随着智能制造热潮的到来，人工智能应用已经贯穿于设计、生产、管理和服务等制造业的各个环节。文/ e-works孙亚婷 郑倩 来源/数字化企业人工智能的概念第一次被提出，是在20世纪50年代，距今已六十余年的时间。然而直到近几年，人工智能才迎来爆发式的增长，究其原因，主要在于日趋成熟的物联网、大数据、云计算等技术。物联网使得大量数据能够被实时获取，大数据为深度学习提供了数据资源及算法支撑，云计算则为人

高质量数据集建设需遵循全生命周期管理，涵盖需求分析、采集、预处理、标注和验证等环节。国家数据局发布《高质量数据集建设指引》，提出"1+1"参考路径，强调数据完整性、准确性、一致性等核心标准。建设过程中需注重领域知识融合，采用AI预标注+人工复核模式提升准确率，并通过交叉验证评估数据集有效性。典型案例显示，某电网设备缺陷图像数据集将标注准确率从85%提升至95%。当前面临数据开放

适应人群为企业财务人员（费用报销 / 财务对账 / 报表处理岗）、IT 技术团队（RPA 流程开发 / UiPath 部署岗）、采购管理人员（采购预算审核 / 商品比价岗）、投资分析人员（杜邦分析 / 股票数据跟踪岗）及财务流程优化专员（自动化流程设计 / 效率提升岗），尤其适用于需实现财务流程自动化、降低重复劳动的各类企业。主要内容围绕 RPA 财务机器人（基于 UiPath）应用展开，核心含

数字孪生技术通过高级量测体系、数据分析与处理、通信技术以及自动化控制技术等关键技术，实现了对配电网的实时监控和预测，为规划、设计、优化提供了重要支持。在智能配电网中，数字孪生技术能够模拟和验证设计方案，精确预测未来需求，制定合理规划方案，提高运行效率和供电质量。此外，数字孪生技术还具有交互性、实时性、优化性和预测性等特点，能够即时捕捉到物理实体的状态变化，并在虚拟世界中准确呈现，为观察和理解物理世

从2000年代至今，技术浪潮不断演进，从个人电脑、互联网到云计算、大数据、人工智能，每一项技术革新都深刻改变了企业的商业模式和运营方式。这要求企业从以应用为中心的数据架构模式，转向以分析为中心的模式，以支持更精准的业务决策。此外，数据治理成为企业数字化转型的关键。通过构建统一的数据分析平台、集中的数据管控组织和统一的数据管控工具，企业能够实现对数据的全面管理和有效利用，进而提升业务效率和竞争力。总

— 01 —如何界定数字化转型是否成功？麦肯锡的一份报告指出：企业数字化转型成功率仅为20％。也就是说，80%的企业数字化转型都失败了。数字化转型成功或失败，不好界定！如何定义数字化成功？可能不同的人会有不同的理解。完成了数字化的绩效目标，算转型成功吗？即使没有建立数据思维、缺少数字文化。建立了数字化组织，配置了数字化人才，培育了数字化文化，算转型成功吗？即使数字化战略目标没有实现。搭建了数字化基

数字孪生作为数字化基础建设的新基石，正逐渐改变着工业制造和管理的面貌。智能装备通过数据连接和边缘计算，实现海量设备数据的存储、计算和分析，为制造能力的在线交易和创新发展提供支持。而数字孪生生产车间则通过构建虚拟与现实相结合的制造环境，实现机器端与管理端的深度融合管理，提高生产效率和质量。通过数字孪生技术，企业可以更好地了解市场需求，优化产品设计，提高产品质量和追溯能力，进而提升客户满意度和忠诚度。

数字化转型的过程不是机械简单性的线性组合，而是由一系列分叉、突变、自组织等复杂行为组成，是一个复杂性系统演变的过程。本文从架构的理念出发，构建制造业数字化转型架构，并基于参考架构给出评估制造业数字化转型发展过程的评估框架和评估指标体系，以指导和帮助企业数字化转型实践。1.参考架构企业转型是一个涉及到多层级、多方面的复杂系统工程，架构是界定多对象关系的一种理论，能很好地诠释、定义和描述对象及对象间关

该演示文稿的核心知识点包括：1. 企业架构现状分析：介绍了公司企业架构(EA)基线版的情况，包括业务架构、应用架构、数据架构以及技术架构等内容。该演示文稿的重点内容包括：1. 企业架构设计方法：介绍了公司企业架构设计的方法，包括基于职能的业务能力分析、基于价值的端到端流程分析等方法。2. 企业架构现状分析：介绍了公司企业架构(EA)基线版的情况，包括业务架构、应用架构、数据架构以及技术架构等内容。

本文根据数字化车间升级的理论与实践，具体阐述基于数字孪生运行模式的数字化车间的升级方案与具体实现。1技术理论成果概述1.1数字孪生车间运行模式世界各个制造大国提出的制造业国家战略虽然侧重点与背景不尽相同，但其共同目标之一是实现制造业现实世界与信息世界的全面互联与智能融合。在此背景下，数字孪生及数字孪生车间的概念应运而生。...