地上地下一体化、开发决策数字化、生产管控智能化 --- 延长油田地理信息与勘探开发协同工作平台介绍 一、延长石油简介 二、 延长油田地理信息与勘探开发协同工作平台 三、平台应用成果展示 2007 年原油产量突破 1000 万 吨 2010 年销售收入突破 1000 亿 元 2013 年进入世界 500 强 2015 年世界 500 强居 380 位 塑魂 延长油区位于位于陕北黄土塬地区 ， 地面沟壑纵横。 经过 100 年来的艰苦奋 斗 建成年产石油 1241 万吨 ，天然气 17 亿立 方米的油气田。 , 一、延长石油简介 二、 延长油田地理信息与勘探开发协同工作 平台 三、平台应用成果展示 历史悠久 地貌复杂 油水井多 数据量大 资源实时共享 全盘考虑决策 分工不同 实现方式不同 时效不同 成果标准不同 云技术 - 三维联合视图中展示，为勘探开发决策提供全面、智能的信息支撑。 2 一体化检索 及推送 平台 2 、 一体化检索 及推送 实现异地同步工作，项目组内部的协同与数据的共享推送 异地协同工作示意图 其他用户 C--- 延 安 A--- 榆 林 B--- 西 安 将高清的地球卫星影像与已有的井位、 场站、管网进行准确的叠合，将现场 的实际情况在办公室内实现数字化展

审前调查 审计工作底稿 审计证据 审计报告 内控预警 内控检查 内控评估 审计发现 控制点管理 后续审计 内控优化 会计系统 工程系统 其他信息系统 计算机审计 手工审计 协同工作 沟通与交流 企业征信 审计知识库 法规库 CDP 数据平台 审计决策门户 分子公司门户 审计管理门户 审计作业门户 内控门户 …… 分析模型定义 应收应付 预算执行 预置分析图表 监控 结果 沟通 CAP 定制平台 数据分析平台 预置分析图表 自定义模型 应收应付 预算执行分析 …… 审计支持平台 法律法规库 审计知识库 审计问题库 沟通与交流 审计协同工作 企业征信 监控 方案 设置 实时 监控 预警 控制 点管 理 致远内控管理平台 内控 预警 内控 优化 内控 检查 内控 评估 内部审计作业全景图 审计管理平台 外部合 作单位 沟通与交流 审计知识中心 审计协同工作 法律法规库 企业征信 关联效果如下图： 审计支持平台 法律法规库 审计问题库 沟通与交流 审计知识中心 审计协同工作 审计知识中心 企业征信 内部可组织审计项目经验分享，可以加强知识互动，包括推荐、分享、收藏、积分排名等。 审计支持平台 法律法规库 审计问题库 沟通与交流 审计问题库 审计协同工作 审计问题库 企业征信

协同：通过管网数据及服务的共享和交换，实现各单位协同工 作，管线单位协同施工，避免反复开挖和资源浪费。 智能：智能监测、智能分析、智能决策，实现管网规划、设计、 施工、安全预警、应急决策的智能化。 3. 建设方案 “ 一大工程，两套机制，三大系统” 的一体化建设方案。 一大工程：地下管线普查工程 两套机制：集中管理和协同工作机制 三大系统：数据动态管理系统、信息交换与共享系统、智 基于准确现状地下管线 数据进行合理规划设 计，行政审批和施工 3. 建设方案——协同工作机制 3. 建设方案——三大系统 • 运行监测子系统：管网运行状态监控和预警分析 • 移动监察子系统：管线巡检及管线工程监察 • 信息发布子系统：管线、工程、安全等信息的共享 •协同工作子系统：审批、施工、验收过程的各部门协同工作 •智能分析子系统：管线规划、验收、运维、预警和应急的智能分析 • 数据

转向自主决策。在早期阶段，人工智能助手将处理重复性任务，让团队能够专注于战略。随着 组织沿着成熟度曲线前进，人工智能将独立管理工作流程，将采购重塑为数字优先的职能，注 重敏捷性和战略前瞻性。 人工智能驱动的采购协同：各种协同工具将自助式采购推上前台，让非专业人员也能自如应对 复杂的采购流程。这些平台嵌入人工智能驱动的建议和预测分析，可增强合规性、效率和风险 管理，让采购成为所有业务领域中一个精简且不可或缺的职能。 人工智能驱动的采购协同工具利用实时数据和预测分析，使企业不仅能简化并自动化执行采购流程，还能以 更快的速度和更高的效率预测需求、管理供应商绩效并主动应对风险。 人工智能驱动采购协同工具的亮点 协同工具整合不同系统和功能的采购流程，提供一个单一平台， 让员工可以轻松高效地采购商品和服务 自动执行供应商选择、合同管理和订单处理等工作流程， 确保符合公司采购政策 人工智能驱动的协同工具通过数据分析和机器学习增强这些能力， 供应商创新和风险缓解等战略活动。 2025 年趋势洞见 20 采购与供应链 返回目录 洞察 推动 创新 有效部署人工智能驱动的采购协同工具 如同部署任何新工具一样，必须让这些工具的能力匹配业务实际情况。以下是需要牢记的一些优先事项： 采购协同工具的部署不应孤立进行，而应与企业的宏观目标保持一致，必须明确要实现的企业目标（合规、降 低成本、提高效率等）。试图一上来就解决所有问题的领导者更容易失败。

：系统数据发展推进法 --------------------------- 3.MES 具备的核心价值 观 管理核心价值： ① 运营价值 - 提升整体制造运营的决策 质量 ② 组织价值 - 凝聚制造管理协同工作能 力 ③ 工作价值 - 协助操作工降低作业出错 率 ④ 效率价值 - 降低不良率、提升产量、 产值 ⑤ 系统价值 - 聚焦生产车间改善 ⑥ 信息价值 - 补强 ERP 企管层次数据能 力 工作台一 工作台二 工件  机工作  人工作  机工作，人辅助工作  人工作、机辅助工作  人机共同工作  机工作，人接续工作 J 终产品产出点 投 产 点 1 制造布局模型  机工作  人工作  机工作，人辅助工作  人工作、机辅助工作  人机共同工作  机工作，人接续工作  人工作、机接续工作 工件 机台工件 二 工件 机工台件 3 工件 工件 工件 工件 工件 工件 工件 工件 工件 工件 工件 工件 工 测件 工件 工件 工件  机工作  人工作  机工作，人辅助工作  人工作、机辅助工作  人机共同工作  机工作，人接续工作 投产点 主产品产出点 副产品产出点 副产品产出点 制造布局模型 4- 多投料点流水线机工作 _ 自动输送型 ------------------------------

Committee ） IHE 的委员会组 成 l IHE 的目的：在于为医疗部门、企业、跨企业以及国家 l 级的卫生保健体系提供卫生保健服务的协同工作方案 l 提高临床应用的效率（ Efficiency ）和效力（ Effectiveness ） l 改善系统协同工作能力（互动性 Interoperability ） l 改善临床工作流程 l 改善图像质量和一致性 l 改善数据的准确性和可用性 现场验证 通过 测试通过 厂商 A 系 统 厂商系统 l 改善医疗设备与业务系统的互联互通环境。 l 现在我们做工作的目标是叫我们的产品都符合于两个标准。 l 通过协同工作方案，提高临床应用的效率和效力，改善系统协同工作能力， 改 善临床工作流程，改善图像质量的一致性，改善数据的准确性和可用性，降 低 成本，通过 IHE 的工程框架定义成解决方案。 l 用标准的解决方案代替私有方案， IHE

DNC 服务 OPC 驱动 视频 驱动 PLC 驱动 总部 / 收 货 通 知 能耗 数据 产量 数据 主数据 主数据 t 配料流程 配料系统运作主要包含三个系统 的协 同工作： ERP 系统，配料系统， 称量 系统 三个部分； ERP 系统用于统一基础数据源，生 产 主计划的排产，以及生产产品内 料配 方的管理。 称量系统主要用于管理各种物料 的称 量防差错。 中山中研化妆品有限公司 项目成果 项目背景 • 柔性化工艺：整个配料制膏车间将产品工艺提升到上位系统 ( 配料系统 ) 进行统一管理， 支持 不同的产品不同工艺的柔性编排，支持同一产品不同版本不同工艺的设定，支持同一 产品 不同产量不同工艺参数管理。工艺参数根据当前批次生产前自动下发到 PLC 中，由 设备自动 解读工艺参数自动执行。 • 设备管道自动进料：根据系统编排的工艺，可以实现大部分物料进行管道自动输送，且能

4 ）定制化专题分析 在日常通信和在应急事件处置中，可快速组建协同工作处置小组： . 支持点对点的文字、图 片 、语音、视 频 和其他文件的收发。 . 组内人员可在协同工作组内发送文字、图 片 、语音、视 频 和其他 文件。 （ 5 ） 完整的应急指挥与协调联动功能的产品体系 基于 GIS 的“立体化”调度 应急协同工作组 -IM 即时通讯 （ 5 ） 完整的应急指挥与协调联动功能的产品体系

单元——业务单元、联盟单元、可信单元和智能体单元，协同工作，共同实现联 盟网络的核心功能与价值。 在支撑技术方面，白皮书全面阐述了联盟网络的关键技术体系，涵盖跨域管 理技术、开放解耦技术、安全可信技术以及 AI 与智能体技术。这些技术相互配 合，共同确保联盟网络的高效运行、智能化管理与安全性。跨域管理技术实现不 同主体网络之间的无缝对接与协同工作；开放解耦技术促进网络能力的开放与资 源共享 安全。同时，资源虚拟化还支持多租户隔离，不同主体的存储数据相互独立， 互不干扰。在实际部署中，资源虚拟化可以与云计算技术相结合，构建联盟 网络中的云存储服务。用户可以通过互联网随时随地访问自己的存储资源， 实现数据的便捷共享和协同工作。此外，资源虚拟化还可以与大数据分析、 人工智能等技术集成，为用户提供更加智能化的数据管理和分析服务。 3.2.3 多要素编排 多要素编排是在复杂系统或网络环境中，对多种异构资源和能力要素进 ，为网络的智能化 管理和优化提供更加强大的支持。 3.4.2 联盟智能体 联盟智能体是联盟网络中实现跨主体协同决策和任务执行的智能实体， 它基于联邦学习等技术，在多个主体之间进行知识共享和协同工作。在智能 交通系统中，联盟智能体可以整合交通管理部门、公交公司、出租车公司等 不同主体的数据和资源，通过协同决策优化交通信号控制、公交调度和出行 路径规划，提高城市交通的整体运行效率。联盟智能体的核心在于跨主体的

图 1.3 工业场景（研发设计、生产制造、运维等） 1.1.2 工业任务/行业模型适配 工业任务/行业模型适配是将工业基座模型针对具体的工业任务或特定行业 需求进行调整和优化的过程。由于不同工业行业和任务具有独特的特点和要求， 如机械制造行业对产品精度和工艺要求严格，电力行业对设备运行稳定性高度 关注等，需要通过添加特定行业数据、引入领域知识以及采用合适的微调算法， 使模型更好地适 技术优势：单个模块参数量控制在百亿级，降低硬件部署门槛。 (3) 联邦协同大模型 技术特征：在保护数据隐私前提下实现跨组织知识共享，关键技术包括： ➢ 差分隐私机制：在参数聚合阶段添加噪声保护原始数据 ➢ 异构模型对齐：解决不同工厂模型架构差异的知识迁移问题 15 ➢ 区块链存证：确保模型更新过程的可追溯性 1.3.2 基于应用场景的分类体系 (1) 研发设计类大模型 ➢ 多物理场耦合仿真加速（CFD/FEM 周期，还降低了数据标注成本，使工业大模型能够更快地投入实际应用。 行业领域模型是模型层的另一个重要组成部分，其目标是通过结合行业知 识图谱和专业领域的特点，构建面向特定行业的专业化模型。不同工业领域的 业务流程、数据特点和应用场景各不相同，通用模型难以满足这些行业的专属 需求。行业领域模型通过整合行业知识图谱，将领域内的专业知识嵌入模型中， 25 使其能够更好地理解和应对