www.hand-china.com 半导体行业智能制造业务链优化与 集成管理解决方案 目录 半导体行业总体方案与建议 1 2 关键点解决方案 2 半导体制造业务链和管理难点 3 业务链 设计 晶圆制造 晶圆测试 封装测试 J FAB 美国总部 海外委外 松江 海外委外 松江 海外委外 重庆 重庆 重庆 节点越多，管理难度越高：订单承接、转单制造、委外加工 1. 承担转单功能可能导致收入垫高，达不到这个比例 c. 关联方交易不能平价转移，导致单家公司净收入上升 国内委外 国内委外 国内委外 海外 / 关外 关内 中国客户 海外客户 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 半导体制造业务链和接单管理 4 集团化统筹和管控，简化管理架构和职责 松江（保税 区） 美国总部 国内客户 海外客户 J FAB 海外 / 关外 关内 晶圆制造 晶圆测试 封装测试 重庆 集团化统筹和管控，简化管理架构和职责 1. 美国总部除设计业务外，接单海外客户 并转单集团内制造公司 2. 集团内各制造公司仅承接自有的制造业务；海外委外加工业务由美国总部统筹管理 3. 接单国内客户和国内委外加工暂由重庆负责，可成立中国区全资子公司承担该职责 半导体制造业务链和产品编码 5 制造流转代码 CIS Assembly Final Test Wafer Bumping CP I A

 空间技术产品等技术 航天科工集团公司 —— 航天防务 航天科工集团公司 —— 航天防务 装备制造 航天科工以智能制造为核心，构建了新一代装备 制造平台及应用产业体系，在装备制造业发展中发 挥突击队作用。  高端装备制造  应急救援装备  重工装备与船艇  专用车及汽车电子零部件  能源装备  工业基础件  新材料及先进工艺应用 航天科工集团公司 —— 和强军相统一的必由之路 中国制造 2025 到 2025 年，制造业两化（工 业化和信息化）融合迈上新台阶。 形成一批具有较强国际竞争力的 跨国公司和产业集群，在全球产 业分工和价值链中的地位明显提 升 互联网 + 行动计划 制定“互联网 +” 行动计 划，推动移动互联网、云计 算、大数据、物联网等与现 代制造业结合，促进电子商 务、工业互联网和互联网金 融（ ITFIN 地地方。 • 该项目将能够为大中型企业建设具有完善数据资产管理能力的大数据平台，并通过汇聚海量高价值制造过程和资源数据，优 化制造流程；通过联网管理高价值的重要装备，汇聚大量实时机器数据，引领制造业服务化的转型。 航天云网公司 —— 国家级工业创新中心 航天云网公司 —— 国家级工业创新中心 中国机械工业集团有限公司 中兴通讯股份有限公司 哈尔滨电汽集团公司 共同参与单位 工信部中国信息通信研究院

这证明了通过智能体之间的协同作用, 能够提升工业数据的透明化和工业场景的 智能化水平. 关键词 流程工业, 智能工厂, 新型核心工业软件, 工业大模型 1 引言 随着全球制造业数智化转型的不断深化, 智能制造已成为衡量国家制造业综合竞争力及产业技术 水平的关键指标, 为实现高效、绿色、灵活的生产方式提供了坚实的技术支撑 [1,2]. 在我国, 智能制造 引用格式: 侯卫锋, 古绍武, 张志铭, 等 件的自主研发和国产化进程 [2]. 流程工业智能工厂建设到今天, 在感知生产过程数据、提升自动化水平、减少人员操作等方面已 取得显著成效, 为企业带来了明显的精益化运行收益. 实现从世界制造业大国向世界制造业强国的转 变需要我们不断探寻 “下一个效益提升点”. 然而, 当前基于一系列核心工业软件建设的流程工业智能 工厂在精益化运行方面仍面临不少瓶颈 [1,4,5], 具体表现为以下几个方面. (1) 估和诊断软件等核心工业软件均在智能工厂运行中发挥了重要的作用, 是国内外智能工厂解决方案供 应商的核心竞争力所在, 下面将介绍这四类核心工业软件在国内外的发展情况. 2.1 智能生产与保障 —— 制造执行系统 传统制造业面临效率低、质量控制难、信息孤岛严重和市场响应慢等问题, 难以满足现代生产对高 效、精准、实时管控的要求. 制造执行系统 (MES) 作为连接企业计划层 (enterprise resource planning

承担单位基本情况 哈尔滨电气科学技术有限公司（简称哈电科技）是由哈尔滨电气 股份有限公司（简称哈电股份）牵头发起并 100%出资建立的发电设备 制造业集科研、新产品开发与科技成果工程化、产业化推广应用为一 体的科技型公司。结合我国发电设备制造业产业规模和结构不断优化 调整、制造工艺研发能力不断提高、新产品新技术不断涌现、关键核 心技术的攻关力度不断加大、产业链数字化智能化升级、更清洁高效

2025/05/DTPT 质量蓬勃发展。 2 数智融合孪生技术的产生背景 低成本曾是我国工业相关企业的重要竞争优势， 但如今，受社会需求、全球商贸环境以及全球政治格 局的影响，我国相关制造业企业正在大力推动企业创 新以及智能产品设计，加大研发投入。如表 1所示，中 国研发经费投入逐年增长，在 GDP 中的比重逐年增 加。从 2012 年到 2024 年，我国研发经费总量翻了 3 ［4］。 2.3 融合人工智能的数字孪生技术 随着科技的进步，早期侧重于利用模拟模型和简 单规则进行离线分析的融合技术已不能满足工业制 造的智能化需求，实时数据驱动的智能闭环控制已成 为智能制造业发展的标准架构 ［5］。数据是 AI 算法的 核心要素，优质的数据是推动人工智能在工业界应用 的必要条件，而数字孪生与人工智能的创新交叉融合 已成为推动产业数字化、智能化的重要路径。在产业 制造场景中的应用及价值。 3.1 基于数智融合孪生技术的预生产试验环境系统 排产、调度以及维护是生产制造环节中的 3 个重 要环节，对工厂的产出效率起着决定性作用。智能生 产制造环节已成为先进制造业的必要组成部分 ［12］。 当前，生产制造产业数字化程度普遍比较低下，生产 数据流转分析时效性差，生产效率提升面临瓶颈，难 以满足业务快速发展和产业升级的需求。 为了解决当前产业发展面临的问题，基于数智融

中产生的钢渣、富锌含铁除尘灰固体废物全面回收利 用,实现变废为宝,是企业建设绿色智能工厂必须面对 的问题,也是钢铁行业企业落实政策、合规经营的必然 选择。 1. 2 基于 5G 和工业互联网建厂的意义 制造业在发展期间,相关人员应不断分析和探索 “5G+工业互联网” 时代的特点,同时将制造高端装备 作为核心,持续优化和创新制造模式,提升高端装备制 造质量和效率 [1]。 冶金尘泥循环利用绿色智能工厂响 和工业互联网的绿色智能工厂的 技术创新成果 以 5G 为核心切入制造行业,以大规模数据采集、 视频监控、机器视觉、AR 点检及培训等集成应用与工 业软件构建智能工厂产品体系和解决方案能力数字化 转型是制造业未来发展的必由之路 [5]。 5G 全连接工 厂现已实现生产制造过程的数字化,信息、数据可以在 执行层、基础层、管理层间进行交互。 工厂中基础层的 设备均已具备数字化功能,物料、辅具、人员等生产资 环境的工业互联网 应用分析[J]. 集成电路应用, 2021, 38(1):110-111. [5] 沈秋泉, 叶冬 . “5G+工业互联网+工业软件”推动区域 制造业数字化转型[J]. 信息化建设, 2022(9):38-39. 作者简介: 赵国宾 永卓控股有限公司总裁助理、企业首席信息 官、数字创新部部长,研究方向为企业管理、 数字化、信息化、智能化规划建设运营

在 物联网领域，思科的 IoT 网络架构支持多种连接技术的融合，包括 Wi-Fi 6/6E、5G、 LoRaWAN 等，并通过边缘计算能力实现数据的本地处理。思科的工业物联网解决方 案已经在制造业、能源、交通等行业得到广泛应用，其工业以太网交换机、工业路由 器等产品能够在恶劣环境下稳定运行。在网络安全方面，思科将安全能力嵌入到网络 的各个层面，从接入层到核心层，从有线到无线，提供全方位的威胁防护。面向未来， 模型等子版块。通用基础大模型包括大规 模语言模型、视觉基础模型、多模态融合模型等，通过海量数据预训练获得强大的表 征学习和泛化能力。工业过程 AI 模型专注于生产过程优化、质量检测、设备诊断、工 艺参数优化等制造业核心环节。供应链物流 AI 模型解决路径优化、需求预测、库存管 理、异常检测等物流行业痛点。能源管理 AI 模型用于负荷预测、调度优化、故障诊断、 能效分析等能源领域应用。医疗健康 AI 模型涵盖疾病诊断、药物研发、健康管理、医 型的关键基础设施。 2025 年，零售和服务行业在边缘解决方案中的投资占比最大，占全球总支出的近 28%。在该行业中，视频分析、动态实时运营商性能优化和运营优化等用例占最大的 · 62 支出份额。制造业和资源行业紧随其后，成为第二大支出行业，合计占全球支出的 1/4。此外，金融服务预计将在未来五年内实现最快的支出增长，复合年增长率 （CAGR）超过 15%，这主要得益于人工智能行业中与增强欺诈分析和调查用例相关

等前几代移动通信技术相比，有了突破性进步。 数字技术和基础设施（ 5G ） 工业互联网可以帮助制造业拉长产业链，形成跨设备、 跨系统、跨厂区、跨地区的互联互通，从而提高效率，推 动整个制造服务体系智能化；还有利于推动制造业融通发 展，实现制造业和服务业之间的跨越发展，使工业经济的 各种要素资源能够高效共享。 工业互联网（

智能制造的核心基础：攻破柔性生产壁垒 58% 准时交付率 60% 订单碎片化 1 2 0 分钟 换型耗时 zEEKR SDMS° 柔性破局标杆 市场需求变化导致离散制造的核心竞争力变成柔性智造 离散型制造业的生产方式逐步由批量生产转变为多品种、小批量、定制化、多变更的精益生产模式 批量生产方式 精益生产方式 标准化 大批量

10. ［11］ 张益，冯毅萍，荣冈 .智慧工厂的参考模型与关键技术［J］. 计算机集成制造系统，2016，22（1）：1-12. ［12］ 杜传忠，杨志坤 . 德国工业 4.0 战略对中国制造业转型 升级［J］. 经济与管理研究，2015，36（7）：82-87. ［13］ SZEJKA A L，JUNIOR O C，MAS F.Knowledge-based expert system