工业智能操作系统白皮书(2024版)

2- 4- 2.工业智能操作系统发展概况 2.1.工业操作系统发展状况 2.1.1.工业操作系统国外发展现状 2.1.2.工业操作系统国内应用概况 2.2.人工智能赋能工业操作系统面临的挑战 3.工业智能操作系统体系建设 3.1.工业智能操作系统体系 4.工业智能操作系统生态体系建设与发展 28-4.1.工业智能操作系统生态体系模型 28-4.2.工业智能操作系统的联盟建设和人才培养 31-4.2.1.通过成立产业联盟汇聚行业专业力量 32-4.2.2.通过培训培养工业智能操作系统人才 32-4.3.工业智能操作系统标准建设和安全防护 33-4.3.1.标准化助力工业智能操作系统高质量发展 34-4.3.2.全方位测评为工业智能操作系统保驾护航 5.工业智能操作系统应用案例 36-5.1.石油化工 36-5.2.高端装备 6.问题与建议 41-6.1.当前存在的主要问题 41-6.2.建议 43-附录 2010年，我国制造业全球占比达到19.8%,成为世界第一自动化协会(ISA)发布的ISA-95架构标准(如图1-1所示)作为智能工厂建设框架。ISA-95规定了不同层准化语言，简化了各层级数据交换过程。然而，该架构在实践应用过程中，由于缺少集成设计要求，数据孤岛林立，增加了各系统间数据通讯接口的工作量；其次缺少协同设计，各系统面向业务线开发，引起业务之间的壁垒效应；同时缺少数据、模型、应用一体化设计，导致各应用系统的数据、模型、应用强耦合，不能实现数据、模型的灵活配置与共享，限制了人工智能、大数据分析和大模型等新技术的赋能能力。因此智能工Sensor&Controller(PLC/DCsPRODUCTIONPROCESS图1-1ISA-95的5层架构示意图工业智能操作系统在新一代信息技术(IT)与工业运营技利用人工智能、物联网和工业大数据，构建智能工厂的“神经型、智能化升级和系统化变革。工业智能操作系统是利用人工智能(AI)重构工业操作系统，强化了AI在工业操作系统中的核心作用，是现代工业发展的核心驱动力。通过AI技术的深度嵌入，工业智能操作系统能够实现生产过程的全面自主化和智能化，不仅能够有效地管理和优化生产资源，还能通过数据驱动的决策支持，进一步提升生产效率和产品质量。工业智能操作系统的核心是把设备、生产线、工厂、供应形成跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的互联互通，从而提高效率，推动整个制造服务体系智能化，推动制造业融通发展，实现制造业和服务业之间的跨越发展，使工业经济各种要素资因此，在整个生产运营管理供应数据流“端-边-网-云-链”架构中，如图1-2所示，工业智能操作系统包含设备级、产线级、工厂级和企业级四层架构。AI在设备级通过实时数据分析和预测维护实现生产装备的智能运维服务，在产线级通过协同优化生产流程和协同效率实现制造过程工艺的数字孪生和智能自主调控，在工厂级通过智能调度和决策优化实现生产要素的智能优化配置，在企业级通过大数据分析和智能预测支持企业安全环保的智能管控和高层战略决策。上游(原材料链链数据流云数据流网数据流边数据流端生产运营管理供应数据流架构生产运营管理供应数据流架构工业智能操作系统工业智能操作系统实时协同调控数据底座生产过程图1-2“端-边-网-云-链”数据流架构图为贯彻落实党中央、国务院决策部署，加强对推动工业领域设备更新和技术改造工作的指导，根据《大规模设备更新和消费品以旧换新行动方案》和《推动工业领域设备更新实施方案》,2024年9月工业和信息化部办公厅发布了《工业重点行机器人等27个重点行业领域共约80万套操作系统将完成更新。此次升级将显著提升我国制造业操作系统的技术水平和性能，并为智能工厂建设提供可靠保障。“指南”还明确指出，针对制造业全流程，推动工业企业全面进行分布式控制系统(DCS)、数据采集与监视控制系统 (SCADA)的更新换代。围绕重点行业和关键设备，逐步加快中小型可编程逻辑控制器(PLC)的更新换代进程。引导重点行业龙头企业提供典型应用场景和试验环境，以扩大大型PLC的应用范围。加快推进非关键工序、非核心场景下安全仪表系统(SIS)的更新升级，并逐步开放关键工序和核心应用场景。根据重点行业需求建设中试验证环境，强化软硬件适配验证，并加速嵌入式操作系统、工业实时数据库等产品的更新升级进程。对于其他行业专用工业操作系统产品，在成熟可用产品方面强化示范引领并全面推进其更新换代；在基本可用产品方面加强中试验证，成熟一批就更新一批，并逐步扩大更新换代范围和规模。指导企业引入云计算、虚拟化和边缘计算等技术来按需升级改造PLC、DCS等设备狭义的操作系统是计算机系统中的一种基本软件，它管理和控制计算机硬件与软件资源，同时为用户和其他软件提供方便的交互界面和运行环境。操作系统是计算机的核心和灵魂，可分为实时操作系统和非实时操作系统。常见的实时操作系统包括uCOS/VxWorks/RTLinux/QNX,非实时操作系统包括Linux/Windows/MacOSX等。企业办公场景；●通用计算机、个人电脑等采用windows系统，提供高效、便捷和图形化交互功能。●是智能工厂全生产要素资源统一管理的操作系统，支持智能工厂人、机、料、法、环等全生产要素的连接、资源调度和业务编排，实现智能工厂的智能感知、信息集成、机理建模、控制优化、数据挖掘、决策分析等融合应用。●智能仪表、传感器、执行器等现场终端采用化应用；●数据采集、生产排产、资产管理等生产业务场景；●SCADA/MES/ERP等工业软件部署在windows/linux等非实时操作系统。业智●PLC、运控控制器、工业机器人等采用vxworks/RTlinux等实现实时高速控制。人工智能、大数据分析等智能应用场景；云平台等通常部署在windows/linux服务器上，需要大算力、长时间高效运行图1-3工业智能操作系统典型工业应用场景工业操作系统是指能够实时采集、传输和处理工业数据，监测生产过程，管理控制单元，并保障生产安全的系统。主要包括嵌入式软件、工业协议以及工业控制单元(如PLC、DCS、以及工业控制系统和企业管理系统等领域。根据应用需求的不同，可以将其分为实时工业操作系统和非实时工业操作系统。这两者在设计目标、性能特点和应用场景上存在显著差异。实时工业操作系统主要用于需要快速响应和高可靠性的关键任务，成与管理，数据挖掘分析应用能力不足，无法开展灵活创新。程智能自重周控先进控制报警管理数字孪生人工智能赋能的“工业操作系统”高级计算系统APP平台→数据流质量管理系统能源管理系统APP平台监控DES/PL生产过程图1-4人工智能赋能ISA95企业控制系统与管理系统集成架构新的工业智能操作系统体系架构是在传统的工业控制系统体系架构ISA-95基础上，借助人工智能、大数据、边云协同等新兴信息技术，深度挖掘数据资源，为控制系统和管理系统提DCS、PLC、SCADA、HMI等现场设备和控制系统数据在实时协同调控数据引擎的调度下，通过人工智能方法形成包括RTO、APC、OTS等功能业务，并将优化决策方法返回指挥基础控制系统，从而实现制造过程的智能自主调控。在L3和L4层，通过融合实时协同调控数据引擎提供的实时优化、先进控制、报警管理等生产过程数据，以及MES、ERP、PLM等运营与管理数据，基于制造执行与运营管理数字底座，通过“人工智能”+“计划排产、调度优化、财务管理、人力管理”等服务智能化升级，实现生产要素智能优化配置。工业智能操作系统的目标是通过人工智能、大数据、互联在配置工业智能操作系统之前，生产过程仅通过操作指令进行简单控制，生产要素的配置则依赖人工完成，难以达到最优配置。为了实现炼厂数字化转型，首先针对实际炼厂构建数字炼厂，通过数字孪生工厂寻找生产最大价值的可能性，并针对实际生产过程进行生产要素配置，下达最优操作指令。同时，运行结果将返回数字炼厂用于修正数字孪生模型。整个过程实现了生产过程的全局和全流程优化，助力制造过程的绿色化、低碳化、高值化、高端化和数字化智能化发展。工业智能操作系最低的成本、最安全和最绿色的制造过程，最短的交付周期，从而实现精益化的制造。通过人工智能赋能，工业智能操作系统构建了集需求分析、研发设计、原料采购、资源配置、生产调控和绿色制造为一体的“工业大脑”,实现了生产管理和营销2.工业智能操作系统发展概况工业操作系统的发展历程可以追溯到以DCS、PLC、SIS等为基础的传统工业控制系统。这些系统在过去几十年里对工业化生产起到了极大的推动作用。然而，由于各个厂商出于可靠性、安全性以及技术独有的考虑，这些系统往往采用封闭的专有架构。这不仅增加了企业的成本，而且使系统集成和新技术接入变得异常困难，无法满足现代企业在激烈全球竞争环境下对生产的高端化、智能化和绿色化的核心要求。为直面这些问题应对此类挑战，国外提出了工业操作系统的开放式架构，以促进系统的互操作性和灵活性。德国的NAMUR自动化开放架构(NOA)如图2-1所示，该架构以DCS为中心，建立监控和优化数据通道，解决了ISA-95架构中数据可访问性差和获取成本高的问题。NOA架构支持过程优化、资产管理、现场设备监控和预知性维护等智能化功能。通过采用OPCUA协议的数据互操作性，促进了信息的无缝传递。该架构不仅提高了生产过程的透明度，还增强了系统的响应速度和决策能力。NOA的实施使得企业能够更好地利用数据进行实时监控和优CentralCentralM+0ReliableITSystemFC4713/Wireless/Ethemetinthefield)SchedulingAlarmManagementReliabilityCenter4.0OutTC47110UseCaseAdvancedProcessVibrationDCS/PLCM图2-1德国NAMUR自动化开放架构NOA(二)美国开放流程自动化论坛(OPAF)主导的开放自动化标准(OPA)美国开放流程自动化论坛主导的OPA开放自动化标准如图2-2所示，该标准旨在引导开发适用于工业过程的开放、内PLC和制造执行系统(MES)的架构及构成，通过软硬件解耦的自动化组件，构建了一个可互操作的分布式工业操作系统。OPA标准旨在提高系统的灵活性、可扩展性和安全性，推动流程工业的数字化转型。尽管OPA开放自动化标准获得了默克、杜邦、壳牌、巴斯夫等工业界的积极肯定与响应，但其存在一些局限性，例如缺乏对海量数据价值深度挖掘的支持工具，无法充分发挥过程数据的潜在价值，影响了系统的智能决策和优DataCenters/CloudApplicatioConformantComponentrVSystem!EnterpriseITAnalyzerAppAppliApplication图2-2美国开放流程自动化论坛OPA开放自动化标准以DCS、SCADA、PLC、SIS为典型代表的国内工业操作系统的应用呈现出多元化和竞争激烈的特点。国内厂商如中控尔等同台竞技。早期，国外厂商凭借其强大的技术实力和品牌影响力，占据了较大的市场份额。然而，随着国内厂商在技术研发和工程应用上的长期投入，后发优势逐渐显现，在增量市2023年，通过对国内14家大型化工企业的工业操作系统元对装置或生产线进行控制，实现了自动控制单元的全覆盖。调研如图2-3所示，现场主要采用的工业控制单元类型及其应用场景数量为：PLC应用场景41个，DCS的应用场景268个，SCADA的应用场景11个，SIS的应用场景138个，嵌入式控制的应用场景1个。这些数据表明，以DCS、PLC、SIS、SCADA和嵌入式控各类控制单元应用占比■PLCmDCSnSIS■SCADA■嵌入式图2-3化工行业调研企业主要控制单元应用占比图(一)信息孤岛林立，数据无法互联互通生产过程的很多高级应用来自不同厂商，这些应用缺乏统一的数据接口标准，只与过程控制层通过OPC协议进行通讯，相互之间无法进行互联、互通和互操作，形成一个个信息孤岛，无法满足人工智能应用对兼容性和通信一致性的要求。(二)大量数据无法采集、传输和存储，数据要素不完备生产过程的高保真数字孪生(DigitalTwins)是传统产业数字化转型的关键使能。随着智能仪表和执行机构的大量普及，现场不仅包含与生产有关的过程数据(如温度、流量、压力、阀位、物位等),还有很多设备状态数据(如动设备、静设备、电气设备、现场仪表和阀门状态等)。由于DCS处理能力和网络传输带宽的限制，很多设备状态数据无法实时采集和存储，现场数据不完整、不准确或存在偏差，无法满足生产过程高保真数字孪生系统对数据的要求。(三)数据流转不畅，无法支撑大数据应用和人工智能传统的控制体系架构中，数据流转大都基于工业以太网，网络交换设备和网络带宽限制了海量数据流转速度，无法满足未来智能工厂的海量数据流转、处理需求，人工智能和大数据等新一代信息技术难以引入到生产现场。上述问题导致目前的工业操作系统架构无法有效支撑企业数字化转型和生产过程智能化，无法满足企业高质量发展和高大挑战。工业生产过程中，不同层级的业务系统(如控制层、执行层、管理层)需要紧密协同，才能实现生产的高效运作。不同业务模块(如生产、物流、销售)之间的数据共享和流程硬件设备和网络通讯的智能化升级改造是工业智能操作系统面临的第三大挑战。现有的硬件设备和网络通讯基础设施大多设计于传统工业环境，无法适应现代智能制造的复杂需求。AI大模型计算需要强大的计算能力和高效的硬件支持，传统设备难以满足这种高强度的计算需求。多模态数据的传输与管理对网络带宽和数据处理能力提出了更高的要求，现有的网络通延迟过高的问题，无法保证数据的实时传输和处理。工业智能操作系统需要同时处理实时和非实时的混合计算任务，传统硬件设备在处理实时控制任务时可能无法兼顾非实时的大数据分析和AI推理任务。为了实现硬件设备的智能化升级，需要对现有设备进行改造，增加传感器、控制器等智能组件，使其具备更强的数据采集和处理能力，同时采用高速、低延迟的网络技术，如5G和工业以太网，以满足多模态数据的高效传输需求。设备的智能化升级改造还面临成本和技术的双重压力，需要企业在投入和收益之间找到平衡。3.工业智能操作系统体系建设工业智能操作系统的功能架构设计旨在实现对工业设备和生产过程的全面管理和优化。这个架构涵盖了从数据采集到数据应用的各个环节，并通过“端-边-网-云”四层架构进行部署云云数据流网數据流边数据流端工业智能操作系统T图3-1工业智能操作系统架构图(一)测控设备嵌入式系统(设备级)DA、Ethernet-APL、Modbus、Profibus、HART等)将数据传输到测控设备数据底座。设备级测控设备嵌入式系统还承载着毫秒级、秒级的工业控制和监测软件，如DCS、SCADA、SIS(二)实时协同调控系统(产线级)(操作员训练系统)等，这些都是以模型为主导的应用程序。特别是在与RTO、APC和OTS技术的结合上。人工智能通过的工业控制系统，如DCS和PLC的运行操作，提升产线级系(三)制造执行决策系统(工厂级)工厂级工业智能操作系统是OT技术与IT技术深度融合的关键层，主要承载小时级、天级的制造执行与决策软件，如计划排产、调度优化等，这些都是以知识为主导的应用程序。该系统支持生产管理、设备管理、安全管理、质量管理和库存管理等功能，旨在优化工厂的整体运营效率和资源利用率。通过集成和分析来自各个生产环节的数据，工厂级系统能够提供实时的决策支持，确保生产过程的顺利进行和产品质量的提升。为确保生产安全与信息安全，工厂级工业智能操作系统的运行结果通常不会返回产线级工业智能操作系统中。人工智能在工厂级工业智能操作系统中通过赋能计划排产、调度优化、质量管理、成本管理、能量管理、库存管理和实验在计划排产方面，人工智能可以通过时间序列分析和回归分析等预测模型，准确预测未来的生产需求，并通过线性规划、整数规划和遗传算法等优化技术，制定最优的生产计划。在调度优化中，人工智能能够实时分析生产进度和资源状态，采用动态调度算法和实时数据分析技术，动态调整生产调度，提高生产效率和资源利用率。在质量管理方面，人工智能通过机器学并提供改进建议，确保产品符合质量标准。成本管理中，人工智能可以通过大数据分析，识别成本控制的关键点，优化资源(四)企业运营管理系统(企业级)数据，提高财务管理的准确性和效率。在CRM中，人工智能利用自然语言处理和机器学习技术，分析客户行为和需求，提供个性化的客户服务和营销策略。具体方法包括通过大语言模型技术分析客户反馈和社交媒体数据，识别客户情感和需求趋势，进而调整营销策略和客户服务。人工智能还可以使用推荐系统技术，通过协同过滤和内容推荐算法，向客户提供个性化的产品推荐和服务建议，增强客户满意度和忠诚度。在HRM中，人工智能通过大数据分析和预测模型，优化招聘流程和人才管理。人工智能可以分析候选人的简历和面试数据，预测其人工智能通过供应链数据分析和优化算法，提升供应链的可视化和协同能力。具体来说，AI可以实时监控供应链各环节的数据，识别潜在的风险和瓶颈，通过优化算法调整供应链策略，降低库存成本和供应链风险。在APM中，人工智能通过设备状态监测和预测性维护技术，延长设备寿命，减少停机时间和维护成本。人工智能利用传感器数据和机器学习模型，实时监测设备的运行状态，预测设备故障的可能性，提前安排维护计图3-2工业智能操作系统的典型特征设备和接入场景的需求。通过支持多种数据集成接口(如DB、关系表)、超速状态(超速分析任务计算得出)、电压(来自其技术与设备时，能够免于现有系统兼容性的困扰。这一灵活性促使企业能够敏捷应对市场波动及客户需求变迁，确保生产活动的连续性与市场竞争力的维持。借助标准化的数据接口与协议，工业智能操作系统能够促成不同设备与系统间的数据互联互通与共享，进而大幅增强生产流程的协同效率与整体运营效(四)打造新一代工业软件体系，兼容现有操作系统及APP工业智能操作系统定义新一代工业软件体系，基于“模型+数据驱动”,提供底层的共性能力与服务，大幅提升新建工业APP的开发效率，同时能够无缝对接现有的操作系统，兼容已有的工业APP。这种兼容性使得工业智能操作系统可以轻松地集成到现有的工业环境中，无需对现有设备和软件进行大量的提高其推广和应用的可能性。通过与现有系统和应用的融合，企业可以在不影响正常生产的情况下逐步实现数字化转型，充分利用已有资源，提高整体效益。基于数据、消息、服务，各模块既能够单独运行也能组合成套件，统一运维为核心组件提供可视化的系统级通用运维能力，子产品间共享相同的技术底座。定位工业智能操作系统全栈式的融合集成平台，聚焦应用和数据连接，提供消息、数据、共研共存的产业支撑体系共研共存的产业支撑体系共享共治的持续商业模式共担共生的技术创新体系使能要素政策引导知识产权数字底座

人才培养○标准规范安全防护图4-1工业智能操作系统生态体系模型(一)构筑共担共生的技术创新体系(1)研发体系：构建工业智能操作系统各主体技术开源与产业开放的全产业链联合生态实验室及共享创新、协作共赢的(2)激励机制：设计以关键技术贡献度、创新深度和市场影响力为核心驱动的深度合作、创新发展、产业协同多维度激(3)资源支持：搭建促进产业链、创新链、资金链、人才链的有效贯通的，确保整体创新生态的可持续发展的全生产要(4)评估反馈：构建基于数据驱动(数据监测与分析)的、兼顾利益相关者参与的动态化、多层次、双向循环协作的评估(二)设计共享共治的持续商业模式善；制定术语定义、通用要求、架构等基础性标准，为其他技术标准提供支撑；鼓励企业共同参与工业智能操作系统技术标落实重点企业服务包制度，提供“一企一策”服务，积极落实税收优惠政策，增强重点企业发展粘性；采取贷款贴息、奖励以及股权投资等方式，支持工业智能操作系统领域的技术创新(4)联盟构建：形成软件开发商、系统集成商、生产服务提供商组成的产业联盟；构建有效的合作机制，包括定期的沟通协商平台、共同研发项目、技术标准制定等；搭建共享平台，实现资源共享。产业联盟建设和行业人才培养作为工业智能操作系统生态体系建设的重要保障和发展需求，能够推动工业智能操作系统的持续创新与技术突破。通过联盟建设，汇聚行业智慧，整合各方资源，加速工业智能操作系统技术进步、标准制定及应用推广。通过建立培训体系，借助产教融合、校企合作、工程实训等人才培养方式，加速培养适应未来工业智能操作系统产业智能操作系统的市场普及。考虑到工业智能操作系统的示范应用持续推进，与工业企业既有生产管理系统软件融合时可能会存在兼容性和互操作性的问题，因此，构建一套完善的工业智能操作系统标准体系，通过组件化设计、统一架构模型及标准化接口与数据格式，确保不同系统间的无缝集成和高效协同，对于规范开发范式、促进技术创新、增加示范应用具有重要意义。标(1)基础标准：包括术语定义、数据格式、接口协议等，为工业智能操作系统的研发与应用提供统一的基础框架。数据融合、模型开发、应用构建等关键技术标准，确保技术的规范化和标准化。制定具体的应用标准，指导工业企业开展工业智能操作系统的(4)安全标准：建立工业智能操作系统的安全标准体系，包括数据安全、系统安全、网络安全等方面的标准，确保系统工业智能操作系统未来作为工业制造领域的核心系统，其安全性直接关系到企业的生产安全和经济效益，因此，加强工业智能操作系统的安全防护，通过严格的安全测试验证以及风险评估机制，提供工控设备安全检测、工业应用软件安全检测、分布式性能测试、工业软件源代码安全检测、兼容性测试、互联互通测试等服务，确保系统的稳定运行和数据的安全可靠。(1)加强系统安全设计：从工业智能操作系统设计源头出发，采用多层防御、分区隔离的安全架构和技术策略，确保系(2)强化访问控制管理：建立严格的访问控制机制，基于角色、权限及行为分析，实施严格的访问控制策略，对系统的访问进行细粒度的控制和管理。(3)加强数据加密与保护：对工业智能操作系统中的敏感数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全性。实时监测系统的运行状态和安全事件。5.工业智能操作系统应用案例→→产品数字孪生(PT层工业元宇宙)实现炼油过程仿真模拟实现全厂效益最大化操作运行智能运行实现装置高效生产运行原油炼油过程炼油模型原油一产品图5-1石油化工中的工业智能操作系统应用我国炼油加工能力居世界第一，但面临着原油资源有限、生产流程复杂、产品结构多样、原油劣质化与清洁油品的矛盾等问题。这些挑战亟需通过构建“AI大脑”来开展炼油过程的智能制造，实现油品资源的高效利用和装置的高效优化运行。为此，开发了炼油过程“工厂大脑”架构，主要包括智能计划性决策大脑、智能调度优化大脑和智能自主控制大脑。首先，面向炼油生产过程操作层，利用基于分子级反应机理和运行数据构建全流程工艺数字孪生模型，模型覆盖炼油、乙烯、芳烃、聚烯烃等石化全生产链，实现生产过程的仿真模提高了炼油过程的效率和效益，还增强了对复杂生产环境的适应能力，推动了石油化工行业的智能化转型。通过工业智能操作系统的应用，炼油企业能够实现从原料采购、生产制造到产品销售的全流程智能化管理，提升企业的市场竞争力和可持续真实工厂上位机数据缓存库模型数字底座：混合建模与联合计算Syste智能点业务管工厂优化业务展示并行计图5-2面向离散制造的工业智能操作系统应用(一)汽车行业目前，汽车制造行业面临产业链供应链不稳定、市场需求与传统供给方式不匹配等挑战，其核心本质是效率、质量和成本的挑战。对于制造基地来说，面临的现状是产品类型增加、计划变动快、零部件种类增多、生产复杂性增加(混线生产等)等情况，导致业务人员采用传统系统和业务模式难以高效的完做到“一体化管理”,并且结合多种算法实现方案全面分析、自主优化建议，是辅助决策的“智能大脑”(二)盾构行业大型隧道掘进机是实现隧道快速、安全、优质施工的高端装备，是保障国家重大基础设施建设及国家经济社会高质量发展的国之重器。基于工业智能操作系统研发智能盾构，融合网络技术、通讯技术以及人工智能技术构建盾构大脑，对于国产隧道掘进机解决可靠性问题、降低施工风险、增强国际竞争力基于工业智能操作系统，通过联合仿真、分布式异构、多学科优化、模型降阶复用、三维动态可视化、流程自动化等技术，将各类整机、子系统、关键部件等对应的大量分散的设计经验、设计流程、设计模型，在统一的平台上构建出来，逐步沉淀出盾构设计所需的软件接口库、组件库、工具集和流程模板库，形成大量辅助盾构设计的工业APP,并通过模型云市场基于工业智能操作系统构建的盾构设计运维一体化平台，通过大规模数据实时汇聚技术、复杂系统云边协同部署运行技术和模型动态更新迭代技术，解决了智能运维服务中的大数据汇聚、云边端协同和模型自适应等难题，实现了设计阶段各类模型、算法、经验在运维阶段的应用落地，保障了盾构机可靠施工运行过程中产生的大量地质数据、运行数据、监测数据，可通过盾构设计运维一体化平台直接进入到设计侧的标准数据库，以便根据真实数据快速迭代新的产品构型，提升国产盾构机的国际创新竞争力。整体实现在一套平台上实现了数据、知识、流程、模型的联合计算，让复杂装备混合数字样机与数字孪生快速构建与验证成为了可能，并进一步推动了此类设计模型在运维阶段的应用落地以提升运维服务的精准性；实现故障的精准定位与诊断数据支撑；有效促进团队内外部的直接协同。在建设和应用工业智能操作系统的过程中，尽管其在提升生产效率和智能化水平方面具有巨大潜力，但仍面临诸多挑战和问题。以下是当前存在的主要问题：(一)技术垄断与更新滞后(1)技术垄断：目前许多关键技术仍被国外厂商垄断，不仅在技术应用上存在潜在风险，还可能影响系统的安全性。国内企业在技术自主创新和核心技术掌握上仍需进一步努力，以减少对国外技术的依赖。(二)领域人才短缺(三)标准化流程缺失(四)推广应用受限(1)应用谨慎：工业领域对新技术和新业态的应用非常谨慎，企业在引入工业智能操作系统时往往会面临较大的阻力，更难承接工业人工智能的应用。(2)市场接受度：由于对新技术的接受度较低，许多制造企业仍然依赖传统的生产控制系统，限制了工业智能操作系统的应用范围，无法充分发挥其在提高生产效率和智能化水平方(五)系统安全(1)安全漏洞：由于系统管理的缺陷或技术更新滞后，工业智能操作系统可能存在安全漏洞。如若未及时安装安全补丁或存在配置不当的问题，将会导致系统被攻击或数据泄露。(2)安全管理：系统的安全性是工业智能操作系统的关键问题，任何安全漏洞都可能对企业的生产和数据安全造成严重影响，需要加强系统的安全管理和维护，确保系统的稳定运行为了推动工业智能操作系统的进一步发展，实现高效、智能的自动化生产，以下是一些关键建议：(一)加强技术研发与创新(2)跨界融合：将AI技术与物联网(IoT)、大数据、云(三)培养高素质的人才队伍(1)关键人才：具备AI技术和工业操作系统知识的人才同打造掌握AI和工业操作系统知识的人才培养体系。通过系统的培训和实践，提高人才的专业素养和创