2024数据要素典型案例集

在数字经济飞速发展的时代背景下，数据已成为新的生产要素，是推动经济社会高质量发展的关键力量。作为中国西部地区的重要城市，成都积极响应国家关于数字经济发展的战略部署，以创新为引领，不断深化数据要素的开发利用，探索数据赋能城市发展的新路径。近年来，成都以“智慧蓉城”建设为牵引，不断完善城市数据资源底座，持续推动公共数据资源开发利用。从成立政府数据资产运营主体，出台《成都市公共数据运营服务管理办法》，到建成公共数据运营服务平台，成都在数据要素市场化方面进行了积极探“蓉数公园”为载体培育产业生态等措施，加快构建数据要素赋能体系，特别是“管住一级活二级”的数据资源开发利用新模式，有效解决了数据要素流通过程中“有数不敢供”“用数找不到”“有数不会用”等问题，为数据要素的高效配置和充分利用奠定了坚实基础。本案例集旨在集中展示数据要素领域取得的一系列创新成果与实践案例，为全国乃至全球的数据要素开发利用提供有益借鉴和参考。案例集精选了72个具有代表性的典型案例，涵盖工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅这些案例以业务问题为导向，以场景功能设计、困难突破为重点内容，充分展示了成都以及广大数字经济生态企业在数据要素开发利用方面的创新能力和实践成果。展望未来，成都将继续以创新驱动发展，深化数据要素市场化改革，加快构建数据要素市场体系，推动数字经济高质量发展。我们坚信，通过持续的努力和探索，成都将成为全国乃至全球数据要素开发利用的标杆城市，为数字经济时代的城市发展贡献更多智慧和力量。2024118

强化数据应用，运输安全无忧 基于金融领域联防联控的多跨数据金融服务场 “5+1+N”空港保理场景数字化系 数字质检赋能新型显示产业链降本提质增成都建工混凝土企业管理系 成都建工装配式智慧工厂管理平台研发及应 钒钛特钢新材料数据库与智能设计平 数据要素赋能泛半导体制造业产业数字 数字化管理系统赋能工业制造企业塑造现代数字化企业管理新范 数据驱动农业产业链转型升 农产品“数字仓融通 农业数据智能化应用辅助提升现代农业生产管理水 现代都市农业全场景数字化解决方 四川新希望华西牧业智慧牧 彭州市标果(西南)智慧农产品供应链服务基地暨结算中心项 积微物联大宗商品电子商务平 基于“货易通+×”的全产业链数智小生态场 “数据要素×”跨境电商智能客服系

低碳魔 基于数据要素构建一体化网络安防体 九寨沟智慧旅游大数据综合管理平 智慧公园、景区建运一体数字化解决方 多源数据要素助推节假日文旅市场高质量发 公共卫生事件应急指挥调度系 智慧医疗综合服 校园疫情“苗头”监测预警及处置平 智慧医疗综合服 东软“保易通“保险服务平 卫生健康赋能基层治 基于业数一体的多模态医疗行业数据集建 成都未来科技城智能网联交通数据要素创新应 轨道交通智能数据优化系

推动数据融合，筑牢消防安全 构建产业协同数据要素生态圈赋能大型流域水灾害防控场 智慧燃气安全管理平 环城生态区多元业务高效协同一体化平 国家工业互联网标识解析安全应急行业公共服务平 成都市城市安全风险综合监测预警平 化工园区安全管控系 应急救援融合指挥调度系 武侯区城市安全“一张图 “消智云”消防产业链生 危险化学品安全生产风险监测预警系 物联网大数据融合应用实现森林防火全天候智能化监测预 气象灾害风险普查成果应用筑牢气象防灾减灾第一道防 成都市大气网格化微站（降尘）服 金堂县沱江上游暴雨洪涝预警平

社会治理端驱动基层治理创 建筑垃圾处置监督管理信息共享体 数据赋能精准施策，助力流域高效治 建筑垃圾运输车辆智慧监管平 “链动银谷・数智回收”数据赋能下的循环经济转型典 打造区校一体化智慧教育云服务数据助力区域教育优质均衡发 大数据背景下实施精准教学的研究与实 2024成都“数据要素×”典型案例集清 数据要素驱动现代化水库建设及运行管 “智慧武侯”城市运行管理平 数智化复合用工平 微网实格智慧治理系 崇州大划街道微网实格数字街 数智赋能城市治理“一网统管 “智慧城运平台”赋能城市服务精细化管 人气街区智 “第三代”数智化大厅政务服务能力全渠道提升综合解决方 产业经济大 智慧养老服务平 数据要素推动内涝智治提级增 贯通多行业数据提升大气环境精细化管理水 “数据要素×城市治理”构建城市治理要素“一张网”为基层赋能减 中国是制造大国，质量监管是工业制造发展的重要环节，《质量强国建设纲要》指出建设质量强国是推动高质量发展、促进我国经济由大向强转变的重要举措。质量检测的数字化发展是实现数智化制造的重要组成部分，数字质检已经成为工业数智化发展的迫切需求。针对当前新型显示行业产品缺陷检测及根因分析★工依赖度高、难度大、效率低、稳定性差等行业痛点问题，数之联自主研发了数字质检产品，基于新型显示产业链生产的缺陷图像数据、履历数据、设备数据、工程数据、微观结构数据，构建★工智能质检模型，突破了复杂背景条件下和小样本条件下的产品缺陷智能检测与分类、模型轻量化及高效运行、模型可解释性等关键技术，核心技术达国际先进水平，填补了缺陷智能检测与分类、良率优化领域的国内空白。案例实施助力新型显示行业产品缺陷高效检测和定位、调整生产参数优化生产工艺，提升产品良率，切实为行业企业实现降本提质增效。数字质检案例解决方案主要从升级缺陷检测与分类流程、创新产线智能改造与升级方法、优化良率分析与提升路径三个方面进行说明。案例整体架构如下图所示：

缺陷检测与分类通过获取MES（企业生产过程执行管理软件SPC（统计工序控制、FDC（缺陷分类控制）、DFS（数据归档系统软件程序）等系统的图像信息，基于自主研发的AI分析引擎提供产品缺陷检测与分类服务，能够全链路打通数据采集、标注、训练和部署环境，通过深度学习和图像处理算法，自动识别产品缺陷和完成缺陷分类、缺陷严重性判级，大幅降低缺陷检测的★力成本，提高生产效率，提升工厂数智化水平。针对现有的传统AOI检测及★工目检方式漏判和误判高、效率低、成本高、分析耗时长等问题，同时我国工业制造在表面缺陷检测与分析智能化领域长期高度依赖国外厂商提供的工业智能软件，其导入门槛高、自主可控性低，存在被限制禁用的风险，提供智能检测装备的定制化设计、制造、部署、售后维修升级，以及现有工厂制造产线智能升级改造解决方案。方案突破智能检测设备和专用软件，实现产品缺陷智能检测，突破复杂背景条件下的产品缺陷智能检测技术、小样本条件下产品缺陷智能分类技术、产品缺陷严重性智能判级技术、产品缺陷智能检测与分类模型轻量化及高效运行技术、产品缺陷智能检测与分类云边端一体化平台等关键技术，实现产品缺陷快速诊断定位和管控优化，提升企业生产质量管控能力。设备如下图所示：

利用新型显示产业链制造企业生产过程的图像采集、传输、存储及业务工程化等技术，结合图像检测、图像分析及深度学习等技术，实现海量电子产品制造数据的采集、融合与管理；实现基于深度学习的产品不良缺陷自动检测分类，实时检测产品缺陷并及时报警；实现针对突发性不良和顽固性不良等不同类型产品缺陷的快速定位和根因分析，建立根因分析算法模型，挖掘不良发生模式和生产参数之间的相关性，辅助业务★员进行缺陷定位、调整生产参数优化生产工艺。良率分析与提升系统旨在实现新型显示产品缺陷自动检测与根因分析，帮助企业快速实现生产工艺优化、提升监管效率和产品良率。案例中新型显示行业良率提升思路如下图所示：案例实现了基于机器视觉的产品缺陷智能检测及分类，同时提供基于生产过程数据综合考虑传感器硬件与★工智能算法软件，覆盖数据采集、数据清洗治理、数据标注、智能模型研发、模型应用部署等全链路场景，形成集成化软硬一体化设备，打造产品缺陷智能检测与分析一体化、系统化解决方案，为各类制造企业定制化对应业务场景的解决方案。3．为现有制造产线数智化改造提供可选技改路线。者AI设备加装两个途径实现产线产品缺陷智能检测与根因分析，可以灵活适配工厂内产线上的应用环境。公司持续聚焦新型显示产业链数字质检市场，主营业务收入快速增长，近两年平均增长率45.16％，其中2023年实现营业收入2.55亿元，细分领域市场占有率14.29％。此外，根据在京东方、天马的平台实施情况和应用效果，降低了制造企业近80％的产品缺陷检测★力成本，为客户带来间接经济效益：数亿元。以缺陷检测系统上线的200个工厂为例，平均每个工厂节约80％★力（9600余★），每★月★力成本按10000元计算，每年可为客户节约11.52亿元的★力成本。未来3－5年数联智造平台预计覆盖1000个工厂，每年将为工业制造领域客户降低约57.6亿的★力成本。案例推广应用情况如下图所示：数字质检解决方案实施提高了制造企业的产品缺陷检测效率和准确率，提升了产品良率，并为企业战略规划和业务决策提供了强大的数据支持。这将有助于降低成

混凝土在生产前需要对设计图纸计算部位清单、混凝土数量，计算工作量大，在生产计划管理方面需要根据项目施工计划，临时通知生产加工，导致混凝土生产站生产计划、材料需求计划、材料采购计划、运输计划等无法完全掌控；生产方面无法随时查看生产进度、生产状态、运输时效，只能使用★工制作生产记录、运输记录等表格单据；各生产站为满足精细化、数字化、智能化、信息化、全流程数字化新要求，成都建工赛利混凝土有限公司与北京鼎软科技有限公司等单位合作，共同建设了智慧商砼管理系统，研发了对混凝土生产全过程生命周期管理的智慧工厂平台。基于数字化工厂，利用物联网和设备监控技术，提升信息管理和服务，优化产销流程，提高生产可控性，减少★工干预，实时采集生产数据，合理安排生产和运输计划。系统结合绿色智能手段，打造高效节能、绿色环保的智能化工厂。管理系统由建筑帮APP、混凝土帮APP、CGM和CEM构成，涵盖生产、无★值守、门禁、车辆排队等模块，实现信息共享和全流程数字化管理。施工企业可通过建筑帮APP快捷编制生产、运输、泵送计划，系统依据生产计划数据自动生成材料需求计划，并建立原材料库，实时统计库存，设置库存预警，为采购提供准确的数据支持。通过生产计划自动生成生产任务，按项目、楼号、楼层、部位、提前下达生产任务单，待生产任务，待生产方量，已生产方量，运送方量、泵送方式清楚明了；同时根据日生产任务单，提前报取生产计划用料。等关键信息的同步，对生产质量进行管理，同时对生产线工序流转进行管理；并采集关键工控系统信息，完整记录工控设备搅拌时间、班组、操作工、调度员、试验员、运输车辆等信息；所有采集生产过程的信息都会作为出场产品检验信息的一部分，随时可追溯；4．生产运送阶段管理辆进行装料作业，减少★工干预，并统计运输车辆排队等候、运送路线、运送时间、到达时间，以便于后续泵送等施工进度。在生产数据中，每次的搅拌信息，每辆车的运送信息，每个试块的信息相对应，形成出场产品检验信息；原材料检验信息、生产配比信息及出场产品检验信息，实现对混凝土全生命周期的追踪与管理。本模块包括自动过磅客户端和手机APP，实现车辆自动称重计量，收货确认可通过手机APP完成。罐车进出场自动称重和方量折算，调度员可通过ERP系统查看退货信息，实现超方报警。运送单、过磅单与第三方系统无缝对接，数据自动上报至住建监控系统，实现项目、供应商、材料信息的实时传输。在混凝土企业管理系统中，各站车次统计，运送统计、出入库统计、耗料统计等在系统中随时可查，并提供综合分析统计功能。

动化和智能化，减少了传统手动操作的复杂性。企业可以通过智能调度和自动化管理更高效地进行资源配置和管理，进一步提升生产运营的灵活性和市场响应能力，构建了现代化的管理模式。5．管理创新：了管理效率。通过实时监控和数据分析，有效降低管理决策的风险，并为管理的科学化提供数据支持。此外，系统将企业内部的协作、沟通和决策整合为一个整体，使管理更加透明化和精细化。混凝土企业管理系统通过搭建成本信息共享平台，实现企业内外部信息的充分共享，推动生产经营过程中物流、资金流和信息流的统一和同步。这一系统全面覆盖了销售、生产、物流等环节，确保每个业务环节在科学的成本监控下运行，提升管理透明度和生产过程的可追溯性。同时，通过实时监控和质量管控，企业可以及时发现并解决生信息共享和智能化管理的引入，有助于促进企业与供应商、客户之间的良好互动，满足个性化需求，增强社会服务效能。该系统能够显著提高生产效率和降低成本，利用自动化管理优化生产流程，合理调度原材料、设备和★力资源，减少浪费。系统还支持智能调度和生产任务优化，提升资源利用率，进而减少能源消耗和材料浪费。此外，通过供应链管理的优化和与供应商的协作计划，企业能有效降低采购成本，提高市场响应速度。实时监控和数据分析也为企业提供科学决策支持，帮助快速应对市场变化，增强企业的市场竞争力。理念创新：混凝土企业管理系统通过推动企业管理的自动化和智能化，实现了管理流程的标准化和优化，减少了★为因素导致的管理失误。这一理念创新不仅提升了管理效率和决策的科学性，还加强了信息的集成和共享，使企业能够更灵活地应对市场变化。系统通过数据的深度分析和预测为管理决策提供支持，有助于企业在经营管理中更好地控制风险，体现了现代化管理理念的应用。组织创新：系统促进企业内部协作的优化，推动资源共享和部门间的无缝沟通。通过系统化的监控和管理，确保各部门能够在统一的平台上协作，提升企业的整体运行效技术创新：系统集成了信息化管理和自动化技术，提升了企业的数字化水平。通过对各管理环节的全面整合，实现信息系统的高度集成和共享，降低了信息管理成本。采用自动化和智能化手段对数据进行挖掘和分析，增强了信息的稳定性和系统的运行效率，为企业的技术升级提供了有力支持。模式创新：PC构件厂在生产准备阶段的生产数据，需要根据深化设计图纸计算构件清单、钢筋用量、预埋件数量、混凝土数量，计算工作量大。在生产计划管理方面需要根据项目安装需求计划，编制构件生产计划、模具加工计划、材料需求计划，材料采购计划；在构件生产方面无法随时查看构件的生产进度、生产状态；在成品入库方面构件标识未统一，未对成品库房库位统一管理，同时只能用word单独制作构件合格证、手写构件发货单据；构件出入库台账只能按月录入，不能进行综合分析统计和查询。为了满足现代工厂信息化发展的新要求，成都建工工业化建筑有限公司与中国建筑科技研究院等单位合作，共同承担了国家住建部科技计划项目《基于BIM和物联网的装配式智慧工厂管理平台研发及应用》，研发了对构件生产全过程生命周期管理的智慧工厂平台，在数字化工厂的基础上，利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务，可以清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上★工的干预、即时正确地采集生产线数据，以及合理的生产计划编排与生产进度，并加上绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体，构建了一个高效节能的、绿色环保的、环境舒适的★性化工厂。平台基于BIM的装配式建筑全流程集成应用，BIM模型在建筑的全生命周期和多参与方之间共享，平台能够打通装配式项目的设计、生产、物流、施工等阶段，多个阶段之间信息共享。该平台可以实现基于BIM的装配式深化设计和生产管理集成，平台能直接接收BIM设平台具备流程管理系统，包括图形化的工作流定义，底层的工作流引擎支持和针对流程的监控和管理。给用户提供一个流程可视化定义工具，并能够对发起的流程进行执行和执行过程监控。

生产数据与设计数据对接，系统直接读取项目各楼号、楼层、构件类型统计，计算构件清单、钢筋用量、预埋件数量、混凝土数量；并且提供方便快捷的录入方式：构件库选择录入，新建录入、按照楼层拆分信息导入等；同时每个构件生成唯一编码，及相应的二维码、RFID。极大是方便了构件后期信息追溯问题。计划编制直接从系统生产数据中选择，通过系统可以按规则更快捷的编制构件月、周生产计划；同时通过生产计划数据，系统可以自动生成材料需求计划；建立工厂模具库，可以实时统计模具可用库存；建立企业原材料库，可以实时统计原材料库存，并可以设置库存预警，为材料采购计划提供准确的数据支持。提前两天下达日生产任务单，待生产构件数量，已生产构件数量一目了然；同时根据日生产任务单，提前领取生产所需用料。通过集成终端设备（PDA）采集关键工序信息，对生产工艺进行管理，同时对生产线工序流转进行管理；采集关键工序信息，可以记录工序开、完工时间、班组、操作工、设备加工等信息；通过每个工序的作业时间，可以作为考核生产班组的依据；所有采集生产过程的信息都会将作为构件信息的一部分，随时可追溯；同时不用到工厂现场生成车间，随时查看到构件的生产进度、生产状态，生产到哪一个工序。在生产数据中，每个构件生成唯一编码，及相应的二维码、RFID（PDA）构件成品质量检测合格，自动生成入库单，减少录入操作，成品质量检测合格，自动生成合格证，减少录入操作。终端设备（PDA提高工厂生产效率，释放产能，加强管控：直接从BIM模型导出生产数据给MES系统，避免数据二次录入；加强工厂的排产优化和工序控制；通过生产计划管理，动态关联项目、构件产品（数量和时间要求）、生产线、工位和班组安排、物料清单等，从而对生产过程全面跟踪；解决库存控制、生产过程物料控制、进度控制、质量管控和成本管控。工厂管理和项目管理的标准化、流程化和精细化：针对工厂的生产加工过程进行规范化管理。工厂按照装配式合同组织生产，从产品设计、生产数据、生产计划、生产管设计、生产、物流、施工、装修、运维等多个阶段的信息共享和传递打通装配式项目的设计、生产、物流、施工、装修、运维等多个阶段，每个阶段的信息及时共享、高效传递。企业装配式知识积累和装配式指标库的逐步建立采用信息化平台积累和管理装配式建筑相关的知识体系，包括成熟优秀的设计方案和对应产品、部品部件库和族库、还有工艺技术等，解决设计、工艺等技术随★员流失而流失的问题。通过该系统使企业的生产经营实现物流、资金流、信息流的高度统一和同步流动，并通过网络授权实现企业内外部信息充分共享。从构件产品销售合同签订、产品结构设计、控制和反馈，使每一业务环节每一经济行为都始终处于成本信息系统科学、严密而有效的监控之中。信息化成本核算具有优秀的时效性，能够及时反映成本变动，更加快速地进行成本统计和预测工作从而能够更加高效地组织生产，满足客户的各种要求。通过成本信息化平台，将财务、业务信息高度集成并实现充分共享，整个生产、销售过程均以构件产品生产数据中的“钢筋、混凝土、埋件等”为主线，进行详细的、全面的成本业务核算和会计核算。系统按产品从最低级明细逐步汇总、归集、累加得到不同工序和不同状态的产品成本，并输出在产品、完工产品成本、报废产品成本表等，并自动更新和校验成本报表栏目与栏目之间、表与表之间数字的正确性和可靠性，消除手工条件下成本核算数据欠准确性和不及时性。

钒钛特钢新材料包括钛合金材料、高性能特殊钢材料、特种合金材料以及钒钛基先进过去，材料研发主要依靠试错实验，依赖研究★员的科研直觉和经验，开发新材料往往需要耗费数十年和数十亿美元，难以满足现阶段市场环境、国家战略的需要。数据要素驱动的研发方式为新材料的研发提供了全新的发展思路。然而，材料数据获取成本较高，高价值数据是各单位核心机密，无法流通。因此，本单位构建专有钒钛特钢新材料数据库与智能设计平台，支撑相关材料的快速研发和产业化。数据要素驱动的材料研究，核心是以材料数据为基础，采用★工智能模型进行新材料研发，是目前学术界、工业界关注的技术前沿。材料数据库是材料领域庞大数据、知识资源最高效、便捷的保存方式与应用载体。高质量、多维度、大样本量的材料专用数据库是★工智能模型等数据科学工具效率优势的基础与前提。目前，国内外材料领域的专用数据库建设尚处于起步阶段，没有钒钛特钢新材料的专用数据库。采集网络上已有的相关材料公开数据源包含的基础数据；第一性原理计算、分子动力学方法结合机器学习获得微观尺度信息，Thermal－Calc高通量计算相关材料热力学参数，相场计算、相图计算获得材料的介观尺度的信息，有限元分析、多物理场模拟获得宏观尺度材料性能信息；通过高通量实验产生的化学成分、晶体结构测定、电学性能、力学性能、电化学性能、实验相图以及其他多尺度材料信息与性能信息；通过实验结果可重复的科研数据库，获得学术界发表的相关材料最新信息，同时开发科研文献阅读大模型，实时更新最新的科研进展和数据；搜集攀钢集团分子公司各类产品的检测、表征数据，实现科研数据和产业数据无障碍流通与综合利用。提出钒钛特钢新材料相关数据存储标准。提炼相关材料文本信息、数字（设计材料专用数据库架构。根据相关材料研发的应用特点与数据特征，确定数据库主于MangoDB等非关系型数据库技术构建包含钒钛特钢新材料“成分－结构－工艺－性能”数据的专用数据库。根据数据库架构，搭建数据库前端页面和后端程序，实现数据库操作页面，实现数据库主要功能。2．材料科学人工智能模型及神经网络模型等方法，不必对相关材料复杂构效关系的具体函数形式与数值求解做过多材料优化自适应机器学习模型。对于钒钛特钢新材料，实验数据与理论计算结果均较为稀少，开发基于高斯过程、强化学习等方法的弱监督模型，计算机根据先验知识，预先假设材料构效关系，在不断学习迭代实验结果中的收益和损失，调整模型参数，逐渐掌握材料的优化策略。模型训练完成后，可以根据应用场景，自动提出材料配方与工艺参数的技术方向，通过较少实验得到性能最优钒钛特钢新材料。针对材料数据的保密需求，构建联邦学习框架，使得本单位或经许可的外单位★员可以利用上述数据进行机器学习模型训练，但是无法实际获取具体材料的关键信息，使得数据可用不可看，解决了材料科学与工程领域数据难以流通和利用的顽疾。利用需求数据、科研数据和生产产品数据连接客户、各个科研单位以及集团生产单位，建立数据要素驱动的新材料产品快速开发、交付流程，摆脱过去依赖经验和★工实验的低效流程，从接到产品需求、新材料开发需求开始，全程依靠标准化的数据要素、★工智能和销售、科研、生产★员高效协同，使得产品研发和交付的效率大幅提升。

路总公司开发钛合金转向架，仅用一周时间就从1万余种候选材料中找到了6个性能最优材料，仅用1个月时间就实验试制出了性能达标的钛合金材料。按需设计与智能制造具有重要意义。长期以来，上述材料领域的研究单位都比较分散、独立运行，研究单位之间的数据共享技术不畅通，容易形成信息孤岛，加之材料研发的周期本身就比较长，很容易造成时间、★力和物力的浪费。本案例通过标准化的材料数据库可以将分散的研究单位和上下游相关企业联系起来，为材料数据的研发、应用与共享提供一个平台，便于材料数据的积累和流通，借助材料数据技术，有助于加快新材料的研发速度和产业化步伐。有望缩短本单位在上述领域与国际先进企业的技术差距。另外，依据本单位研发经验，钒钛特钢新材料研发周期一般为10年左右、实验批次150－200次，本项目实施后，有望将开发市场需求急切且自主、可控的新产品研发周期缩短至3年以内、实验批次减少到20次左右，研发投入的经济成本至少降低一半。例如，采用数据要素驱动的研究方法为中国铁在当今全球高新技术快速迭代，竞争日益激烈的背景下，由于数据孤岛、数据不一致性，以及数据的综合分析和应用能力不足的问题，导致作为高端制造业核心的泛半导体制造产业，其生产效率的提升、产品质量的控制、研发周期的缩短以及市场的响应速度均受到了不同程度的限制。本案例通过建立面向泛半导体行业的“九天云网工业互联网平台”和“FABOS智能制造管理系统”两大数字化转型赋能平台，充分发挥数据要素乘数效应，打通生产过程数据、设备运行数据、市场反馈数据和研发参数数据等数据要素，实现高效为改善泛半导体制造产业数据收集、分析和应用能力不足的问题，本案例打造了高效的数据采集与管理体系，构建了智能化的工业互联网平台，极大地提升了数据的流通性和利用效率，确保了数据的一致性和可用性。通过部署高性能数据采集系统，全面采集泛半导体制造企业的生产过程数据、设备运行数据、市场反馈数据及研发参数数据。开展建设数据规则引擎，研究数据质量评估指标和方法，进行RBAC数据访问权限管理，保障了数据采集的全面性和实时性，为工业互联网平台提供了数据基础。基于工业互联网架构，建设“九天云网工业互联网平台”，实现多源异构数据的标准

1依托自主研发的“FABOS智能制造管理系统利用工业互联网平台数据，重构“★、机、料、法、环”等生产要素关系，实现生产过程的实时监控、异常预警和智能决策。在天津中环、上海积塔等企业推广应用，通过数据分析与优化，平均提升生产效率20％，缩短研发周期32％，产品良率提高3％以上，提升了企业的生产效率和竞争力。2FABOS主研发“九天云网工业互联网平台和“FABOS智能制造管理系统”两大数字化转型赋能平台，并集成大数据、★工智能、物联网等先进技术，实现生产过程的实时监控、智能决策和优化管理，完成泛半导体制造业产业数字化赋能。采用去中心化的应用处理模式，实现高并发量数据库横向扩展。通过设备采集关键信息数据管道组件化建模，形成设备工业时序数据自动化采集、统计、分析和反馈机制，提高质量数据采集时效。推行扁平化管理，简化决策链条，提升决策效率与响应速度。建立跨部门协作平台，打破壁垒，促进资源共享与协同创新。设立创新激励机制，对关键技术突破和产品创新给予丰厚奖励，激发团队创新活力。通过数据要素的深度挖掘和利用，中电九天已为46家大型企业和400余家中小微企业提供数字化服务，帮助企业实现生产流程优化、成本控制和效率提升。通过提供定制化解决方案和全程咨询服务，赋能产值超100亿元。自2018年中美贸易摩擦以来，美国加紧了对我国高端科技领域的制裁，使我国难以获得美国的工业软件。案例推动了产业链上下游企业的信息共享和资源整合，增强了产业链的韧性和协同性，加速了高端工业软件国产化替代，打破了国外市场垄断。

库存不准确，信息反馈不及时，物料变化多，部门协作效率低，数据共享困难等等普遍存在的问题，严重束缚了企业的成长潜力和发展速度。因此，中小企业亟需拥抱数字化转型的浪潮，通过引入先进的信息技术和管理系统，打破发展瓶颈，推动企业迈向高质量发展的新阶段。《中小企业数字化转型分析报告（2021）》表明有近九成的中小企业现正处于产品与服务模式数字化转型的初期探索阶段，多存在规划路径不清晰，专业★才缺乏，资金投入受限，管理体系不完善，数字化落地复杂度高，成果见效慢等诸多难点。面对国际市场上SAP、Oracle、Salesforce等高端软件的高昂价格与潜在的数据安全风险，以及国内OA、CRM、财务管理软件间普遍存在的平台隔阂与功能局限，中小企业数字化转型过程困难重重。针对在工业制造业领域，特别是“研生销”（研发、生产、销售一体化）企业，ZIWI智维数字化管理系统提供了有针对性、特色化的企业数字化管理功能，实现流程管理与实际业务的高度对齐，确保了产品全生命周期管理透明化、可视化。通过实时数据采集，精准监控从研发到销售的全链条过程，有效预防并纠正各环节中的生产偏差，确保产品质量的持续提升。同时，通过先进的大数据分析技术，对海量研发、生产、销售数据进行深度挖掘和分析，深度挖掘数据价值。ZIWI智维数字化管理系统在通过搭建智能数据平台，采用统一结构、统一数据库的平MiniERP（最ZIWI在数字化管理系统基础价值显现后，循序渐进地扩展系统覆盖范围，逐步清晰需求、规范业务管理。这种方式不仅帮助企业首先解决“疑难杂症”，用实际价值铺路，也更高效顺利地适应数字化转型的过程。针对国内独特的财税体系，ZIWI智维数字化管理系统实现业务与财务的无缝对接，确保每一笔收支都清晰可追溯，有效解决企业成本结构不透明、分析结果不直观的问题。特别是对于“研生销”型企业，系统提供精细化、多元化的成本分析，为企业产品定价提供科学依据，并通过可配置的数据看板，实时跟踪动态成本与流程，助力管理层全面掌握企业财务状况与经营方向。ZIWI智维数字化管理系统深度融合RPA（流程自动化）与AI（★工智能）技术，简化业务流程编辑，实现高度定制化的自动功能。企业内部业务★员经过简单培训即可操作，大幅减轻繁琐的数据整理与报表工作负担。同时，系统集成的深度学习模型进一步简化了工作流编制与处理流程，提高了关键信息的检索效率，引领企业向智能制造迈进。在ZIWI智维数字化管理系统的助力下，中小企业能够迅速显现数字化转型的价值，并持续迭代优化，实现数字化转型的稳步推进。客户价值导向：从设计之初就秉持客户价值最大化的理念，致力于通过数字化ZIWI智维数字化管理系统手段提升客户在研发、供应链、库存、生产、销售等全链条的效率和透明度。全生命周期管理：该系统实现了产品全生命周期管理的透明化和可视化，将传统的事后管理转变为实时、动态的监控与调整，体现了前瞻性和系统性的管理理念。2．技术创新集成RPA与AI技术：该系统集成了流程自动化（RPA）和★工智能（AI）平台化设计：采用统一数据库和模块化设计，支持功能模块独立运行和无缝拓展，降低了系统部署和维护的复杂度，提高了系统的灵活性和可扩展性。

数字化转型路径：ZIWI智维数字化管理系统提供了循序渐进的实施路径，降低了中小企业数字化转型的难度，为行业内的中小企业提供了可借鉴的数字化转型模式。云服务支持：系统可选用阿里云、腾讯云等成熟云平台进行部署，减少了企业前期硬件投资，同时保障了数据安全和稳定性，推动了云计算技术在能源行业的深入应用。4．机制创新促进企业良好发展，ZIWI智维数字化管理系统以高效协同、精准决策为核心，显著提升运营效率与成本控制，为企业创造上千万经济效益：，驱动企业持续稳健增长。助力企业用户实现数字化转型。ZIWI智维数字化管理系统在成都英诺思科技有限公司等多个企业落地应用，成功将产品开发周期缩短了50％，加速了产品上市速度。有效降低了物流成本约30％，进一步提升了运营效益。借助数字化转型的力量，实现了企业内部协同工作的无缝对接，不仅提升了50％至70％的产能，还有效降低了★力成本。构建可复制、可推广的工业化数字管理系统。基于企业用户的成功应用实践，形成了一套成熟、高效的工业化数字管理系统。该系统集成了产品开发、生产管理、仓储物流等多个关键环节，实现了数据驱动的决策支持与业务流程的持续优化。下一步，公司将致力于将这一系统推广至更多行业与领域，助力更多企业实现数字化转型与升级。数字农业是乡村振兴的重要战略方向，农产品供应链数字化升级是发展智慧农业、缩小城乡“数字鸿沟”的关键举措。当前，农产品产业数字供应链韧性缺乏，传统农业产需矛盾凸显，智能化决策水平亟待提升。究其原因，一是数字化技术融合与农业不充分，农产品产业环节多、链条长，数据体系和技术的异构化程度高，云计算技术、大数据和★工智能等数据自动化采集和演化分析技术应用不足。二是数字供应链产销对接能力不足，农产品产业链上下游主体规模差距大、关系松散，产业环节信息不互通，难以满足信息高效流动、需求快速响应要求。三是数据共享与产业应用协同程度不高，农产品供应链主导、规划、组织和管理的构成和联结形态复杂，产业发展趋势动态评价存在难度。建设农产品产业大数据平台，加强全链条产业数据监测，夯实数据基础。通过电商数

挖掘，预测农产品行情走势，利用信息匹配加强农产品交易撮合能力。建立数据资源目录体系，实行动态管理，推动主体、资源、产品等各类涉农数据汇聚共享。对接物联网系统获取有关农田、土壤、湿度和空气状况的实时数据，帮助生产者准确掌握每块农田的农资投入量、灌溉用水量、生长环境变化、成长质量等影响农业收成的各方面因素，实时收集并分析现场数据，及时部署指挥，以提升生产效率和产品质量，扩大收益、降低损耗。通过大数据技术获取农业相关企业、代表品牌、农产品全网产销量、搜索热度、农产品价格走势、农产品进出口情况、上游生产要素结构组合及成本变化、下游需求量预测、主要需求地域分布、优势经销地域分布、供应链优势、代表品牌、企业主体列表等信息，帮助生产者有效了解产业供给及市场需求趋势情况，以需定产，打破产销信息不对称的困境。费偏好等数据，助力管理者和经营者提高预见性，科学调整产品布局，实施精准营销策略，合4C（以消费需求和偏好为导向4P（产品）等现代营销理论体系，走差异化路线，实现精准营销。在强化农产品供应链大数据监测的基础上，基于我司多源异构数据融合的“数据要素×”和基于创新量化建模的“★工智能+”，构建农业产业质效指数，面对企业经营策略和产业质效评价两个场景，对应形成“产业景气指数”和“产业发展指数”两个子指数，通过建立客观、全面的产业评价体系，对产业发展情况进行跟踪监测、分析研判，利用指数模型量化农产品产业高质量发展成效。“产业景气指数”体系包括宏观环境、市场价格、供需平衡三方面，宏观环境考虑经济环境、消费环境、产业环境等要素，市场价格包括批发和零售两种主要业态，供需平衡“产业发展指数竞争力、创新力、保障支撑、社会效益：五大方面，其中市场活力考虑产业主体与★才培育两大因素，竞争力涵盖品牌培育、流通能力、加工水平、新业态融合发展等因素，创新力主要考虑研发投入、专利申请、技术革新等方面。同时，根据实际运行情况与工作重点，定期调整指数选用的指标和权重，持续增强指数时效性、科学性，以期有效促进供应链信息互通，以产业全面、及时的数据要素为企业经营、产业分析、宏观调控提供参考。

一是通过大数据激发了农业转型的内生动力，推动了新一代信息技术与农业生产经营的深度融合；二是大数据应用促进农业、农村和乡村市场的数字化、网络化和智慧化发展，为乡村振兴战略提供了有力支撑；三是利用大数据指导产业发展，改变传统农业产业低效发展状态，实现农业强、农村美、农民富的目标。模式创新：利用大数据技术，建立农产品产业大数据平台。通过对多行业关键数据的抓取、挖掘、分析和应用，构建农产品产业大数据体系。行业管理者利用最新最全的有用数据来指导和引领农产品行业企业发展。技术创新：利用大数据分析技术，来整合产业链各环节，实现数据驱动的产销对接和市场流通优化，助力产业决策者进行科学管理和精准策略制定，促进传统产业升级。对接物联网系统获取有关农业的实时数据，分析并得出有用结论，以提升生产效率和产品质量，扩大收益、降低损耗。管理创新：通过大数据技术获取农业相关多维度信息，帮助生产者有效了解市场需求趋势情况、实时消费动向和新趋势，为农业管理和发展的方向制定提供科学的决策依据。机制创新：建立了产销动态监测机制、消费动向监测机制、精准营销服务机制，在销售和消费两个环节上集中发力，致力打破数据信息壁垒。机制的创新使得农业管理更加方便和快捷。理论创新：利用物联网、大数据、云计算等技术，构建农业产业质效指数。通过建立标准全面可观的产业评价体系，对产业发展情况进行跟踪监测、分析研判，利用量化模型来促进农产品产业高质量健康发展。以“大数据品牌打造、消费舆情、方向预测等多维情况，建立农业全产业链数据监测机制。将消费市场数据反哺到产业链的生产、加工、物流和销售等环节，打造“产业+数据融合”的实践闭环，完善产品生产、市场流通体系，提高产品营销和产销对接效率，帮助生产者、决策者进行高效、科学管控和精准施策。的试错成本，提高决策的准确性和时效性，实现精准农业，从而提高生产效率；二是感知市场变化及需求，分析消费者画像，提升农业宏观调控和科学决策能力，实现生产与市场需求的精准对接，实现农业产业品牌价值升级；三是打破农业产业信息不对称，促进农业农产品彭州作为全国著名的“蔬菜之乡”，蔬菜种植面积80万亩，年产量230万吨，拥有西南最大的农产品国际交易中心，但蔬菜具有交易量大、季节性强的特点，一旦收购资金缺乏，将导致集中上市的蔬菜价格暴跌甚至烂于田间。为解决这一难题，彭州创新探索出以蔬菜、中药材、果品等农产品为质押物的农产品仓单质押融资模式。2022年运用金融科技再创新、再完善，依托全国动产和权利担保统一登记系统，构建的一种基于区块链技术的“远程智能监控+农产品电子仓单”金融服务系统——“数字仓融通”，质押标的扩展到大蒜、生姜等10余种耐储存农产品，大幅度提高了农产品仓单融资效率和支持效果，使农产品市场价值得到充分体现，形成了农村金融服务综合改革的“彭州模式”，为推动“普惠金融支持高水平城乡融合发展”提供更多有益参照。彭州市农业技术推广中心全力推动“数字仓融通”项目落地运行。彭州市农业技术推广中心主要负责走访调研冻库主和农业经营主体的融资需求及难点；摸排梳理全市冻库基本情况，合理确定入围冻库名单；将“数字仓融通”融资项目纳入彭州市乡村振兴农业产业发展贷款风险补偿金使用范围，解决风险兜底问题等。衔接彭州市财政局主要负责做好资金保障，开发建设“数字仓融通”软件系统，牵头组建国资背景的金融科技公司对“数字仓融通”仓单及价值评估等环节进行规范管理；衔接国家金融监督管理总局彭州监管支局主要负责走访调研金融机构需求及痛点并推出“数字仓融通”抵押融资实施方案，推动“数字仓融通”试点运行等。冻库位置分散，难以进行统一管理，致使银行贷后、保险公司保后管理难，增加了金融机构对相关业务风险控制的担忧。为此，引入物联网技术，建设覆盖所有合作仓库（冻库）的远程智能监控系统，将分散的仓库集中在同一平台智能化管理，向银行和保险公司提供可信的农产品质押物出入库数据和实时监控，解决银行贷后及保险公司保后管理难的

问题，进一步降低了金融机构对风险管控的担忧，有效推动农产品仓单质押增量扩面。截至2023年末，彭州市仓单质押业务准入冻库共62个，分布在11个业主。前往指定冻库对质押标的进行调查，这就导致线下办理效率低。为此，引入机器★流程自动化（RPA）等技术构建农产品电子仓单系统，实现评估、保险、金融仓储等环节的无缝农产品仓单质押融资项目参与主体多，涉及的信息包括仓储、保险、评估、信贷等，但仓单通过线下传递，加之涉及数据的复杂性与混乱性等问题，致使数据难以积累。利用区块链技术，实现仓单质押货主信息、货单信息、质押信息、风险信息等核心数据上链，该技术能够保障仓单信息的不可篡改和可溯源，保证业务数据的安全性。此外，通过智能积累数据，还可为金融机构提供安全可靠的数据，助力金融机构以数据为农业经营主体增信，创新金融服务和产品，同时也为地区农村信用体系的建设和完善提供了有力的数据支撑。传统农产品仓单仅在政府部门质押备案，未经过事实上的质押登记，会出现质押权悬空、无法处置质押物、丧失质押权和难以对抗善意第三★的等法律风险。彭州市以动产融资统一登记公示系统承接全国动产和权利担保统一登记服务为契机，指导辖内银行将新增和存量未结清的农产品仓单在统一登记系统进行登记，实现了实质意义上的质押，逐步减少对风险基金的依赖，降低了农产品仓单质押业务风险。由于农村土地产权的特殊性，且厂房、大型农机具、温室大棚等基础设施处置变现困难，农业经营主体的拥有的农业资产不被认可，缺乏符合银行授信放贷的抵押物是长期困扰农业经营主体贷款的难题。彭州农产品“数字仓融通体制机制建设、产品服务创新，实现传统纸质仓单向标准化的电子仓单转变，创新探索了以农村动产为质押物的融资新模式。目前该项目已在包头复制推广，已成功推出了以玉米、活体牛为质押标的仓单质押融资。“数字仓融通”项目将金融科技与传统金融相结合，利用系统数据的积累，建立市场推送机制，引导农户合理种植，建强农业产业链，使农产品的市场价值得到充分体现，从而促进农民增收，助力彭州都市现代农业发展。彭州市农产品“数字仓融通”的运行模式，对其他地方的探索农村动产融资具有重要借鉴意义。初步考虑，在下一步工作中：一是创新管理机制。进一步完善相关管理制度，探索组建彭州农产品金融仓储协会，发挥民间机构的作用，有效调动社会资源参与到农产品“数字仓融通”项目中，使项目发挥更大效益。二是加强系统对接。积极推动农贷通、四川农业信贷直通车、动产融资统一登记公示系统等平台与参与银行的信贷业务系统的直连对接，优化审批流程、提升放款效率，有效整合各方资源，推动产品迭代升级。三是促进区域共享。以农产品“数字仓融通为突破口，推动实现区域有效共享，坚持以点带面，促进更多金融服务同城化项目落地，有效实现城乡资源配置优化，着力构建城乡均等化金融服务体系，打造金融服务乡村振兴的优秀样板。自2022年“数字仓融通”上线以来，已有农业银行彭州市支行、成都银行彭州支行、成都农商银行彭州支行等5家银行机构参与，贷款申请的时间周期从72小时缩短至3小时，质押标的已从单一的大蒜扩展到10余种耐储存农产品及中药材。截至2023年累计办理“数字仓融通业务111笔放贷款共计1.2亿元动社会资金约7亿元，受益农户2万余户。数字仓融通”平台的贷款产品年利率为47％远低于民间借贷的融资成本，有效降低了农户和农业企业的融资成本。对借款★而言，高效率的借还模式可以实现“随借随售随还现了贷款的“高效低负”。截至2023年末，已向彭什川芎产业园整园授信2亿元，有效解决了园区发展资金不足问题。

准化发展的首要瓶颈。了农业生产效率与可持续发展的内在动力。农业资源的合理利用起到不利影响。1.12PBPCA提取农业FPTreelightGBM12

并帮助33340（监管，“的紧密协作与共赢发展。采用“空、天、地、★”四位一体数据采集模式，构建全方位覆盖、多尺度并进的农业数据采集网络。从“空极拥抱参与“★，通过一线观察、测量与记录，全面收集农事、长势、病虫害等一手田间过程数据。1.12PB聚焦“耕、七大核心环节，构建“农户－企业－平台－政府”汇聚共享的数据生态，减少数据断层、缺失制约。整合“私域、公域”数据独立变量，通过深度清洗、智能去重、自动转换与融合算法进行数据预处理，确保数据质量。利用机器学习对数据集进行关联分析、智能挖掘，提取综合因子，结合经验与知识图谱进行动态二次拟合。进而对各环节精细化场景建模，构建高度可用的中间件功能与服务工具。

持续优化模型性能，实施周期性对照试验，结合实地验证与数据分析评估模型结果。通过动态调参、优化算法，确保模型贴近实际生产需求。聚焦耕地全生命周期地力转化。历经三年六个种植季持续监测近7万亩耕地，构建质量评估模型，并形成一年两季涵盖玉米、小麦、油菜、水稻等12类作物的种植指导标准。携手成都市农业气象咨询服务中心、成都市农业科技职业学院、中国农科院都市所等三大关键数据域剖析，发布15份专题快报及防控建议。构建农业物联中台，集中管理8类320台设备，通过10余组标准阈值、11项精准预警机制，提供智能化预警服务，保障农业生产安全。本案例构建了一套跨域协同的大空间数据采集体系。该体系无缝集成了文档管理、移动应用、物联网传感、无★机巡查及卫星遥感等信息采集技术，实现了对大空间范围内广泛且分散地块的无缝覆盖与动态监测。此外，还建立统一数据采集标准与共享协议，搭建了农业数据共享云平台，该措施不仅打破了平台与系统的壁垒，还强化了数据资源的集约管理与高效流通，为数据要素赋能农业生产的精准决策与应用创新奠定了坚实基础。本案例深化了数据要素与跨界技术的融合应用，引领农业多元化升级。首先，深度融合大数据与AI技术，对海量数据进行深度挖掘与智能分析，并基于此构建作物生长预测、病虫害智能预警等通用模型，显著提升了农业生产智能化与抗风险能力。其次，针对不同区域、不同作物、不同企业的个性化需求，提供了定制化数据要素解决方案，增强了服务的灵活性与实效性。最后，持续与中国农科院、四川省农科院、四川农业大学等专业机构开展深层次创新性合作，积极促进“数据要素×新技术”“数据要素×新领域”跨界融合，探索并推动更多数字农业新路径、新业态与新商业模式。案例借助环城生态区10万亩粮油产业带搭建完成数字农业一体化平台，并应用于四川省乡村发展集团有限公司20万亩规模化生产管理。在此过程中，取得了以下重大成效：30余个区县，近4万平方公里范围内的。涉及基本农田、永久农田土地管理，及土地整治跟进、两非（非农化、非粮化）监管。“一人管三千亩”：累计管理27类作物171个品种，提供36务质量考核数据；并助力生产管理单位累计33“粮油科学增产增收”：土地整治3年间，小麦产量同比增长40％，油菜产量达市场中等偏上水平。形成大春季、小春季2套科学种植结构，12套智能种植计划应用，实践出一套根据作物物候期、土壤环境结合气象信息联动智能灌溉设备的机制，达到精准用水，合理有效使用水资源的目的。并且通过量化农肥农药投入、规范农时农事频率，保障高标准生产需要，避免冗余操作、防止过量物资投入。

传统养殖业面临★力成本高、效率低、疾病防控困难、管理精度不足等问题，当前数字化农业装备发展飞速迅猛，全国奶牛养殖业面临前所未有的机遇与挑战。随着信息化、智能化设施设备的介入，传统养殖业所面临的问题正在逐步解决、完善、调整，购置智能装备，利用新技术将设施设备统一接入系统，管理方便、监测及时、数据实时分析，有效提供决策支持。以新疆西域春乳业公司为例，通过智能项圈、畜禽粪污沼气循环处理等设施设备，有效提高奶牛挤奶效率，实时掌握奶牛身体健康情况，构建区域生态循环经济产业链。四川新希望华西牧业有限公司于2020年在西南地区首家启动智慧牧场，牧场使用农兽医、繁殖、奶厅、犊牛、信息等建立现代化智慧牧场，以精准饲喂、营养调控等技术手段创建低碳、生态、和谐型种养循环养殖模式。牧场构建物联网大数据系统，以环境监控、智能称重设备、手持端现场管理设备、精准饲喂系统、奶厅智能系统为基础设备构建物联感知终端设备体系，与大数据系统实现管理业务横向互联，生产业务纵向集成，数据信息互联互通，从而实现牧场设备数据自动采集、工作任务自动提醒、风险管理自动预警、奶量自动监测预测，完成运营管理、质量管理、成本管理、分析管理、兽药管理等工作，精准管理奶牛的吃、住、挤奶，提高牧场效益。并不断强化和训练投料动作，做到精准投料，按结果数据复盘过程，查漏补缺，优化操作流程，达到配方日粮、投喂日粮、采食日粮三者的统一，从而实现精准投喂、成本控制及单产提升，投喂精准率达98％以上，泌乳单产提升1kg。2．通过远程集中管理无人值守称重系统所有生产任务全部实现线上管控，监控后备牛的生长情况，及时调整喂养方案，头胎牛高峰奶提升2kg。同时有效整合采购销售订单，称重数据自动关联订单，实时上传数据，及时核减订单余量，购买方亦可通过系统查看订单执行情况、称重明细，有效提升订单签约率，带动牧场经济收益。为牧场采食区域提供最佳、最精准、最可靠的解决方案，基于畜舍内奶牛图像识别与环境状况感知，智慧化控制喷淋和风机设备，智慧化控制牛舍风扇与喷淋设备，调控环境温湿度，实现热应激防控效率有所提升，减少奶量下降，下降幅度控制在10％以内。另节约用水量30％以上，节约用电20％以上，生产业务实时录入，数据及时性100％，工作效率大幅提升，无纸化办公、生产有效节约纸张资源。牧场内所有成母牛都配备了与物联网平台联动的“电子耳标和“智能项圈“电子耳标”就是奶牛的电子身份证，记录了奶牛的信息，并与智能设备联动收集数据。通过智能装置感应牛只电子耳标，以自动采集数据，比如奶牛进入奶厅后，识别牛只并记录奶量等信息、奶牛进入智能称重系统后自动识别牛只并记录牛只体高体尺信息，用扫描棒蓝牙连接手机，手持扫描棒识别电子耳标，手机显示牛只信息。“智能项圈”实时记录奶牛的活动状态，可以全天候监测奶牛的呼吸频率、活动量、躺卧以及反刍，实时记录奶牛的活动状态，进而判断奶牛健康状况，这些状态数据会传到终端，并预警上报手机端，工作精准饲喂系统记录每一种原料的投料量，其投放精准率可达98％以上。在TMR�车辆上安装数据收发装置，装置连接TMR车辆，实时记录每次称重的数据，并上传系统，精准监控每一次装料和放料的数据。员工在系统中调整下一餐饲料配比，TMR车辆驾驶员根据设备显示的调配方案进行添加，实际加料数据传回系统，便于对员工做出管理，提升投料通过应用电子项圈、建设智慧牧场系统，有效实现信息数据互联互通，提升奶牛福利，提高奶牛效率，★均劳效提升20％以上，成本精准核算每年可节约★力物力成本200万元，带动牧场收入500万元以上。

行业（产业）生鲜农产品企业在进行仓储保存，冷链配送时，传统供应链模式和技术不能够保障生鲜农产品的新鲜度；市场仓储招租信息较少，彭州市目前仅有6处仓储招租，招租仓储位置偏远、物业形态较差，且半数以上冷库设施设备陈旧老化，缺乏针对多品类生鲜农产品的数字化冷链管理设施设备；区域产业融合发展步伐缓慢，本地生产性服务业对工业发展的服务提升能力较弱，科技服务业发展进程严重滞后，信息传输、计算机服务和软件业等的增速落后于服务业发展平均水平，且区域尚未形成城市配送模式；思路目标：通过数字化手段，依托基地数字化管理平台，通过全要素（★货、场、设备）、多业务（生产、安防、物业）全面智能感知，采集相关企业数据，并对主要举措及具体做法：在作业智能化方面，通过引入物联网、大数据、云计算等先进技术，实现仓库内外的信息互联互通，提高仓储物流管理的实时性和准确性，实现订单管理、库存管理、出入库管理等功能，实现实时监管仓储情况、销售情况等，调整仓储和采购方案，降低企业采购和储存成本；同时，建设自动化立体仓库，购买无★搬运车（AGV）、智能输送线等设备，提高仓储作业效率，降低★工成本。自动化立体仓库利用高度空间，实现货物的立体存放，提高仓库利用率；无★搬运车（AGV可根据系统指令，自动完成货物的搬运任务，减少★工干预；智能输送线则可以实现货物的快速转运，提高作业效率。基地的运输管理系统总共分为七个节点：车辆进入电子围栏识别－－车辆到库签到－－货物发运时间－－车辆离开电子围栏识别－－在途GPS定位跟踪－－车辆到达收货点电子围栏识别－－货物签收上传电子回单。车辆进入基地外电子围栏范围内，加入基地外排队队列，基地根据基地情况，呼叫基地外车辆进入基地，道闸自动放行，车辆进入基地排队序列，车辆排队登记后，基地方或基地客户在监控大厅/客户场站管理可查看排队车辆信息。基于全栈AI技术提供智能车牌识别通行方案，实现对进出基地车辆的实时监控和管理。在★员出入口提供通过在途GPS定位跟踪，打造车联网智能体，提供场景化车联大数据分析能力，构建数据库，支撑车辆动态，轨迹路径，驾驶员画像，零部件故障诊断等预集成套件，同步监控车载端、数据传输、云平台、移动应用等端到端的数据安全。在车辆数字化管理方面，通过对前端物流数据的采集，实现物流运输的全程监控和跟踪，提高运输效率，确保货物安全准时送达，同时减少★工操作的错误和延误，实现基地高效物流服务、提升基地物流水平。思路目标：

供货，帮助供应商/品牌商实现高效且富有弹性的供应链管理，降低下游库存压力，有效应对市场变化，及时调整生产供应计划。主要举措及具体做法：力外，还提供数据分析和决策支持，通过收集和整合供应链和分销渠道的数据，进行精准的市场预测和销售分析，从而为企业提供精准的库存管理决策支持服务，帮助企业更好地制定仓储规划，降低仓库成本，提高市场竞争力。围绕核心企业及其上下游（1+N），贯穿原材料采购、产品生产加工、库存管理、物为企业提供弹性计算资源、大数据存储和数据处理、分析及挖掘能力，支持企业进行大规模的数据分析和应用创新，为企业生产、营销、投放决策提供数据支持，挖掘潜在的商业价值。技术创新：以信息交互为主线，使用条形码、射频识别、传感器、全球定位系统等先进的物联网技术，集成自动化、信息化、★工智能技术，以提高仓库的生产率和效率，最大限度地减少★工数量，同时减少错误。智能仓储完全解决了对★工的依赖问题，在智能仓储系统（如C－WMS）的帮助下，自动接收，识别，分类，组织和提取货物。智能仓储模块主要包括WMS（仓库管理系统）和WCS（仓库控制系统）两部分。智能仓储WMS与传统WMS相比模式创新：运用区块链、5G、RFID技术，打造供应链+金融功能模块，通过整合产业链各方企业群体，集成完整交易场景，以数据管控与物流控制为手段，让买卖清晰、让交易透明、让货物可处置，实现商流、物流、信息流、资金流、证据流的透明可视与可追踪，再引入金融服务机构，实现真正的供应链金融，最后以“互联网+物流+金融”模式为基地内企业提供资金托管、小额贷款、物流保险、仓单质押等增值服务。管理创新：在冷链物流管理方面，搭建基地冷链仓库监管溯源体系，建立完善冷实现科技行业食品保供；建设监管仓，用于存放冷链食品；建立多支专业的冷链数字化运行车队，负责冷链食品的运输；建设冷链全过程立体追踪元件、智能仓库对物流基地的所有配件进行运转对接、自动分类、自动仓储，从分拣、装配、物流等方面，形成全方位无项目主要经济收入来源于租赁业务收入、物管业务收入。经测算，项目建成后企业年营业收入和利润将增加10％以上；将增加10％以上在当地的增值税、城市建设税、教育附加税、企业所得税等税金的年纳税额。项目建成后，应用“互联网+物流”模式打造全国超大型冷链物流基地，运用大数据和云计算技术对物流活动进行规范化管理，极大提高农产品冷链流通效率，区域农产品周转周期缩减到1日内，产品损耗降低15％以上；项目将运用大数据和云计算技术对物流活动进行规范化管理，推动区域农产品项目具有很强的集聚功能，规模化运营能够降低该区域整体物流运作成本，使当地企业能够获得更多的利润，获取市场竞争优势，从而为当地创造良好投资环境；项目将会提供大量的建筑施工、管理、生产、研发等工作岗位，提供就业岗位超100个；同时间接带动饭店、商场、娱乐场所以及钢铁、水泥等领域的就业，具有明显的拉动就业效果。

钢铁产业是国民经济的基础，是制造业的先导。2011年以来，微利、亏损成为钢铁行业的常态，钢铁物流成本高，钢铁生产企业亟需发展现代物流来延伸产业链，钢贸商追求功能齐全的供应链解决方案，由此催生了产业链电子商务平台的建设。以钢铁为代表的大宗商品产业链近年来发展迅速，但也面临以下主要痛点：1）产业2）大宗商品现代物流资源配置率不高；3）行业信息严重不对称，价格预测准确率低，企业决策缺乏参考。在海量行业数据产生的同时，如何高效解决行业数据孤岛、数据重复、数据冗余、数据流通等问题，从而有效利用新一代信息技术打破大宗商品产业链的传统运营模式，解决发展痛点，是公司建立大宗商品电子商务平台的一项重点目标。积微物联大宗商品电子商务平台以线下达海实体基地和线上积微电商平台族群双平台双品牌运营，深度参与行业数实融合，优化配置产业链供应链资源，实现行业海量数据高效应用，切实助力产业链降本增效。高效链接上中下游企业，解决流通效率低和成本高的问题。平台构建了28个线上子平台，打通产业链各节点，整合数据，让上中下游的交易变得更简单。其中，钢铁平台以竞仓储、加工、物流、质量、结算等环节一体化协同，同时，还打造了仓小白、货小白等供西南地区最大的互联网+钢铁服务平台。供应链服务平台以业务产品化、产品标准化创新商业模式，围绕园区，为产业链上下游核心企业与实体产业提供多元化、一体化、数字化的供应链服务。循环平台致力于解决闲废资源处置痛点，为用户提供包含废钢铁、废有色金属、闲废材料、备品备件、报废资产等资源的竞卖、供需、分级分类、危废固废处置等高效、精准、专业化定制服务。化工平台为用户提供涉及钒钛产品、石油焦和纯碱产品等的跨境电商、多式联运、出口代理、工厂直连等一站式服务。解决大宗商品资源配置率不高的问题。平台采用自营、加盟、监管、协议等多种方式推进达海模式在西部地区节点城市的复制推广和对外扩张，布局线下基地近50个。仓储方面，平台自主研发了行业领先的数码仓系统，以物联网、区块链等信息技术实现园区智能化管理、货物精准定位、客户自助办单、加工可视化操作、园区3D可视化导航等，打造信息化、数字化、智能化园区。货物监管方面，平台以技术赋能建设智慧监管数控平台，将监管作为业务模式进行培育，实现“系统管货、技术守货、巡库查货”。同时，搭建智慧物流平台，以”前平台+后市场+多式联运”构建物流生态圈，针对用户物流运输需求，提供汽车直发、铁路+公路、铁水联运等多种解决方案中的最优方案。提升数据驱动的一体化柔性运营管理和智能辅助决策等能力。积微物联以DCMM（国标数据管理能力成熟度模型）为基准，积极推荐核心数据、业务指标数据等治理工作，同时面向业务领域建立运营及决策的多维数据模型、智能分析模型，为各级业务管理和决策提供多维度、多层级、多粒度的数据支撑。截止2023年底，积微物联实现对接业务系统共计16个、标准化各类数据指标294个、开发各类数据接口315个，构建各类数据模型应用40余个解决行业信息不对称和价格预测难的问题。大数据应用平台实现了循环定价模型、精准营销、清风反腐、吞吐量预测、客户画像、产品画像、仓储交互分析报表、运营数据看板等在线数字化工具和产品。西南钢铁指数，利用大数据技术采集实时交易数据、钢厂报库存指数、区域价差、期现价差等，为客户提供市场行情预判、风险预警、决策支持等信息服务，将传统的按计划生产转变为按大数据组织生产并实现精准营销，帮助客户智慧决策。

机制创新：公司拥有11年的平台建设经营，为持续提升技术服务能力，并且将技术服务与行业智改数转深度结合，成立了技术全资子公司，在搭建自身平台的同时，持续推进产品SAAS化，为生态圈企业提供数智化转型服务，使得技术团队的视界和能力拓宽至整个行业，从而让技术更懂行业，并且反哺公司电商平台的建设。目前，积微物联大宗商品电子商务平台连接和服务产业链上下游企业超过11万家，聚合力在西南乃至整个行业都位居前列。其中，线上交易平台族群覆盖品类7000余种，年业务规模量已达1500亿元；线下物流基地年吞吐量超过3000万吨，年加工能力超过300万吨，入园企业超过100家；智慧物流平台拥有运输干线53条，链接货主2400余家，链接车辆超过12万辆，整体年运量超过5000万吨；平台助力积微物联整体年营业收入超过110亿元。平台荣获工信部服务型制造、大数据产业发展试点示范等国家和省市区授予的资质、荣誉超200项。大数据应用平台为全产业链各环节提供智能运营、安全生产、行业决策、动态、快速的数据支持，目前共有应用64个，已实现核心业务100％在线化；西南钢铁指数平台用户达15万余家，月均点击量100万以上，每日活跃用户3000余户，月文章平均分享率4.56％情预判准确率80％以上台的发展年均吸收就业★员近1300★。理念及模式创新：公司聘请了世界500强埃森哲公司完成平台的整体规划和顶层设计，建设线下物流园区，创建“达海品牌，并打造了线上电商平台族群，创建“积微”品牌，高效链接产业链上中下游企业。相较于同行大多数纯线上电商平台，积微重资产打造线下基地，双轮驱动，实属行业创新之举。技术创新：公司平台搭建与行业先进技术深度融合，分别与物联网、★工智能、区块链、大数据、云计算、智能AI、自动控制、智能装备、数字孪生、生产物流场景以及能源环保场景融合，实现了精准定位、货物识别、信息追溯、价格预测、智能分析、远程在钢材贸易行业面临转型升级的关键期，传统销售模式难以适应市场需求，导致企业生存压力增大。蓉通微链针对这一行业发展问题，提出了“货易通+×”全产业链数智小生态场景。该案例需要解决的核心问题是提升钢铁贸易行业的数字化水平，整合产业链资源，优化数据流通。所需数据类别包括供应链交易数据、物流仓储数据、金融资金数据等。案例致力于解决数据流通中的卡点、堵点，如信息不对称、数据孤岛等问题，通过数智化手段提升全要素生产率，推动钢铁贸易行业向更健康、可持续的供应链服务能力转型。在钢铁贸易行业面临数字化转型的迫切需求下，蓉通微链基于“货易通+×”全产业链具体而言，该场景旨在通过构建一个高效、互联互通的数字化平台，打破信息孤岛，实现产业链上下游数据的无缝对接和高效流通，进而提升整个行业的运营效率和服务水平。为满足多租户和多账户的应用需求，蓉通微链自主研发了新一代“大平台、微服务”架构，搭建了积微工业互联网平台，并进行了攀钢云的部署。该架构具备柔性、服务化和可扩展性，可以支持企业在流程管理和业务管控上的个性化需求。此外，微服务架构的实

在平台层和应用层设计中，蓉通微链注重数据的复用与共享。通过感知层对时序数据、结构化和非结构化数据的采集，以及边缘计算服务，为平台层提供了丰富的数据源。在平台层，我们采用微服务架构构建技术底座，为业务应用系统提供一系列服务化功能，包括认证中心、授权中心和流程中心等。这些功能不仅支持统一应用门户的建立，还为工业集控场景、智能应用和工业视频等领域提供了服务支持。通过轻量级交互机制进行通信。这一架构思路使主要业务逻辑在各服务层处理，具备良好的独立性、可配置性和可扩展性。具体子系统的设计根据钢铁贸易行业的实际需求，涵盖了采购管理、库存管理、销售管理、资金管理、基础管理和配置管理等多个系统。这些子系统通过数据共享与复用，实现对采购、销售、库存和资金的数字化管理，打破了业务环节之间的数据壁垒，提高了数据的使用效率和价值。在数据融合创新应用方面，蓉通微链注重模式创新。首先，我们通过与上游钢厂和下游客户的紧密合作，建立了稳定的供应链关系。利用平台的数据协同功能，实现供应链上下游数据的实时共享与协同处理，提升了供应链的透明度和响应速度。其次，我们积极引入金融机构和物流企业等合作伙伴，通过平台的数据共享与协同处理功能，实现深度整合低成本的融资渠道；与物流企业合作推出的智能调度和运输优化服务产品，提高了物流效率和服务质量。理念创新：通过构建新一代“大平台、微服务”架构和多功能子系统，蓉通微链实现了产业链上下游的数据无缝对接与高效流通。这一数据协同模式有效打破了传统钢贸供应链的壁垒和信息孤岛现象，提升了数据利用效率与价值。同时，通过引入合作伙伴共同参与数据协同，实现了上下游生态的深度融合，创造了多方共赢的局面。技术创新：平台采用微服务架构，保证了系统的灵活性和可扩展性，同时利用物联网技术实现了对数据的全面采集和智能分析。模式创新：蓉通微链根据不同企业的规模和需求提供个性化定制服务，确保为客户提供最合适的解决方案。这种个性化服务不仅满足客户实际需求，提升了整体运营效率，还管理创新：平台通过数字化手段对采购、销售、库存和资金等业务进行管理，打通了业务环节之间的数据壁垒。这种数字化管理模式显著提高了业务处理效率与准确性，降低了★工成本和错误率。此外，数据分析功能为管理层提供了更精准的市场洞察与决策支持。通过数字化管理手段，不仅提高了业务办理效率和资金管理安全性，还促进了小生态的协同共赢，为钢贸行业的数字化转型和高质量发展提供了有力支撑。

随着近些年我国跨境电商的蓬勃发展，参与跨境电商各个环节的厂商和用户越来越多，行业经验、相关成果的获取需求呈暴发性增长，因此针对跨境行业的★工客服要求极高，客服要了解关税贸各个环节的政策、法规、方案，要应对不同用户的不同环节的问题解答，★工客服无法满足超负荷工作，因此急需利用★工智能大模型技术结合专业领域知识库，构建一套★工智能客服系统。该系统通过主流大语言模型技术，基于大语言模型强化意图识别和跨境电商行业术语理解，让“找不到、读不懂、不理解”的政策成为历史，体现出AI+跨境业务服务的强大推动力。该场景汇聚了上游钢厂、下游客户等千余家企业，实现了超5000万吨的仓资金管理效率和业务管理数字化水平方面，企业获得了实实在在的收益，如重庆某公司业务办理效率提升了约40％，资金管理效率和安全性得到显著提升。该场景通过数据互通和资源整合，促进了钢贸供应链业务的上下游生态服务，提升了整个行业的运营效率和智能化水平。同时，平台还提供了个性化定制服务，满些成效不仅体现了“货易通+×”解决方案的创新性和实用性，也为钢铁贸易行业的数字化转型和高质量发展提供了有力支撑。

本项目以跨境电商智能客服应用为切入，借鉴业界先进经验，以跨境领域知识库和客服智能问答为应用场景，结合成都市跨境电商政策数据和进出口整体行业运行的数据积累，自主研发以通用大模型技术驱动的跨境电商智能客服产品。逐步替代释放★工客服繁重的工作量，逐步减少对★工客服精通跨境全链条知识面的并积极引入多源数据资源，为跨境电商智能应用的集群化发展提供充足的“数据养分”，形成强大助力。跨境电商★工智能客服系统的总体技术架构设计包括几个主要部分：通用★工智能大模型底座能力、领域专业知识管理、客服处理能力、安全与合规管理以及用户反馈等系统。这些组件共同覆盖了用户交互、后台管理和持续改进的全流程，用户可通过开发者API接口调用基础大模型底座平台能力集成到已有系统形成★工智能应用。组织★员通过整理分析跨境电商公服平台近5亿条数据的结构，完成跨境知识图谱的选型和建设。组织收集整理近2000条跨境电商领域的常用问答数据以及200份相关政策文件，构成了跨境电商知识库。组织团队进行提示词工程的开发，如何使模型发挥出最优的性能，来完成跨境电商方向的指令任务。设计GPU

完成后端包装API原有智能客服系统一般基于深度学习技术构建实体识别模型、关系识别模型以及实体关系预测模型，并采用多点引导优化算法分别对实体识别模型、关系识别模型以及实体关系预测模型进行优化。此模式的技术难度极大，在LLM技术还未大规模涌现的情况下，是合理的解决路径。自2022年11月30日ChatGPT发布以来，AI大模型在全球范围内掀起了有史以来规模最大的★工智能浪潮。国内学术和产业界