www.hand-china.com 半导体行业智能制造业务链优化与 集成管理解决方案 目录 半导体行业总体方案与建议 1 2 关键点解决方案 2 半导体制造业务链和管理难点 3 业务链 设计 晶圆制造 晶圆测试 封装测试 J FAB 美国总部 海外委外 松江 海外委外 松江 海外委外 重庆 重庆 重庆 节点越多，管理难度越高：订单承接、转单制造、委外加工 1. 采购价格差异 PPV 发票价格差异 IPV 成本中心差异 制造用量差异 库存盘点差异 资源用量差异 1) 采购相关差异  采购优化 2) 用量差异  生产能力及效率优化 3) 实际 / 预算 费用差异分析  成本削减 供应商优化 损失率分析改进 工艺流程改进 寻找差异原因 ( 考虑 资源能力计划及长期投资计划 ) 稳定的长期合同 / 期货合同 库存管理 差异分析类型

......................................................................................39 5.3 模型训练与优化模块................................................................................................. .........................................................................................60 7.3 模型优化与迭代................................................................................................ .........................................................................................68 8.3 策略优化与调整................................................................................................

4.0 概念的引入，工业产业进入了新一轮的全球性革命，新型工业体系最核心的特征就是互联网、大数 据与工业的融合应用。工业大数据是工业 4.0 的核心支撑之一，将带来工业生产与管理环节的极大的升级和优化，其价 值已经得到了全球的认可，但是反观我国的工业发展现状，工业数据的价值利用极其有限，如何采集、应用、管理工业 大数据，快速跟进工业 4.0 的步伐，是传统的工业企业转型升级中必须要解决的问题。 检验数据 设备数据 数据源 DCS 数据 工业大数据架构 大数据应用 大数据处理 工艺优化 质量提升 产线故障预测 预测性维修 效率提升 可视化监控 事务型数据 MPP 数据库 HADOOP OLTP 数据仓库 元数据 索引 列存储 粗粒度索引 数据压缩 SQL 优化 动态拓展 资源管理 大表关联 半结 构化 非结 构构 化 HDFS Map/Reduce Map/Reduce Hive Pig 事务处理 数据完整性 锁机制 索引机制 SQL 优化 SQL 执行 备份恢复 断点处理 流处理 （ Storm 、 Sp ark Streaming ） 智能制造大数据蓝图 工艺 人员 物料 设备 质量 历史数据 当前数据 历史数据 当前数据 历史数据 当前数据 历史数据 当前数据 历史数据 当前数据 业务系统实时查询服务

阵。 工程建设是以价值导向为目标的。工程的价值反映了工程多方面的述求：既有经济层面的，也有社会层面的。不同的目标设定和 追求，对于暖通空调系统的控制和管理也会带来不同的要求。因此，单一环节的“最优化”，实际上并不是工程所追求的本质。 传统所称的“自动控制”，往往都是建立在对某些单一设备、单一系统或者局部环节进行控制的基础上，各环节相对单一或独立 进行。要整合这些设备系统和环节之间的关联，需 需求。暖通空调“自控”，面临重大需求的挑战。 从“自控”到“智控”，并不仅仅是一个名词上的变更，而是暖通空调系统控制领域从内涵到外延的又一次深刻的变革。要在满足 传统反馈控制的特点上，通过先进算法、数字孪生等技术，优化求解，才能实现各种控制需求。 AI技术的飞速发展，正好为我们所面临的变革提供了一个宝贵的机会。从感知层面看，不断丰富的大数据，为我们提供了越来越 多的基础研究数据；从执行层面看，AI强大的算力， 根据中国建筑节能协会的《����中国城乡建设领域碳排放研究报告》，建筑运行能耗占全国能源消费总量的��.�%。而暖通空 调设施的能耗则占建筑运行能耗的��%以上。暖通智控系统与制冷技术创新、暖通空调设备性能改进同步，通过精准调节、优化 控制和有效管理，实现了大幅度的节能。不少工程实践案例证明，有效应用暖通智控系统不仅可自动按NPLV的期望值调整设备 工况和参数，甚至可使COP达到�.�以上，综合各种策略可以把建筑物的能耗下降

其中, 公共能力层提供时序数据、图像数据、文本数据等多模态处理能力, 业务应用层则结合具体 业务场景开发了多种类型的智能体, 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 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, 工业大模型 第 55 卷 第 7 期 1784 作为 “制造强国” 的重要组成部分, 已成为推动产业升级、提升质量和效益的核心动力 [3]. 在流程工 业领域智能制造的快速发展过程中, 通过引入生产管理、实时优化、先进过程控制、零手动操作等技 术, 基于分布式控制系统 (distributed control system, DCS) 和可编程逻辑控制器 (programmable logic controller

n 现状评级：★★★ n 工具链：钢铁行业开始广泛采用物联网、大数据分析和人工智能等技术来支持协同生产 ，从生产监测控制到工艺过程优化 ，再到产品质量监控 ，有效提升了产业链的整体协同制造水平。 n 数据链：企业间也通过数字化平台实现了跨企业、跨平台的数据交换和集成 ，进行数据共享和协同作业 ，推动企业之间更好地协同合作。 n 痛点问题 ：钢铁产业链数字化系统集成难度高 ，主要是因为钢铁生产流程复杂 件 ： 工 业互 联 网云平台、数字化研发平台、金相分析系统 知 识模 型 ： 材 料基 因 组工 程 模型 、 服役 环 境 - 性 能退 化 模型、成分 - 工艺 - 性能关联模型、冶金过程模拟与优化模型等 数 据要 素 ： 原 料成 分 数据 、 冶金 过 程参 数 、生 产设备状态数据、产品质量检测数据 人 才技 能 ： 冶 金工 程 与材 料 科学 、 大数 据 与数 据 分析 、 计算 机 D 轧钢环节 n 现状评级：★★ n 工具链：钢铁行业利用数字研发平台、生产工艺模拟、工艺流程设计等软件 ，开展新钢种性能预测 ，以及热处理、连铸、轧钢等工艺仿真优化 ，提升了钢铁行业创新研发与试验验证效率和质量。 n 数据链：钢铁企业利用标准化接口 ，加速 LI MS 与 PLM 、 MES 等系统数据互通 ，实现研发设计、试验与生产全链条数据贯通 ，助力缩短产品研发和产品试制周期。

等传统 运营商、智谱等创业期企业。下一代云计算讨论了三个热点方向，分别是：（1）分离式数据中心架构和 关键技术（2）面向 AI 场景的 PaaS 数据平台层技术（3）智能化云运维、可信安全与能效优化。 第二章，面向云网融合的研究，本年度围绕的重点是中国电信 2025 战略升级 – 云改数转智惠，一方 面分析解读，另一方面探讨在理论研究和技术创新上的承接方向。首先借用云计算研究院参与撰写，于 网基础设施（6）云边端协同。 第三章，围绕智能算法的研究，首先分析了云计算与云网融合相关的各类智能算法的发展趋势和应 用场景，包括运筹优化、深度学习、强化学习、大模型和 AI 智能体，然后借用本章第一个热点方向：（7） 算法赋能云计算，详细论述了运筹优化、深度学习和强化学习在云计算和云网融合中的应用。本章第二 个热点方向围绕 2025 年最火热的话题开展介绍和论述：（8）AI Agent 和 1.2 热点方向一：分离式数据中心架构与关键技术 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.2.1 弹性可扩展的云数据中心资源优化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.2.2 面向资源池化的分离式数据中心架构 . . . . . . .

钢铁行业现状及发展趋势 数字化工厂是利用先进的信息技术、自动化技术和智能制造 技术，对工厂的生产、管理、物流等各个环节进行数字化改 造，实现生产过程的可视化、可控制和可优化。 概念定义 数字化工厂能够提高生产效率、降低能耗和排放、优化资源 配置、提升产品质量和客户满意度等多方面的优势。 优势分析 数字化工厂概念及优势 钢铁企业数字化转型必要性 适应市场需求变化 随着客户需求的多样化和个性化，钢 铁企业需要快速响应市场变化，数字 化转型能够提高企业灵活性和市场反 应速度。 提升生产效率和质量 数字化工厂能够实现生产过程的自动 化和智能化，提高生产效率和产品质 量稳定性。 降低运营成本和风险 数字化转型能够优化生产计划和物流 管理，降低库存成本和运营风险。 钢铁生产过程涉及高温高 压环境，对设备稳定性和 安全性要求高。 高温高压环境 复杂工艺流程 高能耗和高排放 钢铁生产涉及多个工艺流 程和环节，需要精细化的 物联网技术应用 数据分析与挖掘 运用大数据技术对海量数据进行处理、分析和挖掘，发现数据中的 价值。 生产优化与决策支持 基于大数据分析结果，为生产流程优化、质量提升、成本控制等提 供决策支持。 数据整合与存储 建立统一的数据存储平台，整合工厂内各部门、各环节的数据资 源。 大数据分析与优化 03 故障预测与维护 利用机器学习技术对设备故障进行预测和预防，减少停机时间 和维修成本。 01

智能交通管理系统......................................................................................11 2.1 交通信号灯优化..................................................................................14 2.1.1 实时交通流量监测 3.3.2 事故预防建议.............................................................................51 4. 公共交通优化..............................................................................................55 4 4.2.2 动态票价调整机制......................................................................67 4.3 公共交通路径优化..............................................................................69 4.3.1 路线大数据分析....