的软件 标的 与企业的区域互补性与业务互补性，第三步则应评估收 购投入与产出，如市盈率（PE倍数）、投资回报率等。 3. 海外本地化制造 从合规驱动到主动布局，海外本地化制造已成为中国 零部件企业迈向全球化的必要路径。近年来，中国零 部件企业加速对海外市场的本地化布局，以配套中 国车企海外生态链、规避贸易壁垒与合规压力、降低 综合成本与交付风险、拓展海外客户与服务能力、抢 占新兴市场与政策红利等。例如，蜂巢能源2025年2

............................................. 7 大数据整合形成挖掘机指数，调节生产节奏，改进产品设计，提升服务效率 ...... 8 局部智能迈向全面智能，灯塔工厂软件系统升级，形成统一管理平台 ................. 9 树根互联对外赋能，为中国制造业打造世界级工业互联网平台 ........................ 6：三一重工设备互联系统大屏幕 资料来源: 新华社、公司官网、国信证券经济研究所整理 公司充分利用千亿条设备运行数据形成挖掘机指数，通过大数据分析，调节生 产节奏、改进产品设计、提升服务效率。 局部智能迈向全面智能，灯塔工厂软件系统升级，形成统一管理平台 2020 年之前，公司采用 MES（制造执行系统）实现了各生产环节自动化。MES 平台集合研发、生产计划、质量管控、专家支持和客户服务等专项数字化平台，

士，将服务响应时间大大压缩。 末端配送领域，美团、顺丰的无人车通过“AI 路径规划 + 多机协同”，已渗透至社区、高校等多种生活化场景。 这些场景的协同发展，标志着自动驾驶技术正从技术验 证迈向规模化商业落地，未来该技术也将进一步往私人 乘用车市场演进，如智能通勤自动驾驶、长途出行无人 驾驶等。 第三章 智能驾驶行业赋能与场景创新 37 3.5 产业发展节奏预测 基于当前产业界内政策推进、技术迭代、产业链协同及 授李骏 曾表示，“安全是智能网联汽车发展的生命线，也是消 费者最为关心的问题”。行业亟需构建科学的安全评估 体系，尤其是面向自动驾驶的安全体系，通过安全体系 的构建，让自动驾驶真正从“可用”迈向“可靠”。 4.1 自动驾驶安全系统要素 李骏院士强调，“自动驾驶汽车的安全是一个涵盖全生 命周期的系统工程，必须同时确保自动驾驶系统安全与 自动驾驶运行安全的双重保障。产品出厂前的功能安全 战。从产业发展维度看，全天候安全不仅是技术攻坚的 制高点，更是构建用户信任体系的关键支柱，当智能网 联车辆能在暴雨夜的湿滑弯道、雨雾尘霾天的复杂路口 等高风险场景中保持稳定可靠的行驶表现，才能真正推 动自动驾驶迈向规模化商用。 场景安全：系统必须具备无差别风险处置能力，覆盖人 机共驾路况判断、高速突发应对、低速泊车障碍物识别 等全域场景。路面自适应 AEB 通过多源感知数据融合， 在高速追击、弯道遮蔽、湿滑制动等极限条件下动态建