透过现象看本质，基于GB/T 40647-2021《智能制造 系统架构》，我们从生命周期、系统层级和智能特征三个维度识别了 二十个高价值的共性场景 。 这些场景将成为未来5-10年内工业企业的数字化部署重点 ，也将驱动相关关键使能技术的迭代更新，因此值得工业企业以及数字化解决方案提供商重点关注。

产品数字化设计

企业在研发设计阶段存在以下痛点：成本方面，传统设计开发方式完全依靠实物验证，验证成本高；效率方面，大量设计知识无法积累，设计过程中重复“造轮子”现象严重；质量方面，设计方案缺乏可制造性，存在不合理、不正确，造成风险。

产品数字化设计是企业节约研发成本、提高设计效率、提升产品质量的一项重要举措。例如某电机制造企业部署PLM软件，一体化管理设计和工艺BOM；建立资源库和工艺库实现知识积累和快速重用；通过设计软件与管理系统的集成，搭建一体化研发设计平台；搭建仿真分析平台，实现设计快速验证，产品研制周期缩短25%，数据100%线上管理。

产品数字化设计的实现方式如下：工业软件方面，一是应用三维设计软件，采用TOP-DOWN方法实现产品设计，采用模块化、参数化方法提高设计质量和效率，融合人工智能算法实现创成式设计，全面提升设计效率；二是将设计软件和PDM、PLM等管理系统集成，打造数字化设计协同平台，实现设计数据的统一管理和高效复用；工业数据方面，建设通用件优选管理平台、组件模型库等设计知识库，实现通用化、标准化组件的快速调用及组合设计，避免重复“造轮子”。

典型行业 ：汽车、航空航天、轨道交通、3C与家电、船舶、机械与设备。

工艺仿真与虚拟调试

企业在工艺设计阶段存在以下痛点：成本方面，传统工艺设计依赖人员经验，无法在设计阶段进行工艺方案验证，往往在实物制造过程中发现工艺设计问题，造成返工返修成本；效率方面，传统工艺设计重复“造轮子”现象明显，导致工艺设计效率提升困难。

通过在数字化环境中对工艺进行虚拟仿真验证，对产线进行虚拟调试，可以在设计阶段对工艺准确性进行全面验证，降低生产、调试成本。例如某装备制造公司，利用数字孪生系统进行各产线设备通用模型建模及仿真验证，实现了工厂布局的方案验证与设计优化，规划质量提升50%，规划设计周期缩短75%。

工艺仿真与虚拟调试的实现方式如下：工业软件方面，基于CAM、装配仿真、车间仿真等工艺仿真软件验证工艺可行性和正确性；基于SIMIT等虚拟调试系统，构建生产线数字孪生系统，实现工艺层级的虚拟调试，缩短产线调试周期同时降低成本；工业数据方面，构建工艺仿真与调试模板库，根据仿真对象自动匹配调用仿真配置文件，提高仿真效率。

典型行业 ：汽车、航空航天、轨道交通、石油化工。

设计与工艺一体化协同

设计与工艺一体化协同是缩短产品研发周期、提升产品研制效率的有效保障。例如徐工集团道路机械分公司建设了PDM系统、仿真分析平台、焊接仿真系统等项目，实现设计与工艺的一体化协同，产品研发成本降低30%，产品研发周期减少5个月，产品设计效率提升40%；鱼跃医疗运用基于模型的机械加工、装配等工艺设计，产品研发周期缩短30%。

工业软件和数据集成协同是实现设计与工艺一体化协同的主要解决方案：一是设计软件，基于三维设计软件开展研发和工艺设计，确保设计数据的一致性；二是协同平台，通过设计软件-工艺软件-信息系统的集成（如CAD-CAPP-PLM），实现数据的准确交互、及时共享；三是可制造性设计分析软件，将工艺、制造过程中的工业知识模型化、标准化，在设计环节采用DFM分析软件进行可制造性设计分析，提前发现、修正设计隐患。

典型行业 ：汽车、轨道交通、航空航天、3C与家电。

关键工艺智能调优

工艺过程控制当前痛点总结如下：效率方面，根据经验人工调参难以实现实时调优与控制；质量方面，大量工业企业的关键工艺高度依赖于操作人员经验判断和人工操作，容易出现质量波动问题。

工程机械、钢铁石化、建材等行业龙头企业积极开展应用探索，例如，徐工集团通过工程机械焊接工艺调优，将焊接直通率提升14%，实现了效率与品质的跃迁；海螺水泥通过熟料研磨工艺调优，将水泥质量稳定性提升15-20%；中石化通过催化裂化工艺调优，实现出油率提升5-10%。

关键工艺智能调优的实现方式如下：工业数据方面，应用数理模型破解过程黑箱实现动态优化工艺参数，应用AI算法模型实现工艺参数运算、推理与补偿优化，沉淀工艺知识库提供工艺参考与指导；工业装备方面，具有温度、压力、机器视觉等感知功能的智能工控设备实现动态优化操作参数，先进过程控制采用多变量优化算法处理多层次、多目标和多约束控制问题，实现全局优化；工业网络方面，确定性IP网络满足动态调参对确定性低时延的要求。

典型行业 ：汽车、钢铁、采矿、石油化工。典型工序：焊接、焊锡、注塑、电镀。

智能机器与人员协同

在部分重复性强、标准化或危险系数高的场景中存在以下痛点：成本方面，熟练工人培训周期长，人工成本高；效率方面，人工劳动强度大，难以长时间高效工作；质量方面，操作精度、生产质量受工人经验影响，产品质量一致性差。

机器具备感知、分析、决策能力，可以实现自适应作业，高效协同人员开展工作。例如中联重科应用模块化人机协同工作站进行挖掘机下车架部件装配，装配效率提升50%，上海航天应用智能喷涂机器人，实现工件自识别、参数自调用和轮廓自适应涂装，涂装效率提升30%。

智能机器与人员协同的实现方式如下：工业网络方面，基于5G/Wi-Fi 6开展设备组网，进行协同调度和生产信息传输，基于工业PON构建连接距离长、抗干扰、性能和安全性高的网络系统；工业装备方面，基于智能机床、工业机器人实现切削、抓取、喷涂、检测等加工作业自动化；工业数据方面，基于自然语言处理模型理解人类指令，配合工人工作，基于机器视觉模型，采集图像信息的自动分析识别，判断位置信息，基于智能决策算法，实现加工路径规划、位姿自适应调整。

典型行业 ：钢铁、机械与设备、汽车、半导体、3C与家电、食品与医药。 典型工序 ：上下料、搬运、外观检测、喷涂、焊接、装配。

未完待续，下期，我们将持续进行二十个高价值的共性场景分享，敬请期待。

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