制造行业解决方案：联想算力基础设施白皮书

联想中国基础设施业务群 01引言 02制造行业的发展趋势 03联想在制造行业的核心优势 06制造行业信息系统分类 09制造行业解决方案 101. 研发设计 101.1 PLM 系统解决方案 101.2 专用 CAE HPC 解决方案 121.3 芯片研发设计 EDA 解决方案 131.4 软件编译系统解决方案 161.5 云原生及容器平台解决方案 171.6 DevOps 解决方案 191.7 成功案例（某头部车企 PLM 系统数据集中及容灾项目） 221.8 成功案例（某大型重型设备集团容器应用数据平台项目） 232. 生产 252.1 MES 系统解决方案 252.2 CIM 系统解决方案 272.3 工业 AI 质检解决方案 282.4 成功案例（某新能源企业 MES 系统高可用双活存储项目） 30目录CONTENTS3. 销售及管理 313.1 ERP(SAP HANA) 解决方案 323.2 办公及综合管理系统解决方案 343.3 服务器和桌面虚拟化解决方案 353.4 数据迁移和分析解决方案 363.5 成功案例（某大型新能源汽车集团通用数据平台项目） 374. 制造行业 +AI 394.1 自动驾驶解决方案 394.2 生物基因解决方案 404.3 智慧工厂（物联网及大数据分析）解决方案 414.4 其他制造行业 AI 场景解决方案 434.5 HPC/AI 存储解决方案 444.6 成功案例（某全球头部车企 Tier1 制造集团 - 智慧工厂项目） 484.7 成功案例（某大型 IT 制造集团研究院智算存储项目） 505. SDS( 软件定义存储 ) 515.1 业务场景与数据催生 SDS 515.2 SDS 制造行业应用的趋势 545.3 联想 SDS 软件定义存储解决方案 545.4 联想问天 DXN 分布式存储系统：自主可控分布式非结构化存储 555.5 DXL：海量数据对象文件管理专家 565.6 联想问天 DX1100U：ONTAP 软件定义解决方案 575.7 成功案例（某头部面板厂商工业质检项目） 59总结 61目录CONTENTS01联想算力基础设施白皮书联想中国基础设施业务群联想中国基础设施业务是联想“混合式 AI”战略布局（AI 终端、AI 基础设施、AI 方案与服务）的中坚力量，以“一横五纵”战略框架，通过构建布局完整、稳定高效的 AI 基础设施，为企业智能化转型打造坚实可靠的智算底座。“一横五纵”，即联想万全异构智算平台，以及服务器、存储、数据网络、软件及超融合以及支持运维服务。联想中国基础设施业务坚持“联想问天 + 联想 ThinkSystem”双品牌战略，为客户锻造强劲的算力服务引擎。联想服务器将以打造“更强大、更稳定、更高效、更绿色”为发展方向，与联想存储、软件定义存储、数据网络，支持运维服务等业务共同构成智能基础设施架构，为千行万业提供更好的全栈式基础设施算力服务。坚守“联想智慧中国”的愿景，以“混合式 AI 加速中国智能化转型”为使命，联想中国基础设施业务群将继续以客户为中心，保持全球 + 本地齐头并进，打造国内合作伙伴生态圈，与客户共赢智能时代，推进中国智能化转型。01联想算力基础设施白皮书02联想算力基础设施白皮书引言在全球产业变革与数字技术爆发的双重驱动下，制造业数字化转型已从趋势成为必然。传统制造业长期依赖规模红利与成本优势，但当下正面临全球产业链重构、市场需求碎片化、要素成本攀升等多重挑战，需通过数字化实现价值重构。当前，我国制造业数字化转型已步入加速阶段，5G、AI、数字孪生等技术在产线智能化改造、供应链协同等场景逐步落地。然而，多数企业仍面临技术应用碎片化、数据价值挖掘不足、转型路径模糊等痛点，尤其中小微企业在资金、人才、技术等方面存在明显瓶颈。中国制造业作为传统企业转型新生的亲历者，开启了“数字化、网络化、智能化、绿色化、服务化”深度融合与协同发展。随着五化方向全新实践的推进，数据量将面临爆发式的增长。在此背景下，如何更好地管理和应用数据将对“极致创新与深度合作”起到至关重要的推进作用。03联想算力基础设施白皮书制造行业的发展趋势随着新一代“云、大、物、智、移、边”信息技术与制造业的深入融合，特别是近年来人工智能技术持续热潮，对制造业生产方式、企业组织、产品模式等都将产生巨大变革。未来，信息技术在制造业的研发设计、生产、供应链、销售及管理、服务等各个环节上的应用将进一步得到深化，信息技术与制造业将实现全面融合，从而实现制造业的数字化转型。我们认为，未来制造业将呈现以下趋势：通过数据的全面感知、收集、分析、共享，为企业管理者和参与者呈现出制造业价值链的全新视角。传统制造业突破现有生产方式与制造模式，与消费需求所产生的海量数据和信息开展大数据分析与价值提取。同时，在进行这些非标准化产品生产过程中，产生的生产信息与数据是海量的，需要及时收集、处理和分析，进而优化、完善现有生产。这两方面大数据信息流，最终通过互联网在智能设备之间传递，由智能设备进行分析、判断、决策、调整、控制，进而继续开展智能制造，生产出高品质的个性化产品。由此，发展为以数据为驱动，构建新一代智能制造企业的时代。最新的中国“十四五”智能制造发展规划，明确指出如下重点任务：1. 加强关键核心技术攻关聚焦研发、生产、供应链、销售、服务等制造全过程，突破设计仿真、混合建模等基础技术，开发应用增材制造、超精密加工等先进工艺技术，攻克智能感知、高性能控制、人机协作、精益管控、供应链协同等共性技术，研发人工智能、5G、大数据、边缘计算等在工业领域的适用性技术。生产方式趋向智能化、网络化企业组织走向扁平化、虚拟化产品模式转向定制化、服务化04联想算力基础设施白皮书2. 加速系统集成技术突破面向装备、单元、车间、工厂等制造载体，构建制造装备、生产过程相关数据字典和信息模型，开发生产过程通用数据集成和跨平台、跨领域业务互联技术。面向产业链供应链，开发跨企业多源信息交互和全链条协同优化技术。面向制造全过程，突破智能制造系统规划设计、建模仿真、分析优化等技术。3. 加快创新网络建设围绕关键工艺、工业母机、数字孪生、工业智能等重点领域，建设一批制造业创新中心等载体，开展关键共性技术研发。推动产业化促进机构建设，加快智能制造创新成果落地转化。建设一批试验验证平台，加速智能制造装备和系统推广应用。鼓励企业牵头建设创新平台，促进创新资源集聚。联想认为，在这场制造业数字化转型的浪潮之中，数据将成为企业核心竞争力，利用数据创造价值将成为企业数字化转型的核心因素。联想致力于为制造业的研发、生产、供应链、销售、服务等制造全过程提供数据全生命周期管理方案，包括数据的存储、保护、归档、移动等，同时把制造业细分为三大类：汽车（包括相关产业链）、芯片（包括相关产业链）以及泛制造领域， 因此本文也会重点围绕这五个环节和三大子行业阐述解决方案。见下图：统一存储池、混合云、数据生命周期通用数据平台数据采集、处理、训练、流动数据即 AI数据保护、容灾、安全数据安全联想制造行业数据管理方案总览应用于研发、生产、供应链、销售、服务等全流程05联想算力基础设施白皮书06联想算力基础设施白皮书联想在制造行业的核心优势数据只有