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非常荣幸受到大会组织方邀请参加这次会议，这应该是我第二次参加这个会议。实际上，当下这个时代有很多热词，比如数据、数字化、智能化等。我们公司在这方面的战略部署，与刚才几位专家所讲的也有相似之处，同样是分条线组织和开展相关工作。

我们第一阶段的重点聚焦于制造领域，旨在打造数字化智能制造能力。同时，研发领域的工作也已启动，致力于构建端到端的智能协同研发体系。此外，运营域的部署工作也在推进，包括与华为合作开展营销大模型相关工作等。

一、制造现场问题与数字化战略

（一）制造领域核心问题与解决思路

第一，面向产线打造数字化智能制造能力，必须立足于现场，坚持从业务中来、到业务中去的原则。我们实际上也是从问题驱动、问题出发的。在实践中发现，我们行业在制造现场突出的问题主要有六大类。我相信，对于制造型企业而言，这六大类问题具有共性，而一些行业企业自身的专有问题，在对外报告中就不展示了。从这些问题中可以看出，主要还是人机料法环等综合资源调度优化的问题。

（二）研发与工艺段的孤岛断点问题

第二，研发段与工艺段之间存在孤岛断点问题，这导致循环正向反馈机制未能建立，各环节之间相互制约。大家可以看到右上角的 AX，我们向工厂交付了一套平台。工厂里没有 MES、WMS 等系统，工厂员工的认知负荷较低，无需接受过多复杂的名词。他们每天上班只需登录这个平台，所有工作都可在该平台上完成。

二、AX 平台产品线与应用场景

（一）数字精益产品线与制造大数据

这是我们 AX 平台去年 10 月份的产品线构成，今年科技大会正式发布了这款产品。昨天上午，浙江省工信厅组织协会考察时，对导入我们这款产品表现出浓厚兴趣。从图中可以看到，数字精益产品线是大家所熟知的，它通过数字化方式对现场进行管理，确保所有相关事务在准确的时间和地点得到准确闭环。

接下来是制造大数据产品线，其核心是数据驱动。那么，拿到数据后该如何利用呢？主要是用于提升品质、提升绩效，以及实现人机物全面且动态的互联。

（二）人工智能在产线的应用

第三步要讲的是人工智能，它在产线能发挥哪些作用呢？第一是 “鹰眼”，可大幅替代人工质检工作，提高质检的准确率和效率。第二是工艺方面，常言道 “千军易得，一将难求”，工厂里最宝贵的是 PE 和 PIE。我们思考的是如何让工艺专家的经验鲜活地应用于每一个机台、每一个控制器，为此，我们在智慧工艺方面做了大量工作。许多行业设备供应商对我们的软硬件一体解决方案很感兴趣，愿意带资进组与我们共同研发智能装备，华为的智能制造军团相关负责人也在与我们洽谈合作。

三、平台架构与技术布局

（一）AX 与 AE 平台的互动架构

下面来看架构图，整体呈网格化。特别之处在于，我们的 AX 平台会与 AE 平台套件进行互动。刚才提到，现在所有工厂员工每天上班登录 AX 平台，下班登出平台进行结算。我们计划在未来三年，让研究院、工研总院也实现这样的工作体验，这里先卖个关子，那款平台的简写是 AE 而非 AX，图中橙色部分即为 AE 套件。下面的架构图比较常规，大家了解一下即可，它是基于分布式完全服务化的架构，实现了敏捷发布、敏捷适配以及容器化云原生管理，相信在座的很多专家比我们更专业。

（二）接口标准化与技术底层逻辑

这相当于我们实现了业务接口和数据接口的标准化。集成的前提是，你要清楚自己能够创造出什么样的 “blocks”。各种名词不过是软件系统的构造模块和算法容器，关键在于能否灵活运用，而不是一味地堆砌名词，这就要求开发人员真正理解并将其贯彻到工作中。DDUP 和实操 SOP 也很重要，我在英国时了解到，在航空航天行业，你需要成为计算机工程师中最懂航空航天知识的人，同时，比懂航空航天知识的人更懂计算机，这就是你的价值，也是他人认可你的动力。

四、七层规划与技术难点突破

我们的规划共分为七层，最下面一层是最具挑战性的，因为它需要承受来自设备供应商及外部供应商的复杂性，所有靠谱与不靠谱的情况都由底层驱动统一处理。这是基于低代码能力的快速扩展，目前这是一项比较通用的技术，门槛也不高，关键在于可视化搭建环境和 framework 等要能实现直接、快速的连接。对于 OT 部门而言，前端图形控件的美观与否并无实际价值，所以我们更注重是否具备交付能力。有能力交付就进入流程，没有能力交付就回去继续完善。

五、核心系统功能与应用案例

（一）MOM 系统的三大特点

大家刚才看到了一个三角形架构，现在来讲 DL 这条线。首先是大家熟知的 MOM，它主要用于管理生产线、完成工单并做好记录。我们在这方面已做得相当出色，而且我们的 A 级和 S 级客户审场时也非常欣赏这套系统，因为它具有三个特点：

完全支持柔性生产、快速换线和混线生产，能够实现机台之间上下游生产关系的实时解耦与匹配。

全链路防灾防错。电池制造过程复杂，我们通过动态采样和静态质检相结合的方式，实现全链路的防呆防错。

自带精益套件，可实时进行 loss 分析，并为现场 IE 提供实时建议。

（二）QMS 与 QDAP 系统的功能定位

QMS 可以独立部署，也可作为 MOM 的插件。我们的 QMS 是品质部门的 “滴滴企业版”，主要做到了任务自动化、动态上升机制、集成能力等四件事。

这是 QDAP 系统，QMS 更侧重于 PDCA 中的 planning、do、act 环节，而 Check 环节则由 QDAP 负责，它对所有品质数据进行统一分析，并进行品质追溯和预测，该系统还收到了任总签发的华为表扬信。

（三）DPM 系统与 IOT 平台的实践

这是 DPM 系统，用于解决工厂绩效难评问题，已在三个基地成功应用。DPM 不仅对人进行评价，还会对工厂三十多个指标进行整体计算，合肥基地管理层反馈，他们终于可以专心思考如何把运营做得更好。

这是 IOT/DASS，技术层面难点众多，我们自研了 IOT 平台，现在已成为新一代产线的标配，其能力包括数据能力、连接能力、数据建模能力等。

六、工业 AI 产品线与落地范式

（一）APIE 智慧工艺系统与知识图谱

这是工业 AI 的产品线，旨在利用算法赋能现场人员。首先是 APIE，即我们的智慧工艺系统，涉及数字孪生看板、工艺知识共享平台（知识图谱），知识图谱与大模型结合，是工业界可落地的范式，该系统已实际交付到现场。

（二）AIQG 质检系统架构

这是 APIE 能力地图（去年 11 月版本），这是 AIQG，负责人张伟经理在现场，感兴趣可交流，这里展示了整体权限质检的架构设计与应用架构。

七、总结与数字化愿景

还有一分钟，我的报告基本内容就讲完了。主要想表达的是：我们以产品化思维推进制造场景的数字化，目标是实现数字化的智能制造，而非仅仅是数字化的制造，即通过数据驱动、智能引领，运用算法更好地解决问题。另外，简单介绍了我们 AX 平台的架构，包括三位一体的三条产品线，采用统一架构和统一范式。数字化是一个大课题，今天所讲的内容大概只占我们公司整体数字化智能化转型升级的 10% - 12%，在此为大家做一个简单分享。谢谢！