无单点故障， 7×24 小时 + 非工作日有限停机  主题数据区、集市数据区和沙盘演练数据区批量作业访问  无最终用户访问  I/O 敏感，日终批量 ETL  以 ELT 形式通过 HiveSQL 执行  与主题区 / 贴源区 / 集市区构成一个 Hadoop 集群 （ Hive ）  无单点故障， 7×24 小时 + 非工作日有限停机  贴源数据模型  不保存历史  非结构化数据的结构化处理 （包括文本检索、语义分词、图像识别、音频识别等）  与主题区 / 贴源区构成一个 Hadoop 集群（ HDFS ）  无单点故障， 7×24 小时 + 非工作日有限停机  集市区 / 沙盘区 / 增值产品区 / 主题区 / 高时效区批量作业 访问  业务人员执行历史数据查询  MapReduce 分布式计算， HDFS 命令实现 Hadoop 集群内 归 档 ， Sqoop 实现数据库归 档 ，通过 Hive 提供历史查询  独立的 Hadoop 集群（ HDFS+Hive ）  无单点故障， 7×24 小时 + 非工作日有限停机  数据按照 HDFS 文件存储  数据文件按照数据区划分目录，建议保留 7 年  其他各数据区历史数据  按数据生命周期规划归 档 平台过期数据，支撑历史数据查询 大数据区 历史归 档 数据区

领域主要涵盖预测性维护、质量控制、供应链优化和生产调度等关 键环节。据麦肯锡 2023 年全球制造业 AI 应用报告显示，全球领先 制造企业中已有 67%实施了 AI 解决方案，其中，预测性维护的成 功实施使设备非计划停机时间减少了 30%-50%，维护成本降低了 20%-40%。 在质量控制方面，基于深度学习的视觉检测系统已广泛应用于 精密制造领域，通过高分辨率工业相机与 AI 算法的结合，缺陷检 测准确率可达 期为行业提供切实可行的技术路径。 首先，AI 技术能够通过大数据分析和机器学习算法，优化生产 流程，减少资源浪费。例如，通过对生产线的实时监控，AI 系统可 以预测设备故障并进行预防性维护，从而减少停机时间，提高生产 效率。此外，AI 还可以通过对历史生产数据的分析，优化生产计 划，减少库存积压，降低运营成本。 其次，在质量控制方面，AI 技术能够通过图像识别和深度学习 算法，实现对生产过 果，以下为某新能源汽车制造企业引入 AI 系统前后的生产效率和 产品质量对比数据： 指标 引入 AI 前 引入 AI 后 提升幅度 生产效率(台/小时) 10 15 50% 产品不合格率(%) 5 2 60% 设备故障停机时间(小时/月) 20 8 60% 综上所述，AI 技术在新能源汽车制造中的应用，不仅能够显著 提升生产效率和产品质量，还能够优化供应链管理，降低运营成 本。因此，本研究的意义在于为新能源汽车制造企业提供切实可行

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 减少停机时间，还能延长设备使用寿命，从而节省 成本。 质量控制问题：在不同生产线上保持产品质量一致 颇具挑战性。物联网系统支持实时质量监控和分析， | 9 人工智能和机器学习：在物联网系统中集成人工智 能和机器学习（ML），可实现预测性维护、优化生 产计划以及加强质量控制。人工智能赋能的分析可 以在设备故障发生之前做出预测，从而缩短停机时 间并降低维护成本。机器学习算法可以优化生产流 程，从而提高效率和产品质量。德勤开展的一项调 查显示，制造业的数据生成量位居前列，海量数据 能够产生巨大的商业价值。 随着工业4.0的兴起 动引导车（AGV）和机械臂可以更精确、更高效地执 行任务。物联网通过提供必要的数据和连接，使这 些系统能够无缝运行。 预测性维护：物联网传感器实时监控设备，在故障 发生前做出预测，从而减少停机时间并延长设备使 用寿命。这种方式确保设备仅在需要时进行维修， 防止不必要的维护并降低运营成本。物联网实现了 持续监控和及时预警，从而可优化维护计划。 可持续制造：利用物联网推动制造业的可持续发展

集约化操控 对基础设备进行升级改造，实现站所室全面无人值守 和集中操控； 平台建设目标 智能化管理 自动化运行 集约化操控 平台系统功能总貌 智 能 化 能 源 管 控 平 台 远程紧急停机 消防 / 气体监视 能源调度计量 动力系统集控 电力系统集控 视频监控系统 能源管理系统 移动应用系统 智能专家系统 远程集控系统 运行支持 班组管理 综合分析 煤气专家 视频监控 交接管理 水效专家 生产监视 远程控制 趋势查询 事件管理 故障报警 电力调度 自动电压控制 系统自诊断 平台系统功能 - 远程集控 动力调度 计量管理 数据采集 远程紧急停机 电子操作牌 电力保护 需量及负荷 消防 / 气体监视 远 程 集 控 系 统 平台系统功能 - 能源管理 计划管理 质量管理 实绩报表 设备管理 综合分析 运行支持 班组管理 隐性知识系统化（智能化） 平台总体特点 打通四个环节 事前预防 事中监管 事后评价 管得好 看得见 说得清 系统通讯协议接口丰富，兼 容多品牌、多型号的 PLC 、 DCS 设备，同时具备扩展和 不停机扩展功能。 平台特点 - 远程集控 系统兼容性强 系统一专多能 系统不仅可以进行远程生产 操作，同时具有能源计量、 能源调度、数据采集等功能。 高效稳定安全 系统操作指令毫秒级响应， 安全隔离网关确保系统安全

Éncy 即可生成相应的 CAM 执行代码。 4.2.2 车间和设备管理 在车间管理方面，大模型能够协助监控生产线，确保工艺流程的顺畅与高效；在 设备管理领域，大模型通过支持预测性维护减少停机时间，并通过精准的数据分析指 导维护决策，有望成为工业智能化转型的关键驱动力。 16 Unlocking the Power of Generative AI: Siemens Industrial Sight Machine 平台上的上下文数据，生 成易于理解的报告、邮件和图表。它还能引导用户进行根因分析，加快问题诊断。此 外，通过持续分析，Factory CoPilot 有助于识别和解决非计划停机、设备效率低下和质 量问题，推动制造流程的持续优化。 Vanti19推出 Manufacturing COPILOT，目标是解决当前制造业专业人员在数据管理 和分析方面面临的挑战。通过融合和整理来自 Industrial Analytics and AI Suite 22 工业大模型应用报告 护和实时优化，从而减少停机时间，提升生产效率。根据 ABB 预计，Genix Copilot 提 供的数据分析洞见有望将资产生命周期延长 20%，将设备意外停机时间减少 60%。 美国钢铁公司21（U. S. Steel）与 Google Cloud 合作，推出的首个基于大模型的应用

故障后-工具平台的核心功能 深挖原因（5 Why分析法，“丰田五问法则”） 案例：丰田汽车公司前副社长大野耐一，如何通过运用5WHY法来找到工厂 设备停机的根本原因。有一次，他在生产线上发现机器总是停转，虽然修 过多次，但仍不见好转。于是他询问工人机器停机的原因。 对话： Q1：为什么机器停了？A1：因为机器超载，保险丝烧断了。 Q2：为什么机器会超载？A2：因为轴承的润滑不足。 Q3：为什

大模型在工业领域的几个关键应用场景：  智能生产调度：利用大模型分析生产数据，优化生产排程和资 源配置，提高生产效率。  预测性维护：通过对历史设备故障数据的学习，模型能够提前 预测设备可能出现的问题，从而降低停机时间和维护成本。  质量检测：运用图像识别技术，对产品质量进行实时监控，及 时发现并解决质量问题，提升产品合格率。  个性化生产：结合用户需求，通过大模型优化产品设计和生产 流程，实现大规模定制的目标。 MDC（Manufacturing Data Cloud）项目正是响应这一时代需求的重要举措。 MDC 项目的必要性体现在以下几个方面：  效率提升：通过数据驱动的智能决策，MDC 能够优化生产调 度、减少设备停机时间，实现生产过程的高度自动化和智能 化，从而显著提升生产效率。  成本控制：实现实时数据监控与分析，MDC 能够精准识别耗 材、设备维护及人员调度的最佳实践，降低生产成本，提高资 源利用率。 首先，提升生产效率是本项目的核心目标之一。通过引入 AI 大模型，实时分析生产数据与流程，以实现自动调度和资源配置， 力求生产流程的各个环节达到最优状态。例如，利用大数据分析， 可以预测设备故障、排程优化，从而减少停机时间和设备维护成 本。 其次，产品质量的提高同样至关重要。通过智能化检测系统， 能够在生产过程中进行实时质量监控，并运用机器学习模型分析历 史数据，识别潜在缺陷并进行预测性维护。这将大大降低次品率，

快回归理性的现实，以放给下游织造企业一条生路、 一个 空 间、 一丝希望。 本协会今日召开大会，通过广泛交流、发言，建议海宁 市几百家经编企业暂不考虑购进化纤原料丝，把现有库存原 料丝消耗完毕后停机停产，以待市场明朗后再做进一步决 2018 年 08 月 10 日 尊敬的客户： 您好 ! 近期上游主要原料价格波动显著 , 七月下句至今， PBT 主要生 产 原料 PTA ( 精对苯二甲酸 逐步加强原材料、在制品 (WIP) 的准确性，成品库存率控制在 5% □ 准时交货业绩提升了 15% □ 废品率降低至 1.37%( 过去 7 年间，启动废品率是 23%, 运行废品率是 27%) □ 设备故障停机时间缩短 3.1% 整体生产率提高 8% 换线时间缩短 50% □ 年度质量成本降低六十万美元

截至 2023 年末， 我国通用机场数量 451 个， 实现较快增长， 但从目前已发布的各 区 域低空经济发展支持政策角度看， 仍有较大的提升空间。 • 各地纷纷加快规划布点的通用机场建设， 推进停机库、能源站、气象站、 固定运 营 基地和航材保障平台等地面保障设施建设。 空域分类进一步明确， 低空经济发展前置条件已逐步健全 • 2023 年 12 月， 民航局发布《国家空域基础分类方法》， 争取规划低空物流与低空旅游航线， 联合丰翼、亿航等低空运营企业， 利用青岛滨海景观及海产资源， 发展低空物流配送基地、低空文旅基地等融合项目。 发展低空服务产业与配套 充分利用保留的航站楼、跑道、停机位物理载体空间， 举办低空飞行器展会、低空飞行赛事等 活动， 并配套发展特色主题商业、酒店、飞行器销售等服务产业。 产业发展建议 Development Status and Trends

服务化延伸 一是预测性维护。汽车企业基于工业互联网平台实时采 集生产设备参数设置、应力分布等状态数据，利用故障诊断 大数据分析模型，实现设备故障预警， 通过实施预测性维护 方案，减少非计划停机时间。 二是智能营销。汽车行业可将 工业互联网平台数据接口扩展至社会范围内的大数据体系， 精准识别客户信息， 完整刻画客户肖像， 通过智能汽车等终 43 端进行个性化推送，提升营销水平。 打造高质量出行服务生态体系。 例如， 一汽基于工业互联网平台实时监测总装车间电机 设备状态，通过对总装电机的预测性维护，有效避免因非计 划停机造成的损失，实现了显著的经济效益， 总装电机故障 预测准确率提高至 90% 以上， 预测周期提前 7—90 天，非 计 划停机时间减少 10%—20% ，电机维护成本节约 5%— 15% 。 北汽福田汽车基于 iTink 云平台通过车联网实现与客户 势、平台应用场景以及业务落地解决方案。 10.1 电子行业数字化转型趋势分析 10.1.1 设备管理从粗放管理向精密管控转变 传统电子信息制造业的流水线方式需要依赖于大量的 生产设备， 因设备管理不善导致生产停机、贵重设备提前报 废、产品质量隐患等问题将对企业造成巨大损失。特别是对 产品一致性和可靠性要求高的电子元器件领域、对加工精度 要求高的精密零组件和精密模具领域， 生产设备的微小偏差