半导体智能制造 SIEMENS DIGITAL INDUSTRIES SOFTWARE 从精益制造向智能制造演进 siemens.com/semiconductors 与许多半导体公司一样，几十年来，贵公司一直依赖精益制造技术。精益制造关乎企业生 存。利用精益生产方式，贵公司已经能够裁汰各项非增值流程，以减少浪费并充分提高生 产效率。 芯片制造商们深知精益制造的优势至关重要，但其中大多数公司也明白，在当今要求苛刻 今要求苛刻 的市场中，光靠精益制造是不够的。如今，如果仅保持精益而不向智能制造演进，会限制 敏捷性、制造优化、风险管理和竞争力，而这些方面对每家半导体制造商的发展壮大都至 关重要。 通过智能制造将精益制造优势提升到一个新的高度 单独的精益制造可能已接近其能力极限，但如果通过智能制造对其加以强化，精益制造的 优势似乎几近于无穷无尽。 原因何在？智能制造最初作为工业 4.01 的一个组成部分出现，它增加了将仿真、执行控制 的一个组成部分出现，它增加了将仿真、执行控制 和分析相结合所需的数字化，从而在不影响精益制造收益的情况下，持续优化无返工的高 良率制造流程。智能制造为企业提供需要的端到端连接，以便企业做出数据驱动型决策， 从而加快新产品推出 (NPI) 和上市，并在零缺陷制造环境中实现更高产出。 精益制造正在向更智能的 半导体制造流程演进 根据西门子和德勤的预测，智能制造提高绩效的潜力令人印象深刻： • 产量提高 20% • 成本降低

Technology 能源电池制造过程中的全流程数字化智能制造技术 范 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率、能源存储质量等多个方面，研究全流程数字化智能制造技术在能源电池中的应用情况。 关键词：能源电池；全流程数字化；智能制造；生产工艺；储能部件 doi： 10.19799/j.cnki.2095-4239.2024.0275 中图分类号：TP 278 文献标志码：A 文章编号：2095-4239（2024）04-1356-03 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 制造技术涵盖由材料采购到仓储物流等各个加工环

历史时期，不确定性将成为这个新阶段的主旋律。我 国作为全球工业生产制造的领头羊，必须推进工业生 产制造转型升级，加速淘汰落后产能，基于数智融合 先进技术的智能制造能力建设已成为产业数字化转 型和推动产业高质量发展的必由之路。在全球数字 化快速发展的当下，智能制造不仅关乎企业未来的生 存，更成为推动我国经济发展的重要引擎。智能制造 将带来更高效、更灵活和更智能的生产制造方式，同 时也会促进企业技术创新和可持续发展，引领产业高 工智能、数字孪生等先进创新融合技术，已成为产业数字化转型升级的关键驱 动力。分析了数智融合孪生技术的产生背景，并围绕其赋能下一代智能制造工 厂建设展开探讨。产业实验说明，数智融合孪生技术对提高生产效率、优化成 本、提升竞争力及应对风险作用显著，作为智能制造核心支撑，正加速产业智能 化，助推新质生产力发展。 Abstract： The rapid development of the digital intelligence；Data intelligence fusion twin；Industrial digitization；New quality productivity 基于数智融 合孪生技术的智能制造应用探索 Application Exploration of Intelligent Manufacturing Based on Data Intelligence Fusion Twin Technology

附件 1 江西省装备制造行业数字化转型 服务商名单 （名单排名不分先后） 序号 服务商名称 服务商类型 推荐地市 1 江西电信信息产业有限公司 基础设施服务商诊断及方案 设计服务商、智能硬件服务商 工业软件服务商、系统集成服 务商、其他 南昌、抚州、新余 2 中国船级社质量认证有限公 司 工业软件服务商、诊断及方案 设计服务商 南昌 3 江西泰元臻科创孵化园有限 盐城数融智升科技有限公司 基础设施服务商、智能硬件服 务商、工业软件服务商、系统 集成服务商 新余 109 新余富鑫矽谷科技有限公司 工业软件服务商、系统集成服 务商 新余 110 深圳市汇鼎智能制造技术有 限公司江西分公司 基础设施服务商、智能硬件服 务商、工业软件服务商、系统 集成服务商 新余 111 江西渝融云安全科技有限公 司 基础设施服务商、智能硬件服 务商、工业软件服务商、系统 诊断及方案设计服务商 抚州 160 上海虹点智能科技有限公司 诊断及方案设计服务商、系统 集成服务商 抚州 备注：信息来源为各地报送，信息仅供参考，具 体以企业提供为准。 附件 2 装备制造行业数字化转型服务商产品矩阵 （名单排名不分先后） 服务商基本信息 服务商能力矩阵 序号 服务商名称 服务商类型 推荐地市 服务场景 基础设施 软件系统 硬件设备 系统集成 1 江西电信信息产

毕马威 创见不同·智启未来 kpmg.com/cn 第二届智能制造 科技50报告 2026年1月 © 2025 毕马威华振会计师事务所(特殊普通合伙) — 中国合伙制会计师事务所，毕马威企业咨询 (中国) 有限公司 — 中国有限责任公司，毕马威会计师事务所 — 澳门特别行政区合伙制事 务所，及毕马威会计师事务所 — 香港特别行政区合伙制事务所，均是与毕马威国际有限公司(英国私营担保有限公司 立成员所全球组织中的成员。版权所有，不得转载。 2 第二届智能制造科技50报告 卷 首 语 纵观全球，新一轮科技革命与产业变革正以前所未有的深度与广度 重塑制造业的底层逻辑——数据与技术已不再是辅助工具，而是驱动 价值创造的核心生产要素，智能制造由此成为全球制造业竞争的新 制高点。 另据经济数据显示，2024年，中国制造业增加值达40.5万亿元人民 币，连续15年稳居全球首位，占全球比重近30%，同比增长5 币，连续15年稳居全球首位，占全球比重近30%，同比增长5.8%， 不仅印证了中国经济的韧性，更标志着中国制造业从规模扩张向质 量提升的关键转折。 然而，这一领先地位正面临结构性挑战：中国产业既要应对发达国 家在高端装备、智能系统与标准体系上的技术围堵，也要在中低端 市场应对新兴经济体低成本制造与政策倾斜的双重竞争压力。在此 双重挤压之下，中国制造业已进入由“大”向“强”转变的攻坚期， 唯有通过自主创新突破核心关键技术环节、构建自主可控的产业链

构建新型制造系统，融入世界级制造 前 言 全球制造业处于转型关口 当今全球制造业正处于前所未有的转型关口。世界经济论坛在多份报告中指出，制造业正经 历一场“双重重构”：一方面，技术革命带来生产方式、供应链和产业组织方式的重塑；另一方面， 全球价值链在地缘政治、绿色转型和市场格局的叠加影响下，也在加速重组。对中国而言，这既 是挑战，也是历史性机遇。 过去四十年，中国制造业依靠规模化 过去四十年，中国制造业依靠规模化生产与链群融合优势，实现了从“世界工厂”到“制造大国” 的跨越。如今，随着产业复杂度的提高，中国正逐步向全球价值链的高端攀升：高端装备、智能 终端、新能源、船舶海工等复杂产品不断突破，出口商品的技术含量和附加值显著提升。可以说， 中国制造正在进入“从规模领先到质量领先”的新阶段。 这一转型并非孤立发生，而源于多重趋势的合力。首先，全球经济正处于新旧动能转换的关 键时期，新一轮科技革命推动 其次，中国 政策正持续发力，从“新型工业化”到“专精特新”，从“智能制造工程”到“智能工厂梯度培育”，顶层 设计为产业升级提供了方向。再次，企业自身也在积极行动，龙头企业率先探索数字化工厂和全 球化布局，为中小企业树立了标杆。 我国中小制造企业转型之困 我们不能忽视中小企业的特殊地位。数据显示，中小企业贡献了中国制造业 70% 以上的创 新成果和 80% 以上的就业，是产业链韧性和创新

智能制造工业大数据平台 建设方案 前言 随着工业 4.0 概念的引入，工业产业进入了新一轮的全球性革命，新型工业体系最核心的特征就是互联网、大数 据与工业的融合应用。工业大数据是工业 4.0 的核心支撑之一，将带来工业生产与管理环节的极大的升级和优化，其价 值已经得到了全球的认可，但是反观我国的工业发展现状，工业数据的价值利用极其有限，如何采集、应用、管理工业 大数据，快速跟进工业 4 Hive Pig 事务处理 数据完整性 锁机制 索引机制 SQL 优化 SQL 执行 备份恢复 断点处理 流处理 （ Storm 、 Sp ark Streaming ） 智能制造大数据蓝图 工艺 人员 物料 设备 质量 历史数据 当前数据 历史数据 当前数据 历史数据 当前数据 历史数据 当前数据 历史数据 当前数据 业务系统实时查询服务 批量检索服务 HADOOP/Spark 技术 流处理 信息 基于数据湖分析 机器学习 大数据存储 SQL 数据仓库 数据湖 其他数据 信息系统 设备 传感器 数据 数据湖与价值发现 工业大数据建模目标 制造价值提升 1 、原因分析的工艺优化； 2 、设备预测性维修； 3 、产线异常监控； 4 、产品质量控制； 供应商管理提升 1 、风险预测与分析； 2 、交付时间与路径优化； 3 、供应商评价与信用管理；

项目编号： 新能源汽车基于 AI 制造应用可行性分析 研 究 报 告 目 录 1. 引言................................................................................................................................................. ........................................................................................6 1.2 AI 在制造业中的应用现状............................................................................................ ......................................................................................17 3. AI 技术在制造业的应用基础.............................................................................................