龙，张 研 （黄河水利职业技术学院机械工程学院，河南 开封 475004） 摘 要：全流程数字化智能制造技术是能源电池制造过程中极为关键的技术手段，其安全性越高，能源电池所能 存储能量信号的质量水平就越高。为促进能源电池对能量信号的高质量存储，针对能源电池制造过程中的全流 程数字化智能制造技术展开研究。分析能源电池生产工艺的具体实施流程，并以此为基础，设计核心储能部件， 再分别从能量转化效 production process; energy storage components 随着能源结构的转型，能源电池制造行业正在 面临着前所未有的挑战和机遇。为了满足能源市场 对高安全性、高性能水平、低生产成本电池元件的 需求，全流程数字化智能制造技术成为了生产与制 造过程中的关键因素。未来光伏、风电等新能源装 机占比将快速提升，可再生能源的消纳问题亟待解 决 [1]。在能源电池制造过程中，全流程数字化智能 和软件，能源电池的储能过程逐渐向全面数字化的 方向发展，电力资源等多种不同的能源信号能够在 电池元件中大量存储，其电池元件自身的蓄能水平 也会出现一定程度的提升。 （2）能源存储流程的智能化。全流程数字化智 能制造技术能对能源电池的生产过程进行实时监 控，不但可以及时发现不安全的能源存储问题，避 免对电池元件的蓄能水平造成影响；还能促进能量 资源的快速转化，突出能源电池的实际应用优势。 （3）安全性提升。整个能源转化过程中，极有

增强可持续发展能力 尽管这些优势令人印象深刻，但我们还必须考虑只坚持精益技 术而不补充智能制造的局限性，具体如下： • 最多只能达到上次制造的水平而无法超越 • 无法对紧迫的业务和质量问题做出主动或预测性响应 • 由于依赖于过往的数据，无法实时提供高水平的初始质量 • 在当今业务速度下竞争所需的制造敏捷性不足 以精益技术为基础，半导体制造商向智能解决方案拓展的时机已 经到来。连接制造的各个方面并收集实时数据将使制造商能够就 实时数据采集、规划、仿真和生产优化让半导体制造更智能 精益制造注重历史数据。精益制造使用过去的生产数据来确定和消除非增值 活动。 智能制造注重实时数据。智能制造使用实时生产数据来不断优化当前生产， 以实现高水平的初始质量。 精益制造是一种反应性制造。精益制造使用过去的生产数据来评估过去的绩 效，同时识别浪费和低效流程，从而吸取经验教训，改善运营。精益制造过 程中有许多手动步骤。进展往往很缓慢。 消除返工，提高良率，实现零缺陷 • 通过数字方式连接生产流程和系统，以便清楚地了 解流程，防止出错 • 将虚拟世界与现实世界无缝连接 • 防止不良制造事件 • 利用无返工设计始终如一地达到高水平的初始质量 • 在不影响精益制造流程的情况下实施改进 • 运行闭环数据，实现持续学习和改进 向智能制造演进有望带来哪些业务成果？ • 提高产量：半导体制造商可以通过实现任务自动化、缩短设置时

论基础。 • 对于数字原生程度较低的企业，比如农业企业、医疗企业等，他 们 往往遵循转型者曲线路径，现阶段数字应用水平相对较低； • 对于数字原生程度较高的企业，比如通信企业和互联网企业，他 们 遵循赋能者曲线路径，目前数字应用水平相对较高，但自身的 数字 化发展没有停止，他将同时兼具转型者和赋能者双重身份， 转型和 赋能将交替发展。 企业数字化转型发展双曲线 4 ）】 通过标准对赋能者的数字化产品、解决方案 以及服务能力提出要求， 敦促赋能者提供可 信服务。 通过标准对转型者的数字化转型成熟度进行 评估 ， 帮助转型者定位自身数字化水平， 明确未来发展方向。 企业数字化不同阶段转型者和赋能者的方法论 赋能者标尺 【数字化可信服务能力要求】 转型者的方法论： 【企业 IT 数字化能力和运营效果成熟度模 型 （ IOMM ( 四 ) 推进产业体系生态化 • ( 一 ) 建设基础数字技术平 台 • ( 二 ) 建立系统化管理体系 • ( 三 ) 构建数据治理体系 • ( 四 ) 提升安全防护水平 国资委《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》 运用新一代 IT 技术，构建“数据中台”“业务 中台”等新型 IT 架构，建设敏捷高效可服用 的新一代数字技术基础设施打造 IT 数字化

各智能体通过事件总 线实现松耦合交互. 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: controller, PLC) 等控制系统的流程工业企业显著提升了生产装置的自动化水平, 实现了从少人化到无 人化操作的跨越, 并进一步推动了制造执行系统、流程模拟软件、先进过程控制软件、控制系统性能 评估和诊断软件等一系列流程工业智能工厂核心工业软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 com/doi/10.1360/SSI-2025-0109 侯卫锋等 中国科学 : 信息科学 2025 年 第 55 卷 第 7 期 1787 质与反应过程, 支持设备选型、夹点分析等, 提升能效、经济性和环保水平. 软件主要由物性数据、热力学模块、单元操作模块和流程求解算法组成. 其中, 物性数据是基础, 涵盖热力学、传递性质等, 来源包括实验测量和模型估算 (如基团贡献法). 热力学模块支持多种物质 体系和相态计算

术的 依赖，拥有世界首屈一指的创新力量。中国企业需要 在充分利用自身优势的同时，积极拥抱数字化转型的 趋势，将数字技术整合到业务各个领域，改变研发流 程，从而实现研发数字化，大力提升技术研发水平，为 企业持续发展提供动力。 2.1 数字孪生技术 数字孪生（Digital Twin）是指某一物理对象、系统 或过程的数字化虚拟模型，它与物理实体同步交互， 用于模拟、集成、测试、监控和维护等目的。它由物理 要关注的是设备的可用性和利用率，即设备是否处于 运行状态以及运行了多长时间。 时间稼动率 = 实际运行时间 / 计划运行时间 × 100% d）性能稼动率。性能稼动率是指设备在实际运 行过程中，其性能达到或接近设计标准（或预期水平） 的时间所占的比例。它用于衡量设备运行时的效率 和质量，即设备是否是高效且稳定地工作。 性能稼动率 =（总生产量 / 理论最大生产量）× 100%（或在特定时间段内，设备实际输出与理论最大 传统劳动密集型的生产制造模式，在数智技术快 速发展的当下，面临巨大的挑战，存在根本性重构的 迫切需求。新型技术赋能的业务系统和工业自动化 机器人的出现，正在改写依靠人力堆积实现快速发展 的业务逻辑。为了逐步提升产线自动化水平和人力 资源效率，解决人力需求与实际需求脱节、人岗不配 备等核心问题，将人力资源投入到重要的生产环节， 亟待建立一套人力透明度评价体系，实现自动化产线 排班，并与生产计划更新实时联动，从而精准进行资

信。 系统的协同化、智能化水平提升 表现为多用户、多点、多天线、多摄取的协同组网， 以及网络间灵活的自动调整。 传输更快 峰值速率达到 Gbit/s 的标准，在连续广域 覆 盖和高移动性下，用户体验速率达到 100Mbit/s ，可满足高清视频、虚拟现实等 的大数据量传输。 时滞更短 空中接口时延水平在 1ms 左右，可满足自 动 驾驶、远程医疗等的实施应用。 数字化基础设施 转型领跑者 转型追随者 转型落后者 （前 20% ） （中 60% ） （后 20% ） 成功的数字化转型企业都在全方位数字化 数字化转型整体水平对比： 相较于转型领跑者，追随者差距较小，而落后者相差甚远 数字化转型的现状和趋势 转型领跑者 转型追随者 转型落后者 （前 20% ） （中 60% ） （后 20% ） 57 39.2% 37.3% 33.3% 29.4% 随着数字化转型的深入，领军企业对相关战略制定、执行、闭环管控方面的重视程度与管理水平逐步提升，企业最高决策者需要将 数字化转型切实地贯穿整个组织和各业务环节。 数字化人才不足制约了数字化战略的落地 人工智能专家 供应链专家 中台专家 产品开发专家 首席数字官 项目管理专家

人工智能不只是模拟人类的行为或思维，更是一种通过算法和数据分析来解决问 题、优化流程和辅助决策的科学，其核心在于使机器具备一定程度的感知、理解、 推理、学习和决策等能力，实现人机交互，提高计算机的智能化水平。 1. 人工智能的发展历程 随着计算机技术的飞速发展、算法的不断优化、算力的大幅提升，AI逐渐从理论走 向实践，并在多个领域取得了显著成果。如今，AI已经广泛应用于语音识别、图像 识别、自然语 图1-6 基于学习数据和行为模式分析的AI时代课程 AI在个性化教育与学习方面的应用包括但不限于以下几个方面。 ❍ 自适应学习平台——基于AI技术的个性化学习工具。它能够根据学生的学习进 度和能力水平，为他们推荐合适的学习资源和练习题目。通过持续的学习和数据反 馈，自适应学习平台能够不断调整学习内容和难度，以满足学生的个性化需求。这 种个性化的学习方式能够让学生更有针对性地解决自己的学习问题，提高学习效 的学习成果与教师的教学效果。这种评价方式相对单一且片面，难以全面反映学生 的真实水平和发展潜力。 随着AI技术在教育上的应用，教育评价逐渐呈现过程化和多元化的特点，如图1-8 所示。 14 图1-8 AI时代的评价更加过程化、多元化 ❍ 过程化评价：AI技术能够通过学习分析等技术手段，实时跟踪和记录学生的学 习过程和学习表现。这种评价方式能够更加客观地反映学生的真实水平和发展潜 力，为教师提供更加准确的教学决策依据。

因是：车辆的组装非常注重细节，顾客总是可以在经销商那里获得“顾 客是上帝”的感觉。 经销商在配套设施上进行充足投资势在必行，只有设施完备才可以 有效发挥作用，达到甚至超越销售目标。高效供应链中的一个重要因素 就是最佳水平的经销商储备。对于经销商来说，有可以直接为各类顾客 提货的充足库存尤为重要。另一方，经销商也不会因为过多的库存积压 而困扰。（混合规划会在第3章中讨论。） 汽车从装配工厂或者港口入场处直接运输给经销商。车辆都由货车 量，然而，预测月的产量可以改变。订单月的内容也可能因汽车数量而 改变，在生产前的一到两周，任何改变都可能发生。整个过程始于销售 和生产部门第一次决定每月计划的汽车产量。销售部门会通过分析最近 销售情况和库存水平来决定需求。销售部门也会考虑市场促销和季节性 变化因素。销售和生产部门相互配合，制定下个季度整体汽车生产计 划。所有汽车的产量计划按车型和工厂进一步划分。其次，销售部门依 据销售业绩，将总产量分配到各个区域。然后，每个区域根据混合规 ，每个区域根据混合规 划，并结合近期销售趋势来确定每个月各型产品的组合数量。混合规 划、目标、准确的销售预测和库存，要和实际销售组合及实际库存组合 进行比较，从而决定订购哪个产品组合，维持库存结构的水平。此外， 区域可能需要为一些有特殊需求的经销商要求做出一些调整，也可能考 虑到特别促销或季节性趋势做出调整；比如，敞篷车型及折篷汽车在春 夏季节销量更好。 一旦预测完成，订单会在每个区域办公室完成，再被送到区域销售

(2)通过新增表面质量检测仪和在线技监诊断自 动分析系统,让操作工在生产过程中能实时观察到产 品表面缺陷,以便及时采取针对性措施规避产品缺陷, 降低不良率;同时,实现产品档案的建立和追溯,有效 提高售后服务水平。 (3)新增在线设备状态监测系统,通过建立信号 分析方法库、设备诊断规则库、趋势预警、远程通讯等 功能模块,实现设备状态综合评价与故障预警、故障诊 断分析、远程技术支持,使所有重要设备的运行状态在 的三级管理制度。 (5)基于工业物联网、数据平台技术,并采用钢铁 流程能量流网络信息描述模型实施能源监控智能优化 平台,实现所有能源介质的在线实时监控,杜绝了浪费 现象,工序能耗稳步下降至设计水平的 70. 7%。 3 基于 5G 和工业互联网的绿色智能工厂的 设计与实施 3. 1 工业互联网平台整体规划 通过研究 5G 在工业领域中的典型应用场景,对 5G 在工业应用中的适用性进行分析 Information Modeling, BIM )、 虚 拟 现 实 ( Virtual Reality,VR)、5G 等新兴技术,开发各类应用来提高生 产效率、降低生产成本、提升安全生产水平,并为工厂 的下一步发展化夯实数据基础。 工厂数据平台主要集成三方面数据,即基础数据、 生产运行数据和管理数据。 在集成数据平台的基础 上,开发了生产工艺、设备与点巡检、安全环保、智能物

生 型组织可以实现不同组织之间的合作 组织具有充分的独立性和自主性，同时组织之间基于协同合 作 进行信息和资源的共享，通过共同激活，共同促进，共同 优化 获得组织任何一方都无法单独实现的高水平发展 尽管会带来冲突和分歧，但它从更大程度上强调了共生组织 之 间的相互理解和尊重，实现更优越的进化循环 基本观点 3 ： 共生是进化逻辑 想要获得价值网络的有效价值，第一个难题就是能不能真 合法的权利是组织管理的核心 “ 如果能够理性的分配权利，用“法律” 的 手段明确权利，组织结构就是最有效 的形式” 组织效率最大化的手段 是 专业化水平和 等级制度（分权）的结合 一方面，无论是管理者还是员工，只有 贡献了专业化的水平，才算是胜任 另一方面，明确的分责分权制度，只有 职权清晰，权利明确，等级安排合理， 组织结构有序等，管理的效率才能有效 、创新类 、任务 类绩 效的促进作用依次减弱 信任双方的垂直距离越小，信 任对 绩效的促进作用越强 信任关系的培育应该遵循“ 自下 而 上 ”的顺序；相比于培养员工与 管 理者的信任，从水平层级改善 员工 与同事之间的信任，对提升 员工的 绩效更有效 信任 组织内信任： n 对领导的信任 、 对同事 的信任 n 认知信任 、 情感信任 组织间信任 绩效 个体绩效：