YonBIP(超级版) 5.0.2507 专属云、本地部署 AIoT 篇 （全量版） 2025 年 11 月 2 / 27 版权 ©2025用友集团版权所有。 未经用友集团的书面许可，本发版说明任何整体或部分的内容不得被复制、复印、翻译或缩减以用于任何目的。本发版说明的内容在未经通知的情形下可能会发生改变，敬请留意。请注意：本发版说明的内容并不代表用友网络所做的承诺。 3 / 27 特别申明 请各位读者注意，本版发版说明已进行优化，不再区分全量版与增量版。为便于阅读，我们在全量版中以醒目的蓝色字体突出显示新增特性。敬请读者在查阅时特别关注这一变化。 4 / 27 目 录 第一章 产品概述 ................................................................ 5 1.1 产品总述 ............................................................. 5 1.2 产品架构 ............................................................. 6 1.3 产品目标 ............................................................. 7 第二章 产品范围 ................................................................ 8 第三章 产品功能 ................................................................ 8 3.1 AIoT ................................................................. 8 3.1.1 物联中台 ......................................................... 9 3.1.2 企业后台 ........................................................ 13 3.1.3 孪生建模 ........................................................ 17 3.1.4 物联魔方 ........................................................ 23 第四章 专题说明 ............................................................... 26 4.1 全球化 .............................................................. 26 4.2 生态 ................................................................ 27 第五章 注意事项 ............................................................... 27 5.1 使用环境要求 ........................................................ 27 5 / 27 第一章 产品概述 1.1 产品总述 我们认为物联网平台的核心价值是连接、赋能与创新。连接物理世界与商业世界，实现实时数据与业务数据的融合；赋能数据分析与应用开发，让数据输出决策支持信息；创新业务流程与商业模式。我们的采用大数据分析、人工智能、云计算和边缘计算的技术很好地支撑了物联网世界的连接、赋能与创新： 用友 AIoT 智能物联网平台，是用友在物联网领域发布的基础能力平台，是用友新一代商业创新平台 YonBIP 的设备数据入口，是工业互联网平台的基础底座。 AIoT 即 AI+IoT，是人工智能（AI）技术与物联网（IoT）基础架构的结合。与 IoT 单纯收集数据不同，AIoT 可以利用 ML/DL 等人工智能技术，在无人或少人干预的情况下，对物联网收集的海量数据进行分析，帮助人类制定策略，改善物联网中的人机交互，并增强数据管理和分析能力，实现更高效的 IoT 运营。用友 AIoT 产品结合了 AI 和 IoT 的技术优势及用友面向企业服务的 YonBIP 平台优势，被广泛应用于多个工业领域，实现了智能化和自动化的升级。 设计优化：人工智能在智能创新方面的应用，以助力产品的结构设计和仿真分析最为主要。在结构设计过程中，企业会产生大量的结构件和模型库，在模型库的优化管理过程中，利用AI 技术可以大幅提高企业知识库的建设效率和应用效率。 在多物理场仿真的过程中，AI 技术可以更好地优化模拟场，加快数据分析速度，优化人工建模。而基于 3D 打印技术的材料仿真、拓扑优化，也将受益于 AI 技术。 优化排产：在现代化的数字工厂中，利用数字孪生技术对工厂的生产流程进行模拟分析。AIoT 可以生成最优的排产计划，实现多边界、多约束条件的高效排产。减少物料和产能浪费，快速响应工厂生产需求，提高生产效率。 优化供应链：覆盖供应...
