密封行业数字化转型 解决方案 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 3 4 项目实施推进策略与保障 XXXX 密封业务核心解决方案 2 XXXX 密封信息化项目理解及总体规划 目录 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 制造行业信息化目标：面向全局交付能力和一体化运营定位 HQ Local Customers Corp Customers 全面的物流、财务流和信息流同步 精益制造与透明化工厂管理  基于约束优化的订单排产与产线调度  多车间和工序的切换过程自动化  以零部件为典型的物料配送和转移跟踪  严格的工艺规程控制与监控预警  透明化的制造过程进度与质量反馈  动态化车间设备、制造数据集成采集 Supply Chain Ops 改善的销售与供应链协同体系  基于产品的快速报价  具有前瞻性的销售预测与需求规划 公司及行业经验介绍 3 4 项目实施推进策略与保障 XXXX 密封业务核心解决方案 2 XXXX 密封信息化项目理解及总体规划 目录 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 XXXX 密封企业现有发展情况解析 X 某著名企业是中国 A 股上市企业 ，是中国流体密封行业的领航者，为客户提供机械密封、干气密封、密封辅助 （控制）系统、旋喷泵、橡塑密封等产品种类，公司产品

以客户为中心 云 03. 01 18 借助增长矩阵，划分四类公司 科尔尼公司在研究涵盖 29 000 多家占世界市场资本总额 98% 的公司的基础上，提出 了“创造价值 的增 长模 式”策略， 并依据这个策略提出了“科尔尼增长矩阵” 。 撤退线不等于逃跑线，不等于放弃线， 某些时候反而是为了“以退为进”。模拟撤退线可 以知晓企业在最差情境下如 何进行策略处理。 撤退线： 反向增长的原理 2 8 撤退线：案例 摩拜单车卖给美团，创始人套现 27 亿 元 2 9 从 0 到 以如何与它们 在增长阶段进行有效连接尤为重要 从增长角度来讲，企业可以分为如下几个阶段：从 0 到 1 ，从 1 到 n 。这两个阶段，要增强撤退 线的 设计。 企业撤退线的设计策略： 不同阶段不同策略 3 0 n 企业或其业务要在增长路径 上找到最好的出售点，关键 是在企业生命周期最有价值 的转折点撤退。 n 这个转折点很重要，最佳转

观点与争鸣 工业大模型赋能的新型流程工业智能工厂核心工业 软件体系 侯卫锋1, 古绍武2, 张志铭1, 谢磊2*, 苏宏业2 1. 浙江中智达科技有限公司, 杭州 311121 2. 浙江大学控制科学与工程学院, 杭州 310058 * 通信作者. E-mail: leix@iipc.zju.edu.cn 收稿日期: 2025–03–11; 修回日期: 2025–05–20; 接受日期: 包括图表智能体、低代码智能体、感知智能体、分析智能体、诊 断智能体、决策优化智能体和控制智能体. 这些智能体能够准确执行人类通过自然语言发出的各项任 务, 并通过组合调用公共能力层的能力来处理数据和知识. 这种新型体系旨在提高核心工业软件的数 据透明化程度、实现更完善的信息互通和利用, 并提供更具价值的营运分析结果. 本文以比例 – 积分 – 微分控制 (proportional-integral-derivative control, PID) 性能评估与整定系统为例, 展示了工业大模 型赋能核心工业软件的应用效果. 在此示例中, 分析智能体负责整体调度, 协调感知智能体获取数据、 图表智能体进行绘制、诊断智能体分析原因以及控制智能体提供参数优化方案, 各智能体通过事件总 线实现松耦合交互. 这证明了通过智能体之间的协同作用, 能够提升工业数据的透明化和工业场景的 智能化水平. 关键词 流程工业, 智能工厂, 新型核心工业软件

07 沟通频度 事务处理 共享文档数量 计划及时性 信息透明度 KPI 和准确性 数量和速度 和引用次数 和反馈速度 组织沟通 事务处理 组织学习 计划控制 企业文化 效率提升 效率提升 能力提升 能力提升 建设提升 致远互联的协同软件应用 北京致远互联软件成立于 2002 年， 专注于协同管理软件，拥有上万家企业和政府用户 提 高 提 高 把去中心化组织的成员 联系在一起的不是领袖， 而是某个共同的理念与 价值观” 协同价值取向构建基础： 协同价值 预期 价值观匹配策略是筛选协同伙伴的关键因素 价 值 观 冲 突 协同预期管理策略的实施， 决定了协同是否可以持 续 “ 技术的存在， 让个体的赋能和社会中的组织产生协同效应，价值成为企业经营的 思想和内涵，其实协同软件，本身也是客户和软件厂商协同的过程” 因此找到目标契合点很重要 目标嵌套策略 可形成协同主体目标融合 集合智慧策略 是价值创造的核心保障 协同价值取向构建基础： 协同价值 创造 “ 以人为中心” 是价值创造的动力源 价值点衔接策略 可促进多方的价值融合 应用协同行为的追踪策略， 为协同过程的价值评价奠定科学 、 量化的标准管理手段 ， 大大提升了协同价值评价效率 协同激励策略不仅包含对短期产生协同价值的主体激励，还应包含暂时没有产出，

** 而言，重点在于 原辅包材及相关物资的集中采购 跨事业部、跨法人的 产供销协同、交易、成本还原 基于法人、事业部的横纵一体化的 绩效评 估分析 研发项目的精细化管理 资金的集中计划、控制及调配 市场营销资源（学术推广及代理模式）的统 一 计划及引导 企业管理规范化  随着国内外业务的 快 速发展，公司的组织、运营和内控都面 临巨大挑战，需要构 建集团型企业的 管理模板，支持企业的 财务报告 战略绩效 主数据管理系统 （ MDM ） 主数据标准 主数据流程 主数据制度 投融资系统 合 并 报表系统 人力资源管理系统 员工管理 培训管理 全面预算系统 预算编制 预算控制 预算分析 资金管理系统 资金池管理 资金预测 资金监管 薪酬绩效管理 组织计划 投资管理 融资管理 风控管理 合 并规 则管理 合 并过 程管理 合 并与分析 合 并数 据规范 交流使用 8 我们将从如下三个方面阐述 ** 的 信息管理 平台 统 一企业标准规范，集中控制及共享 一致 基础数据 业务规则 各系统 各系统 各单位 各单位 • 统 一的 业务流 程规范 • 统 一的 基 础数据标准 • 统 一的 数 据统计口径 • 关键资源集中控制、集 中统 筹共享 • 实现跨职能的 信息、流 程横向贯 通，提高整体协作效率 • 实现集团上下 的

纺织行业数字化转型 SAP 解决方案 6 公司领导对项目工作指导 1 工作进展报告 2 现状分析回顾 3 业务蓝图汇报 议程 4 下一步工作计划 5 项目风险控制 项目 准备 蓝图 设计 系统 实现 最后 准备 上线 支持 制定组织机构 制定项目计划及项目章程 环境准备 项目组初始培训 项目准备阶段 系统配置及单元测试 系统增强及接口方案 设计开发 权限设计及测试 上线策略及应急方案 上线计划 数据导入 上线切换 最后准备阶段 2020.05.07 2020.05.14 2020.06.30 2020.08.31 2020.10.01 2020.10.3 1 系统上线 项目进度延期 6 公司领导对项目工作指导 1 工作进展报告 2 现状分析回顾 3 业务蓝图汇报 议程 4 下一步工作计划 5 项目风险控制 现状业 相关报表情况 了解原料、机物料采购现状，包括合同管理、采购计 划、采购执行、原料入库，了解仓储中心日常工作内 容，包括原料、包材、机物料的收发、取样送检、库 存盘点，并收集常用表单及报表 了解生产计划与控制的业务现状，包括生产计划、生 产工艺、生产执行等，同时还了解了相关业务需求、 业务难点，收集表单及报表 了解销售业务现状，包括计划、合同、发货运输、售 后服务等内容，收集常用表单及报表 了解原料收货检验、过程检验、成品入库检验，了解

具有 自我感知、控制、调整、交换和通信的能力，强调实时 的数据采集和设备状态反馈，从技术角度认为智能 工 厂 是 基 于 科 学 对 物 质 、知 识 的 加 工 系 统 。 ANDERSON 等 ［13］提出了一个支持在智能工厂制造 过程中的信息交换和一致性检测的专家系统，并在 航空航天领域进行了试验验证。该框架基于知识形 式化和语义规则，通过本体、语义协调策略和连接接 口来管理信息和知识，并识别制造系统中的不一致 异构数据集成。决策层则是以集团或院为中心构 建的制造云服务及制造大模型，通过大模型赋能智 能工厂数据管理、协同制造和运行保障全过程，决 策层与执行层相互协同融合，提升航天飞行器制造 工厂的感知、分析、决策和控制水平，实现跨组织、 跨领域、跨地域数据业务协同。 1.1 云-边-端协同制造平台 针对车间多品种、大批量混线生产要求，需构 建具备智能化自组织协同生产能力的制造管控平 台。平台基于低耦合高内聚的微服务架构 议解析等功能及数据采集，并执行设备层路径动态 规划、工艺自适应控制及质量在线判读等实时性要 求高的任务，同时完成数据封装与接口设计以保证 数据横向、纵向的交互协作。在边侧，聚焦设备间 信息共享与局部优化，确立不同设备、生产线协作 模 型 如 自 组 织 与 互 操 作 机 制 ，创 建 虚 拟 智 能 体 单 元，具备以虚映实、以虚控实及自主控制指令生成 下 达 功 能 ，兼 顾 计 算 与 通

华为智能制造推行策略 华为智能工厂发展路线 自动化 数字化 网络化 智能化 将自动化作为实现智能化的抓手，扩大生产自动化覆盖和规模应用，优先实现设计与制造数字化融合，大幅提高生产效率 华为智能工厂技术演进路线 2017~2019 2020~2021 设计 DFM 2022~ 精益生产 投资收益 质量优先 客户需求 持续改善质量、推行精益生产是基础 华为制造坚持继承和发展的策略，持续推行 Level 企业层： 管理系统 Management Level 管理层： 生产执行系统 Operator Level 操作层：设备采集与 监控系统 Controll Level 控制层 Field Level 现场层 PLM SRM ERP 客户需求 协同 订单生产全 程互联可视 智能物流 多工厂制造协同 智能质量管控 运营可视管理 生产工艺 流 企业间横向集成 MES+ 客 户 在线监控与闭环控制 工程数据流：设计与制造数字化融合，多角色在一个平台上工作 CDCP PDCP

刻改变了整个产业的商业模式和价值创造方式。 端侧 AI 的崛起源于多重因素的共同推动。首先是数据隐私和安全需求的日益增长，越 来越多的企业和用户认识到，将敏感数据保留在本地处理的重要性。其次是实时性要 求的不断提升，工业控制、自动驾驶、智慧医疗等关键应用场景对毫秒级响应时间的 刚性需求，使得云端处理的网络延迟成为不可接受的瓶颈。第三是经济性考量，随着 端侧算力成本的持续下降和云端带宽成本的相对上升，在端侧完成大部分计算任务在 技术的 大规模商用，使得原本因成本和功耗限制无法接入 5G 网络的海量中低速物联网设备， 也能够享受到低时延、高可靠的网络服务，极大扩展了端侧 AI 的应用范围。 在产业实践中，端侧 AI 优先策略已经在多个垂直领域展现出巨大价值。智能制造领域， 基于端侧 AI 的机器视觉质检系统可以在生产线上实时检测产品缺陷，检测速度达到每 分钟 1000 件，准确率超过 99.5%，相比传统的云端方案，不仅消除了网络延迟带来 度无死角的环境感知能力。更重要的是， 多模态融合不是简单的数据叠加，而是基于深度学习的语义级理解。系统能够理解不 同传感器数据之间的互补性和冗余性，在恶劣天气、光线不足、电磁干扰等极端条件 下，通过智能的传感器权重调整和故障降级策略，确保感知系统的持续可用。 图：自动驾驶汽车的传感器解决方案，来源 MOMENTA 在工业安全领域，多模态融合技术展现出了巨大的价值。化工厂的安全监控系统集成 了红外热成像、可见光视觉、气体传

转型 需要持续创新，而这又需要一种敢于挑战现状的先锋文化。 P2 《 Edge- 价值驱动的数字化转型》简介 建立一个能够快速适应并蓬勃发展的组织 清除不必要的治理流程、过时的“指挥与控制”领 导方法和迟缓的预算 / 规划周期 在重要、快速响应的情况下改善协作 根据愿景和目标不断优化投资分配与监管 面对市场的不确定性， EDGE 强调使用实用性思维，建立 一 种可见的、以价值为中心的投资组合方法。它可以帮助 平台是实现杠杆作用或放大作用的组件的总称，用于紧跟变化的步伐。平台有两种类型商业和技术。 P33 一个生态系统是由相互连接并相互作用的部分组成的 系统或网络。需要为关键技术资产或资产类别确定投 资策略： ① 确定资产类别对精益价值树（ LVT ）目标的影响 ② 推测该业务领域的变化率 ③ 确定资产类别的当前适应性 摩擦会使我们放慢脚步 ① 使用自给自足团队可以减少组织单位之间的摩擦 ② 保证团队始终处于交付价值 的轨道上。 充当教练而不是守门员 应该充分授权给一个自给自足的团队，让他们以团队的形式做出自己的决 策，同时就出现的问题提出自己独特的见解。有效的产品领导力不是控制 或告诉团队要完成什么。相反，它应该允许考虑个人独特的观点，并以不 同的方式解决问题。团队需要得到鼓舞，产品人员必须充当教练的角色， 带领整个团队获得成功。 维护客户利益 产品人员相