在信息技术与先进制造技术深度融合的时代浪潮下，智能制造正以前所未有的力量，驱动着传统产业进行全方位的数字化转型。特别是机械装备制造和新材料等关键行业，正站在变革的风口，积极探索以智能制造为主攻方向，实现生产效率、产品质量及运营模式的全面升级。
机械装备制造：数字化转型的挑战与机遇
尽管智能制造的理念日益普及，但调研数据显示，机械装备制造领域在数字化转型方面仍面临严峻挑战。在948家被调研的生产单位中，尽管有83个智能单元/产线已建设完成，但全生命周期数字化仿真技术的应用率仅为3%，智能排产技术应用为12%，智能物流为5%，而质量智能检测和智能能源管控的应用率分别为14%和4%。此外，能够实现全过程质量追溯的企业占23%，有869台设备实现了远程运维/预测性维护。这些数据鲜明地揭示了该领域智能制造发展的薄弱环节，同时也预示着巨大的提升潜力和转型空间。
以某飞机制造公司为例，该企业以“数据定义产品、数据驱动制造、数据创造价值”为核心发展理念，对传统机械加工系统进行了深刻的智能化改造。通过工艺革新、统一设计、加工、检测基准，成功构建了基于单一数据链的高度集成化、标准化新工艺方法。通过在数控机床上集成光电编码器、直线光栅、霍尔传感器、电流/电压传感器、压力传感器等多种先进传感设备，并融合RFID、工业互联网及智能控制技术，实现了传感、控制、检测、物流的高度集成和数字信息的全流程贯通。借助自主开发的MES制造执行系统，该企业实现了机床管理、操作、工序编排、加工状态的智能控制，推动了柔性化生产的实现，成功打造了小批量、多品种、高精度零件的24小时无人值守作业模式。这一成功的智能制造工程，为传统机械加工系统的数字化转型树立了典范。
新材料行业：拥抱智能化，提升核心竞争力
新材料行业作为支撑现代工业发展的基石，同样在数字化浪潮中积极探索转型路径。对474家生产单位的调研显示，该领域已建设82条智能单元/产线，5个“黑灯产线/车间”。然而，与机械装备制造类似，智能排产技术应用率为14%，质量智能检测为25%，智能能源管控仅为7%，全过程质量追溯为25%。共有7743台设备实现了远程运维/预测性维护。尽管如此，行业内已有积极的标杆企业涌现。
例如，中国宝武集团宝山基地荣膺世界经济论坛“灯塔工厂”的称号，成为国内首家获此殊荣的钢铁企业。该基地在以智能制造推动业务数字化转型方面进行了大量卓有成效的实践。通过部署实时在线连续感知监测装置，大幅增加制造过程探测点，实现了冶金流程的在线检测与监控。质量管理模式从传统的抽检转变为全检，从最终结果检查优化为生产过程中检查，从定性分析升级为定量分析，从分段检验变为一贯制检验，并实现了从“事后分析”到“事前预警”的转变。借助智能检测、机器人和先进控制技术，装备智能化催生了无人化生产作业，建成了“黑灯车间”、无人化库区和自动化装卸码头，显著提升了作业效率。此外，通过对关键设备状态、工艺、生产、质量、备件等数据的综合大数据分析，形成了覆盖从单台设备到产线群的设备状态综合监测诊断能力，有效减少了设备故障损失。基于大数据集成采购、生产、质量、研发、销售等信息，建立了多基地、全流程协同的经营决策支持系统，为企业的战略决策提供了强有力的数据支撑。
推进数字化转型的通用原则与关键场景
随着信息技术与制造技术的深度融合，智能制造的发展水平呈现出多样化的态势。无论企业处于哪个发展阶段，推进数字化转型都应秉持“问题导向”、“价值驱动”和“成本效益”的核心原则。应面向制造装备/单元、车间/工厂、供应链/产业链等不同层级的制造实体，聚焦设计、生产、管理、服务等制造全生命周期的业务流程，梳理明确的数字化转型需求，锁定关键问题，设定清晰的总目标，并分步实施、稳步推进。
工业和信息化部发布的《智能制造典型场景参考指引（2021年）》，总结了工厂设计、产品研发、工艺设计、计划调度、生产作业、仓储配送、质量管控、设备管理、安全管控、能源管理、环保管控、营销管理、售后服务、供应链管理、模式创新等15个环节的52个智能制造典型场景，为企业提供了宝贵的参考。
特别是在离散制造领域，以下几个关键业务的数字化转型尤为重要：
基于数字模型的设计制造协同： 借助云平台协同技术，构建支撑复杂产品设计制造协同的平台。应用系统工程、知识工程、专业仿真、数字孪生及基于模型的设计/制造/验证/服务技术，打通从设计到制造的全三维流程。在虚拟环境中实现产品设计、零件制造、整机装配至试验的全过程数字化建模、仿真与虚实映射，以数据驱动产品开发与技术创新，提升设计效率，缩短研发周期，提高产品研制成功率。
数字化工艺设计与仿真： 建设基于云平台的统一数字化模型库、知识库与制造数据，整合几何、功能、控制、物理等多重特性。应用数字化建模与仿真、数字孪生、工艺知识分析等技术，并通过先进的软件工具进行智能决策优化。在虚拟制造环境中，进行多专业联合仿真优化，通过制造机理分析、工艺过程建模和虚拟制造验证，实现工艺设计的数字化，提高工艺开发与创新效率，确保工艺可行性，最终提升工艺设计质量。
智能化车间/生产线建设： 为满足产品高质量与准时交付的需求，需依据零件加工、表面热处理、部装及总装等工艺特点，科学设计智能化生产组织模式，建设智能化车间/生产线。通过构建模拟实际生产运行环境的智能车间/生产线数字化模型，实现物理制造系统与数字制造系统模型的虚实映射。通过互联互通的人、设备、物料、环境等生产资源信息，将数据实时反馈至数字化制造系统模型，实现制造系统的实时动态仿真。此举能够支持制造系统在资源评估、预测、优化与重构方面进行有效管理，显著提升柔性生产制造和质量保证能力。
最优能力配置的网络化协同供应链体系： 运用大数据、人工智能、物联网等技术，构建多层级的网络化协同供应链体系，形成基于产能需求的供应链网络动态供给能力。实现内外部创新资源、生产能力和服务能力的深度集成，促进生产制造与服务运维信息的广泛共享，增强资源和服务的动态分析与柔性配置能力，最终达成全产业链协同的最优能力配置。
面向产品全生命周期的柔性化服务保障： 借助物联网、数字孪生、大数据等新兴技术，构建互联互通的装备运营服务保障平台。通过建立装备的数字孪生模型，形成基于数字孪生的服务保障能力，强力支撑远程运维、故障预测、健康管理以及智能决策等先进功能。由此构建的产品全生命周期柔的柔性化保障模式，将极大提升装备维护的快速响应速度与整体效率，同时有效降低装备运维的总体成本。
