DB21T+4380-2026工业人工智能 参考架构

21Industrialartificialintelligence—ReferencearchitectureI III 5.2.1系统层级维度（物理端） 5.2.2生命周期维度（应用端） 5.2.3智能特征维度（技术端） 5.2.4安全保障维度（保障端） 6.2产线智能化 6.3车间智能化 6.4工厂智能化 6.5企业/集团运营智能化 8.1数据要素 8.2智能模型 8.3智能算法 8.4智能应用 9.1概述 9.2数据收集与管理安全 9.4访问控制与授权 9.5算法与模型安全 II9.6平台基础设施与部署安全 III请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。1工业人工智能参考架构3.1工业人工智能industrialartificialintelligence3.2生命周期lifecycle从产品原型研发开始到产品回收再制造的所3.323.4智能特征intelligentcharacteristics3.53.63.7物流logistics3.8销售sales3.9服务service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AI：人工智能（ArtificialIntelligence）AIGC：生成式人工智能（GenerativeArtificialIntelligence）35.1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相互关系见5.2.1-5.2.4节。5.2.1系统层级维度（物理端）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c）车间层：执行生产计划的物理空间，侧重于MES与底e）企业/集团层：侧重于跨工厂的供应链协5.2.2生命周期维度（应用端）b）生产制造智能化：涵盖动态排产、c）物流智能化：包括仓储库存优化、AGV/AMR路径规划及供应链上下游的协同调度；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5e）服务智能化：基于设备运行数据实现故障预测与健康管理，5.2.3智能特征维度（技术端）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5.2.4安全保障维度（保障端）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6.1设备智能化生产运行参数、工艺质量指标、设备自身健康6.2产线智能化6.3车间智能化66.4工厂智能化6.5企业/集团运营智能化企业/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7.1设计智能化7.1.1设计一般包括：c）外观与产品设计；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7.1.2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7性，提升产品质量，缩短产品研制与制造周期，降低制造a）市场与需求智能洞察：利用NLP与情感分析技术，从海量用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7.2生产制造智能化7.2.1生产制造一般包括：7.2.2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、IoT、数字孪生等新一代信息技术，构建一个“状态感知-实时分析-自统，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），7.3物流智能化7.3.1物流一般包括：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）实现库存实时可视与自动盘点；全链条数据7.4销售智能化7.4.1销售一般包括：7.4.2销售智能化应包括：b）AI驱动的客户关系与决策链管理：依托智能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7.5服务智能化服务智能化利用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）的系统进行数据对最终所有数据汇入产品数字孪生模型（智能优化用于下一代产品的可靠性设计。8.1数据要素8.1.1数据要素需满足高质量与大规模双重属性要求，为工业人工智能模型的训练、推理与决策提供保数据的完整性、准确性、一致性与时效性。具体应满足以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8.1.2数据数量应满足工业场景下模型收敛与稳定应用的需求，确保数据的规模、多样性与时间跨度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8.2智能模型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）、8.3智能算法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8.4智能应用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9.2.1数据收集与管理应贯穿于数据采集、传输、存储、处理、共享与销毁的全过程，除应实施数据估，确保其来源合规、质量可控，并对敏感工业数据实施脱敏9.2.2数据操作（包括访问、修改、删除等）需记录详尽的审计日志，明确操作人、时间与内容，日中关于数据生命周期安全的管理建议工业数据收集与管理过程的安全隐私应聚焦数据全生命周期的保b）加密防护：数据存储、采集过程采用合规加密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，d）留存管控：设定数据留存期限，到期自动脱敏或销毁，不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其完整性的潜在威胁；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，核心工业数据访问需经专项审批；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），定期更换（周期≤90天），禁止复用历史密码；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）权限生命周期管理：建立权限申请、审批、变更、回收流程，人员岗位调整时及时注销或调e）访问审计：全程记录数据访问行为（含访问人、时间、操作内容、终端信息日志留存期限≥6个月