2024智能制造研究報告

制造究報告 前言智能化升級，從根本上變革制造業(yè)生產(chǎn)方式和資源組織模式。同時，在經(jīng)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(yè)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(xiàn)出技術創(chuàng)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(fā)展路徑，研判制造業(yè)高質量發(fā)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。01目錄01智能工廠走深向實，呈現(xiàn)五大趨勢 1“數(shù)據(jù)驅動”：數(shù)據(jù)成為智能應用關鍵使能 2“虛實融合”：在數(shù)字空間中超越實際生產(chǎn) 4“柔性敏捷”：柔性化制造將成為主導模式 5“全局協(xié)同”：單點優(yōu)化邁向全局協(xié)同變革 602“綠色安全”：資源效率與社會效益相統(tǒng)一 802智能場景梯次落地，形成多樣應用 11數(shù)據(jù)與算法驅動的精準工業(yè)質檢 14數(shù)字空間中高效規(guī)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(xié)同的敏捷作業(yè) 17全環(huán)節(jié)質量數(shù)據(jù)匯聚與精準追溯 18設備可視化運行監(jiān)控與故障洞察 19自適應生產(chǎn)變化的產(chǎn)線柔性配置 20實時精準與動態(tài)響應的智能排程 21全要素透明可控的精益生產(chǎn)管理 22產(chǎn)供銷一體化協(xié)同生產(chǎn)計劃優(yōu)化 2303垂直行業(yè)模式差異，走出特色路徑 2503原材料 28裝備制造 30消費品 31電子信息 3204績效指標量化效益，穿透價值迷霧 3504數(shù)字投資持續(xù)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 51106106序言1序言10 0 1中國智能制造發(fā)展研究報告-智能工廠中國智能制造發(fā)展研究報告-智能工廠01智能工廠走深向實，呈現(xiàn)五大趨勢01智能工廠走深向實，呈現(xiàn)五大趨勢2233((一)“數(shù)據(jù)驅動”：數(shù)據(jù)成為智能應用關鍵使能 傳統(tǒng)生產(chǎn)要素逐步數(shù)字化，數(shù)控機床、工業(yè)機器人等廣泛應用和深度互聯(lián)，大量工業(yè)數(shù)據(jù)隨之產(chǎn)生，同時研發(fā)、運營等制造業(yè)務逐漸向數(shù)字空間轉移，進一步加速了工業(yè)數(shù)據(jù)的積累。加之大數(shù)據(jù)、人工智能等技術突破與融合應用，為海量工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘分析提供了有效手段。構建“采集、建模、分析、決策”的數(shù)據(jù)已成為智能化實現(xiàn)的關鍵路徑，在工廠各個領域展現(xiàn)出巨大賦能潛力。一是數(shù)據(jù)驅動的增強研發(fā)范式。數(shù)據(jù)與研發(fā)創(chuàng)新全流程相結合，應用數(shù)據(jù)模型、智能算法和工業(yè)知識，建立超越傳統(tǒng)認識邊界的創(chuàng)新能力，推動研發(fā)創(chuàng)新范式從實物試驗驗證，轉向虛擬仿真優(yōu)化，進而邁向基于數(shù)據(jù)的設計空間探索、創(chuàng)新方案發(fā)現(xiàn)和敏捷迭代開發(fā)。如寧德時代結合材料機理、大數(shù)據(jù)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(fā)，縮短研發(fā)周期30%，降低研發(fā)成本30%。挖掘與分析，融合工業(yè)機理，構建具有感知分析和洞察解析復雜制造過程的數(shù)字模型系統(tǒng)，通過對工藝流程、參數(shù)的閉環(huán)優(yōu)化與動態(tài)調整，實現(xiàn)自決策和自優(yōu)化生產(chǎn)制造過程。如寶武鄂城鋼鐵，基于“數(shù)據(jù)+機理”構建轉爐工藝過程模型，23%，15%。環(huán)等全要素的深度互聯(lián)與動態(tài)感知，打通生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)流，通過數(shù)據(jù)自動流動化解復雜制造系統(tǒng)管控的不確定性，實現(xiàn)精準感知、動態(tài)配置和智能決策的生產(chǎn)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(chǎn)數(shù)據(jù)，基于大數(shù)據(jù)分析結合人工智能算法，開展動態(tài)資源調度、設備預測維護、能耗智能優(yōu)化等數(shù)據(jù)應用，生產(chǎn)效率提升30%，生產(chǎn)成本降低15%。四是數(shù)據(jù)加速模式業(yè)態(tài)創(chuàng)新與價值鏈重構。通過數(shù)字技術連接各類終端、產(chǎn)品、設備等，基于數(shù)據(jù)分析開展遠程運維、分時租賃、產(chǎn)融結合等新服務與新業(yè)態(tài)，進而推動價值鏈高價值環(huán)節(jié)的產(chǎn)生或轉移以及價值網(wǎng)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(chǎn)品數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)實時監(jiān)控裝備狀態(tài)，探索工程機械融資租賃服務，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。中國智能制造發(fā)展研究報告-智能工廠中國智能制造發(fā)展研究報告-智能工廠01智能工廠走深向實，呈現(xiàn)五大趨勢01智能工廠走深向實，呈現(xiàn)五大趨勢PAGE4PAGE4PAGE5PAGE5((二)“虛實融合”：在數(shù)字空間中超越實際生產(chǎn) 隨著數(shù)字傳感、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、系統(tǒng)建模、信息融合、虛擬現(xiàn)實等技術推廣應用，實現(xiàn)了物理系統(tǒng)和數(shù)字空間的全面互聯(lián)與深度協(xié)同，以及在此過程中的智能分析與決策優(yōu)化。使得工業(yè)領域能夠在數(shù)字空間中對現(xiàn)實生產(chǎn)過程進行高精度刻畫和實時映射，以數(shù)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(yōu)化，進而以獲得的較優(yōu)結果或決策來控制和驅動現(xiàn)實生產(chǎn)過程。數(shù)字孿生是在數(shù)字空間中對物理世界的等價映射，能夠以實時性、高保真性、高集成機，在數(shù)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(yōu)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55%。車間、工廠等不同層級的工廠數(shù)字孿生模型，通過生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集和分析，在數(shù)字空間中實時映射真實生產(chǎn)制造過程，進而實現(xiàn)仿真分析、虛擬調試、可視監(jiān)控、資源調度、過程優(yōu)化以及診斷預測等。如一汽紅旗采用三維可視化和資產(chǎn)建模技///異常狀況進行實時識30%，工廠產(chǎn)能提升5%電子、氣液壓等多領域的系統(tǒng)性、全面性和真實性描述的基礎上，通過采集產(chǎn)品運行與工況數(shù)據(jù)，構建能夠實時映射物理產(chǎn)品運行狀態(tài)，以及功能、性能衰減分析的運行數(shù)字孿生模型，從而對產(chǎn)品狀態(tài)監(jiān)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(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，通過裝備數(shù)據(jù)采集、識別和分析，結合工業(yè)機理，構建透平裝備運維數(shù)字孿生模型，實現(xiàn)產(chǎn)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(chǎn)成本降低8%以上。((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(tǒng)一向定制化、個性差異轉變。如服裝行業(yè)積極落地多種成衣的在線定制，家具行業(yè)大力推廣全屋家居的客戶定制，汽車行業(yè)加速探索乘用車用戶直連制造，鋼鐵行業(yè)小批量訂單需求增長等。傳統(tǒng)大規(guī)模量產(chǎn)的生產(chǎn)模式已無法在可控成本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(chǎn)能力，以大批量規(guī)?；a(chǎn)的低成本，實現(xiàn)多品種、變批量和短交期的個性化訂單的生產(chǎn)和交付。主要通過四個方面的協(xié)同來實現(xiàn)“柔性”。一是產(chǎn)品模塊化快速開發(fā)?；跀?shù)字化建模工具和數(shù)據(jù)管控平臺，依托產(chǎn)品模塊庫、設計知識庫和配置規(guī)則庫等，根據(jù)設計需求，選擇、配置和組合產(chǎn)品模塊，并通過參數(shù)化設計快速修改模塊設計，進而產(chǎn)生定制化產(chǎn)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(guī)則和參數(shù)化設計，快速根據(jù)客戶選配生成定制產(chǎn)品設計模型和工藝流程，店面定制家居設計效率提高400%。二是柔性資源配置與動態(tài)調度。泛在連接各類生產(chǎn)資源，實時感知生產(chǎn)要素狀態(tài)，面向小批量定制工單，精確制定主生產(chǎn)計劃、物料需求計劃、車間任務排產(chǎn)，柔性配置和組織生產(chǎn)資源，并實時根據(jù)訂單狀態(tài)和異常擾動，動態(tài)調整計劃排程，調度生產(chǎn)資源。如老板電器通過生產(chǎn)要素的全面互聯(lián)感知，構建工業(yè)指揮大腦，以小批量定制工單驅動，基于數(shù)據(jù)模型和智能算法優(yōu)化生產(chǎn)資源配置，實時進行調度，設備綜合效率提升23%，生產(chǎn)效率提升45%。三是柔性與自適應加工。依托柔性可重構產(chǎn)線、柔性工裝夾具和柔性線上物流搬運系統(tǒng)，基于數(shù)據(jù)對單件或小批量產(chǎn)品進行精準識別、資源匹配和生產(chǎn)全過程的精確控制，進而實現(xiàn)工藝流程不同，作業(yè)內容差異的多品種變批量定制產(chǎn)品的柔性生產(chǎn)。如TCL構建基于5G的可重構柔性液晶生產(chǎn)線，結合5G邊緣計算，實現(xiàn)按訂單快速調整產(chǎn)線布局，自動更新設備參數(shù)等，轉產(chǎn)時間縮短93%，產(chǎn)能提升10%。四是柔性供應鏈系統(tǒng)。打通產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈，建立面向研發(fā)、生產(chǎn)、運營等業(yè)務的供應鏈協(xié)同機制，基于跨企業(yè)的數(shù)據(jù)共享和實時反饋增強供應鏈資源柔性配置、業(yè)務動態(tài)協(xié)同和變化快速適應能力，進而實現(xiàn)供應鏈對定制需求的敏捷響應和快速交35％。((四)“全局協(xié)同”：單點優(yōu)化邁向全局協(xié)同變革 隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)等網(wǎng)絡技術的全面應用，泛在互聯(lián)，萬物互聯(lián)已成為數(shù)字進而基于數(shù)據(jù)協(xié)同，通過網(wǎng)絡化方式進行資源要素的共享、調度，企業(yè)內外業(yè)務的集成打通，推動從數(shù)字化設計、智能化生產(chǎn)等局部業(yè)務優(yōu)化，向網(wǎng)絡化協(xié)同、共享制造等全局資源協(xié)同優(yōu)化邁進。一是生產(chǎn)全流程集成控制與協(xié)同優(yōu)化?；谠O備、控制、管控和運營多層次制造系統(tǒng)和信息系統(tǒng)集成，通過數(shù)據(jù)協(xié)同開展計劃排程、資源調度、生產(chǎn)作業(yè)和運營管控的集成聯(lián)動，進而實現(xiàn)全生產(chǎn)流程各環(huán)節(jié)的統(tǒng)籌調度、資源組織、集中控制、高效銜接和動態(tài)優(yōu)化。如寶武武漢鋼鐵依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺打通煉鋼、連鑄和軋鋼三大工藝流程，整合傳統(tǒng)分布式操作室，構建集控中心，實現(xiàn)煉鋼、連鑄、軋鋼全流程一體化排程、調度、控制、監(jiān)視和運維，生產(chǎn)效率提升12%，人員比例優(yōu)化30%。二是全供應鏈一體化集成與協(xié)同。依托跨企業(yè)信息系統(tǒng)集成或構建供應鏈協(xié)同平臺，打造供應鏈協(xié)作入口，連接采購、庫存、物流、銷售等前后端的供應鏈環(huán)節(jié)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)聯(lián)動的供應鏈集成優(yōu)化，提升內外部整體協(xié)作效能。如藍思科技構建供應商管理協(xié)同平臺，向上游供應商提供云協(xié)作門戶，集成供應商的生產(chǎn)、倉儲、運輸管理等系統(tǒng)，實時傳遞訂單、計劃等信息，同時采集供應商生產(chǎn)、物流信息，實現(xiàn)可視化管控與資源調度，采購成本降低8%。三是生產(chǎn)端與消費端打通與協(xié)同優(yōu)化。打通生產(chǎn)系統(tǒng)和消費互聯(lián)網(wǎng)，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(chǎn)模式、運營方式和商業(yè)模式，優(yōu)化全鏈條資源配置與協(xié)作效率，進而快速創(chuàng)新產(chǎn)品服務來滿足個性化需求，挖掘長尾市場，推動規(guī)模經(jīng)濟向范圍經(jīng)濟轉變，進而構建新競爭優(yōu)勢。如酷特智能基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)打通成衣消費端和生產(chǎn)端，用戶可在線定制服裝，自動匹配版型和服裝設計，依托高度柔性化智能生產(chǎn)系統(tǒng)實現(xiàn)“一人一單”定制生產(chǎn)與直接交付，推動收入增長16%。四是基于網(wǎng)絡化協(xié)同的產(chǎn)業(yè)資源配置與全局優(yōu)化。通過打造產(chǎn)業(yè)級平臺，泛在連接全產(chǎn)業(yè)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(xié)同制造資源，并基于資源狀態(tài)實時感知，應用智能算法和大數(shù)據(jù)分析，動態(tài)優(yōu)化資源配置，實現(xiàn)全局資源效率提升。如博創(chuàng)智能構建注塑行業(yè)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺-塑云平臺，推動企業(yè)注塑機上云上平臺，基于實時感知設備運行狀態(tài)，租賃閑置設備產(chǎn)能，提高行業(yè)資源配置效率，并在此基礎上創(chuàng)新預測性維護等增值服務，創(chuàng)造新收益。((五)“綠色安全”：資源效率與社會效益相統(tǒng)一 是保證國民經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的重大問題。近年來，在雙碳戰(zhàn)略目標引領下，開展智能工廠建設和數(shù)字化轉型的同時，以數(shù)字技術賦能節(jié)能環(huán)保安全技術創(chuàng)新，應用人工智能、大數(shù)據(jù)、5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)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(yè)綠色化轉型，創(chuàng)造良好的經(jīng)濟效益和社會效益。一是能耗監(jiān)控分析與能源效率優(yōu)化?；跀?shù)字傳感、智能電表、5G等實時采集多能源介質的消耗數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)，開展能源計劃優(yōu)化、平衡調度和高能耗設備能效優(yōu)化等。如長城汽車通過實時采集室動態(tài)控制制冷機并聯(lián)回路壓力平衡和水泵運行頻率，降低制冷站整體能耗，節(jié)能16%以上?；诓杉瘮?shù)據(jù)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(lián)動調度氣象儀器等數(shù)據(jù)源，構建應急預案庫，實現(xiàn)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(lián)動，能夠高效處置安全事故，降低損失。三是全過程環(huán)境監(jiān)測與污染優(yōu)化。依托污染物監(jiān)測儀表，采集生產(chǎn)全過程多種污染物排放數(shù)據(jù)，建立多維度環(huán)保質量分析和評價模型，實現(xiàn)排放數(shù)據(jù)可視化監(jiān)控，污染物超限排放預警與控制，污染物溯源分析，以及環(huán)?？刂撇呗詢?yōu)化等。如南京鋼鐵通過對220個總懸浮微粒無組織排放監(jiān)控點的實時數(shù)據(jù)采集，構建和應用智慧環(huán)保模型，實現(xiàn)環(huán)保排放的預測預警與環(huán)?？刂撇呗詢?yōu)化，降低生產(chǎn)異常帶來的超標排放風險80%，加熱爐排口硫超標現(xiàn)象下降90%。四是全鏈條碳資產(chǎn)管理。通過采集和匯聚原料、能源、物流、生產(chǎn)、供應鏈等全價值鏈條的碳排放數(shù)據(jù)，依托全生命周期環(huán)境負荷評價模型，實現(xiàn)全流程碳排放分布可視比較，碳排放趨勢分析、管控優(yōu)化以及碳足跡追蹤等。如中石化鎮(zhèn)海煉化構建碳排放管理系統(tǒng)，在線計算各環(huán)節(jié)碳排放、碳資產(chǎn)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)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(chǎn)計算工作量1天測算，全年降低成本130多萬元。1010中國智能制造發(fā)展研究報告-智能工廠中國智能制造發(fā)展研究報告-智能工廠02020 0 11中國智能制造發(fā)展研究報告-智能工廠中國智能制造發(fā)展研究報告-智能工廠02智能場景梯次落地，形成多樣應用02智能場景梯次落地，形成多樣應用12121313以典型場景為基本要素，加速數(shù)字技術與全產(chǎn)業(yè)鏈、全價值鏈和全要素的融合滲透，是深化智能制造發(fā)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年度智能制造示范工廠和優(yōu)秀場景2的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，具體結果如圖1所示?？傮w來說，智能工廠發(fā)展路徑以制造過程和生產(chǎn)管理的智能優(yōu)化切入，加速最終推動生產(chǎn)方式、商業(yè)模式和業(yè)務形態(tài)的創(chuàng)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(chǎn)作業(yè)和質量管控的三大核心環(huán)節(jié)，相關智能場景應用數(shù)量占比55.4%。二是生產(chǎn)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(huán)節(jié)。三是數(shù)據(jù)驅動的研發(fā)變革和商業(yè)創(chuàng)新并行探索，各占比10.6%、13.5%，未來研發(fā)變革和商業(yè)創(chuàng)新將創(chuàng)造新的價值，具有更大潛力。應用數(shù)量排名前十的“十大智能場景”分別是智能在線檢測、工藝數(shù)字化設計、智能倉儲、人機協(xié)同作業(yè)、質量精準50%。基本集中在工廠生產(chǎn)運營核心的工藝規(guī)劃、計劃排程、加工作業(yè)和生產(chǎn)管控高價值領域，符合智能工廠建設主觀需求和客觀規(guī)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》2《2021年度智能制造示范工廠揭榜單位和優(yōu)秀場景名單》運營

營銷管理售后服務供應鏈管理

售計劃動態(tài)優(yōu)產(chǎn)品遠程運數(shù)據(jù)增值服務物流實時監(jiān)測與數(shù)據(jù)增值服務供應鏈風險預警性管網(wǎng)同制

4 11551251 392 2278設計管理

環(huán)保管控污染源環(huán)保管控污染源排放預警與管控21固廢處碳資產(chǎn)管理1320.5%精益柔495364生產(chǎn)作業(yè)工藝流程/進動態(tài)先源過程控制執(zhí)行造 倉儲配送物料實時精準配送20726292765質量管控設備管理質量精準追溯85在線運行監(jiān)智能維護管理產(chǎn)品質量優(yōu)化206362資產(chǎn)全生命周期管理遠程控制11116162055.4%

基于數(shù)用戶直連制造共享制造車間/工廠數(shù)字化交原料性質表征配方研發(fā)流程型工藝數(shù)字化設計共享制造柔性化計劃調度生產(chǎn)計劃柔性化計劃調度安全事件智能決策急聯(lián)能效優(yōu)化能耗據(jù)監(jiān)能源平數(shù)與調能效優(yōu)化能耗據(jù)監(jiān)

327125 45512830

13.5%10.6%圖1智能制造試點示范智能場景應用數(shù)據(jù)統(tǒng)計中國智能制造發(fā)展研究報告-智能工廠中國智能制造發(fā)展研究報告-智能工廠02智能場景梯次落地，形成多樣應用02智能場景梯次落地，形成多樣應用PAGE14PAGE14PAGE15PAGE15(一)數(shù)據(jù)與算法驅動的精準工業(yè)質檢(一)數(shù)據(jù)與算法驅動的精準工業(yè)質檢質量檢測效率和精度在一定程度上影響著生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質量。傳統(tǒng)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(chǎn)線生產(chǎn)節(jié)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(shù)據(jù)無法采集、管理和追溯，難以支撐質量數(shù)據(jù)應用。聚焦高效精確質檢和質量持續(xù)改進需求，將機器視覺、數(shù)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(chǎn)品質量數(shù)據(jù)，降低質量損失風險，同時推動質量管理全流程的數(shù)字化，進而支撐全流程質量追溯和質量分析優(yōu)化。智能在線檢測當前已在鋼鐵、電子、汽車、食品等行業(yè)的物料質量檢測、加工和裝配質量檢測、產(chǎn)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(yè)相機采集被測對象外觀或表面圖像數(shù)據(jù)，通過結合工業(yè)機理模型、大數(shù)據(jù)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(chǎn)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(shù)，通過“工業(yè)機理+數(shù)據(jù)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(guī)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(yè)相機采集被測對象裝配狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)，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(二)數(shù)字空間中高效規(guī)劃和迭代工藝(二)數(shù)字空間中高效規(guī)劃和迭代工藝工藝設計是將產(chǎn)品設計轉化為一系列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(fā)周期、生產(chǎn)成本和產(chǎn)工藝質量完全依賴于人員經(jīng)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(xiàn)象明顯；同時無法有效銜接三維產(chǎn)品設計和生產(chǎn)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(guī)劃制造過程和精準指導生產(chǎn)作業(yè)的需求，將基于模型的定義、生產(chǎn)等虛擬驗證與優(yōu)化迭代。工藝數(shù)字化設計全面提升了工藝設計效率、質量和同時全面打通設計和制造的信息孤島，顯著提升產(chǎn)品研制效率。工藝數(shù)字化設計已在航空航天、汽車與零部件、電子信息等行業(yè)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(yī)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(chǎn)品三維模型上添加制造信息，關聯(lián)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(huán)境中快速迭代優(yōu)化工藝設計，如白車身三維焊裝工藝設計，鑄造工藝數(shù)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(shù)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(fā)動機裝配工藝設計，基于工裝設計模板的鍛造模具參數(shù)化快速設計等。三是設計工藝制造一體化協(xié)同。打通設計、工藝和制造環(huán)節(jié)的業(yè)務流和數(shù)據(jù)流，基于統(tǒng)一設計數(shù)據(jù)源，開展面向制造的設計，并行工藝規(guī)劃與設計，工藝作業(yè)指導實時下發(fā)車間可視化展示，以及制造問題實時反饋驅動設計優(yōu)化。如航天產(chǎn)品研制的并行工程，配電裝備設計制造一體化等。(三)物料自動存取和管控的智能倉儲(三)物料自動存取和管控的智能倉儲倉儲管理是對物料入庫、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(huán)節(jié)。倉儲管理效率和質量關系著工廠的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品成本。傳統(tǒng)工廠倉儲管理以人工作業(yè)為主，首先物料出入庫和庫存盤點作業(yè)效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(chǎn)等環(huán)節(jié)協(xié)同，難以適應敏捷柔性生產(chǎn)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(chǎn)協(xié)同優(yōu)化的AGV（自動導引運輸車等倉儲設備以及WMS(倉庫管理系統(tǒng))、WCS(倉儲控制系統(tǒng))等倉儲管控系統(tǒng)相融合，實現(xiàn)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(yōu)化。智能倉儲實現(xiàn)了物料存取作業(yè)和庫房管理的少人化，提升庫存管理支撐基于生產(chǎn)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(yè)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(tǒng)進行出入庫、庫存等信息管理，應用WCS系統(tǒng)自動控制立體庫、堆垛機、穿梭機、積放鏈等庫存裝備，結合人工智能規(guī)劃和優(yōu)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(qū)等。二是協(xié)同聯(lián)動物料存取?；赪MS系統(tǒng)與生產(chǎn)計劃、車間執(zhí)行、采購銷售等系統(tǒng)集成打通，以生產(chǎn)投料、采購入庫、在制品流轉、訂單發(fā)貨等計劃信息驅動物料自動出入庫作業(yè)。如與MES（制造執(zhí)行系統(tǒng)）集成的在制品協(xié)同出入庫，與SRM（供應商管理系統(tǒng)）集成的采購物料協(xié)同入庫等。三是實時拉動式物料存取。將智能倉儲系統(tǒng)與各工序生產(chǎn)管控直接對接，匹配工序生產(chǎn)節(jié)拍，依據(jù)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、漆后車身入庫高效協(xié)同等。(四)智能機器與人員協(xié)同的敏捷作業(yè)(四)智能機器與人員協(xié)同的敏捷作業(yè) 生產(chǎn)作業(yè)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(chǎn)品的過程序化和少量柔性要求的作業(yè)過程替代，限制產(chǎn)能進一步提升；其次人類僅單方面操作設備，人機作業(yè)內容幾乎分離，阻礙了作業(yè)效率深度優(yōu)化；同時傳統(tǒng)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(shù)字技術與傳統(tǒng)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(shù)據(jù)分析、智能決策和精準執(zhí)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(xié)同人類開展工作，推動人機工作方式從控制輔助向共生協(xié)同 人機協(xié)同作業(yè)目前在汽車、鋼鐵、紡織、食品等行業(yè)的生產(chǎn)作業(yè)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(yè)等環(huán)節(jié)得到應用，如中聯(lián)重科應用模塊化人機協(xié)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(yè)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(xiàn)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(yè)規(guī)劃與自執(zhí)行。依托視覺算法進行目標外觀、位姿等加工狀態(tài)識別，基于智能算法自動規(guī)劃和決策加工策略，控制機械臂操縱加工裝置完成作業(yè)。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(yè)。(五)全環(huán)節(jié)質量數(shù)據(jù)匯聚與精準追溯(五)全環(huán)節(jié)質量數(shù)據(jù)匯聚與精準追溯質量追溯是指采集產(chǎn)品全生命周期生產(chǎn)、質量等信息并實現(xiàn)關聯(lián)管理和定位查詢的過程。實現(xiàn)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(tǒng)工廠往往缺乏全流程質量追溯能力，首先未實現(xiàn)原材料采購檢驗，生產(chǎn)全工序過程檢驗以及成品出廠檢驗等全流程質量檢驗數(shù)據(jù)的采集，缺乏有效的質量數(shù)據(jù)源；其次未能實現(xiàn)全流程質量數(shù)據(jù)的集成打通，各階段質量數(shù)據(jù)孤島嚴重，無法有效關聯(lián)；同時全流程質量數(shù)據(jù)與實物產(chǎn)品間未實現(xiàn)綁定，無法通過產(chǎn)品標識查詢質量數(shù)據(jù)。聚焦產(chǎn)品全生命周期質量管控、追溯和改善需求，通過數(shù)字化手段采集全流程質量數(shù)據(jù)，依托質量數(shù)據(jù)平臺匯聚、集成和打通各環(huán)節(jié)質量數(shù)據(jù)，基于條碼、標識和區(qū)塊鏈等技術，實現(xiàn)全流程質量數(shù)據(jù)與實物產(chǎn)品的關聯(lián)匹配和跨業(yè)務、跨企業(yè)的質量信息追溯。質量精準追溯有助于質量問題的快速溯生產(chǎn)作業(yè)、維修維護等優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持，加速產(chǎn)品迭代優(yōu)化。目前質量精準追溯在鋼鐵石化、食品飲品、生物醫(yī)藥、汽車與零部件、裝備制造等行業(yè)的原料質量、生產(chǎn)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(tǒng)對全流程生產(chǎn)、供應鏈質量問題進行追蹤分析，產(chǎn)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(chǎn)過程質量記錄以及成品質量記錄信息，將產(chǎn)品從原料到成品的質量信息關聯(lián)打通，基于產(chǎn)品標識實現(xiàn)正向和反向質量快速追溯。如奶制品從奶源、生產(chǎn)到銷售全流程質量追溯，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(tǒng)質量追溯。將零部件質量數(shù)據(jù)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(xiàn)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(chǎn)品主要物料質量追溯，機器人產(chǎn)品關鍵零部件質量追溯等。三是從研發(fā)到運維全生命周期質量追溯。全面匯聚設計、工藝、采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。(六)設備可視化運行監(jiān)控與故障洞察(六)設備可視化運行監(jiān)控與故障洞察 運行監(jiān)測與故障診斷是指通過一定技術手段監(jiān)控設備運行狀態(tài)、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(jiān)測與故障診斷有助于優(yōu)化設備性能，提升可用性，降低故障損失。傳統(tǒng)工廠的設備運行監(jiān)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(fā)現(xiàn)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(jīng)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(tài)，對快速劣 目前在線運行監(jiān)測與故障診斷在鋼鐵冶煉設備、石化煉油裝置、數(shù)控機床與產(chǎn)線、焊接涂裝設備、物流運輸設備、工業(yè)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(tài)監(jiān)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(jiān)控與性能分析。通過實時采集設備運行工況和工藝參數(shù)等數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化技術，動態(tài)展示設備運行狀態(tài)和關鍵績效指標。如電路版的SMT產(chǎn)線運行監(jiān)控與綜合效率分析，鋼鐵生產(chǎn)連鑄連軋產(chǎn)線狀態(tài)監(jiān)控等。二是設備健康監(jiān)測與異常報警?；诠I(yè)機理結合數(shù)據(jù)模型構建設備健康預測模型，實時分析設備運行數(shù)據(jù)，當存在參數(shù)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(jiān)測，石化裝置泵群健康監(jiān)測與異常預警等。三是故障診斷、策略決策和維修聯(lián)動?；诰垲惢貧w、深度學習、分析故障原因，決策修復策略，并聯(lián)動生成維修工單，如數(shù)控機床故障診斷與維修方案快速匹配。(七)(七)自適應生產(chǎn)變化的產(chǎn)線柔性配置 產(chǎn)線柔性配置目前在家具、家電、汽車、消費電子等行業(yè)的機械加工、焊接裝配、表面涂裝、整機裝調等生產(chǎn)過程中得到應用，如中國重汽濟南動力應用多機型混產(chǎn)柔性裝配線，產(chǎn)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(xiàn)工序柔性。5G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(chǎn)要求，如電路板柔性SMT產(chǎn)線，LED液晶面板柔性生產(chǎn)線等。切換相匹配的加工程序、刀具或者裝夾等，進而適應作業(yè)內容的變化，如航天精密零件柔性加工生產(chǎn)線，乘用車白車身柔性涂裝生產(chǎn)線等。三是動態(tài)調整產(chǎn)線物流路徑實現(xiàn)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(chǎn)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(chǎn)線等。((八)實時精準與動態(tài)響應的智能排程 車間排程是將車間生產(chǎn)任務分解為工序級執(zhí)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間生產(chǎn)效率和交付周期。傳統(tǒng)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(chǎn)周期；其次難以匹配實時或者預測產(chǎn)能開展排程計劃，導致排程被動變更頻繁，影響生產(chǎn)穩(wěn)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(chǎn)擾動進行重排程和動態(tài)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(chǎn)任務和資源狀態(tài)，依托調度排程系統(tǒng)，應用融合了工業(yè)機理、數(shù)據(jù)分析和智能算法的調度模型，預測車間產(chǎn)能，響應動態(tài)擾動，進而實現(xiàn)交期、產(chǎn)能和庫存等多約束條件下的車間排程優(yōu)化。車間智能排產(chǎn)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(chǎn)能，縮短訂單交期，同時能夠響應動態(tài)擾動開展重調度，提升生產(chǎn)穩(wěn)定性和韌性。車間智能排產(chǎn)目前在原材料、電子信息、裝備制造和消費品等行業(yè)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(tǒng)開展日計劃排程，提升工廠生產(chǎn)效率25%。主要包括以下三類典型應用模式。一是優(yōu)化工序安排為目標的離散生產(chǎn)排程。應用排程算法結合數(shù)據(jù)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(fā)動機裝調生產(chǎn)排程，汽車車身焊接生產(chǎn)排程等。二是優(yōu)化生產(chǎn)連續(xù)性為目標的流程生產(chǎn)排程。應用排程算法結合過程機理模型，以過程全局優(yōu)化為目標，獲得較優(yōu)計劃排程，通過與裝置控制聯(lián)動，實時優(yōu)化生產(chǎn)過程。如煉鋼、連鑄、連軋一體化排程優(yōu)化、多品種奶制品生產(chǎn)排程優(yōu)化等。三是應對異常擾動為目標的動態(tài)排程調度?；趯ιa(chǎn)狀態(tài)的實時感知，應用專家系統(tǒng)、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(chǎn)動態(tài)排程，應對訂單變化的家具生產(chǎn)動態(tài)排程等。(九)全要素透明可控的精益生產(chǎn)管理(九)全要素透明可控的精益生產(chǎn)管理生產(chǎn)成本和訂單交期。傳統(tǒng)工廠的生產(chǎn)管理以人工為主，首先人、機、料等關鍵生產(chǎn)要素難以實時感知和精準管控，資源負載不均，利用率不高；其次生產(chǎn)管理決策依賴于經(jīng)驗，決策滯后且不準確，管理手段落后，造成大量生產(chǎn)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(chǎn)改善。針對全要素和全過程精細化管控，消除生產(chǎn)浪費的需求，依托車間管控系統(tǒng)，基于全要素實時感知，將大數(shù)據(jù)分析、人工智能、虛擬現(xiàn)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(xiàn)基于數(shù)據(jù)驅動的全流程精益生產(chǎn)管理。精益生產(chǎn)管理實現(xiàn)全要素和全流程可視、可控，優(yōu)進一步提高生產(chǎn)效率和資源利用率。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，支撐異常快速處置和高效管理決策。如鋼鐵生產(chǎn)集中控制指揮中心，物流調度可視化看板等。二是數(shù)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(chǎn)數(shù)據(jù)分析開展精準績效度量、評估與監(jiān)測，支撐流程、效率、成本等改善。如汽車發(fā)動機裝配車間人員績效評估，煉化產(chǎn)線效率質量績效評估等。三是標準化作業(yè)改善。綜合運用人機作業(yè)分析、人因工程、虛擬現(xiàn)實、機器視覺等技術，制定各工序的標準作業(yè)ESOP基于增強現(xiàn)實的交互式汽車裝配作業(yè)指導等。((十)產(chǎn)供銷一體化協(xié)同生產(chǎn)計劃優(yōu)化生產(chǎn)計劃是企業(yè)根據(jù)訂單，結合產(chǎn)能、庫存等狀況制定企業(yè)生產(chǎn)、采購、外協(xié)等生產(chǎn)任務計劃的過程。計劃合理性決企業(yè)資源計劃首先生產(chǎn)計劃制定和產(chǎn)能、庫存、采購、銷售等狀態(tài)脫節(jié)明顯，各環(huán)節(jié)難以銜接平衡造成大量庫存積壓；其次生產(chǎn)訂單過程狀態(tài)難以監(jiān)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(chǎn)能異常等，進而開展計劃策略的動態(tài)調整和優(yōu)化。聚焦生產(chǎn)計劃高效精準策劃與訂單準時交付需求，基于企業(yè)資源計劃系統(tǒng)與采購、庫存、生產(chǎn)、銷售等集成打通，應用約束理論、尋優(yōu)算法和大數(shù)據(jù)分析等技術，基于需求預測、產(chǎn)能預測、安減少庫存積壓，同時實時感知和預測需求、生產(chǎn)、采購、銷售等波動，進而動態(tài)調整，避免交付風險或者資源浪費。生產(chǎn)計劃優(yōu)化目前在原材料、電子信息、裝備制造和消費品行業(yè)的主生產(chǎn)計劃、物料需求計劃、制造資源計劃等方面10%一是基于訂單拉動的生產(chǎn)計劃優(yōu)化。基于產(chǎn)能狀態(tài)、庫存狀態(tài)、供應鏈交期等數(shù)據(jù)分析和精準洞察，應用約束理論、（非）線性規(guī)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(chǎn)完工時機，保障交付準時。如定制家居生產(chǎn)計劃優(yōu)化，定制汽車生產(chǎn)計劃優(yōu)化。二是基于銷售預測的生產(chǎn)計劃優(yōu)化。通過實時采集市場、客戶或者銷售數(shù)據(jù)，基于數(shù)據(jù)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(tài)調整產(chǎn)品生產(chǎn)計劃，降低庫存積壓成本。如基于銷量預測的鮮奶制品生產(chǎn)計劃優(yōu)化、速凍食品生產(chǎn)計劃優(yōu)化等。三是基于項目交付的生產(chǎn)計劃優(yōu)化。打通從項目計劃、研發(fā)設計、生產(chǎn)計劃到生產(chǎn)執(zhí)行的數(shù)據(jù)閉環(huán)鏈路，基于項目工作分解，結合產(chǎn)能均衡、資源沖突和物料齊套的預測，制定生產(chǎn)計劃，并根據(jù)異常協(xié)同調整。如航天產(chǎn)品科研生產(chǎn)計劃，航空發(fā)動機科研生產(chǎn)計劃等。2424中國智能制造發(fā)展研究報告-智能工廠中國智能制造發(fā)展研究報告-智能工廠03030 0 25中國智能制造發(fā)展研究報告-智能工廠中國智能制造發(fā)展研究報告-智能工廠03垂直行業(yè)模式差異，走出特色路徑03垂直行業(yè)模式差異，走出特色路徑2626細分行業(yè)由于產(chǎn)品形態(tài)、工藝流程、生產(chǎn)模式、運營管理等存在差異，且面臨的發(fā)展問題和生存挑戰(zhàn)各異，因此不同行業(yè)的智能工廠建設存在個性路徑與特色模式。本報告參考“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年消費品和電子信息四大行業(yè)，分別統(tǒng)計分析了上述四大行業(yè)智能工廠建設的十大2。場景場景行業(yè)檢化設計與視可裝行業(yè)造電行業(yè)息務 態(tài) 與監(jiān)測品控制態(tài)調優(yōu)/程度過程監(jiān)據(jù)測 理與環(huán)境料優(yōu)劃管排能配性故障診斷行追準作同倉儲設計化其他智能場景十大智能場景圖2四大行業(yè)示范工廠十大智能場景可以看到：一是共性場景，部分生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的高價值場景，如智能在線檢測、人機協(xié)同、質量追溯、在線運行監(jiān)測與故障診斷、車間智能排產(chǎn)是多數(shù)行業(yè)的共同關注，具備全行業(yè)推廣應用價值。二是差異場景，不同行業(yè)存在相對更為關注的智能場景，如原材料行業(yè)對過程控制優(yōu)化和安能環(huán)管控改善需求明顯，進而安全風險實時監(jiān)測與識別、污染源管理與環(huán)境監(jiān)測、能耗數(shù)據(jù)監(jiān)測、先進過程控制等智能場景應用案例數(shù)量在該行業(yè)處于前十位置，又如消費品行業(yè)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(yè)務優(yōu)化、銷售計劃動態(tài)優(yōu)化等便成為消費品行業(yè)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(yè)的具體應用需求和模式不同，如產(chǎn)線柔性配置在電子信息行業(yè)更多體現(xiàn)為根據(jù)訂單變化的設備布局快速調整，而裝備制造行業(yè)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(chǎn)品和工藝變化，因此同一場景不同行業(yè)推廣時需要注意差異化解決方案設計。3《關于開展2021年度智能制造試點示范行動的通知》2727中國智能制造發(fā)展研究報告-智能工廠中國智能制造發(fā)展研究報告-智能工廠03垂直行業(yè)模式差異，走出特色路徑03垂直行業(yè)模式差異，走出特色路徑2828(一)原材料(一)原材料運行過程通常伴隨著物理化學性質的連續(xù)變化?；谠牧闲袠I(yè)智能制造示范工廠智能場景建設分析，可看到：原材料行業(yè)智能工廠建設聚焦于全流程制造與安能環(huán)管理的智能優(yōu)化，并積極探索全價值鏈協(xié)同優(yōu)化。首先原材料行業(yè)制造過程機理復雜，流程間銜接要求高，難以完全依賴物理避免人工巡檢的滯后，消除風險盲區(qū)，則尤其重要。同時原材料行業(yè)由產(chǎn)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(jié)能環(huán)保壓力下，迫切需要應用數(shù)字化技術強化能耗和排放監(jiān)控能力，進而有效實現(xiàn)節(jié)能減排的社會責任。原材料行業(yè)智能工廠形成了四類特色模式。一是全流程智能控制與實時優(yōu)化。建深度解析“黑箱”過程的模型系統(tǒng)，感知加工狀態(tài)，決策最優(yōu)操作參數(shù)，并實時響應控制。江西銅業(yè)通過對設備運行參數(shù)、控制參數(shù)和生產(chǎn)指標分析，構建數(shù)據(jù)模型，并疊加在常規(guī)控制邏輯上，實現(xiàn)磨浮生產(chǎn)效率和穩(wěn)定性的智能優(yōu)化控制。而國投生物燃料則通過對過程和最終產(chǎn)品的計量理化數(shù)據(jù)分析，結合細胞代謝動力學機理，構建解析過程參數(shù)和產(chǎn)品質量關系的模型，實時優(yōu)化乙醇發(fā)酵過程參數(shù)，實現(xiàn)產(chǎn)品收率的提升。二是全過程集成協(xié)同與全局優(yōu)化。通過數(shù)據(jù)協(xié)同推動生產(chǎn)計劃、排程調度和全流程控制的集成優(yōu)化，實現(xiàn)計劃、調度約束下裝置和過程的全局最優(yōu)化生產(chǎn)。中石油鎮(zhèn)海煉化通過ERP、RTO（實時優(yōu)化）、APC（先進過程控制）DCS（分布式控制）系統(tǒng)集成，生產(chǎn)計劃直接驅動全流程各裝置控制優(yōu)化，實現(xiàn)APS（高級計劃排產(chǎn)）系實現(xiàn)三大工序全局高效協(xié)同生產(chǎn)。團應用煉鐵能耗專業(yè)性機理模型和大數(shù)據(jù)人工智能模型對單個高爐煉鐵過程參數(shù)動態(tài)調優(yōu)，提高冶煉效率和質量的同時，減少高爐碳排放。而海螺水泥則是依托降低生產(chǎn)能耗同時提升產(chǎn)出熟料質量。四是全價值鏈協(xié)同優(yōu)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(tài)優(yōu)化生產(chǎn)運營。中石化天津分公司基于大數(shù)據(jù)分析原油價格和內外貿價格的走勢來決策主要產(chǎn)品的產(chǎn)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(fā)式算法進行運輸路徑優(yōu)化，確保原材料按時到貨，訂單能準時送達。2929中國智能制造發(fā)展研究報告-智能工廠中國智能制造發(fā)展研究報告-智能工廠03垂直行業(yè)模式差異，走出特色路徑03垂直行業(yè)模式差異，走出特色路徑PAGE30PAGE30PAGE31PAGE31(二)裝備制造(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(yè)門類?；谘b備制造行業(yè)智能制造示范工廠場景建設分析，可以看出：裝備制造行業(yè)智能工廠建設以滿足復雜系統(tǒng)產(chǎn)品研制的數(shù)字化設計與柔性化生產(chǎn)為切入，加速供應鏈協(xié)同，并探索服務化衍生。首先裝備產(chǎn)品的愈發(fā)復雜的本體系統(tǒng)結構和機電軟一體化集成的發(fā)展趨勢對企業(yè)研發(fā)能力和制造能力均提出了較高的要求，亟需采用數(shù)字化技術賦能解決復雜系統(tǒng)研制效率和質量問題；其次裝備產(chǎn)品集成性和組裝性特點帶來了復雜的配套協(xié)作關系，應用數(shù)據(jù)打通供應鏈，實現(xiàn)協(xié)同是化解復雜配套協(xié)作的必然路徑；同時裝備智能化水平提升，應用數(shù)據(jù)開展遠程診斷和運維是確保裝備良好運行，為客戶持續(xù)創(chuàng)造價值的有效手段。裝備制造行業(yè)智能工廠形成了四類特色模式。一是基于模型的協(xié)同設計。應用基于模型的定義、數(shù)字孿生等技術，依托協(xié)同設計平臺，開展復雜系統(tǒng)的多專業(yè)協(xié)同數(shù)字化設計，分析優(yōu)化和虛擬驗證。中煤科工應用三維設計手段構建產(chǎn)品的多學科虛擬樣機，并利用數(shù)字樣機開展仿真分析、虛擬驗證和設計優(yōu)化。江鈴底盤則探索產(chǎn)品模塊化設計，構建車橋總成模塊化設計方案，根據(jù)客戶配置參數(shù)匹配車橋基礎平臺開展快速三維設計與仿真。二是動態(tài)資源配置和柔性加工裝配。通過數(shù)據(jù)的高效流動實現(xiàn)復雜系統(tǒng)制造過程的動態(tài)資源組織、柔性生產(chǎn)作業(yè)和精準運營管控。上海航天依托柔性噴涂機器人，應用數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)工件自識別、參數(shù)自調用和輪廓自適應的小批量、多品種涂裝生產(chǎn)。而廣州汽車則在車身自動焊裝產(chǎn)線的基礎上應用視覺引導、車型派生識別、柔性定位等技術，滿足大批量定制需求。三是供應體系網(wǎng)絡化協(xié)同。基于數(shù)據(jù)貫通多級供應商體系，打造供應鏈協(xié)作網(wǎng)絡，高效配置全鏈條資源，提升裝備研發(fā)、生產(chǎn)和運維等業(yè)務效率。航享模型，實現(xiàn)供應鏈研發(fā)和制造過程協(xié)同管理。一汽集團則通過供應商管理系統(tǒng)與供應商生產(chǎn)執(zhí)行、倉儲系統(tǒng)集成，供應商根據(jù)主機廠生產(chǎn)時序做訂貨配送，實現(xiàn)拉動式供應鏈。四是智能產(chǎn)品與衍生服務。依托數(shù)字化、智能化裝備打造全生命周期數(shù)據(jù)入口，依托數(shù)據(jù)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(chǎn)品實時監(jiān)控和動態(tài)運維，依托軌道交通一體化數(shù)據(jù)傳輸體系對軌交裝備開展健康監(jiān)控、預測性維護等服務，同時依托數(shù)據(jù)分析創(chuàng)新注塑機共享租賃等服務。(三)消費品(三)消費品消費品行業(yè)包括食品飲料、生物醫(yī)藥、家電服裝、家居日化等行業(yè)門類，涵蓋離散和流程制造，以客戶為中心組織生產(chǎn)是行業(yè)主要特點?；谙M品行業(yè)智能制造示范工廠場景建設分析，可以看出：消費品行業(yè)智能工廠建設以個性需求驅動的柔性定制生產(chǎn)為切入，加速產(chǎn)供銷一體化協(xié)同，進而推動業(yè)務精準創(chuàng)新。低成本實現(xiàn)薄利多銷倒逼企業(yè)應用數(shù)字化技術優(yōu)化生產(chǎn)，改善管理；其次傳統(tǒng)以銷，基于銷售拉動生產(chǎn)，向以銷定產(chǎn)模式變革；同時不斷挖掘并滿足消費者需求是可持續(xù)發(fā)展的關鍵，而推動消費側和生產(chǎn)側打通，基于客戶數(shù)據(jù)洞察需求、創(chuàng)新產(chǎn)品和優(yōu)化生產(chǎn)則提供了可行路徑。消費品行業(yè)智能工廠形成了四類特色模式。一是銷售拉動的生產(chǎn)動態(tài)優(yōu)化。基于市場、銷售和客戶的數(shù)據(jù)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(chǎn)策略，快速響應預測市場銷量情況，進而動態(tài)調整生產(chǎn)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(chǎn)，通過門店款式銷量數(shù)據(jù)分析預測補貨量自動觸發(fā)補貨通知拉動生產(chǎn)。二是基于數(shù)據(jù)協(xié)同的敏捷彈性供應鏈。通過打通供應商計劃、生產(chǎn)和物料等環(huán)節(jié)，基于數(shù)據(jù)監(jiān)控供應鏈狀態(tài)，傳遞需求變化和生產(chǎn)異常，并動態(tài)調度供應鏈資源快速響應。維尚家具更關注定制產(chǎn)品的供應鏈準時配套，應用人工智能基于銷量數(shù)據(jù)分析動態(tài)決策最優(yōu)供應鏈安全庫存，進而保障定制產(chǎn)品采購準通過不同工廠間生產(chǎn)、倉儲系統(tǒng)對接，完整可視化監(jiān)控生產(chǎn)、倉儲、裝箱、運輸?shù)热h(huán)節(jié)。通過數(shù)據(jù)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。360營銷活動。而東阿阿膠則關注應用多渠道銷售數(shù)據(jù)分析，構建客戶畫像及供需預測模型，動態(tài)預測和調整不同渠道銷售計劃。四是消費者驅動的業(yè)務創(chuàng)新與運營優(yōu)化。通過生產(chǎn)系統(tǒng)和消費互聯(lián)網(wǎng)端到端打通，消費者數(shù)據(jù)能夠直接反饋到生產(chǎn)、設計等更前端的環(huán)節(jié)，驅動產(chǎn)品創(chuàng)新、生產(chǎn)模式和商業(yè)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(chǎn)生和交互家居設計。伊利聚焦從線上、線下多渠道采集產(chǎn)品評論和建議信息，通過數(shù)據(jù)分析識別產(chǎn)品改進點進而驅動產(chǎn)品優(yōu)化。((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(yè)門類，以離散制造為主，且細分行業(yè)產(chǎn)品和生產(chǎn)特點差異較大?；陔娮有畔⑿袠I(yè)（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(yè)智能工廠建設關注適應訂單變化的柔性可重構生產(chǎn)與制程工藝的數(shù)字化設計，加速探索供應鏈彈性管控。首先電子信息行業(yè)，電子產(chǎn)品存在訂單種類多，更新?lián)Q代快等特點，需要提高生產(chǎn)系統(tǒng)柔性，具備一定的可重構能力來適應動態(tài)變化的訂單生產(chǎn)需求，其次，電子產(chǎn)品的制程精密復雜，需要借助數(shù)字手段設計、驗證和優(yōu)化制程工藝設計，同時部分高端電子產(chǎn)品的供應鏈存在斷供等異常，通過數(shù)字手段監(jiān)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(yè)智能工廠形成了三類特色模式。5G構建可重構柔性產(chǎn)線，能夠根據(jù)訂單變化快速調整設備布局、工藝參數(shù)和物流走向，實現(xiàn)多品種兼容。TCL關注快速換產(chǎn)，應用5G實現(xiàn)設備無線組網(wǎng)，便捷調整布局重構產(chǎn)線，并自動同步設備參數(shù)。而電科十四所則應用柔性數(shù)字定二是數(shù)字化工藝設計與可制造性分析。全面應用數(shù)字化模型表達電子產(chǎn)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(chǎn)線和物流的節(jié)拍、瓶頸仿真分析等。欣旺達電子對鋰電池封裝生產(chǎn)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(chǎn)節(jié)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(guī)則對知識進行調用，實現(xiàn)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(tǒng)集成，打通從訂單到交付全流程供應鏈端到端數(shù)據(jù)流，進而優(yōu)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(xié)同，依托供應鏈計劃協(xié)同系統(tǒng)，發(fā)布近期確定和遠期預測供貨計劃，并動態(tài)監(jiān)控。亨通光電則關注供應鏈物料3434中國智能制造發(fā)展研究報告-智能工廠中國智能制造發(fā)展研究報告-智能工廠04040 0 35中國智能制造發(fā)展研究報告-智能工廠中國智能制造發(fā)展研究報告-智能工廠04績效指標量化效益，穿透價值迷霧04績效指標量化效益，穿透價值迷霧PAGE36PAGE36(一)數(shù)字投資持續(xù)增長，效益模糊(一)數(shù)字投資持續(xù)增長，效益模糊2021年12月，國務院發(fā)布了《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》，提出到2025年，數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)增加值占國內生產(chǎn)總值比重將達10%。據(jù)國際數(shù)據(jù)公司(D)200年到20315.%4。然而，企業(yè)數(shù)字化投入尚未完全轉化為顯著的、可量度的商業(yè)價值，企業(yè)難以預計投資回報率，常常對數(shù)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(yè)的比例高達54%5。埃森哲指出數(shù)字化轉型的難點之一是價值難現(xiàn)，投入無法持續(xù)6。一方面是因為數(shù)字化轉型的系統(tǒng)性，使得數(shù)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(shù)字化投入帶來的價值效益。所以，業(yè)界亟需能夠明確轉型價值的績效評估體系，以便依據(jù)可量化采集計算的數(shù)值類指標，定量描述、評價企業(yè)建設成效和價值效益。4《IDCFutureScape:2021年全球數(shù)字化轉型預測》IDC5《轉型中的中國制造企業(yè)——數(shù)字化賦能綠色智能制造高管洞察》施耐德電氣6《2021中國企業(yè)數(shù)字轉型指數(shù)》埃森哲(二)示范工廠改善顯著，照亮價值(二)示范工廠改善顯著，照亮價值為推動傳統(tǒng)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2021統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，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(yè)對數(shù)字化轉型投資的疑慮，樹立企業(yè)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(xiàn)在以下三個方面：一是創(chuàng)新效率提升顯著。28.0%，最高縮短達70%80%20%27.9，最高縮短80%，超過六成的企業(yè)縮短超過20%。二是運營水平改善明顯。運營成本平均下降18.6，最高下降達67%，近一半的企業(yè)下降超過20%。物流成本占比企業(yè)運營成本平均降低15.6%7%。庫存周轉率平均提升達25.0%22024.4%，最高下降96，近六成的企業(yè)下降超過20%。資源綜合利用率平均提升達21.9，最10020%，設備綜合利用率平均提升2.0%2.8%100%，近二分之一的20%。訂單完成周期平均縮短27.970%，超過七成20%。三是節(jié)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(yè)降低超過10%。3737中國智能制造發(fā)展研究報告-智能工廠中國智能制造發(fā)展研究報告-智能工廠04績效指標量化效益，穿透價值迷霧04績效指標量化效益，穿透價值迷霧PAGE38PAGE38(三)績效評估顯性成效，助力轉型(三)績效評估顯性成效，助力轉型7IS8、Gartner910等國內外機構和企業(yè)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(yōu)化和可持續(xù)發(fā)展三個維度選取1028維度一：價值增長。品研制效率和上市成功率兩個方面分解為產(chǎn)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(guī)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(yōu)化。主要基于質量損失率、訂單達成率、單位產(chǎn)品成本、勞動生產(chǎn)率、損失工時事故率、服務滿意率六個一級指標來衡量企業(yè)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(xù)發(fā)展。主要基于單位產(chǎn)品綜合能耗和單位產(chǎn)品碳排放量兩個一級指標衡量企業(yè)的可持續(xù)性發(fā)展，分解為生產(chǎn)系統(tǒng)能耗強度、公輔系統(tǒng)能耗強度等6個二級指標。7GB/T34044.2-2017，自動化系統(tǒng)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8ISO22400–2.(2014)，AutomationSystemsandIntegration—KeyPerformanceIndicators(KPIs)forManufacturingOperationsManagement—Part2:DefinitionsandDescriptions.(Geneva:InternationalStandardOrganization(ISO))9《TheGartnerDigitalBusinessValueModel:AFrameworkforMeasuringBusinessPerformance》Gartner10《全球“燈塔工廠”網(wǎng)絡：來自第四次工業(yè)革命前沿的最新洞見》世界經(jīng)濟論壇，麥肯錫3939?紩?叻?紩?叻????倝???????灇?ワ劍休?鯪?檜????檜???餝檜??蜦?檜鵘蠒??餘???檜勻俱ざ呔檜?玐ざ呔檜??餘??佦檜雧?鴪?檜??休??檜暟俱??檜欰???檜雧??鷐檜?????劥?餝?劥?嬙???劥?嬙??ワ鯪檜?鷐?劥?嬙??欰?檜?プ絾ざ佪檜霃?絾ざ佪檜絾ざ休?檜???傞?佦檜???險檜????ワ劍剪?忘?檜????佪檜佦???ワ劍??絯??????絾ざ臘署欰?禹絡臘署???鰉禹絡臘署?????傞臘署??????焫?佞?欰?鵂玐焫?佞???餝臘彂焫?佞????????焫?佞??表1智能工廠關鍵績效評價指標該績效指標體系將從三個方面推動智能制造發(fā)展。一是企業(yè)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(yè)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(shù)字化能力持續(xù)改進關鍵過程績效，推動關鍵績效指標改善，實現(xiàn)價值目標。二是動態(tài)評估績效指標改善情況，開展多維度比較分析，實現(xiàn)評估、診斷、策劃、提升的閉環(huán)優(yōu)化。轉型過程中能夠實時評價績效指進而指導策劃，持續(xù)開展優(yōu)化提升，逐步逼近轉型目標。三是數(shù)字化投資帶來的價值效益能夠顯性化，增強企業(yè)高層數(shù)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(tǒng)、直觀地展現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉型效益，為數(shù)字化投入提供決策支撐、收益評價、方向把控。中國智能制造發(fā)展研究報告-智能工廠中國智能制造發(fā)展研究報告-智能工廠04績效指標量化效益，穿透價值迷霧04績效指標量化效益，穿透價值迷霧PAGE40PAGE40PAGE41PAGE41(四)領先標桿關注績效，策劃舉措(四)領先標桿關注績效，策劃舉措通過案例分析可以發(fā)現(xiàn)，那些改善顯著、成效突出的行業(yè)標桿企業(yè)均為數(shù)字化、智能化發(fā)展規(guī)劃了清晰的戰(zhàn)略目標，設置了具體的績效指標，在價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(yōu)化和可持續(xù)發(fā)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(chǎn)效率提升，高鐵產(chǎn)品質量優(yōu)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(shù)字化協(xié)同研發(fā)提升復雜裝備研發(fā)質量。依托PLM（產(chǎn)品全生命周期管理）系統(tǒng)，打造基于模型的數(shù)字化研發(fā)、工藝、檢驗和試驗集成開發(fā)環(huán)境。二是柔性制造滿足小批量訂單生產(chǎn)需求?；跀?shù)控機床、檢測與物流裝備，構建人機高效協(xié)同的柔性制造系統(tǒng)，應對多型號混線制造。三是數(shù)據(jù)驅動的生產(chǎn)管理優(yōu)化資源配置。構建精益生產(chǎn)指標，依托生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集分析，全面監(jiān)測人、機、料等要素績效，進而優(yōu)化資源配置。四是能耗數(shù)據(jù)分析優(yōu)化能源成本。構建能源管理系統(tǒng)，開展全環(huán)節(jié)、全要素能耗數(shù)據(jù)采集、計量和可視化監(jiān)測，依托能耗數(shù)據(jù)分析優(yōu)化能源調度和使用方案。五是基于數(shù)字孿生的智能運維保障產(chǎn)品可靠運行。集成研發(fā)、生產(chǎn)、運維等全生命周期數(shù)據(jù)，構建產(chǎn)品數(shù)字孿生模型，實現(xiàn)實時運行狀態(tài)監(jiān)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：績效改善績效改善 10% 單位產(chǎn)品綜合能耗 20% 質量損失率100% 訂單達成率 10% 服務滿意率 15% 勞動生產(chǎn)率圖3中車四方高速列車智能工廠績效改善鎮(zhèn)海煉化：煉化生產(chǎn)智能工廠中國石化鎮(zhèn)海煉化圍繞提高資源效率，優(yōu)化能耗排放，強化生產(chǎn)安全等價值目標，開展了五大轉型變革：一是基于數(shù)據(jù)模型與工業(yè)機理的全生產(chǎn)流程優(yōu)化。融合裝置反應模型與數(shù)據(jù)模型，依托智能排程、實時優(yōu)化和先進控制等優(yōu)化生產(chǎn)流程。二是數(shù)據(jù)驅動的精益運營管控提升穩(wěn)定運行能力?；谏a(chǎn)運營數(shù)據(jù)分析開展設備、績效、質量等業(yè)務領域精準管控。三是全流程能源精準管控優(yōu)化能源效率。建立能源供、產(chǎn)、轉、輸、耗等全流程模型，精準分析能耗，優(yōu)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(shù)據(jù)采集和分析，實現(xiàn)排放的精準量化、超限報警和優(yōu)化。五是安全監(jiān)控與聯(lián)動響應提升本質安全。應用機器視覺、無人機巡檢等動態(tài)監(jiān)測預警安全隱患，數(shù)據(jù)驅動應急資源協(xié)同與聯(lián)動響應。鎮(zhèn)海煉化一體化智能工廠的五大績效改善：績效改善績效改善 10% 單位產(chǎn)品綜合能耗 20% 單位產(chǎn)品碳排放量 20% 損失工時事故率 10% 服務滿意率 9% 勞動生產(chǎn)率圖4鎮(zhèn)海煉化一體化煉化智能工廠績效改善金風科技：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(yōu)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(chǎn)需求。構建整機、子總成、單元模塊的多級產(chǎn)品標準模塊庫，能夠通過模塊選擇和組合配置快速生成產(chǎn)品設計。二是柔性化風機生產(chǎn)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(shù)字化管控手段，構建脈動式可重構產(chǎn)線，實現(xiàn)柔性風機裝配制造。AIAI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(shù)據(jù)驅動的運營提高資源配置效率。基于多系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成融合，通過數(shù)據(jù)分析與可視化讓各級管理者獲得實時數(shù)字視圖，進而驅動精準決策。依托可再生清潔能源供給系統(tǒng)，金風科技風機智能工廠的五大績效改善：績效改善績效改善 15% 單位產(chǎn)品綜合能耗 10% 單位研發(fā)成本 30% 產(chǎn)品研發(fā)周期100% 周訂單達成率 30%勞動生產(chǎn)率圖5金風科技風機智能工廠績效改善維尚家具：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(chǎn)品成本，提高資源效率等改善，開展了五大轉型變革：一是協(xié)同設計云平臺支撐快速定制設計。構建協(xié)同設計平臺，基于家居產(chǎn)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(chǎn)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(xiàn)個性化定制生產(chǎn)。三是基于數(shù)據(jù)的透明化管控動態(tài)優(yōu)化資源配置。依托生產(chǎn)大數(shù)據(jù)平臺，匯聚和分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，可視化監(jiān)控和優(yōu)化配置各類生產(chǎn)資源。四是人工智能驅動的智慧供應鏈確保供貨穩(wěn)定?；谑袌龊弯N售數(shù)據(jù)分析，應用人工智能預測產(chǎn)品銷售量變動，進而決策安全庫存優(yōu)化采購。五是客戶驅動的業(yè)務優(yōu)化?；诳蛻魯?shù)據(jù)采集和分析，挖掘個性化需求優(yōu)化產(chǎn)品設計，構建需求預測模型，實現(xiàn)精準化營銷銷售。維尚家具家居智能工廠的五大績效改善：績效改善績效改善 24.6%單位產(chǎn)品生產(chǎn)成本 47% 研發(fā)周期100% 訂單交付率 35% 設備綜合利用率 23.4%勞動生產(chǎn)率圖6維尚家具家居智能工廠績效改善華星光電：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(xù)增長等績效改善，開展了五大轉型變革：一是數(shù)字化電子設計與制程規(guī)劃協(xié)同改善研發(fā)效率。依托智能研發(fā)平臺，應用結構、電子電氣、光學、制程等工具開展數(shù)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(tǒng)，融合機理模型與數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)質量數(shù)據(jù)分析驅動的關鍵工藝參數(shù)動態(tài)調優(yōu)。三是全流程可視化管控提升異常響應效率。依托全流程數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)計劃調整、物料切換、參數(shù)切換、指標監(jiān)控和異常處理等自動化。四是供應鏈網(wǎng)絡化協(xié)同保障供應穩(wěn)定、彈性。依托智能供應鏈平臺實現(xiàn)上下游企業(yè)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，共享訂單、計劃、生產(chǎn)、庫存等信息，進而優(yōu)化配置供應鏈資源。五是打通客戶與生產(chǎn)系統(tǒng)驅動生產(chǎn)運營優(yōu)化?？蛻襞c生產(chǎn)系統(tǒng)打通，實現(xiàn)需求對接、精準研發(fā)、實時排程、產(chǎn)銷協(xié)同、狀態(tài)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：績效改善績效改善 80% 產(chǎn)品不合格率100% 訂單達成率 1.1%銷售增長率 18% 勞動生產(chǎn)率 10% 新品上市量圖7華星光電新型顯示面板智能工廠績效改善老板電器：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(xù)優(yōu)化，開展了五大轉型變革：一是客戶需求驅動的電器協(xié)同研發(fā)加速精準創(chuàng)新?；诙嗲佬枨髷?shù)據(jù)分析驅動產(chǎn)品規(guī)劃，通過協(xié)同設計平臺打通用戶開展產(chǎn)品共創(chuàng)。二是訂單拉動的資源配置和制造實現(xiàn)快速交付。依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺將用戶訂單與計劃、排產(chǎn)、生產(chǎn)、物流等相關環(huán)節(jié)進行精準資源匹配和拉動式生產(chǎn)制造。三是供應鏈集成協(xié)同縮短交付周期?；诋a(chǎn)業(yè)鏈核心數(shù)據(jù)中臺與供應商建立物料共享模式，實現(xiàn)生產(chǎn)端到供應商端的數(shù)據(jù)共享，優(yōu)化供應資源配置能力。四是數(shù)據(jù)驅動精準營