按标准的、统一的和简单的结构化方式编制和布置各种建筑物 ( 或建筑群 ) 内各种系统的通信线路，包括网络系统、电话系统、监控系统、电源系统和照明系统等。因此，综合布线系统是一种标准通用的信息传输系统。综合布线是智慧工厂建设基础设施 ,是将所有语音、数据等系统进行统一的规划设计的结构化布线方式，用来支持语音、视频、数据、图文、多媒体等综合应用。 现状分析 解决方案 核心技术 关于我们 目录 CONTENTS 功能 A 功能 B 控制 管理 系统集成是指通过二维码、射频识别、软件等信息技术集成原材料、零部件、能源、设备等各种制造资源。由小到大实现从智能装备到智能生产单元、智能生产线、数字化车间、智能工厂，乃至智能制造系统的集成。互联互通是指通过有线、无线等通信技术 ,实现机器之间、机器与控制系统之间、企业之间的互联互通。信息融合是指在系统集成和通信的基础上，利用云计算、大数据等新一代信息技术，在保 一个月 7 天 开发成本 节省 70% 240 人 /月 78 人 /月 开发团队 开发变设计 开发团队 设计小组 江西省工商管理云服务平台 建设效果 » 典型案例 智慧工厂需要稳定的无线流量、可靠的安全策略、可视化集中管控、移动 APP 运维，去支持物联网扩展，实时监测、自动调控办公室温度、湿度、光照等环境因素，助力企业打造舒适的智慧办公环境，能方便及时地掌握诸如网络

项目编号： AI 大模型智慧工厂 MDC 项目 设 计 方 案 目 录 1. 项目背景.......................................................................................................6 1.1 智慧工厂的定义与发展.......................... 大模型技术的快速发展为制造业提供 了新的解决方案，能够通过数据驱动的方式优化生产流程、提高生 产效率，实现个性化定制和柔性生产。智慧工厂的建设正是结合了 这些先进技术，旨在提高企业核心竞争力，推动可持续发展。 在这样的背景下，MDC（制造数据云）项目应运而生，致力 于构建一个集成 AI 大模型技术的智慧工厂解决方案。该项目不仅 关注生产效率的提升，还强调智能化决策和实时数据分析，以应对 市场快速变化和客户需求多样化的挑战。 项目顺利推进，最终 实现智慧工厂的目标。 1.1 智慧工厂的定义与发展 智慧工厂是指利用先进的信息技术和智能化设备，通过优化生 产管理和工艺流程，实现生产效率、质量、灵活性和资源利用最大 化的现代化制造环境。随着工业 4.0 的兴起，智慧工厂的概念逐渐 成为制造业转型升级的重要方向。 智慧工厂的核心在于信息的互联互通。通过物联网、大数据分 析、人工智能等技术，智慧工厂能够实时监控和分析生产过程，及

实践 What is it? How to do? o 智能工厂的新实践 SNCC model JIUJIANG practice o 智能工厂的新思考 汇报目录 两化融合与智能工厂 搬迁改造 提质降本 安全环保 产业升级 企业推进智能制造的原动力 智能工厂 n 生工艺复杂：操控难度大 n 业务组织多：管理协同难 n 市场变化快：响应效率低 盲目跟风－－理性思考 n 以我为中心－－用户为中心 以前我们做了什么？ 智能工厂顶层设计 3 条主线、 6 层方法 4 项能力、 4 步策略 对象 S-P-P-B 分析 六维度客户成熟度 问题 8 ⼤⼯程问题 ⺫标制度化－制度流程化－流程信息化－信息智能化 智能＝抓痛点＋想办法 怎么建设智能工厂？ 效益 咨询 精益管理的思想贯穿于经营管理的全部过程 创新 、质量 、绿⾊ 过程仿真 生产需求 效益偏差 人 人 机 料 法 环 认知融合 需求预测 实际效益 优化 APC 测 - 全生命周期数字化资产模型 MES DCS 传感测量网络 想办法：智能工厂顶层设计 3D 设计 一体化 设计 建造 运维 字 化 移 交 工 程 服 务 Vertical 行业垂直 EAM PLM ERP 应

免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 1 证券研究报告 电子 从英伟达 GTC 看 AI 工厂的投资机会 华泰研究 电子 增持 (维持) 研究员 黄乐平，PhD SAC No. S0570521050001 SFC No. AUZ066 leping.huang@htsc.com 开始召开年度开发者大会（GTC）。在会上 CEO 黄仁 勋再次强调 ChatGPT 等生成式 AI 的出现，会改变千行百业，AI 正迎来 “iPhone”时刻。公司展示了从芯片、服务器、大模型到云服务在内的完整 的 AI 工厂解决方案，并希望能够成为 AI 时代的台积电。我们认为，1）大 模型将是科技巨头之间的竞争，这个竞争会利好芯片送水人，2）芯片和数 据成为制约发展的关键因素。关注 1）先进封装及计算芯片在内的半导体产 A800，因此训练同一个体量的模 型，中国在成本及速度上存在 10 倍以上的差距。目前国内 AI 芯片厂商在推 理芯片已有一定市占率，但受 CUDA 等软件影响，训练芯片上差距仍较大。 从 GPU 到 AI 工厂，AI 计算会为整个服务器产业链带来增长 这次会上，英伟达重点展示了如何从单颗 GPU 芯片 H100，通过 NVLINK Switch 形成一颗巨型 GPU，然后通过 Quantum InfiniBand

AI 技术在智慧工厂建设中的使用方法 引言： 智慧工厂是指通过信息化和智能化技术实现生产流程自动化、柔性化和高效化 的现代化工厂。随着人工智能（AI）技术的快速发展，越来越多的企业开始探索 将 AI 应用于智慧工厂建设中，以提高生产效率、优化资源利用、降低成本等目 标。本文将介绍 AI 技术在智慧工厂建设中的使用方法，并探讨其对企业的影响和 未来发展。 一、数据采集与分析 1.1 传感器技术 传感器技术 传感器是智慧工厂中重要的数据采集装置，可以通过感知环境变化并将其转换 为数字信号。AI 技术可以结合大数据分析，对传感器采集到的数据进行实时监控 和分析，从而帮助企业更好地了解生产过程中存在的问题，并及时采取相应措施进 行调整和改进。 1.2 数据挖掘与预测 AI 技术可以通过数据挖掘和机器学习算法，提取出隐藏在海量数据背后的有 价值信息，并基于历史数据对未来可能出现的问题进行预测。这为企业的生产计 技术可以实现智能化的自动化生产线，通过自主学习和智能决策能力提高 设备的自我调节功能。例如，基于视觉识别技术的机器人可以对产品进行质量检 测，并在发现异常情况时自动暂停生产，并通知相关人员进行处理。这种智慧工厂 中的自动化流程可以极大地提高生产效率和产品质量。 2.2 协作机器人 协作机器人是一类与人类共同工作的机器人系统，它们通过与操作者进行交互 学习以及与其他设备和系统的实时数据交换，实现真正意义上的协作工作。AI

1 智能工厂需求与解决方案 CONTENTS 目录 智能工厂实例与典型应用 2 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 制造工厂普遍面临的挑战与需求 • • 人、机、物没有 互联，生产工艺 和运营数据不能 有效收集和分析 应用 行业竞争激烈 多品种 , 小订单 订单波动大 产品更新快 • • 人工统计 , 生产状 态不及时、不透 明，沟通成本高 人员绩效不客观 设备状态不能有 效监控和预维护 提效降费 运营透明化 信息流畅 数据挖潜与分析决策 高度柔性 “ ” 构建全流程、全要素的全连接工厂，实现 产供销 高效协同 产品 设计 生产 制造 质量 检查 仓储 管理 供应 物流 维护 服务 回收 利用 市场 销售 智能工厂 100110111001111110101000001010101010101111111111111101101010 共创 5G 未来。 应用 智能工厂 AI 仿真验证 存储 流程优化 数据库 工业 APP 服务 智慧园区 智慧娱乐 … 平台 服务 计算 云服务 智慧医疗 智慧矿山 智慧教育 网络 通信 工业控制 机器视觉 安全保护 监控采集 执行驱动 工业传感 感知 控制 工业 装备 工业相机 高清摄像头 数控机床 AV G 1 智能工厂需求与解决方案 CONTENTS

机械设备 2024 年 06 月 11 日 中控技术 (688777) ——控制系统 Nyx 与 AI 大模型 TPT 发布，中控“1+2+N” 智能工厂架构再升级 报告原因：强调原有的投资评级 买入（维持） 投资要点： ⚫ 6 月 5 日，中控技术在新加坡召开新品发布会，推出了全球自动化领域的通用控制系统 Nyx 及流程工业首款 检验数据、安全监控数据、环保监测数 据、气象环境数据、原材料质量、人员定位数据和视频监控数据等并未进行有效地加工和 应用，造成了大量数据浪费。 ⚫ 中控提出的“1+2+N”智能工厂新架构，打破数据孤岛。通过工厂操作系统 sup-OS 将 数据打通；通过两个自动化（PA+BA）实现企业生产全要素的互联集成和企业经营的协同 智能，解决企业中的数据体系建设、模型体系建设以及场景化的应用软件问题；同时运用 与中控技术开展了从 IIoT 到 AI 的全方位合作， 覆盖 LNG 再气化及储存转型、先进控制、智能工厂、城市燃气业务创新等多个领域；3） 万华化学：蓬莱基地率先使用中控 i-OMC，未来，将通过生成式人工智能技术，比如大型 语言模型、中控 AI 时序大模型 TPT 及预测大型模型等，为其工厂和园区创建一个超级大 脑。全球顶级客户与中控技术的合作充分体现了公司产品的有效性和竞争力。 ⚫ 维持盈利预测，维持“买入”评级。预计

（1）设备层是指企业利用传感器、仪器仪表、机器、 装置等，实现实际物理流程并感知和操控物理流程的层级； （2）单元层是指用于企业内处理信息、实现监测和控 制物理流程的层级； 3 （3）车间层是实现面向工厂或车间的生产管理的层级； （4）企业层是实现面向企业经营管理的层级； （5）协同层是企业实现其内部和外部信息互联和共享， 实现跨企业间业务协同的层级。 3. 智能特征 智能特征是指制造活动具有的自感知、自决策、自执行、 （3）融合共享是指在互联互通的基础上，利用云计算、 大数据等新一代信息通信技术，实现信息协同共享的层级； （4）系统集成是指企业实现智能制造过程中的装备、 生产单元、生产线、数字化车间、智能工厂之间，以及智能 制造系统之间的数据交换和功能互连的层级； （5）新兴业态是指基于物理空间不同层级资源要素和 数字空间集成与融合的数据、模型及系统，建立的涵盖认知、 诊断、预测及决策等功能，且支持虚实迭代优化的层级。 年，制修订 100 项以上国家标准、行业标准， 构建适应新型工业化发展的智能制造标准体系。加快制定智 能检测、智能物流等智能装备标准，研发设计、生产制造等 工业软件标准，智能设计、智能管理等智能工厂标准，供应 链建设、供应链运营等智慧供应链标准，数字孪生装备、人 工智能工业应用、工业数据流通等智能赋能技术标准，网络 协同制造、产销一体化运营等智能制造新模式标准，工业无 线网络、工业网络融合等工业网络标准，探索标准研制新方

未来石油石化产业新型工业化的发展特征 第六章：迈向智能：石油石化企业智能化转型建议 �.� 石油石化行业智能化解决方案 �.� 解决方案：固废全生命周期管理解决方案 �.� 实践探索：荣信化工智能工厂 关于石化盈科 �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� 碳的高质量发展格局，高端产品保障能力大幅提高，核心竞争能力明显增强，高水平自立自强迈 出坚实步伐。����年�月��日，工信部等九部门联合印发了《石化化工行业数字化转型实施指 南》，对构建石化行业标识解析节点、数字化转型标杆工厂、�G标杆工厂、智能制造优秀场景、 智慧化工园区等都提出了具体的指标，并修订��项以上数字化转型相关标准。����年�月的《政 府工作报告》，更加明确地提出强化能源资源安全保障，加大油气、战略性矿产资源勘探开发力 L�单点试验级：智能技术开始应用于石油石化产业的特定领域，工厂引入基础数据分析和自 动化技术，实现数据采集、报告生成、通信融合和装置在线化，能够对核心业务环节进行流 程化管理，推动产业从传统操作模式向智能化转型的初步探索，为后续的深入应用奠定基 础。 L�局部推广级：石油石化产业工业互联网平台集成AI决策，将智能技术应用于多个业务模 块，实现工厂环境的物联感知，并通过数据、知识和模型的有机融合优化决策过程。业务场