第 42 卷 2025 年第 2 期 上海航天（中英文） AEROSPACE SHANGHAI （CHINESE & ENGLISH） 面向多品种大批量生产的航天飞行器智能工厂 关键技术研究 刘骁佳 1，夏永江 2，戴 铮 1，王 堃 1，刘 晓 1，洪海波 1 （1. 上海航天精密机械研究所，上海 201600；2. 上海航天技术研究院，上海 201109） 摘 要: 维度分析智能工厂的关键技术，通过将制造技术与数字化、智能化技术深度结合，为我国航天飞行器制造智能工厂 建设提供借鉴。 关键词: 航天飞行器； 大批量生产； 智能工厂 中图分类号: V 468 文献标志码: A DOI: 10.19328/j.cnki.2096‑8655.2025.02.007 引用格式： 刘骁佳，夏永江，戴铮，等 . 面向多品种大批量生产的航天飞行器智能工厂关键技术研究［J］ 智能。 通信作者：洪海波（1986—），男，研究员，博士，主要研究方向为数字孪生、数字化车间。 58 第 42 卷 2025 年第 2 期 刘骁佳，等：面向多品种大批量生产的航天飞行器智能工厂关键技术研究 设 备 、生 产 车 间 、生 产 流 程 等 深 度 融 合 ，实 现 自 动 化、信息化和智能化的一种车间运行模式，具有高 度协同、高效运营，快速重构等特点 ［3］。如何构建智

www.hand-china.com 半导体行业智能制造业务链优化与 集成管理解决方案 目录 半导体行业总体方案与建议 1 2 关键点解决方案 2 半导体制造业务链和管理难点 3 业务链 设计 晶圆制造 晶圆测试 封装测试 J FAB 美国总部 海外委外 松江 海外委外 松江 海外委外 重庆 重庆 重庆 节点越多，管理难度越高：订单承接、转单制造、委外加工 1. 依据销售订单和制造安排，可确定制造流转代码 2. 依据流转代码，逐步下达工作订单；前一道产品完工入库成为下一道工作订单的触发点 3. 在前一道制造完成之前，可随客户需求变更或制造安排变更 目录 半导体行业总体方案与建议 1 7 关键点解决方案 2 全业务蓝图 8 物料属性 更新 物料属性 更新 物料编码 申请 物料编码 申请 物料编码 导入 物料编码 导入 MDS 导入 MDS 导入 MRP MRP 工单关闭 工单执行 工单执行 ERP 、 WMS ERP 、 WMS ERP 、 WMS 可深化应用 1 、工单管理； 2 、工单备料平台 3 、 Atlasis 工单发料管控 MES 关键解决方案 1- 统一技术基础数据，建立设计与供应链一体化， 12 ERP 系统 /MES 系统 PLM 系统 接口 工程 BOM 其它业务模块 物料 物料分类 M-BOM 工程变更

1 工作进展报告 2 现状分析回顾 3 业务蓝图汇报 议程 4 下一步工作计划 5 项目风险控制 现状业 务及需 求调研 XXXX 各部门整体 业务现状调研 关键业务流程？ 关键业务需求？ 关键业务问题？ 了解企业组织架构、部门岗位设置，了解一期 SAP 财 务管理应用情况，详细调研了总账、固定资产、应收应 付业务的管理现状，产品成本构成，成本核算方式以及 相关报表情况 TEX-MES 管理 •组织结构与基础 数据 •未来流程 •开发需求 •关键需求分析 •流程清单 •蓝图框架 数据编码 3. 系统实现 流程范围 业务模式 信息技术 蓝图框架 设计 系统基本 配置 2. 蓝图设计 1. 现状调研 / 差异分析 系统解 决方案 系统基 本配置 增强开 发 业务流 程设计 关键业务 差异分析 股份公司 要求、蓝 图模板、 现状情况 2020 系统，为配棉提供质量依据，传 输信息包括：采购订单号，原批次、 收货数量、质量数据 3 业务蓝图详细介绍 议程 采购与仓储管理 质量管理 生产管理 销售管理 •采购与仓储功能架构介绍 •重点方案设计 •关键业务流程 •主要业务改进和管理提升 财务管理 TEX-MES 管理 供应商管理 物资管理框架 采购执行 库存管理 战略采购 执行日常采购 执行紧急采购 供应商准入 供应商供货范围 供应商评估

开展数字化转型,需系统把握如下四个方面:一是数字 化转型是信息技术引发的系统性变革,二是数字化转型的根本任务是价值体系优化、创新和重构,三是 数字化转型的核心路径是新型能力建设,四是数字化转型的关键驱动要素是数据。 深度应用新一代信息技术,大力发展新技术、新产品、新模式、新业态,全面加速数字化转型,已经成 为新时期企业生存和发展的必然选择。然而,企业在推进数字化转型过程中,普遍面临战略不明确、路 造、工业互联网、数字化转型等过程中形成的体系 方法,历经几十万家企业全面应用和完善,本文件给出了一套数字经济背景下的新型企业架构———数字 化转型参考架构,旨在帮助企业明确数字化转型的主要任务和关键着力点,建立体系化的数字化转型过 程方法机制,按照分阶段分档次的分步实施要求,务实有效推进数字化转型,实现螺旋式创新发展。 Ⅴ GB/T45341—2025 数字化转型管理 参考架构 1 范围 业务场景 businessscenario 关于业务运行的参与主体、行为活动、资源条件以及数据要素等的有机组合。 3. 8 数字场景 digitalscenario 基于相关数字模型(3. 4)实现关键业务动态响应、动态协同、动态优化的一类业务场景(3. 7)。 注:数字场景、知识场景、智能场景都属于数字化(的)业务场景。 3. 9 知识场景 knowledgescenario 基于相关知识

深度融入企业创造价值、提供服务及构建工作体系的核心环节。但这场AI驱动的革命也带来了前 所未有的挑战：企业必须搭建稳健且可扩展的技术栈，拥抱开源生态系统，并紧急填补长期存在 的人才缺口，尤其是在AI、网络安全、数据科学及云计算等关键领域。 在此背景下，企业必须提升自身能力，以吸引人才、培养人才，并赋能员工掌握先进的ICT与AI适 配技能。唯有在这些领域取得成功，企业才能成为未来行业的领导者；否则就会被技术变革的迅 猛步伐甩在身后，成为落后者。 36% 41% 22% 22% 26% 18% 总体 北美 西欧 亚太 智 能 世 界 的 I C T 岗 位 与 技 能 06 此外，随着AI应用的加速，组织还需沟通管理“裁员”这一关键话题。员工会本能地对AI引发的 的裁员感到担忧，且这种担忧程度远超高管层。企业高管则更关注数据安全与隐私问题：近30% 的高管将数据安全与隐私泄露列为AI相关的最大组织风险；而持此观点的员工比例约为18%。 对技术栈的投资不仅能增强AI能力，还能促进与现有IT系统的整合，进而实现更顺畅的工作流程 与更高效的数据编排。AI与云技术、边缘计算及先进数据架构的融合，成为组织持续创新、在动 态市场中保持竞争敏捷性的关键基础。 采用智能体的需求正不断推动组织制定相关战略与分配预算，“为AI适配技术栈”已成为其核心优 先事项。最新调查数据显示，42%的北美组织表示，“为AI适配技术栈”是影响其2025年IT预算增

创新能力，提出“5G-A×AI 算网智一体化”解决方案。本白皮书系统阐 述了以“算为引擎、网为根基、智为大脑”为核心的一体化架构理念，重 点介绍了边缘智能核心网、异构算力平台、智能驱动中枢等关键技术体系， 并结合在工业制造领域 的真实案例，展现该架构在提升生产效率、优化 运营成本、增强安全保障等方面的实际成效与价值。 前言 目录 1.1. 政策导向和产业现状 1.2. 痛点与挑战 智能驱动中枢与模型服务基座 3.3.1 赋能边缘智能的模型服务 3.3.2 智能体引领与业务生态共创 06 06 06 07 07 08 10 08 08 08 09 09 10 11 3 06 算网智的关键能力特性 4.1. 确定性时延 PLC 控制 4.2. 意图驱动智能专网管理 14 15 4 14 应用案例 5 17 展望 前言 19 联合发布及编制单位 18 缩略语列表 20 与 AI 融合驱动的算网智一体化解决方案白皮书 01 5G-A 与 AI 融合驱动发展的背景 1 5G-A 与 AI 融合成新型工业化战略支撑。我国正处于加速发展新质生产力、推进新型工业化的关键 阶段，5G-A 与人工智能（AI）的融合将成为支撑产业转型和创新发展的核心动力。国家层面密集出 台政策，为构建“算 - 网 - 智”一体化基础设施提供政策的引导和战略的支撑。国务院《关于深入实

未来场景展望 - 14 - 鸿蒙 2030 白皮书 2.6 千行百业的智能化全面升级 AI、交互、通信等技术的发展，不仅对电子消费终端用户体验产生着深远的影响，同时在 更宏观的领域中发挥关键的作用。推动千行百业的智能化全面升级，构建一个全新的智能世界。 智慧医疗： 将人工智能、大数据分析、通信、云计算、可穿戴设备等前沿技术融入医疗健康全过程， 提升医疗服务的智能化水平。新型虚拟显 年： ◎ 全球联接设备总数将达 2000 亿 [7] ◎ AI 算力增长 500 倍 [7] 鸿蒙 2030 愿景及关键特征 - 15 - 鸿蒙 2030 白皮书 ��������� ���� ��������� 鸿蒙 2030 愿景及关键特征 - 16 - 鸿蒙 2030 白皮书 3.1 鸿蒙 2030 愿景 从行业趋势分析和未来用户场景的畅想中，我们深刻感受到一个万物互联的智能世界正在 可以预见服务智能化、体验空间化、终端多样化将重塑操作系统的生态范式，作 为生态的基座和入口，操作系统如何使能使能新型服务，推动生态范式的变革？ 鸿蒙 2030 愿景及关键特征 - 17 - 鸿蒙 2030 白皮书 3.2 关键特征 3.2.1 智能化：突破人机协作方式的边界 随着大模型等新技术的出现和不断发展，AI 能力呈现出革命性的突破，将全方位介入人们 的工作生活，重塑用户体验，

皮书，为工程智能领域的研 究者和从业者提供一套系统的认知框架与实践参考，更希望能吸引更多有志之士 加入进来，共同破解难题、凝聚共识。 工程智能是新质生产力的重要载体，是教育强国、科技强国建设的关键支撑。 作为同济人，我们始终坚信，大学不仅是知识创新的高地，更应是服务国家战略 的前沿。我们愿以这份研究成果为纽带，与学界同仁、行业伙伴、青年学子一道， 以开放包容的心态、求真务实的作风，探索工程智能发展的新路径、新可能。 for Engineering White Paper ©同济大学工程智能研究院版权所有。如需引用，请注明出处。 iv 将成为连接 AI 基础能力与工程核心应用的坚实桥梁，是实现 AI 规模化的关键基 础设施。 那么，工程智能究竟将带来怎样的范式变革？我们常常谈论这个词，但它真 正的内涵是什么？于工程智能而言，范式变革并非一句空洞的口号，它具象为四 个紧密相连的“规模化”：  学科或行业 了以“工 程智能操作系统”为核心的实现框架与核心共性技术体系，并展望工程智能的核 心趋势与未来发展。 随着人工智能技术与传统工程领域加速融合，工程智能应运而生。它是推动 工程领域智能化转型的关键驱动力，也是应对日益复杂工程挑战的全新范式。工 程智能的核心目标，是通过平台化架构实现对工程领域规模化赋能，涵盖技术研 发、领域创新、人才培养与产业落地四个规模化维度，推动从“点”上的单一场

郑瑞姣、张劲明、曾雪征、张 然 出版时间 2025 年 6 月 当前，以大模型和智能体为代表的人工智能技术正驱动新一轮产业变革，推动应用架构从功能自动化向认知智能化 跃迁。本白皮书系统阐述应用智能化的框架、关键技术、和实现路径，旨在帮助企业应对应用智能化三大核心挑战： 1. 技术链断裂导致的落地周期过长：算力、大模型、智能体的新概念，开发、运维、安全合规等等环节的割裂都导 致企业落地智能化的周期依然较长； 核心命题已从“云原生”升级为“AI-Native”，即应用的全生命周期—— 从开发、运行到运维、集成——均需围绕智能体的自主性、协同性与进化能力重构。 从技术视角看，AI-Native 架构的关键在于数据与 API 的智能融合，传统企业系统沉淀的海量数据，需通过统一的 可信数据资产目录实现跨域流通，为 Agent 提供实时、高质量的训练与推理燃料；而 API 则从传统的服务接口演进为“智 38 38 39 39 39 39 40 41 42 42 44 45 46 46 47 49 4.3 智能应用平台的八大关键技术 4.3.1 多模态融合技术，实现多模态智能 4.3.2 智能 Agent 开发与运行，实现群体智能 4.3.3 检索增强生成，增强智能体个性化记忆 4.3.4 智能应用管理引擎，让应用自动运行与自主优化

本白皮书分析了协作技术的发展趋势和历程，总结高品质协作的“泛在化、智能化、 融合化”特征，全面阐述办公协作和生产协作的价值场景、关键技术特征以及参考架构， 并提供行业优秀实践，以期与业界同仁分享研究成果，共谋发展。 引 言 第一章 协作发展和演进趋势 /01 1.1 协作是提升生产力的关键因素 ..................................................... ............................................................................. 14 第三章 关键技术特征与参考架构 /16 3.1 高品质协作关键技术特征 ................................................................................. ......................................................................................... 43 附录 A 关键指标体系 ..............................................................................................