工业人工智能参考架构

1工业人工智能参考架构GB/T34040-2017工业通信网络功能安全现场总线行规通用规GB/T32919-2016信息安全技术工业控制系统安全控GB/T36323-2018信息安全技术工业控制系统安全管GB/T43554-2023智能制造服务GB/T45674-2025网络安全技术生成式人工智能数据标GB/T45654-2025网络安全技术生成式人工智能服务安GB/T45652-2025网络安全技术生成式人工智能预训练和优化训练数GB/T45958-2025网络安全技术人工智能计算平YD/T4392.2-2025人工智能开发平台通用能力要求第2部分：安全要求DB21/T4189-2025生成式人工智能安全工业人工智能industrialartificialint生产运行柔性化、质量优化、效率提升与节能降耗的技术体系从产品原型研发开始到产品回收再制造的所有阶段，包括设计、生产制造、物流、销2产品提供者与客户接触过程中所产生的一系列活动的过程及其4缩略语AGV：智能搬运机器人（AutomatedGuidedVehiclAI：人工智能（ArtificialIntelligencAIGC：生成式人工智能（GenerativeArtificialIntelligence）AMR：自主移动机器人（AutomatedMobileRobot）AR：增强现实（AugmentedRealitCPU：中央处理器（CentralProcessinCRM：客户关系管理（CustomerRelationshipMERP：企业资源规划（EnterpriseResourcePlanninFPGA：现场可编程逻辑门阵列（FieldProgrammableGateArrGPU：图形处理器（GraphicsProcessinIoT：物联网（InternetofThings）MBSE：基于模型的系统工程（Model-BasedSystemMES：制造执行系统（ManufacturingENPU：神经网络处理器（NeuralProcessingUnit）PDM：产品数据管理（ProductDataManagemPLM：产品生命周期管理（ProductLifecycleManag3RFID：无线射频识别（RadioFrequencyIDentificTMS：运输管理系统（TransportationManagementWMS：仓储管理系统（WarehouseManagementSysteF1-score：平衡F分数（BalancedFSc5.1工业人工智能参考架构的设计依据工业人工智能参考架构的设计依据来源于工业企业对于人工智能等新技术的需求，主a）全局优化需求：工业企业要求工业人工智能系统能够打破传统部门壁垒，实现从市场需求分b）流程协同需求：工业企业迫切需要消除设计、工艺规划、生产执行、质量控制和运维服务之务信息能够在全生命周期中无损流动与共享，重点在于实现设计-c）分层智能需求：工业智能化转型必须遵循工业固有的层级化组织与物理结构（设备、产线、许企业根据自身基础和发展阶段，从任一层级切入，逐步构建和升级其智能化能力。d）技术基座需求：基于人工智能技术等实现工业的业务需求，依赖于可靠且自主可控的核心技具备足够的质量（准确性、一致性）、规模与场景覆盖度；其次，需要提供覆盖数据特征工程、模型训练、验证部署、监控运维的全栈式算法工具链与低代码开发环境，以降低AI应用开发门槛；最后，必须建立规范的模型全生命周期管理体系，支持模型的版本化、迭e）安全合规需求：随着人工智能深度融入工业核心控制系统，安全、可信、合规从附加选项变性与可用性；确保AI模型本身的安全，能够抵御对抗样本攻击、数据投毒等新型威胁，并在45.2工业人工智能参考架构系统层级维度见本文件第6章，代表工业企业的实体组织结构与物理执行a）设备层：包括传感器、执行器、工业机器人及边缘计算节点，是数据的感知源头与控制指令b）产线层：由多台设备构成的生产单元，侧重于工序间的协同流转与自动化控制；c）车间层：执行生产计划的物理空间，侧d）工厂层：包含多个车间及辅助设施，侧重于全厂级的能源管理、物流调度与生产运营；生命周期维度见本文件第7章，代表工业价值链的业务流程与智能应用场景a）设计智能化：利用AIGC与仿真技术，辅助产品概念b）生产制造智能化：涵盖动态排产、工艺参数自适应优化、质量在线检测及设备预测性维护；c）物流智能化：包括仓储库存优化、AGV/AMR路径规划及供应d）销售智能化：利用大数据分析进行客户需求挖掘、精准营销、销量预测及产品配置推荐；5智能特征维度对应本文件第8章，是架构的核心a）基础支撑层：提供异构算力（CPU/GPU/NPU）与工业网络环境；负责多源异构数据的采集、b）核心引擎层：集成机器学习、深度学习等算法库，提供模型构建、训练、推理与全生命周期安全要求见本文件第9章，贯穿于参考架构的全层级与b）基础设施与管理安全：确保计算平台与网络设施的鲁棒性，建立完善的身份认证、访问控制及安全审计机制，确保系统符合相关法律法规与伦理要生产运行参数、工艺质量指标、设备自身健康6调整能力，以应对内外部变化，全面提升工厂在效率、成本、柔性与绿色可持续方面的综合绩企业/集团运营智能化应通过人工智能技术贯通产品研发、采购、制造、销售、服务及财务等全价值链业务环节，实现从运营管控向智能决策注1：上述过程对新产品设计、生产系统设计均适用。宜使用产品数据管理、注2：在流程制造行业中，设计是指根据企业的所有约束条件以及所选择化等研发活动过程。可包括需求分析、概念定义、规划设计、质检规划、试验验证、辅设计智能化应以满足客户需求与产品全生命周期价值优化为目标，深度应用AI、数字孪生、大数7提升产品质量，缩短产品研制与制造周期，降低制c）基于数字孪生的多学科仿真优化：在三维参数化模型基础上，构建高保真数字孪生原型；集成多物理场（结构、流体、电磁等）仿真与AI代理模型，对性能、可靠性、可制造性、成本进行快速迭代分析与自动优化，大幅减少物理d）工艺与制造可行性智能预验证：在产品设计阶段，同步进行虚拟工艺设计与装配仿真。利用e）虚拟试验与验证：运用强化学习等技术，在虚拟环境中模拟产品在全生命周期可能遇到的各种极端工况和用户使用场景，进行全面的耐久性、安全性与合规性g）基于反馈的闭环设计优化：通过PLM/PDM系统，自动采集生产（如质量数据）、服务（如h）企业设计知识库的构建与复用：利用知识图谱与机器学习，将设计规则、仿真结果、故障案示例：以流程行业工艺设计为例，其智能化体现为：首先通过数据分析（智能感知）确定新产品的性能需求；随后利用流程模拟软件与AI优化算法（智能仿真自动生成并优化工艺流程方案；在方案确定后，三维工厂设计模型与操作培训仿真系统（智能协同）可提前验证可操作性与安全性；投产后，实时运行数据将反馈至设计模型，用于下），生产制造智能化应以智能设计输出为基础，以数据为核心驱动，通过深度集成AI、I等新一代信息技术，构建一个“状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-持续优化”的闭环制造系统，实现从经验驱动、局部优化、被动响应模式向数据驱动、全局协同、主动适应模式转变，8a）数字孪生工厂方面，在工厂设计、设备三维模型基础上集成生产、设备、能耗、环境等实时运行参数，实现物理制造与数字模型间的信息实时互联和精准c）生产管理方面，根据生产作业计划，自动将生产程序、运行参数或生产指令下发到数字化设d）质量管理方面，基于在线监测的质量数据，建立质量数据算法模型预测生产过程异常、实时e）设备管理方面，基于设备运行模型和设备故障知识库，自动给出预测性维护解决方案，基于设备综合效率的分析，自动驱动工艺优化和生产作g）安环管理方面，基于安全作业、风险管控等数据的分析，实现危险源的动态识别、评审和治h）能源管理方面，建立节能模型，实现能流的精细化和可视化管理，根据能效评估结果及时对示例：以数字孪生工厂和计划与调度为例，其智能化体现为：首先基于数字孪生（感知与仿真）对多个排产方案进行模拟推演；随后智能调度算法（决策优化）自动选择最优方案并下发；在生产中，实时数据驱动工艺参数自优化），物流智能化应将AI、IoT、大数据等信息技术深度融入采购物流、生产物流、销售物流全链条，覆化能力，提升物流作业效率、降低物流成本、保障供应链稳定性与可追溯性。9b）算法敏捷与可解释性：优化与预测模型应具备快速配置与迭代的能力，以适应多变的业务场）；d）韧性与安全：系统架构应具备高可用性与弹性，能够应对局部故障或网络中断；全过程应满足网络安全等级保护及数据安全法要求，保障商业数据e）流程重构与组织适配：企业应打破部门墙，围绕智能物流流程重构组织职责与绩效体系（如），f）人机协作与技能升级：培养员工成为物流系统的监控者、协调者和异常处理者，具备数据解运；WMS与数字孪生平台（智能感知与执行）实现c）基于机器学习的销售预测与策略优化：应用机器学习与深度学习模型，整合宏观环境、竞争现工业销售全流程的数字化、自动化与一体化管示例：以大型定制化工业装备销售为例，其智能化体现为：首），略进行模拟推演与盈利预测，生成最优谈判路径；在项目跟进阶段，智能销售平台（智能协同）将自动协调内部技术、法务与供应链资源，为销售前线提供实时、一致的方案支持与合同风险管理，并通过录；项目成交或流失后，全过程的多维度数据（如客户互动频次、方案修改次数、竞争对手湖，用于优化客户评分模型、更新赢单率预测算法及调整资源分配），服务智能化利用AI、IoT、大数据等新一代信息技术，对传统工业服务（如培训、维护、维修、回练与大数据分析在云端进行，保障服务的实时性4)安全与合规性：服务全过程需严格遵守GB/T43554-2023及数据安全、网络安全相关法b）服务智能化的管理要求如下。1)组织与流程再造：企业需建立与智能化服务相适应的组织架构（如设立数据服务部门3)生态协同能力：与合作伙伴（如配件供应商、物流商）的系统进行数据对示例：以智能装备远程运维为例，其智能化体现为：通过物联网（智能感知）收集实时数据；利用机器学习模型），a）特征有效性：用于训练的数据集应能充分表征工业对象与过程的显性与隐性特征，确保特征b）信噪比要求：数据集中关键特征信号的信噪比应达到建模分析的最低阈值，需通过预处理技术抑制随机噪声与工况干扰，避免其对模型训练c）偏差可控性：数据集应覆盖生产实际中存在的正常工况波动与已知系统偏差，且偏差的范围与来源应可量化、可解释，以支持模型进行鲁棒性训练与a）场景覆盖度：数据集需全面覆盖设计工况、边界条件、异常状态及不同生产批次等关键变化b）训练充分性：样本数量与时间序列长度须满足所选算法对数据量的最低要求，保证模型参数a）按需/定期批处理执行模式：模型应支持基于特定事件（如生产批次完成、设备检修窗口智能算法是工业人工智能功能实现的核心组件a）数据采集算法：应支持通过标准工业接口与协议，实现与各类工业设备、传感器及控制系统b）数据预处理算法：应包含数据有效性校验、格式标准化、时间序列对齐、噪声滤波、缺失值c）数据转换与特征工程算法：应具备将原始数据转化为适用于模型学习的特征表示的能力，包括但不限于特征提取、特征构造、特征选择及标准化/归一化等，旨在挖掘和强化数据中与工d）算法一致性要求：在模型生命周期的各个阶段（开发、训练、测试、部署），所使用的数据致性，避免因数据处理不一致导致的模型性e）数据标注算法：在监督学习场景下，应支持高效、准确的数据标注流程；需明确标注规范、f）模型构建与训练算法：应支持根据具体的工业问题（如分类、回归、聚类、优化）选择合适召回率、F1-score、均方根误差等与工业目标密切相关的指标进行量化评价，且模型构建与验h）模型执行（推理）算法：应提供高效、稳定的模型推理引擎，能够在生产环境中加载并运行训练好的模型，对新的输入数据实时产生预测i）输出解释与价值整合算法：模型的输出应不仅限于预测值或分类标签，更应提供与输出相关a）智能工厂管理：应基于统一的数字化资产模型，利用人工智能技术实现生产计划、质量、设备、能源等核心业务的联动分析与智能决策，支撑工厂运营的持续优化与高c）智能工厂维护：应确保数字孪生模型与物理工厂状态的动态同步与一致性；任何对物理工厂d）访问权限与修订管理：应建立严格的基于角色的访问控制机制，对不同用户操作数字孪生模e）智能工厂复制：当需要基于现有成功实践创建新工厂时，可将原智能工厂的数字孪生模型作9.1概述9.2数据收集与管理安全分级，仅采集业务必需的最小数据集，采用GB/T32919-2016的加护；应参照GB/T45652-2025以及DB21/T4数据留存期限届满后，应执行不可逆的销毁或匿名化操作，相关流程应符合GB/T3b）加密防护：数据存储、采集过程采用合规加密算法；c）操作审计：全程记录数据收集、访问、修改、删除等操作日志，明确操作人、时间、内容，9.3安全通信和数据传输间采集、传输、存储及备份过程中的保密性、完整性与可a）应具备安全存储解决方案：保护工业数据免受可能损害b）应具备定期备份与快速恢复能力：应对网络攻击或系统故障，通过维护信息的当前副本，容c）应具备访问控制：为工业信息提供额外的安全层，确保只有授权人员才能访问。通过多因素9.4访问控制与授权访问控制与授权符合GB/T36323-2018，需建立基于角色的最小权限分配模鉴别与访问审计。对于核心工业数据、算法模权限的申请、审批、变更与回收应形成闭环管理，确保人员岗位变动时权限的及时同步。a）权限管控：仅授予完成岗位职责必需的最小权限，核心工业数据访b）密码认证：密码应满足复杂度要求（长度≥12位，含大小写字母、数字、特殊字符），定期），c）强化认证：访问核心/重要工业数据时，应采用生物特征验证、硬件令牌或多因素认证；访问d）权限生命