中國信通院：中國智能制造發展研究報告——智能工廠（2022）（55頁）.pdf

1、中國智能制造發展研究報告智能工廠智能制造是推進制造強國戰略的主攻方向，加速制造企業設備、產線、車間和工廠的數字化、網絡化、智能化升級，從根本上變革制造業生產方式和資源組織模式。同時，在經濟下行壓力、人口紅利消失、消費結構升級、新冠疫情沖擊等多種因素推動下，制造企業加快轉型步伐，工廠正向高效化、智能化、綠色化方向躍遷升級，不斷涌現出技術創新、應用領先、成效顯著的智能工廠。在此背景下，全面梳理智能工廠應用場景，總結智能工廠發展路徑，研判制造業高質量發展趨勢，明確成效考核，對“十四五”期間高水平推進智能制造具有重要參考意義。本報告圍繞智能工廠建設趨勢、場景、路徑、評價和實踐五個方面進行了闡述。趨勢方

2、面，圍繞要素驅動、手段優化、生產變革、資源配置和可持續維度進行了分析。場景方面，梳理了智能工廠建設落地的十大場景，歸納了場景差異化應用模式。路徑方面，總結了原材料、裝備制造、消費品和電子信息四大行業的差異化發展路徑以及特色模式。評價方面，從價值增長、運營優化和可持續發展三個維度提出了一套可量化轉型價值效益的績效指標體系。實踐方面，列舉了若干行業代表性領先工廠的主要轉型變革和關鍵績效改善。本報告分析數據與案例均來源 2021 年度智能制造試點示范工廠和優秀場景，同時轉型依然在持續進行，我們對轉型認識也有待進一步深化，報告中存在的不足之處，歡迎大家批評指正。前 言前言 目錄01 智能工廠走深向實，

3、呈現五大趨勢.1“數據驅動”：數據成為智能應用關鍵使能.2“虛實融合”：在數字空間中超越實際生產.4“柔性敏捷”：柔性化制造將成為主導模式.5“全局協同”：單點優化邁向全局協同變革.6.“綠色安全”：資源效率與社會效益相統一.802 智能場景梯次落地，形成多樣應用.11數據與算法驅動的精準工業質檢.14數字空間中高效規劃和迭代工藝.15物料自動存取和管控的智能倉儲.16智能機器與人員協同的敏捷作業.17全環節質量數據匯聚與精準追溯.18設備可視化運行監控與故障洞察.19自適應生產變化的產線柔性配置.20實時精準與動態響應的智能排程.21全要素透明可控的精益生產管理.22產供銷一體化協同生產計劃

4、優化.2304 績效指標量化效益，穿透價值迷霧.35數字投資持續增長，效益模糊.36示范工廠改善顯著，照亮價值.37績效評估顯性成效，助力轉型.38領先標桿關注績效，策劃舉措.4005 展望.5103 垂直行業模式差異，走出特色路徑.25原材料.28裝備制造.30消費品.31電子信息.321序言 1智能工廠走深向實，呈現五大趨勢012中國智能制造發展研究報告-智能工廠(一)“數據驅動”：數據成為智能應用關鍵使能傳統生產要素逐步數字化，數控機床、工業機器人等廣泛應用和深度互聯，大量工業數據隨之產生，同時研發、運營等制造業務逐漸向數字空間轉移，進一步加速了工業數據的積累。加之大數據、人工智能等技術

5、突破與融合應用，為海量工業數據挖掘分析提供了有效手段。構建“采集、建模、分析、決策”的數據優化閉環，應用“數據+模型”對物理世界進行狀態描述、規律洞察和預測優化，已成為智能化實現的關鍵路徑，在工廠各個領域展現出巨大賦能潛力。一是數據驅動的增強研發范式。數據與研發創新全流程相結合，應用數據模型、智能算法和工業知識，建立超越傳統認識邊界的創新能力，推動研發創新范式從實物試驗驗證，轉向虛擬仿真優化，進而邁向基于數據的設計空間探索、創新方案發現和敏捷迭代開發。如寧德時代結合材料機理、大數據分析和人工智能算法探索各種材料基因的結合點，加速電解液、正極、包覆等電池材料的開發，縮短研發周期 30%，降低研發

6、成本 30%。二是基于數據的生產過程智能優化?；诤Ａ恐圃鞌祿杉?、匯聚、挖掘與分析，融合工業機理，構建具有感知分析和洞察解析復雜制造過程的數字模型系統，通過對工藝流程、參數的閉環優化與動態調整，實現自決策和自優化生產制造過程。如寶武鄂城鋼鐵，基于“數據+機理”構建轉爐工藝過程模型，破解轉爐煉鋼過程“黑箱”，動態優化和實時控制氧槍、副槍及加料等操作參數，煉制效率提升 23%，煉制能耗降低 15%。301 智能工廠走深向實，呈現五大趨勢三是基于數據的精準管控與智能決策。通過對工廠中人、機、料、法、環等全要素的深度互聯與動態感知，打通生產過程的數據流，通過數據自動流動化解復雜制造系統管控的不確定性

7、，實現精準感知、動態配置和智能決策的生產運營管理。如濰柴動力構建智能管理與決策分析平臺，匯聚生產數據，基于大數據分析結合人工智能算法，開展動態資源調度、設備預測維護、能耗智能優化等數據應用，生產效率提升 30%，生產成本降低 15%。四是數據加速模式業態創新與價值鏈重構。通過數字技術連接各類終端、產品、設備等，基于數據分析開展遠程運維、分時租賃、產融結合等新服務與新業態，進而推動價值鏈高價值環節的產生或轉移以及價值網絡的全面重構。如帕菲特機械構建售后增值服務運維平臺，基于產品數據分析開展租賃、運輸、金融等增值服務，服務效益提升 30%；山河智能裝備基于數據實時監控裝備狀態，探索工程機械融資租賃

8、服務，2022年 4月通過融資租賃方式推動工程機械出口 RCEP成員國，首期合同資金 1000萬元。4中國智能制造發展研究報告-智能工廠(二)“虛實融合”：在數字空間中超越實際生產隨著數字傳感、物聯網、云計算、系統建模、信息融合、虛擬現實等技術推廣應用，實現了物理系統和數字空間的全面互聯與深度協同，以及在此過程中的智能分析與決策優化。使得工業領域能夠在數字空間中對現實生產過程進行高精度刻畫和實時映射，以數字比特代替物理原子更高效和近乎零成本的開展驗證分析和預測優化，進而以獲得的較優結果或決策來控制和驅動現實生產過程。數字孿生是在數字空間中對物理世界的等價映射，能夠以實時性、高保真性、高集成性地

9、在虛擬空間模擬物理實體的狀態，已成為在工業領域虛實融合實現的關鍵紐帶。一是基于數字孿生樣機的仿真分析與優化。通過建立集成多學科、多物理量、多尺度的，可復現物理樣機的設計狀態，且可實現.實時仿真的虛擬樣機，在數字空間中完成設計方案的仿真分析，功能、性能測試驗證，多學科設計優化以及可制造性分析等，加速設計迭代。如萊克電氣應用結構、電子、電磁等CAD（計算機輔助設計）工具，基于設計資源庫，構建電機產品多學科虛擬樣機，并開展機械、電磁、熱等多學科聯合仿真分析與優化，產品研制周期縮短 55%。二是基于生產數字孿生的制造過程監控與優化。依托裝備、產線、車間、工廠等不同層級的工廠數字孿生模型，通過生產數據采

10、集和分析，在數字空間中實時映射真實生產制造過程，進而實現仿真分析、虛擬調試、可視監控、資源調度、過程優化以及診斷預測等。如一汽紅旗采用三維可視化和資產建模技術，實時接入車間生產數據和業務系統數據，建立了整車制造工廠數字孿生模型，從全局/產線/細節等不同角度實時洞察生產狀態，對故障/異常狀況進行實時識別、精準定位和追蹤還原分析，生產異常處理效率提升 30%，工廠產能提升 5%。三是基于產品運行數字孿生的智能運維與運行優化。在產品機械、電子、氣液壓等多領域的系統性、全面性和真實性描述的基礎上，通過采集產品運行與工況數據，構建能夠實時映射物理產品運行狀態，以及功能、性能衰減分析的運行數字孿生模型，從

11、而對產品狀態監控、效能分析、壽命預測、故障診斷等提供分析決策支持。如陜鼓動力依托設備智能運維工業互聯網平臺，通過裝備數據采集、識別和分析，結合工業機理，構建透平裝備運維數字孿生模型，實現產品健康評估、故障診斷和預測性維護，維護效率提高 20%以上，維修生產成本降低 8%以上。501 智能工廠走深向實，呈現五大趨勢(三)“柔性敏捷”：柔性化制造將成為主導模式目前，消費方式正逐步由標準化、單調統一向定制化、個性差異轉變。如服裝行業積極落地多種成衣的在線定制，家具行業大力推廣全屋家居的客戶定制，汽車行業加速探索乘用車用戶直連制造，鋼鐵行業小批量訂單需求增長等。傳統大規模量產的生產模式已無法在可控成本

12、范圍內滿足個性化需求的敏捷響應和快速交付。工廠亟需通過構建柔性化生產能力，以大批量規?；a的低成本，實現多品種、變批量和短交期的個性化訂單的生產和交付。主要通過四個方面的協同來實現“柔性”。一是產品模塊化快速開發?；跀底只９ぞ吆蛿祿芸仄脚_，依托產品模塊庫、設計知識庫和配置規則庫等，根據設計需求，選擇、配置和組合產品模塊，并通過參數化設計快速修改模塊設計，進而產生定制化產品的設計方案、工藝方案等。如曲美家居應用三維家居設計工具，依托“一千余個設計案例庫和五萬余套設計樣本庫”，通過設計配置規則和參數化設計，快速根據客戶選配生成定制產品設計模型和工藝流程，店面定制家居設計效率提高 400%

13、。二是柔性資源配置與動態調度。泛在連接各類生產資源，實時感知生產要素狀態，面向小批量定制工單，精確制定主生產計劃、物料需求計劃、車間任務排產，柔性配置和組織生產資源，并實時根據訂單狀態和異常擾動，動態調整計劃排程，調度生產資源。如老板電器通過生產要素的全面互聯感知，構建工業指揮大腦，以小批量定制工單驅動，基于數據模型和智能算法優化生產資源配置，實時進行調度，設備綜合效率提升 23%，生產效率提升 45%。6中國智能制造發展研究報告-智能工廠三是柔性與自適應加工。依托柔性可重構產線、柔性工裝夾具和柔性線上物流搬運系統，基于數據對單件或小批量產品進行精準識別、資源匹配和生產全過程的精確控制，進而實

14、現工藝流程不同，作業內容差異的多品種變批量定制產品的柔性生產。如 TCL構建基于 5G的可重構柔性液晶生產線，結合 5G邊緣計算，實現按訂單快速調整產線布局，自動更新設備參數等，轉產時間縮短 93%，產能提升 10%。四是柔性供應鏈系統。打通產業鏈供應鏈，建立面向研發、生產、運營等業務的供應鏈協同機制，基于跨企業的數據共享和實時反饋增強供應鏈資源柔性配置、業務動態協同和變化快速適應能力，進而實現供應鏈對定制需求的敏捷響應和快速交付。如廣汽埃安構建供應商協同平臺，打通多級供應商數據渠道，推動“客戶、生產、供應、物流”各個環節緊密協同,建立定制訂單聯動的柔性供應鏈體系，能夠準確傳遞定制訂單的供貨需

15、求，快速組織生產和交付采購訂單，定制化能力提升 35。(四)“全局協同”：單點優化邁向全局協同變革隨著 5G、物聯網等網絡技術的全面應用，泛在互聯，萬物互聯已成為數字時代的典型特征。網絡使得制造系統可以不斷超越時空的限制進行更廣泛地連接，將人、設備、系統和產品等要素連接起來，打通全要素、全價值鏈和全產業鏈的“信息孤島”，使數據能夠在不同系統、不同業務和不同企業之間高效流動。進而基于數據協同，通過網絡化方式進行資源要素的共享、調度，企業內外業務的集成打通，推動從數字化設計、智能化生產等局部業務優化，向網絡化協同、共享制造等全局資源協同優化邁進。一是生產全流程集成控制與協同優化?；谠O備、控制、管

16、控和運營多層次制造系統和信息系統集成，通過數據協同開展計劃排程、資源調度、生產作業和運營管控的集成聯動，進而實現全生產流程各環節的統籌調度、資源組織、集中控制、高效銜接和動態優化。如寶武武漢鋼鐵依托工業互聯網平臺打通煉鋼、連鑄和軋鋼三大工藝流程，整合傳統分布式操作室，構建集控中心，實現煉鋼、連鑄、軋鋼全流程一體化排程、調度、控制、監視和運維，生產效率提升12%，人員比例優化 30%。701 智能工廠走深向實，呈現五大趨勢二是全供應鏈一體化集成與協同。依托跨企業信息系統集成或構建供應鏈協同平臺，打造供應鏈協作入口，連接采購、庫存、物流、銷售等前后端的供應鏈環節，實現數據聯動的供應鏈集成優化，提升

17、內外部整體協作效能。如藍思科技構建供應商管理協同平臺，向上游供應商提供云協作門戶，集成供應商的生產、倉儲、運輸管理等系統，實時傳遞訂單、計劃等信息，同時采集供應商生產、物流信息，實現可視化管控與資源調度，采購成本降低 8%。三是生產端與消費端打通與協同優化。打通生產系統和消費互聯網，以消費者精準洞察、需求敏捷響應和全生命周期體驗交付為核心，重構生產模式、運營方式和商業模式，優化全鏈條資源配置與協作效率，進而快速創新產品服務來滿足個性化需求，挖掘長尾市場，推動規模經濟向范圍經濟轉變，進而構建新競爭優勢。如酷特智能基于工業互聯網打通成衣消費端和生產端，用戶可在線定制服裝，自動匹配版型和服裝設計，依

18、托高度柔性化智能生產系統實現“一人一單”定制生產與直接交付，推動收入增長 16%。四是基于網絡化協同的產業資源配置與全局優化。通過打造產業級平臺，泛在連接全產業資源要素，構建全局資源共享平臺，在更大范圍、更廣領域內組織、配置和協同制造資源，并基于資源狀態實時感知，應用智能算法和大數據分析，動態優化資源配置，實現全局資源效率提升。如博創智能構建注塑行業的工業互聯網平臺-塑云平臺，推動企業注塑機上云上平臺，基于實時感知設備運行狀態，租賃閑置設備產能，提高行業資源配置效率，并在此基礎上創新預測性維護等增值服務，創造新收益。8中國智能制造發展研究報告-智能工廠(五)“綠色安全”：資源效率與社會效益相統

19、一安全生產和綠色環保是工廠經營發展的生命線，是構建和諧社會的重要保障，是保證國民經濟可持續發展的重大問題。近年來，在雙碳戰略目標引領下，開展智能工廠建設和數字化轉型的同時，以數字技術賦能節能環保安全技術創新，應用人工智能、大數據、5G、工業互聯網等提升工廠能耗、排放、污染、安全等管控能力，逐步邁向綠色制造、綠色工廠和綠色供應鏈，加快制造業綠色化轉型，創造良好的經濟效益和社會效益。一是能耗監控分析與能源效率優化?；跀底謧鞲?、智能電表、5G等實時采集多能源介質的消耗數據，構建多介質能耗分析模型，預測多種能源介質的消耗需求，分析影響能源效率的相關因素，進而可視化展示能耗數據，開展能源計劃優化、平衡

20、調度和高能耗設備能效優化等。如長城汽車通過實時采集室內外溫度和制冷機系統負荷，利用校核系統模型實時決策制冷運行的最佳效率點，動態控制制冷機并聯回路壓力平衡和水泵運行頻率，降低制冷站整體能耗，節能率達到 16%以上。二是安全監控預警與聯動應急響應。針對主要危險源進行實時監控，基于采集數據分析自動識別安全風險隱患并實時預警；廣泛連接各類安全應急資源，構建應急預案庫，自動定位安全事故，推薦應急響應預案，并實時聯動調度應急資源，快速處置安全事故。如萬華化學建設應急智慧系統，集成視頻、報警、氣象儀器等數據源，構建應急預案庫，實現事故定位、預案啟動、應急響應、出警通知以及相關設備和資源自動化聯動，能夠高效

21、處置安全事故，降低損失。901 智能工廠走深向實，呈現五大趨勢三是全過程環境監測與污染優化。依托污染物監測儀表，采集生產全過程多種污染物排放數據，建立多維度環保質量分析和評價模型，實現排放數據可視化監控，污染物超限排放預警與控制，污染物溯源分析，以及環?？刂撇呗詢灮?。如南京鋼鐵通過對 220個總懸浮微粒無組織排放監控點的實時數據采集，構建和應用智慧環保模型，實現環保排放的預測預警與環?？刂撇呗詢灮?，降低生產異常帶來的超標排放風險 80%，加熱爐排口硫超標現象下降 90%。四是全鏈條碳資產管理。通過采集和匯聚原料、能源、物流、生產、供應鏈等全價值鏈條的碳排放數據，依托全生命周期環境負荷評價模型

22、，實現全流程碳排放分布可視比較，碳排放趨勢分析、管控優化以及碳足跡追蹤等。如中石化鎮海煉化構建碳排放管理系統，在線計算各環節碳排放、碳資產數據，實現碳資源采集、計算、盤查和交易全過程管控，按照單臺裝置每月減少碳資產計算工作量 1天測算，全年降低成本 130多萬元。1102 智能場景梯次落地，形成多樣應用11智能場景梯次落地，形成多樣應用0212中國智能制造發展研究報告-智能工廠以典型場景為基本要素，加速數字技術與全產業鏈、全價值鏈和全要素的融合滲透，是深化智能制造發展的新路徑探索。本報告參考“2021年度智能制造試點示范行動”智能制造典型場景參考指引（2021年）1，對來源 2021年度智能制

23、造示范工廠和優秀場景2.的數據進行統計分析，具體結果如圖 1所示?？傮w來說，智能工廠發展路徑以制造過程和生產管理的智能優化切入，加速供應鏈打通和協同，并向價值鏈上游研發設計和下游銷售服務等高價值環節延伸，最終推動生產方式、商業模式和業務形態的創新變革。一是智能工廠的主攻方向依舊是制造領域，主要集中在計劃調度、生產作業和質量管控的三大核心環節，相關智能場景應用數量占比 55.4%。二是生產管理也是工廠轉型改善重點，管理應用占比 20.5%，主要集中在設備管理、能源管理和安全管控三大環節。三是數據驅動的研發變革和商業創新并行探索，各占比 10.6%、13.5%，未來研發變革和商業創新將創造新的價值

24、，具有更大潛力。應用數量排名前十的“十大智能場景”分別是智能在線檢測、工藝數字化設計、智能倉儲、人機協同作業、質量精準追溯、在線運行監測與故障診斷、產線柔性配置、車間智能排產、精益生產管理、生產計劃優化，總計占比超過 50%?；炯性诠S生產運營核心的工藝規劃、計劃排程、加工作業和生產管控高價值領域，符合智能工廠建設主觀需求和客觀規律，具備較為顯著的示范性。1關于開展 2021 年度智能制造試點示范行動的通知22021 年度智能制造示范工廠揭榜單位和優秀場景名單1302 智能場景梯次落地，形成多樣應用商業運營研發設計生產管理制造執行營銷管理售后服務模式創新13.5%10.6%20.5%55.

25、4%工廠設計產品研發工藝設計計劃調度安全管控能源管控環保管控生產作業倉儲配送質量管控設備管理供應鏈管理銷售驅動業務優化銷售計劃動態優化市場快速分析預測產品遠程運維數據增值服務主動客戶服務供應鏈可視化物流實時監測與優化采購策略優化供應鏈風險預警與彈性管控大批量定制網絡協同制造基于數字孿生的制造用戶直連制造共享制造車間/工廠數字化設計車間/工廠數字化交付產品數字化設計與仿真原料性質表征配方研發離散型工藝數字化設計流程型工藝數字化設計車間智能排產生產計劃優化精準作業派工多工廠生產計劃協同柔性化計劃調度安全風險實時監測與識別安全事件智能決策與應急聯動危險作業自動化?；分悄芄芸啬芎臄祿O測能源平衡與調

26、度能效優化污染源管理與環境監測排放預警與管控碳資產管理固廢處置與再利用人機協同作業產線柔性配置精益生產管理資源動態組織先進過程控制工藝流程/參數動態調優智能倉儲精準配送物料實時跟蹤智能在線檢測質量精準追溯產品質量優化在線運行監測與故障診斷智能維護管理預測性維護與運動優化資產全生命周期管理自動巡檢遠程控制151341251301096527785632043324711087751514525113924222285502133164534929262062201616111圖 1 智能制造試點示范智能場景應用數據統計14中國智能制造發展研究報告-智能工廠(一)數據與算法驅動的精準工業質檢質量檢

27、測是采用科學的檢測手段和方法，測定產品特性是否符合規定的過程。質量檢測效率和精度在一定程度上影響著生產效率和產品質量。傳統工廠依托人工開展質量檢測活動，首先檢測效率相對較低，影響產線生產節拍；其次存在一定的質量誤判率，導致不合格品流入后道工序或者市場，造成質量損失；同時質量檢測數據無法采集、管理和追溯，難以支撐質量數據應用。聚焦高效精確質檢和質量持續改進需求，將機器視覺、數字傳感、人工智能、邊緣計算等與檢測裝備相結合，打造智能檢測裝備，通過接觸或非接觸方式在線采集產品質量數據，應用“工業機理+數據分析”構建的質量分析模型實時識別、判斷和定位質量缺陷，進而自主決策質量合規性。智能在線監測大幅度提

28、高質檢效率，提高缺陷識別率，降低質量損失風險，同時推動質量管理全流程的數字化，進而支撐全流程質量追溯和質量分析優化。智能在線檢測當前已在鋼鐵、電子、汽車、食品等行業的物料質量檢測、加工和裝配質量檢測、產品外觀檢測、包裝缺陷質量檢測等方面得到廣泛應用，如華菱鋼鐵 5G+人工智能的棒材鋼材表面缺陷自動檢測，降低質量損失年均 500萬元。主要包括以下三類典型應用模式。一是外觀表面質量檢測。應用工業相機采集被測對象外觀或表面圖像數據，通過結合工業機理模型、大數據分析和深度學習算法等構建的缺陷分析模型自適應識別和定位表面質量缺陷，篩選不合格產品。如鋼材表面缺陷檢測，LED液晶面板表面缺陷檢測，食品飲料包

29、裝破損檢測等。二是幾何尺寸公差檢測。應用平面視覺測量或者三維視覺測量等方式采集對被測對象幾何參數，通過“工業機理+數據分析”構建的測量算法進行幾何特征提取、尺寸公差測量和質量合規性判定。如洗衣機總裝箱體尺寸視覺檢測，航天高精度零件車削加工輪廓尺寸檢測等。三是裝配質量防錯檢測。應用工業相機采集被測對象裝配狀態圖像數據，通過深度學習等算法等進行關鍵特征提取，零件識別和定位，基于識別的裝配零件數量和裝配位置的正確性，判斷質量合規性，如發動機活塞銷卡環裝配檢測，PCB電路板 SMT貼裝錯誤檢測等。1502 智能場景梯次落地，形成多樣應用(二)數字空間中高效規劃和迭代工藝工藝設計是將產品設計轉化為一系列

30、加工工序和資源配置要求的過程，是設計和制造之間的關鍵橋梁。工藝設計質量和效率影響著研發周期、生產成本和產品質量。傳統工廠以二維工藝設計為主，首先二維環境下無法有效開展仿真驗證，工藝質量完全依賴于人員經驗，大量實物驗證增加了成本；其次工藝知識難以固化、顯性化和復用，設計過程的重復造輪子現象明顯；同時無法有效銜接三維產品設計和生產制造，工藝橋梁作用弱化明顯，增加了設計向制造的轉化周期。面向高效、高質量規劃制造過程和精準指導生產作業的需求，將基于模型的定義、先進制造、知識圖譜等技術與計算機輔助工藝設計、計算機輔助制造等系統結合，全面應用三維模型結構化表達工序流程、制造信息和資源要素，開展加工、裝配、

31、生產等虛擬驗證與優化迭代。工藝數字化設計全面提升了工藝設計效率、質量和可操作性，加速工藝知識積累和重用，大幅度減少實物驗證次數，降低研制成本，同時全面打通設計和制造的信息孤島，顯著提升產品研制效率。工藝數字化設計已在航空航天、汽車與零部件、電子信息等行業的機械加工、表面噴涂、組件焊接、整機裝調等工藝中得到廣泛應用，如魚躍醫療實施基于模型的機械加工、裝配等工藝設計，設計時間縮短 30%。主要包括以下三類典型應用模式。一是三維工藝設計與仿真驗證。在產品三維模型上添加制造信息，關聯設備、工裝、人員等制造資源，構建結構化工藝，借助加工、裝配等工藝仿真工具在虛擬環境中快速迭代優化工藝設計，如白車身三維焊

32、裝工藝設計，鑄造工藝數值模擬仿真等。二是基于知識的快速工藝設計。建立加工方案庫、工藝參數庫、工裝庫等結構化工藝知識庫，通過知識檢索或算法推薦等精準匹配和復用知識內容，驅動工藝快速設計。如基于知識的航空發動機裝配工藝設計，基于工裝設計模板的鍛造模具參數化快速設計等。三是設計工藝制造一體化協同。打通設計、工藝和制造環節的業務流和數據流，基于統一設計數據源，開展面向制造的設計，并行工藝規劃與設計，工藝作業指導實時下發車間可視化展示，以及制造問題實時反饋驅動設計優化。如航天產品研制的并行工程，配電裝備設計制造一體化等。16中國智能制造發展研究報告-智能工廠(三)物料自動存取和管控的智能倉儲倉儲管理是對

33、物料入庫、儲存、盤點和出庫的管控過程，是工廠物資采購、存儲、流通和使用的關鍵環節。倉儲管理效率和質量關系著工廠的生產效率和產品成本。傳統工廠倉儲管理以人工作業為主，首先物料出入庫和庫存盤點作業效率低下，時常由于出入庫的滯后導致生產物料無法準時齊套；其次信息管理粗放，庫存和出入庫信息記錄不清，帳實不符、物料呆滯問題明顯，拉高庫存成本；同時無法與計劃、調度、配送、生產等環節協同，難以適應敏捷柔性生產模式下拉動式物料精準配套需求。面向高效、精準和低成本庫存管理以及生產協同優化的需求，將人工智能、射頻識別、智能傳感等技術與立體庫、AGV（自動導引運輸車）等倉儲設備以及 WMS(倉庫管理系統)、WCS(

34、倉儲控制系統)等倉儲管控系統相融合，實現物料自動出入庫和信息記錄，庫存可視化管理，以及庫位和存儲空間自適應優化。智能倉儲實現了物料存取作業和庫房管理的少人化，提升庫存管理效率質量，降低庫存成本，同時庫存環節的數字化、智能化打通了物料和加工環節，支撐基于生產需求的準時物料配送。智能倉儲目前廣泛應用于消費電子、汽車制造、食品藥品、鋼鐵石化等行業的原料、輔料、在制品、成品等物料存儲和庫房管理，如廣州白云電器應用智能倉儲與自動物流，提升物流效率 12.58%。主要包括以下三類典型應用模式。一是自動化物料存取。依托 WMS系統進行出入庫、庫存等信息管理，應用 WCS系統自動控制立體庫、堆垛機、穿梭機、積

35、放鏈等庫存裝備，結合人工智能規劃和優化庫位，進行物料的自動識別、存儲、分揀和出庫。如石化工廠的聚烯烴自動化倉儲，鋼鐵工廠的鋼卷自動化庫區等。二是協同聯動物料存取?；?WMS系統與生產計劃、車間執行、采購銷售等系統集成打通，以生產投料、采購入庫、在制品流轉、訂單發貨等計劃信息驅動物料自動出入庫作業。如與 MES（制造執行系統）集成的在制品協同出入庫，與 SRM（供應商管理系統）集成的采購物料協同入庫等。三是實時拉動式物料存取。將智能倉儲系統與各工序生產管控直接對接，匹配工序生產節拍，依據工序實際物料消耗和物料需求預測開展實時拉動式物料出入庫和庫存管控。如汽車車身涂裝工序拉動的白車身出庫、漆后車

36、身入庫高效協同等。1702 智能場景梯次落地，形成多樣應用(四)智能機器與人員協同的敏捷作業生產作業是指將投入的各種資源通過加工、裝配等操作轉化為最終產品的過程，是生產活動的核心內容。生產作業能力水平從根本上決定了工廠的生產能力。在自動化、信息化階段，生產作業優化強調大規模機器替代，首先局限在標準化、程序化和少量柔性要求的作業過程替代，限制產能進一步提升；其次人類僅單方面操作設備，人機作業內容幾乎分離，阻礙了作業效率深度優化；同時傳統機器缺乏感知，操作、防護不當則易造成人身傷害。隨著智能傳感、深度學習等數字技術與傳統機器深度融合，機器逐步具備感知、分析、決策能力，可以通過圖像識別、數據分析、智

37、能決策和精準執行等自主適應要素變化，識別人類意圖，開展溝通交互，進而協同人類開展工作，推動人機工作方式從控制輔助向共生協同變革。人機協同作業顯著擴大了機器的應用場景，增強了生產作業的柔性和韌性，同時推動人類思維和智能算法有機融合，共同學習，互相增強，協同創新。人機協同作業目前在汽車、鋼鐵、紡織、食品等行業的生產作業中的大重量物料搬運，輔助零件裝配與包裝，輔助工序加工作業等環節得到應用，如中聯重科應用模塊化人機協同工作站，提升挖掘機下車架部件裝配效率 50%。主要包括以下三類典型應用模式。一是輔助物料識別、抓取與移動?；诠I視覺+人工智能算法自主識別物料，自動控制機械臂進行物料的抓取，以及移動

38、放置至預定位置。如阿膠膠塊機器人自動扒膠，機械零件加工機器人自動上下料等。二是輔助零件識別、定位與裝配。通過機器視覺識別零件，測量和校正位置，控制機械臂基于接觸傳感等力反饋實現零件精細化裝配。如復雜電子裝備核心構件的機器人智能化裝配，傳動箱機器人輔助軸承熱裝等。三是輔助加工作業規劃與自執行。依托視覺算法進行目標外觀、位姿等加工狀態識別，基于智能算法自動規劃和決策加工策略，控制機械臂操縱加工裝置完成作業。如鋼管毛刺機器人自適應打磨，機器人自動鋼卷拆捆帶作業。18中國智能制造發展研究報告-智能工廠(五)全環節質量數據匯聚與精準追溯質量追溯是指采集產品全生命周期生產、質量等信息并實現關聯管理和定位查

39、詢的過程。實現質量精準追溯有助于明確質量責任、精準溯源問題和策劃質量改善。傳統工廠往往缺乏全流程質量追溯能力，首先未實現原材料采購檢驗，生產全工序過程檢驗以及成品出廠檢驗等全流程質量檢驗數據的采集，缺乏有效的質量數據源；其次未能實現全流程質量數據的集成打通，各階段質量數據孤島嚴重，無法有效關聯；同時全流程質量數據與實物產品間未實現綁定，無法通過產品標識查詢質量數據。聚焦產品全生命周期質量管控、追溯和改善需求，通過數字化手段采集全流程質量數據，依托質量數據平臺匯聚、集成和打通各環節質量數據，基于條碼、標識和區塊鏈等技術，實現全流程質量數據與實物產品的關聯匹配和跨業務、跨企業的質量信息追溯。質量精

40、準追溯有助于質量問題的快速溯源、精準分析和準確處理，大幅度降低質量損失，同時能夠為產品設計、工藝設計、生產作業、維修維護等優化提供數據支持，加速產品迭代優化。目前質量精準追溯在鋼鐵石化、食品飲品、生物醫藥、汽車與零部件、裝備制造等行業的原料質量、生產質量以及全生命周期質量等管控上得到應用，如歌爾股份應用質量管理系統對全流程生產、供應鏈質量問題進行追蹤分析，產品良率提升 10%。主要包括以下三類典型應用模式。一是從原料到成品全流程質量追溯。采集原材料檢測、生產過程質量記錄以及成品質量記錄信息，將產品從原料到成品的質量信息關聯打通，基于產品標識實現正向和反向質量快速追溯。如奶制品從奶源、生產到銷售

41、全流程質量追溯，鋼材從鐵礦、冶煉到下游使用全流程質量追溯等。二是從零部件到整機全系統質量追溯。將零部件質量數據和零部件實物唯一編碼綁定，并逐一綁定至整機實物唯一編碼，進而實現從零件逐級定位至整機或從整機逐漸分解至零件的雙向質量追溯。如電器產品主要物料質量追溯，機器人產品關鍵零部件質量追溯等。三是從研發到運維全生命周期質量追溯。全面匯聚設計、工藝、采購、生產、交付和運維全生命周期產品質量數據包，構建產品全生命周期質量履歷，支持全生命周期質量改善活動。如軌道交通裝備全生命周期質量履歷管理，工程機械全生命周期質量履歷管理等。1902 智能場景梯次落地，形成多樣應用(六)設備可視化運行監控與故障洞察運

42、行監測與故障診斷是指通過一定技術手段監控設備運行狀態、分析性能指標，對故障進行診斷和報警的過程。良好的運行監測與故障診斷有助于優化設備性能，提升可用性，降低故障損失。傳統工廠的設備運行監測與故障診斷主要依靠人工日常巡檢和定期停機維護，首先人工巡檢難以及時發現潛在故障隱患和細微壽命衰減，長期積累最終導致設備故障停機；其次設備維修過程依賴于人員經驗，故障診斷效率低，停機工時浪費大；同時無法實時掌控設備狀態，對快速劣化和突發性故障響應效率低，造成安全風險。面向設備精細管控和高效運維需求，通過數字傳感實時采集設備運行數據和工藝參數，依托設備管理系統，融合工業機理和數據模型，實現設備運行狀態可視化監控，

43、運行效率和性能綜合分析，以及故障診斷和失效預警。在線運行監測與故障診斷實現了數據驅動的設備調度、運維保障的優化，提高了設備綜合效率，降低非故障停機風險；同時基于數據分析開展故障診斷和維修策劃，提高故障修復效率，減少停機工時損失。目前在線運行監測與故障診斷在鋼鐵冶煉設備、石化煉油裝置、數控機床與產線、焊接涂裝設備、物流運輸設備、工業機器人等裝備運維上應用，如貴州航天電氣通過設備在線狀態監控與故障診斷，設備綜合效率提升 20%。主要包括以下三類典型應用模式。一是設備可視化監控與性能分析。通過實時采集設備運行工況和工藝參數等數據，通過大數據分析和數據可視化技術，動態展示設備運行狀態和關鍵績效指標。如

44、電路版的 SMT產線運行監控與綜合效率分析，鋼鐵生產連鑄連軋產線狀態監控等。二是設備健康監測與異常報警?；诠I機理結合數據模型構建設備健康預測模型，實時分析設備運行數據，當存在參數超閾值時進行故障異常的自動報警。如基于機器視覺的傳動皮帶失效監測，石化裝置泵群健康監測與異常預警等。三是故障診斷、策略決策和維修聯動?；诰垲惢貧w、深度學習、決策樹、知識圖譜等算法，構建設備故障分析模型和維修知識庫，提取故障特征，分析故障原因，決策修復策略，并聯動生成維修工單，如數控機床故障診斷與維修方案快速匹配。20中國智能制造發展研究報告-智能工廠(七)自適應生產變化的產線柔性配置產線柔性配置是根據不同訂單生產

45、要求，動態配置產線的人、機、料、法等生產要素的過程。生產中產線配置效率對工廠整體生產效率和生產成本有著較大影響。在自動化、信息化時代，工廠以專用設備、固定流程的自動化產線為主，首先較為標準、固化的生產模式對品種和批量的變化極其敏感，缺乏資源動態配置能力；其次需要換產時，產線配置周期長，工作量大，投入成本高；同時也不具備對各類生產擾動的動態響應能力，生產韌性較差。面向多品種變批量的高效、低成本生產的需求，依托智能化、柔性化裝備，應用成組工藝、柔性裝夾、5G設備組網、智能控制等技術，搭建柔性生產線，實現精準匹配訂單配置人、機、法等要素，快速組織生產和響應需求變化。產線柔性配置顯著縮短訂單切換時產線

46、配置準備時間，消除了大量等待浪費，提升了生產效率，同時柔性資源配置使得工廠能夠快速響應緊急插單、訂單取消、物料延遲等擾動事件，保障生產的連續性與平穩性。產線柔性配置目前在家具、家電、汽車、消費電子等行業的機械加工、焊接裝配、表面涂裝、整機裝調等生產過程中得到應用，如中國重汽濟南動力應用多機型混產柔性裝配線，產品交付周期縮短 25%。主要包括以下三類典型應用模式。一是快速重構設備布局實現工序柔性?；?5G網絡開展設備工控無線組網，需要時能夠快速添加、剔除或者移動各工序的加工設備，進而重構工序組合來適應不同制程的生產要求，如電路板柔性 SMT產線，LED液晶面板柔性生產線等。二是自適應切換加工程

47、序和工裝實現作業柔性。采用數控機床、機器人等通用加工裝備，自主識別工件類型，切換相匹配的加工程序、刀具或者裝夾等，進而適應作業內容的變化，如航天精密零件柔性加工生產線，乘用車白車身柔性涂裝生產線等。三是動態調整產線物流路徑實現過程柔性。工件在線上流轉過程中，自識別工件類型，依托柔性物流，自動調整和改變產線物流路徑，精準控制工件流向的加工設備，進而適應加工流程的變化，如復雜電子裝備柔性脈動式裝配線、羊絨紗線柔性生產線等。2102 智能場景梯次落地，形成多樣應用(八)實時精準與動態響應的智能排程車間排程是將車間生產任務分解為工序級執行計劃和資源調度方案的過程。車間排程效率和精度在很大程度上決定了車

48、間生產效率和交付周期。傳統工廠多為人工排程調度，首先排程計劃準確度較低，大量工序間銜接等待的浪費，延長了生產周期；其次難以匹配實時或者預測產能開展排程計劃，導致排程被動變更頻繁，影響生產穩定性；同時難以實時響應任務延遲、緊急插單和設備故障等生產擾動進行重排程和動態調度。面對縮短車間計劃排程周期，提高排程精準度和敏捷性的需求，通過實時感知車間生產任務和資源狀態，依托調度排程系統，應用融合了工業機理、數據分析和智能算法的調度模型，預測車間產能，響應動態擾動，進而實現交期、產能和庫存等多約束條件下的車間排程優化。車間智能排產全面提升車間排程方案的準確度、合理性，有效提高資源利用率，釋放潛在產能，縮短

49、訂單交期，同時能夠響應動態擾動開展重調度，提升生產穩定性和韌性。車間智能排產目前在原材料、電子信息、裝備制造和消費品等行業的冶煉車間、加工車間、焊接車間、裝配車間、涂裝車間等得到了廣泛應用，如浙江正泰電器應用高級計劃排程系統開展日計劃排程，提升工廠生產效率 25%。主要包括以下三類典型應用模式。一是優化工序安排為目標的離散生產排程。應用排程算法結合數據分析，以工序先后為基本約束，在最合適時間將最合適工序安排在最合適的設備（工位）上，進而縮短計劃完工周期。如航空發動機裝調生產排程，汽車車身焊接生產排程等。二是優化生產連續性為目標的流程生產排程。應用排程算法結合過程機理模型，以過程全局優化為目標，

50、獲得較優計劃排程，通過與裝置控制聯動，實時優化生產過程。如煉鋼、連鑄、連軋一體化排程優化、多品種奶制品生產排程優化等。三是應對異常擾動為目標的動態排程調度?；趯ιa狀態的實時感知，應用專家系統、決策樹、深度強化學習等技術，自主決策最佳策略應對擾動帶來的排程異常。如應對裝置收率波動的煉油生產動態排程，應對訂單變化的家具生產動態排程等。22中國智能制造發展研究報告-智能工廠(九)全要素透明可控的精益生產管理生產管理是車間中配置資源，組織生產，協調任務和管控進度的過程。車間生產管理水平在較大程度上影響著生產效率、生產成本和訂單交期。傳統工廠的生產管理以人工為主，首先人、機、料等關鍵生產要素難以實時

51、感知和精準管控，資源負載不均，利用率不高；其次生產管理決策依賴于經驗，決策滯后且不準確，管理手段落后，造成大量生產浪費；同時難以對各類要素、流程和活動的績效進行準確評價，無法支撐生產改善。針對全要素和全過程精細化管控，消除生產浪費的需求，依托車間管控系統，基于全要素實時感知，將大數據分析、人工智能、虛擬現實等技術與六西格瑪、6S和 TPM等先進精益管理方法相結合，實現基于數據驅動的全流程精益生產管理。精益生產管理實現全要素和全流程可視、可控，優化資源配置和管理決策，提高管控精度和質量；同時基于數據洞察全要素、全流程的績效水平，進而有的放矢開展生產優化，進一步提高生產效率和資源利用率。精益生產管

52、理目前在原材料、電子信息、裝備制造和消費品行業的現場改善、流程優化、作業改善、質量改善等方面應用。主要包括以下三類典型應用模式，如飛鶴乳品通過制造執行系統實現生產環節透明化管理，車間生產效率提升 30%。一是全要素透明化看板管理與精準決策。通過全要素、全過程的感知采集，依托可視化看板，實時展示計劃進度、效率質量、成本安全等綜合信息，支撐異?？焖偬幹煤透咝Ч芾頉Q策。如鋼鐵生產集中控制指揮中心，物流調度可視化看板等。二是數字化關鍵績效評價與改善。結合精益管理理念構建全要素、全過程的關鍵績效指標體系，基于生產數據分析開展精準績效度量、評估與監測，支撐流程、效率、成本等改善。如汽車發動機裝配車間人員績

53、效評估，煉化產線效率質量績效評估等。三是標準化作業改善。綜合運用人機作業分析、人因工程、虛擬現實、機器視覺等技術，制定各工序的標準作業指導，交互式輔助、引導操作員開展標準化作業，并實時監控和糾正非標準作業行為。如彩電裝配單元 ESOP作業視頻輔助，基于增強現實的交互式汽車裝配作業指導等。2302 智能場景梯次落地，形成多樣應用(十)產供銷一體化協同生產計劃優化生產計劃是企業根據訂單，結合產能、庫存等狀況制定企業生產、采購、外協等生產任務計劃的過程。計劃合理性決定訂單交付周期、資源利用效率和生產成本。在信息化時代，工廠多依賴于ERP（企業資源計劃）系統結合人工制定生產計劃，首先生產計劃制定和產能

54、、庫存、采購、銷售等狀態脫節明顯，各環節難以銜接平衡造成大量庫存積壓；其次生產訂單過程狀態難以監控，對訂單異常情況無法實時響應處理，導致訂單交付延期；同時無法有效預測需求變化、供應鏈波動、產能異常等，進而開展計劃策略的動態調整和優化。聚焦生產計劃高效精準策劃與訂單準時交付需求，基于企業資源計劃系統與采購、庫存、生產、銷售等集成打通，應用約束理論、尋優算法和大數據分析等技術，基于需求預測、產能預測、安全庫存和供應鏈交期等數據分析制定生產計劃。生產計劃優化實現更精準和合理的生產計劃制定，有助于縮短訂單交付周期，減少庫存積壓，同時實時感知和預測需求、生產、采購、銷售等波動，進而動態調整，避免交付風險

55、或者資源浪費。生產計劃優化目前在原材料、電子信息、裝備制造和消費品行業的主生產計劃、物料需求計劃、制造資源計劃等方面得到廣泛應用，如吳忠儀表應用資源計劃系統開展二級計劃優化，訂單交付率提升 10%。主要包括以下三類典型應用模式。一是基于訂單拉動的生產計劃優化?；诋a能狀態、庫存狀態、供應鏈交期等數據分析和精準洞察，應用約束理論、（非）線性規劃、智能算法等，以訂單交付期為約束，確定最佳采購入庫、生產完工時機，保障交付準時。如定制家居生產計劃優化，定制汽車生產計劃優化。二是基于銷售預測的生產計劃優化。通過實時采集市場、客戶或者銷售數據，基于數據分析結合智能算法預測未來一段時間的銷量波動，進而動態調

56、整產品生產計劃，降低庫存積壓成本。如基于銷量預測的鮮奶制品生產計劃優化、速凍食品生產計劃優化等。三是基于項目交付的生產計劃優化。打通從項目計劃、研發設計、生產計劃到生產執行的數據閉環鏈路，基于項目工作分解，結合產能均衡、資源沖突和物料齊套的預測，制定生產計劃，并根據異常協同調整。如航天產品科研生產計劃，航空發動機科研生產計劃等。2503 垂直行業模式差異，走出特色路徑25垂直行業模式差異，走出特色路徑0326中國智能制造發展研究報告-智能工廠細分行業由于產品形態、工藝流程、生產模式、運營管理等存在差異，且面臨的發展問題和生存挑戰各異，因此不同行業的智能工廠建設存在個性路徑與特色模式。本報告參考

57、“2021年度智能制造試點示范行動”智能制造示范工廠揭榜任務（2021年）.，根據智能制造示范工廠揭榜任務劃分的原材料、裝備制造、消費品和電子信息四大行業，分別統計分析了上述四大行業智能工廠建設的十大智能場景，具體參見圖 2?？梢钥吹剑阂皇枪残詧鼍?，部分生產制造環節的高價值場景，如智能在線檢測、人機協同、質量追溯、在線運行監測與故障診斷、車間智能排產是多數行業的共同關注，具備全行業推廣應用價值。二是差異場景，不同行業存在相對更為關注的智能場景，如原材料行業對過程控制優化和安能環管控改善需求明顯，進而安全風險實時監測與識別、污染源管理與環境監測、能耗數據監測、先進過程控制等智能場景應用案例數量在

58、該行業處于前十位置，又如消費品行業對消費者需求變化更為敏感，且需要適應消費需求升級的趨勢，銷售驅動業務優化、銷售計劃動態優化等便成為消費品行業的共同關注。三是共性場景也存在應用差異，同樣智能場景在不同行業的具體應用需求和模式不同，如產線柔性配置在電子信息行業更多體現為根據訂單變化的設備布局快速調整，而裝備制造行業更多是基于通用設備、柔性工裝和智能機器人來最大程度適應產品和工藝變化，因此同一場景不同行業推廣時需要注意差異化解決方案設計。圖 2 四大行業示范工廠十大智能場景3關于開展 2021 年度智能制造試點示范行動的通知十大智能場景其他智能場景場景行業原材料行業智能在線檢測工藝數字化設計 人機

59、協同作業質量精準追溯在線運行監測與故障診斷產線柔性配置車間智能排產精準生產管理生產計劃優化安全風險實時監測與識別污染源管理與環境監測能耗數據監測銷售驅動業務優化銷售計劃動態優化供應鏈可視化產品數字化設計與仿真物流實時監測與優化工藝流程/參數動態調優能源平衡與調度先進過程控制智能倉儲消費品行業電子信息行業裝備制造行業2703 垂直行業模式差異，走出特色路徑28中國智能制造發展研究報告-智能工廠(一)原材料原材料行業包括如鋼鐵、石化、有色、建材等行業門類，是典型的流程制造，運行過程通常伴隨著物理化學性質的連續變化?；谠牧闲袠I智能制造示范工廠智能場景建設分析，可看到：原材料行業智能工廠建設聚焦于

60、全流程制造與安能環管理的智能優化，并積極探索全價值鏈協同優化。首先原材料行業制造過程機理復雜，流程間銜接要求高，難以完全依賴物理或者數學模型解析，“黑箱”特征明顯，需要依托數字傳感、先進控制和智能裝備，取代人工控制、執行生產過程。其次原材料行業生產環境具備高溫高壓、有毒有害、易燃易爆等特點，危險源點多面廣，基于數字手段動態感知和精準識別安全風險，避免人工巡檢的滯后，消除風險盲區，則尤其重要。同時原材料行業由產品性質和工藝特點決定了高能耗、高排放和高污染的特點，近年來在嚴峻的節能環保壓力下，迫切需要應用數字化技術強化能耗和排放監控能力，進而有效實現節能減排的社會責任。原材料行業智能工廠形成了四類

61、特色模式。一是全流程智能控制與實時優化?；凇皵祿治?工業機理”構建深度解析“黑箱”過程的模型系統，感知加工狀態，決策最優操作參數，并實時響應控制。江西銅業通過對設備運行參數、控制參數和生產指標分析，構建數據模型，并疊加在常規控制邏輯上，實現磨浮生產效率和穩定性的智能優化控制。而國投生物燃料則通過對過程和最終產品的計量理化數據分析，結合細胞代謝動力學機理，構建解析過程參數和產品質量關系的模型，實時優化乙醇發酵過程參數，實現產品收率的提升。2903 垂直行業模式差異，走出特色路徑二是全過程集成協同與全局優化。通過數據協同推動生產計劃、排程調度和全流程控制的集成優化，實現計劃、調度約束下裝置和過

62、程的全局最優化生產。中石油鎮海煉化通過 ERP、RTO（實時優化）、APC（先進過程控制）和 DCS（分布式控制）系統集成，生產計劃直接驅動全流程各裝置控制優化，實現全局經濟效益的最大化。而寶武武鋼則通過集中控制和 APS（高級計劃排產）系統打通煉鋼、連鑄、軋鋼三大工序，進行統一的排程調度和工序界面一體化優化，實現三大工序全局高效協同生產。三是質能環一體化優化?；谏a過程數據采集分析，結合工業機理，實時優化工藝操作參數，并實現對裝置能耗、排放和質量的一體化優化。酒鋼集團應用煉鐵能耗專業性機理模型和大數據人工智能模型對單個高爐煉鐵過程參數動態調優，提高冶煉效率和質量的同時，減少高爐碳排放。而海

63、螺水泥則是依托全流程智能生產控制平臺，基于全流程數據分析建模實現多裝置的工藝參數調優，降低生產能耗同時提升產出熟料質量。四是全價值鏈協同優化。打通上游原料供應和下游用戶銷售，實時感知原料價格、供應量、市場需求以及銷售價格等波動，進而動態優化生產運營。中石化天津分公司基于大數據分析原油價格和內外貿價格的走勢來決策主要產品的產量和原料投入。而中鋁薩帕特種鋁材（重慶）則是打通上游原料供應和下游訂單交付物流，利用啟發式算法進行運輸路徑優化，確保原材料按時到貨，訂單能準時送達。30中國智能制造發展研究報告-智能工廠(二)裝備制造裝備制造包括通用機械、專用機械、汽車、鐵路、船舶、航空航天等行業門類?；谘b

64、備制造行業智能制造示范工廠場景建設分析，可以看出：裝備制造行業智能工廠建設以滿足復雜系統產品研制的數字化設計與柔性化生產為切入，加速供應鏈協同，并探索服務化衍生。首先裝備產品的愈發復雜的本體系統結構和機電軟一體化集成的發展趨勢對企業研發能力和制造能力均提出了較高的要求，亟需采用數字化技術賦能解決復雜系統研制效率和質量問題；其次裝備產品集成性和組裝性特點帶來了復雜的配套協作關系，應用數據打通供應鏈，實現協同是化解復雜配套協作的必然路徑；同時裝備智能化水平提升，應用數據開展遠程診斷和運維是確保裝備良好運行，為客戶持續創造價值的有效手段。裝備制造行業智能工廠形成了四類特色模式。一是基于模型的協同設計

65、。應用基于模型的定義、數字孿生等技術，依托協同設計平臺，開展復雜系統的多專業協同數字化設計，分析優化和虛擬驗證。中煤科工應用三維設計手段構建產品的多學科虛擬樣機，并利用數字樣機開展仿真分析、虛擬驗證和設計優化。江鈴底盤則探索產品模塊化設計，構建車橋總成模塊化設計方案，根據客戶配置參數匹配車橋基礎平臺開展快速三維設計與仿真。二是動態資源配置和柔性加工裝配。通過數據的高效流動實現復雜系統制造過程的動態資源組織、柔性生產作業和精準運營管控。上海航天依托柔性噴涂機器人，應用數據分析實現工件自識別、參數自調用和輪廓自適應的小批量、多品種涂裝生產。而廣州汽車則在車身自動焊裝產線的基礎上應用視覺引導、車型派

66、生識別、柔性定位等技術，滿足大批量定制需求。三是供應體系網絡化協同?；跀祿炌ǘ嗉壒腆w系，打造供應鏈協作網絡，高效配置全鏈條資源，提升裝備研發、生產和運維等業務效率。航發商發依托云平臺構建供應鏈協同平臺，建立供應商制造過程協同流程和數據共享模型，實現供應鏈研發和制造過程協同管理。一汽集團則通過供應商管理系統與供應商生產執行、倉儲系統集成，供應商根據主機廠生產時序做訂貨配送，實現拉動式供應鏈。3103 垂直行業模式差異，走出特色路徑(三)消費品消費品行業包括食品飲料、生物醫藥、家電服裝、家居日化等行業門類，涵蓋離散和流程制造，以客戶為中心組織生產是行業主要特點?；谙M品行業智能制造示范工

67、廠場景建設分析，可以看出：消費品行業智能工廠建設以個性需求驅動的柔性定制生產為切入，加速產供銷一體化協同，進而推動業務精準創新。首先消費品行業長期處于低價位、同質化、走銷量的競爭環境，追求高效率、低成本實現薄利多銷倒逼企業應用數字化技術優化生產，改善管理；其次傳統以產定銷模式難以適應市場變動進而造成庫存積壓，抬高成本，有必要打通供、產、銷，基于銷售拉動生產，向以銷定產模式變革；同時不斷挖掘并滿足消費者需求是可持續發展的關鍵，而推動消費側和生產側打通，基于客戶數據洞察需求、創新產品和優化生產則提供了可行路徑。消費品行業智能工廠形成了四類特色模式。一是銷售拉動的生產動態優化?；谑袌?、銷售和客戶的

68、數據分析，預測市場走勢、銷售波動和需求變化，進而實時調整計劃、生產策略，快速響應市場變化。浙江迎豐科技關注基于市場預測優化生產，利用銷售和客戶數據分析預測市場銷量情況，進而動態調整生產計劃和資源調度。而波司登服裝則聚焦拉動式自動補貨生產，通過門店款式銷量數據分析預測補貨量自動觸發補貨通知拉動生產。四是智能產品與衍生服務。依托數字化、智能化裝備打造全生命周期數據入口，依托數據分析開展故障診斷、遠程運維等衍生服務。中車四方機車關注產品實時監控和動態運維，依托軌道交通一體化數據傳輸體系對軌交裝備開展遠程健康監控與預測性維護。博創智能則依托注塑機云平臺，為客戶提供注塑機健康監控、預測性維護等服務，同時

69、依托數據分析創新注塑機共享租賃等服務。32中國智能制造發展研究報告-智能工廠(四)電子信息電子信息包括電子元器件、集成電路、計算機、信息通信設備、消費電子等行業門類，以離散制造為主，且細分行業產品和生產特點差異較大?；陔娮有畔⑿袠I（主要是信息通信終端設備和消費電子器件）智能制造示范工廠場景建設分析可以看出：電子信息行業智能工廠建設關注適應訂單變化的柔性可重構生產與制程工藝的數字化設計，加速探索供應鏈彈性管控。首先電子信息行業，電子產品存在訂單種類多，更新換代快等特點，需要提高生產系統柔性，具備一定的可重構能力來適應動態變化的訂單生產需求，其次，電子產品的制程精密復雜，需要借助數字手段設計、驗

70、證和優化制程工藝設計，同時部分高端電子產品的供應鏈存在斷供等異常，通過數字手段監控和調度供應鏈資源是提高供應鏈韌性，保障訂單交付的有效手段。電子信息行業智能工廠形成了三類特色模式。二是基于數據協同的敏捷彈性供應鏈。通過打通供應商計劃、生產和物料等環節，基于數據監控供應鏈狀態，傳遞需求變化和生產異常，并動態調度供應鏈資源快速響應。維尚家具更關注定制產品的供應鏈準時配套，應用人工智能基于銷量數據分析動態決策最優供應鏈安全庫存，進而保障定制產品采購準時供貨同時減少供應鏈庫存成本。而天津伊利乳業則聚焦供應鏈全流程的可視化，通過不同工廠間生產、倉儲系統對接，完整可視化監控生產、倉儲、裝箱、運輸等全環節。

71、三是數據驅動的精準營銷銷售。通過線上線下多渠道采集消費者數據，通過數據分析構建消費者精準畫像，進而洞察需求，針對性開展營銷銷售活動。光明乳業通過消費者數據采集分析，構建 360 度消費者家庭畫像，進而策劃精準營銷活動。而東阿阿膠則關注應用多渠道銷售數據分析，構建客戶畫像及供需預測模型，動態預測和調整不同渠道銷售計劃。四是消費者驅動的業務創新與運營優化。通過生產系統和消費互聯網端到端打通，消費者數據能夠直接反饋到生產、設計等更前端的環節，驅動產品創新、生產模式和商業模式變革。維尚家具為消費者提供家居個性化定制設計，基于客戶需求挖掘，應用模塊化設計快速產生和交互家居設計。伊利聚焦從線上、線下多渠道

72、采集產品評論和建議信息，通過數據分析識別產品改進點進而驅動產品優化。3303 垂直行業模式差異，走出特色路徑一是快速可重構生產模式。應用包括5G、智能控制、柔性物流等技術，構建可重構柔性產線，能夠根據訂單變化快速調整設備布局、工藝參數和物流走向，實現多品種兼容。TCL 關注快速換產，應用 5G 實現設備無線組網，便捷調整布局重構產線，并自動同步設備參數。而電科十四所則應用柔性數字定位及柔性裝夾系統，實現多型號雷達不同結構天線陣面的精準拼接和智能裝配。二是數字化工藝設計與可制造性分析。全面應用數字化模型表達電子產品工藝設計，進而開展布線、封裝、標貼、裝配等可制造性分析，以及產線和物流的節拍、瓶頸

73、仿真分析等。欣旺達電子對鋰電池封裝生產線進行三維建模以及運動仿真分析驗證封裝工藝設計的正確性和生產節拍的合理性。而烽火通信關注工藝知識應用，搭建工藝知識庫，并基于規則對知識進行調用，實現知識驅動的快速工藝設計。三是供應鏈精益化彈性管控。依托供應鏈系統集成，打通從訂單到交付全流程供應鏈端到端數據流，進而優化資源配置效率，快速響應訂單變化，降低供應鏈成本。歌爾聲學強調供應鏈計劃協同，依托供應鏈計劃協同系統，發布近期確定和遠期預測供貨計劃，并動態監控。亨通光電則關注供應鏈物料追蹤，應用工業互聯網標識技術追蹤物料生產、庫存、物流、交付全流程信息，優化資源配置。3504 績效指標量化效益，穿透價值迷霧3

74、5績效指標量化效益，穿透價值迷霧0436中國智能制造發展研究報告-智能工廠(一)數字投資持續增長，效益模糊2021 年12 月，國務院發布了“十四五”數字經濟發展規劃，提出到2025 年，數字經濟核心產業增加值占國內生產總值比重將達10%。據國際數據公司(IDC)測算，盡管疫情蔓延至全球，但直接來源于數字化轉型的投資從2020年到2023 年仍將達到15.5%的年復合增長率4。然而，企業數字化投入尚未完全轉化為顯著的、可量度的商業價值，企業難以預計投資回報率，常常對數字投入存疑。施耐德電氣認為只有部分達到預期或者沒有達到預期的企業的比例高達54%5。埃森哲指出數字化轉型的難點之一是價值難現，投

75、入無法持續6。一方面是因為數字化轉型的系統性，使得數字化投資見效慢周期長，另一方面是因為缺少以價值成效為導向的定量評估方法，導致難以量化評估數字化投入帶來的價值效益。所以，業界亟需能夠明確轉型價值的績效評估體系，以便依據可量化采集計算的數值類指標，定量描述、評價企業建設成效和價值效益。4IDC FutureScape:2021 年全球數字化轉型預測IDC5轉型中的中國制造企業數字化賦能綠色智能制造高管洞察施耐德電氣62021 中國企業數字轉型指數埃森哲3704 績效指標量化效益，穿透價值迷霧(二)示范工廠改善顯著，照亮價值為推動傳統制造向智能制造轉型升級，我國推動建設了一批智能制造示范工廠，聚

76、焦原材料、裝備制造、消費品、電子信息等重點行業，圍繞研發、生產、管理、服務領域開展轉型實踐?；?2021 年度智能制造示范工廠和優秀場景的不完全統計發現，智能制造示范工廠在智能化改造前后，成效價值顯著改善，足以消除企業對數字化轉型投資的疑慮，樹立企業推進智能制造的信心，同時也為績效指標的價值維度設計提供了指導思路。智能制造示范工廠改造前后的成效價值主要體現在以下三個方面：一是創新效率提升顯著。產品研發周期平均縮短 28.0%，最高縮短達70%，近 80%的企業縮短超過 20%。服務響應時間平均縮短 27.9%，最高縮短80%，超過六成的企業縮短超過 20%。二是運營水平改善明顯。運營成本平均

77、下降 18.6%，最高下降達67%，近一半的企業下降超過 20%。物流成本占比企業運營成本平均降低15.56%，最高降低 76%。庫存周轉率平均提升達 25.0%，最高提升超過 2 倍，近六成的企業庫存周轉率提升超過 20%。產品不良率平均下降 24.4%，最高下降達 96%，近六成的企業下降超過 20%。資源綜合利用率平均提升達 21.9%，最高提升達 100%，超過三分之一的企業提升超過 20%，設備綜合利用率平均提升達 25.0%。訂單準時交付率平均提升達 21.8%，最高提升 100%，近二分之一的企業提升超過 20%。訂單完成周期平均縮短 27.9%，最高縮短 70%，超過七成的企業

78、縮短超過 20%。三是節能減排成效顯著。二氧化碳（CO2）排放平均降低 13.3%，最高降低 53%，超過六成的企業降低超過 10%。38中國智能制造發展研究報告-智能工廠(三)績效評估顯性成效，助力轉型基于上述示范工廠改善分析，綜合參考國家標準7、國際標準化組織 ISO8、Gartner9、麥肯錫10等國內外機構和企業對關鍵績效指標體系的研究，在充分征求專家的意見的基礎上，報告從價值增長、運營優化和可持續發展三個維度選取10 個一級指標和 28 個二級指標建立績效指標評估體系，全面客觀評價數字化轉型、智能化升級的價值效益，量化分析企業在業務創新、運營優化、節能減排等方面水平。維度一：價值增長

79、。主要基于新產品上市量和銷售增長率兩個一級指標來衡量企業增收創新成效。新產品上市量主要衡量企業的產品創新速度，基于產品研制效率和上市成功率兩個方面分解為產品研制周期和商品轉化率兩個二級指標。銷售增長率主要衡量市場銷售規模，分解為客戶復購率和客戶獲得率兩個二級指。維度二：運營優化。主要基于質量損失率、訂單達成率、單位產品成本、勞動生產率、損失工時事故率、服務滿意率六個一級指標來衡量企業運營效益，分解為來料合格率、制程合格率等 18 個二級指標。維度三：可持續發展。主要基于單位產品綜合能耗和單位產品碳排放量兩個一級指標衡量企業的可持續性發展，分解為生產系統能耗強度、公輔系統能耗強度等 6 個二級指

80、標。7 GB/T 34044.2-2017，自動化系統與集成-制造運行管理的關鍵性能指標-第 2 部分:定義和描述8 ISO 224002.(2014)，Automation Systems and IntegrationKey Performance Indicators(KPIs)for Manufacturing Operations ManagementPart 2:Definitions and Descriptions.(Geneva:International Standard Organization(ISO)9 The Gartner Digital Business Val

81、ue Model:A Framework for Measuring Business PerformanceGartner10全球“燈塔工廠”網絡：來自第四次工業革命前沿的最新洞見世界經濟論壇，麥肯錫3904 績效指標量化效益，穿透價值迷霧該績效指標體系將從三個方面推動智能制造發展。一是企業轉型價值目標能夠層層分解至能力建設，引導轉型落地實施?？蔀槠髽I轉型價值目標設定可量化考核的關鍵績效指標，將關鍵績效指標分解為可改善的關鍵過程指標，并通過打造新型數字化能力持續改進關鍵過程績效，推動關鍵績效指標改善，實現價值目標。二是動態評估績效指標改善情況，開展多維度比較分析，實現評估、診斷、策劃、提升的

82、閉環優化。轉型過程中能夠實時評價績效指標改善情況，與目標值、標桿值、基準值等多維度對比分析，明確進展、識別差距，進而指導策劃，持續開展優化提升，逐步逼近轉型目標。三是數字化投資帶來的價值效益能夠顯性化，增強企業高層數字化轉型投入的信心。以價值成效為導向建立的定量化評估指標體系可以全面、系統、直觀地展現企業數字化轉型效益，為數字化投入提供決策支撐、收益評價、方向把控。?表 1 智能工廠關鍵績效評價指標40中國智能制造發展研究報告-智能工廠(四)領先標桿關注績效，策劃舉措通過案例分析可以發現，那些改善顯著、成效突出的行業標桿企業均為數字化、智能化發展規劃了清晰的戰略目標，設置了具體的績效指標，在價

83、值驅動下開展轉型升級的關鍵舉措，進而圍繞價值增長、運營優化和可持續發展方面獲得了明顯的投資收益。本報告詳細調研了來自原材料、裝備制造、消費品和電子信息行業的九家行業領先的智能工廠，分析了他們主要轉型變革和帶來的績效改善。1.中車四方：高速列車智能工廠中車四方以研制訂單準時交付，工廠生產效率提升，高鐵產品質量優化和運維服務質量提升等為價值目標，開展了五大轉型變革：一是數字化協同研發提升復雜裝備研發質量。依托 PLM（產品全生命周期管理）系統，打造基于模型的數字化研發、工藝、檢驗和試驗集成開發環境。二是柔性制造滿足小批量訂單生產需求?；跀悼貦C床、檢測與物流裝備，構建人機高效協同的柔性制造系統，應

84、對多型號混線制造。三是數據驅動的生產管理優化資源配置。構建精益生產指標，依托生產數據采集分析，全面監測人、機、料等要素績效，進而優化資源配置。四是能耗數據分析優化能源成本。構建能源管理系統，開展全環節、全要素能耗數據采集、計量和可視化監測，依托能耗數據分析優化能源調度和使用方案。五是基于數字孿生的智能運維保障產品可靠運行。集成研發、生產、運維等全生命周期數據，構建產品數字孿生模型，實現實時運行狀態監測、關鍵零部件故障預警等智能運維。中車四方高速列車智能工廠的五大績效改善：圖 3 中車四方高速列車智能工廠績效改善績效改善15%20%10%10%勞動生產率質量損失率單位產品綜合能耗服務滿意率100

85、%訂單達成率4104 績效指標量化效益，穿透價值迷霧 2.鎮海煉化：煉化生產智能工廠中國石化鎮海煉化圍繞提高資源效率，優化能耗排放，強化生產安全等價值目標，開展了五大轉型變革：一是基于數據模型與工業機理的全生產流程優化。融合裝置反應模型與數據模型，依托智能排程、實時優化和先進控制等優化生產流程。二是數據驅動的精益運營管控提升穩定運行能力?；谏a運營數據分析開展設備、績效、質量等業務領域精準管控。三是全流程能源精準管控優化能源效率。建立能源供、產、轉、輸、耗等全流程模型，精準分析能耗，優化能源調度與關鍵設備能效。四是污染源與排放可視化管控推動綠色低碳。通過對關鍵裝置和各類排放渠道進行數據采集和

86、分析，實現排放的精準量化、超限報警和優化。五是安全監控與聯動響應提升本質安全。應用機器視覺、無人機巡檢等動態監測預警安全隱患，數據驅動應急資源協同與聯動響應。鎮海煉化一體化智能工廠的五大績效改善：圖 4 鎮海煉化一體化煉化智能工廠績效改善績效改善9%20%10%10%勞動生產率單位產品碳排放量單位產品綜合能耗服務滿意率20%損失工時事故率42中國智能制造發展研究報告-智能工廠 3.金風科技：風電裝備智能工廠金風科技以提高定制風電裝備訂單交付效率，降低定制成本，優化全鏈條碳排放等為價值目標，開展了五大轉型變革：一是模塊化風機設計滿足定制生產需求。構建整機、子總成、單元模塊的多級產品標準模塊庫，能

87、夠通過模塊選擇和組合配置快速生成產品設計。二是柔性化風機生產快速響應訂單變化。依托智能裝配與物流裝備，應用先進排程和數字化管控手段，構建脈動式可重構產線，實現柔性風機裝配制造。三是數據與 AI 驅動的質檢確保產品零缺陷出廠。利用 AI 圖像識別技術進行機組隱蔽位置的非接觸測量檢驗，自動識別和盤點質量缺陷。四是數據驅動的運營提高資源配置效率?；诙嘞到y數據集成融合，通過數據分析與可視化讓各級管理者獲得實時數字視圖，進而驅動精準決策。五是能耗模式變革初步實現碳中和。依托可再生清潔能源供給系統，應用能碳管理平臺全面提高用能效率，基于“綠電交易+碳交易”模式降低碳排放。金風科技風機智能工廠的五大績效改

88、善：圖 5 金風科技風機智能工廠績效改善績效改善30%10%15%勞動生產率單位研發成本單位產品綜合能耗30%產品研發周期100%周訂單達成率4304 績效指標量化效益，穿透價值迷霧 4.維尚家具：定制家居智能工廠維尚家具關注提高定制訂單準時交付率，降低產品成本，提高資源效率等改善，開展了五大轉型變革：一是協同設計云平臺支撐快速定制設計。構建協同設計平臺，基于家居產品與解決方案資源庫支撐門店設計師快速生成定制化方案；二是柔性制造滿足定制家居生產需求。依托柔性切割、噴膠、封邊、鉆孔等柔性加工和物流裝備，應用標識識別技術，實現個性化定制生產。三是基于數據的透明化管控動態優化資源配置。依托生產大數據

89、平臺，匯聚和分析生產數據，可視化監控和優化配置各類生產資源。四是人工智能驅動的智慧供應鏈確保供貨穩定?；谑袌龊弯N售數據分析，應用人工智能預測產品銷售量變動，進而決策安全庫存優化采購。五是客戶驅動的業務優化?；诳蛻魯祿杉头治?，挖掘個性化需求優化產品設計，構建需求預測模型，實現精準化營銷銷售。維尚家具家居智能工廠的五大績效改善：圖 6 維尚家具家居智能工廠績效改善績效改善23.4%47%24.6%35%勞動生產率研發周期單位產品生產成本設備綜合利用率100%訂單交付率44中國智能制造發展研究報告-智能工廠圖 7 華星光電新型顯示面板智能工廠績效改善績效改善10%80%新品上市量產品不合格率

90、1.1%銷售增長率100%訂單達成率18%勞動生產率 5.華星光電：顯示面板智能工廠華星光電聚焦提升新品上市量、保障訂單準時高質量交付和銷售持續增長等績效改善，開展了五大轉型變革：一是數字化電子設計與制程規劃協同改善研發效率。依托智能研發平臺，應用結構、電子電氣、光學、制程等工具開展數字化設計、仿真。二是關鍵工序智能化解決品質變異問題。依托基礎自動化系統，融合機理模型與數據分析，實現質量數據分析驅動的關鍵工藝參數動態調優。三是全流程可視化管控提升異常響應效率。依托全流程數據分析，實現計劃調整、物料切換、參數切換、指標監控和異常處理等自動化。四是供應鏈網絡化協同保障供應穩定、彈性。依托智能供應鏈

91、平臺實現上下游企業數據互聯互通，共享訂單、計劃、生產、庫存等信息，進而優化配置供應鏈資源。五是打通客戶與生產系統驅動生產運營優化?？蛻襞c生產系統打通，實現需求對接、精準研發、實時排程、產銷協同、狀態反饋、快速交付與敏捷服務。華星光電新型顯示面板智能工廠的五大績效改善：4504 績效指標量化效益，穿透價值迷霧圖 8 老板電器家用廚房電器智能工廠績效改善績效改善25%99%21%100%勞動生產率質量合格率單位產品成本訂單達成率100%服務滿意率 6.老板電器：廚房電器智能工廠老板電器聚焦銷售增長，客戶滿意度提升，質量、成本和交期的持續優化，開展了五大轉型變革：一是客戶需求驅動的電器協同研發加速精

92、準創新?；诙嗲佬枨髷祿治鲵寗赢a品規劃，通過協同設計平臺打通用戶開展產品共創。二是訂單拉動的資源配置和制造實現快速交付。依托工業互聯網平臺將用戶訂單與計劃、排產、生產、物流等相關環節進行精準資源匹配和拉動式生產制造。三是供應鏈集成協同縮短交付周期?；诋a業鏈核心數據中臺與供應商建立物料共享模式，實現生產端到供應商端的數據共享，優化供應資源配置能力。四是數據驅動精準營銷深度挖掘市場機會。通過對用戶數據分析構建畫像，實現精準獲客，通過線上線下多渠道提供咨詢、購買、體驗個性化服務。五是業務數據匯聚分析優化經營決策。依托工業互聯網平臺匯聚全流程業務數據開展分析和可視化，為管理者提供精準快速的運營數

93、據呈現。老板電器家用廚房電器智能工廠的五大績效改善：46中國智能制造發展研究報告-智能工廠圖 9 鞍山鋼鐵生產智能工廠績效改善績效改善8.1%2.5%訂單達成率2.5%單位產品綜合能耗質量損失率8.6%服務滿意率7%勞動生產率 7.鞍山鋼鐵：鋼鐵生產智能工廠鞍山鋼鐵圍繞訂單交付效率、質量合格率、服務滿意度提升，以及能源消耗降低等價值目標，開展了五大轉型變革：一是全流程智能化與協同優化提升效率質量?；谘b備智能化、控制集中化等改進，應用“機理數據”構建智能工藝模型深度優化煉鋼、軋制等過程。二是全流程數據分析實現質量閉環優化?；跀祿脚_采集生產數據，應用質量模型實現在線質量分析，質量診斷追溯并驅

94、動工藝閉環優化。三是能源集中控制優化綜合能耗和設備能效。依托能源集控平臺采集、分析和調度能耗，并構建專家智能知識庫在線診斷和優化設備能效。四是一體化運營與網絡協同優化資源配置。依托工業互聯網平臺打通集團采購、營銷、制造，以及多基地間的訂單、制造和物流，實現大范圍資源配置與協同優化。五是供應鏈協同與服務生態創造價值增長。利用智慧供應鏈平臺打通上下游供應鏈，打造加工、倉儲、配送、電商一體化的服務生態圈。鞍山鋼鐵冶金智能工廠的五大績效改善：4704 績效指標量化效益，穿透價值迷霧圖 10 三一工程裝備智能工廠績效改善績效改善20%10%新品上市量單位產品綜合能耗20%勞動生產率33.3%訂單達成率1

95、2.3%質量損失率 8.三一集團：工程機械智能工廠三一集團以加速新品上市，提高生產效率，保障訂單交付，降低質量損失和能耗成本為改善目標，在 18 號工廠開展了五大轉型變革：一是數字化研發提升工程裝備敏捷開發能力。依托智能研發平臺構建裝備數字孿生模型，進而開展裝備設計仿真優化及系統虛擬測試。二是柔性配置與智能加工適應生產特點?；谶m應重型裝備制造的智能裝備，結合 AI 視覺、智能控制等技術，構建智能可重構工作島，實現柔性化生產。三是供應鏈集成打通優化采購效率成本。打造全球協同供應云平臺實現供應鏈體系在線協同訂單、收貨、質量、計劃等，進而推動基于訂單式生產的按需采購優化。四是全面能耗監控優化推動節

96、能減排。采集廠區的電、水、油、氣能耗，通過大數據分析實現能源監控和調度優化。五是產品遠程運維優化服務體驗。通過裝備智能化升級，監測產品運行狀態，依托健康模型開展故障預測、健康評估，進而開展遠程運維等智能服務。三一工程裝備智能工廠的五大績效改善：48中國智能制造發展研究報告-智能工廠 9.藍思科技：顯示器件智能工廠藍思科技聚焦生產效率、質量水平和訂單交付效率的提升，以及擴大市場銷售等改善目標，開展了五大轉型變革：一是多專業協同研發提升創新效率。構建協同研發云平臺，推動機、電、光、制程等多專業在線協同設計，以及基于數字樣機的協同仿真驗證。二是關鍵流程智能化閉環優化制造質量?；诠に嚁祿杉?，應用人

97、工智能算法結合補償機理模型實時調優加工參數，進而提升精密加工質量。三是數字孿生制造驅動資源配置與決策優化。應用數字模型結合智能算法構建生產數字孿生模型精確刻畫和可視化設備狀態、生產過程等實現資源精準配置與異?？焖夙憫?。四是全流程質量管控持續提升交付質量。依托質量管理系統，應用AOI（自動光學檢測）、激光等智能檢測裝配強化過程質檢，同時采集原料、過程、使用的質量信息，構建品質知識庫驅動全流程質量追溯與優化。五是供應鏈透明管控優化采購成本交期。打通供應鏈業務系統，推動采購、制造、物流等過程協同，同時應用供應商數據分析優化采購策略，進而提升供應效率，降低成本。藍思科技顯示元器件智能工廠的五大績效改善

98、：圖 11 藍思科技顯示元器件智能工廠績效改善績效改善22.5%5.6%銷售增長率5%單位產品綜合能耗質量損失率1.1%訂單達成率12.18%勞動生產率4904 績效指標量化效益，穿透價值迷霧5105 展望展望055152中國智能制造發展研究報告-智能工廠52在政策引導和行業探索的雙重作用下，智能制造不斷推進，已從最初的探索嘗試、單點優化階段發展到系統變革、全面轉型階段，推動生產模式、運營模式、資源配置模式的全方位變革，衍生出全新的數字化業務和商業模式。智能工廠已成為制造業數字化轉型的策源地和主戰場，成為制造業構建新核心競爭力，引領經濟高質量發展的必經路徑和重要引擎。十四五期間，技術融合創新、

99、供給生態構建、場景應用落地和新型組織形態變革將進一步加速工廠智能化進程，正推動數字化、網絡化工廠全面邁向智能工廠。一是新一代信息技術與行業加速融合，智能工廠支撐技術體系將逐步形成?？v觀歷次工業革命，技術創新一直是第一驅動力，而人工智能、工業互聯網平臺、G 等新一代信息技術正是本輪工業革命的關鍵賦能。5G 等新型網絡技術將成為海量工業數據采集和傳輸的關鍵保障；工業互聯網平臺將成為數據集成管理與數據應用創新的核心載體與關鍵中樞；而工業人工智能則是制造系統分析、優化、決策等智能化實現的核心引擎。二是供給體系相關方加速滲透整合，構建供給生態共同打造適用性系統解決方案。智能工廠建設是復雜的系統工程，涉及

100、咨詢規劃、診斷評估、硬件改造、軟件實施、系統集成、數據治理等方方面面的技術、產品、服務的應用。傳統煙囪式建設模式難以應對系統轉型建設需求。未來依托頭部供應商、平臺型企業等集成整合各領域異構技術產品，打通咨詢、設計、實施、治理和運維全實施流程，構建面向特定行業的系統性解決方案。5305 展望53三是通過智能場景解耦和重構工廠轉型，進而模塊化、組合式推進將成為新應用模式。場景是從應用視角看待數字化轉型，相較于技術視角或功能視角，更容易被應用側理解。以場景為單位解耦工廠全價值鏈、全產業鏈和全要素，又以場景為單位封裝應用需求、支撐技術和解決方案。進而實現以場景為最小可選單元，結合需求模塊化選擇、組合式

101、拼裝構建智能工廠建設藍圖，并以價值效益為導向分階段落地實施，進而分散建設投資，降低實施風險。四是工廠組織形態加速變革，以適應新的生產方式、業務形態、資源配置和商業模式。網絡化協同制造、用戶直連制造、共享制造等新模式新業態的出現，不斷模糊供應商、企業、客戶、行業等關系，推動傳統組織壁壘的消失，加速組織形態的變革。一方面向著能夠獲得更大范圍內資源配置優化的去邊界化組織轉變，進而推動基于開放化組織的社會化制造模式的實現；另一方面為促進以數據驅動業務改良與創新進行的敏捷化組織轉變，更好適應不斷變化的市場需求和業務創新發展的需要。中國信息通信研究院地 址：北京市海淀區花園北路52號郵 編：100191電 話：010-62304012傳 真：010-62304980網 址：聯系人：汪先生手 機：13996177996 郵 箱：