领域主要涵盖预测性维护、质量控制、供应链优化和生产调度等关 键环节。据麦肯锡 2023 年全球制造业 AI 应用报告显示，全球领先 制造企业中已有 67%实施了 AI 解决方案，其中，预测性维护的成 功实施使设备非计划停机时间减少了 30%-50%，维护成本降低了 20%-40%。 在质量控制方面，基于深度学习的视觉检测系统已广泛应用于 精密制造领域，通过高分辨率工业相机与 AI 算法的结合，缺陷检 测准确率可达 期为行业提供切实可行的技术路径。 首先，AI 技术能够通过大数据分析和机器学习算法，优化生产 流程，减少资源浪费。例如，通过对生产线的实时监控，AI 系统可 以预测设备故障并进行预防性维护，从而减少停机时间，提高生产 效率。此外，AI 还可以通过对历史生产数据的分析，优化生产计 划，减少库存积压，降低运营成本。 其次，在质量控制方面，AI 技术能够通过图像识别和深度学习 算法，实现对生产过 果，以下为某新能源汽车制造企业引入 AI 系统前后的生产效率和 产品质量对比数据： 指标 引入 AI 前 引入 AI 后 提升幅度 生产效率(台/小时) 10 15 50% 产品不合格率(%) 5 2 60% 设备故障停机时间(小时/月) 20 8 60% 综上所述，AI 技术在新能源汽车制造中的应用，不仅能够显著 提升生产效率和产品质量，还能够优化供应链管理，降低运营成 本。因此，本研究的意义在于为新能源汽车制造企业提供切实可行

运维等级管理.................................................................................24 2.3.1.2.2. 停机检修管理.................................................................................25 2.3.1.2.3. 工时。以每天系统运行情况检查一遍，每工时/人按 15 元计算，每年可以 节省人力成本约 455520 元。 自动智慧运维平台上线后，随着运维管理水平的提高，整个信息系统故障的解决时间会缩短， 并且由于管理水平的提高，信息系统非计划停机时间也会减少，提高业务部门满意度，提升行业 形象，为用户带来短期和长期的经济效益无法估量。 自动智慧运维平台将带来如下的绿色经济模式：  系统可以减少运行维护人员的日常巡检工作强度，可以合理安排人员。 小时内的系统运行变化趋势，通过列出了运维 人员重点关注内容；通过对本界面的阅读，可快速掌握最近 24 小时的运维概况，实现运维工作的 快速衔接。  当前实时运维状况，需要重点关注 当前还处于告警状态的资源 最近需要的停机计划 虚拟化环境目前的整合密度，概要性反映虚拟资源利用的有效性  最近 24 小时运维系统的设置变动，便于用户了解“未在线”时段的事件 重要的资源变动统计 重要的监控方式变动统计 已恢复的告警信息

问题识别 过程拦截 设备状态分析 设备保养计划 设备生产能力 计划调度 质量管理 生产统计 SPC 计划排产 集中调度 产量统计 工艺参数管理 质量统计分析 质量改进 设备基础信息 设备停机管理 设备指标管理 设备故障维修 物料调度 生产调度 质量检测管理 质量问题分析 生产标准 生产监视 设备报警 生产报警 质量报警 设备状态监控 生产过程监控 质量在线监控 现场管理 数据采集 间段内（当 班、当日、当月、当年）的生产订单及订单完成情况，表格显示的内容包括：订单号、 品种、委托方、数量、开工时间/预计开工时间、完工时间/预计完工时间、生产线号、 合格数量、不良品数量、停机耗时、生产耗时等。 26 在上述表格中管理人员可配置查询条件：查询的时间范围、订单完成与否、产品的 品种、委托方信息等。通过这些条件的设置可单独查询已生产的订单、未生产的订单、 某种品种的订单、某个委托方的订单。 间 – 维修、试车时间 - 停机损失时间)/员工工作时间 * 100%」「停机损失时间 = 无人/ 料/动力停机时间 + 故障停机时间 + 更换品种（或调整）时间」「设备综合效率 （OEE）= 时间利用率 * 性能利用率 * 合格率」「性能利用率 = 生产产品数 * 生产节拍 / 利用时间 * 100%」「利用时间 = 员工工作时间 – 维修、试车时间 – 停机损失时间」 「合格率 =（生产总数-不合格数）/

生产流程优化：构建基于大数据分析的智能调度系统，实时监 控生产线的运行状态，调整生产计划以提高设备利用率和生产 效率。 3. 设备预测性维护：通过物联网技术收集设备运行数据，并应用 深度学习预测设备故障，提前进行维修，降低停机时间。 4. 质量控制与监测：利用计算机视觉与数据分析技术，对生产过 程中的产品质量进行实时监测，及时发现和纠正问题，有效降 低不合格率。 5. 市场需求预测：结合历史销售数据与市场趋势，通过时间序列 度、时间等进行精确调控，降低能耗提高产量。 2. 质量控制：借助 AI 视觉检测技术，实时监测产品质量，识别 并剔除不合格品，提高产品合格率。 3. 设备维护：利用机器学习分析设备运行状态，实施预测性维 护，降低设备故障率，减少停机时间。 4. 供应链管理：优化原材料采购及库存管理，通过数据分析预测 市场需求波动，提升整体供应链效率。 5. 环保管理：通过 AI 大模型分析生产过程中排放数据，制定更 为精确的减排措施，助力企业实现可持续发展。 设 备的故障会导致停产和经济损失，而传统的维护方式往往是定期检 修，无法有效应对突发故障。通过分析设备的运行数据，AI 能够预 测设备潜在故障，帮助企业在故障发生之前进行维护，从而显著降 低停机时间，提升生产效率。 此外，AI 还可以助力钢铁行业可持续发展。随着环保法规日益 严格，钢铁企业需要优化资源利用，减少废物排放。AI 可以通过分 析能耗、废水、废渣等数据，提供精准的优化建议，帮助企业制定

每周智维隐患分析................................................................................32 2.4.1.4.6. 停机检修管理.......................................................................................32 2.4.1 工时。以每天系统运行情况检查一遍，每工时/人按 15 元计算，每年可以 节省人力成本约 455520 元。 自动智慧运维平台上线后，随着运维管理水平的提高，整个信息系统故障的解决时间会缩短， 并且由于管理水平的提高，信息系统非计划停机时间也会减少，提高业务部门满意度，提升行业 形象，为用户带来短期和长期的经济效益无法估量。 自动智慧运维平台将带来如下的绿色经济模式：  系统可以减少运行维护人员的日常巡检工作强度，可以合理安排人员。 小时内的系统运行变化趋势，通过列出了运维 人员重点关注内容；通过对本界面的阅读，可快速掌握最近 24 小时的运维概况，实现运维工作的 快速衔接。  当前实时运维状况，需要重点关注 当前还处于告警状态的资源 最近需要的停机计划 虚拟化环境目前的整合密度，概要性反映虚拟资源利用的有效性  最近 24 小时运维系统的设置变动，便于用户了解“未在线”时段的事件 重要的资源变动统计 重要的监控方式变动统计 已恢复的告警信息

每周智维隐患分析................................................................................32 2.4.1.4.6. 停机检修管理.......................................................................................32 2.4.1 工时。以每天系统运行情况检查一遍，每工时/人按 15 元计算，每年可以 节省人力成本约 455520 元。 自动智慧运维平台上线后，随着运维管理水平的提高，整个信息系统故障的解决时间会缩短， 并且由于管理水平的提高，信息系统非计划停机时间也会减少，提高业务部门满意度，提升行业 形象，为用户带来短期和长期的经济效益无法估量。 自动智慧运维平台将带来如下的绿色经济模式：  系统可以减少运行维护人员的日常巡检工作强度，可以合理安排人员。 小时内的系统运行变化趋势，通过列出了运维 人员重点关注内容；通过对本界面的阅读，可快速掌握最近 24 小时的运维概况，实现运维工作的 快速衔接。  当前实时运维状况，需要重点关注 当前还处于告警状态的资源 最近需要的停机计划 虚拟化环境目前的整合密度，概要性反映虚拟资源利用的有效性  最近 24 小时运维系统的设置变动，便于用户了解“未在线”时段的事件 重要的资源变动统计 重要的监控方式变动统计 已恢复的告警信息

建设与升级 1. 新建通用机场严格遵循《通用机场建设规范》，按照 A 类 （对公众开放）、B 类（不对公众开放但允许公众进入）、 C 类（不对公众开放且不允许公众进入）分类标准，差异 化配置跑道、停机坪、航站楼等设施。对于 A 类机场，跑 道长度不低于 800 米，配备完整的导航、通信、气象观测 设备；B 类和 C 类机场根据实际需求简化设施配置。 2. 对现有通用机场实施 “一机场一方案” 个通用机场升级改 造试点。 3.1.2 起降点建设工程 1. 城市起降点 1. 在城市中心区域，结合地标建筑（如摩天大楼、体育场 馆）、交通枢纽（高铁站、机场）、大型商业区，规划建 设直升机停机坪和无人机起降点。制定《城市低空起降点 建设标准》，明确安全间距（与居民区距离不小于 50 米）、噪音控制（昼间≤70 分贝，夜间≤55 分贝）等要 求。 2. 采用模块化、可移动设计理念，建设一批装配式起降点， 1.1 枢纽衔接 在机场、高铁站、地铁站等交通枢纽规划建设一体化的低空起降设施， 设置专用通道与换乘区域，实现低空交通与地面交通的无缝换乘。例 如，在机场航站楼顶部建设直升机停机坪，旅客可通过内部电梯快速 到达停机坪，搭乘直升机前往周边城市或景区。 9.1.2 功能互补 利用低空交通的快速直达优势，承担地面交通难以覆盖的长距离、高 时效性运输任务，如城市间紧急医疗物资运输、商务人员快速通勤；

大模型在工业领域的几个关键应用场景：  智能生产调度：利用大模型分析生产数据，优化生产排程和资 源配置，提高生产效率。  预测性维护：通过对历史设备故障数据的学习，模型能够提前 预测设备可能出现的问题，从而降低停机时间和维护成本。  质量检测：运用图像识别技术，对产品质量进行实时监控，及 时发现并解决质量问题，提升产品合格率。  个性化生产：结合用户需求，通过大模型优化产品设计和生产 流程，实现大规模定制的目标。 MDC（Manufacturing Data Cloud）项目正是响应这一时代需求的重要举措。 MDC 项目的必要性体现在以下几个方面：  效率提升：通过数据驱动的智能决策，MDC 能够优化生产调 度、减少设备停机时间，实现生产过程的高度自动化和智能 化，从而显著提升生产效率。  成本控制：实现实时数据监控与分析，MDC 能够精准识别耗 材、设备维护及人员调度的最佳实践，降低生产成本，提高资 源利用率。 首先，提升生产效率是本项目的核心目标之一。通过引入 AI 大模型，实时分析生产数据与流程，以实现自动调度和资源配置， 力求生产流程的各个环节达到最优状态。例如，利用大数据分析， 可以预测设备故障、排程优化，从而减少停机时间和设备维护成 本。 其次，产品质量的提高同样至关重要。通过智能化检测系统， 能够在生产过程中进行实时质量监控，并运用机器学习模型分析历 史数据，识别潜在缺陷并进行预测性维护。这将大大降低次品率，

时及 时报警和反馈信息。 5. 持续优化与改进：根据实际运行效果，不断调整和优化预测模 型。 通过上述步骤，水务行业可以显著提升对设备故障的预测能 力，减少突发故障带来的损失，避免由于设备停机造成的经济损 失。通过设备故障预测，水务企业可以实现从被动维护向主动维护 的转变，不仅提升了资产的利用效率，还有助于提升整体的服务质 量，为客户创造更大的价值。 5.1.1 机器学习方法 在设备故障预测中，机器学习方法因其强大的数据处理能力和 模式识别能力，被广泛应用于水务行业。机器学习能够分析历史故 障数据和实时运行参数，从中提取出潜在的故障模式和趋势，帮助 运维人员在故障发生前进行预警，从而有效降低设备停机时间和运 营成本。 常见的机器学习方法包括但不限于回归分析、分类算法和聚类 算法。其中，回归模型用来预测设备在未来时间段内的性能指标， 分类模型则用于确定设备是否存在故障的风险。聚类算法则能够发 化给维护策略带来了新的挑战和机遇。为了有效控制维护成本，首 先需要对当前的维护支出进行全面分析，识别出成本驱动因素，并 在此基础上制定相应的管理措施。 维护成本主要包括人力成本、材料成本、设备折旧成本和停机 损失等。为了优化这些支出，企业可以采取以下几种策略： 1. 数据驱动的决策支持：通过 AI 技术，实时监测设备的运行状 态，收集和分析数据，从而提前预测设备的故障风险。基于历 史数据和实时

流程 6 中的瓶颈，从而调整资源配置，优化生产线布局，提高整体生产效 率。 同时，人工智能技术能够通过分析设备的运行数据，预测设备 故障的可能性，提前进行优化维护，从而减少设备故障导致的停机 时间，提高了生产线的整体效率。 2.人工智能促进制造业提高产品质量 应用人工智能技术能够有效提高制造业产品质量。一方面，人 工智能技术通过优化生产流程和智能控制能够显著提高制造业的产 是预测性维护，基于大数据分析与机器学习算法，在生产设备运行 过程中，人工智能技术实时收集和分析机器的运行数据，并基于数 据分析结果预测潜在的故障和维护需求， 自动提醒相关人员并执 行 维护计划，从而减少意外停机时间和维修成本，提高生产效 率。四 是智能安全监控，结合视频分析技术与高精度传感器网 络，实时监 控生产环境，精确识别不合规的图片或视频画面，及 时发现潜在安 全隐患。发现异常后报警或采取相应措施干预，确 和资源利用 率。 33 在设备维护方面，大小模型的协同将实现更为精准的预测性维护。 大模型通过分析设备运行数据预测潜在故障，小模型则在边缘设备 上实时监测，共同提高设备利用率，减少意外停机。在供应链管理 方面，也将因大小模型的协同而得到优化。大模型分析全球供应链 数据，预测风险和机会，小模型则在具体环节进行优化，提高供应 链的自动化水平和响应能力。尽管大模型在制造业中的应用潜力巨