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智能制造是推进制造强国战略的主攻方向，加速制造企业设备、产线、车间和工厂的数字化、网络化、智能化升级，从根本上变革制造业生产方式和资源组织模式。
同时，在经济下行压力、人口红利消失、消费结构升级、新冠疫情冲击等多种因素推动下，制造企业加快转型步伐www.cechina.cn，工厂正向高效化、智能化、绿色化方向跃迁升级，不断涌现出技术创新、应用领先、成效显著的智能工厂。
在此背景下，全面梳理智能工厂应用场景，总结智能工厂发展路径，研判制造业高质量发展趋势，明确成效考核，对“十四五”期间高水平推进智能制造具有重要参考意义。
本报告围绕智能工厂建设趋势、场景、路径、评价和实践五个方面进行了阐述。趋势方面，围绕要素驱动、手段优化、生产变革、资源配置和可持续维度进行了分析。场景方面，梳理了智能工厂建设落地的十大场景，归纳了场景差异化应用模式。
路径方面，总结了原材料、装备制造、消费品和电子信息四大行业的差异化发展路径以及特色模式。评价方面，从价值增长、运营优化和可持续发展三个维度提出了一套可量化转型价值效益的绩效指标体系。实践方面，列举了若干行业代表性领先工厂的主要转型变革和关键绩效改善。
01 智能工厂走深向实，呈现五大趋势
一、”数据驱动“：数据成为智能应用关键使能
传统生产要素逐步数字化，数控机床、工业机器人等广泛应用和深度互联，大量工业数据随之产生，同时研发、运营等制造业务逐渐向数字空间转移，进一步加速了工业数据的积累。
加之大数据、人工智能等技术突破与融合应用，为海量工业数据挖掘分析提供了有效手段。构建“采集、建模、分析、决策”的数据优化闭环，应用“数据 +模型”对物理世界进行状态描述、规律洞察和预测优化，已成为智能化实现的关键路径，在工厂各个领域展现出巨大赋能潜力。
一是数据驱动的增强研发范式。
数据与研发创新全流程相结合，应用数据模型、智能算法和工业知识，建立超越传统认识边界的创新能力，推动研发创新范式从实物试验验证，转向虚拟仿真优化，进而迈向基于数据的设计空间探索、创新方案发现和敏捷迭代开发。
如宁德时代结合材料机理、大数据分析和人工智能算法探索各种材料基因的结合点，加速电解液、正极、包覆等电池材料的开发，缩短研发周期30%，降低研发成本 30%。
二是基于数据的生产过程智能优化。
基于海量制造数据采集、汇聚、挖掘与分析，融合工业机理，构建具有感知分析和洞察解析复杂制造过程的数字模型系统，通过对工艺流程、参数的闭环优化与动态调整，实现自决策和自优化生产制造过程。
如宝武鄂城钢铁，基于“数据 +机理”构建转炉工艺过程模型，破解转炉炼钢过程“黑箱”，动态优化和实时控制氧枪、副枪及加料等操作参数，炼制效率提升 23%，炼制能耗降低 15%。
三是基于数据的精准管控与智能决策。
通过对工厂中人、机、料、法、环等全要素的深度互联与动态感知，打通生产过程的数据流，通过数据自动流动化解复杂制造系统管控的不确定性，实现精准感知、动态配置和智能决策的生产运营管理。
如潍柴动力构建智能管理与决策分析平台，汇聚生产数据，基于大数据分析结合人工智能算法，开展动态资源调度、设备预测维护、能耗智能优化等数据应用，生产效率提升 30%，生产成本降低 15%。
四是数据加速模式业态创新与价值链重构。
通过数字技术连接各类终端、产品、设备等，基于数据分析开展远程运维、分时租赁、产融结合等新服务与新业态，进而推动价值链高价值环节的产生或转移以及价值网络的全面重构。
如帕菲特机械构建售后增值服务运维平台，基于产品数据分析开展租赁、运输、金融等增值服务，服务效益提升 30%；山河智能装备基于数据实时监控装备状态，探索工程机械融资租赁服务，2022年 4月通过融资租赁方式推动工程机械出口 RCEP成员国，首期合同资金1000万元。
二、”虚实结合“：在数字空间中超越实际生产
随着数字传感、物联网、云计算、系统建模、信息融合、虚拟现实等技术推广应用，实现了物理系统和数字空间的全面互联与深度协同，以及在此过程中的智能分析与决策优化。
使得工业领域能够在数字空间中对现实生产过程进行高精度刻画和实时映射，以数字比特代替物理原子更高效和近乎零成本的开展验证分析和预测优化，进而以获得的较优结果或决策来控制和驱动现实生产过程。
数字孪生是在数字空间中对物理世界的等价映射，能够以实时性、高保真性、高集成性地在虚拟空间模拟物理实体的状态，已成为在工业领域虚实融合实现的关键纽带。
一是基于数字孪生样机的仿真分析与优化。
通过建立集成多学科、多物理量、多尺度的，可复现物理样机的设计状态，且可实现实时仿真的虚拟样机，在数字空间中完成设计方案的仿真分析，功能、性能测试验证，多学科设计优化以及可制造性分析等，加设计迭代。
如莱克电气应用结构、电子、电磁等CAD（计算机辅助设计）工具，基于设计资源库，构建电机产品多学科虚拟样机，并开展机械、电磁、热等多学科联合仿真分析与优化，产品研制周期缩短 55%。
二是基于生产数字孪生的制造过程监控与优化。
依托装备、产线、车间、工厂等不同层级的工厂数字孪生模型，通过生产数据采集和分析，在数字空间中实时映射真实生产制造过程，进而实现仿真分析、虚拟调试、可视监控、资源调度、过程优化以及诊断预测等。
如一汽红旗采用三维可视化和资产建模技术，实时接入车间生产数据和业务系统数据，建立了整车制造工厂数字孪生模型，从全局 /产线 /细节等不同角度实时洞察生产状态，对故障 /异常状况进行实时识别、精准定位和追踪还原分析，生产异常处理效率提升 30%，工厂产能提升 5%。
三是基于产品运行数字孪生的智能运维与运行优化。
在产品机械、电子、气液压等多领域的系统性、全面性和真实性描述的基础上，通过采集产品运行与工况数据，构建能够实时映射物理产品运行状态，以及功能、性能衰减分析的运行数字孪生模型，从而对产品状态监控、效能分析、寿命预测、故障诊断等提供分析决策支持。
如陕鼓动力依托设备智能运维工业互联网平台，通过装备数据采集、识别和分析，结合工业机理，构建透平装备运维数字孪生模型，实现产品健康评估、故障诊断和预测性维护，维护效率提高 20%以上，维修生产成本降低 8%以上。
三、”柔性敏捷“：柔性化制造将成为主导模式
目前，消费方式正逐步由标准化、单调统一向定制化、个性差异转变。如服装行业积极落地多种成衣的在线定制，家具行业大力推广全屋家居的客户定制，汽车行业加速探索乘用车用户直连制造，钢铁行业小批量订单需求增长等。
传统大规模量产的生产模式已无法在可控成本范围内满足个性化需求的敏捷响应和快速交付。工厂亟需通过构建柔性化生产能力，以大批量规模化生产的低成本，实现多品种、变批量和短交期的个性化订单的生产和交付。主要通过四个方面的协同来实现“柔性”。
一是产品模块化快速开发。
基于数字化建模工具和数据管控平台，依托产品模块库、设计知识库和配置规则库等，根据设计需求，选择、配置和组合产品模块，并通过参数化设计快速修改模块设计，进而产生定制化产品的设计方案、工艺方案等。
如曲美家居应用三维家居设计工具，依托“一千余个设计案例库和五万余套设计样本库”，通过设计配置规则和参数化设计，快速根据客户选配生成定制产品设计模型和工艺流程，店面定制家居设计效率提高 400%。
二是柔性资源配置与动态调度。
泛在连接各类生产资源，实时感知生产要素状态，面向小批量定制工单，精确制定主生产计划、物料需求计划、车间任务排产，柔性配置和组织生产资源，并实时根据订单状态和异常扰动，动态调整计划排程，调度生产资源。
如老板电器通过生产要素的全面互联感知，构建工业指挥大脑，以小批量定制工单驱动，基于数据模型和智能算法优化生产资源配置，实时进行调度，设备综合效率提升 23%，生产效率提升 45%。
三是柔性与自适应加工。
依托柔性可重构产线、柔性工装夹具和柔性线上物流搬运系统，基于数据对单件或小批量产品进行精准识别、资源匹配和生产全过程的精确控制，进而实现工艺流程不同，作业内容差异的多品种变批量定制产品的柔性生产。
如 TCL构建基于5G的可重构柔性液晶生产线，结合5G边缘计算，实现按订单快速调整产线布局，自动更新设备参数等，转产时间缩短93%，产能提升10%。
四是柔性供应链系统。
打通产业链供应链，建立面向研发、生产、运营等业务的供应链协同机制，基于跨企业的数据共享和实时反馈增强供应链资源柔性配置、业务动态协同和变化快速适应能力，进而实现供应链对定制需求的敏捷响应和快速交付。
如广汽埃安构建供应商协同平台，打通多级供应商数据渠道，推动“客户、生产、供应、物流”各个环节紧密协同 ,建立定制订单联动的柔性供应链体系，能够准确传递定制订单的供货需求，快速组织生产和交付采购订单，定制化能力提升35％。
四、”全局协同“：单点优化迈向全局协同变革
随着5G、物联网等网络技术的全面应用，泛在互联，万物互联已成为数字时代的典型特征。网络使得制造系统可以不断超越时空的限制进行更广泛地连接，将人、设备、系统和产品等要素连接起来，打通全要素、全价值链和全产业链的“信息孤岛”，使数据能够在不同系统、不同业务和不同企业之间高效流动。
进而基于数据协同，通过网络化方式进行资源要素的共享、调度，企业内外业务的集成打通，推动从数字化设计、智能化生产等局部业务优化，向网络化协同、共享制造等全局资源协同优化迈进。
一是生产全流程集成控制与协同优化。
基于设备、控制、管控和运营多层次制造系统和信息系统集成，通过数据协同开展计划排程、资源调度、生产作业和运营管控的集成联动，进而实现全生产流程各环节的统筹调度、资源组织、集中控制、高效衔接和动态优化。
如宝武武汉钢铁依托工业互联网平台打通炼钢、连铸和轧钢三大工艺流程，整合传统分布式操作室，构建集控中心，实现炼钢、连铸、轧钢全流程一体化排程、调度、控制、监视和运维，生产效率提升12%，人员比例优化30%。
二是全供应链一体化集成与协同。
依托跨企业信息系统集成或构建供应链协同平台，打造供应链协作入口，连接采购、库存、物流、销售等前后端的供应链环节，实现数据联动的供应链集成优化，提升内外部整体协作效能。
如蓝思科技构建供应商管理协同平台，向上游供应商提供云协作门户，集成供应商的生产、仓储、运输管理等系统，实时传递订单、计划等信息，同时采集供应商生产、物流信息，实现可视化管控与资源调度，采购成本降低8%。
三是生产端与消费端打通与协同优化。
打通生产系统和消费互联网，以消费者精准洞察、需求敏捷响应和全生命周期体验交付为核心，重构生产模式、运营方式和商业模式，优化全链条资源配置与协作效率，进而快速创新产品服务来满足个性化需求，挖掘长尾市场，推动规模经济向范围经济转变，进而构建新竞争优势。
如酷特智能基于工业互联网打通成衣消费端和生产端，用户可在线定制服装，自动匹配版型和服装设计，依托高度柔性化智能生产系统实现“一人一单”定制生产与直接交付，推动收入增长16%。
四是基于网络化协同的产业资源配置与全局优化。
通过打造产业级平台，泛在连接全产业资源要素，构建全局资源共享平台，在更大范围、更广领域内组织、配置和协同制造资源，并基于资源状态实时感知，应用智能算法和大数据分析www.cechina.cn，动态优化资源配置，实现全局资源效率提升。
如博创智能构建注塑行业的工业互联网平台-塑云平台，推动企业注塑机上云上平台，基于实时感知设备运行状态，租赁闲置设备产能，提高行业资源配置效率，并在此基础上创新预测性维护等增值服务，创造新收益。
五、”绿色安全“：资源效率与社会效益相统一
安全生产和绿色环保是工厂经营发展的生命线，是构建和谐社会的重要保障，是保证国民经济可持续发展的重大问题。
近年来，在双碳战略目标引领下，开展智能工厂建设和数字化转型的同时，以数字技术赋能节能环保安全技术创新，应用人工智能、大数据、5G、工业互联网等提升工厂能耗、排放、污染、安全等管控能力，逐步迈向绿色制造、绿色工厂和绿色供应链，加快制造业绿色化转型，创造良好的经济效益和社会效益。
一是能耗监控分析与能源效率优化。
基于数字传感、智能电表、5G等实时采集多能源介质的消耗数据，构建多介质能耗分析模型，预测多种能源介质的消耗需求，分析影响能源效率的相关因素，进而可视化展示能耗数据，开展能源计划优化、平衡调度和高能耗设备能效优化等。
如长城汽车通过实时采集室内外温度和制冷机系统负荷，利用校核系统模型实时决策制冷运行的最佳效率点，动态控制制冷机并联回路压力平衡和水泵运行频率，降低制冷站整体能耗，节能率达到16%以上。
二是安全监控预警与联动应急响应。
针对主要危险源进行实时监控，基于采集数据分析自动识别安全风险隐患并实时预警；广泛连接各类安全应急资源，构建应急预案库，自动定位安全事故，推荐应急响应预案，并实时联动调度应急资源，快速处置安全事故。
如万华化学建设应急智慧系统，集成视频、报警、气象仪器等数据源，构建应急预案库，实现事故定位、预案启动、应急响应、出警通知以及相关设备和资源自动化联动，能够高效处置安全事故，降低损失。
三是全过程环境监测与污染优化。
依托污染物监测仪表，采集生产全过程多种污染物排放数据，建立多维度环保质量分析和评价模型，实现排放数据可视化监控，污染物超限排放预警与控制，污染物溯源分析，以及环保控制策略优化等。
如南京钢铁通过对220个总悬浮微粒无组织排放监控点的实时数据采集，构建和应用智慧环保模型，实现环保排放的预测预警与环保控制策略优化，降低生产异常带来的超标排放风险80%，加热炉排口硫超标现象下降90%。四是全链条碳资产管理。
通过采集和汇聚原料、能源、物流、生产、供应链等全价值链条的碳排放数据，依托全生命周期环境负荷评价模型，实现全流程碳排放分布可视比较，碳排放趋势分析、管控优化以及碳足迹追踪等。
如中石化镇海炼化构建碳排放管理系统，在线计算各环节碳排放、碳资产数据，实现碳资源采集、计算、盘查和交易全过程管控，按照单台装置每月减少碳资产计算工作量 1天测算，全年降低成本130多万元。
02 智能场景梯次落地，形成多样应用
以典型场景为基本要素，加速数字技术与全产业链、全价值链和全要素的融合渗透，是深化智能制造发展的新路径探索。
总体来说，智能工厂发展路径以制造过程和生产管理的智能优化切入，加速供应链打通和协同，并向价值链上游研发设计和下游销售服务等高价值环节延伸最终推动生产方式、商业模式和业务形态的创新变革。
一是智能工厂的主攻方向依旧是制造领城，主要集中在计划调度、生产作业和质量管控的三大核心环节，相关智能场景应用数量占比 55.4%。
二是生产管理也是工厂转型改善重点，管理应用占比 20.5%，主要集中在设备管理、能源管理和安全管控三大环节。
三是数据驱动的研发变革和商业创新并行探索，各占比10.6%、13.5%，未来研发变革和商业创新将创造新的价值，具有更大潜力。应用数量排名前十的“十大智能场景”分别是智能在线检测、工艺数字化设计、智能仓储、人机协同作业、质量精准追溯、在线运行监测与故障诊断、产线柔性配置、车间智能排产、精益生产管理生产计划优化，总计占比超过50%。
基本集中在工厂生产运营核心的工艺规划、计划排程、加工作业和生产管控高价值领域，符合智能工厂建设主观需求和客观规律，具备较为显著的示范性。
一 、数据与算法驱动的精准工业质检
质量检测是采用科学的检测手段和方法，测定产品特性是否符合规定的过程。质量检测效率和精度在一定程度上影响着生产效率和产品质量。
传统工厂依托人工开展质量检测活动，首先检测效率相对较低，影响产线生产节拍；其次存在一定的质量误判率，导致不合格品流入后道工序或者市场，造成质量损失；同时质量检测数据无法采集、管理和追溯，难以支撑质量数据应用。
聚焦高效精确质检和质量持续改进需求，将机器视觉、数字传感、人工智能、边缘计算等与检测装备相结合，打造智能检测装备，通过接触或非接触方式在线采集产品质量数据，应用“工业机理 +数据分析”构建的质量分析模型实时识别、判断和定位质量缺陷，进而自主决策质量合规性。
智能在线监测大幅度提高质检效率，提高缺陷识别率，降低质量损失风险，同时推动质量管理全流程的数字化，进而支撑全流程质量追溯和质量分析优化。
智能在线检测当前已在钢铁、电子、汽车、食品等行业的物料质量检测、加工和装配质量检测、产品外观检测、包装缺陷质量检测等方面得到广泛应用，如华菱钢铁 5G+人工智能的棒材钢材表面缺陷自动检测，降低质量损失年均500万元。主要包括以下三类典型应用模式。
一是外观表面质量检测。
应用工业相机采集被测对象外观或表面图像数据，通过结合工业机理模型、大数据分析和深度学习算法等构建的缺陷分析模型自适应识别和定位表面质量缺陷，筛选不合格产品。如钢材表面缺陷检测控制工程网版权所有，LED液晶面板表面缺陷检测，食品饮料包装破损检测等。
二是几何尺寸公差检测。
应用平面视觉测量或者三维视觉测量等方式采集对被测对象几何参数，通过“工业机理+数据分析”构建的测量算法进行几何特征提取、尺寸公差测量和质量合规性判定。如洗衣机总装箱体尺寸视觉检测，航天高精度零件车削加工轮廓尺寸检测等。
三是装配质量防错检测。
应用工业相机采集被测对象装配状态图像数据，通过深度学习等算法等进行关键特征提取，零件识别和定位，基于识别的装配零件数量和装配位置的正确性，判断质量合规性，如发动机活塞销卡环装配检测，PCB电路板SMT贴装错误检测等。
二 、数字空间中高效规划和迭代工艺
工艺设计是将产品设计转化为一系列加工工序和资源配置要求的过程，是设计和制造之间的关键桥梁。工艺设计质量和效率影响着研发周期、生产成本和产品质量。
传统工厂以二维工艺设计为主，首先二维环境下无法有效开展仿真验证，工艺质量完全依赖于人员经验，大量实物验证增加了成本；其次工艺知识难以固化、显性化和复用，设计过程的重复造轮子现象明显；同时无法有效衔接三维产品设计和生产制造，工艺桥梁作用弱化明显，增加了设计向制造的转化周期。
面向高效、高质量规划制造过程和精准指导生产作业的需求，将基于模型的定义、先进制造、知识图谱等技术与计算机辅助工艺设计、计算机辅助制造等系统结合，全面应用三维模型结构化表达工序流程、制造信息和资源要素，开展加工、装配、生产等虚拟验证与优化迭代。
工艺数字化设计全面提升了工艺设计效率、质量和可操作性，加速工艺知识积累和重用，大幅度减少实物验证次数，降低研制成本，同时全面打通设计和制造的信息孤岛，显著提升产品研制效率。工艺数字化设计已在航空航天、汽车与零部件、电子信息等行业的机械加工、表面喷涂、组件焊接、整机装调等工艺中得到广泛应用，如鱼跃医疗实施基于模型的机械加工、装配等工艺设计，设计时间缩短30%。主要包括以下三类典型应用模式。
一是三维工艺设计与仿真验证。
在产品三维模型上添加制造信息，关联设备、工装、人员等制造资源，构建结构化工艺，借助加工、装配等工艺仿真工具在虚拟环境中快速迭代优化工艺设计，如白车身三维焊装工艺设计，铸造工艺数值模拟仿真等。
二是基于知识的快速工艺设计。
建立加工方案库、工艺参数库、工装库等结构化工艺知识库，通过知识检索或算法推荐等精准匹配和复用知识内容，驱动工艺快速设计。如基于知识的航空发动机装配工艺设计，基于工装设计模板的锻造模具参数化快速设计等。
三是设计工艺制造一体化协同。
打通设计、工艺和制造环节的业务流和数据流，基于统一设计数据源，开展面向制造的设计，并行工艺规划与设计，工艺作业指导实时下发车间可视化展示，以及制造问题实时反馈驱动设计优化。如航天产品研制的并行工程，配电装备设计制造一体化等。
三 、物料自动存取和管控的智能仓储
仓储管理是对物料入库、储存、盘点和出库的管控过程，是工厂物资采购、存储、流通和使用的关键环节。仓储管理效率和质量关系着工厂的生产效率和产品成本。
传统工厂仓储管理以人工作业为主，首先物料出入库和库存盘点作业效率低下，时常由于出入库的滞后导致生产物料无法准时齐套；其次信息管理粗放，库存和出入库信息记录不清，帐实不符、物料呆滞问题明显，拉高库存成本；同时无法与计划、调度、配送、生产等环节协同，难以适应敏捷柔性生产模式下拉动式物料精准配套需求。
面向高效、精准和低成本库存管理以及生产协同优化的需求，将人工智能、射频识别、智能传感等技术与立体库、AGV（自动导引运输车）等仓储设备以及 WMS(仓库管理系统 )、WCS(仓储控制系统 )等仓储管控系统相融合，实现物料自动出入库和信息记录，库存可视化管理，以及库位和存储空间自适应优化。
智能仓储实现了物料存取作业和库房管理的少人化，提升库存管理效率质量，降低库存成本，同时库存环节的数字化、智能化打通了物料和加工环节，支撑基于生产需求的准时物料配送。
智能仓储目前广泛应用于消费电子、汽车制造、食品药品、钢铁石化等行业的原料、辅料、在制品、成品等物料存储和库房管理，如广州白云电器应用智能仓储与自动物流，提升物流效率 12.58%。主要包括以下三类典型应用模式。
一是自动化物料存取。
依托 WMS系统进行出入库、库存等信息管理，应用WCS系统自动控制立体库、堆垛机、穿梭机、积放链等库存装备，结合人工智能规划和优化库位，进行物料的自动识别、存储、分拣和出库。如石化工厂的聚烯烃自动化仓储CONTROL ENGINEERING China版权所有，钢铁工厂的钢卷自动化库区等。
二是协同联动物料存取。
基于 WMS系统与生产计划、车间执行、采购销售等系统集成打通，以生产投料、采购入库、在制品流转、订单发货等计划信息驱动物料自动出入库作业。如与 MES（制造执行系统）集成的在制品协同出入库，与 SRM（供应商管理系统）集成的采购物料协同入库等。
三是实时拉动式物料存取。
将智能仓储系统与各工序生产管控直接对接，匹配工序生产节拍，依据工序实际物料消耗和物料需求预测开展实时拉动式物料出入库和库存管控。如汽车车身涂装工序拉动的白车身出库、漆后车身入库高效协同等。
四 、智能机器与人员协同的敏捷作业
生产作业是指将投入的各种资源通过加工、装配等操作转化为最终产品的过程，是生产活动的核心内容。生产作业能力水平从根本上决定了工厂的生产能力。
在自动化、信息化阶段CONTROL ENGINEERING China版权所有，生产作业优化强调大规模机器替代，首先局限在标准化、程序化和少量柔性要求的作业过程替代，限制产能进一步提升；其次人类仅单方面操作设备，人机作业内容几乎分离，阻碍了作业效率深度优化；同时传统机器缺乏感知，操作、防护不当则易造成人身伤害。
随着智能传感、深度学习等数字技术与传统机器深度融合，机器逐步具备感知、分析、决策能力，可以通过图像识别、数据分析、智能决策和精准执行等自主适应要素变化，识别人类意图，开展沟通交互，进而协同人类开展工作，推动人机工作方式从控制辅助向共生协同变革。
人机协同作业显著扩大了机器的应用场景，增强了生产作业的柔性和韧性，同时推动人类思维和智能算法有机融合，共同学习，互相增强，协同创新。人机协同作业目前在汽车、钢铁、纺织、食品等行业的生产作业中的大重量物料搬运，辅助零件装配与包装，辅助工序加工作业等环节得到应用，如中联重科应用模块化人机协同工作站，提升挖掘机下车架部件装配效率 50%。主要包括以下三类典型应用模式。
一是辅助物料识别、抓取与移动。
基于工业视觉+人工智能算法自主识别物料，自动控制机械臂进行物料的抓取，以及移动放置至预定位置。如阿胶胶块机器人自动扒胶，机械零件加工机器人自动上下料等。
二是辅助零件识别、定位与装配。
通过机器视觉识别零件，测量和校正位置，控制机械臂基于接触传感等力反馈实现零件精细化装配。如复杂电子装备核心构件的机器人智能化装配，传动箱机器人辅助轴承热装等。
三是辅助加工作业规划与自执行。
依托视觉算法进行目标外观、位姿等加工状态识别，基于智能算法自动规划和决策加工策略，控制机械臂操纵加工装置完成作业。如钢管毛刺机器人自适应打磨，机器人自动钢卷拆捆带作业。
五 、全环节质量数据汇聚与精准追溯
质量追溯是指采集产品全生命周期生产、质量等信息并实现关联管理和定位查询的过程。实现质量精准追溯有助于明确质量责任、精准溯源问题和策划质量改善。
传统工厂往往缺乏全流程质量追溯能力，首先未实现原材料采购检验，生产全工序过程检验以及成品出厂检验等全流程质量检验数据的采集，缺乏有效的质量数据源；其次未能实现全流程质量数据的集成打通，各阶段质量数据孤岛严重，无法有效关联；同时全流程质量数据与实物产品间未实现绑定，无法通过产品标识查询质量数据。
聚焦产品全生命周期质量管控、追溯和改善需求，通过数字化手段采集全流程质量数据，依托质量数据平台汇聚、集成和打通各环节质量数据，基于条码、标识和区块链等技术，实现全流程质量数据与实物产品的关联匹配和跨业务、跨企业的质量信息追溯。
质量精准追溯有助于质量问题的快速溯源、精准分析和准确处理，大幅度降低质量损失，同时能够为产品设计、工艺设计、生产作业、维修维护等优化提供数据支持，加速产品迭代优化。
目前质量精准追溯在钢铁石化、食品饮品、生物医药、汽车与零部件、装备制造等行业的原料质量、生产质量以及全生命周期质量等管控上得到应用，如歌尔股份应用质量管理系统对全流程生产、供应链质量问题进行追踪分析，产品良率提升10%。主要包括以下三类典型应用模式。
一是从原料到成品全流程质量追溯。
采集原材料检测、生产过程质量记录以及成品质量记录信息，将产品从原料到成品的质量信息关联打通，基于产品标识实现正向和反向质量快速追溯。如奶制品从奶源、生产到销售全流程质量追溯，钢材从铁矿、冶炼到下游使用全流程质量追溯等。
二是从零部件到整机全系统质量追溯。
将零部件质量数据和零部件实物唯一编码绑定，并逐一绑定至整机实物唯一编码，进而实现从零件逐级定位至整机或从整机逐渐分解至零件的双向质量追溯。如电器产品主要物料质量追溯，机器人产品关键零部件质量追溯等。
三是从研发到运维全生命周期质量追溯。
全面汇聚设计、工艺、采购、生产、交付和运维全生命周期产品质量数据包，构建产品全生命周期质量履历，支持全生命周期质量改善活动。如轨道交通装备全生命周期质量履历管理，工程机械全生命周期质量履历管理等。
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