良率制造流程。智能制造为企业提供需要的端到端连接，以便企业做出数据驱动型决策， 从而加快新产品推出 (NPI) 和上市，并在零缺陷制造环境中实现更高产出。 精益制造正在向更智能的 半导体制造流程演进 根据西门子和德勤的预测，智能制造提高绩效的潜力令人印象深刻： • 产量提高 20% • 成本降低 15% • 营收增加 10% • 降低网络攻击以及不遵守监管要求和可持续发展目标的风险 为了对精益制造和智能制造进行公平的比较，让我们先从精益制造 增强可持续发展能力 尽管这些优势令人印象深刻，但我们还必须考虑只坚持精益技 术而不补充智能制造的局限性，具体如下： • 最多只能达到上次制造的水平而无法超越 • 无法对紧迫的业务和质量问题做出主动或预测性响应 • 由于依赖于过往的数据，无法实时提供高水平的初始质量 • 在当今业务速度下竞争所需的制造敏捷性不足 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 实现成本节约 半导体制造执行系统 设计、晶圆厂、探头 组装、封装和 最终测试 印制电路板 (PCB)/ 多芯片模块 (MCM) 后端 数据仓库 数字孪生仿真 闭环智能制造 感知 连接 预测 在不影响任何精益制造流程的情况下，智能制造还能使企 业实现以下几点： • 实现整个工艺节点和制造线的虚拟呈现，以便深入 洞察生产情况 • 通过实时报告和分析收集当前的制造数据，以便作

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。 确定性网络在 2025 年已经从概念验证进入大规模商用部署阶段。通过时间敏感网络 模型更注重领域知识的深度融合、决策过程的可解释性 以及结果的可审计性。2026 年，预计主流的工业 AI 模型将不再是"黑盒子"，而是能 够解释每一个决策的依据和推理过程。例如，在钢铁行业的质量预测模型中，系统不 仅能够给出产品质量的预测结果，还能够明确指出影响质量的关键工艺参数、历史相 似案例、以及建议的调整方案，使得工程师能够理解和信任 AI 的判断。 · 7 图：边缘智能与垂类大模型的螺旋上升关系图，智次方研究院绘制 济时代的核心基础设施。这种演进不是简单的功能叠加，而是在底层架构、技术路线、 商业模式等多个维度的系统性变革。 · 13 根据 Transforma Insights 以及智次方研究院的最新预测，到 2034 年，全球物联网连 接数将超过 400 亿，市场规模将逼近一万亿美元。中国将成为这个庞大网络中最核心 的节点，占据全球连接数的近三分之一。 在技术演进方面，5G-Advanced

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 财务共享系 共享业务 影像扫 服务派 结果反 采购发票预制 付款申请单 物料需求计划 （ MRP ） 计划订 单 采购申请 采购申请 采购订 单 到货及统计 订 单 交货统计 订 单 到货计划 ( 分批 ) 订 单 成本统计 销售预测 销售合 同 • 物料计划策略 (MRP/ 再订货点 ) • 物料采购计划周期 ( 月 / 周 ) • 物料的 最 小采购、最小包装量、安全库存 • 包材版本 • 委外配方管理 • 结合 ；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 原料药国外预测 主需求计划 通过分配规则和货 源清单，自动将所 有预测抓取到计划 组织，并自动将所 有的预测进行分类 汇总 运行 MRP （基于产能） 根据分配规则和货 源清单、瓶颈资源 产能及日历，计算 各生产基地产能的

如何在实际工作中应用v4L架构。 v4L架构 丰田公司的业绩衡量取决于两个同样重要的要素：对过程的考虑及 取得的成果。这个流程致力于平衡供应链的几个平行要素—产品供应的 差异性、产品流的速度、预测结果的变化性以及可学习的可视化流程。 依据这样一个细致的文件流程学习，才可以实现持续进步。因此，每一 章节末尾都会有一个“回顾”部分，将本章内容与供应链中的差异性，速 度性，变化性和可视性，即“v4L架构”关联起来。经理们若要理解丰田 动，由于出口订单是稳定不变的，这样一来，国内订单的临时性波动就 不会给总体供应量带来太大影响。因此，出口订单对于吸收国内订单的 波动起到了缓解作用。 ·在戴尔，85%的订单来源于公司客户。因此，公司订单就成为一个 预测风向标，公司订单应该根据每个公司客户的采购周期而定。来自于 网络的零售订单，即使在订单高峰期也可以很快完成，那是因为公司订 单可以根据零售客户的不同需求而机动调整。 ·在福特，赫兹租车公司为其旗下全资子公司，至少有40%的福特车 几种运营流程必须基于周期基础之上，才能保证物理供应链行之有 效的运营。这些过程通过物理过程组合以及运营流程的调整，确保了优 化的供应链。主要过程如下： ·混合规划。 ·销售订单/预测。 ·生产计划制定。 ·经销商分配。 ·零件订单/预测。 ·进货物流计划。 接下来是这些过程必须选取的角度及丰田操作与理论的具体解释。 在第3章到第9章中，我们会讨论具体的流程和流程运营的逻辑思路。 1.混合规划

四、工业大数据平台案例 制造 电力 航空 石油 • 智能工厂 • 智能联网产品运维服务 • 绿色制造 • 广域电网测量 WAMS • 能源装备的远程运维 • 新能源分析与优化 • 停电预测和过载预警 • 飞行安全监控 • 航空器维护 • 航路管理，能耗优化 • 物探大数据管理和共享 • 油气生产物联网 • 管道完整性管理、能耗优化 轨道交通 • 列车运维 • 行车安全 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 规律 利用历史数据建立分析模型 和规范的分析流程，建立数 和规范的分析流程，建立数 据到信息的输入输出关系， 实现对连续数据流的实时分 析 通过对数据的深层挖掘建立 预测模型，实现对不可见因 素当前和未来状态的预测 航天数据公司数据分析的三个发展阶段 2. 大数据基础平台 - 分布式计算引擎 Spark 2. 大数据基础平台 - MPP 数据库与 Hadoop 相结合 核心目标：资产建模，连接资产和数据源 资产分类原则：属性分类（质量、压强等

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  统一开放的销售接入与透明化客户报表要求  启发性的交期承诺与动态化跟踪监控  对接生产排产与执行监控预警  完善的产品追溯、物流品质跟踪 Sales & Marketing 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 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 利用物联网和大数据，实现人员、设备 和业务网络的实时互联 , 创建新的业务 模式 , 从而为客户交付更多价值。 重新定义业务决策 随时随地实时洞察任何数据。 SAP S/4HANA 帮助你实现实时的计划、执行、 预测和模拟，从而为当前和未来的决策 提供有力支持。 重新构想业务流程 简化和完善业务流程 , 提高企业整体效 率。 SAP S/4HANA 让你实时掌控关键 任务 , 并可根据需要调整业务流程。 重塑数据模型

导入 MRP MRP 工单建议 工单建议 采购建议 采购建议 计划例外 计划例外 采购申请 采购申请 系统工单 系统工单 BOM 工艺路线 BOM 工艺路线 预测评审 预测评审 订单录入 订单录入 预测导入 预测导入 客户导入 客户导入 客户申请 客户申请 销售价格 销售价格 MPS MPS 车间排产 车间排产 采购订单 采购订单 供应商申请 供应商申请 供应商导入 供应商导入 导入 MRP MRP 工单建议 工单建议 采购建议 采购建议 计划例外 计划例外 采购申请 采购申请 系统工单 系统工单 BOM 工艺路线 BOM 工艺路线 预测评审 预测评审 订单录入 订单录入 预测导入 预测导入 客户导入 客户导入 客户申请 客户申请 销售价格 销售价格 MPS MPS 车间排产 车间排产 采购订单 采购订单 供应商申请 供应商申请 供应商导入 供应商导入 生产订单 完工 生产订单 完工 产品入库 产品入库 费用分摊 费用分摊 成本中心 费用归集 成本中心 费用归集 成本调整 成本调整 维护生产 定额标准 维护生产 定额标准 成本预测 成本预算 成本预测 成本预算 标准成本 标准成本 产品 成本分析 产品 成本分析 产品 销售出库 产品 销售出库 其他费用 其他费用 库存重估 库存重估 原料采购 原料采购 产品销售

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 Plus 是工艺开发与设计的重要工具. AVEVATM PRO/IITM Simulation (施耐德电气/剑维软件) [17]: PRO/II 主要应用于石油化工与炼 油领域, 具备强大的热力学计算与物性预测能力, 内建多样化单元操作模块. 特别适合用于工艺模拟、 设备计算与能量评估分析. Petro-SIM® (KBC 先进技术) [18]: Petro-SIM 是专为炼油与天然气处理过程设计的模拟平台 先进过程控制软件 先进过程控制 (advanced process control, APC) 需求源于传统控制方法难以应对多变量耦合、非 线性动态及硬约束的局限性. 随着工业过程复杂性增加, APC 通过模型预测控制等技术实现动态优 化, 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

科的不 同建立不同的模型，并确立相关的耦合变量与参数，进行并行计算， 有关变量可在多级计算机间传输。 2.基于消息分发的异构系统集成技术 数字孪生管理系统需要实现数字化映射、监测、诊断、预测、仿 真、优化等功能，对系统集成的数据量需求大、实时性要求高、信息 同步要求高。本项目提出基于消息分发中间件的异构系统集成技术， 通过消息分发中间件打通不同系统之间的数据接口,使得孪生体全生命 数据， 最后依据工业互联网相关通信标准实现模型互操作。实现数字孪生体 从构建“静态映射的物理实体”到构建“动态协同的物理实体”的转 变，支持数字孪生应用从“映射、可视化”到“诊断、预测、仿真、 优化”的不断深入。 主要特点 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 设备故障诊断与远程运维、能效优化分析等多个方向，打造基于数字 孪生体应用的解决方案，实现数字孪生体与物理实体的数据互联、信 息互通、模型互操作，解决发电行业关键设备的状态监测、故障诊断、 寿命预测等瓶颈问题。 落地应用效果 围绕工业互联网、人工智能、数字孪生等主要核心技术范畴在发 电企业产生了诸多颇具价值的技术成果。目前，本项目取得了不错的 应用业绩，已经在德惠生物质电厂、华能大庆电厂、宁夏京能宁东电

产业智能化与数字化升级的核心工具和底座平台。 2.2 人工智能技术 人工智能（AI）作为以机器学习和深度学习为代 表的第 4 次工业革命的产物，具备从大量数据中学习 规律，并执行感知识别、预测决策等智能行为的能力。 在工业生产领域，AI技术具备广泛的应用基础。 在产品设计阶段，引入数字孪生技术构建产品和 生产流程的虚拟仿真模型，并通过 AI 技术模拟不同 图1 2020—2025年中国数字孪生市场规模 决策提供支持。利用智能化决策牵引优化作业流程， 显著提高业务运行的安全性和可靠性 ［8］。 c）预测性管理。通过对历史数据和实时数据进 行机器学习，数字孪生模型可以提前预测未来趋势和 潜在问题，实现预测性维护和主动干预。例如某企业 在数字化质量系统中引入 AI forecasting 预测技术，对 质量数据进行实时分析判断，一旦发现某工序的参数 或检测值出现偏离正常趋势的情况，系统会提前预 预警、业务流程优化、生产质量改善等目标，整体降低 业务安全风险。其次，该平台基于攻防对抗模拟，自 动生成和优化主动防御策略，融合对抗性机器学习， 自动化构建动态安全策略生成模型，实现对复杂网络 威胁的预测和主动防御，并通过虚拟业务孪生环境对 安全策略的有效性进行智能验证，将生产制造安全防 御从被动响应转变为主动预防，极大提升了产线安全 漏洞告警的及时性和准确性。再次，该平台采用数智 指标 设备综合运营效率提升