础, 决定了系统能力的下限. 其主要职责是稳定、高效、安全地向公共能力层提供大语言模型 (large language model, LLM) 能力, 通过标准化 API 支持自然语言理解与多模态数据处理. 企业可根据实际需求选择云服务厂商 (如阿里 巴巴) 提供的按 Token 计费的 LLM API, 也可选择在企业内部本地部署开源或商用模型, 保障数据隐 私安全. 以下详细列举了可以本地化部署的开源大语言模型 如生成、总结、提取、分类、改写等; 模型参数: 支持可配 置参数如温度、Top-P、最大 Token 长度等. (3) 返回结构化或半结构化响应. 包含处理结果及元信息, 如状态码、耗时等, 便于上层解析. (4) 支持多模态数据处理能力. 文本摘要、问答、改写; 时序趋势归纳与异常检测; 图像故障识别 与问答推理等. (5) 集成统一认证与权限管理. 确保 API 仅向授权实体开放, 支持权限分级管理. (6) 记录完整调用日志 并结合领域 知识提供优化策略; 内容生成则在底层大语言模型生成能力的基础上, 由图表与低代码智能体将处理 结果转化为图表、报表与控制建议等具体工业内容. 由此, 公共能力层在整个体系中不仅承担多模态 数据处理的关键职责, 更是能力封装与任务支撑的核心平台. 通过多模态融合与知识增强机制, 该层 构建起感知 – 理解 – 决策 – 控制的智能闭环, 为智能工厂中各类工业智能体在多元复杂场景下的落 地应用提供了稳定、弹性与安全的技术支柱

1. 数据采集 - 批量数据接入处理 2. 大数据基础平台 - 数据分析能力  历史数据分析，通过对历史数据进行整合和分析，建立工业级 的预测模型，以进行更有效的生产和运营。  实时数据处理，通过分析实时数据检测设备状态、预防设备故 障、优化生产过程。 主要数据分析类型： 1. 描述性分析 2. 规定性分析 3. 预测性分析 基于对数据的统计分析，描 述数据表现出的现象与客观 终端访问域对象建模层 • 转换数据格式，便于数据库 存储和查询。 资产管理服务 3. 大数据应用 - 资产管理服务 常用的数据管理与服务：对各种类型数据进行接入、处理和储存。 数据接入 数据处理 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： 独立的关系型数据库，数据关联分析效率低下且不灵活。 通过将原有的数据库升级为 Hadoop 大数据生态系统，能够打 破关系型数据库的缺陷，实现数据 的融合分析。 哈尔滨电气集团 - 大数据处理能力升级 哈尔滨电气集团 - 大数据分析能力升级 现有系统数据库通过建立基于专家设计知识、制造知识的 标准样本及故障样本，并对比两者的差异，实现故障主 题、子题、故障因子的预设性分析，功能较为单一，且扩

据作为关键生产要素的价值日益凸显，获取和处理海 量数据的需求愈发迫切，这也极大地促进了数智融合 先进技术的快速发展和产业深度应用。在底层数智 融合技术的支持下，业务数据的流动性、可用性逐步 提升，以数智慧融合技术驱动的数据处理和分析能够 为产业发展提供指引，突破了产业传统的生产协作模 式，帮助企业寻求新的盈利增长点 ［11］。另一方面，数 据的不断积累和应用，为人工智能大模型的训练和应 用提供了丰富的数据资源，进一步推动了数智融合技 洋，张旅阳，路 稳 基于数智融合孪生技术的智能制造应用探索 本期专题 Monthly Topic 图3 预生产试验环境系统数据作业流程 ①异常解决确认 ②异常复盘 数据定义 数据统计 数据处理 异常识别 闭环处置 推送解决 ①计算逻辑与定义 ②异常分类 ①现场数据采集 ②数据存储格式转换 ①时间稼动率 ②性能稼动率 ③直通率 ④指标展示 ①时间稼动差异识别 ②性能稼动差异识别

（CAGR）超过 15%，这主要得益于人工智能行业中与增强欺诈分析和调查用例相关 的支出推动。 在技术支出方面，硬件在预测初期是最重要的投资分支，这主要得益于快速部署的 AI 加速处理器。这一趋势受到对实时数据处理需求增加以及智能终端设备普及的推动， 这些设备越来越需要支持基于边缘的计算、存储和网络能力。预计 2028 年，综合服 务行业（包括供应服务和专业服务）将超过硬件，五年复合年增长率（CAGR）超过 放、分布式的软件基础设施。润和软件的边缘计算平台融合了容器技术、微服务架构、 AI 推理引擎等先进技术，能够在边缘侧实现应用的灵活部署和智能处理。在 AIoT 平 台方面，润和提供从设备接入、数据处理、规则引擎到应用开发的完整能力，支持百 万级设备的接入管理。公司在智能汽车、智慧能源、智能家居等多个领域形成了成熟 的解决方案。在智能汽车领域，润和是华为 HarmonyOS 智能座舱的重要合作伙伴， ，能够处理 PB 级别的数据规模 和百万级的并发请求。在技术特色方面，羚数智能提出了独特的"数据编排"理念，通 过可视化的方式让业务人员也能够完成复杂的数据处理流程设计，极大降低了数据应 用的技术门槛。平台内置了超过 200 种数据处理算子和 50 多种机器学习算法，支持 · 83 实时流处理、离线批处理、图计算等多种计算模式。在 AI 能力方面，羚数平台不仅支 持传统的机器学习，还集成了深度学习框架，并提供

written risk assessment results. 第四条 企业应当注重计算机化系统 供应 商的 管理，制定相应的 操作规程。供应商提供产品或服务时（如安装、配置、集成、验证、维护、数据处理等），企业应当与 供应商签订正式协议，明确双方责任。 ……… 详细信息可点击 MS WORD 图标 ** 交流使用 63 **Value-HAND 实施方法论，增强版 V 模型

TEX-MES 供应商送货 到场 物料、工厂、批次 主检验特性编号、检验结果 传输字段 TEX-MES 系统提供物料、工厂、批次关键字段信息传输到 SAP 系统； SAP 系统内将通过关键字段进行数据处理并查询出相应检验数据结果，最终将检验数据结果传回 TEX-MES 系统。 数据传输成功 / 失败处理方式： 如有数据传输成功 / 失败、错误等情况， SAP 将返回成功 / 失败标识。失败的情况由

5G ，网速变得越来越快，同时接 入的 设备也越来越多，相应时滞越来越短， 智能驾 驶、物联网变得越来越成熟和普及。 主要体现为人工智能、大数据和云计算的 广泛应用。在信息时代，数据处理是由一台计 算机完成的，但互联网可以把计算能力集中在 一起，通过网络向每个终端输出计算能力。再 引入人工智能、大数据和云计算等，终端只需 要具备简单的处理和展示功能。 智能终端包括手机、可穿戴设备、传感器

，如“在所有省份前加 上‘中国-’”“将最后一列的数据四舍五入为两位小数”“删除第二列数据” 等。 我们利用这种简单的指令即可轻松编辑表格，不需要烦琐的手动操作。这一创新提 升了工作效率，简化了数据处理流程，让我们能够更快捷、更智能地完成表格编辑 任务。无论是日常办公还是数据分析，ChatExcel都是得力助手。 90 ▲图5-25 ChatExcel界面 ▲图5-26 表格处理操作界面 逻辑一致性。 指令示例： 118 请帮我撰写文献综述部分的第一段，强调探究式教学的重要性。 内容生成与编辑指令的生成结果如图5-56所示。 图5-56 内容生成与编辑指令的生成结果 4. 数据处理与可视化 若涉及实证研究，Kimi可以帮助整理、分析收集到的数据，并生成图表，使复杂的 教学数据更直观易懂。 指令示例： 我已经收集了学生的数学成绩，请帮忙分析使用探究式教学前后成绩的变化趋势，