智能工厂-行业落地实践-“钢铁、汽车、医药、家电”的差异化实践密码-《智能工厂发展报告(2025)》

原材料行业具有生产连续性强、工艺依赖度高、能耗与安全风险突出等典型特征。智能场景建设紧密围绕“安稳长满优”（安全、稳定、长周期、满负荷、优化运行）等几大核心需求展开，实现运营效率与效益的全局最优。在生产作业环节，智能化应用最为普及，聚焦平稳运行与质量追溯，行业正着力推动AI与机理模型深度融合，以解决关键工序的精准控制难题，确保工艺参数稳定与产品质量一致。在生产管理环节，场景建设聚焦安全、能效与仓储三大核心价值，反映行业对降本增效、提升资源利用率及坚守安全红线的迫切需求。在工厂建设环节，数字孪生工厂代表智能化的高级形态，将分散场景整合为全流程、全要素的虚拟映射，实现从局部优化到全局协同的跨越，全面提升企业运营效率与市场竞争力。

1、钢铁：跨界面一体化协同优化，重塑钢铁运营效能

一是机理与数据融合的高精度智能控制。针对高炉、转炉、连铸等关键工序对控制精度的极高要求，构建冶金物理模型与AI融合的智能控制系统，有效应对工况波动，确保生产稳定可控。例如，江阴兴澄特钢开发合金投料、钢包吹氩、连铸控制等机理与AI融合模型，构建质量与操作的数据映射，实现工艺参数逆向推导与闭环优化，显著提升生产稳定性，成分命中率提升至98%以上。

二是全流程数字孪生驱动跨界面协同优化。钢铁生产是典型的长流程多界面强耦合系统，局部优化易导致全局震荡。全流程数字孪生覆盖铁前、炼铁、炼钢、轧制全环节，通过实时仿真与多物理场耦合，支撑系统级智能决策，实现全局最优。例如，南京钢铁构建料场至成品垛位的全工序孪生体，融合设备与物料实时数据，实现虚实同步、态势推演与透明运营，工序能耗降低3%，质量成本下降10%。

三是全厂多能介质协同优化调控。将煤气、蒸汽、电力等能源介质视为整体，动态预测产消、快速调度流向，实现削峰填谷与多能互补，推动吨钢能耗趋近理论下限。例如，本钢板材构建覆盖电、水、煤气等多介质的智慧能源平台，应用负荷预测与能源平衡技术，实现多能介质协同优化，显著降低煤气放散率，单位产值综合能耗下降6%。

2、石化化工：筑牢主动安全基石，实现全流程管控优化

一是基于APC（先进过程控制系统）与RTO（实时优化系统）的智能过程控制与实时优化。APC提升多变量协同控制精度，RTO动态优化操作参数，有效应对精细化工多变量强耦合的控制难题，大幅提升过程平稳性与运行能效。例如，巨化集团通过MPC（模型预测控制）算法与多模态工况识别，在DCS（分布式控制系统）上层构建覆盖全流程的模型控制器，实现装置全工况自主优化与闭环控制，装置平稳率提升至99%，逼近零手动操作。

二是AI驱动的全天候全覆盖主动安全。融合HAZOP（危险与可操作性分析）规则，构建AI风险预测与智能分析系统，实现从风险监测到闭环处置的全流程自动管控，显著提升安全态势感知能力，有效防止事故发生。例如，中石化金陵分公司构建安全风险分级管控和隐患排查治理双重预防数智化平台，整合视频监控、人员定位、工艺参数等多源数据，AI自动识别危险行为并生成处置方案，实现风险闭环管控。

三是构建工业装置与微观反应的全尺度数字孪生实现工艺高效设计验证。通过全尺度数字孪生，在虚拟环境中完成从工业装置到反应机理的全称模拟与优化，大幅提升工艺方案验证效率。例如，广东石化基于HYSYS与OTS模拟仿真软件搭建26套装置仿真系统，实现常减压、催化裂化等全流程虚拟测试与参数优化，降低验证成本提升设计效率。

装备制造行业涵盖汽车、船舶、工程机械、轨道交通、航空航天等重要领域，产品结构复杂、工艺链条长、多品种小批量等特点显著。行业智能工厂建设围绕“协同化、柔性化、高端化”三大特征加速推进，在巩固生产核心环节能力的基础上，持续向研发设计和服务增值两端延伸，构建全新价值链生态。在生产作业环节，质量检测、追溯与产线柔性成为建设重点，旨在系统提升质量管控与多品种混线生产能力。在生产管理环节，以仓储管理为核心，协同物料配送、车间排产等场景，全面提升供应链协同与资源调配效率。在研发设计环节，产品数字化设计与工艺数字化设计两大场景建设占比最高，行业正致力于通过模型定义与虚拟仿真打通研发与制造源头，加快构建数据驱动的研发制造一体化体系。此外，在运营管理环节，汽车、船舶、轨道交通等细分行业积极建设远程运维服务等重点场景，展现了向后端服务延伸的明确趋势。

1、汽车：以生产质效提升为核心，实现全链条协同升级

一是深化跨专业跨地域研发协同，推动产品开发从“串行模式”向“并行模式”转变。针对车型开发周期长、设计与制造脱节等行业痛点，汽车企业有序推进基于云平台与数字主线的三维协同设计，实现全球研发中心与供应商的实时数据共享与并行交互。例如，塞力斯汽车构建一体化研发体系与全球协同研发平台，开展实时并行交互研发，大幅提升新能源汽车研发效率，缩短新车型上市时间。

二是强化制造环节柔性生产能力建设，推动生产模式从“计划驱动”向“订单驱动”升级。面对市场个性化需求增长与订单波动加剧的挑战，汽车企业加速部署柔性产线，构建高弹性生产体系。例如，五菱汽车通过工艺解耦和产线重构，打破流水线刚性结构，打造可重构、可重组、可扩展的制造岛，满足产品柔性、产线柔性、产能柔性的制造需求，支持8种车型混流生产。

三是拓展数据增值服务，推动价值链向“产品+服务”高端化延伸。顺应汽车智能化、网联化趋势，汽车企业积极探索利用车联网数据，创新开展远程运维等新型服务，推动业务模式从一次性销售向全生命周期服务延伸。例如，理想汽车自建Mind GPT大模型，依托用户数据和车联网平台构建智能主动服务体系，围绕故障预警、OTA升级等开展远程服务，实现售后服务从“被动响应”向“智能感知、精准干预”转变。

1、船舶：以生产智能化为基础，向研发与服务两端高价值环节延伸

一是强化数字化设计与虚拟验证协同，推动“设计即建造”一体化通合。针对船舶作为复杂巨系统、设计建造周期长等特点，船舶企业加快推进基于统一数字模型的产品数字化设计、工艺数字化设计与产品虚拟验证，打通设计、工艺与制造环节的数据流。例如，武昌船舶构建全三维生产设计模型并生成三维作业指导书，实现船舶机电多专业协同设计与建造工艺前置优化。

二是构建数据驱动的精准生产管控体系，实现全流程高效协同。面对船舶制造高度定制、工艺及资源组织复杂的特点，行业正以车间智能排产为核心，结合仓储智能管理等，系统提升生产组织的精细化与协同化水平。通过构建基于统一数据模型的先进计划与排程系统，依托物量分析、资源画像与智能算法，实现从车间作业到项目全局的多级计划联动与资源动态调配。例如武汉船用机械通过构建排程优化模型、应用智能优化算法、设计个性化启发式规则等，打造可调用的排程优化引擎，并与相关系统集成互通，开展智能规划排程与资源调度，订单按期履约率显著提升。

三是构建船岸一体化智能运维体系，拓展制造企业服务化转型新路径。立足船舶产品高价值、长寿命的特性，船舶企业积极构建船岸一体的远程运维服务体系，推动业务从“制造”向“制造+服务”延伸。例如，招商局重工建设船舶智能运营平台，通过卫星通讯等实时采集分析航行监测、机舱运行等数据，实现船舶状态远程监控与预测性维护。

消费品行业涵盖医药、家电、食品、纺织等重要民生领域，具有产品迭代快、市场竞争激烈、用户需求多元等典型特征。行业智能工厂建设以“高质量、高精益、高柔性”为核心方向，持续推进供应链敏捷响应、全流程质量管控与柔性化生产能力的系统提升。从重点场景分布来看，生产作业环节，场景建设聚焦于在线智能检测与质量精准追溯，着力构建实时质量判定机制与全流程质量数据贯通能力；生产管理环节则以仓储智能管理与车间智能排产为建设重点，推动形成“物料精准拉动-生产节拍同步”的精益运营体系，全面提升资源利用与计划执行效率。从细分行业路径来看，不同细分行业在共性基础上形成差异化发展格局，医药行业突出质量追溯与过程控制，家电行业侧重柔性换产与数字孪生应用，智能化实践正朝着场景深化与行业细分的路径持续演进。

1、医药：以安全合规为基石，强化全流程可视化可追溯

一是推动质量控制由“事后检测”向“全过程精准管控”升级。医药行业加快建设智能检测、质量精准追溯与先进过程控制等，构建覆盖生产全链条的智能质量体系。通过人工智能与实时数据分析，实现从参数监控到质量预警、精准干预的能力跃升。例如，恒瑞医药依托MES系统实现全流程质量数据闭环，问题定位效率提升80%；超过50%的医药企业应用AI模型实现关键工艺参数的自主优化，显著提升产品质量一致性。

二是推进仓储物流从“分段管理”向“一体化智能调度”转变。行业加快建设仓储智能管理、物料精准配送等场景，实现从原料入库到成品出库的全流程协同，在保障合规基础上大幅提升运营效率。例如华润双鹤建设智慧仓储管理系统，智能无人配送系统，并与制造执行系统、药品追溯平台等实现集成互通，推动采购-库存-生产-质量完整信息流统一管理，仓储数据信息流与实物流实时同步率达100%。实现多任务智能排程、7*24小时实时响应配送。

三是加快数字孪生等技术融合，破解工艺转移难题。面对研发周期长、工艺转移成功率低的痛点，领先企业积极构建数字孪生工厂，通过高保真仿真优化工艺方案。例如博腾制药建立工程放大模拟系统，为超过80个项目提供工艺评估与优化支持，研发周期缩短63%，显著提升工艺放大成功率。

2、家电：以用户需求为导向，增强市场响应与个性化供给能力、

一是强化柔性产线建设，支撑多品种小批量敏捷生产。针对家电产品型号繁多、订单碎片化特点，行业重点投入柔性产线快速换产建设，实现生产线低成本快速切换，满足客户定制化需求。例如，海尔智慧电器将单一长流水线打造成模块化组装线和柔性化单元线，智能排产系统根据用户订单匹配不同自动化、柔性生产线体，通过可编程机器人、智能化检测系统等，生产线能够快速调整生产参数，满足113种不同型号热水器的生产需求。

二是深化研发数字化应用，加速产品创新与市场响应。面对消费者需求多元化与产品更新加速的挑战，家电行业正全面推进基于平台化、模块化的产品数字化设计与工艺数字化设计。通过构建贯通客户需求、设计仿真与工艺规划的数据主线，显著提升研发创新效率，加速产品上市。例如格力电器集成客户需求、设计、生产、使用等全生命周期数据打造平台化设计体系，应用数据主线、可制造性分析等技术，构建订单驱动的动态计划模型，新产品设计周期从65天缩短至35天，开发速度提升45%，实现快速响市场变化。

电子信息行业涵盖智能终端、半导体等关键领域，具有技术迭代快、产品生命周期短、产业链条长、工艺精度要求高等突出特点。行业智能工厂建设围绕“高精度、快响应、强协同”三大方向系统推进，重点聚焦于产品品质提升、生产效率优化与供应链韧性强化的系统能力构建。从重点场景分布来看，在线智能检测与产品数字化设计在全行业中占比居前，体现行业对质量精准控制和研发创新速度的重视；生产管理环节中，仓储智能管理与车间智能排产等场景建设集中，致力于构建计划与物流深度集成、数据实时驱动的协同管控体系；生产作业方面，柔性产线快速换产、设备运行监控等场景协同推进，支撑多品种、快节奏生产模式的高效运转。从细分行业路径来看，智能终端领域更关注柔性生产与快速响应市场，新型显示行业则强调设备可靠运行、能源集约管理与研发快速迭代。

1、智能终端：以AI技术赋能，实现市场敏捷响应

一是强化数字化设计，支撑产品快速迭代。面对消费电子领域激烈的市场竞争和快速的技术更新，行业重点投入产品数字化设计，大幅缩短研发周期，支撑产品快速迭代创新。生成式大模型技术兴起以来，近半数智能终端企业已利用历史研发数据训练生成式设计算法，实现研发设计文件自动化生成。例如，海康威视引入AI大模型开展智能研发，实现每小时迭代生成超百个设计版本，创意发散效率提升5倍以上，产品概念设计提效40%。

二是推进仓储管理与柔性产线建设，增强多品种小批量生产能力。针对智能终端产品型号繁多、订单波动大的特点，行业积极应用仓储智能管理系统与柔性产线快速换产技术，实现物料精准调度和生产线的快速重构，提升生产系统的适应性与灵活性。例如联想天津工厂集成互通APS系统、MES等系统，通过对智能柔性产线、工业视觉系统等集中调度和配置，实现不同产品和订单程序在60多个工站的零切换换线。

三是深化工艺设计与质量追溯协同，构建研发制造一体化体系。围绕产品复杂度持续提升的挑战，企业持续推进工艺数字化设计与质量精准追溯系统建设，打通设计、工艺与制造环节的数据流，实现工艺参数优化与质量问题快速定位，提升产品直通率与生产效能。例如，浪潮电子建设质量大数据系统，汇集ERP、MES、CRM（客户关系管理）、供方管理、备件服务等质量数据，覆盖供方物料、IQC（来料质量控制）、生产制程、测试、OQC（出货质量控制）等全领域质量监控，实现产品全流程全生命周期质量信息追溯。

2、新型显示：聚焦可靠运行与集约研发，构建高效协同制造体系

一是构建数字孪生工厂与产品虚拟验证平台，提升产线资产利用与迭代效能。面对新型显示行业技术迭代快、产品换代快、产线投入巨大等特征，企业积极推进数字孪生工厂构建，结合产品虚拟验证，开展产线布局仿真、工艺适配性评估与设备运行模拟，实现新建或改造产线的方案验证与资源精准配置，显著降低产线建设与升级成本，提升重资产利用效率。例如华星光电构建基于AI的虚拟验证与孪生平台，融合大模型实现工艺参数智能推荐与设备联动仿真，缩短产线达产时间，提升单位资产产出效益。

二是强化设备运行监测与故障诊断预测，保障生产稳定性。新型显示行业属于大批量连续生产，对生产设备可靠性与产品质量一致性要求极高。在生产作业环节，企业重点推进质量相关场景建设，同步强化设备运行状态的实时监测与预测性维护，降低非计划停机风险，确保生产节奏与品质稳定。例如，海信通过搭建设备故障预测与健康管理平台，应用循环神经网络、长短期记忆网络等算法，构建故障诊断与健康度评估模型，实现设备故障自动诊断与精准预测，平均故障修复时间降低30%，显著减少停机损失。

三是建设能源智能管控体系，推动绿色低碳制造。针对行业能耗高、洁净环境控制严等特点，企业加快部署能源智能管控系统，对电力、纯水、特种气体等关键介质开展实时监测、分析与优化调控。例如，京东方构建全域能源数字平台，实现全厂能流毫秒级追踪、空压机集群动态优化调控及冷冻系统AI调优，每年节约电费数千万元。

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信息来源：《智能工厂发展报告（2025）》-中国信息通信研究院