及机器上下文的 分析模型 机器数据系统 工业大数据的核心：机器数据 工业大数据的核心：机器数据 海量高速 机器 24*7 产生，产 生速度快，数据量大 独特数据类型 机器产生的时间序列， 时空序列，或者数组阵 列数据，多种类型 实时深 度分析 基于复杂数值算法的实 时和历史分析 一个典型的大规模机器大数 据应用系统（如工程机械物 联网、油气生产物联网、智 能电网、车联网、地质勘探 数据储存 对数据进行处理，例如 对传感器数据进行标签 处理、资产数据与 ERP 数据相结合等。 支持多渠道多类型的 数据接入，包括实时 数据接入和批量数据 接入。 可根据需求选择存储方式： 时间序列存储传感器实时数据 BLOB 数据库存储图片式数据 关系型数据库存储其他数据 3. 大数据应用 - 数据管理与服务 实时数据分析 通过对历史数据 进 行 整 合 和 分 析，建立工业级 的预测模型，以

实现了从可重构需求到系统的有效转化，该方法在 飞机机翼的肋和桁条装配中进行验证，将每月最大 产能从 40 架提升至 100 架。CAGGIANO 等 ［16］通过 模拟退火算法，在数以千计的可行序列中找到了成 本最低的装配序列，并通过将装配序列分配给相应 的设备来评估生产成本，为降低产线切换成本提供 了思路。赵春章等 ［17］针对航天制造企业的智能化转 型需求，分析了智能车间的关键要素及关键技术，提 出了

维码，数据可异步传输，应用之间互不影响，提升 了稳定性；同时设定定时器降低数据请求频率，以 防外网 DDoS 网络攻击等。 3) 自动适配显示器分辨率生成 1—4 张二维 码，自动根据序列号进行裁剪识别，使用多张二维 码来提高传输数据的效率。 4) 对生产应用系统产生的数据可进行权重设 置，通过调整数据的权重，从而达到权重越高，数 据越先传输的效果。 5) 针对敏感数据可进行过滤，支持维护敏感数

验证模型 优化后 流程 实时反馈 仿真 真实生产 生产仪表板 价格 生产时间 能源 成本 产量 1 A5E2345 2 A5E2345 3 A5E2345 4 ... 订单序列 KPI 产品组合 创建模型 1 2 仿真助力生产优化 利用数字孪生，企业可以及早预测生产问题，从而通过关 于如何以及在何处对 MES 进行运营调整、采用人工智 能、采取全面预防措施降低风险以及无返工产品的绩效洞

交流使用 34 重点方案二：建立基于批次的双向溯源体系 • 加快产品召回响应速度 / 降低召回成本 • 符合 法规 要求和认证要求 • 在全程跟踪供应商质量 渠 道 客户 批次 / 序列号使用 处 批次 / 序列号来源 供应商 原辅料厂商 多层次产品可追溯能力 快速响应质量事件 ** ** 交流使用 35 物料批次的 全生命周期管理 GMP 重点： 批次管控： 1 ）采购入库时需要录入工厂物料

异地备车库 配件服务商 经销商 销售预测、订单确认解决方案 销售报价解决方案 销售计划评估与调整解决方案 生产计划排产解决方案 生产排单解决方案 生产报工解决方案 生产配送解决方案 生产 VIN/ 序列号解决方案 供应商协同解决方案 材料配件配送解决方案 VMI 库存解决方案 产品数据结构化解决方案 PLM/MES/ERP 集成场景 工艺定额规范解决方案 多工厂计划协同解决方案 多层级计划一体化解决方案 利 用 率 库 存 周 转 率 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 仓储与物流管理：科学的库存管理与分析 业务集成 业务集成 库存分析 库存分析 批次 / 序列号 批次 / 序列号 •物料、成品有效期管理 •物流全过程追溯 •与质量管理集成， 质量信息跟踪追溯 •LIS （物流信息系统） •丰富的标准分析 •灵活的个性化分析 •呆滞物料分析 •ABC 分析

Transformer 架构是现代 LLM 的基础。自注意力机制捕捉长距离依赖关系，突破了 RNN 的序列处理限制。多头注意力从不同表示子空间学习信息。位置编码保留序列的 顺序信息。前馈网络提供非线性变换能力。层归一化和残差连接确保深层网络的训练 稳定性。但原始 Transformer 的二次复杂度限制了序列长度，各种高效注意力机制如 Reformer、Linformer、Flash Attention 觉 任 务 建 模 简 化 了 下 游 应 用 。 DETR 将 目 标 检 测 建 模 为 集 合 预 测 。 Mask2Former 统一了实例、语义、全景分割。Pix2Seq 将视觉任务转化为序列生成。 Florence 等模型支持多种任务的统一推理。但通用模型在特定任务上可能不如专用模 型。任务特定的归纳偏置仍然有价值。 4.1.3 多模态融合模型 多模态融合模型理解和生成多种模态

限制。可行的生产计划就必须满足这些限制。 计划流程 制定生产计划的第一步是通过销售订单和预测数据记录每一辆汽车 的档案，并指定一个序列号。由于每辆汽车都需要指定一个生产槽，这 一步骤必不可少。我们只有到最后，在车辆抵达整装车间后，才能使用 最终车辆身份序号（VIN）指定每部车辆。因此，在下生产线之前，我 们需要再指定一个特有参考序列号（URN）。 平准化生产流程按以每天每条生产线和每个工厂为单位，来对车辆 进行计划。平准化生 此延伸到各不同区域的范畴。平准化生产的目的就是平衡这些等级。 一旦平准化流程完成，每项订单都指定了计划生产日。生产日实际 上表示计划下线日（即该车辆完成生产的那一天）。再将这项生产计划 发至销售部门，告知每辆汽车的独特序列号，紧接下来再发到各工厂， 做出实际生产顺序。 衡量生产计划稳定性的标准就是按配件看平准化生产的平滑程度。 生产顺序 每个生产日，各工厂都要依据各自的运营条件，确定准确的生产顺 序。这些条件 戴维・比奇描述了为适应两个生产过程的小间隔以及需求的重大转 变而做出的生产计划调整。当生产流程出现轻微的耽搁时，油漆车间的 流水线选择和装配生产线的一些库存，会对恢复计划发挥作用。同时， 在喷漆车间，车辆结构会进行调整，以恢复序列的平稳。为了有效地做 到这一点，每个品种的山澄图（即显示每个进程计划周期的图表）可以 用来确保生产负担不过量，从而保证了质量。此外，每一个生产线的末 端都留有缓冲，从而使得生产得以平准化。 比奇随

（Generative Pre-trained Transformer）为例，它主要依靠Transformer（变换 器）架构（由谷歌在2017年公布）实现。这种架构是一种深度学习模型，用于处理 序列化的数据，如文本，非常适合用于理解和生成自然语言。 图3-2 一种典型的GAN结构 GPT和ChatGPT专注于理解和生成文本内容。它们通过大量文本数据的预训练，学会 语言模式、句法结构和知识信