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1、2022 产业链供应链数字经济创新应用示范案例集目录第一篇 概述1第二篇 数字物流3一、顺丰科技-顺丰混合云数据湖解决智慧物流行业跨多云大数据统一管理案例3二、一汽物流-一汽物流数字孪生平台6三、中都物流-整车国际物流仓储报关管理系统11四、联晟智达-全渠道一盘货 SEC 统仓共配系统16五、顺丰科技-AIOT 基于视觉 AI 的“暴力分拣”管控、智慧安检和全链路可视化追溯24 六、长久物流-基于云原生的整车数智化物流可视化应用28七、联宇物流-面向 Web3.0 的联宇物流元宇宙平台34八、云运智科-“简宜运”全球门到门运输协作网络40九、广州医药-数字孪生物流园系统46十、象屿智运-象屿智
2、运网络货运平台51十一、普洛斯-普洛斯“ASP”智慧园区解决方案55十二、资源科技公司-基于数据驱动构建敏捷型组织的铁路行业逆向物流数字化平台64 十三、申通快递-“申小蜜”快递网点智能客服系统71十四、好三由-集供应链创新模式与特色为一体的智慧航运平台74十五、闪电播-递四方订单自动化高速分拣项目79第三篇 数字供应链82一、张家港保税区携手腾讯云区块链共建供应链公共服务平台82二、华能电商-基于区块链+能源创新应用的“华能智链”智慧供应链集成服务平台. 87三、66 云链-能化供应链数字基础设施的应用93四、联宝科技-联合排产98五、中远海科-全球数字供应链航运产业新基建“船视宝”平台10
3、4六、民熙科技-民农云仓供应链数字化综合服务平台110七、中建电商-打造敏捷型供应链，赋能 MRO 数字化采购116八、吉利区块链-区块链+供应链可持续溯源122九、安吉加加-四骊一体化数据平台赋能供应链128十、中安互联-基于工业互联网标识解析技术的消防产品全生命周期管理系统135十一、网筑集团-网筑风险专家141十二、万华禾香板业-万华禾香绿色大家居智慧供应链平台146十三、知源网络-水泥建材供应链信息服务平台方案150第四篇 数字金融157一、蚂蚁链-基于区块链+AIoT 技术融合的可信车链通生态案例157二、中企云链-数链智融基于隐私计算的产融数字资产联合建模161三、国网浙江电力-能
4、源产业链“碳金融”绿色服务体系数字化创新实践164四、中国移动研究院-基于中移链的供应链金融服务平台172五、简单汇-区块链应收账款债权凭证金单科技产品179六、牧融集团-“牧融信源区块链”金融服务平台在融资租赁行业的应用189七、云恋科技-搭建“四流合一”的供应链+金融综合服务平台196八、天道金科-五金产业区块链金融服务平台200九、盛见科技-公积金数据共享平台206十、和信安华-区块链金融服务平台212十一、云趣数科-“再保链”应收账款资产再保理联盟生态218十二、菱云科技-汽车产业链小微企业融资数字化服务创新225十三、中国航信-基于区块链+数字人民币的跨境航空物流数据共享服务平台23
5、2十四、中科汇智-基于区块链的国际贸易综合服务平台237第五篇 其他244一、京东科技-天枢项目244二、八分量-茶产业标准数字化溯源平台案例简介248三、TradeGO-大宗商品国际贸易单据数字化创新案例255四、旺链科技-区块链有机食品溯源平台260五、爱签数字-区块链电子签约服务平台263六、中农网-智能生猪养殖产业链服务平台269七、新生支付-跨境进口电商一站式数字化系统2742022 产业链供应链数字经济创新应用示范案例集第一篇 概述本案例集共收录 49 个案例，从所属领域来看，数字物流类有 15 个入选，占比最高，约为 30.61%；数字金融类和数字供应链类分别有 14 个和 13
6、 个入选，占比分别为 28.57%和26.53%；其他类别有 7 个入选，占比约为 14.29%。图 1 收录案例所属领域占比资料来源：全球产业链供应链数字经济大会组委会。从涉及重点数字技术来看，区块链 29 个，占比最多，约 27.62%。其次分别是大数据（22 个）、云计算（16 个）、人工智能（14 个）、物联网（13 个）、工业互联网（7）及其他（4 个），占比分别约为 20.95%、15.24%、13.33%、12.38%、6.67%、3.81%。280图 2 收录案例涉及重点数字技术占比资料来源：全球产业链供应链数字经济大会组委会。第二篇 数字物流一、顺丰科技-顺丰混合云数据湖解决
7、智慧物流行业跨多云大数据统一管理案例（一）案例简介顺丰科技基于多元业务中沉淀的海量数据和行业解决方案经验，结合例如大数据、人工 智能等领先的数智化技术，推动围绕物流与供应链科技变革的良性创新生态循环的形成，助 力各行业客户打造高效响应的现代化物流与供应链体系。案例客户是一家主要针对快递物流集中收发需求的场景提供收派一体的综合解决方案公司。针对客户数据库之间存在的孤岛现象，提供基于多云统一数据湖，统一研发开发栈、 统一资源伸缩、统一跨云分析的解决方案。通过跨云、跨域的数据湖能力，在半年的项目周期内使得分散化、碎片化的数据能够相互联结汇总，并且打破了数据之间的相互隔离现象。（二）针对痛点目前客户数
8、据存储及计算采用的是混合云架构，数据处理用的是华为云的 PaaS 平台（云上数仓），底层的 iaas 资源（存算资源）是用腾讯云（公共云）和顺丰云（私有云）。客户需要建设一个物理隔离又逻辑统一的多云数据湖，来解决统一管理、统一开发和跨云分析 的问题。（1） 数据融通层面存在不足：数据层面主要以项目为维度进行独立建设，没有形成标 准化、统一的全局数据视图，导致信息不对称，导致数据复用率低、指标重复开发的情况时 有出现。（2） 数据管理功能不足：数据质量及监控无法实现线上化，缺少数据管理模块对数据 的生命周期进行管理，导致冗余数据产生和沉积，加大交付的工作量及难度，无数据资产管 理功能，无法灵活实
9、现数据资产共享，导致数据分析需求交付慢，甚至发生重复建设。（3） 数据的分析能力不足：搭建众多数据报表，但无法满足用户需求，报表使用率低；有建设，无体系；无法围绕库存分析、经营在线等相关业务主体开展关键业务的相关性分析和运营工作，深挖业务痛点，提出业务优化建议，以数据支撑领导决策。（4） 数据服务周期流程长：服务模式以需求受理的服务方式为主，最终都堆积到数据 中心进行处理，取数服务周期与报表服务周期消时长；项目涉及的数据引用需要从原始明细 数据开始梳理，整个数据开发周期长。（三）解决方案顺丰以业界领先的数据湖底盘为基础，帮助客户建设大中台小前台的数据应用模式，实 现数据统一、复用，加速创新数据
10、应用落地。顺丰科技还以高效连接数据的供给和消费，沉 淀数据公共能力的方式实现数据按需安全共享。数据中台作为客户企业全域数据的共享能力 中心，旨在提供数据采集、数据模型、资产管理、数据治理、数据服务和数据运营等全链路 的一站式产品+技术+服务，构建面向业务应用的数据智能平台。顺丰科技还推出数据中台全景图 1+1+N+X 体系，其中一个物流底盘指基于第四代大数据框架的混合云数据湖，产品整体上包括：弹性资源层、融合计算层、数据洞察层和安全中心， 能为客户提供更简单、更安全、更高效的数据湖服务。顺丰科技建立了一套完善的数据治理体系：明确标准、口径、职责，进行主数据治理。 同时建设各业务域数据模型，促进
11、数据全域共享。N 个数据服务场景开发，赋能主干业务应用；X 个物流 AI 模型：实现物流供应链能力从自动化向智能化转变。图 3 顺丰数据中台全景图 1+1+N+X 体系资料来源：顺丰科技有限公司。“存算分离，弹性伸缩”、“实时数仓，批流合一”以及“多云管理，跨云计算”三大特性是顺丰大数据平台的核心能力。顺丰大数据平台通过数据安全管理统一数据资产，租户隔离，授权，审计等方式安全管理数据。通过隐私计算技术实现数据不共享模型参数共享， 确保客户对数据密钥有自主管理权、确保通信安全、确保数据落地加密安全。整个案例的创新点主要体现为多云数据湖和跨云分析技术，当前主流云厂商只聚焦在自 身单云的产品能力建设
12、。顺丰混合云数据湖从客户角度出发，已具备多云统一管理和跨云统 一计算的能力：l 支持跨云、跨大数据分析引擎的融合分析l 支持无感优化用户大数据架构，支撑已有技术生态，实现向云上数仓的平滑过渡l 支持跨云、跨大数据引擎全局统一元数据管理，支持基于代价估算的全局解析执行引擎（四）取得成效顺丰混合云数据湖为客户节省大量的存储和计算资源，特别是 618、双 11、双 12 等资源波动比较大的时间，帮助客户缩短数仓更新时间，提高分析效率，提供更快更实时的决策支持。弹性资源伸缩的降本增效，将存算分离弹性架构应用于该客户，为客户节省大量的存储和计算资源，帮助客户缩短数仓更新时间，提高分析效率，提供更快更实时
13、的决策支持。 在该案例应用过程中，共为客户节省其 400 台服务器资源，数仓计算效率提升 4 倍。目前针对快消、零售、政务、央国企、物流、教育等行业均提供了个性化的解决方案，并同步打 造参数共享、生态共赢体系，默认为每一个公有云和私有云客户部署一个联邦学习节点，数 据不共享，但是模型参数共享，构建隐私计算数据交易市场。对于整个行业存在以下推动作用：（1） 打破现有企业多云或跨云计算、存储等困境，为客户提供极致弹性、无感、安全、 简单易用的云上数据服务。（2） 构建不同行业、公司的数据生态，共享成熟模型参数，构建隐私计算数据交易市场，为数据生态共赢助力。图 4 产品核心能力-数据共享（数据生态共
14、赢）资料来源：顺丰科技有限公司。二、一汽物流-一汽物流数字孪生平台（一）案例简介在一汽物流数字化战略方针指导下，2020 年起至 2022 年一汽物流有限公司规划打造数字孪生产品，该产品满足一汽物流实地场景数字孪生需求，不断打磨，应用实施于一汽物流 业务需要的物流场景。在工厂板块，打造黑灯自动化物流工厂，由于作业场景空间大，智能 设备工作在料架底层难以定位，智能设备并发工作作业量大等特点，导致现场管理存在痛点 难点。在整车物流板块，一汽物流同时管理 30 余个仓储库，分布在全国各地，每年有几百万辆的整车仓储业务管理需要，数量庞大，难以快速锁定管理现场。在空间时间维度为了解 决现场作业管理问题、
15、突破物理空间限制、同时落实一汽集团公司战略要求，设计实现一汽物流数字孪生应用，布局实现工厂物流、整车物流，仓储板块数字业务孪生。（二）针对痛点一汽物流投入 AGV 自动作业设备，打造黑灯自动化物流工厂，由于作业场景空间大，智能设备工作在料架底层难以定位，智能设备并发工作作业量大等特点，导致现场管理存在痛 点难点。在整车物流板块，一汽物流同时管理 30 余个仓储库，分布在全国各地，每年有几百万辆的整车仓储业务管理需要，数量庞大，难以快速锁定管理现场。（三）解决方案在全国概览层面，全国业务网点数据得以呈现，公铁水三级联运予以孪生，整车零部件物流业务给以覆盖。重点基地城市维度以长春基地为例 对一汽红旗、一汽解放、一汽-大众、一汽奔腾、一汽丰越短驳运输进行城市高度孪生，直视路线，自动统计告警。厂区内视图方面，对厂区内各库房在库周转与库房布局进行孪生展现
