针对工业车辆智能化领域数据要素汇聚、流通、应用的迫切需求，本案例依托深度整 合的大模型与智能 Agent 技术，精准攻克当前产业界所面临的重大数据困境，包括但不限 于数据品质低、利用率受限、数据孤岛严重、行业特有模型与实战经验匮乏，以及在严守 数据安全规则下所引发的数据交换壁垒问题。 本案例针对行业内建模困难与经验传承不易的现状，借助具备垂直领域深度学习能力 的专业大模型，有效地吸收、充实并转化成相应的专业知识结构， 并妥善处理了数据安全、 数据分析隐私保护等问题，确保在不影响数据保密性和个人隐私的前提下，打破数据隔离 状态，实现安全可靠的数据资源共享与价值最大化利用。

在工业 4.0 背景下，复杂工业产品研制在推进全系统、全产业链和全生命周期数据共 享时遭遇重大挑战： 数据孤岛问题 复杂产品制造中，行业系统间壁垒和地域分割导致数据流通受阻，资源配置效率低下。 标准化缺失 多源异构的海量供需数据，缺乏统一的数据标准与标识体系，阻碍了关键数据的有效 整合与复用，限制了产业整体效能提升。 确权及追溯困境 对于生产、采购、售后等关键业务流程，传统管理模式无法对相关数据实现确权及全 程追溯，制约了各业务环节的透明化管理和高效决策制定。

面向高端装备制造的智能制造运营管理系统解决方案以国机智能技术研究院自主研发 的 iMOM 智能制造运营管理系统为核心，针对高端装备行业多种生产模式和工艺特点，融 合先进管理理论和信息化、数字化技术打造而成，其通过融合先进管理理论的 MOM 模式创新，适应智造新模式和企业多变的需求，通过 MOM 关键技术及平台研发创新，解决 MOM 软件通用性差的难题，通过面向行业的 MOM 平台集成应用创新，提升系统智能化 水平和集成优化能力。满足了制造企业在工业互联和智能制造时代对于优化生产管理、充 分适用于工艺特点、与其他软硬件系统紧密集成、功能操作便捷易用、功能随需扩展、技 术架构先进等需求，是真正属于工业互联网和智能制造时代的 MOM。

业务场景 贯彻落实国家加快创新型国家建设中，集团企业特别是链主类企业，需要动态建设比 较优势，及时发现“卡脖子”环节，并围绕产业链的补链、延链、强链， 明确“技术瓶颈” 和潜在发展合作对象，从而有效防范产业链风险、持续提升产业链自主可控水平，进而加 快完善投资布局、促进产业高质量和可持续发展。 问题难点 一是产业链和技术链融合难，传统的产业链分析侧重于业务属性分析，缺少技术、投 资等多维度融合。二是对专利、技术演进等方面的自动分类追踪方面，技术实现难度大， 专业领域和信息技术的融合应用门槛高。三是技术依赖度和自主可控度的评价模型尚不完 善，在数据挖掘、数据建模、数字化应用方面还缺少成熟方案。