制造业数字化转型发展规划

1、制造业数字化转型发展规划技术创新，变革未来目录2联想企业数字化转型最佳实践3联想制造行业解决方案1行业发展态势与机会4案例分享5制造行业方案目录中国智能制造政策体系形成与落地320152016201720182015年开始工信部每年启动智能制造试点示范工作国标委联合工信部成立国家智能制造标准化协调推进组、专家咨询组等；工信部在世界智能制造大会发布智能制造发展规划（2016-2020）；遴选智能制造试点示范项目60多个。陆续出台增材制造产业发展行动计划（2017-2020等系列文件，多层次协同推进体系基本建立，为加快智能制造发展提供重要政策推动力；遴选智能制造试点示范项目97个。政府工作报告：要

2、深入开展“互联网+”行动，实施“中国制造2025”，创建“中国制造2025”示范区；遴选项目总数超过100个：涵盖有色、稀土、纺织、家电等传统行业和5G、物联网、车联网、智能交通等新兴领域智能制造项目分布* 摘自2018年智能制造系统集成市场数据国内智能制造市场展望未来我国智能制造产业年复合增值率约为20%，到2020年产值有望超过3万亿元中国制造2025实施以来，智能制造表现出良好、强劲的发展势头。据抽样调查显示，在全国10个城市1815 家企业中，73%的企业有实施智能制造的强烈意愿；又据对智能制造相关项目的调查，2015-2017 年的308个项目进行智能化改造后，生产效率平均提高34%

3、，能源利用率平均提高17.2%，运营成本平均降低22%，产品研制周期平均缩短32.4%，产品不良品率平均降低29.4%；另据统计，广东、江苏、浙江等地的智能改造技术升级资金已占当地工业投资的70%以上。智能制造方案细分市场1) 从细分智能制造系统解决方案的市场规模看 2017年，排名前五位的智能制造系统解决方案主要有：柔性装配系统、加工环节数字化系统、智能输送系统、智能仓储系统和企业资源计划（ERP），前五位系统解决方案的市场份额为58%，同比2016年市场份额下降7个百分点。主要原因是： 受益于用户数字化建设的持续推进，用于研发、物流、服务等环节的智能制造系统解决方案也在加强，相关环节智能制

4、造系统解决方案的应用比例有所提升。2) 从细分智能制造系统解决方案的市场增速看 2017年，市场增速较快的智能制造系统解决方案主要有：工业云平台、工业大数据、先进过程控制系统（APC）、调度优化系统等，市场增速同比2016年均达到50%以上。主要原因是： 一方面，伴随用户实施数字化改造的持续推进，系统解决方案步演进到综合、集成的优化。在此过程中，用户对先进过程控制系统（APC）、调度优化系统、制造执行系统（MES）等生产过程控制系统的需求明显增加； 另一方面，伴随用户互联互通的探索实践，带动工业物联网、工业云平台、工业大数据等智能制造系统解决方案市场实现较快发展。* 摘自中国智能制造系统解决方

5、案市场研究报告关键技术目录2联想企业数字化转型最佳实践3联想制造行业解决方案1行业发展态势与机会4案例分享5制造行业方案目录在推进集团工业大数据时面临的挑战海量工业物联网设备的广泛全球接入 复杂多样的人工智能技术每年接近2亿台设备销售，31个工厂的数十万工业生产设备需要在全球实时处理各种类型的设备数据和工业实时数据数百个信息化系统需要连接和交互 数百个信息化系统，涵盖了几乎所有全球知名工业软件厂商的产品和服务ETL过程极其多样复杂，数万个数据表，需要逐层治理 SMT生产工艺优化，供应链预测，质量预测，舆情分析，库存优化，客户画像等几乎用到了所有ML/DL算法，而且定制性极强转型之前-系统多，标

6、准不统一全球43个独立软件供应商业务系统来自于全球不同的软件供应商，如SAP、Oracle、IBM、微软、Salesforce等业务系统覆盖联想全球160多个国家和地区，业务跨多个语种和时区全球500+应用业务系统繁多，如供应链管理、产品管理、销售与市场管理、商务智能管理以及服务管理等； 3000+操作用户各自的应用系统处理数据要遵循当地政府隐私保护法规，数据加密并脱敏全球170套商务套件商务套件众多，如mySAP ERP、Oracle E-Business Suite 套件等全球185套自开发应用联想自主开发了很多应用，如基于智能终端的App应用、面向消费者的商务洞察应用等“TRUST”战略

7、支撑联想数字化转型11TRUSTTechnology driven, enabler for data power recognition数据能力，科技驱动Reliable deliver mechanism to provide trust information infrastructure数据基础，可信为本Unified platform & capability to accelerate digital transformation数据能力，整合重构Smartify value recognition via AI solutions and services 数据价值，智能传递Tr

8、ansformation partner in digital journey towards future succeed数据转型，携手共赢LenovoUnifiedDataPlatform“TRUST”战略描述12Digital Transformation Technology enablingReliable and capability basis Data value recognitionTechnologyUnifyReliableSmartifyTransformation partnerReady to run(Job)Ready to go (Templates and

9、APIs)Ready to build(Graphic-based samples)Empower transformation (Self-service mode)Enable Data-driven management(E2E data solution)COE mechanism(Knowledge framework& SME)Big data culture(User engagement framework)Service insurance (Man, process, operation)One stop knowledge center(Product guidance)

10、Consulting tuning& capability improvementCustomer engagement(Customer voice & SME)7*24 SupportBMS & SMEIntelligent operation systemConsulting & tuning Artificial IntelligenceSelf-designBest PracticesOne-stop ProductionElastic ResourcesUnity data platform(Unified analytical data platform, Unified rep

11、orting data platform, unified portal)Unity data architecture(Data middle tier:One data ,One insight, One service)Unity data governance & data asset management(DG process , execution rules, DQ tools)LUDP Technology Data lakeMicro-servicesAPIHybird cloudsStorage and computingLenovo on Lenovo(Infrastru

12、cture , solution and offering. )Leading industrial practiceIoT联想数据转型总体方法论数据项目建设蓝图数据资产图谱数据需求清单技术改进项现状调研报告数据资源清单阶段输出物信息输入与支撑现状调研应用架构现状分析与需求收集技术架构现状分析与问题收集数据架构现状分析与数据项收集集团战略发展滚动规划高层支持横向对标找差异纵向对标找差距数据资产映射依据支撑设计选型项目卡片整体实施计划数据累积重点分析阶段需求分析依据支撑设计实施分步项目实施持续运营系统运营业务需求与持续改善数据累积数据资产映射需求紧及实施难度分析建设阶段运营阶段（持续迭代阶段）数

13、据需求清单技术改进项联想数据资产梳理方法论阶段1：信息收集阶段2：梳理整合应用系统技术架构业务承载业务需求已有业务数据资产梳理业务数据资产需求梳理业务数据资产整合技术支撑技术数据梳理技术数据资产整合技术改进需求手工数据手工数据梳理企业数据资产图谱新技术选型与验证业务优先度实施难度实施路径规划项目卡片（数据项）企业技术架构蓝图阶段3：设计编排业务技术重要交互高层汇报联想内部构建全面的数据资产地图共20000+表，15000+计算流程，6000+开发者转型后的联想IT架构LUDP 联想统一数据分析引擎数据智能核心：数据湖业务执行层业务创新用户经营云基础设施 公有云Hybrid Cloud Priv

14、ate Cloud联想私有云PaaSResourcePoolGlobal DC 网络营销 物联网运营互联网产品运营应用商店Avatar AppsLenovo ID游戏运营智能设备物联分布式智能制造CMICyber Physical System论坛、RewardGoogle AdsDMP整合营销引擎 个人消费客户面向客户新业务孵化面向合作伙伴大型机构客户中小企业客户L电商系统 企业运营财务服务营销&销售研发产品生命周期管理PTC Winchill电子商务SAP Hybris营销管理SalesforceERP SAP ECC供应商管理SAP Ariba 生产计划I2-Planning制造Leno

15、vo MES物流SAP LES服务交付Servigistics客户关系管理 SAP CRM呼叫中心财务 SAP ECC预算SAP BPC税务 SabrixHR Workday管理决策MI、BMS办公协作Lync, office供应链OT数据汇聚（Leap IOT）+IT数据汇聚（Leap DataHub）+ 业务逻辑汇聚 (Leap ESB)Spring CloudWSO2Restful APILUDP data LakeLeap Intelligence 联想AI引擎深度学习Deep Nex机器学习Hyper Miner图计算Hyper Graph预测模型库运筹优化算法库统一开发环境、计算力

16、调度、特征工程知识图谱库数据治理Leap DataGov报表和多维分析 Qlik SenseCoDataCBIGUCPSCIMarketIntelligence质量 CQPSManufacturing Intelligence商机挖掘智能服务机器人O2O 新零售智慧联想内容分发平台天禧传奇惠商B百应HPDC云服务LeapAI工业互联网平台LeapNR新视界云平台SIOT 智能硬件云平台联想智选Lecoo 乐酷新阳光增值服务LCIG新业务孵化器供应链协同系统渠道协同系统智能服务门户稳态：传统包装软件稳态：三方SAAS软件敏态：自主开发、敏捷模式微服务引擎驱动业务运营，打造以数据智能为核心的创新生

17、态用户精准洞察提升供应链管控提高产品营销ROI建立全局洞察分析能力提升客户满意度生产制造物流配送产品营销库存仓储渠道零售用户使用客户服务产品设计打通全产业链数据，深度激活数据价值Cyberport-HK VirginiaCalliforlia ChicagoFrankfurtSingaporeIDC, CNC-BJEssen, Ger2012/Q12015/Q42013/Q1BJ:2010/Q1 2013/Q2 2015/Q2 2016/Q32015/Q3IDC, TIS-TJTJ:2013/Q3全球10个大数据中心3000+台服务器实际数据总量 12PB日增量数据 30TB/天日处理任务 1

18、.5万个系统稳定性 99.98%数字化业务革新与转型技术能力支撑经受住大规模、全球化、PB级数据量、复杂环境部署验证支撑500多个大数据场景优化，深度激活数据价值建立面向使用对象的敏态数字化决策管理能力数据同源统一管理决策口径层层下钻深入洞察业务动态变化渠道网络服务网络客户画像舆情动态面向决策者的1个全局宏观视图面向核心管理域的几个部门决策视图面向核心业务域的多个核心分析主题按需持续扩展的N个数据集销售部视图市场部视图客户服务部视图网络管理部视图行业采购市场财务产线设备服务客户产品供应商销售竞品质量人资计划.销售洞察竞品雷达行业洞察统一、多源的数据支持DMSCRMSAPWMS手工数据车联网数据

19、产线数据互联网数据销售线索数据第三方数据领导驾驶舱统一标准专业科学完成数据治理保障数据质量按需提供技术支持数据质量考核评价规范填报保证质量甄选数据完成采购建立数据应用闭环，持续推进业务提升数据湖采集共享开发应用基于多源异构的数据与敏捷多变的需求，构建企业统一的数据湖实现企业数据运营的闭环生态，推动业务数字化转型外部数据内部数据按需获取使用保障数据安全原则上内部普遍共享敏感数据需授权获取监控使用情况按需补充完善业务部门IT部门领导按业务需求持续开展创新按业务需求持续开展创新持续完善系统补充数据资源识别有效应用推进成果共享全局掌握业务动态数据驱动业务执行数据驱动业务执行数据驱动业务执行数据统一汇聚

20、，沉淀数据资产打破数据壁垒，促进资源共享鼓励数据创新，丰富数据应用统一业务规范，真正应用数据价值应用：围绕联想业务运营建成各类数据应用500+个全连接企业服务总线基于条码二维码与RFID的物料管控系统条码、二维码和RFID用于物料、工具和装备的管理基于数据湖整体架构的企业级制造服务总线工具设备全生命周期管理系统设备智能管理平台、工具、量具的寿命、效能、库存阈值等信息的管理人工智能算法平台人工智能算法平台、处理各类算法类应用，机器视觉检测等数字孪生系统基于生产产线、厂区等环境的3D可视化的整体解决方案企业级数据湖、物联网平台对笔记本制造工艺过程中所涉及的各类数据进行采集，并进行全过程分析基于物联

21、技术的设备预测性维护设备预测性维护、质量预警，备件预测，部件供应商评估连续工艺图像采集与分析系统连续工艺过程图像采集与分析，检测产品生产环境变化与工人操作流程顺序的规范化生产与检测环节应用：围绕联想业务运营建成各类数据应用500+个基于UWB的车间资源定位与追踪系统专用工具、模具、装备存放系统通过二维码或RFID技术进行装配车间钻模板的定位管理软硬件通过精准室内定位技术管理调度人员车辆移动装备等信息基于5G物联网的机器人巡检系统应用5G用于机械加工、装配车间的生产自动化，包含多轴机器人、AGV调度场景基于5G AR/MR的制造平台基于5G AR/MR的产线、仓库、装配、巡检平台能耗管理对整厂能

22、耗进行统一分析优化管理销售渠道管理分销商和零售商效率分析，信用评估和库存管理设备质量分析和备件库存优化机器视觉检测、设备质量预警，备件预测，部件供应商评估原物料智能化管控系统对材料应用的生命周期进行管控与追溯设备管理与产品质量检测环节应用：围绕联想业务运营建成各类数据应用500+个产品组件扫描与点云分析工艺设计与协同仿真场景数据智能集成3D/CAD/CAE/PDM，提升了产品研发能力、连续工艺协同仿真，实验设计数据智能结合白光三维扫描辅助装配系统与点云分析可靠性数字孪生仿真场景生产与装配过程仿真与执行优化技术 人机互动制造场景联想的3D数字化设计、生产制造解决方案智能供应链基于大数据物联网的智

23、能供应链智能仓储基于传统系统之上的大数据智能物料和库存管理三坐标自动编程场景多种生产设备的量测/驱动与数据分析等可靠性分析的设计与验证场景消除产品的潜在缺陷和薄弱环节的数值分析，数据可视化研发与生产环节边缘计算、物联网、大数据、人工智能共同支撑企业智能制造转型+边缘智能PANWAN802.11af/ahLTE-M丰富的网络连接能力广泛的设备接入能力感知边缘计算新型边缘存储与管理技术边缘计算引擎与边缘计算框架适合边缘场景的轻量级智能算法库核心边缘计算硬件神经物联网HistoryTime-seriesRelationalLog DBObject DB新型时序数据库数字孪生智能增强的工业机理血液大数

24、据数据湖数据建模高级数据分析IT DataOT DataSocial Data描述分析诊断分析预测分析规范分析后验洞察预见智慧大脑AI智能感知AR/VRComputer VisionNLPFusion Sensing智能规划与智能决策智能规划智能决策智能优化联想全球化智能制造最佳实践 联想工业智能实现：20+家工厂、600+条产线、30+套软件系统直接或间接数据采集、8+分析领域、实现联想生产及工业设备数据上云；联想工业智能，同时服务于联想自有生产厂、联宝等代工厂及非联想系服务企业；构建了统一的电子工业工业智能平台。生产设备、工厂设施、生产执行系统数据全局整合与实时分析；人、机、料、法、环全生

25、产要素监控；经营分析与管理决策；联想全球生产看板设备效率实时监控联想内部MI（制造智能）与SCI（供应链智能）平台生产看板 - 面向车间、产线的数字看板车间及产线核心指标监控FPY、UPH、OEE、节拍车间生产监控大屏产线生产状态及趋势变化按照不同车间/产线/班组/时间维度的趋势分析车间库存管理为SMT企业车间级生产管控提供数字化决策看板与过程监控车间级智能：生产监控：车间到产线、设备，层级生产数据汇总与监控车间看板：及时监控车间产线设备状态、生产效率以及告警情况；产线趋势：从产量、质量、效率、故障等多维度观察产线生产状态变化设备管理 全生命周期管理与维护设备状态概览设备OEE、运行时长、故障

26、、产量等设备维修工单：故障的处置进度及处置过程知识积累设备点检日历设备日、周、月点检计划及执行设备管理维护：管理产线设备及连接维护为SMT企业设备级资智能化维护与数字化管理提供辅助手段设备级智能：设备状态：设备生产指标及趋势变化；设备点检：点检计划制定与执行跟踪；维修工单：由故障产生的维修工单的执行及过程记录，辅助维修知识库的建立信息维护：设备信息的添加与维护，监控各设备的连接与数据采集状态；联想武汉厂实时生产看板设备级智能 抛料率预测与根因分析抛料率分析：单机台抛料率监控：机台总抛料率及影像抛料率、真空抛料率抛料率预测与预警：获取贴片机抛料、耗料数据，分析抛料趋势变化，并智能化趋势预测与预警

27、；抛料率根因分析：分工单、吸嘴、物料、料站等多维度分析，并钻取至抛料明细，寻找影响抛料率提高关键因素目录2联想企业数字化转型最佳实践3联想制造行业解决方案1行业发展态势与机会4案例分享5制造行业方案目录联想智能制造解决方案全景图31联想数字化咨询服务智能化供应数字化研发智能化生产智能化销售智能化服务工业优化设计产品质量管理制造工艺优化智慧供应链电商平台智能客服SAP实施服务联想工业互联网区块链平台工业AR/VR5G在生产制造中的应用生产看板数字化营销大数据舆情目录2联想企业数字化转型最佳实践3联想制造行业解决方案1行业发展态势与机会4案例分享智慧工厂解决方案联想数字化咨询服务联想工业互联网解决

28、方案5制造行业方案目录联想咨询将通过丰富的自身实践与深厚的行业积累，借助新兴使能技术帮助制造业企业实现智能制造转型、 推动企业管理变革和运营创新，规划发展未来新商业模式助力企业数字化战略的落地。联想咨询业务业务需求管理需求联想咨询人财物数据产品客户服务生产智能制造供应链网络管理无缝营销研发服务数字化生态新生态新趋势新挑战新模式关键使能技术物联网移动互联大数据人工智能云计算.联想数字化咨询服务总览 Lenovo Consulting Service Overview34数字化平台咨询数字化战略咨询数字化业务咨询智能制造咨询智能制造规划数字化改造与选型生产过程改进工艺过程优化供应商管理采购与物资智

29、能排产库存与交付客户识别与洞察客户体验与发展客户价值与提升用户精准营销数字化资产管理多渠道整合营销数字化媒体分析合作伙伴管理产品服务化转型服务数字化改进智能化客服反欺诈数据变现业务模式创新价值链重构构建生态体系123稳态IT系统微服务化咨询（规划、应用、与选型）稳态OT系统微服务化咨询（规划、应用、与选型）企业级数据中心规划基础设施全球化规划云架构（公/私/混合）规划基础设施与云数字化技术咨询智能供应链数字化客户经营数字化整合营销智能化服务转型数字化新业务模式大数据应用规划数据体系与数据湖架构物联网应用规划物联网与边缘计算架构AI业务应用规划企业级AI平台架构特定业务系统智能化重构统一数字化平

30、台架构数据治理平台治理IT系统架构数字化组织文化与管理变革数字化成熟度评估企业数字化转型战略规划与时俱进的方法体系从实践中不断沉淀与更新知识资产，始终保持行业前沿电力投资信息化能力模型基于工信部工业互联网白皮书以及行业实践形成具有可落地性的工业互联网能力框架从11个（离散型）/10个（流程型）关键能力，对企业全面进行智能制造成熟度评估。基于企业实际现状构建集团级云计算能力，并制定相关的行动路线图工业互联网能力框架智能制造成熟度评估模型云计算能力框架数字化转型方法论START集团级企业数字化转型方法论帮助企业实现数字化转型升级稳态+敏态双态IT架构帮助企业应对不同的信息化支撑与运营管理需求多维度

31、体系化帮助企业评估现有的信息化能力与信息化资产双态IT架构设计方法论集团级微服务能力框架，帮助企业从评估，拆机，重构等多阶段构建企业微服务能力微服务能力框架基于行业实践与积累，形成了电力投资领域的信息化能力模型企业信息化评估方法论目录2联想企业数字化转型最佳实践3联想制造行业解决方案1行业发展态势与机会4案例分享智慧工厂解决方案联想数字化咨询服务联想工业互联网解决方案5制造行业方案目录智慧工厂解决方案37智慧工厂智能化供应数字化研发智能化生产智能化销售智能化服务工业优化设计产品质量管理制造工艺优化智慧供应链大数据舆情智能客服SAP实施服务区块链平台工业AR/VR5G在生产制造中的应用生产看板数

32、字化营销电商平台381. 数字化研发1. 智能工业优化设计解决方案两类核心问题：正向工程：快速评估设计创意；逆向工程：对于已有产品设计进行优化汽车行业叶轮机械发动机动力总成优化设计：燃烧室喷嘴优化、活塞碗形状优化、冷却套优化、进/排气歧管优化、EGR系统优化、空气管路优化等。性能更优的部件模型。外气动优化设计：对各类汽车，如微型车、小型车、中大型车、SUV、MPV、跑车等进行外气动优化设计。结合气动阻力分析技术，提高外形设计效率。结构部件优化设计：包括白车身架构、悬臂系统、曲轴、传动系统等结构部件进行优化设计。结合部件质量、尺寸等约束条件对部件进行强度优化设计。泵、风机、汽轮机、燃机等行业优化

33、设计：各类泵、风机、涡轮增压器及汽轮机等各类叶轮机械产品设计，包括建模、仿真、优化；流动性能分析、空化分析、结构强度分析、振动分析、疲劳分析、流固耦合分析以及流动噪声分析。性能更优的部件模型。智能工业优化设计解决方案两类核心问题：正向工程：快速评估设计创意；逆向工程：对于已有产品设计进行优化航空航天船舶海工飞行器外气动优化设计：各类飞行器，如歼击机、加油机、大中小型商用客机、直升机、导弹等的外气动优化设计。大大缩短现有外气动设计的工作时间。发动机关键部件优化设计：对燃烧室、喷管、涵道、二次空气系统、冷却空气系统等发动机关键部件、系统进行优化设计。对发动机关键部件进行性能优化。船舶优化设计：传统

34、船型如散货船，邮船，集装箱船的线型优化设计；复杂船型如双尾鳍船型，双体船，三体船的参数化建模工作及线型优化。提高航速，降低优化助力（风、伴流）。螺旋桨设计：一维的传统图谱螺旋桨设计环流理论设计方法进行二维的螺旋桨设计三维的螺旋桨设计；。考虑船机桨匹配的效率以及桨径的空间限制，设计最优的螺旋桨。海洋平台(钻井、采油、集运、观测、导航、施工)优化：提供各类供应船及浮式装置的线型优化工作。提高航速，降低油耗;提高作业时常，增加经济效益。智能工业优化设计解决方案-产品展示汽轮机运维诊断专家系统 线上叶轮机械智能设计平台 智能泵设计软件-AIPump 提供产品定制开发、产品培训、产品实施等服务智能工业优

35、化设计解决方案-潜在客户汽车叶轮机械航空航天船舶海工东风长安广汽上汽吉利长城奇瑞江淮日本丰田日本本田各类新能源汽车201所70所中国水科院沈鼓上海成套院624所606所608所609所703所704所西控113厂南方泵业振华泵业中国电建601所一院一部四院四部三院31所29基地一院十四所602所603所801所806所商飞成飞三院三零一所航天四十二所航天四十一所中集来福士大连船厂广船国际701所702所708所719所上海船舶研究设计院江南船厂武船武汉船用机械广东海洋装备432. 智能化供应2.1 智慧供应链44可以为制造型企业提供从需求预测，采购，生产，物流等端到端的智慧供应链解决方案。供应

36、链决策驾驶舱供应网络端到端可视，监测与异常告警功能销售和业务运作智慧工具集衔接战略与战术决策流程业务需求模块需求感知与统计预测库存&物流管理模块多阶库存优化&物流优化智慧排产模块受限供应与无限需求计划分配计划与订单重调度2.1 智慧供应链45库存优化仓储优化生产计划及排程运输优化定价管理2.1.1库存优化为客户带来的关键价值46库存优化的不同层级战略层优化：分仓网络设计战术层优化：需求计划与库存管理 中央仓大区域仓大区域仓消费者小区域仓门店小区域仓小区域仓小区域仓门店门店运营层优化：门店配补货优化 先进的需求预测引擎提供丰富的预测模型，覆盖时间序列、机器学习和深度学习等功能，模型可以定期重新自

37、动调参和迭代，实时滚动更新发布最新预测结果，并提供丰富的报表与KPI展示，快速精准捕捉市场波动。需求驱动的智能补货决策在需求预测的指导下，针对不同仓库网络类型和商品特性，我们均可为企业提供定制化的智能补货策略，包含动态安全库存补货、长尾品补货、易腐品补货、促销活动补货等，帮助企业在提升服务水平的同时降低库存积压。更精准快速的销量预测更低的库存占用成本更高的库存周转率更有效的部门间协同计划2.1.1 库存优化解决方案技术架构47打通分析、预测、补货、库存的全链条、可扩展的模块组合商品数据促销数据销售数据季节气候人口数据舆情数据地理数据商圈数据需求计划智能补货业务应用层中台组件层外源数据数据层需求

38、预测需求管理预测模型管理工作流管理补货建议库存分配建议库存调拨建议采购数据库存数据供应商数据BOM数据算法引擎机器学习深度学习运筹学分布数式计算配货优化补货优化网络优化库存优化库存仿真历史库存仿真算法结果与历史结果对比KPI分析报表库存健康监测库存监控BOM拆分需求分类多层级预测结果预测报表智能预测配补货技术架构适配多种主流业务系统，大数据的分布式计算架构，基于容器的可扩展快速部署体系技术特色人工智能预测算法、分布式计算、概率预测的动态安全库存算法、多种库存策略、运筹学库存优化算法服务特色提供城市地理大数据服务，支持门店级需求预测提供独立的预测和补货算法API服务可根据客户场景定制算法和系统功

39、能2.1.1库存优化功能概览48服务水平优化需求预测补货计划促销优化多级库存优化帮助权衡更高的服务水平与额外库存成本的关系，通过敏感性分析指导企业在指定库存需求的情况下达到最合理的服务水平，找到最佳的经营模式结合传统时间序列与AI算法，充分利用企业内外部数据，为多种类别的商品提供更精准的需求预测，同时也将新品、促销等特殊场景纳入考量，对补货及库存优化提供支持基于需求预测对常规品、长尾品、易腐品、促销品等不同类别的商品采用针对性的补货建议，在保证满足率的情况下降低库存水平为了应对节假日、促销事件、新品上市或旧品退市等重要的事件导致的销量“异常”波动，我们会针对客户场景定制化建立异常识别机制与异常

40、事件处理机制，保证促销期间预测补货稳定性通过建立多级分仓网络，企业可以把热销货品前置到区域仓，并通过调拨实现总仓和前置仓之间的货物分配，使货物集中运输，降低运输成本，同时提高货品的运输时效，提升用户体验库存管理解决方案功能概览2.1.2 仓储优化的关键优势49收货作业补货作业装车作业拣货作业交叉转运上架作业库存盘点基于人工智能+运筹学的仓储大脑基于人工智能及优化运筹算法，突破传统标准业务规则下的效率瓶颈，动态配置上架策略、补货策略、波次策略、拣货路径优化策略及任务分配策略，大幅提升库内整体作业效率。多样化的功能配置算法具有高度的扩展性与灵活性，结合行业特性与业务特色，为企业量身定制智能、轻量、

41、可配置的仓储算法优化解决方案，最大化仓库内各业务流程的效率同时协同合作 。仓内优化的关键环节更高的出库效率更均衡的仓内任务负载更低的仓库运营成本2.1.2 仓储优化技术架构图50智慧仓储技术架构通过API的方式和客户的WMS系统进行交互，从而实现传统WMS在业务规则层上的优化技术特色大规模整数规划 近似算法 启发式算法解决的业务问题基于AI和优化算法，在上架过程中即可动条调整sku的最优摆放对于上架、拣选任务，考虑不同类型设备，给出最优路径规划，提升效率通过API的方式实现与传统WMS的对接TMS系统ERP/MES/OMS 系统WMS系统智慧算法API布局优化路径优化任务均衡波次优化拣选优化补

42、货优化上架策略作业分区PLCAS/RSshuttleAGV自动化设备WCS系统2.1.2 仓储优化算法功能概览51上架优化路径优化 布局优化收货完毕，在考虑相关性及热度的智能分布和最优上架路径实时计算出每一板货的最优上架货位库存管理优化布局优化 补货优化 对sku的相关性及热度分析给出最优初始布局，并在每日运作中做动态调整任务管理优化人力、设备、路径、时间的均衡在考虑多变量的情况下，用算法强大的数据整合能力均衡仓库内所有任务和相应资源（人，设备，路径，时间点）的匹配波次优化订单批组均衡仓库作业量，用动态的时间点及任务量对多订单进行整合货到人拣选优化路径优化 任务分区 AGV匹配 任务调度将传统

43、的播种拣选用AGV在算法指引下选用最优路径和任务均衡，减少人工多次来回行走的路径，提高拣货效率人到货拣选优化布局优化 路径优化 在波次优化的结果下，针对个sku及订单特性并结合路径优化结果产生最优拣选列表任务入库存储出库2.1.3 智能排产排程解决方案的关键优势52当业务流程及生产场景复杂度不断提升，确保计划可执行的同时降低各项生产成本，优质的功能与丰富的场景支持，正是企业所需要的能够带来显著效益端改善的解决方案。解决方案可帮企业实现：多工厂协同，打通供应链信息，实现全局透明化管理计划排产一体化，日/周/长期计划完全掌握最小化总成本，保证订单交付满足率（平均提升15%）可实现复杂生产要求支持更

44、多元的生产模式更加智能的处理急单插单（响应速度提升3倍）支持多场景模拟，提供多种决策建议智能推送订单交付报告与采购建议排产计划产能规划生产上线信息化建设生产建模Gap1：忽视企业自身数据需求及质量与生产建模的满足性关系结果：导致建模结果输出与实际考虑逻辑差异大，输出计划与实际执行差异大Gap2：生产建模与实际业务规则及复杂度不匹配，复杂业务场景无法考虑结果：导致建模结果输出范围有限（如多工厂、复杂物料规则等）Gap3：隔离式的排产计划未协同/充分考虑物料/产能的实际情况及约束结果：排产计划沟通成本未能有效降低，输出结果执行率低Gap4：缺乏MES系统或实际执行的生产反馈环节，或者实时性响应效率

45、低结果：造成生产问题的积压，进一步影响计划执行率综合提升整体生产环节的制造柔性定制化、多场景、智能化的排产排程解决方案2.1.3 智能生产计划及排程界面展示53计划看板提供直观可视化数据展示，一站式了解未来计划下订单、产能、物料、成本情况，让决策者提早做出应对智能计划排产引擎有能力对企业各个生产环节、要素建模，以领先的求解能力同步考虑各方面多重限制和优化目标，产出实时最优生产计划，并模拟不同目标导向下的生产计划，一键应用，轻松切换全盘生产计划2.1.3 智能生产计划及排程功能概览54智能排产排程解决方案功能概览数据平台智能排产模拟引擎生产监控扩展功能基于产线状况、员工绩效等指标合理预测产线产能

46、情况，实现数据的标准化流程，为排产引擎提供良好的数据源，构建产能数据平台 基于多种生产排程业务需要，通过基础排产引擎生成排产计划，加速排产过程，实现提高产能利用率，降低订单延误率基于基础排产引擎，通过调整不同参数或加入不同业务约束（换线次数限制，交期提前，部分交期优先满足）进行模拟排产，提高排产决策效率每天实际生产中，可通过排产平台，监控生产状况，产出延误预警，分析缺料情况，推送优先缺料警报，提供补料建议，提高各个环节响应与决策效率基于基础排产引擎，增加可视化、紧急插单、生产重排功能，模拟产能推迟情况，在损失最小的情况下，重新安排生产计划2.1.4 定制化智能运输解决方案55国内运输调度现状智

47、能运输解决方案人工调度作业效率低下，难以满足日益增长的业务量需求完全依赖调度人员人工经验无法挖掘潜在的成本节约机会无法自动考虑国内复杂多变的运输/配送环境和现实约束有限的运输资源，多变的客户需求，激烈的行业竞争，都给运输配送环节带来极大挑战可支持基于特殊客户需求场景的定制化开发通过独有的高效优化算法，为企业提供多维度、多目标、多场景的配送任务分配以及路线规划建议在考虑多种业务约束同时，全局统筹资源，减少运输成本，提升业务响应速度可应用于同城运输/支线运输/干线运输/人员拜访等多种调度场景可支持SaaS产品/API接口等多种服务方式2.1.4 运输智能调度方案功能及收益56潜在收益提升调度方案落

48、地可执行性减少人为干预工作量提升调度工作效率运输调度方案基础功能基于既定运输网络+客户订单输入，考虑多种约束，高效输出优化的调度计划，实现运力资源的最大化利用考虑因素：车型限制、时间窗限制、网点限制、商品限制、客户特定规则限制、多承运商限制提升满载率减少运力资源浪费减少行驶里程、运力使用降低整体运费成本使用业界唯一的货运版地图数据，考虑分城市分车型分时段的精细限行规则运用领先的AI技术大幅提升运算精准度：预估行驶时长，预估装卸时长运用创新的分区算法实现区域间需求及运力负载均衡深度建模+算法定制能力，量体裁衣运输调度方案进阶功能2.1.4 运输优化产品界面展示57输入数据管理多维参数设置输出车次

49、展示输出路径展示运输地点分布展示运输线路链式图2.1.5 科学定价为企业带来快速可视的收益提升58科学定价的整体方案思路线上产品定价在快速变化的电商经营环境中，及时捕捉流量、价格对产品销量的影响，实现销售和利润的增长我们的产出流量及转换率分析购物篮分析商品动态定价策略线下多层级收益管理从总部的销售费用决策优化(提升ROI)，到渠道画像，区域网络分析，以及渠道价格管理，再到零售端的定价和促销策略，为企业体统全方位的收益管理建议。快速见效的收益提升精细化、可落地的价格策略价格推荐动态更新辅助业务决策的消费者画像关联分析：分析产品之间、品牌之间、客群之间、产品与竞品的相关性等商业智能 消费者画像渠道

50、分类产品分析业绩跟踪管理部门经销渠道销售终端价格弹性：分析不同客群对不同商品的价格敏感程度价格政策经销商聚类区域协同分析差异化定价组合管理优化需求价格拟合：反映不同产品对不同客群在不同价格设定下的需求预估促销优化促销选品促销机制选择促销定价清仓优化清仓计划清仓选品清仓定价定价优化商品定价动态调价非标品报价2.1.5 收益管理解决方案概览59收益管理解决方案功能概览费用优化价格诊断动态定价促销优化渠道定价根据对不同品牌、品类、地区和系统的投入产出分析，辅助建立费用分配模型，辅助品牌商实现最优费用投入组合结合不同的业务目标，分析商品的价格敏感性以及业务目标的置换效率，输出差异化的定价策略实时创建价

51、格优化策略，动态高频输出价格调整建议，结合业务规则和AI算法，自动适应不断变化的零售环境覆盖线上和线下场景，挖掘促销活动中的产品相关性、销售环境影响和消费者购买行为，辅助促销规划，优化促销策略针对不同销售系统和渠道进行精准分类，把握各个销售系统的投资转化率，优化渠道出货价格和返点政策2.2 区块链在供应链中的应用60安 全容器化平台管理框架工具集CC智能合约全生命周期管理隐私保护安全框架容器管理DLT浏览器ID交易数据智能合约执行状态支持审计密钥矩阵广播加密国密算法性能增强系统平台行业增强供应链财务生产制造场 景变更+部署配置+升级快易省异构+渐进2.2 区块链在供应链中的应用61供应链最大的

52、障碍就是缺乏透明度以及快速反应的能力供应链交互面临挑战信息点对点、单向传递每一方独特且局限的可见性每一方都有自己所认为的事实（数据）难以链接所有参与方区块链的优化机会多对多的连接能力，形成联盟网络参与方全局共享数据，增强数据透明度经过共识的不可篡改的数据增强可信度结合IoT、AI等技术实现供应链全方面优化84%的供应链管理者认为缺乏透明度是他们最大的挑战87%的供应链管理者认为缺乏数据的透明度会让预测和主动应对供应链中断变得异常困难供应链协同应用总结623. 智能化生产3.1 产品质量管理：持续质量管理CQM，为产品质量保驾护航QA过检不合格多维度问题挖掘先后工序关联分析及问题挖掘入市前质量预

53、测，助力快速通过APQP入市后质量预测，尽快识别问题车辆覆盖范围，广度及深度核算召回整体固定、非固定成本计算最佳召回时间和地区传统的质量监控如优率、SPC等无法与质量根因、趋势、综合成本等做关联并得出相应的知识通过采用CQM质量管理监控体系，能够帮助车企在根因分析上缩短70%时间，质量预测准确度达90%以上价值现状缺陷识别片伤聚类 良品判定 高清工业相机质量看版 缺陷聚类单产品缺陷分析质量监控平台3.1 产品质量管理:实时质检平台构建产线智能表面缺陷检测3.1 产品质量管理: 产品质量检测解决方案653D相机2D相机高速相机1000fps高速相机4000fps高清相机7000万像素SE-1 高

54、速高清三维成像系统SE-2 大视野高速高清三维成像系统自主研发的三维成像算法应用场景：批量产品加工重复性、高强度工序岗位，当前依赖于人力密集投入产品外观、瑕疵、尺寸等工业检测工位上下料、装配的机械手定位引导联想提供：前端（硬件）：一台3D高速工业摄像机，进行产线图像采集后端（软件）：一套缺陷图像识别系统+大数据分析平台，实现产品缺陷自动缺陷监测机械臂对接（服务）：缺陷图像识别系统，打通产线接口协议，驱动机械臂实现产线缺检自动化、智能化联想的优势：前端：3D摄像头精度高，识别范围广后端：图像缺陷分析+大数据分析端到端解决方案有多个行业案例3.1 产品质量管理: 设备预防性维护：助力生产节拍稳定设

55、备预防性维护方案：通过全生命周期健康管理，洞察设备的过去现在和未来，预测准确率达78%通过故障根因分析及处置策略，快速给出宕机原因，维修建议和人员安排等，节省综合成本达50%通过预防性保养策略，给出合理的保养时间窗口，保养策略和人员安排等，并提供维修决策分析（换新换配件 etc）设备预防性维护的目标：确保现场设备的稳定运转，保养时间窗口的合理合法保养策略正式且高效，是保证产能的基础之一，也是降低运营成本的有效途径保养策略停机维护预测维护紧急维护正常停机维护基于时间的维护基于条件的维护人时间备件SOP分析报告设备预防性保养策略 震动磨损疲劳失效电耗载荷故障分析人员安排维修建议推荐工具厂商报警设备

56、故障根因分析及处置策略根因分析树出厂信息过程数据传感器数据维修数据人力数据设备全生命周期健康监控3.2 石油石化流程制造工艺优化67在石油及化工的生产加工过程，原料从进入加工流程到变成产品的过程中，需要在经过众多设备如加热炉、反应器、分馏塔、换热器等，同时在这个过程中进行一系列的化学（在催化剂的作用下）或物理变化，这个过程需要严格控制好温度、流量、压力、液位和催化剂的活性等生产参数。不同的生产参数，不同的生产条件，原料变成产品的过程中所消耗的成本，如原料的转化率、设备的损耗、装置的能耗、催化剂的消耗、产品的产量和质量都会有非常大的差异，由此决定了生产加工的成本和效益有着天壤之别。因此，在这个生

57、产过程中，需要采用一系列技术对这个过程进行控制和调优。确保在最合适的温度、压力、流量和催化剂的活性的控制之下，装置的投入产出能达到最优的状态，这一系列的技术，统称为装置生产优化。3.2 石油石化流程制造工艺优化: 生产优化一体机68产 品 特 点1、基于模式运行优化和先进的生产管理理念；2、结合基于化学计量学的物性快速检测技术，对全厂生产过程的各种工艺变量和物性数据进行大数据分析，提炼工艺变量与物料性质的变化关联，实时调整工艺操作，实现产品最优控制；3、将各级生产管理与生产经营者从繁杂的各类参数中解放出来，聚焦在整体运行优化层面；监控目标围绕生产装置平稳运行、产品质量优化控制、产品分布优化、能

58、耗最小化等方面进行设计。4、全面支持设备运行级、装置运行优化级、公司运营优化级应用；BLUE BOX3.2 石油石化流程制造工艺优化: 生产优化一体机691、生产过程状态在线分析与监测非正常状态时间和概率预警报警滚动分级和管理预警信息的可视化和信息、报表推送报警智能化分析（溯源分析）和处理步骤局部设备的运行健康实时监控2、控制与优化以收益或效率或特定状态模式作为优化价值函数以历史最优模式为目标，提供最优的操作运行方向按时间滚动列出优化抓手变量3、分级 /分层的嵌套模式滚动浮现不同层级的KPI（抓手变量）：设备级、装置级、厂级或公司级4、不同形式的数据融合传统过程测量数据新型感知仪器（谱数据）市

59、场类数据，开关类数据等实验室分析数据BLUE BOX3.2 石油石化流程制造工艺优化: 生产优化一体机70工 厂 级设 备 级装 置 级运行状态分析结果集成网页可视化界面实现逐级信息掌握轻松监控生产运行3.2 石油石化流程制造工艺优化: 生产优化一体机71基于大数据可视化算法的装置运行状态监控技术，可用于设备级、装置级、工厂级的模式化运行管理。3.2 石油石化流程制造工艺优化: 生产优化一体机723.3 实时生产看板（CPS系统）DCS/PLC/RTUPannel/DeviceCNC/Server/RobotMeasur./Instru.现场设备、仪表和工控设备LeapIOTEdgeLeapI

60、OT PlatformLeapIOTThings ModelingAsset Mgmt.Quality Mgmt.Inventory Mgmt.Production Mgmt.Production Mgmt.HSE Mgmt.LeapCPS平台产品解决方案工程可复用包AppsOEEPHMWMSQMSEMS接入外部设备资产过程技术人物料设备成熟后提炼下沉入平台3.3 实时生产看板: SMT数据采集 产线采集采集数据（单一产线）生产过程状态采集点：120+；设备告警数据采集点：30+；生产工艺数据采集点：30+，抛料、刮刀、炉温等；最大设备日产生数据量：108G，如AOI平均产线日均采集总数据量：