2.典型场景：工艺数字化设计

　　痛点：传统机械工艺设计方法难以保证从产品数据到工艺数据传递的唯一性、时效性，部分加工和装配工艺设计仍依靠技术人员经验，导致产品可制造性差。

　　改造目标：数字化工艺设计。

　　实现方式和需要条件：建立工艺知识库、模型库，集成机加工、铸锻焊热处理等多种工艺模型，实现设计工艺数据实时调用。搭建计算机辅助工艺规划(CAPP)等系统，实现工艺数字化设计和迭代优化。应用产品全生命周期管理(PLM)等软件，集成三维工艺设计工具，打通产品研发、工艺设计、生产作业等环节数据，全面评价与及时改进产品和工艺设计的可加工性、可装配性和可维护性。

　　3.典型场景：数据驱动产品研发

　　痛点：机械产品研发设计主要依赖人工经验，难以满足产品快速研发、复杂结构设计、用户个性化设计等需求。

　　改造目标：实现基于数据和知识的产品创成式设计。实现方式和需要条件：搭建创成式设计平台，面向产品快速研发、复杂结构设计、用户个性化设计等需求，集成需求、设计、生产、使用等多维数据，根据定义的设计变量和约束条件，快速生成最有效形状结构、材料配方并不断迭代优化，实现基于数据驱动的产品形态、功能和性能的研发设计和持续优化，大幅提高设计效率，拓展认知边界。

　　4.典型场景：智能排产调度

　　痛点：机械产品结构复杂、零部件繁多，且多为单件小批量生产，生产过程管理难度大，传统排产调度方式主要依赖人工，生产效率低，难以实现生产资源利用最优化。

　　改造目标：生产计划动态优化和资源高效配置。

　　实现方式和需要条件：应用企业资源管理系统(ERP)、生产执行系统(MES)等信息化管理系统，实时监控生产资源、设备状态及工艺流程，确保排程调度有准确的基础数据和实时的现场反馈。部署高级计划与排程系统(APS)，应用多约束排产建模、多目标排产寻优等技术，在订单、产能、资源、交期等多目标约束和多扰动情况下实现排产优化与资源动态调度，缩短产品生产周期，提高生产效率和资源利用率。

　　5.典型场景：产线柔性配置

　　痛点：机械产品种类繁多且定制化需求强，传统刚性产线缺乏柔性配置能力，难以快速应对市场和订单的变化，无法适应不同产品的混线生产要求。

　　改造目标：多产品混线生产和快速换线，敏捷响应市场需求。

　　实现方式和需要条件：应用高端数控机床、智能焊接装备、工业机器人、柔性工装夹具、智能物流装备等智能装备，结合企业资源管理系统(ERP)、生产执行系统(MES)等信息化管理系统，搭建模块化柔性可重构产线，使得产线能够根据订单、工况、库存等变化，实现快速换线和按需配置，满足多品种小批量机械产品快速和低成本生产需求。

　　6.典型场景：人机协同作业

　　痛点：机械产品结构复杂，传统生产方式资源协同效率低、作业安全风险高，制约生产效率提升。

　　改造目标：复杂装备生产、装配等环节人机高效协同。实现方式和需要条件：部署高端数控机床、工业机器人、智能检测、智能装配、智能物流等智能装备，构建人机协同作业单元和管控系统，应用智能交互、自主规划、风险感知和安全防护等技术，实现产品加工、质量检测、复杂装配、分拣、物流配送等过程人机高效协同，显著提高生产效率和作业安全性。借助AR/VR、语音识别等技术，创新人机协同交互模式，实现生产组织和作业协同优化，进一步提升作业效率。

　　7.典型场景：在线智能检测

　　痛点：机械产品生产过程质量检测主要依赖人工，检测效率低，人为误差大，且难以实现产品质量全生命周期追溯。

　　改造目标：质量在线精准快速检测和全过程追溯。实现方式和需要条件：在机加、焊接、涂装、装配等关键工序部署智能检测系统，应用光学检测、机器视觉等检测手段，结合机器学习、大数据分析等人工智能技术，开发质量分析模型，实现质量在线实时检测、自主判断和闭环处置，提高检测效率与准确性。构建质量追溯系统，集成质量管理、生产执行、设备管理等系统数据，实现质量检测的数字化管理和全过程数据集成共享。

　　8.典型场景：设备智能运维

　　痛点：传统设备运行维护主要依赖人工，运维成本高昂，费时费力，且难以快速响应用户需求。

　　改造目标：智能远程运维、预测性维护以及无人化施工。

　　实现方式和需要条件：在机械产品上部署数据采集设备，应用5G、AR/VR、图像采集等技术，实现产品运行数据的远程自动收集。构建远程运维系统，结合设备运行的历史与实时数据，构建故障诊断模型，实现基于运行数据的远程监控、故障诊断及增值服务，显著提升产品附加值。构建设备数字孪生模型，实时同步设备运行状态，深度挖掘运行数据价值，为客户提供主动服务。

　　9.典型场景：网络协同制造

　　痛点：机械产品结构复杂，设计制造需要多方协同，传统设计制造模式上下游存在信息孤岛，协同效率低，难以实现资源最优化利用和快速响应。改造目标：企业内部及产业链上下游高效协同。实现方式和需要条件：构建协同设计平台，建立涵盖多学科、多专业的虚拟样机系统，实现跨专业、多学科、跨地域协同设计。建立网络协同制造平台，集成各工厂计划排产、制造执行等系统数据，实现跨企业跨地域的生产协同和制造资源配置优化。建立产品全生命周期服务协同平台，以产品为主线集成多工厂从用户需求到回收再利用的全链条数据，实现基于数据分析的跨地域服务协同。

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