风险控制能力 创新能力 执行力 資源有效性 合規管理（流 程） 知识管理 市场风险评估 管控模式（流 程） 目标转化 企业愿景与领 导力 单耗控制（生 产） 响应能力（异 常、订单、市 场波动……） 财务风险评价 商业模式 制度保障 企业文化与效 果 性能策略（财 务） 信息分析能力 資产状态评价 产业创新 流程管控 价值增值 产业链协作 数据有效性及 将流程、技术、系统与人进行深 度融合为手段，探索创新企业运 营新模式。 模型是智能工厂的“大脑”：是 企业管理业务优化、流程化的基 础，是智能工厂关键技术攻关的 首要突破点。 标准化基础设施是保障：包括网 络规划（结构、安全等） 、硬件 设备规划、基础软件规划（操作 系统、数据库等）。 在实践中探索前行 智能工厂建设的几点体会 me we 敢问路在何方－－路在脚下

考虑的一个关键因素。向4G和5G技术的过渡需要 升级连接基础设施，以确保持续、高效运行。制造 商必须为这些变化做好准备，以避免对业务运营造 成干扰，同时充分利用增强的连接功能。 尽管制造业发展面临诸多挑战，但人工智能和物联 网的应用正在成为行业迈向持续增长、创新和数字 化转型的新引擎。 欧洲 欧洲制造业正在呈现稳步增长，先进制造业企业的 数量从2009年的1,900家增加到2023年的4,500 家，增长了一倍多1。自动化、机器人、人工智能和 物联网赋能制造业数字化转型 | 7 制造业面临的挑战 生产效率低下：制造业的许多工艺过程仍然是手工 操作，容易出错，导致效率低下。借助物联网，可 实现生产过程自动化，从而提高精确度和速度。联 网设备生成的实时数据有助于优化生产计划，减少 浪费并提高整体生产效率。 设备维护成本高：设备故障导致维护成本和停机时 间增加。物联网支持预测性维护，可以在故障出现 之前做出预测，并更及时地安排维修。这样不仅能 目前生产运营仍依赖2G和3G网络的制造商需要尽 快采取行动，升级设备和系统，以支持4G和5G网 络。这个过程涉及大量的规划、测试和部署工作。 Telenor IoT能够为此提供支持，确保设备正常运 行，并利用4G和5G的先进功能来提高绩效。 欢迎浏览我们免费提供的白皮书，了解2G和3G网 络退网进程。 速览：物联网部署的益处 采用现代蜂窝网络，工厂中的几乎所有资产都可以连接起来，通过自动化、位置追踪

数据价值，服务园区内的企业租户与个人用户，同时更好地 驱动区域乃至产业发展。 数智园区是指充分利用智能传感器、边缘计算、人工智能、 大数据、物联网等技术，聚合园区内各个系统、设备的泛在 数据，并通过云 – 网 – 边 – 端的协同处理架构对数据进行高 效处理，从而让园区的建设、运营更加智慧化。在数智园区 内，人、设备、系统将不再是独立的个体，而是通过数字孪 生等技术，实现从物理空间到数字空间的广泛映射，并最终 提升违规事件等时间敏感型应用的处理效率。在设备运行 中，维护大模型可以分析设备的数据，实时检测设备运行 状态，预测设备故障，并提前进行维护和保养。 • 从部署架构来看，数智园区更强调构建云 – 网 – 边 – 端的 协同处理模式： 初级阶段的数智园区通常更强调云平台的构建，将负载集中 在云中进行处理，这种方式构建了数智园区的基础平台， 在交付效率、扩展性等方面有着突出优势。但随着园区内 毫秒的时延、千倍于传 统无线技术的容量，以及大规模机器对机器的通信能力， 能够充分释放网络连接在数智园区中的潜能。云 – 网 – 边 – 端的协同处理架构能够兼顾云与边缘的优势，可成为数智 园区重要的基础设施，在制造业等对于网络带宽、时延非 常敏感的场景中能够得到广泛应用。 云 – 网 – 边 – 端协同应该在架构层面实现统一的规划，不 仅要推动基础硬件资源的架构统一，或是实现资源的跨架 数智园区行业参考指南

目的市场规模约11. 29亿元，中国海外园区风电 项目的市场规模约3.83亿元。 ▪ 在 不 同 类 型 海 外 园 区 开 发 可 再 生 能 源 的 技 术 潜 力 / 路 径 有 所 差 异，从 地 域 来 看，亚 洲 与 非 洲 的 中 国 海 外 园 区 开 发 可 再 生 能 源 的 技 术 潜 力 最 为 突 出 。多 元 综 合 型 园 区 的 光 伏 开 发 潜 力 最 投资金额等重要信息暂缺。 园区位置信息 园区位置信息通过基于互联网地图的数据爬取获得，并 辅以两轮交叉人工复核。首先，在互联网地图获取对应的经 纬度坐标。考虑到园区英文名称与所在国当地语言译名的差 异，以及园区位置在互联网地图上的误标，我们对搜索结果 进行了两轮交叉的人工核实与复核，复核内容包括国别和区 域吻合性、土地利用类型准确性。其次，对于有错误的位置 信息，尝试采用不同的译名再次搜索和复核。若仍然无法得 所能提供的最大输出功率。 平准化度电成本 在一个发电项目的整个生命周期内，每 度电的平均综合成本。这一指标涵盖了 设备购置、建设、运营、维护以及燃料成 本等所有相关费用，分摊到项目的总发 电量中（中国电力网，2023）。 中国海外园区 主要分为六大类型：多元综合型园区、 加工制造型园区、资源利用型园区、技 术研发型园区、农业开发型园区、商贸 物流型园区（Jing Song, n.d）。 地理信息系统

（高带宽存储器）材料和先进封装材料；半导体光酸技术；肟酯类 高感度光引发剂；黑色光刻胶树脂和彩色光阻树脂；颜料分散液 圣奥化学科技有限公 司 橡胶防老剂 6PPD 的贵金属催化加氢技术；取代芳胺系列产品绿色 催化合成技术；甲基异戊基酮（MIAK）自主生产技术； 雅本化学股份有限公 司 通过生物酶催化技术、微通道连续流技术、手性合成与金属有机反 应技术等，实现医药中间体国产化（特力利汀中间体、吉西他滨中 间体、心血管药物中间体）

的碳中和率，系 统会在每个月的首个工作日来预警上一个月规划的碳中和率是否达 标，若上个月碳中和率未达到预设的目标，系统会自动出现未达标 预警。自动化的碳预警，可帮助数据中心及时发现和应对碳排放异 常情况，有助于在碳管理和减排工作中及时采取行动，实现碳减排 目标。 碳预警实现步骤： 1、确定预警指标：首先，确定碳排放的预警指标，例如每单位 算力产出的排放量、能源使用的增长率等。这些指标应与组织的碳 对于追求减排目标的园区来说，需要提高能源利用效率、增加 清洁能源占比、整合能源系统、降低能源系统投资和运营成本等等， 从而使能耗和碳排放的总量及强度尽可能降到最低。园区的能源系 统，需要集技术创新、量化指标为一体，强调“源网荷储”的相互 协同，注重多种能源的互联互济，旨在构筑与区域协调的高效、清 洁、安全的能源体系。能源形式包括电力、燃气、热力/制冷、分布 式清洁能源、氢能、余热利用以及储能等，并考虑不同种类能源的

、 公共服务、办公、决策于一体的综合性管理平台。 江苏省泰兴经济开 发区 集立体感知、智慧运行管理、智慧服务支持、指挥 决策支持为一体的指挥平台。 扬州化学工业园区 园区部门及入院企业专网覆盖，数据管理平台，智 慧安全、智慧环保、智慧应急、智慧安防应用体 系。 第四批-2020年 泰州滨江工业园区 安全风险和隐患的主动感知及预警预测预防。 衢州国家高新技术 产业开发区 智能化监管系统，智能安检环保系统等。 发，充分运用5G通讯、云计算、大数据、物联 网、人工智能、边缘计算等新兴技术，建成集安全 生产、环境管理、应急管理、封闭管理、能源管理 和消防管理等业务相融合的智慧园区综合管理平 台。 青岛董家口化工产 业园 加快推动绿色低碳智慧化工园区建设，提升产业绿 色低碳发展水平。 锡山经济开发区新 材料产业园 依靠“智慧大脑”，织就了集系统管控、环保监控 于一体的“一张网”。 江阴临港化工园区 科 伴随着ICT技术的持续创 新，将实现对园区基础设备的光电重构，打造极简的零碳园区；从能效角度，能源路 由器，能源云脑，光伏发电机及新能源组件的应用，将实现极致碳效提升；通过园区 智能微网对电力系统“源网荷储“的协同，将形成以碳作为交易单元的绿电供需新秩 序。 图表12：智慧园区全域零碳发展趋势 资料来源：华为 （2）智慧园区场景功能精细化，全面智能园区逐步走向现实 未来，智慧园区将

方面，模型应准确解析复杂生产指令，例如在钢铁冶炼中，针对“根据当前温度 和炉内压力调整原料投放比例”的指令，模型需快速理解并生成具体操作步骤。 在故障诊断分析方面，模型需快速定位设备故障原因，例如在化工设备振动异 常时，通过分析运行数据判断是管道堵塞、部件磨损还是其他故障，并提供解 32 决方案。在生产资源调度方面，模型需根据订单需求、设备产能和人员技能等 因素优化资源分配。例如，在机械制造中，协调原材料采购、生产线分配和人 于不同的设备、工艺和流程，可能包含噪声、冗余、不完整或错误的信息。这 些问题会导致模型的学习过程偏差或过拟合，降低预测和决策的可靠性。例如， 在制造业中，传感器采集的设备运行数据可能因传感器故障或环境干扰出现异 常，如果未经清洗直接用于模型训练，可能导致错误的设备状态评估。此外， 不同企业对数据收集和存储的方式不统一，数据质量参差不齐，也进一步增加 了数据处理的难度。工业数据通常具有异构性，不同设备和系统的输出数据格 到模型输出的全过程，这样可以确保每个环节的透明度和可追溯性。监测的重 点不仅在于模型输出的准确性，还应关注输入数据的质量。为了确保数据的高 质量，企业需要对数据源进行严格的筛选和验证，及时发现并处理数据中的异 常或错误，从源头上减少模型的误差。 其次，企业应采用自动化工具来实现实时监控。这些工具可以帮助企业及 时捕捉模型运行中的问题，避免人为干预的延误。例如，使用自动化的监控系 统，可以实时跟踪

大量的物理反应、化 学反应，物料还存在气、液、固等多种形态，上下游耦合度高。石油石化行业的新型工业化发 展，进一步对生产过程精确控制提出更高要求。同时，包括人工智能（AI）、大数据、工业互联 网、工业软件、�G和数字孪生在内的新一代数字技术为石化产业带来了前所未有的新机遇。这些 技术的应用不仅能提升石化产业的生产效率和安全性，还有望推动石油石化产业向高端化、智能 化、绿色化方向发展。 容量和调度计划，不断适应生产需求的变化。 大模型不仅能够通过先进的推荐算法为供应链各参与方提供精准的业务指导，以提升整体的 决策质量和运筹模拟的分析效率，而且还能够通过整合多模态技术，极大提升管线视频分析和管 网巡检的智能化水平。与此同时，通过与多模态技术的结合，人机合作的进一步深入将推动智能 储运大模型在效率和效果上实现质的飞跃，与传统人工智能技术形成互补，共同激发新旧智能技 术的协同效应，为储运行业带来创新的解决方案和业务增长点。 采用机器学习（K-近邻法、支持向量机以及Bagging、Boosting 等集成学 习）训练数据的集成与异构融合，搭建风险识别模型、排查模型等，结合 业务特点建设异常贸易风险事前、事中、事后管控的业务应用，实现对异 常贸易的排查、监测与预警。 机器学习 知识图谱 异常贸易 智能监测 解决方案 � 应用图像识别、知识图谱等实现电子档案快速存储和检索，通过语义分析 从结构化数据和非结构化数据中提取数据、基于数据检索模型抽取实体和

2021(16):40-42. [7] 汤恒 . 基于 SPNN 和 GNNWR 的碳排放预测模型研究 [D]. 南京邮电大学 ,2022. [8] 陆佳勤 , 甘信华 . 江苏省工业碳排放时空分异及减排策略 [J]. 资源与产业 ,2022,24(04):150- 156. [9] 吴翔 . 江苏省工业碳排放效率评价与情景模拟研究分析 [D]. 中国矿业大学 ,2022. [10] 费杰