批量大幅增加，对其研制生产周期、成本和质量的 管控能力提出了更高的要求。基于当前航天飞行器加工、装配车间发展现状，提出面向未来多品种、大批量生产的 航天飞行器智能工厂发展思路和总体架构，并从资源动态组织、人机协同制造、质量智能检验和产业链高效协同等 维度分析智能工厂的关键技术，通过将制造技术与数字化、智能化技术深度结合，为我国航天飞行器制造智能工厂 建设提供借鉴。 关键词: 航天飞行器； 综上所述，现有的学术和实践研究从不同角度 分析了智能工厂的发展思路和重点内容，因此，本 文从当前航天飞行器车间数字化建设需求出发，提 出面向未来多品种、大批量生产的航天飞行器智能 工厂发展思路和总体架构，并从资源动态组织、人 机协同制造、质量智能检验和产业链高效协同等维 度 分 析 智 能 工 厂 的 关 键 技 术 ，将 制 造 技 术 与 数 字 化、智能化技术深度结合，梳理支撑航天飞行器智 能工厂建设的关键技术，为我国航天飞行器智能工 ［19］的 3 层部署方式，不同功能模块间利 用轻量级协议通信，实现动态组合和灵活部署，如 59 第 42 卷 2025 年第 2 期 上海航天（中英文） AEROSPACE SHANGHAI （CHINESE & ENGLISH） 图 2 所示。在端侧，部署管理壳适配器，实现工业协 议解析等功能及数据采集，并执行设备层路径动态 规划、工艺自适应控制及质量在线判读等实时性要 求高的任务，同时完成数据封装与接口设计以保证

精益生产的核心问题： 如何消除浪费 效果： 60 分 ☑ 效果： 90 分 效果： 70 分 “ 卡脖子”的技术 生产过程软硬一体化动态控制技术 中国：独创 OBF 单箱流路线 自动化 + 精益化 + 数字化 DBF 单箱流精益智能 工厂 真问题：事中失控、产生 80% 浪费，三个和尚没水 喝 ! 采用创新技术：解决事中“最后 我要怎么做 物流指令 我到哪里去 质量事务 做得好不好 效率节拍 物动单动 物理锁 定 多控循 环 物动权 动 物动钱 动 通过工位的实时数据跟计划数据，根据 计划规则要求动态调度调整生产任务， 例如实现生产任务自动转交 通过工位实时和设备实时管理，实现生 产过程质量管控，例如根据批次自动发 起巡检任务 根据不同的生产工序以及管理要求，通 过工艺规则实现标准化 ( 传统 MES) 公交车模式 计划式生产模式 ( 传统模式 ) 网 约 车 模 式 柔性化生产模式 (OBF 模式 ) 基于现场、现物 ( 对象驱动技术 ), 进行 实 时 FPS 动态调度 基于共同指令 (ICS 智控技术 ), 实现现场 软 硬一体协同 业务与执行一体技术，从逻辑软管控变成执 行动作的硬管控 逻辑计算及 APS 高级排产，提升资源利用 率 ( 需求变化后：计划失败

设计制造数 字化融合 数字双胞胎 供 应 商 华为智能制造架构 以精益生产为基础， 围绕三个流一朵云，借助物联网、 5G 技术，将整个价值链的资源相互连接，通过云计 算 / 大数据 /AI 实现制造资源动态管理，高质量、高精益、高度自动化 / 部分智能化生产 Enterprise Level 企业层： 管理系统 Management Level 管理层： 生产执行系统 Operator Level 区 域仓 供 应 商 收货 工 M2M 智能监测 在线分析 运营监控 实时决策 生产工艺流：多级物联，生产自动化、部分智能化，可以软件定义 智能诊断 动态感知 实时监测 自动闭环 智能维护 动态调配 质量水平 6.12σ 产出 UPPH 30%+ OEE 8%+ 能耗 10% PaaS 公共容器 PaaS 中间件 云服务管理 云化 MES ：将智能融入生产流程，成为生产 力 数字化导入 数字化工程 智能质量管理 资源动态调配 智能物流 智能调度 数字化运营 运营商产品（无线 / 网 络） 企业网产品 终端 部件 应用大数据 / 人工智能技术实现制造过程从反应型、纠错型向预测型、 预防型转变 质量大数据智能预警与闭环

从供应转向协同共生 从产品转向数据 从顾客转向用户 洞察 包容 商业活动变化 融合更多需求 连接与共享不断 改变： n 人类生活方式 n 组织运营模式 数字化时代 n 动态是根本特征 n 迭代与优化是基 本形态 n 集合智慧是解决 之道 认知二：连接比拥有更重要 连接比拥有更重要 命运共同体 可信 度 安全 性 认知三：开放、信任和协同是关键 金字塔形 网状 人在组织中的作用 通才 专家 组织内部关系 分工 协同 评价 工作投入 工作产出 薪资 岗位 技能 职业发展 组织主导 自我主导 流动性 纵向 多向 特征 固化、稳定 变化、动态 风险 僵化 混乱 组织管理从传统管理模式转向新型管理模式 管理战略 人力资源 管理转型 推动变化 组织中人力资源管理的价值发生变化 面向未来 / 战略 管理组织 机制机构 管理员工 入组织，优秀者与组织共同成长 呈现拙劣的组织管理特征，优 秀者离开，强个体不选择加盟 赋能场景高的 组织 赋能场景低的 组织 环境处在不确定中 企业需要拥有应对动态变 化的能力 组织需要拥有发挥强个体 作用的能力 强个体出现 关键词一：赋能 关键 构建了共生价值网络 共生创造价值 与价值伙伴成员共生、 共创、共享价值 领先企业 发展迅速

楼宇设备系统 数字交通枢纽方案 04 —— 一个中心 集中指挥管控中心大厅 集中指挥管控中心，实现对各 类大数据进行汇总，并进行深度的 数据挖掘、分析和智能决策，并通 过图表形式动态直观的将汇总信息 反馈到指挥中心多媒体屏幕，通过 用于信息展示的拼接电视墙，对各 分中心相关的楼宇建筑及机房环境 系统设备运行情况进行全面监控。 集中指挥管控中心大厅 数字交通枢纽方案 04 能 分 析 应 用 人 数 统 计 入 侵 检 测 密 度 检 测 电 梯 逆 行 排 队 长 度 物 品 遗 留 04 综合安防——视频监控 数字交通枢纽方案 ——N 项应用 动态黑名单布控 人脸轨迹呈现 机 / 非 / 人特征提取 以图搜人 人数统计 集群调度 基础视频图像信息智能解析业务 04 综合安防——人员管控 数字交通枢纽方案 ——N 项应用 人脸管理服务器 态更直观。 物联网 人工智能 04 智慧能源——运营能源管理 数字交通枢纽方案 ——N 项应用 系统整合交通枢纽内能耗数据，进行能耗趋势分析、能耗指标综合考评、区域能源在线动态监测等分析。对各能 源系统运行状态进行实时监测，帮助管理者实时了解车间能耗状况，为资源合理调配、设备节能减排提供有力的数据 依据。 能源监测 能耗分析 用能一张图 用能管理 用 能 管

需求源于传统控制方法难以应对多变量耦合、非 线性动态及硬约束的局限性. 随着工业过程复杂性增加, APC 通过模型预测控制等技术实现动态优 化, 抑制工艺波动, 提升效率与质量, 降低能耗与排放, 满足绿色生产和经济效益需求. 在全球竞争、碳 中和政策及工业 4.0 智能化趋势推动下, APC 成为提升资源利用率和可持续发展的关键技术. APC 系统采用模块化、分层架构, 包括模型建立层 (构建动态模型, 模拟工艺行为)、优化计算层 力占据优势, 但成本高、实施复杂. 国内厂商 通过本地化定制和成本优势崛起, 适应性强, 但在极端非线性、多约束场景下的模型与算法仍需完善. 中智达首创了复杂化工过程全工况自主优化运行技术, 其智能动态优化控制软件 Cyb-IDPC 解决了开 停车、升降负荷、牌号切换等大范围工况调整下的全流程协同优化控制与 “零手动操作”, 并获 “国内 首版次软件” 认定. 国内外知名的先进过程控制软件产品如下 决策优化智能体: 融合 AI 与优化算法, 支持生产、调度、物流等复杂场 景的决策制定. 可模拟不同方案, 提供最优策略建议, 具备数据融合、约束建模与系统评估能力. 控制智能体: 结合实时数据与控制算法, 动态调节生产参数, 实现优化控制. 可直接与控制系统接 口交互, 输出调节指令, 适用于零手动控制、PID 整定等场景. 相较于传统的流程工业智能工厂核心工业软件体系, 本文提出的由工业大模型赋能的新型体系

术的综合应用，主流的视觉识别模型已经可以压缩到 10MB 以下，同时保持 95%以上 的精度。语言理解模型也实现了百倍压缩，使得在手机、可穿戴设备等资源受限的终 端上运行复杂的自然语言处理成为可能。更重要的是，动态模型压缩技术的成熟，使 得同一个基础模型可以根据不同终端的算力自适应调整，真正实现了"一次训练，处处 部署"的愿景。 硬件加速技术的普及是端侧 AI 爆发的另一个关键驱动力。2026 年，集成 展望未来，端侧 AI 优先将继续深化并演进。随着 6G 技术的预研和卫星通信的融合， 端侧设备将获得更加泛在和可靠的连接能力。同时，端边云协同的智能编排技术将更 加成熟，根据任务特性、网络状况、算力分布等因素动态分配计算任务，实现整体效 率的最优化。端侧 AI 不再是云端 AI 的简化版本，而是形成了各具特色、相互补充的 智能计算生态，共同推动 AIoT 产业向更加智能、高效、普惠的方向发展。 洞察 2 测的 MEMS 传感器阵列、基于量子技术的超高灵敏度磁场传感器等。这些新型传感器不仅 在性能指标上有显著提升，更重要的是从设计之初就考虑了与 AI 系统的深度集成，支 持模型的在线更新、参数的动态调整、数据的智能预处理等功能。 展望未来，多模态智能将向着更加自然、更加智能的方向演进。随着脑机接口、量子 传感等前沿技术的成熟，人类将能够感知和理解更加丰富的信息维度。同时，多模态 AI 将

统”，做到这一点，需要构建一个“价值共同体” “ 打破传统线性价值链的单线思维和价值活动顺序分离的 机 械模式，围绕顾客价值重构原有价值链，使价值链各个 环节 以及各不同主体按照整体价值最优的原则相互衔接， 融合以 及动态互动” 因此，“管理价值共同体”是当下企业构建和维护竞争力， 进行持续发展的必然选择 基本观点 4 ： 价值网络成员彼此互为主体 今天组织管理需要回答的最大问题， 实现的基本组成部分 其次，我们也必须了解到，分工对于价值贡献的递增曲线日趋缓慢，价值贡献的关键点在于协同效率，既包括企业 内 各部门之间的协同，也包括企业外组织间的协同 这是由技术及互联网的动态环境决定的 基本原理 1 ： 组织内和组织间协同成为效率的主要来 源 协同并不仅仅是主体之间简单的协作和沟通， 更是战略 、 文化 、 资源 、 制度机制 、 员工意识及利益的 协同 古典经 顾客和企业联系在一起，整个价值链是一个强 链接的关系，全过程价值创造决定了价值链成 员必须是共生协同的关系 组织间的发展模式由单向 、僵化的供应链管理， 向灵活 ，动态的价值网络协同模式转变，构建柔性价值网成为共 识 协同和系统效率最大化 协同管理的关键构成要素 去发现一种能够容纳混乱的形式， 这是艺术家的任 务 PART 03 萨缪尔 . 贝克 特 Q

医疗数据大数据闭环管理 5. 持续循环 持续改进 1. 医疗数据 数字化 2. 医疗数据 量化积累 3. 数据洞见 可分析 / 正循环 4. 数据转译 可服务 2D 到 3D 化 静态 到 动态 单模 到 多模 专业设备 到 IOT 设备 化学 到 数字 / 基因 治疗 大 预防 机构 / 机构群 到 全球化 安全屋通过打造可信第三方平台，实现了数据所有权和使用权分离，为各方数 人工智能赋能医疗行业 数据管理 多引擎支持 快速容器化管理 任务化计费 资源动态调整 AI 全流程 独立安全保障 基因组学、 病理分析、 医疗影像分析、 报告解读、 医药研发、 健康关怀服务、 医疗机器人… 动态 GPU 资源 计算与服务资源 海量数据存储 非结构数据 管理安全防护能力

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