欢迎阅读罗克韦尔自动化的《2024 年智能制造现状报告》。 罗克韦尔自动化与我们的客户和合作伙伴一起，正在创造工业运营的未 来。120 年来，技术固然发生了变化，但我们的方法在世界各地和不同行业一再得 到验证。 在今年的《智能制造现状报告》中，我们探讨了当前的颠覆因素，包括工业人工智 能等新兴技术，以及它们缓解制造商面临的最大挑战的潜力。 我们采用独特的以人为本的方法来实现自动化；制胜法宝是员工受到激励、参与 98% 的企业制定了可持续发展/ ESG 政策，其中近一半的企业制定 了全公司范围的正式政策 创造工业运营的未来 首席执行官兼董事长致函 祝愿 2024 年取得丰硕成果和圆满成功， 罗克韦尔自动化 董事长兼首席执行官 Blake Moret :: 02 主要报告 结果 第九版年度智能制造现状报告 执行摘要 04 采取措施 30 概述 05 人口统计/企业统计结构 展并增强团队能力 可持续发展和 ESG 政策日益受到能源问 题的推动 工厂车间流程实现了大多数智能制造 应用 制造商面临的最大挑战 智能制造的未来状态 23 利用人工智能的竞争 自动化对成功至关重要 可持续发展和 ESG 是风险降低的核心 技术投资可推动企业的长期复原力 人工智能将提高质量并降低风险 领导者将在人员、流程和技术之间取得 平衡 目录 :: 08

.................................. 39 （一） 对园区的“零碳”追求 ...................... 错误！未定义书签。 （二） 能碳管理系统在自动智慧化运维技术体系中渐趋重要错误！未定义书签。 （三） 与 ESG 能源管理系统深度融合 ................ 错误！未定义书签。 VIII 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 性措施。这样 可以减少意外停机时间，提高整体效率。 动态电源管理：通过分析负载和需求，AI 可以动态地调整 电源分配，确保每个设备都得到其所需的电力，但不会浪费额外的 能源。 自动化任务：AI 可以自动执行诸如数据迁移、备份和负载 均衡等任务，从而提高数据中心的效率。 数据中心设计优化：使用 AI 对设计进行模拟和分析，可以 找到最佳的布局和设计，确保空气流动和冷却效率最大化，从而节 活动过程的分类、数据来源的准确性和可靠性等问题。需要根据实 17 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 际情况选择合适的数据收集方式，如手工记录、计量设备、自动监 测、传感器等。能耗采集应尽可能增加自动监测设备/仪表，具备动 态实时性能力，在条件不成熟的情况下，亦可通过人工录入方式。 如通过读取能源表或电表来收集用电量、用热量，用气量，用煤量、 用油量等数据信息。数据中心在数据监测中，如无法直接读取相应

......................................................................................45 5.2 智能制造与自动化生产线............................................................................................... 根据 Gartner 预测，到 2025 年，全球制造业 AI 市场规模将达 到 270 亿美元，年均增长率保持在 35%以上。这一趋势表明，AI 技术正在深刻改变传统制造模式，推动制造业向智能化、自动化和 网络化方向发展。特别是在新能源汽车制造领域，由于其对精度、 效率和可靠性要求的特殊性，AI 技术的应用将带来更大的价值提升 空间。 1.3 研究目的与意义 随着全球对环境保护和可持续发展的日益重视，新能源汽车产 生产 效率。此外，AI 还可以通过对历史生产数据的分析，优化生产计 划，减少库存积压，降低运营成本。 其次，在质量控制方面，AI 技术能够通过图像识别和深度学习 算法，实现对生产过程中缺陷的自动检测和分类。相比传统的人工 检测，AI 系统具有更高的准确性和一致性，能够有效降低产品不合 格率，提高产品质量。 再者，AI 技术在供应链管理中的应用，可以实现对原材料的智 能采购和库存管理。通过分析市场需求和供应链数据，AI

AI 给供应链带来重大变革。64% 的供应链高管认为生成式 AI 正 全方位革新工作流程。 供应链团队必须改变工作方式。60% 的运营和自动化高管表示，到 2025 年，AI 助手将接管大部分常规和事务性工作。 自动化决策的比例将进一步上升。运营和自动化高管们表示，生成式 AI 将在未来两年内将数字助理的决策量增加 21%。 预测能力提升并推动可持续创新。76% 的供应链和运营高管认为，生成 生成式 AI 与云计算的强大结合，能够让这一 设想成为现实。通过结合机器学习、自动化 和高级数据分析，组织能够在混合云环境下 精准预测需求变化和采购延误等各类情况。 凭借预测，组织将能够变革供应链战略，从 事后被动应对转变为事前主动调整。 领先采纳生成式 AI 和数据创新的组织，特别是将 AI 能力视作自动化投资核心的组织，已获得显著回报。 智能供应链洞察变革，驱动增长 4 目前，领先采纳生成式 目前，领先采纳生成式 AI 和数据创新的组织， 特别是将 AI 能力视作自动化投资核心的组织， 已获得显著回报。报告显示，相较于同行竞争者， 这些组织的年净利润高出 72%，年收入增长率 高出 17%。所有受访的供应链高管都认为，AI 驱动的运营将在未来三年内推动收入增长翻倍 或更多。 1 根据这些数据，72% 的高绩效 CEO 在 IBM 商 业价值研究院 (IBM IBV) 发布的

降低运营成本......................................................................................16 2.3 实现高度自动化..................................................................................18 2.4 优化资源配置.. ......................................95 7.1 生产线自动化......................................................................................98 7.1.1 自动化设备选择............................................. 关注生产效率的提升，还强调智能化决策和实时数据分析，以应对 市场快速变化和客户需求多样化的挑战。 本项目将主要围绕以下几个关键点展开：  智能化生产：通过引入 AI 大模型对生产线数据进行实时分 析，实现自动化调度和优化生产过程，减少人为干预和错误 率。  数据驱动决策：建设一个集成的数据处理平台，利用大数据分 析技术提取有价值的信息，为管理层提供精准的决策支持。  个性化定制：根据市场需求和客户反馈，通过

斫轮·风驰大模型技术方案......................................................................... 30 图 10 动静统一自动并行技术............................................................................... 31 图 11 斫轮·风驰大模型仿真应用 .......... 52 图 20 CAE 仿真结果数据与代理模型预测结果.................................................. 53 图 21 自动生成 CAD 图.........................................................................................59 技术的引入已成为突破传统仿真技术瓶颈、实现工业 智能化升级的关键路径。 （二）人工智能赋能工业仿真应用价值初显 人工智能推动工业设计范式创新变革。以生成式人工智能为代表 的人工智能技术可以基于设计约束条件，自动探索广阔的设计空间， 提出突破传统经验模式的创新方案。例如，达索系统的 AURA 等工 具引入自然语言交互功能，将设计意图直观地转化为三维 CAD 模型； MIT 的 SketchGraphs

资源情况制定 安全维护计划，支持接收智能硬件或自控系统报警信息，并将问题 设备在 BIM 模型中快速定位并模型高亮，使管理人员快速了解当前 设备总体运行状况，辅助制定应急计划。同时，预警信息可自动发 送至移动端生成应急任务。 实现工单闭环流转，实现工单创建、发送、计划、排程、任务 分配、工单汇报、工单分析与查询统计功能。 6)：移动端应用 物业工程人员在巡检时携带平板电脑或智能手机进行巡检，读 FM 取设备对应电子标签或扫描设备对应的条码之后，平板电脑或智能 手机会自动纪录下电子标签的编码和读取的准确日期和时间，并自 动提示该设备需做的维保工作内容。工程人员按维保工作内容进行 工作并记录巡查、检测结果。如果发现设备故障工程人员就可以使 用平板电脑或智能手机记录问题并拍照，然后上传至管理平台，系 统自动生成内部派工单进行维修处理。 面向租户、商户使用的客户服务系统，可以实现呼叫中心通过 叫中心通过 运维管理平台生成报事事件向移动端系统派单、回访等工作，工程 维修等客服人员可以通过系统对工单进行接单、转派、反馈等工作。 系统将自动将派工单推送到工程人员智能手机上，工程人员可直接 处理派工请求，或登门服务并拍照反馈，处理结果及时回传运维平 台，报修人员亦可第一时间了解服务处理情况并反馈满意度。 二、 平台关键技术 智慧建筑正在逐渐改变着传统建筑管理和服务模式，特别是

信标准制定与全球互联互通，同步成立自动驾驶通信技术专家组，为 网联通信技术支持自动驾驶法规提供顶层设计。国际电信标准组织 （3GPP）持续深化蜂窝移动通信技术演进，通过提升传输容量、时 延可靠性及移动切换性能，拓展直连通信单播组播、定位与节能等关 键特性，并推动地面蜂窝移动通信、短距直连通信与卫星通信一体化 网络体系，增强网络全域覆盖能力。国际自动机工程师协会（SAE） 完善轻型车、校车等 完善轻型车、校车等 V2X 道路安全应用标准，制定后装 OBU 标准， 多维度提升车端渗透率；面向 L4/L5 级自动驾驶，制定物流、工厂等 特殊场景下自动驾驶车辆调度标准，加速自动驾驶规模应用；并同步 开展基于蜂窝网络的 V2N2X 服务研究及路侧感知共享 profile 标准， 填补感知共享空白并强化超视距预警能力。5GAA 汽车协会（5GAA） 致力于跨行业合作，于 2024 年 12 月发布路线图 长沙等地的红绿灯信息推送服务已显著提升通行效率，北京、上海等 地的自动驾驶出租车与智能重卡运输作业正加速落地。 未来，随着智能网联汽车规模化应用，网联通信技术与智能网联 汽车发展螺旋上升的共生关系更加突出。一方面，网联通信技术深入 汽车全生命周期环节，加速推动汽车产品向系统化、智能化方向跃迁。 在汽车产品研发环节，网络连接构建数据闭环机制，实现驾驶训练数 据的实时汇聚与云端高效处理，使自动驾驶算法迭代周期由月度压缩 至

服务请求类型 • 报价项分类 • 销 售预测类型 21 协助某客户梳理并确定了 96 项业务基础规范标准 22 利用数字化手段自动应用规则，减少对人工的依赖 人工经验 业务规则 信息化管理平台 审批路径规则 数据转变逻辑 操作控制规则 业务流转规则 自动处理 / 约束业务 将尽可能多的人工经验判断转换成 模式化的固定逻辑，减少业务对“经 验”的依赖性，同时提高业务处理的 速度 物品调拨审批规则  ……  进度计划 结构生成规 则  生产计划生成规则  劳务计划 生成规 则  变更自动调整规则  资金计划 生成规 则  项目产值收入生成规则  项目进度卷积规则  间接成本分摊规则  会计分录生成规则  发票自动核销 规 则  ……  物资计划校验规则  采购申请校验规则  下料数量校验规则  领料数量控制规则 采购结算控制规则  分包结算校验规则  付款申请控制规则  项目关闭校验规则  委外材料出库校验规则  采购入库控制规则  ……  集团集中采购、分公司采 购、计划外采购流程自动流 转规则  项目变更单流转规则  项目竣工结项流转规则  采购接收入库流转规则  物资调拨流转规则  甲供材结算流转规则  项目成本归集流转规则  项目立项流转规则 

的生产运作平台来满足客户的需求。 厂内物流运输规范性较差，存在物料、半成品、产成品堆放的问题，需要进行厂内物流的统一规划管 理，提升物流运行效率。 现有产线虽然部分工步的自动化程度较高，但设备以及设备与人之间的平衡协同性较差，需要进行整 体网络规划，并进行设备联网，打通不同业务单元的信息孤岛。 现有工厂管理及生产信息化程度较低，信息管理不充分，需要统一规划建立起适合工厂管理和生产业务运 涵盖产品生命周期的服务体系 • 传感器、机器人、 PLC • 接口具备可连接 • 设备直接的对话 M2M • 存储、预测、执行与自我管理 • 远程维护 • 预防性维护 • 自动运行的物流仓储系统 • 自动化立体库与 RFID 标签 • 搬运的智能化 AGV • 从需求到供给的价值链整合 • 库存量最优化 • 更快的流通速度 智能工厂整体应用方案 智能服务 个性化定制 智能运营 平伟鱼嘴智能工厂 配套车型 V301 V301 S R103 S201 C301 R104 R111 内饰件 外饰件 黑 棕 浅 注塑 阴模 弱化 原料 组装 集中供料、水路监控、自动换模 柔性化选择 人机协同 厂内物流及线边缓冲（ AGV 、线边 库） 设备互联 调度控制 信息集成 智能追踪 CAD 模型 CAE 仿真 CAPP 工艺 CAM 模具设计制造一体化