基于工业大数据的火炸药应急管理平台 汪成运 1，魏志丰 1，金松涛 2，王家峰 2，包邻琦 2 (1. 中国五洲工程设计集团有限公司，北京 100053；2. 成都福立盟科技有限公司，成都 610052) 摘要：针对火炸药生产制造过程中的安全性与突发事故处置，应用信息化软件设计一种应急管理系统平台。通 过使用工业大数据信息化的手段，使用数据跨网传输、3 维数字孪生、应急通信融合等技术，建设完备的事故应急 管理系 性与突发事故处置能力需要重点研究与提升。 随着现代信息技术的高速发展，大数据、云计 算、人工智能等技术的日益成熟[2]，积极进行信息 化转型，实现产业的优化升级，模式的创新与改革， 将是火炸药企业升级转型的发展趋势。 针对火炸药生产过程中安全性和突发事故处置 问题，基于工业大数据设计了应急管理系统平台[3]， 包括网络硬件环境、基础数据管理系统、软件系统 和关键技术等建设内容。 1 总体方案 平台主要围绕火炸药行业应急管理事前、事发、 条件后，系统自动推送报警信息至调度中心统一 处置。 2) 调度中心接警并进行警情确认。接警后通过 3 维孪生工厂定位报警地点，调取警情周边室内外 视频监控，通过应急通信融合技术及时与一线巡查 人员通信并去往现场确认警情，针对接警原因进行 正常作业、异常、持续监测、误报等不同处置标记 并做后续处理。 3) 应急处置。根据警情判断决定发布应急预警 或启动应急响应，确定响应等级等信息后，通过应 急信息跨网传输技术自动向应急处置涉及的各组织

重新运行计划得出建议结果，可将建议结果作为会议材料的 一部分， 召开临时计划协调会议（视情况）； • 会议讨论变更将会导致的 影响并对影响 作出评估，并形成会议决议。如需调整，针对未下达计划，直接调整 MPS ；针对已下达计划并未生产，直接在各生产基地重新调整周生产计划； ** 交流使用 42 ** 计划逻辑建议 预测 需求汇总 产能平衡 计划分解 销售一部预测 销售二部预测 务单，并跟踪计划执行及检查缺料 情况。 生产基地 下属各成员企业计划物流部负责生产计划，按“天”下达生产订 单 物料 计划员 各生产基地分别负责本厂的计划下 达与调整采购计划，针对大宗及战 略等物资的计划，提报集团，集团 执行采购请购工作；针对各生产基 地自有采购物资，自行负责采购请 购工作 集团及生产基地 下属各成员企业计划物流部负责制定物料需求计划，由集团采购部负 责制定采购订 单 并下 发 给供应商 、按照每个人分拆配方，每个人仅 负责各自部分 2 、在 ERP 系统 中录 入各自负责的 配方，并仅针对个人开放权限 3 、部分的 生产 亦针对每个人开放权 限 1 、在 ERP 维护配方所用物资的 系 统说明（伪码，用 A 、 B 、 C 代 替） 2 、每个人维护各自负责部分的 系统 说明与标准说明的 对应关系 3 、部分的 生产 针对每个人开放权限 1 、在 ERP 系统 中 仅维护一个物 料，小料 2

这种能力. 近年来, 以大语言模型为代表的新一代人工智能技术发展迅速 [6], 特别是在结合工业多模态预训 练机制与多模态融合能力后, 为流程工业智能工厂建设带来了新的契机 [6,7]. 例如, 针对工业时序数据 的生成, MetaIndux-TS [8] 等模型展现了显著的进步, 能够有效解决数据稀缺问题. 大语言模型强大的 交互能力和跨领域逻辑思考能力能够将流程工业智能工厂的知识经验融入核心工业软件体系中 iPlat4M 专注于实时监控、生产排程与质量管理, 旨在提升整体制 造效率, 适合推动数字化转型与提升制程可控性的企业. 中智达 Cyb-MOM (中智达科技) [15]: Cyb-MOM 为中智达针对流程工业量身打造的 MES 系统, 符合 ISA-95 等国际标准, 实现计划、排程、操作、统计、分析与考核等全流程整合, 能灵活支持不同 规模与层级的企业进行精益化生产管理. 2.2 工业数字孪生 提供本地化整合的物性与热力学模块, 支持多种工 业设备的模拟, 具有友善的用户接口, 且易于进行功能客制化, 适合教育培训及本土化工艺模拟应用. 中控 APEX (中控技术) [20]: APEX 为中控技术针对流程工业开发的仿真软件, 具备物性管理、热 力学计算与流程仿真功能. 支持中文接口与本地化模块设计, 便于与企业自有数据整合与工艺流程本 土优化. 2.3 智能控制 —— 先进过程控制软件 先进过程控制

Sales & Marketing ERP MPM 集团 管控 SCM CRM MES PLM 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 通过多年的实施经验的积累， XX 针对制造业形成了自主的解决方 案，为用户提供更加优质的信息化服务 车辆实验所 研发数据 整车装配线 配件工厂 常规供应商 准时配送供应商 整车存放场 销售公司 物流公司 经销商 异地备车库 校验只能一次次的校验，无法一键全部执行  无法校验出来的数据，需人工筛查，人天耗时增加 Excel Java HDG  程序开发耗时长，从框架搭建到逻辑开发需 3 周时间  程序复用性差，针对不同主数据需要开发一条校验逻辑， 耗时翻倍  规则调整后， Java 程序无法快速同步调整及测试  建模耗时短  界面操作简单，学习成本低  一键校验，增加操作友好性  逻辑调整耗时短 管理、定价 管理等订单管理功能 可用性检查方案、分段信贷管 理方案 8 公司间销售处理流程 连通公司间交易，形成公司间发货与收货的串通管理 公司间交方案 9 销售发运 发货 / 退货处理流程 针对已结算库存的退货业务进行承载，退货库存线上详细 管理 已结算退回管理 10 销售结算 开票流程 关联交货与开票环节，形成销售到财务的闭环管理模式， 自动进行应收凭证出具 金税开票接口 无忧智库

地平线 技术 影响 行动 建议 按照三层地平线模型关注一个变革 的技术趋势：哪些已经发生，哪些 刚刚出现，哪些正在酝酿 应对这一趋势有多紧急？ 重大变革与趋势 针对每一个变革和趋势，你需要获取、分析并规划各种数据： 对于如何应对和利用这些变革 和趋势，你将为企业提供哪些 建议？ 信号 这种变革会对你的企业产生 怎样的影响？ 什么表明了这一变革的发生？ l 哪些机遇需要果断舍弃 03 成功的度量标准 （ MoS ） 精益价值树（ LVT ） 第 4 章、构建价值驱动的投资组 合 04 熟练的分析能力 敏锐的判断力 针对性目标 思维优化工具 P42 第二步，制定可操作且以成 效为导向的 MoS ，随着交 付 流程的推进清晰地展示 项目 进度，而不是把 MoS 放在最 后 厘清投资问题的三个阶段 第一步，确定投资范围。我 组合，每个节点之间的链接显示了哪些节点彼 此相关。 MoS 还描述了每个节点所代表的预期成效，以及一些额外的描述性信息，可以帮助组织中的 每个人理解其背后的意图 描述价值驱动的投资组合 针对目标、投注或举措的投资组合节点应当： P48 投资组合的级联所有权 愿景与目标的投资 组合由管理团队定 义 ! 目标与投注的投资 组合由目标团队定 义 ! 投注与举措的投资

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 出了智能车间总体架构及建设方案，对航天企业的 智能化制造体系进行统筹规划。 综上所述，现有的学术和实践研究从不同角度 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 ［18］，采用 云-边-端协同 ［19］的 3 层部署方式，不同功能模块间利 拍，提升产品全生命周期智能化水平。通过云、边、 端协同及大小模型交互，最终实现航天制造工厂智 能化管理，提升生产系统效能与灵活性，保障制造 全流程稳定运行与优化。 1.2 航天制造大模型 针对航天飞行器批量化生产对工艺设计、过程 调控及质量检测智能化管控需求，构建航天飞行器 制造大模型体系 ［20］，如图 3 所示。体系分为云平台基 座、智能云平台及智能制造应用 3 个层次，云平台基

种个性化的学习方式能够让学生更有针对性地解决自己的学习问题，提高学习效 13 率。例如，现有的教育科技公司的智能阅卷系统可以根据学生的作业评测结果，给 出个性化且具有针对性的指导意见，如图1-7所示。 ❍ 智能辅导系统——基于AI技术的个性化辅导工具。它能够针对学生的学习问题 和难点，提供及时的辅导和反馈。与传统的辅导方式相比，智能辅导系统能够更加 精准地定位学生的学习问题，并提供针对性的辅导材料和练习题目。这种个性化的 ，因为他们可能缺乏判断信 息准确性的经验和技能。 针对重点的教学策略： 案例学习：通过分析农业中AI应用的成功案例，让学生了解AI技术如何解决实际问 题。 模拟实践：设计模拟活动，如使用AI工具分析数据，让学生在实践中学习如何应用 AI技术。 创新思维训练：通过头脑风暴和创意工作坊，鼓励学生提出解决方案，培养创新思 维。 65 针对难点的教学策略： 信息素养教育：引入信息素养的基本概念，教授如何评估网络信息的可靠性。 根据自己的疑问提问 94 利用这样一款专为教育应用场景打造的智能阅读工具，枯燥乏味的学术论文和教育 文章变得易于理解掌握。借助强大的AI解析能力，ChatPDF能够深度解读PDF文档的 内容，当我们针对文档中的某一部分提出疑问时，ChatPDF如同一位私人导师为我 们提供精准解答，显著提升了阅读和学习的效率。 5.2.3 云一朵：对话式体验教育视频 随着在线教育的兴起，视频已成为一种重要的教学资源。然而，传统的视频播放方

与传统绩效管理的量化不同 , 平台化绩效是以数字技术为核心对组织中的各个元素 整体组织一各个分子一各 个原子进行全方位的颗粒化解析和评价。 平台化绩效利用数字技术引用大量非经营性数据 , 针对不同工作性质和 不同运营主体 , 沉淀不同的数据进行考核。 工作维度和评价主体的颗粒度无限细分到每分每秒 , 精确度和通透度 极大升高。 平台化绩效全面构建的数据模型对绩效变量进行系统性分析 超越时间和空间的维度而存在。 . 从心力去统一价值观 , 达到比感同身受的同理心更高层次的共情境 界。 . 心力是最重要的 , 是企业想成为一个什么组织 , 领导者和管理层必须 员工更有针对性地工作 , 用实时动态反馈来管理、 监督和考核员工的工 作表现。 权力：共享 多样化关系的特点 . 让渡权力 : 将决策权、 分配权、 用人权等管理者最主要的三大权力全 部 企业 需要上下级随时充分沟 通、主要以工作过程为导向的绩效衡量方式。 首先要明确绩效管理系统的适用对象。 标准比较法 目标管理法 与日常工作脱节 , 难以对不同的员工设定不同的考核标准 , 缺乏针对性。 基于历史的考核 , 不能及时反馈从而影响过程中的改进。 考核标准模糊 , 主观性强 , 缺乏有效定量分析。 对考核者的素质要求更高 , 没有形成系统 , 成本较高。 五 大 缺 点

"， 与"可解释+可审计"的垂类 AI 模型并行进化 2026 年，预计确定性网络技术和垂直领域 AI 模型的深度融合，将会重新定义关键行 业的数字化基础设施。这种融合不是简单的技术叠加，而是针对工业互联网、智能交 通、智慧医疗等高可靠性要求场景的系统性创新。确定性网络提供了可预测、可保障 的通信基础，垂类 AI 模型则提供了可解释、可审计的智能决策能力，两者的结合构建 了新一代的可信智能系统。 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。 卫星通信与地面网络的深度融合是 2026 年通信架构的重大突破。随着低成本发射技 术和批量化卫星制造的成熟，在轨的 项荣誉成果。比邻智联早在 2019 年就率先在行业内发布 Cat.1 模组，目前已构建起多平台、功能丰富的 Cat.1 模组产品体系。针对不同应用场景， 公司推出了 ML307 系列的多个产品线：ML307A 系列面向 OpenCPU 需求较高的场 景，具有强大内核性能和丰富接口；ML307R 系列针对价格敏感场景，实现功能与成 本的最优平衡；ML307X 系列集成 CAN 2.0 控制器，满足共享单车、BMS 系统等特

开封 475004） 摘 要：全流程数字化智能制造技术是能源电池制造过程中极为关键的技术手段，其安全性越高，能源电池所能 存储能量信号的质量水平就越高。为促进能源电池对能量信号的高质量存储，针对能源电池制造过程中的全流 程数字化智能制造技术展开研究。分析能源电池生产工艺的具体实施流程，并以此为基础，设计核心储能部件， 再分别从能量转化效率、能源存储质量等多个方面，研究全流程数字化智能制造技术在能源电池中的应用情况。 Energy Storage Science and Technology, 2024, 13(4): 1356-1358. 第 4 期 范 龙等：能源电池制造过程中的全流程数字化智能制造技术 控，也能够针对电池元件的储能特性优化具体生产 流程，而这些都是提高能源电池应用可靠性的必要 条件。 1 能源电池生产工艺流程 能源电池生产工艺流程由设备通电、能量信号 转化、能源存储三部分组成，其具体生产流程如图