效率低，代码与系统测试脱节风险增加。三是测试验证复杂 度高，多传感器融合算法验证需满足 ISO 21448 SOTIF 预期 功能安全要求，依赖海量路测数据，标注与仿真成本占研发 预算比例高。跨部门数据孤岛阻碍协同设计，仿真/数字孪生 技术应用能力薄弱。 应用场景： 一级：车载智能传感和控制产品机械结构和电子电路的 CAD/CAE 设计仿真。企业通过 CAD/CAE 工具完成机械结 构/电子电路独立设计；使用试验台架进行物理样机测试，人 料、公差和装配性等关键要素进行协同评审与优化，实现产 - 7 - 品设计与工艺设计的有效协同。核心部件能够基于产品组件 的标准库、产品设计知识库，实现产品参数化、模块化设计。 四级：基于数字孪生和 AI 的车载智能传感和控制产品 研发管理。企业可以通过部署数字孪生系统实现产品功能的 虚拟验证，并构建产品协同设计平台，整合车规级数字认证 体系，以实现自动驾驶域控制器的“硬件-软件-算法”协同设 计与优化。同时，应用生成式设计技术（如拓扑优化算法结 产品生命周期管理平台，支 持多团队在线协同设计、自动管控版本；引入三维建模与仿 真工具，对电路、结构等进行虚拟测试优化；打通设计系统 与生产数据，提前校验工艺可行性，生成数字化生产指导文 件。数字孪生系统自动生成 ISO 26262 ASIL B 级验证用例， 覆盖 99%故障注入场景。​ 取得成效：原理图设计阶段即发现 92%的 EMC 设计缺 陷，产品研发减少设计校核时间以及设计与工艺往返次数，

－工艺－生产信息闭环，工艺方案制定更加科学高效，产品性 能稳定性显著提高。 四级：AI+多物理场仿真与数字孪生，实现钢种工艺智能 优化 行业领先中小企业构建起产品工艺的数字孪生模型，通过 人工智能和大数据实现工艺的自优化。例如某高端锻造企业为 航空钢合金锻件建立了数字孪生工艺模型：模拟锻压过程中的 金属流动和显微组织演变，并将大量历史工艺数据输入 AI 模型 训练，形成智能工艺优化算法。当接到新订单时，系统基于目 平不断提升。 此外，四级还意味着企业与上下游共享工艺创新：例如与材料 供应商联合开发新型热处理工艺，或与客户共同制定成形工艺 标准，实现多方协同创新。该级别体现了最高阶段的应用—— 工艺数字孪生+AI 优化+产业协同，使中小企业在工艺设计能力 上达到行业引领水平。 — 11 — 典型案例：承运机电基于数智工厂系统实现工艺设计全流 程数字化管理 湖南承运机电有限公司在精密电子连接器结构件工艺设计 具备了及时采集分析生产数据并执行控制的能力，生产透明度 和协调性大幅提升。 四级：基于数据模型的钢材生产智能调度与过程自优化 达到最高级别的企业，利用工业大数据和人工智能，实现 生产管控的智能决策和自适应优化。例如构建数字孪生工厂模 型，将物理产线映射到虚拟空间模拟运行，通过对实时数据的 分析预测，自动进行决策优化。场景案例：娄底某智慧钢厂搭 建了虚拟冷轧工厂，实现在数字空间预演钢卷清洗、轧制各工 序，以预测实际

化体现在器件尺寸持续缩小、功能高度集成，系统级封装（SiP） 和异构集成成为重要方向，对企业的工艺精度和研发协同能力提 出更高要求。智能化和柔性化制造则表现为产线逐步向智能化、 可重构方向演进，通过工业物联网、机器视觉和数字孪生技术实 现生产过程的实时优化与故障预测，以适应多品种、小批量的市 - 3 - 场需求。产业链协同与生态化发展趋势要求企业更深度融入上下 游合作体系，从单一产品制造向提供“硬件+软件+服务”的整体 设计，实现电路仿真、布局 优化及信号分析；CAD 软件（如 SolidWorks）处理结构设计与 机电集成；CAE 工具（如 ANSYS）通过热、电、力多物理场仿 真验证可靠性。AI 驱动优化、云端协同和数字孪生等新技术正 加速设计自动化，缩短周期，降低成本并提升性能。软硬件协同 推动行业向智能化、高集成方向发展。 二级：PLM 集成 CAD/EDA 工具开展产品设计。企业可通 过 PLM（产品生命周期管理）系统实现产品设计的数字化与规 艺开发周期。 四级：通过 AI 算法自动生成优化方案，实现虚拟调试与迭 代优化。企业可借助 MES（制造执行系统）与 PLM（产品生命 周期管理）集成，采集生产、质检、成本等全流程数据构建数字 孪生模型。利用三维仿真软件（如 SolidWorks Simulation、 ANSYS），结合历史质量缺陷与成本波动数据，模拟不同工艺 参数下的产品性能及制造成本，通过 AI 算法自动生成优化方案，

认证经验，导致市场准入周期长、成本高。 二、半导体与集成电路行业中小企业转型价值 聚焦产品创新、供应链协同、精细化与柔性生产、质量合规 四大关键环节的业务痛点，依托云端协同、智能物联、数字孪生 及数据分析等关键技术，数字化转型可系统提升企业 IP 复用率、 供应商协同能力、设备综合效率、柔性响应能力、产品一致性与 良率稳定性，助力企业突破低端同质化竞争瓶颈，逐步迈向高附 加值领域。其具体价值如下： 少非计划停机，提升设备综合效率（OEE），缩短在制品等待时 间，增强企业应对多品种、小批量、快交付订单的生产响应能力。 四是在质量合规层面，针对产品良率波动大、全流程追溯困 难、认证准备周期长等问题，通过工艺参数实时采集与数字孪生 模拟，实现对关键生产过程的精准控制与优化，提升产品一致性 与良率稳定性。结合区块链等技术建立可信全流程数据记录，大 幅降低车规级、工业级等高端认证中的数据缺失与合规风险，加 速产品市场准入进程。 IoT 数据与实 时生产进度，动态调整后续批次排产，实现跨系统数据协同与自 适应生产计划。 四级：基于 AI 与数字孪生驱动半导体产品柔性生产与全局 优化。企业可运用 AI 动态调度算法，基于历史数据预测产能瓶 - 17 - 颈并自动优化生产顺序；结合数字孪生技术模拟洁净室环境对良 率的影响，实时调节环境及设备参数，全面提升柔性响应能力与 生产效益。 典型案例：全流程透明化管控——数字系统助力国人科技实现高

整合工艺交期与交付要求，但多维度约束条件配置复杂，中小批 量订单的动态插单能力不足，系统维护与数据更新成本压力凸显； 向智能排产转型时，受限于数据积累不足、AI 模型训练难度大， 实时生产数据与供应链动态因素融合困难，数字孪生技术应用门 槛高，导致全流程动态调度与风险预警能力难以落地，最终制约 企业向柔性化、智能化生产升级。 应用场景： 一级：利用工具编制零部件基础生产计划。通过电子表格（如 - 9 - Ex 划，实现基于采购提前期、安全库存和生产需求的生产计划优化。 四级：应用人工智能与数字孪生动态生成优化作业计划并实 时模拟预警。基于人工智能（如机器学习、强化学习）构建智能 排产模型，融合实时生产数据（设备 OEE、在制品状态）、供 应链波动（原料价格、物流延迟）、质量风险（工艺参数偏差） 等动态因素，自动生成满足交期、成本、设备负载均衡的优化作 业计划，并通过数字孪生技术实时模拟生产过程，提前预警异常 - 10 - （如加工精度、温度）及设备运行数据，实现工单－物料－设备 全链路动态管控，并与生产计划、质量检测等系统数据互通，形 成跨模块协同，支撑生产异常的快速响应。 四级：应用 AI 与数字孪生技术实现工艺优化。应用人工智 能与数字孪生技术，动态生成优化作业计划并实时模拟预警利用 AI 算法构建生产监测预警模型，实时分析工艺参数偏差、设备 故障征兆、工序衔接异常等数据，自动触发预警并联动调整生产 计划或

控制力弱导致利润 - 3 - 微薄，同时国内电商价格战压缩盈利空间，同时物流成本与新兴 市场开拓能力不足进一步限制了业务增长。 二、电工工具行业中小企业转型价值 一是产品创新升级。利用数字孪生仿真与 AI 需求分析技术， 可以显著缩短无刷电机、锂电池管理系统等核心技术的研发周期， 降低试错成本，推动差异化产品开发，破解同质化困境并加速高 端市场突破。 二是生产效率优化。通过智能化协同与柔性生产，提升原材 规格（如 电压、电流、安规标准）自动匹配推荐参考工艺。实现工艺设计 与 MES 生产执行、QMS 质量检验的数据双向协同。 四级：根据订单需求与产线状态自动匹配与动态优化工艺路 线。基于数字孪生模型实时采集生产加工进度数据，透过大模型 动态提取同业大数据；分析不同产品、部件生产加工的特征(不 良率、延迟时间、材料耗损比率、耗能指数)，实现预测性工艺 调优与远程专家指导。 典型案例： 模型进行生产过程的自主决策与动态优化。 构建基于 AI 与数字孪生的生产智能自治系统，实现预测性运维 与柔性化生产。基于实时采集的大量过程数据、质量数据、设备 OEE 数据，进行多维度实时分析，实现从核心部件制造到总装测 试的全流程自感知、自决策、自执行。实现设备异常、质量风险 - 17 - 的自动化、半自动化闭环处置与优化。构建车间数字孪生视图， 可视化驱动精准调度。 典型案例：浙江普莱得数字化管控体系

配参考类似材料或结构的既有工艺方案，大幅减少摸索试验。 此外，工艺设计系统与 MES 生产系统打通，实现数据交互和并 行协同。 — 15 — 四级：AI 辅助工艺优化，结合烧结性能数据动态推荐最佳 工艺方案 企业可运用数字孪生和工艺仿真技术，对电子陶瓷的制造 过程进行仿真与优化，验证工艺方案的可行性和稳定性。借助 MES 系统，实现工艺设计与生产执行的闭环管理，根据实际生 产数据持续优化工艺参数，提升工艺设计的科学性和适应性。 平台将支持工序记录与实时展示、预警：MES 连接着计划、 物流、质量、设备等模块，车间每一道工序的开始完成、每一 批次物料的投用和产出都由 MES 实时记录。管理者通过 MES 大屏可以看到当前车间的数字孪生模型：哪些工序在加工、在 制品数量、良品率等一目了然。当某工序出现瓶颈，系统会自 动预警并通知相关负责人协调。质量数据也通过在线检测设备 直接采集到 MES，并与批次号关联，实现质量追溯。例如电子 控延伸到整个生态，实现按需、高效的供应体系。 典型案例：安地亚斯通过建设数字孪生工厂实现生产全流 程互联互通 企业在生产管控中面临设备监控困难、生产过程不稳定、 质量波动大、救火式管理导致资源浪费等问题，制约了生产效 率提升和产品创新，难以应对订单增长和市场竞争。 公司构建了云制造中控室，部署 MES 系统和 3D 数字孪生 技术，将车间设备、生产线、传感器等全部接入，实现生产全 流程互联

响应与智能决策等方面的关键跃升意义重大。 1.提升研发设计协同效率与创新能力。普及 CFD 仿真、三 维建模与 PDM 等工具的数据贯通与集成，是加速设计数据流转 与共享的有效手段。同时利用参数化设计、数字孪生等技术，能 有效满足客户在冷却效率、噪音控制等方面的定制化需求，显著 缩短产品研发周期，加快创新迭代速度，增强市场响应能力。 2.实现生产制造智能化与柔性化升级。推动生产设备联网 （IIoT 系统集成，实现全流程进度可视。MES 与 ERP 系统集成，实现从铸锻毛坯投料到整机测试的全流程进 度可视；自动预警物料齐套缺口；电子看板动态展示车间订单延 误率、设备 OEE。 四级：数据驱动的 AI 智能工艺优化。基于数字孪生技术构 建虚拟产线，结合实时工况动态优化派工逻辑；AI 算法预测高 精度机加工序废品率并预调工艺参数；AGV 系统依据装配节拍 自动配送密封组件包。 典型案例：沈阳世平机械有限公司生产计划与控制系统和生产制 系统集成设备实时数据，自动生成预防性 维护计划。故障代码与维修方案知识库联动，推送标准化维修指 南；基于历史数据分析备件寿命，动态优化安全库存模型。 四级：基于 AI 算法融合工况数据预测剩余寿命、自主协同 处理。基于数字孪生构建设备健康模型，AI 算法融合工况数据 预测剩余寿命；动态优化维护策略：根据订单紧迫性、备件到货 时间、能耗成本生成最佳维修决策；物联网平台实时分析能效， 自动调节泵机频率匹配生产需求；AR

控制与变更管理。 三级：结合算法模型实现合成橡胶工艺与配方协同优化。应 用机器学习算法和虚拟仿真技术，实现工艺与配方协同优化，建 立 AI 驱动的配方推荐系统，实现性能、成本多目标优化，初步 应用数字孪生技术，建立跨部门数据共享平台。 - 11 - 四级：基于 AI 实现合成橡胶工艺和配方自主开发及优化。 实现全流程数字化闭环，建立知识图谱与专家系统，实现预测性 设计与自主优化，实现基于 AI 实现质检 前置。应用 MES、QMS 和工业大数据平台，实现全流程数据集 成与关联分析。建立参数与性能的关联模型，实现质量预测与工 艺参数的自动优化调整。形成从原材料到成品的全生命周期数字 孪生，实现分钟级根源追溯与“事中干预”。 四级：深度融合 AI 与物联网技术实现质量管控自主决策与 优化。系统具备自学习、自优化能力。基于实时数据和 AI 模型， 系统能动态自适应调整生产参数以抵消原材料波动，实现“零缺 企业应用工业互联网平台实时采集并融合多源数据，通过跨系统 集成实现风险动态预警、应急协同等核心业务流程的数字化贯通。 四级：结合新技术形成数据模型驱动的安全运营模式。企业 运用人工智能与数字孪生技术构建主动防控体系，全面实现资源 智能调度、事故链自阻断及产业链协同优化，形成数据模型驱动 的本质安全运营模式。 3.能耗管理 痛点需求：一是全流程碳排放数据采集难度大，行业信息化 水平

线 改造，如采用工业机器人和自动化装备，结合视觉识别和自动引 导车辆（AGV）技术，实现生产线的高度自动化，减少人工干 预，提高生产效率和一致性。 3）针对个性化定制与柔性生产需求。借助数字孪生技术和 模块化设计，快速响应市场变化和客户需求，实现小批量、多品 种的灵活生产，满足不同客户的定制化需求。最后利用 AI 与机 器学习，优化生产流程，预测设备故障，减少停机时间，同时提 升产 供应商来料检验数据与生产质量数据联动，定位材料问题。 四级：AI 算法分析历史工艺参数与质量关联性，预测总成 件性能波动风险并自动调优。视觉检测系统自动识别焊接表面缺 陷，联动设备停机；基于数字孪生模拟装配公差累积，预判总成 件功能失效概率；质量数据驱动供应链协同改进。 典型案例：新晨动力机械（沈阳）有限公司自动 SPC 二期项目 新晨动力机械（沈阳）有限公司成立于 2008 年 10 三级：MES/EAM 系统集成设备实时数据，自动生成预防性 - 31 - 维护计划。故障代码与维修方案知识库联动，推送标准化维修指 南；基于历史数据分析备件寿命，动态优化安全库存模型。 四级：基于数字孪生构建设备健康模型，AI 算法融合工况 数据预测剩余寿命。动态优化维护策略，根据订单紧迫性、备件 到货时间、能耗成本生成最佳维修决策；物联网平台实时分析能 效，自动调节电机功率匹配生产需求；AR