2025太原市金属零部件加工行业中小企业数字化转型实践样本

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太原市金属零部件加工行业中小企业数字化 转型实践样本 太原市工业和信息化局 2025 年 11 月 目录 一、金属零部件加工行业中小企业发展情况.................... - 1 - （一）金属零部件加工行业定义与范围.................... - 1 - （二）金属零部件加工行业中小企业发展现状与趋势- 1 - （三）金属零部件加工行业中小企业业务痛点........- 2 - 二、金属零部件加工行业中小企业转型价值.................... - 3 - 三、金属零部件加工行业中小企业数字化转型场景........ - 4 - （一）产品生命周期数字化.........................................- 5 - 1.工艺设计..............................................................- 5 - （二）生产执行数字化.................................................- 8 - 1.计划排程..............................................................- 8 - 2.生产管控............................................................- 11 - 3.安全生产............................................................- 13 - 4.能耗管理............................................................- 16 - （三）供应链数字化...................................................- 18 - 1.仓储物流............................................................- 18 - （四）管理决策数字化...............................................- 20 - 1.决策支持............................................................- 21 - - 1 - 一、金属零部件加工行业中小企业发展情况 （一）金属零部件加工行业定义与范围 金属零部件加工行业是指从事利用各种金属材料（如钢铁、 铝、铜、锌、钛、镁合金等），通过铸造、锻造、冲压、切削、 焊接、增材制造、粉末冶金、表面处理等多种工艺技术，设计和 制造出具有特定几何形状、尺寸精度、机械性能和功能要求的单 个或组合金属部件/零件的经济活动集合体。 （二）金属零部件加工行业中小企业发展现状与趋势 当前，我国金属零部件加工行业在高端装备等下游需求的强 劲拉动下，保持稳定增长态势。行业以中小企业为主体，全国相 关企业数量庞大，它们深度专注于精密机加、表面处理等专业环 节，以其高度的灵活性和专业化技术，共同构成了我国制造业供 应链中不可或缺的基础力量。伴随制造业转型升级的深入推进， 金属零部件加工行业呈现出以下三大核心趋势。 一是智能化改造持续深化。行业正加速推进数字化转型，将 物联网、大数据等数字技术深度融入生产、检测与管理全流程， 旨在实现生产效率与产品质量的协同提升，推动生产模式向数字 化、智能化变革。 二是绿色低碳转型加速。在“双碳”目标引领下，节能降耗 技术、清洁生产工艺和环保设备在行业内得到广泛应用。企业正 通过技术革新优化能源结构，降低生产过程中的能耗与排放，践 行可持续发展。 - 2 - 三是高端化方向日益突出。下游市场对高精度、高可靠性、 高附加值产品的需求持续增长，正倒逼零部件加工企业加大研发 投入，提升工艺水平，从传统的劳动密集型模式向以技术创新为 核心的技术密集型模式升级。 太原市作为全国重要的工业基地，其金属零部件加工行业的 中小企业主要活跃于产业链中游的精密加工与制造环节，依托灵 活生产机制和专业化技术能力，在细分领域形成差异化竞争优势。 这类企业为下游整机制造商提供定制化配套服务，有效弥补大型 企业规模化生产的局限性，成为产业链中承上启下的关键环节。 （三）金属零部件加工行业中小企业业务痛点 上述三大发展趋势共同推动金属零部件加工行业加速向高 质量阶段转型，同时对行业内中小企业的精细化、数字化管理提 出了更高要求，具体体现为研发设计、供应链、生产制造及质量 管控等方面的业务痛点。 一是研发与技术协同难度增加。智能化改造持续深化与高端 化方向日益突出，要求企业从被动加工向与客户协同设计、主动 工艺创新转变。产品需求从标准图纸向定制化、轻量化、高强度 的综合方案演进，技术指标更细、变更更频繁。研发与工艺部门 必须在材料选型、结构设计、热处理工艺、精度控制及成本优化 等多环节紧密协作，跨专业协同复杂度显著提升。 二是供应链精准管控要求提高。高端化与绿色化转型对原材 料与外协质量提出了更严苛的标准。所需钢材、合金及特种材料 - 3 - 的种类与性能要求显著增加。同时，受市场价格波动与环保政策 收紧影响，核心原材料的供应稳定性下降，替代材料认证与绿色 采购需求凸显。中小企业在供应商管理、采购议价、需求波动应 对及绿色供应链构建等方面面临较大压力。 三是生产制造过程精密化与闭环化需求凸显。为满足高端市 场对产品一致性、可靠性的极致要求，生产制造需从依图加工向 全过程可控、可溯的精密制造升级。生产流程需融合高精度机床、 在线检测设备、数据采集系统与工艺反馈机制，实现加工、测量、 补偿与优化的闭环控制。这涉及工装夹具优化、在机测量、工艺 参数自适应等多个精细环节，对过程控制能力提出更高标准。 四是质量追溯与绿色合规管理复杂度提升。随着下游行业对 零部件全生命周期质量与碳足迹的关注，除传统的尺寸、性能与 可靠性要求外，新增了材料溯源、制造过程数据包、绿色认证及 环保符合性等更高标准。这显著延长了企业的质量文件准备与合 规认证周期，增加了质量数据管理与环境合规的管理难度与成本。 二、金属零部件加工行业中小企业转型价值 一是提高产品研发效率。通过集成三维建模、仿真分析及产 品生命周期管理系统，重构研发流程。企业可实现研发数据与生 产系统的实时互通，降低设计变更成本。虚拟调试技术能显著减 少试错环节，AI 算法辅助的拓扑优化则可提升材料利用率。数 字化工具链打破传统研发孤岛，使中小企业能快速响应汽车、风 电、轨道交通、3C 电子精密化等细分市场需求，推动产品向高 - 4 - 附加值领域升级。 二是提升生产效率和柔性制造能力。物联网与边缘计算技术 构建的智能工厂，实现设备互联与数据实时采集。智能仓储系统 通过无人设备与管理系统集成，可大幅提升物料搬运效率与库存 周转率。数字化产线能降低能耗，提高单位时间产量。AI 驱动 的动态排产系统可自动优化多品种小批量订单序列，显著提升设 备利用率与订单交付准时率。这些技术通过消除信息孤岛、优化 资源调度，增强产能利用率与柔性制造能力。 三是提高生产质量。整合检测、传感与大数据分析，实现全 流程质量追溯。自动检测技术可覆盖材质、尺寸等关键参数，大 幅提升产品合格率。机器视觉与深度学习技术能实时识别微米级 表面缺陷，检测效率远超人工。区块链技术应用于供应链溯源， 确保原材料来源可查、过程可控，有效降低合规成本。 三、金属零部件加工行业中小企业数字化转型场景 金属零部件加工行业正呈现出深度智能化、工艺精密化、系 统集成化与供应链协同化的趋势，这对中小企业在工艺创新、供 应链协同、高精度制造及质量一致性等方面提出了更高要求。为 有效应对挑战、实现转型升级，中小企业重点围绕产品设计、计 划排程、安全生产、能耗管理等核心环节，积极开展了诸多创新 实践与数字化探索。 - 5 - 图：金属零部件加工行业中小企业数字化转型典型场景 （一）产品生命周期数字化 1.工艺设计 痛点需求：依赖人工记录与管理 CAM/CAPP 生成的基础工 艺文件，效率低且易出错，难以支撑单件小批量生产的灵活性需 - 6 - 求；引入 PDM/PLM 系统后，因技术能力与成本限制，常出现数 据标准不统一、版本控制混乱、技术变更同步滞后等问题，制约 中批量多品种生产的快速响应；构建工艺知识库及与 MES 集成 的需求因资源有限难以落地，导致典型工艺复用率低、试制成本 高；而高精度产品所需的仿真验证与质量－成本平衡优化，更因 缺乏三维仿真技术积累及数据模型支撑，难以实现工艺设计的迭 代优化。整体呈现"数字化工具应用浅、系统集成能力弱、知识 沉淀不足、质量成本把控难"的复合痛点，亟需低成本、易部署 的解决方案突破效率瓶颈。 应用场景： 一级：零部件基础设计软件应用与人工管理。基于 CAM、 CAPP 等设计软件，辅助转化产品设计数据为工艺方案，生成基 础工艺文件（如工序卡、设备清单），依赖人工记录与管理。 二级：零部件设计应用 PDM/PLM 系统与流程标准化。通 过 PDM/PLM 系统实现工艺设计全流程数字化管理，建立工艺方 案、流程、文件、制造 BOM 等数据标准，支持版本控制与技术 变更同步。 三级：零部件典型工艺知识库与三维模型的协同。构建典型 工艺知识库（流程、参数、资源），支持新产品工艺设计时自动 匹配与复用，并与 MES 系统集成实现设计-生产数据交互。针对 加工、装配、锻造、焊接等工艺设计过程，以 MBD 设计模型为 唯一数据源，进行基于特征的三维几何模型构建，建立工艺信息 - 7 - 与几何模型的关联，形成三维工艺模型，同时建立工序间三维工 艺模型之间的关联关系，实现工艺信息在多工序工艺模型之间的 传递。 四级：零部件仿真与智能算法驱动的优化决策。基于质量- 成本数据模型，运用三维仿真技术（如加工、热处理、装配仿真） 验证工艺设计，通过迭代优化实现质量（如 CPK 值）与成本（如 材料利用率）的平衡提升。构建多专业领域工艺知识库、工艺知 识图谱，通过特征识别，工艺知识搜索、匹配与重用。应用遗传 算法、粒子群优化等工艺优化算法进行工艺设计的智能化决策， 快速获得工艺规划和优化后的工艺参数。 典型案例：石伟达精工依托数字化工艺设计系统实现工艺路线精 准配置 传统的金属零部件加工工艺设计难以快速响应市场变化，产 品加工工艺管理复杂，依靠人工经验管理易出错，混乱，造成产 品加工质量效率低。在工艺设计方面，根据山西石伟达精工科技 股份有限公司需求及产品特性结合工序基础信息为产品生产配 置相对应的工艺路线信息，为生产计划排产提供指导依据，设置 管理权限进行新增、修改、删除等操作。企业数字化改造后，生 产设备数字化率达到 100%，每百元营业收入中综合能源消费量 相比于改造前降低 56%，产品合格率提升 0.7 个百分点。 - 8 - （图：石伟达精工使用数字化系统进行工艺设计） （二）生产执行数字化 1.计划排程 痛点需求：初级阶段依赖 Excel 等管理订单与生产数据，存 在信息孤岛、人工统筹效率低、无法应对复杂订单排产的问题； 上线 ERP/MES 系统后，虽实现初步自动化，但系统选型成本高、 与现有流程适配难，物料齐套性检查、设备状态跟踪仍需人工干 预，多品种订单切换时计划调整耗时；引入 APS 系统后，虽能 整合工艺交期与交付要求，但多维度约束条件配置复杂，中小批 量订单的动态插单能力不足，系统维护与数据更新成本压力凸显； 向智能排产转型时，受限于数据积累不足、AI 模型训练难度大， 实时生产数据与供应链动态因素融合困难，数字孪生技术应用门 槛高，导致全流程动态调度与风险预警能力难以落地，最终制约 企业向柔性化、智能化生产升级。 应用场景： 一级：利用工具编制零部件基础生产计划。通过电子表格（如 - 9 - Excel）记录订单需求，结合云存储（如企业网盘）共享生产数 据，人工统筹设备产能、物料库存等信息，辅助编制基础生产计 划，满足小批量、简单工艺的生产组织需求。 二级：通过系统对零部件物料齐套性等进行生产准备检查。 部署 ERP 或 MES 系统，基于销售订单自动生成初步生产计划， 并通过系统对物料齐套性（如金属原料、外购件）、设备状态（如 数控机床可用性）、模具准备等进行生产准备检查，实现计划编 制与执行过程的规范化管理。 三级：依托 APS 的零部件产能协同。依托高级排产系统 （APS），整合物料安全库存、采购周期、热处理/机加工等工艺 交期、客户交付要求等多维度约束条件，自动计算最优生产计划， 并通过系统直接下达工单至生产车间，同步跟踪计划执行进度， 支撑中批量、多品种订单的高效生产。以 ERP 中 MRP 运算为核 心，打造以敏捷制造、精益生产为导向，供应链统筹调度的数字 化管理平台，通过项目计划驱动生产计划，生产计划联动送货计 划，实现基于采购提前期、安全库存和生产需求的生产计划优化。 四级：应用人工智能与数字孪生动态生成优化作业计划并实 时模拟预警。基于人工智能（如机器学习、强化学习）构建智能 排产模型，融合实时生产数据（设备 OEE、在制品状态）、供 应链波动（原料价格、物流延迟）、质量风险（工艺参数偏差） 等动态因素，自动生成满足交期、成本、设备负载均衡的优化作 业计划，并通过数字孪生技术实时模拟生产过程，提前预警异常 - 10 - 并自动调整排产，实现金属零部件加工全流程动态调度与风险闭 环管理。 典型案例：三耀电气引入计划排程系统实现自动化工序排程与灵 活插单响应 原有企业生产计划排程面临计划编制耗时费力、常因遗漏产 能约束导致计划不准的问题，订单调整后重排困难，造成订单准 时交付率低、资源负荷不透明及制造成本上升。为此三耀电气有 限公司引入计划排程系统，将计划分解为具体的工序和时间节 点，包含人力、设备、工艺流程、标准工时及产能等模块。系统 自动根据订单紧急程度、工艺流程、设备产能、人员工时等维度 数据，计算最优排产方案。一键生成工序排产表、设备安排、人 员工位表，遇到插单、设备故障等问题，也能秒级调整，拖拽式 排产，灵活高效。此项目解决了企业核心业务管理粗放问题，规 范优化生产流程，缩短成本核算周期，将企业的人、财、物、产、 - 11 - 供、销、技术和信息等资源进行优化配置，从而实现企业战略协 同，快速反应市场需求，规避企业经营风险，在典型管理领域和 场景下，单点人效提升 50%以上，企业整体运营效率实现了 15% 的提升。 （图：三耀电气使用数字化系统进行计划排程） 2.生产管控 痛点需求：依赖人工表格记录，数据滞后易错，难以支撑实 时决策；信息化系统虽实现单点数据录入，但生产－物料-设备 协同效率低；引入 IoT 设备后，虽能采集工艺参数与设备数据， 但系统集成能力弱，跨模块数据互通困难，动态管控效果有限； 而 AI 预警与闭环优化等高级功能因技术门槛高、投入成本大， 中小企业普遍缺乏数据分析和算法开发能力，难以实现从监测到 智能调整的跨越。 应用场景： - 12 - 一级：利用工具人工记录与存档零部件数据。以电子表格等 基础工具为核心，辅助人工完成生产工单数据的记录与存档，实 现生产信息的初步数字化存储。 二级：通过 ERP/MES 系统建立零部件加工标准化管理流程。 通过 ERP 或 MES 等信息化系统，实现生产工单进度、产量、物 料领用/耗用等信息的自动化录入与实时跟踪，建立零部件加工 标准化管理流程。 三级：依托 IoT 设备与系统实现零部件加工跨模块协同。基 于信息化系统集成传感器或 IoT 设备，采集生产工单、工艺参数 （如加工精度、温度）及设备运行数据，实现工单－物料－设备 全链路动态管控，并与生产计划、质量检测等系统数据互通，形 成跨模块协同，支撑生产异常的快速响应。 四级：应用 AI 与数字孪生技术实现工艺优化。应用人工智 能与数字孪生技术，动态生成优化作业计划并实时模拟预警利用 AI 算法构建生产监测预警模型，实时分析工艺参数偏差、设备 故障征兆、工序衔接异常等数据，自动触发预警并联动调整生产 计划或设备参数，通过数据反馈持续优化工艺流程，形成“监测 －预警－调整－验证”的闭环管理，推动生产效率与质量的动态 提升。 典型案例：山西卓立佰电气有限公司以 MES 系统为核心实现生 产全程透明化管理 山西卓立佰电气有限公司前期因依赖“电子表格+纸质表单” - 13 - 的人工台账模式，深陷数据管理困境。数据分散于车间、仓库、 质检等多场所，导致信息滞后，工单状态汇总常延误数小时甚至 隔天，影响排程调整；人工誊抄易出错，账实不符且追溯困难； 生产过程如同“黑箱”，各部门难以及时掌握瓶颈、负荷及物料 消耗情况，被动应对问题，部门间协同效率严重低下。 数字化以 MES 系统为核心，围绕“数据全流程、自动化、规 范化”推进改造。以满足外界客户订单需求和预测备库需求为目 的，对接销售、采购、仓存、质检等应用，提供制造建模、基础 工程数据、需求计划、物料需求计划运算、生产工单流程管理、 车间工序流程管理以及简单生产应用等流程，实现了生产管理全 方位升级。生产全程透明可视，从高管到基层均可实时掌握工单 进度。数据时效性与准确性显著提升，工单关闭时间从滞后 8 小 时缩短至实时反馈。物料领用数据自动关联，准确率近 100%。 （图：卓立佰使用 MES 进行生产管控） 3.安全生产 痛点需求：依赖纸质文档和人工记录，安全制度执行难追溯， - 14 - 设备点检、培训等环节缺乏数字化支撑；设备与环境监测手段滞 后，依赖人工巡检，难以实时掌握机床振动、粉尘浓度等关键参 数，高温锻造区、切削液泄漏等危险源的在线监控缺失；危险废 物管理粗放，废料、废液的全流程追踪依赖人工登记，液位报警、 气体泄漏等环境风险预警不及时；更高阶的智能管控则受限于数 据积累不足和技术门槛，难以通过机器学习构建风险预测模型， 设备老化、模具裂纹等潜在危险源无法提前识别，自动预警与应 急联动机制缺失，导致安全管理仍停留在被动响应阶段，效率与 精准性不足。 应用场景： 一级：利用工具实现安全制度数字化存储与查询。通过部署 基础信息化工具（如 ERP 安全模块、电子化操作手册），辅助 制定车间安全生产规范，实现安全制度文档的数字化存储与查询， 初步建立设备点检、安全培训等环节的电子记录，提升规范执行 的可追溯性。 二级：实时采集零部件车间设备及环境数据。利用物联网传 感器、视频监控等技术，实时采集设备运行状态（如机床振动、 液压系统压力）、环境参数（如粉尘浓度、温度），构建安全作 业数字化流程，实现危险源（如高温锻造区、切削液泄漏点）的 在线监测与数据可视化。 三级：实现金属废料等危废全流程追踪。针对金属废料、废 切削液等危险废物，通过 RFID 标签或区块链技术实现从产生、 - 15 - 存储到运输、处置的全