生 产计划的下达执行。实现计划的三级联控机制：①主计划（车型 平台）→②模块化排程（车体/转向架）→③工位级动态调度。 四级：基于 AI 的排产优化、风险预测和动态调优。企业 运用人工智能等前沿技术，建立生产排产与调度算法模型，实现 自动给出满足多种约束条件的优化排产方案，形成优化的详细生 产作业计划，生产情况实时监测，提前处理生产过程中的波动和 — 17 — 风险，AI 驱动计划优化以及数字孪生平台预演排程风险（如供 块（定制件）按节点精准投料）、设备（每工序绑定三维激光扫 描，数据实时比对数模公差±0.1mm）等的管控，实现信息化系 统与其他系统（如生产计划、质量或设备等）的协同，实现数据 共享。 四级：基于智能优化管控。企业运用人工智能等前沿技术 建立生产运行监测预警算法模型，实现对生产过程中（圆系平台） 工艺参数、设备状态、生产过程等生产作业数据的在线分析与实 时监测预警，基于数据驱动的生产过程自动化控制（如 MES 派 工自 料、半成品、 成品质量可追溯，实现轨道交通装备行业工艺精度与零缺陷管 理，单件级追溯（如每颗螺栓绑定 RFID，寿命周期≥30 年）。 四级：基于 3D 视觉检测和 AI 预测的智能质检。应用前沿 技术开展产品质量检测，提升检测效率和检测水平（将啮合间隙 控制精度提升至微米级别，转向架动平衡偏差≤5g·cm（约为汽车 轮毂 1/10）），开展产业链上下游质量数据跨企业共享；或构建 产

长， 销售系统需要与生产调度系统和库存管理系统进行深度整合，实 现实时数据共享。 四级：运用 AI 与大数据提升矿机等产品实时销售预测与 生产计划的自动化调整。企业使用人工智能、大数据分析等前沿 技术，实现销售、财务、生产、供应链的全面数字化协同，提升 — 13 — 实时销售预测与生产计划的自动化调整。通过分析历史销售数 据、市场趋势以及原材料供应状况，AI 可以自动生成销售预测， 库存情况等，自动生成并调整生产排程，从而保证生产任务的高 效执行。同时实时监控生产进度，调整后续生产工序的安排，减 少交期延误的风险。 四级：构建模型实现矿山设备生产计划智能优化与风险预 警。运用人工智能和大数据分析等前沿技术，建立生产排产与调 度算法模型，实现生产计划的智能优化。运用 AI 模型，根据历 史生产数据、设备负荷、原料供应等多维度条件，自动生成最优 排产方案。通过智能调度、生产情况实时监控，提前识别生产过 理 系统连接，实时监控物料消耗情况、设备运行状态以及生产进度， 确保生产过程中的每一项工艺参数符合标准，并及时做出调整。 四级：构建模型实现矿山机械生产实时监测、预警与优化。 运用人工智能等前沿技术，建立生产监控与预警算法模型，实现 矿山机械制造中复杂工艺参数、设备状态和生产过程的实时监测 与预警。通过在线分析生产数据，智能识别潜在的生产风险，如 设备故障、工艺偏差等，并自动调整生产计划或发出预警通知，

、多订单的共线 生产，能够自动根据订单、款式、尺寸等规格进行自动存放。 四级：全场自动物流、全厂动态工时管理、物流预警管理。 在实现全厂、全生产环节自动吊挂的基础上，应用机器学习、大 数据等前沿技术，基于动态工时等管理技术，根据款式、加工经 验、生产熟练程度、加工质量等能够自动分配生产工序和生产进 度。从而达到生产的最优化。并对生产过程中出现的供应、物料、 质量检验等问题，基于模型和演算，对生产实现预警管理。 应链安全性等指标对服装外协单位进行评价，并将评价结果用于 外协单位的遴选与评价。 四级：智能外协。针对服装行业链主型企业中存在的订单及 工序外协企业选择困难，订单综合难等问题，应用机器学习、大 数据等前沿技术，对外协单位建立起基于产能、成本、质量、供 货期等因素建立起综合评价体系，进行动态管理，并基于外协单 位生产过程数据的提供对外协单位存在的风险进行主动提供，同 时根据质量、性价比、交货期、可靠性等因素能够综合推荐外协 统计管理，结合大货订单和款式，建立面辅料库质量数据。和库 存系统结合，实现面辅料库的精准化管理，能够和设计、打样、 制衣等生产环节协同，实现面辅料的精准化管理。 四级：智能面辅料开发。应用机器学习、大数据等前沿技术， 基于面辅料的门幅、长度、缩水率、稳定性、颜色等质量指标， 基于款式设计等形成知识库，对服装新款式设计时候实现面辅料 指标的自动设计与推荐，并根据供应链历史供货的变化情况，建 - 21

实际生产进度和资 源情况，动态调整生产计划，并通过 MES 系统将任务下达给生 产现场，确保生产计划的高效执行。 四级：基于 AI 模型的元器件智能排产与调度。企业运用人 工智能、机器学习等前沿技术，建立生产排产与调度算法模型， 实现自动给出满足多种约束条件的优化排产方案。系统能够实时 监测生产情况，提前处理生产过程中的波动和风险，实现动态实 时的生产排产和调度。可通过引入 5G 和 MES 采集的工艺 参数和生产数据进行质量分析，及时发现潜在质量问题。 四级：基于 AI 建立生产运行监测预警模型，对元器件生产 动态优化和闭环管控。中小企业运用人工智能（AI）、机器学习 等前沿技术，建立生产运行监测预警算法模型，对生产过程中的 工艺参数、设备状态、生产作业数据进行在线分析和实时监测预 警，驱动生产过程的迭代优化和闭环管控。企业可通过引入工业 物联网（IIoT）平台，将生产设备的传感器数据实时采集到云端。 动将检测结果上传到系统中，并根据预设的规则进行判断和报警。 当出现质量问题时，企业可以快速定位问题的根源，并采取相应 的措施进行改进。 四级：AI 智能检测系统构建产品质量管理模型，实现自动 检测与缺陷预测性分析。企业可应用前沿技术（如视觉质检）开 展产品质量检测，提升检测效率和检测水平。同时，企业还能够 开展产业链上下游质量数据的跨企业共享，构建产品质量管理模 型，实现产品质量影响因素的识别及缺陷预测性分析。这种模式

级及以上 智能驾驶功能装车率，形成了有利的产业宏观环境。 车载智能传感和控制行业市场结构呈现“金字塔”分化， 底层通用型传感器竞争激烈，中层专用型传感器（如超声波 雷达）因性价比优势获车企青睐，顶层前沿领域（如生物传 感）成为技术卡位关键。行业中小企业主要活跃于产业链的 细分技术领域，聚焦超声波雷达、毫米波雷达、高精度定位 终端等核心器件的研发与制造，为整车厂提供定制化系统集 成服务，例如 用 AGV 完成物料搬运标准化作业，实现车间作业现场精准配送；部 署物流调度系统，实现车辆、货物、仓储资源的动态匹配。 四级：车载智能传感和控制产品智能化仓储物流管控。 企业可使用人工智能等前沿技术，实现仓储物流与供应商库 存或客户生产计划间的数字化协同，并能够自动实现物流计 划的自动制定实施或厂内物料自动配送；或按照产供销状况， 集成应用 WMS、SRM、MES 系统，实现智能仓储；采用红

后，进行存储、分析和处理。 四级：智能检测、SPC 分析、供应链质量数据平台。应 用视觉检测、模式识别、大数据等技术开展产品质量检测， 实现：（1）智能检测：利用视觉检测技术，通过图像处理、 模式识别、深度学习等前沿科技，准确捕捉并解析产品的细 微特征，提升质检效率和准确性。（2）SPC 分析：通过 SPC 控制图等工具对过程数据进行实时监控，及时发现生产过程 中的异常波动，包括：确定控制对象、收集过程数据、绘制 基于信息化系统，结合系统采 - 19 - 集的工量具使用次数、状态参数等信息，实现工量具寿命的 实时预警，减少因工量具失效产生的生产浪费，并提高工量 具的使用寿命。 四级：智能工量具管控。应用机器学习、大数据等前沿 技术，基于工量具寿命与材料成分、使用频次等关系的模型， 实现工量具寿命的监测、自动预警及相应处理。 典型案例：普锐明利用智能刀库实现工量具管理 案例背景：宁波普锐明是一家典型的汽车零部件制造

生产任务并反馈执行进度。通过部署信息化系统实现计划生成的 自动化程度提升，有效应对常规订单波动。 四级：借助 AI、构建生产排产与调度算法模型，实现全流 程智能化。企业借助人工智能、大数据等前沿技术，构建生产排 产与调度算法模型，实现全流程智能化。模型深度融合行业特性 约束，包含主机厂的交付优先级、设备换型时间、工艺兼容性等， 自动生成优化排产方案。当系统同时接收多个主机厂的订单时， 孤岛，实现数据的实时共享与业务流程的无缝对接，促进生产管 理效率大幅提升，为企业决策提供更全面的数据支持。 四级：运用 AI 建立生产运行监测预警算法模型。企业运用 人工智能、大数据、物联网等前沿技术，建立生产运行监测预警 算法模型。通过对生产过程中工艺参数、设备状态、生产过程等 各类生产作业数据的实时在线分析，实现对生产过程的实时监测 与预警。可利用机器学习算法分析设备运行数据，提前预测设备

告，能够为客户、监管和第三方机构提供实时查询与数据对接， 实现碳足迹动态管理和智能分析。 四级：结合 AI 实现生产调度、能耗分配和碳减排路径优化。 在全流程自动化基础上，集成大数据、人工智能等前沿技术，对 碳排放数据进行深度挖掘与预测分析。能动态优化生产调度、能 耗分配和碳减排路径，实现碳足迹异常预警和智能决策支持，助 力企业绿色转型和精益管理。 （三）供应链数字化 - 15 -

制的数字赋能 4 5 EA 架构设计解耦与集成 • 对企业 EA 架构进行设计，对管理 系统进行解耦和有效集成 4 6 新技术创新和赋能 • 开放式可拓展性高的技术平台， 未来可以承载多元化的前沿智慧 供应链技术 示例 Huawei Confidential 27 企业需要按照数字化转型的规律，从“全面扫描，统一愿景，转型规划，推动落地”四个阶段进行 上看：企业战略的要求 下看：数字化能力现状

- 21 - 超标时自动预警；建立质量追溯体系，关联物料批次、生产工 序与成品质量数据，实现正向与反向质量追溯。 四级：灯饰照明产品质量检测智能化与供应链协同优化。 运用视觉检测、光谱分析等前沿技术开展自动化质量检测，提 升外观瑕疵（如镀层划痕）、光学性能的检测精度与效率；构 建质量分析模型，识别影响质量的关键因素（如焊接温度、物 料批次），实现质量缺陷的预测性预警；与供应商、客户共享