黨的二十大報告提出了推動制造業高端化、智能化、綠色化協同發展的重要任務，旨在構建智能制造（Intelligent Manufacturing, IM）產業發展新格局，高效實施供給側結構性改革，并促進數字經濟與實體經濟的深度融合。

智能制造通過新一代信息技術、自動化技術、工業軟件及現代管理思想在制造企業全領域、全流程的系統應用而產生。其應用使制造業企業實現了生產、管理、服務和產品智能化，促進了企業的創新發展。

智能制造系統是一個覆蓋設計、物流、倉儲、生產、檢測等生產全過程的極其復雜的巨系統，企業要搭建一個完整的智能制造系統，最困難也是最核心的部分就是生產過程數字化。

01數字化設計
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數字化設計是智能制造系統的源頭，是企業實現數字化、智能化道路上必須要突破的關鍵點。制造業中的設計包括產品設計、工藝設計、工藝優化、樣品制造、檢測檢驗等一系列過程。傳統的研發設計流程是以模塊分立形式，按照順序完成開發，產品開發周期長且質量得不到保證。而數字化設計借助計算機輔助設計軟件（CAX）、三維設計與建模工具等技術能夠賦予企業將研發過程全面數字化、模型化，實現研發設計流程的高度集成、協同與融合，大幅縮短產品開發周期，降低開發風險和開發費用。

目前CAX類軟件在國內制造業企業中已有一定程度應用基礎，但從發展趨勢及與智能制造系統的契合程度來看，第三代產品設計語言 MBD（基于模型的設計）技術將成為數字化設計的主武器，MBD 的應用將打通數字化設計與數字化制造，使三維模型成為制造的唯一數據源，讓產品模型在整個生命周期得到充分利用。

02智能制造單元
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智能制造單元是針對離散加工現場，將一組能力相近的加工設備和輔助設備進行模塊化、集成化、一體化的聚合，使其具備多品種少批量產品的生產輸出能力。對于離散制造領域的中小型企業來說，打造智能制造單元是開啟智能化道路行之有效的切入點，其最大的作用在于提升設備開動率，加快生產節奏，“簡單粗暴”的通過增加產出來提升企業收益。

“智造單元”是一種模塊化的小型數字化工廠實踐，整個單元由自動化模塊、信息化模塊和智能化模塊三部分組成，以“最小的數字化工廠”實現企業在多品種小批量乃至單件自動化的生產智能化。

03生產全過程數字化
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打通數據→整合優化→互聯互通→降本增效。生產全過程數字化是將“人、機、料、法、環”五個層面的數據連接、融合并形成一個完整的閉環系統，通過對生產全過程數據的采集、傳輸、分析、決策，優化資源動態配置，提升產品質量管控。生產全過程數字化需要企業在人員配備、自動化設備、設備連接、環境感知等各方面具備良好的基礎，即前文中提到的智能“神經系統”包含的要素必須齊全。在此基礎上，生產全過程數字化的重點工作是打通各種數據流，包括從生產計劃到生產執行（ERP 與 MES）的數據流、MES 與控制設備和監視設備之間的數據流、現場設備與控制設備之間的數據流。有條件的企業可以自主研發或委托開發生產數字化集成平臺，將不同生產環節的設備、軟件和人員無縫地集成為一個協同工作的系統，實現互聯、互通、互操作。

04智能物流倉儲系統
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讓一切物理實體流動起來，節省空間、時間與人力資源。

物流倉儲是制造業中極為重要的一環，如果說通信網絡是智能制造系統的神經纖維，那么物流倉儲則可視為智能制造系統的血管。智能物流倉儲系統的應用能夠使原材料、輔助物料、在制品、制成品等物理對象在各個生產工序間順暢流轉，并通過提升倉庫貨位利用效率、提高倉儲作業的靈活性與準確性、合理控制庫存總量、降低物流倉儲人員需求數量等方式大幅壓縮物流倉儲成本。

智能物流倉儲系統盡管不直接參與產品的生產，但作為整個智能制造系統中的重要子系統，其組成架構也與之類似，分為設備層、操作層、企業層，設備層包括倉儲設備、物流設備、識別設備；操作層由 WMS、WCS、TMS 等軟件構成；企業層則對接 ERP、CRM、SCM 等管理軟件的采購、計劃、庫存、發貨等模塊，融入總系統的閉環中。

05大規模定制平臺
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打造向大規模定制轉型的入口，提升品牌價值與用戶粘性。銷售是所有企業的核心業務之一，智能制造系統中的銷售智能化除了應用 CRM 等軟件管理銷售業務外，更為重要的是在訂單獲取層面發揮作用。在當前個性化需求日益旺盛的環境下，企業通過建立定制平臺，能夠將用戶提前引入到產品的設計、生產過程中，通過差異化的定制參數、柔性化的生產，使個性化需求得到快速實現，以此提升品牌價值，增加用戶粘性。與之相匹配的，企業應將定制平臺與智能制造系統中的研發設計、計劃排產、制造執行等模塊實現協同與集成，實現從線上用戶定制方案，到線下柔性化生產的全定制過程；在企業后臺建立個性化產品數據庫，應用大數據技術對用戶的個性化需求特征進行挖掘和分析，并反饋到研發設計部門，優化產品及工藝，基于用戶需求新趨勢開展研發活動。

06產品遠程運維服務
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以智能化服務拓展商業模式，推動價值鏈向后延伸。智能制造視角下的產品服務是借助云服務、數據挖掘和智能分析等技術，捕捉、分析產品信息，更加主動、精準、高效的給用戶提供服務，推動企業價值鏈向后延伸。遠程運維服務即是典型的制造企業智能化服務模式，企業利用物聯網、云計算、大數據等技術對生產并已投入使用的智能產品的設備狀態、作業操作、環境情況等維度的數據進行采集、篩選、分析、儲存和管理，基于上述數據的分析結果為用戶提供產品的日常運行維護、預測性維護、故障預警、診斷與修復、運行優化、遠程升級等服務。

遠程運維服務可以有效降低設備故障率，提升設備使用率與使用壽命，既能減輕制造商的負擔，又能顯著提升產品價值。遠程運維對于企業產品的智能化程度要求較高，產品必須配備開放的數據接口，具備數據采集、通信模塊；企業還需建立遠程運維服務前端平臺與后端數據中心，采集產品數據并基于大數據分析與計算，向用戶提供增值服務。

07數字孿生與智能制造的結合
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數字孿生，即物理空間在信息空間的完全映射，信息在兩個空間中交互和融合，由統一“軟件”平臺協調和安排資源、能源、時間的最優分配，并在反饋中不斷升級。由于人工智能技術的應用，機器算法將替代人的決策過程，形成對資源、能源、時間等生產要素的動態配置，并在數據反饋中不斷優化算法精度，提升決策水平，即智能制造系統相對傳統制造具備自感知、自學習、自決策、自執行和自適應能力。

回溯工業革命發展歷程，在機械化生產時期，信息技術尚未出現，所有生產要素都集中在物理空間中發生；到了電氣化生產時期，機器大規模生產拓展了實體要素發生的物理空間，從小作坊變成了大工廠。伴隨信息技術發展以及在制造領域的深入應用，相對于物理空間中的實體要素外，信息和數據作為新生產要素，在企業活動中扮演越來越重要的角色。

在當前高度信息化和集成化的工業生產模式，生產線發生意外故障時，很容易致使全產線停機停產，例如高度精細化的汽車生產線，會造成每天數百萬級的損失。對于一些特殊工藝生產線，比如高溫高壓下的化工生產線，甚至面臨嚴重的安全風險和衍生災害。因此工業生產過程中需要基于大量數據，在虛擬數字空間中進行例如設備診斷、化學類生產過程的模擬，以及對當前設備狀態和生產工藝下結果的仿真預測等，從而防止現場故障、生產異常產生出嚴重后果。

工業設備數字孿生系統是以具體應用需求為目標，基于實體數字建模、物聯網、大數據、人工智能等多融合技術，通過構建物理空間與數字空間之間的閉環數據交換通道，實現數字空間和工業設備的虛實客觀映射，在數字空間對物理設備的實時狀態進行呈現，并對歷史狀態進行記錄。基于其狀態的映射和記錄，面向具體應用需求，對物理空間的活動進行分析決策支持或閉環控制，并支持設備實體與數字孿生系統的雙向迭代優化。其包括實現以上目標的物理設備、傳感系統、計算系統、實體數字模型、數據模型、算法模型以及相應的應用軟件。

08工業互聯網賦能智能制造
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工業互聯網（Industrial Internet）作為新一代信息技術與制造業深度融合的產物，已成為推動智能制造發展的重要引擎。它將物聯網、大數據、人工智能等技術與傳統制造業深度融合，賦能制造業實現生產過程的智能化、網絡化、數字化和高度柔性化。

首先，工業互聯網為智能制造提供了強大的數據支撐。通過傳感器、設備和系統的連接，工業互聯網實現了對生產過程的實時監測、數據采集和信息傳遞。這些數據不僅包括設備的運行狀態、工藝參數，還包括產品的生產軌跡、質量指標等信息。借助大數據分析和挖掘技術，制造企業可以從海量數據中發現潛在的生產優化點，提高生產效率和產品質量。

其次，工業互聯網實現了制造資源的高度集成和共享。在傳統制造模式下，企業往往存在資源孤島現象，生產設備、信息系統之間缺乏有效的協同和集成。而通過工業互聯網技術，不同設備、工序、企業之間可以實現信息共享和資源整合，實現生產資源的最大化利用。這種資源共享模式既可以降低企業的生產成本，又可以提高資源利用效率，實現生產要素的優化配置。

第三，工業互聯網賦能智能制造實現了生產過程的智能化和自動化。通過工業互聯網平臺的建設和數據分析，制造企業可以實現生產過程的智能調度、自動控制和遠程監控。生產設備可以根據實時生產數據進行自適應調節，實現生產過程的優化和精益化管理。同時，基于人工智能和機器學習技術，工業互聯網還可以實現生產過程的預測性維護和故障預警，提高設備的穩定性和可靠性。

最后，工業互聯網為智能制造提供了開放和靈活的生態環境。通過工業互聯網平臺的建設，制造企業可以與供應商、合作伙伴、客戶等各方建立起緊密的連接和協同關系。這種開放式的生態環境不僅可以促進創新和知識共享，還可以為企業提供更多的商業機會和增長空間。同時，工業互聯網平臺的靈活性和可擴展性也為企業未來的發展提供了更大的可能性和空間。

09AI 大模型引領智能制造
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近年來，智能制造逐漸成為全球工業發展的重要趨勢之一，而人工智能（AI）大模型的出現和應用正是智能制造向前邁進的重要驅動力之一。

首先，工業大模型的部署將成為智能制造的核心支撐。通過在工業生產和制造過程中應用 AI 大模型，可以實現更加智能化和靈活化的生產模式。這些大模型可以通過學習和分析大量數據，提高生產效率、優化生產流程，并且在預測性維護、質量控制等方面發揮重要作用。因此，加速工業大模型的部署將成為智能制造發展的重要推動力。

其次，建立完善的標準體系是智能制造發展的基礎。隨著智能制造技術的不斷發展和應用，相關標準體系的建設變得尤為重要。這不僅包括技術標準，還包括安全標準、數據標準等方面。通過建立統一的標準體系，可以提高智能制造產品的質量和安全性，促進產業發展和國際交流合作。

此外，對龍頭企業的支持和引導也是智能制造發展的關鍵。龍頭企業在智能制造領域具有豐富的經驗和技術積累，可以在關鍵技術裝備的研發和應用方面發揮重要作用。國家層面應設立智能制造發展基金，為企業的智能制造項目提供資金支持，推動智能制造技術的創新和應用。

綜上所述，AI 大模型的應用將成為智能制造的重要驅動力，加速工業大模型的部署、完善標準體系建設以及支持龍頭企業的發展，將為智能制造的發展奠定堅實的基礎，助力中國智能制造走向更加智能化、高效化的未來。