灯塔工厂AI大模型数字化平台规划设计方案.pptxVIP

灯塔工厂AI大模型数字化平台规划设计方案

第一阶段

第四阶段

第二阶段

第三阶段

核心目标一：实现生产流程100%智能化改造，关键设备预测性维护准确率达95%

灯塔工厂AI大模型平台建设规划

基础架构搭建

模型训练优化

系统集成应用

价值评估推广

形成标准化实施方法论，输出10+可复制技术解决方案

完成MES/ERP系统对接，实现生产排程智能决策

1

在3个标杆车间实现AI驱动的全自动闭环控制

2

部署20个缺陷检测模型，实现质量检验准确率提升30%

完成工业物联网设备接入，建立5大核心产线数字孪生模型

核心目标设定

算法研发迭代

场景落地验证

成果验收总结

能效提升

数据

模型

成本优化

算法

平台

数据中台建设

核心目标二：构建工业知识图谱，沉淀2000+制造业领域实体关系

目

录

CATALOGUE

02

平台架构设计

01

项目概述

03

技术方案细节

04

实施计划安排

05

效益评估机制

06

总结与展望

项目概述

01

体系重构

方案输出

效率瓶颈

制造业转型痛点

提质增效

头部企业需求

战略价值

建设目标

核心痛点

技术融合

实施意义

智能升级

数据孤岛

降本增效

市场需求分析

背景总结

范式革新

生态闭环

政策驱动

产业升级

构建数字化平台将重塑生产体系，为行业提供可复制的智能制造解决方案。

本项目将推动制造业范式变革，形成技术-产业-生态的良性发展闭环。

通过AI大模型实现生产全流程智能化，解决传统制造模式下的效率与质量双重挑战。

背景与需求分析

第一阶段

第四阶段

第二阶段

第三阶段

核心目标一：实现生产流程100%智能化改造，关键设备预测性维护准确率达95%

灯塔工厂AI大模型平台建设规划

基础架构搭建

模型训练优化

系统集成应用

价值评估推广

形成标准化实施方法论，输出10+可复制技术解决方案

完成MES/ERP系统对接，实现生产排程智能决策

1

在3个标杆车间实现AI驱动的全自动闭环控制

2

部署20个缺陷检测模型，实现质量检验准确率提升30%

完成工业物联网设备接入，建立5大核心产线数字孪生模型

核心目标设定

算法研发迭代

场景落地验证

成果验收总结

能效提升

数据

模型

成本优化

算法

平台

数据中台建设

核心目标二：构建工业知识图谱，沉淀2000+制造业领域实体关系

范围与定义说明

涵盖AI大模型训练与部署、边缘计算设备集成、工业物联网协议适配、多模态数据融合等核心技术模块。

技术范围

业务范围

数据定义

用户角色

安全边界

性能指标

覆盖生产计划、供应链管理、质量控制、设备运维、能源管理等核心业务场景的数字化改造。

明确生产数据（如设备状态、工艺参数）、环境数据（如温湿度、能耗）、管理数据（如订单、库存）的采集标准与治理规则。

定义平台管理员、产线工程师、质量检测员、供应链经理等角色的操作权限与功能界面。

制定数据加密传输、访问控制、模型防攻击等安全策略，确保符合工业级信息安全标准。

规定平台响应延迟（500ms）、模型推理精度（95%）、系统可用性（99.99%）等关键性能参数。

平台架构设计

02

API层

AI服务

云原生

数据湖

数据层

交互终端

安全层

传输加密

分层架构

全球接入

服务化

硬件层

云部署

EC2集群

对象存储

关系数据库

其他

生产调度

权限管理

质检服务

扩展服务

集成工业大模型实现智能排产、设备预测性维护和工艺参数优化

应用层

整体架构框架

多源异构数据采集

高性能存储优化

隐私保护技术

数据治理与标准化

实时数据湖构建

数据层集成方案

通过工业物联网（IIoT）网关采集设备传感器数据、生产日志、质量检测报告等多源异构数据，并统一转换为结构化格式存储。

采用DeltaLake或Iceberg技术构建企业级数据湖，支持批流一体的数据处理，实现历史数据与实时数据的统一管理和分析。

建立数据血缘追踪和质量监控体系，定义统一的元数据标准和数据模型，确保数据一致性和可追溯性。

基于分布式文件系统（如HDFS）和时序数据库（如InfluxDB），针对海量工业数据优化存储与查询性能，满足毫秒级响应需求。

应用差分隐私和联邦学习技术，在数据共享与联合分析过程中保护敏感信息，符合GDPR等数据保护法规。

多模态模型融合

模型版本管理与迭代

领域知识增强

能耗与资源优化

在线-离线协同推理

模型训练流水线

整合视觉检测、自然语言处理（NLP）和时序预测模型，支持对文本、图像、视频和传感器数据的联合分析与决策。

构建自动化模型训练平台，涵盖数据标注、特征工程、超参数调优和模型评估全流程，支持分布式训练与GPU加速。

部署在线推理服务（如TensorFlowServing）与离线批量预测模块，根据业务场景动态分配计算资源，平衡效率与成本。

通过MLOps工具链（如MLflow）