DecisioWorks制造业生产决策能力建设解决方案白皮书

订单变化后怎么调整计划？产能是否够用，交期能否兑现？不同安排又会带来哪些影响？本方案围绕制造企业的这些实际问题，以 DecisioWorks 生产决策能力工具包为基础，介绍从数据整理、运行验证到计划排程、方案比较与协同决策的建设路径。企业可从一个具体场景起步，逐步形成可复用的生产决策能力；MES、ERP厂商、系统集成商和咨询伙伴也可将工具包融入现有产品与服务。白皮书涵盖核心架构、典型场景、实施步骤及生态合作方式，帮助企业从“做好计划”进一步走向“做好决策”。产品主页： https://qiaoyx-or.github.io/production-decision-sandbox

2026-09-07
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中国制造业AI场景应用白皮书2026

基于167个来自政府官方(52.7%)、服务商白皮书(30.5%)和权威行业媒体(17.3%)的严格验证案例，以及对信通院AI Agent发展报告、三部门《智能体规范应用与创新发展实施意见》等政策的分析，四个关键发现:发现1:传统ML创造的价值被低估了。46.7%的案例使用传统机器学习，但标杆案例证明"传统ML做到极致就是先进"一-通威太阳能50+ML用例创造了世界级光伏工厂，三一重工99个ML模型将产能扩大123%。

2026-08-04
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2026年中国转型金融案例集I

从当前的实践看，转型金融按照其支持范围通常可分为狭义与广义两类：狭义转型金融是指为高碳行业向低碳或零碳转型提供的金融服务；广义转型金融则涵盖所有产业的低碳转型，既包括支持高碳与棕色产业的转型，也涵盖非高碳产业向零碳目标迈进的金融服务，本案例集主要基于广义转型金融概念。

2026-05-07
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能源行业2025年信用回顾与2026年展望

近年我国持续推进绿色低碳转型，可再生能源消费占比增加显著，能源消费结构朝着清洁化、低碳化方向稳步迈进。受国内经济增长动力转换影响，以网络通信、新能源新材料、人工智能、生命科学等为代表的新质生产力成为能源消费增长新驱动，我国能源消费总量仍保持了较高增速。2024年以来我国煤炭、原油及天然气产量继续增长，新型储能保持蓬勃发展。

2026-04-08
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埃森哲-化工行业数字化转型分享（108页PPT）

通过层层系统建设和互联，用技术互联助力管理习惯的生成，实现企业经营决策层在一个计划体系内形成闭环管理，为未来业务的快速增长做好准备

2026-03-09
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中国分布式光伏韧性发展路径：2026与2027年展望报告

落基山研究所(Rocky MountainInstitute,RMI)成立于1982年，是一家立足市场、独立运作的专业智库，致力于通过经济可行的市场化解决方案推动全球能源转型，构建繁荣、韧性、清洁的低碳未来。落基山研究所与企业、政策制定者、科研机构、创业者及跨领域伙伴广泛协作，推动战略性投资，以扩大清洁能源解决方案的规模化部署、减少能源浪费、并提升可负担清洁能源的可及性，在保障能源安全和经济效益的同时，携手共创可持续的美好愿景。目前，落基山研究所的研究和实践已覆盖全球50余个国家和地区。

2026-03-05
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大小微模型赋能先进制造：实践与思考

“算”与“测”的深度融合，机理与数据的协同，如同人类双腿需协调迈步，唯有双轮驱动、优势互补，方能突破技术瓶颈，实现制造技术的跨越式发展。“算”与“测”的深度融合，机理与数据的协同，如同人类双腿需协调迈步，唯有双轮驱动、优势互补，方能突破技术瓶颈，实现制造技术的跨越式发展。“算”与“测”的深度融合，机理与数据的协同，如同人类双腿需协调迈步，唯有双轮驱动、优势互补，方能突破技术瓶颈，实现制造技术的跨越式发展。

2026-03-04
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人工智能赋能应用实践指南

当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

2026-02-14
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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟作者：Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题：面向技术专业人员的数据分析和人工智能；数据和分析解决方案的架构、实施及扩展；生成式 AI 资源中心 2026 年，企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务价值。为实现这一目标，数据和分析技术专业人员需充分利用所有可用数据，设计模块化、灵活的架构，并建立稳健的治理机制以确保可信度。