工作温度为-40 ℃ ~60 ℃,可以较好 地满足厂区的环境要求。 因为 CPE 在实际部署过程中遇到了信号干扰的 问题,通过对比站间挡板和 CPE 缩口屏蔽罩两种抗干 扰方案,最终采用缩口屏蔽罩方案,使得邻小区干扰下 降 4~ 5 dBm,本小区干扰下降 2 ~ 3 dBm,能量汇集与 干扰控制较好,可解决多终端并发带来的小区间干扰 问题。 �� �� ModelArts Pro ��� ��� 图 1 云边协同总体架构图 2. 2 网络高可用方案 远程访问路由器(Access Router,AR)采用 1+1 热 备方案,一个设备接两个 CPE( Ins2. 0),采用负荷分 担;基站基带板 1+1 备份、主控板 1+1 备份; 多接入边 缘计 算 池 ( Multi-access Edge Computing Controller,PLC) 等都采用私网 IP 地址通信,为了局域网二层通讯能承载 5G 网络,需 要在 5G 网络上叠加一条隧道。 关于隧道技术的选 择,根据实际情况的分析评估,通用路由封装(Generic Routing Encapsulation,GRE) 处理器开销较小,可支持 L2 及 L3 的隧道,因此,推荐采用 GRE 隧道技术。 以 5G 远控天车场景为例

intelligent factory based on the industrial Internet. 随着工业自动化与信息化发展, MES 已成为制造业, 尤其是化工行业实现智能制造的关键系统. MES 通常采用分层架构, 包括数据层、应用层、业务流程层和用户界面层, 支持生产计划、调度、工 艺、操作、物料、能源、质量、设备、统计与绩效管理等核心功能. 例如, 调度模块优化排产应对异常, 质量模块借助统计过程控制 软件主要由物性数据、热力学模块、单元操作模块和流程求解算法组成. 其中, 物性数据是基础, 涵盖热力学、传递性质等, 来源包括实验测量和模型估算 (如基团贡献法). 热力学模块支持多种物质 体系和相态计算, 部分采用神经网络预测原油黏度. 单元操作模块将典型设备 (如泵、换热器、精馏 塔) 建模计算, 普遍遵循 CAPE-OPEN 标准以确保模块兼容. 流程求解器则处理复杂流程和回路迭代 问题. 国际上如 Aspen 抑制工艺波动, 提升效率与质量, 降低能耗与排放, 满足绿色生产和经济效益需求. 在全球竞争、碳 中和政策及工业 4.0 智能化趋势推动下, APC 成为提升资源利用率和可持续发展的关键技术. APC 系统采用模块化、分层架构, 包括模型建立层 (构建动态模型, 模拟工艺行为)、优化计算层 (滚动优化计算最优控制输入)、多变量协调层 (消除回路干扰)、约束处理层 (融入安全与工艺约束)、 实时反馈与整合层

财务风 险 销售 额 事后检查评估 开票结算 合同催收 销售订单 发货 1. 建立客户信用管控流程， 可采用集团化的授信模式 对客户进行信贷管控，通 过系统管理客户信用数据， 管控经营风 险 ； 2. 借助系统管控功能，客户 采用分级管理，设立：低、 中、高风 险 分类，采用不 同信用管控模式，严格控 制或是提示警告模式； 3. 实现客户信用数据与销售 订单及销售发货直接关联， 做到真正的数据实时联动 销售经理 • 审批 分管经理 • 系统维护 内务 客户等级 交期 生产周期 排 序 规 则 研发新品 密封产品 出口产品 系统设备 覆 盖 范 围 及 权 重 系 数 采用不含税价 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 销售业务流跟踪：订单 - 交货 - 开票销售流程链 业务场景 覆盖部门 / 岗位 预计实现目标及效果  定制化销售： XXXX 购订单收货 对外部客户 交货单创建 外部客户销售订单 交货过账 最终对外部客户 销售出库单打印 点击 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 客户寄售结算：与大客户采用按消耗量结算（结合盘点） 客户尚未消 耗的，仍然 是公司存货 XXXX 密封 客户 寄售补货 生产订单 按实际使用 寄售发货 可按实际使用量 发货给客户，按 发货量结算 XXXX 库存资产

项目以工业互联网平台为基础，以数字孪生管理系统为核心，以 解决方案应用为目标建设。工业互联网平台完成对传感器等各类生产 数据的边缘采集和处理，提供所需 IT 资源，提供发电设备全生命周期 数据和模型，提供丰富的数据服务和接口，采用低代码开发环境和图 形化编程技术降低开发门槛，为上层数字孪生管理系统提供技术支持。 数字孪生管理系统完成设备全生命周期的孪生体信息模型、2D/3D 模 型及机理模型的构建，通过构建孪生体映射全生命周期不同领域数据、 寿命评估等模块也在华能大庆项目中进行了实际应用；水电方面，先 后在三峡、丰满等水电机组上实现了智能运维系统开发和应用。 未来发展规划 结合项目需求，针对数字孪生模型中高阶、多维等关键部件系统， 采用静态接口参数输出、数据模拟插值运算等方法进行降阶处理，在 确保数字孪生体镜像性的同时，实现系统模型实时性的提升。同时数 字孪生降阶模型具备一定扩展性， 根据项目未来需求，可结合云端、大数据流及数据库分析等数据 降低由于复杂工况、测量信息匮乏等造成的关键零部件状态误判，实 现目标机体寿命预测与评估的精确性与实时性。 实现发电设备的性能优化和智慧检修，全面支持智能电网的建设， 对推动水电行业由传统自动化发展为智能化具有里程碑意义。采用智 能化系统和设备，设备与人、设备与设备之间能够实现互动化。以电 站设备数字化模型、智能化设备及一体化智能管控平台为基础，开展 基于大数据的机组智能远程运维服务系统研究与应用，降低设备对人

以精益技术为基础，半导体制造商向智能解决方案拓展的时机已 经到来。连接制造的各个方面并收集实时数据将使制造商能够就 市场周期、规划、生产、资本投资等做出明智的决策。 这将是 在全球几乎所有产业都将采用芯片的新半导体世界中取得成功的 必要条件。” Fram Akiki，Joun Technologies 总裁 资料来源：德勤数字化工厂 2 制 造 4.0 优 化曲 线 优化程度 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 察，找到解决方法。 数字孪生是产品（产品数字孪生）或其制造流程（生产数 字孪生）的高精度虚拟模型。在构建半导体产品或设计实 际制 的演进，以便优化制造，并使公司在制造未来半导体的激烈竞争中立于不败之地。 从低效的反应性向高效的主动性演进 许多传统的集成电路代工厂都秉持反应性思维，依赖于事故后分析和纠正措施，而 这往往会导致生产延误。然而，采用智能制造，通过数字孪生收集全面的实时数据 模拟下一代流程，并为更智能、更及时的决策提供信息却是实现数字化转型的关键 所在。这种演进正在发生，它从反应性解决问题开始，快速转变为持续的学习、主 动

应升级和终止。应急处置机制流程如图 2 所示。 图 2 应急处置机制流程 3.2 关键技术-应急数据跨网传输 3.2.1 技术应用必要性 火炸药行业由于保密性需要，数据交互采用人 工交互。人工交互效率低，难以应对具有高时效性 的应急任务。为了解决信息传递效率和保密的问 题，引入了二维码来进行数据传输[8]。 如图 3 所示，二维码数据传输系统使用二维码 图像作为信息编码和数据承载的方式，使用视觉 Kittler 算法将灰度图快速转化为只有黑 白分布的二值图像)、计算图像位置、剪裁识别解密 图像、对解密后数据(组包)的处理、数据检验、转 发、清空缓存，对处理结果数据加密、采用 Reids 存储数据(采用缓存滑动过期时间技术，默认过期时 间 60 min)将传输数据类型编码进行拆解，客户设置 的权重值如表 1 所示。 表 1 权重设置 编码 设备异常报警 01 应急演练

监测数据，对交通枢纽安全状况进 行实时预警，通知交通枢纽人员对 预警区域进行确认及整改，变被动 应对为主动预防。 预警状态 正常状态 报警状态 交通枢纽物联设备超值报警或人工 报警后，采用 APP 或短信的方式通 知相关人员，同时启动相应预案， 指导事件的处理。平台记录事件处 理流程各节点数据信息，为预案的 优化提供支撑。 通过交通枢纽物联网，实时获取交 通枢纽各区域监测数据，如视频信 客户端 比对结果 地图告警 大部分区域主要采用人脸识别的方式，重点要害 部位用 CPU 卡管控。 陌生人告警主要用于防止外来人员进入重点区域 04 智慧安防——门禁系统 数字交通枢纽方案 ——N 项应用 门禁管理平台采集门禁终端的实时数据，可实时监测门禁系统内所有终端的实时状态，便于故障预警、故障 处理等；平台获取门禁通行记录与报警记录，采用分类报表展示，直观的反映门禁情况并支持一键导出功能。 远程控制。根据现场的硬件条件，添 加硬件远程控制开关状态的按钮，实现远 程控制。型，以数据驱动智慧照明。 04 智慧楼宇——楼宇自控 数字交通枢纽方案 ——N 项应用 空调智能管控是采用可编程智能 化自动控制，可以实现各个空调的实 时远程控制，随时掌握空调的运行状 态。空调物联网智能控制系统的智能 识别和调控功能能够把周围的环境控 制在对人体适宜的范围内，从而避免 了人们对空调使用的不良习惯造成的

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 ［18］，采用 云-边-端协同 ［19］的 3 层部署方式，不同功能模块间利 用轻量级协议通信，实现动态组合和灵活部署，如 59 第 42 卷 2025 年第 2 期 上海航天（中英文） AEROSPACE Language Processing， NLP）组 件 、光 学 字 符 识 别（Optical Character Recognition，OCR）组件等，以及 ModelArts OS 开发 框架。采用结构化工艺数据，制造检验数据、产品图 像等生产制造数据，以及生产状况、计划进度、资源 使用状态等生产管理数据，通过 NLP 与标注 ［21］、多 模态信息提取与融合 ［22］、大数据挖掘 源动态配置的关键技术主要包括 3 项：1） 制造资源 自组织协同与互操作技术，要建立制造资源虚拟表 征与智能体单元封装标准，并形成跨层级智能体单 元分发引擎。2） 面向复杂生产环境的异构制造信息 认知技术，通过采用“数据感知-模型适应-扰动预测” 的信息认知思路，建立生产过程扰乱自适应孪生模 型，构建生产扰动后效预测分析模型 ［27］，实现复杂生 产扰动下异构制造信息决策能力。3） 基于协同智能 的制造系统自适应重构技术

和统计数据上传云端，大幅减少了网络带宽占用和存储成本。 · 3 图：端侧 AI 的价值重估矩阵，智次方研究院绘制 端侧 AI 的经济效益在 2025 年已经得到了逐步验证。根据首批测试企业的统计数据， 采用端侧 AI 方案的企业平均降低了 40%的云计算成本，减少了 70%的数据传输费用， 同时系统响应速度提升了 100 倍以上。更重要的是，端侧 AI 使得许多原本因网络条件 限制无法实现的应用场 5G 的轻量化版本， RedCap 在保持 5G 核心能力的同时，大幅降低了成本和功耗，使得原本因经济性限制 无法接入 5G 网络的海量中低速设备得以连接。工业传感器、智能表计、可穿戴设备 等大量采用 RedCap 技术，连接数已经突破 10 亿，真正实现了 5G 网络的普惠化。更 重要的是，RedCap 不是 5G 的简化版，而是针对物联网场景的优化版，在功耗管理、 小数据传输、群组通信等方面进行了专门设计。 在智慧城市场景中，5G-A 的海量连接能力得到充分发挥。杭州市在主城区部署了超过 500 万个各类传感器，包括智能路灯、垃圾桶、井盖、停车位、环境监测等设备。这 些设备通过 5G-A 网络接入，采用 NB-IoT 和 eMTC 等低功耗技术，平均每个设备每 天仅传输几 KB 数据，但要求 10 年以上的电池寿命。通过 5G-A 的节能优化，这些设 备的实测功耗比 4G 时代降低了 70%，大幅减少了维护成本。

数字基础设施一体化平台能够有效整合资源，实现数字化基础设施能力的组件化、模块化封装，为企业业务创新提供高效、低成本的一体化服 务支撑，满足海量多样化客户群体的个性化需求。 n 大型企业多采用自建平台的方式，中小型企业多采用租用平台服务的方式。 案例 • 某大型国企通过建设新一代 技术云平台体系，为集团和 二级板块公司提供智数化转 型的 PaaS 层基础设施，覆盖 企业上下游生态圈的信息、 特征，其 核心是建设以客户为中心的综合能力体系。 IOMM 从六个关键能力建设出发，从平台 IT 和业务 IT 两个维度全面评估企 业 IT 数字化能力和运营效果成熟度。 通过采用先进的数智化技术和理念， 构建更加智能的云基础架构和完 备的数字管理平台，形成企业数字化转型的坚实底座，支撑上层数字 化业务应用的顺利展开。