的高度集中区域，已成为我国控碳减碳的重要靶点。碳数据管理是研究分析工业园区碳减排重点 和制定降碳具体措施的重要基础。目前，工业园区碳数据管理基础较薄弱，缺乏相应的制度体系 规范，亟待夯实相关制度流程，指导园区精准度量减碳成效，科学评估部门要素，推动低碳发展。 本报告梳理了现行碳数据管理制度体系（统计、核算、管理、评价体系）存在的一些共性问题和 特性问题，针对现行体系的不足有目的地开展园区碳数据管理制度设计，在清晰界定园区碳数据 总、报告、核证，综合形成碳总量和强度数据，进一步提升园区碳数据管理体系的实操性。 2 目 录 CONTENTS 01 前言 附件1：园区碳数据补充调查表 附件2：专有名词解释 研究背景与目标 园区碳数据管理体系框架 园区碳数据管理边界 02 现行碳数据管理制度体系 统计体系 核算体系 管理体系 评价体系 现行体系存在的问题 03 园区碳数据管理制度设计 园区碳数据管理机制 范围和目标确定 范围和目标确定 方法学、规范及程序 工作流程 数据收集 数据核算 质量保证及质量控制 报告和数据管理 01 05 08 09 11 13 14 18 20 21 27 28 30 36 22 23 25 16 1.前言 1.1 研究背景与目标 01 国家“双碳”政策陆续出台，对碳排放精准管控提出了更高要求。 2020年9月，我国基于推动实

7 《附录 A.2. 3. 1 智能 网联先导区/示范区-云 控基础平台可接入性需 求图》 Stk3.2 车路云数据管理需求 18 《附录 A.2. 3. 2 智能 网联先导区/示范区-车 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 29 路云数据管理需求图》 Stk3.3 自动驾驶车辆测试需 求 18 《附录 A.2. 3. 3 智能 网联先导区/示范区-自 动驾驶车辆测试需求图》 图 3-3 用户需求分类模型 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 31 3.1.3 系统需求 对用户需求进行分析，提炼出 13 类系统能力共性需求：通信能 力需求、数据管理能力需求、协同感知能力需求、协同决策能力需求、 远程控制能力需求、信息发布能力需求、信息订阅能力需求、车辆定 位能力需求、分级共享能力需求、示范区运营能力需求、车辆接入安 全能力需求、地图能力需求、自动驾驶测试能力需求。 求分级模型-车辆定位能 力需求》 S10.1 车辆精准定位需 求 3 S11 数据管理能力需 求 《附录 A.3.11 系统需 求分级模型-数据管理能 力需求》 S11.1 高动态数据缓存 及计算需求 3 S11.2 数据总线需求 6 S11.3 动态大数据管理 需求 7 S12 自动驾驶测试能 力需求 《附录 A.3.12 系统需 求分级模型-自动驾驶测

Zigbee 物流跟踪 设备 管理平台 以太网 1 3 2 原材料、成分 温度、湿度、成分 计量、换算 阀门开关 权限管理 安全策略 &QoS 应用适配器 操作门户 API 终端管理 数据管理 网络连接管理平台 网络通讯规划 工业协议 实时控制 快速收敛 流量隔离和管理 易用性 站点操作和控制 多服务网络 网络和安全管理 路由 应用和数据共享 访问控制 威胁防范 平伟用户 基础设施即服务 (IaaS) 平台即服务 (PaaS) 软件即服务 (SaaS) / 应用系统 用户 / 管理门户 报告和分析 服务管理和监控 分析工具 分析工具 数据管理 数据管理 报告管理 报告管理 知识管理 知识管理 社交协同 应用集成 流程管理 流程管理 PLM PLM EMS EMS MES MES RFID 跟踪 RFID 跟踪 ERP 产品结构 能源转化系统 基础数据 节能目标设置 采集参数设置 系统配置 智慧能源管理主要业务功能 通信通道参数 采集设备参数 数据分组管理 采集参数配置 采集数据管理 通讯设备状态监控 设备通讯数据监控 数据管理 能耗设备管理 能源消耗分析 报表管理 数据维护 数据存储 电力能耗目标设置 水源能耗目标设置 气体能耗目标设置 谢 谢

难以支持未来发展目标实现 **** 需要一套能够支撑未来持续快速发展的管理平台 网络订货平台 金蝶 8 **** 信息化已经进入到变革阶段 初始阶段 传播阶段 控制阶段 集成阶段 数据管理阶段 成熟阶段 计算机时代 信息时代 诺兰模型信息化模式转折点 **** 信息化 已经历的阶段 企业信息系统进化的阶段模型 - 诺兰模型 实施重点： 横向一体化管理平 台核心部分：财务 IT 工具 实施范围 •销 售管理、供应链管理、财务管理、 生产管理，物料清单管理，供应商协 同，质量管理，设备管理、供应商生 命周期、采购寻源管理 不断优化、完善 集成阶段：建立一体化架构 数据管理阶段：全面覆盖 成熟阶段：信息资源充分利用 基础建设、重点切入 横向拓展、纵向深化 建立管理闭环 系统模块分阶段实施范围建议 业务范畴 一期 二期 三期 销 售管理  客户信息管理  供应商协同（价格、订单、交货、质量、 结算、准入、考核）  采购管理（推广及新 业务板块 ）  供应商生命周期管理  采购寻源管理  采购管理 BI 分析 库存管理  物料基础数据管理  库存出入库业务管理  库存管理（推广及优化）  库存管理（推广及新 业务板块 ）  库存管理 BI 分析 财务管理  集团财务统一核算体系  应收、应付、资金、固定资产、总账、预算、成本

工业软件标准子体系 （1）研发设计软件标准 主要包括计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程 （CAE）、计算机辅助工艺规划（CAPP）、计算机辅助制 造（CAM）、电子设计自动化（EDA）、产品数据管理（PDM） 及基于大数据、人工智能等赋能技术的研发设计软件应用指 南和集成实施标准。 （2）经营管理软件标准 主要包括企业资源计划（ERP）、供应链管理（SCM）、 客户关系管理（CRM）、人力资源管理（HRM）、质量管 主要包括工业操作系统、工业控制软件、组态编程软件 等控制执行软件的应用指南和集成实施标准。 下一步建设重点 研发设计软件标准。推动计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助制造（CAM）、产 品数据管理（PDM）等软件的数据格式和接口规范标准研制。 经营管理软件标准。推动企业资源计划（ERP）、供应链管理（SCM）、客户关系 管理（CRM）等软件与其他软件集成实施类标准研制。 生产制造软件 数据采集、分析、可视化、访问、管理等数据处理标准。 （3）云计算标准 主要包括工业云参考架构、工业云操作系统等通用要求 标准；面向工业云服务的服务协议、能力要求、计量指标、 效果评价等服务质量标准；面向数据管理、知识库接入、资 源配置等资源共享标准。 （4）边缘计算标准 主要包括应用于工业领域的边缘计算架构、边缘数据、 测试与评价等通用要求标准；边缘计算节点、边缘计算平台、 边缘操作系统等计算能力标准；边缘计算接口、边云协同等

...80 5.3.2 安全性与风险管理......................................................................83 6. 数据管理.................................................................................................. 障。这一系列切实可行的方案能够有效地防范风险、保护数据安 全，并确保业务的连续性和稳定性。 6. 数据管理 在 AI 大模型智慧工厂 MDC 项目的实施过程中，有效的数据管 理是确保系统可行、可靠和高效的重要环节。数据管理的核心目标 是实现数据的高效采集、存储、处理和分析，以便为决策提供可靠 的依据。以下是针对 MDC 项目数据管理的详细方案。 首先，数据采集是最为重要的初始步骤。在智慧工厂环境中， 数据 在数据存储方面，采用分层存储策略，以应对不同类型和频率 的数据需求。实时数据通过边缘计算设备进行处理，并快速转发到 云端的数据湖中。历史数据则使用大数据平台存储，支持后续的深 度分析和挖掘。具体的数据存储架构如下： 数据管理的下一个关键环节是数据清洗和预处理。由于从多个 渠道采集的数据可能存在噪声、缺失或冗余信息，因此需要通过自 动化的数据清洗工具对数据进行去重、填补缺失值、标准化处理 等。数据预处理不仅能提升数据质量，还能为后续的数据分析和建

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 设方委托工程项目建造过程主要负责单位或第三方咨询机构担任。 2.0.5 【数据处理】数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。 2.0 ，勘察、设计、生产、施 工、监理、造价咨询、运维咨询等参建方应基于项目协议约定，在BIM数据协同管理实施方 案下完成数据共享和协同工作。 3.0.2 【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 造的目标，BIM管理者可在此基础上，制定具体的数据管理办法。 3.0.7 【版本管理】建造期间的设计变更应同步更新BIM数据的版本。BIM管理者视变更的 范围和大小决定数据变更的形式，并进行BIM数据变更版本的档案管理，同时知会各参建方 o 3.0.8 【数据扩展】各参建方可根据项目应用需求和企业标准，对项目的数据要求进行扩展， 如扩展构件生产工艺要求的数据，BIM管理者在制定项目数据管理办法时应区分项目共性数

& 权 限 管 理 规 则 引 擎 Zigbee NB loT GPRS WIFI DTU Lora BLE “ 业务数据一个池” 大数据管理平台依 托 互联网数据中台技术， 以物联设备数据需求 为切入点，通过物联 数据资源的方式 形成 面向应用协调、数据 共享和大数据 分析 等 场景的数据服务，提 园区管理中的数据 搜索服务 安全管理 安全 加密 密钥 管理 权限 认证 园区智慧中枢 - 数据中 台 DM 主题应用 层 DW 维度分析 层 ODS 融合层 数据模型管理 数据标准管理 数据管理 数据源 识别 数据分析 数据 预处理 分析模型 分析结果 离线管道 边缘管道 数据总线 DBS 基于数据分析，实现能源优化，资产升级 能源实时监测，趋势分析，制定优化运行策略，根据运行的 需要进行空间优化，帮助管理者实现品质、成本和资产的精 细化管理 运维数据互通，能源智慧管控 通过 BIM 模型实现对重要设备数据管理，属性查 阅 , 维修、维 护计 划制定，智能告警，设备定位，系 统联动 园区及设施数字化，用能状况可视化 用能全景监测，楼宇用能监测、能源站监测、能源 设备监测、设备运行状态监测、故障告警

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。 设计过程行业体系标准管控，产品 BOM 及工艺数据管理，样品阶段及量 产转换流程控制，设计变更过程管控。 XX 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， 收款 应付款 管理 成本管理 财务总账 供应商管理、采购与外协管理 生产与物料需求计划 销售发货管理 生产过程管理 （ MES ） 应付款管理 应收款管理 财务及成本管理 产品数据管理（ BOM 、工艺路线） 产销协同与计划运作 订单评审 产销协同 MPS 主生产 计划 客户订单 市场需求 客户关 系管理 CRM 关键需求与解决方案 —— 产品 BOM 管理与物料计划策略 技术部 冻结 BOM 及工艺路线 业务员 是否可 转量产 建立产品 特征编码 更新产品 BOM 及工 艺路线档案 未来在 PDM 系 统中进行 管理 未来在 PDM 系 统中进行 数据管理 是 否 量产订单接单及评审流程（ BPM 与 ERP 协同） 客户下单 下达批量 订单 业务员 更新订单 交期 客户 确认交期 业务员 更新 销售订单 MRP 运算 批量生产

移动互联网 操作系统 数据库 Web 门 户 智慧园区 OS 平 台 智慧园区 撑 基 础 设 施 ESB 企业服务总 线 基 础 支 统一数据管理 统一用户认证 支付管理平台 统一安全平台 大数据分析 运营管理 平 台 数 据 中 心 企 业 信 息 数 据 库 数 据 库 服 务 器 园 区 传 输 网 络 园 区 W i f / 万兆汇聚交换（路由） / WLAN … … 软件支撑平台 BI 模型 ，流程分析（ Modeler) Portal 服务 主数据管理 信息集成 流程服务 流程集成连接器 ESB( 消息代理、路由转换 ) Weblogic