【BIM数据协同】工程项目建设的不同参与主体基于BIM进行数据共享，采用模型及 其关联的图档、文件进行沟通、处理和反馈，达到工程数据无损传递、集成应用、数据价值 最大化的目的。 2.0.3 【BIM交付物】基于BIM的交付成果，包括BIM模型及模型数据关联的二维图纸、安 装说明、施工工艺要求等。 2.0.4 【BIM管理者】对工程项目BIM数据管理的主体简称BIM管理者，BIM管理者一般由建 设方委托工 【管理阶段】按照工程项目的实施现状，BIM数据管理分为三个阶段，勘察设计阶段、 生产施工阶段、运维阶段，各阶段的交付包括向政府管理机构的交付和向发包方的交付。智 能建造项目宜采用两阶段协同管理（EPC总承包为主体）模式和全过程协同管理（全过程咨 询方为主体）模式，不宜采用分阶段管理模式，若因工程项目不可避免分阶段情况，建设单 位应组织好各阶段的交付并保障分阶段的管理主体之间的数据标准一致。 图3.0.2 BIM数据协同管理阶段划分示意图 【勘察设计阶段】勘察设计阶段BIM数据协同管理一般由全过程咨询方或主体设计院 负责，勘察设计阶段的模型交付与二维图纸同步，按《成都市房屋建筑工程建筑信息模型 （ BIM）设计技术规定（试用版）》执行。 3.0.4 【生产施工阶段】生产施工阶段BIM数据协同管理一般由全过程咨询方、EPC联合单 位或施工总包方负责，具体要求按本导则第4、5、6章执行。竣工阶段的模型交付与二维竣 工图纸同步，按《成都市房屋建筑工程建筑信息模型（BIM）施工技术规定（试用版）》执

...................................................................................... 5 4.5 设计成果交付 .................................................................................................. ..................................................................................... 8 5.6 数智验收及交付 .................................................................................................. 新一代信息技术与工业化建造技术深度融合形成的人机协同建造方式。 2.0.2 智能测绘 Intelligent investigation 利用新一代信息技术和智能设备及装备进行测绘，形成数字化勘察成果并进行应用和交付 的工程勘察活动。 2.0.3 数智化设计 Digital and intelligent design 以AI 技术、BIM 技术、装配式技术和标准化资源库和标准化流程为基础，推进设计阶段的

研制。 控制执行软件标准。推动工业操作系统等软件的系统架构、数据接口等标准研制。 3. 智能工厂标准 主要包括智能工厂设计、智能工厂交付、智能设计、智 能生产、智能管理、工厂智能物流、集成优化等 7 个部分， 如图 7 所示。主要规定智能工厂设计与交付，智能工厂运营 时的设计、生产、管理、物流、系统集成等内容。 16 图 7 智能工厂标准子体系 （1）智能工厂设计标准 主要包括 模、仿真分析，实现物理工厂与虚拟工厂之间的信息交互等 物理/虚拟工厂设计标准。 （2）智能工厂交付标准 主要包括设计、实施阶段数字化交付通用要求、交付信 息模型、交付数据采集要求、交付系统要求、交付系统集成 17 要求、交付实施指南、基于交付模型的运行维护实施指南等 数字化交付标准；智能工厂项目不同阶段竣工验收要求标准。 （3）智能设计标准 主要包括基于数据和知识驱动的参数化模块化设计、基 资源模型要求、协同经营管理、网络协同设计、网络协同生 产等标准；产销一体化运营主要包括运营总体架构、平台技 术要求、数据分类规范等标准；其他主要包括上述四类以外 的智能制造新模式的通用要求和服务交付等标准。 25 下一步建设重点 智能运维服务标准。推动状态检测、寿命预测、运维决策等标准研制。 网络协同制造标准。推动平台技术要求、网络协同生产等标准研制。 产销一体化运营标准。推动运营总体架构、平台技术要求等标准研制。

运维系统的设计、建设、验收及交付全过程，特制定本指南。 本指南基于物联网、云计算、大数据、人工智能及数字孪生等新一代信息技术，结合建 筑全生命周期管理需求，对智慧运维的前期准备、平台架构、应用场景、调试及验收交付等 关键环节提出系统性技术要求。本指南共分 10 个章节，内容包括：总则、术语、基本规定、 智慧运维应用准备、智慧运维平台、子系统集成、创新拓展应用、系统平台调试、系统平台 验收与系统平台交付。 本指 本指南旨在为我市新建、改建、扩建及既有建筑的智慧运维系统规划、设计、建设、验 收、交付和运营管理提供可操作的技术指引，推动我市建筑运维向数字化、智能化、低碳化、 高效化转型升级。 本指南由成都市住房和城乡建设局审核，由编制组负责具体技术内容的解释和说明。各 单位在使用过程中如有意见建议，请反馈至成都蓉筑智能建造创新研发与产业促进中心(地 址:成都市锦江区柳荫路 9 号，邮编:610023，邮箱:cdrzic@163 .....................................................................................50 7.3 数据资产整体交付...................................................................................................

洞并进行修复。同时，建立完善的应急响应机制，当发生数据泄露或安全攻击 时，能够快速采取措施，将损失降至最低。 5.2 企业专属工业大模型应用开发实施 实施企业专属工业大模型的开发到最终交付需要一个系统化的框架，涵盖 从需求分析到模型构建、优化、部署、维护等全生命周期的各个环节。这一过 程不仅涉及数据的采集、清洗、建模与评估，还包括技术架构的设计与实现， 尤其是前文介绍的基于深度学习方法（如 系统集成与应用开发 （技术与产品团队） 单元测试 与功能验证 （测试团队） 集成测试 （测试团队） 现场验证 （测试、开发与技术团队） 产品开发测试 （开发团队） 技术内部上线或部署交付 （技术服务团队、运维团队） 用户线上预览并验收 （销售与技术团队） 大模型项目转移售后 （售后与技术服务团队） 用户售后 （售后团队） 紧急情况修复 （技术服务团队） 日常运维人员 ➢ 标准化交付流程 服务交付的标准化流程是确保质量一致性的重要基础。技术服务提供方需 要在交付过程中制定明确的阶段性目标，将交付任务划分为数据准备、模型部 署、系统集成和性能优化等关键阶段。每个阶段都有清晰的工作内容和质量验 收标准。例如，在模型部署阶段，团队需要确保模型的运行环境符合企业的实 际需求，同时验证模型的准确率和稳定性是否达到预期指标。 为了降低交付过程中的风险，技术服务团队还需在每个阶段结束时进行全

新进入者数字化商业模 式冲击 开辟数字原生业务需求 新技术热，如果不跟进 害怕落后 其他 运营成本优化程度 端到端流程自动化程度/ 环节打通程度 数据驱动决策的程度 供应链可视化程度 订单交付周期缩短程度 异常响应速度 产品质量稳定程度 市场需求预测准确程度 个性化/定制化需求响应 能力 客户旅程数字化覆盖程度 产品上市周期缩短程度 促使企业决定进行数字化转型的主要因素 算法工程师-CV 0.4% 算法工程师-NLP 0.8% 算法工程师-多模态 4.9% 算法工程师-合伙人 0.4% 文本标注 0.8% 模型运营 2.1% 项目相关 （1.6%） 项目交付 0.4% 项目经理 1.2% 其他 （1.2%） 大模型知识库 0.4% 技术负责人 0.8% 大模型人才地域、经验、薪资等分布情况 几点说明 从大模型人才需 求看： 1-大模型的产品 5% 系统集成 0.5% 数据开发工程师 0.5% 财务分析方向 0.5% 项目相关 （9.0%） 项目经理 5.5% 自动化解决方案 0.5% 项目管理 1.5% 网络安全 0.5% 项目交付 1.0% 咨询相关（28.4%） 咨询顾问 28.4% 项目总监 0.5% 其他 3.5% 项目支持 0.5% 招 聘 市 场 主 要 人 才 需 求 方 向 16.4%16.4% 8.5%

XX 核心业务领域重点管理关注点 营销业务领域 业务特点： 管控重点： 按客户需求定制，按订单生产。有主机厂寄售业务，跟随主机厂计划备库、 供货，出库或上线结算。 新品报价过程管理；订单交付过程管控（质量、交期）；第三方物流仓库 及主机厂寄售仓库库存和结算过程管理；销售量、价、本、利分析。 技术研发领域 业务特点： 管控重点： 按客户需求进行产品设计研发，设计标准符合行业体系认证要求。 核心业务领域重点管理关注点 生产管理领域 业务特点： 管控重点： 基于客户订单及主机厂滚动计划进行生产规划。以订单交期为优先级依据， 计划排程侧重于瓶颈产能及模具存量管控。 跟随主机厂滚动计划；客户订单交付缓冲期；设备产线产能以及模具可用 量管控；物料计划期、量参数策略的规划；包装物齐套性的管控；生产计 划执行进度跟踪，现场在制物料存量管控及生产过程异常处理和订单调度。 供应链管理领域 业务特点： 平台统一：建立统一的企业信息化管理平台，实现财务、业务、流程、数据的统一管理。 u 编码统一：建立统一规范的物料编码管理及产品 BOM 管理体系，实现基础数据标准化管理。 u 订单统一：建立订单管理系统，实现以订单为源头，从报价到交付全过程管理，以适应多变的市 场需求。 u 计划统一：建立集中式的生产计划和物料控制管理系统，统一计划作业方法，优化计划作业流程， 解放计划员繁重的重复劳动，工作重心转移到计划调度与物料控制等有价值的工作方向、

加入星球获取更多更全的数智化解决方案 我们对商用整车及零部件制造企业发展趋势的理解 当 前 中 期 远 期 阶段 主要 特点 战略 重点 核心 能力 • 满足个性化产品需求的设计 及交付 • 主要依赖大客户带来订单机 会，受国家宏观政策影响 大，存在一定的市场风险 • 主动转换市场定位，逐渐扩大产 品标准化程度，追求高周转的规 模效应 • 拓展市场，主动迎接市场竞争 • 合资企业，集团化 架构，强调标准化 模版的复制和运 用。 追求单元化管控， 强调单元化的盈利 **** 特点分析 载货汽车的产品定位  由于产品下游市场需求的特点，以按单生产为主。按订单交付和跟踪的要求非常高， 需要产销环节严密的衔接  单品价值高、质量影响力大，单件管理要求高  订单个性化将进一步提高，产品配置组合越来越多，设计及供应链协作难度将随之增 加 国际市场定位  价格管理 采购合同管理 资金计划 资金拨付 资金使用跟踪 客户 / 会员管理 营销 管理 市场分析 / 预测 人事组织 薪酬福利 招聘 / 培训 / 绩效 业务运营层 供应链 与交付 管理 合同订单管理 项目管理 计划 管理 仓储物流管理 采购管理 发运管理 生产管理 质量管理 精益 制造 高级排程 APS 物料配送 设备管理 在制品管理 财务 管理

成本，并确保从一开始就充分考虑这些成本。 产品开发策略除了关注新 SKU 的销售额外， 还应考虑总拥有成本，预测交付新产品的费 用，并考虑滞销产品带来的损失。 此外，还应考虑可持续性因素。随着消费者 和监管者对环境影响报告的要求日益严格， 供应链高管需要能够追踪从生产到交付的每 一个环节的可持续性指标，并且致力于设计 更加环保的产品生命周期。在这一领域，生 成式 AI 能够提供帮助。76% 精确调整策略。 智能供应链洞察变革，驱动增长 8 利用供应链 AI 助手，打造智能化供应链 IBM 的供应链团队遍布 40 个国家 / 地区，负 责 170 多个国家 / 地区的数十万客户的交付 和服务呼叫任务。IBM 与全球多层级供应商 通力合作，能够满足客户定制化需求。过去， IBM 的供应链使用传统系统，分散在不同组 织部门中。因此，信息系统缺乏整合，数据 流通效率低下。员工依赖电子表格完成大部 创建涵盖所有供应链工作流程的用户画像。 概述数字助手如何帮助打造新的工作流程并 优化现有流程。洞察这些用户画像与现有技 能水平之间的差距，从而制定培训计划，提 升技能。 牢牢把握目标。 供应链创新需要与市场产品和交付能力紧密 结合，确保创新能够真正推动业务成果和市 场成功。明确优先级，积极推动其实现，确 保企业目标顺利达成。 行动指南 智能供应链洞察变革，驱动增长 20 确定最有自动化潜力的供应链工作流

故障预警 融合设备传感器数据与运维记录，构建故障知识图谱， 提前 48 小时识别 90% 的潜在设备异常，减少非计划停 机损失。 03 排产优化 通过强化学习动态调整生产计划，平衡设备利用率与订 单交付周期，实现产能提升 15% 以上，降低库存成本 20% 。 02 物流调度 采用多智能体路径规划算法，实时优化 AGV 运输路线， 缩短物料周转时间 30% ，降低运输能耗 25% 。 04 能监控、桌面共享 基于 AI 算法优化生产调度，根据订单需求和设备状态动态调整生产计划，提高生产效率和设备利用率。实现生产过程可视化，管理人员可实 时监控生产进度，及时调整生产策略，确保订单按时交付。通过信息采集及视频监控实时跟踪园区日常作业及事态，结合园区预警系统的告 警能力，实现“数据集中、人员集中、统一指挥、进度共享“的协同作战体系。 大屏呈现与管控： 实时管控园区整体情况，同时当发生突发事件 AI 摄像机：自研 + 联合研发方式， 自 研率 85% 以上 硬件优势 根据全面质量管理思想（ PDCA ） ， 产品按照规划、开发、测试 ，生产的 流程 ，保证产品高标准交付； 核心的 硬件自研能力和丰富的场景应用经验。 行业赋能 产品硬件、人脸库管理、布控、考勤、算 法等可为行业单独赋能 ，如刷脸消费场景， 已经支撑中移金科升级现有扫码支付为刷 脸支付