低空经济行业产教融合 与人才培养体系构建 时间： 2025 年 6 月 13 日 王明军教授 主讲 PART 01 人才需求特征与紧迫性 研发设计类 飞行器设计岗位需要掌握空气动力学、 材 料力学等专业知识 ，城市空中交通 （ UAM ） 领域需研发电动垂直起降飞行 器（ eVTOL ） ，推动低空技术革新。 运营管理类 物流调度人员根据飞行器性能安排配送路线和时间， “苏州低空经济产业学院” ，联合多方主 体共建 ，打造多层次人才培养平台。 体系适配难题 高校重理论轻实践 ，职业培训侧重单一技能 ，缺乏系统思维。 需 深化产教融合 ，构建符合低空经济特点的人才培养体系。 人才缺口现状 PART 02 产教融合创新模式 认证考培一体 规划占地 15000 平方米的 无 人机执照考试点 ，集 “培训 + 考试 + 场景试飞”于一体， 支持全机型、 全等级考核认 源共享。 政企校协同运营 “ 苏州低空经济产业学院” 由苏州市职业大学牵头 ，整 合政府、 企业、 协会等资源， 形成多元协同育人机制。 实训基地支撑 学院共建多旋翼工业无人机 脉动装配线 ，让学生参与实 景安装、 调试、 试飞全过程， 提升实操能力。 产业学院共建 专业共建实践 校企联合设课 厦门市海西职业技术学校与厦门山水一方科 技集团合作开设无人机应用技术专业 ，嵌入

当前的产业数字化、数字产业化发展提出了新的挑 战。 随着全球经济以及中国经济陆续迈入一个全新 历史时期，不确定性将成为这个新阶段的主旋律。我 国作为全球工业生产制造的领头羊，必须推进工业生 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 整，观察其对产出、质量以及能耗等数据的影响，从而 选择最佳方案。例如，某企业通过部署制造执行系统 （MES）来实时监控与调度生产，并引入数字孪生等技 术对产线进行仿真优化，不断提升产能和产品良 率 ［10］。 数智融合孪生技术作为第 4次工业革命的创新产 物，通过数字技术与智能技术的融合，赋予了工业系 统前所未有的洞察力和灵活性，能够有效推动生产效 率提升、实现降本增效，已成为产业转型与升级的重 所示，本文 将针对图 2 所示用例，详细阐述数智融合孪生技术在 制造场景中的应用及价值。 3.1 基于数智融合孪生技术的预生产试验环境系统 排产、调度以及维护是生产制造环节中的 3 个重 要环节，对工厂的产出效率起着决定性作用。智能生 产制造环节已成为先进制造业的必要组成部分 ［12］。 当前，生产制造产业数字化程度普遍比较低下，生产 数据流转分析时效性差，生产效率提升面临瓶颈，难

多维参数分析 设备预测性维护 设备性能分析 工艺参数推荐 工艺组合推荐 智能生产 设备效率 / 运行监控 能源平衡预测 产能效率分析 工艺参数寻优 图像质检 动态成本分析 先进计划及排产 参数化 原料配 智能营销 客户洞察 大数据收 集和存储 关键因 在线智能 素分析 分析 工艺 比分析 企业智能评估 营销推广 营 销 体 系 界 面 营销与渠道 供应链体系 MOS 经 营 人 员 定 位 原 料 采 购 普 适 测 量 边缘网关 人 视 脸 频 识 联 别 动 生 产 端 共创生态 · 引领未来 电商 1688 合 物 营 同 流 销 经营信息平台 成 本 自 动 收 发 体 系 C R M 及 求差、最大、最小、平均 面向应用的流程解 异常报警管 耦 面 面向应用对象 京博石化 区域 车间 装置 向 对 象 的 纵 向 面向管理对象 管 控 安全环保域 质量域 设备域 生 产 管理域 经营计划域 操作优化 公共管理域 基础数据域 工艺技术域 项 目 管理 工艺卡片管 理 已实现 图例： APC 投用率 RTO 管理 大数据软测 量 进行中 基础资料配 置

(JIT,JIS) 发动机 发动机 发动机 铸造 机加 装配 经销商收车 东风雷诺： 5 大平台有效支撑 5 大核心业务循环，奠定业务同步、业务财务一体贯通基 础 1 车辆顺序排产 业务结算 / 成本核算 经销商订单 整车 整车 整车 报交 储运 运输 整车月计划 周 / 日计划 生产排 程 5 PC-CONV 数据转换 FTP 车辆工程管理 生产计划 MRP 部品要求 车辆生产进度管理 质量管理 FI 总帐 应收 应付 固定资产 零件到货进度管理 产品仕样情报管理 冲压产成品 树脂产成品 供货结算清单 经费预算 信息查询 整车下线 车辆库存管理 经费采购 固定资产 付款 整车 投资管理 收款 供应商 采购订单及交货响应 零件 价格 3 4 xxxx 扩展 工作中心 xxxx 扩展 工厂代码 xxxx 扩展 仓库地点 xxxx 焊装车间 总装车间 冲压车间 涂装车间 。。。 。。。 整车仓库 售后备件库 整车仓库 。。。。。。 线边仓库 仓库地点 公司代码 工厂代码 ERP 系统 物料主数据 BOM 数据 工艺路线 生产订单 订单状态接收 日备料指示 计划配料单 分拣指示单 紧急配送单 生产订单报工 MES

物流孪生体 AR 设备运维 绩效分析 3D 可视化 能耗管理 3D 漫游巡检 管网可视化 物理 世界 厂区、产线、设备 L4 L3 L1/L0 L2 pisx 数字化工厂基础体系 业务层 （ ERP 、 PLM 、 SCM ） 设备层 （自动化产线、传感器） 生产执行层 （ MOM 、 WMS 、 APS ） 数据采集层 （ SCADA 、 CNC 、过程数据库） 告警信息 KPI 指标 可视性 动态展示 异常告警 变化趋势 报表 年、季度、月、 周、日数据统计 下载 一级界面（车间） 二级界面（产线） 三级界面（报表） 告警弹窗 各指标模块的报表（图形 + 表） 左侧列表：各指标 筛选条件： 日期 线别 …… 定制的周报、月报 核心指标展示 零级界面（企业） 告警弹窗 示意图 WMS 仓库管理系统 QMS 质量管理系统 PLM 漫游巡检 3D 可视化 AR 设备运维 绩效分析 管网可视 化 L4 pisx pisx 物 理 世 界 厂区 / 产线 / 设备 L1/ L0 设备 & 传感器 ( 模拟数据） 立库孪生体 计划孪生体 描述 数字孪生平台“ +” L2 生计划系统 (APS) 过程控制 (SCADA)

上、下游的相关数据。其中，一手数据聚焦行业实际运营 情况，二手数据则从宏观层面提供政策导向与市场趋势指引。 • 一手调研：我们对自适应机器人上下游的多位产业内专家进行深入访谈，访谈内容涵盖需求侧（产线自动化程度、未来产能规划等）及供 给侧（技术发展路径、应用场景等）。 • 行业追踪：我们长期追踪自适应机器人上下游具有代表性的需求方与供给方，涵盖业务运营情况、市场份额等关键信息。 • 案头研究 二、模型搭建与测算： • 供需模型搭建：从专业的行业视角出发，我们将一手调研获取的、具有代表性的需求及供给方信息，整合融入供需模型，以此反映当下市 场的实际供需格局。同时，我们吸纳专家访谈中的关键信息，如需求侧的产线自动化程度、未来产能规划情况、机器人替代比例等，为模 型的参数预测提供依据。在此基础之上，我们亦吸纳案头调研收集的大量资料，如宏观政策文件、市场报告等，从宏观政策导向、行业发 展趋势等方面对模型进行校验与补充。 容量进行测算。在此基础上，结合各厂商的生产节拍、工序柔性化程度及用工 结构变化，我们构建了分行业的需求预测模型，测算其在不同时间周期内的潜在总容量。通过对各厂商过去的机器人采购记录、资 本支出数据及产线改造案例的分析，我们确认这些企业持续且稳定地贡献了当前市场中绝大部分的机器人需求。随着技术成熟与成 本下降，自适应机器人预计将逐步渗透到工业以外的场景，如家庭、商业、医疗等，带动整体需求规模的进一步扩张。

于 实 现 国 家 应 对 气 候 变 化 战 略 目 标 具 有 重 要 意 义 。 工 业 园 区 作 为 我 国 重 要 的 产 业 园 区 类 型 之 一 ， 开 展 国 家 低 碳 工 业 园 区 建 设 试 点 工 作 ， 是 当 前 推 动 产 业 低 碳 发 展 的 重 要 切 入 点 和 着 力 点 ， 对 于 推 动 工 业 低 碳 发 展 意 义 重 大 。 工 业 和 来 ， 天 津 开 发 区 始 终 坚 持 大 力 发 展 实 体 经 济 的 宗 旨 ， 产 业 结 构 不 断 优 化 ， 共 有 电 子 、 汽 车 、 石 化 三 个 产 值 超 1000 亿 级 产 业 和 装 备 、食 品 两 个 超 500 亿 级 产 业 ； 战 略 性 新 兴 产 业 也 加 速 聚 集 ， 成 立 了 滨 海 新 区 云 计 算 中 心 、中 国 智 能 能 制 造（ 工 业 4.0）战 略 示 范 和 应 用 中 心 等 ， 已 成 为 中 国 新 一 代 信 息 技 术 产 业 的 创 新 源 头 。 2014 年 至 2016 年 ， 天 津 开 发 区 地 区 生 产 总 值 年 均 增 长 率 为 10.5%， 仅 2014 年 对 天 津 市 的 GDP 贡 献 率 达 到 了 25.9%，为 促 进 当 地 经 济 发 展 做 出

网络实现数据的传输，再由智能网关融合转发上传云计算服务器 ； 实现原粮基地物联网监测、控 制和实时视频直播监控。 应用场景二： 葡萄酒智慧酿造 l 面向特色葡萄酒加工企业，通过部署智能网联设备，实现与农产品加工产线设备的连接，实时采集设备状 态 数 据 ， 并 通 过 系统平台实时展示，实现设备状态可视化，监测生产情况和设备运行状态。 l 基于酿造设备的数据采集，实现对葡萄酒酿造批次工艺数据的统一管理。形成标准的葡萄酒酿造工艺流程 工艺过程 质量控制、设备生产过程管理、现场异常管控、产成品入库等应用场景为主线。 1 、对接上游 ERP 系统，进行计划排程，提高生产计划的合理性，提高生产计划排程的工作效 2 、通过生产工单管理，实现生产工单调度，工单执行进度的实时监控及生产报工； 3 、实现包装车间物料管理； 4 、实现包装车间生产过程数据的实时采集； 5 、对产线关键设备运行情况实时监控，提高设备维护工作效率； 6 赋码系统 瓶码 垛标识赋码（三级包装） 箱码 盖码 应用场景六： 一酒一码 建立一酒一码标准体系，实现 从产品赋码、产品喷码、箱码关联、产品出入库等核心业务环节的全生命周期追溯 ① 打通产线瓶、盒、箱、托的数据及信息关联，提高出库扫码效率； 供应商 物料管理 生产管理 成品管理 出库管理 供应商 产品标签 供应商批 次 ( 自行管 理 ) 以采购订单（送货单） 为单位入库 物料批次

新工业 智物联 拉动式生产 各环节自主联动 数据分析利用不充分 人为因素仍然较大 无人化工厂 产线信息可视化 局部生产自动化 数据不互通 ，不全面 基于分析自动化决策 数据接口标准化 数据驱动业务 数据分析及预测 设计蓝图 方案与价值 PART 03 8 成品 码垛 成品 码垛 2# 产线 喷涂 包 装 方案架构 - 单一工 厂 工厂总控柜 R2000/R1200 工厂监控中心 原料 o 简仓 成品 3# 产线 1# 产线 自动化控制 自动检测 自动化检测 筒仓 生产过程监控 厂区物流监控 出入库 开单

BOM 工艺路线 BOM 工艺路线 预测评审 预测评审 订单录入 订单录入 预测导入 预测导入 客户导入 客户导入 客户申请 客户申请 销售价格 销售价格 MPS MPS 车间排产 车间排产 采购订单 采购订单 供应商申请 供应商申请 供应商导入 供应商导入 供应商计划 供应商计划 发送供应商 发送供应商 采购价格 采购价格 采购订单 审批 采购订单 审批 采购价格 BOM 工艺路线 BOM 工艺路线 预测评审 预测评审 订单录入 订单录入 预测导入 预测导入 客户导入 客户导入 客户申请 客户申请 销售价格 销售价格 MPS MPS 车间排产 车间排产 采购订单 采购订单 供应商申请 供应商申请 供应商导入 供应商导入 供应商计划 供应商计划 发送供应商 发送供应商 采购价格 采购价格 采购订单 审批 采购订单 审批 采购价格 检验数据 退货 退货 采购匹配 采购匹配 采购付款 采购付款 良品入库 良品入库 工单发放 工单发放 打印推式发 料单 打印推式发 料单 打印拉式发 料单 打印拉式发 料单 线边仓入库 线边仓入库 工序移动 工序移动 打印入库单 打印入库单 检验数据 检验数据 成品入库 成品入库 不合格 生产损坏 入库 生产损坏 入库 来料不良入 库 来料不良入 库 质量判定