半导体智能制造 SIEMENS DIGITAL INDUSTRIES SOFTWARE 从精益制造向智能制造演进 siemens.com/semiconductors 与许多半导体公司一样，几十年来，贵公司一直依赖精益制造技术。精益制造关乎企业生 存。利用精益生产方式，贵公司已经能够裁汰各项非增值流程，以减少浪费并充分提高生 产效率。 芯片制造商们深知精益制造的优势至关重要，但其中大多数公司也明白，在当今要求苛刻 的市场中，光靠精益制造是不够的。如今，如果仅保持精益而不向智能制造演进，会限制 敏捷性、制造优化、风险管理和竞争力，而这些方面对每家半导体制造商的发展壮大都至 关重要。 通过智能制造将精益制造优势提升到一个新的高度 单独的精益制造可能已接近其能力极限，但如果通过智能制造对其加以强化，精益制造的 优势似乎几近于无穷无尽。 原因何在？智能制造最初作为工业 4.01 的一个组成部分出现，它增加了将仿真、执行控制 和分析相结合所需的数字化，从而在不影响精益制造收益的情况下，持续优化无返工的高 良率制造流程。智能制造为企业提供需要的端到端连接，以便企业做出数据驱动型决策， 从而加快新产品推出 (NPI) 和上市，并在零缺陷制造环境中实现更高产出。 精益制造正在向更智能的 半导体制造流程演进 根据西门子和德勤的预测，智能制造提高绩效的潜力令人印象深刻： • 产量提高 20% • 成本降低 15% • 营收增加

—————————— 收稿日期：2025-04-16 1 概述 当前，随着中国数字经济的飞速发展，产业数字 化进程的加快，数字技术对工业、服务业的渗透率不 断提高，对 5G、工业互联网、大数据中心、人工智能等 数字基础设施的需求日益增长。以 DeepSeek、Sora 等 为代表的 AI 大模型的蓬勃发展，前沿技术的快速演 进，在不断推动 AI 赋能万物数字化转型的同时，也对 当前的产业数字化、数字产业化发展提出了新的挑 产制造转型升级，加速淘汰落后产能，基于数智融合 先进技术的智能制造能力建设已成为产业数字化转 型和推动产业高质量发展的必由之路。在全球数字 化快速发展的当下，智能制造不仅关乎企业未来的生 存，更成为推动我国经济发展的重要引擎。智能制造 将带来更高效、更灵活和更智能的生产制造方式，同 时也会促进企业技术创新和可持续发展，引领产业高 关键词： 数字经济；人工智能；数智融合孪生；产业数字化； 新质生产力 数字经济的迅猛发展，带动了产业数字化和数字基础设施建设的快速推进，人 工智能、数字孪生等先进创新融合技术，已成为产业数字化转型升级的关键驱 动力。分析了数智融合孪生技术的产生背景，并围绕其赋能下一代智能制造工 厂建设展开探讨。产业实验说明，数智融合孪生技术对提高生产效率、优化成 本、提升竞争力及应对风险作用显著，作为智能制造核心支撑，正加速产业智能 化，助推新质生产力发展。 Abstract： The

Technology 能源电池制造过程中的全流程数字化智能制造技术 范 龙，张 研 （黄河水利职业技术学院机械工程学院，河南 开封 475004） 摘 要：全流程数字化智能制造技术是能源电池制造过程中极为关键的技术手段，其安全性越高，能源电池所能 存储能量信号的质量水平就越高。为促进能源电池对能量信号的高质量存储，针对能源电池制造过程中的全流 程数字化智能制造技术展开研究。分析能源电池生产工艺的具 体实施流程，并以此为基础，设计核心储能部件， 再分别从能量转化效率、能源存储质量等多个方面，研究全流程数字化智能制造技术在能源电池中的应用情况。 关键词：能源电池；全流程数字化；智能制造；生产工艺；储能部件 doi： 10.19799/j.cnki.2095-4239.2024.0275 中图分类号：TP 278 文献标志码：A 文章编号：2095-4239（2024）04-1356-03 面临着前所未有的挑战和机遇。为了满足能源市场 对高安全性、高性能水平、低生产成本电池元件的 需求，全流程数字化智能制造技术成为了生产与制 造过程中的关键因素。未来光伏、风电等新能源装 机占比将快速提升，可再生能源的消纳问题亟待解 决 [1]。在能源电池制造过程中，全流程数字化智能 制造技术涵盖由材料采购到仓储物流等各个加工环 节，在先进数字化工具和软件技术手段的支持下， 企业组织既可以对能源电池生产数据进行实时监

1783–1800 第二十七届中国科协年会学术论文 c ⃝ 2025 《中国科学》杂志社 www.scichina.com infocn.scichina.com 工业智能系统及软件专刊 . 观点与争鸣 工业大模型赋能的新型流程工业智能工厂核心工业 软件体系 侯卫锋1, 古绍武2, 张志铭1, 谢磊2*, 苏宏业2 1. 浙江中智达科技有限公司, 杭州 311121 2. 浙江大学控制科学与工程学院 2025C01022) 资助项目 摘要 流程工业智能工厂在精益化运行方面已取得显著成效, 但在数据透明化程度、核心工业软件之 间信息互通以及分析结果深度洞察等方面仍面临瓶颈. 为了解决这些挑战并建设从自主运行到自主优 化的新型流程工业智能工厂, 本文探讨了将流程工业智能工厂的核心工业软件与新一代人工智能的大 模型技术结合的新路径. 基于此, 本文提出了工业大模型赋能的新型流程工业智能工厂核心工业软件 体系. 该体系构建了基于大语言模型的工业大模型 其架构分为模型底座层、公共能力层和业务应用 层. 其中, 公共能力层提供时序数据、图像数据、文本数据等多模态处理能力, 业务应用层则结合具体 业务场景开发了多种类型的智能体, 包括图表智能体、低代码智能体、感知智能体、分析智能体、诊 断智能体、决策优化智能体和控制智能体. 这些智能体能够准确执行人类通过自然语言发出的各项任 务, 并通过组合调用公共能力层的能力来处理数据和知识. 这种新型体系旨在提高核心工业软件的数 据透明化程度、实现更完善的信息互通和利用

浙江中之杰智能系统有限公司 August 19,2025 德沃克 OBF 智能工厂的落地实 践 Chnajey 中之杰 · 中国 无柔性，不智造 柔性智造 = 快速响应 × 资源弹性 × 交付保障 传统制造之痛 极氪汽车 |90 秒 / 车身， 4 车型 8 分钟 切换 四川大禹 | 生产周期 60 天 → 30 天 算法排产提速 300% 设备利用率提升 设备利用率提升 20% 准时交付率达 99% 智能制造的核心基础：攻破柔性生产壁垒 58% 准时交付率 60% 订单碎片化 1 2 0 分钟 换型耗时 zEEKR SDMS° 柔性破局标杆 市场需求变化导致离散制造的核心竞争力变成柔性智造 离散型制造业的生产方式逐步由批量生产转变为多品种、小批量、定制化、多变更的精益生产模式 批量生产方式 精益生产方式 分 效果： 70 分 “ 卡脖子”的技术 生产过程软硬一体化动态控制技术 中国：独创 OBF 单箱流路线 自动化 + 精益化 + 数字化 DBF 单箱流精益智能 工厂 真问题：事中失控、产生 80% 浪费，三个和尚没水 喝 ! 采用创新技术：解决事中“最后 1 米”的人机料环法测协同效率问题 O 日 本： 精益化管理路线 消除浪费、 JIT 生产、单

—— 华为智能制造实践 目录 01 为什么推行智能制造 02 华为智能制造实践 提升效率 缩短产品上市周期 提升产品竞争力 • 产品质量提升 • 大规模个性化生产 • 快速响应市场需求的变 化 为什么要推行智能制造 • 产品上市周期更 短 • 产品更加复杂 • 人力成本上 升 • 资源利用效 率 Time 华为智能工厂六大设计准则 华为智能工厂六大设计准则 流程 / 组织 / 人 才 完成智能园区建设 数字化全面覆盖 自动化规模应用 华为智能制造推行策略 华为智能工厂发展路线 自动化 数字化 网络化 智能化 将自动化作为实现智能化的抓手，扩大生产自动化覆盖和规模应用，优先实现设计与制造数字化融合，大幅提高生产效率 华为智能工厂技术演进路线 2017~2019 2020~2021 设计 DFM 2022~ 精益生产 华为制造坚持继承和发展的策略，持续推行 6sigma 全面质量管理、精益生产，保证了生产顺畅流动起来，为智能 制造推行积累了大量有效的数据，在此基础上推行自动化、数字化、智能化制造 深化精益生产推行，扩大自 动化覆盖，构建核心制造能 力 2011-2014 推行自动化 / 数字化 / 智能制造， 建立可持续改进的标准化数 字化精益生产体系 2015- 至今 制造管理体系建设，引入精 益生产方式，实施全员全面

和工业互联网的冶金尘泥循环 利用绿色智能工厂 赵国宾 赵俊杰 祁萌 杨慧 顾银琴 (永卓控股有限公司,张家港 215600) 摘要:永卓控股旗下的永钢集团冶金尘泥循环利用绿色智能工厂使用 5G、工业互联网、大数据等技术改 善了传统的大体量、粗放式、弱研发、轻环保的管理模式,实现了生产集控化、安环可视化、作业无人化、 点检智能化、协同高效化、管理智慧化,将工厂打造成高度信息化和智能化的“黑灯工厂”。 关键词:5G;工业互联网;大数据;绿色工厂 中图分类号:F426. 32;TF08 文献标志码:A 引用格式:赵国宾,赵俊杰,祁萌,等 . 基于 5G 和工业互联网的冶金尘泥循环利用绿色智能工厂[J]. 信 息通信技术与政策, 2023,49(11):55-64. DOI:10. 12267/ j. issn. 2096-5931. 2023. 11. 008 0 引言 5G、大数据、人工智能(Artificial Intelligence,AI) 等 新一代信息技术和窄带物联网、超宽带等网络通信技 术,构建自身的物联网和工业互联网平台,通过“精益 +数字化”实现数据驱动的技术、业务、组织两化融合四 要素协同创新,实现了生产管理、质量管理、设备运行、 能源管控、物流运输、环境监控等企业运营管控智慧化。 1 基于 5G 和工业互联网的绿色智能工厂的 设计意义