分析等，如何通过AI技术建立从模式识别到业务模型解决方案，以及如何将多领域模型链接，形成一体透明的智能数据驱动体系，是当今制造业的高阶课题。 随着我国制造业的崛起以及全球电子产业结构转变，我国已经成为全球电子制造最重要的生产基地，国内电子产业也迎来飞速的发展。根据需求的变化，电子

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方案概述 应用场景 【装配工艺协同场景】 客户痛点： 离散型制造业，高端医疗设备行业培训需要日益突出，不同产品及型号都要对应出产品说明书，制作效率低下。 因设备更新及型号多，制作工艺及装配指导手册频繁，一套手册动则上百页内容，制作效率低下； 用于培训的设备有限，本身设备成本高昂，

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经销商业务员实现高效拓店与终端服务。 DI智能拓店系统：通过大数据模型，帮助品牌商，在目标区域快速找到店铺铺货，以提升市占率以及销量。 AIOT智能冰柜：提供硬件、软件，帮助品牌企业实时收集人流、产品动销等数据，一个可以提升产品销售的的智能冰柜。 解决方案实践的应用行业推荐： 通

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程为统一驱动，达到企业生产制造的协同运营。 方案架构 【解决方案架构】 方案主要由华为云的工业底座+添翼D2M产品形成面向汽车零部件离散制造业全流程的制造运营管理解决方案。 添翼D2M系统完整地覆盖了从工艺策划到制造运营，具体而言，其包括设计策划与制造，结构化工艺设计策划、自动调

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华为混合云解决方案具体具有以下优势特点： 技术当先：服务能力与华为公有云同步，保持技术当先，可为 工业互联网 平台中试验证中心、行业知识中心以及接入本平台的制造业企业提供云原生服务、数据库服务、数据使能服务、备份服务、边缘服务、安全服务的底层IT能力； 混合联动：通过跨云联动能力(网络、存储、灾备、

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，可通过质检报表进行质量追溯 方案架构 业务架构 图1 业务架构 方案描述： 方案主要由 华为云计算 底座+智能AI+MOM产品形成面向传统制造业全流程的智能制造解决方案： 通过智能柔性排程，将工厂的销售订单快速拆解为生产订单，下发至工作中心或班组，实现计划一键下达； 对工单的全流程

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内部管理及促进可持续发展； 方案架构 业务架构图 图1 业务架构图 方案主要由华为云计算底座+智能AI+设施aPaaS产品形成面向园区、制造业、总部大楼、学校等场景全流程的数智能效解决方案： 基于云、边、端的完整软硬件BA解决方案，国产自主可控，软硬件分层解耦，解决传统BA EOS等问题；

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销售管理：对线索的精细化管理、构建客户360°画像、落地标准化商机销售流程与预测，快速报价、销售预测与评价，实现线索到现金的完整业绩闭环； 制造业客户场景 客户痛点： 获客效率低：传统广告和推销效果越来越差，获客成本越来越高。 客户管理粗放：客户分级不准确，与资源投入和服务响应不对等。

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性管控建设。 测试平台架构 测试平台基于国际标准化的自动化测试流程，构建高效、易用的面向工业制造行业的测试综合平台；面向网络化、智能化的制造业务测试需求，建立国内首个覆盖云、网、边、端四层架构的工业互联网测试平台；通过测试用例的导入和简单的设置便可完成针对不同测试场景的自动化测试

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务平台软件的部署、网络信息安全的需求以及相关产业工业数据的处理、存储、备份的需求混合云平台，为中试验证中心、行业知识中心以及接入本平台的制造业企业提供云原生服务、数据库服务、数据使能服务、备份服务、边缘服务、安全服务的底层IT能力。 建设原则 统一领导，分级实施 加强组织领导，建

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台，通过海量的模型训练，提升算法模型的准确性和标准度，帮助企业提升生产经营效率，提供智慧化的辅助决策。 数字化供应协同 数字化供应协同是制造业典型应用场景之一，通过数字化供应协同可以帮助制造企业提高效率、降低成本、改善质量，以及实现更加透明和协同的供应链管理。在制造企业中，供应协同的场景主要有以下几方面：

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率优势。但是，随着DevOps理念的发展，已经超越了一种研发模式的范畴，更是商业模式的变革，很多行业也会走向DevOps模式，比如，装备制造业可以从卖制造设备走向卖制造服务，如同云服务的客户从购买产品走向购买服务一样，种种大服务的模式将重新构建客户和供应商之间的商业关系。 Dev

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。 L5实体属性 描述业务对象数据特征，通常情况这层对应到物理表中的字段。 表2 行业模板信息架构包 参数 说明 L1行业 所属行业，如制造业。 L2应用系统 业务系统，如经营管理。 L3子系统 业务子系统，如业务运营。 L4实体 指导IT系统开发与系统数据集成，通常情况这层对应到物理的1张表、多张表、API等。

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集支撑APP套件的管理，包括工业App低代码开发工具、商业工业软件SaaS集，支撑上层业务应用能够更加灵活的对接调用各种APP套件，基于制造业客户的业务场景进行业务功能的快速定制，并且支持与客户使用的其他业务系统配置或存储数据集成对接，从而具备能够给客户提供贯通业务流程的数字化解决方案的能力。

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、IT部门之间缺少沟通和理解、频繁的中断和等待、部分完成的工作、额外的功能、任务切换等。 DevOps强调流水线，交付管道，与传统生产与制造业有着千丝万缕的联系。 DevOps实施中，可以借鉴精益理论中的很多思想，例如：降低批量规模、减少半成品、缩短并增强反馈回路、价值流图分析、

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