1 前言

制造业作为国家的立国之本与强国之基,在国民经济发展中占据着举足轻重的地位。当前,全球产业竞争态势愈发激烈,国内经济正处于转型升级的关键阶段,制造业高端化、智能化、绿色化(简称“三化”)发展的浪潮正以磅礴之势袭来。在此背景下,数字化工厂运行管理面临着前所未有的挑战与机遇,对其提质增效的需求也变得愈发迫切。

近年来,具身智能与新一代工业机器人的广泛应用,无疑成为推动数字化工厂变革的关键力量。这些前沿技术正引领着数字化工厂从传统的“自动化”模式向更高级的“自治化”模式转变,从单纯的“数字孪生”阶段迈向更为先进的“虚实共生”阶段,为工厂运行管理的质量和效率带来了双重提升。

本文结合多家具有代表性的典型工厂的数字化实践案例,进行系统而全面的分析,阐述新一代信息技术助力制造业数字化工厂的构建与实现,实现制造业运行管理的“提质、降耗、增效”目标。通过这些案例,旨在为行业提供一套可参考、可借鉴的系统化思路与路径,为我国制造业数字化工厂的高质量发展贡献有益的参考。

2 新一代信息技术与数字化工厂的融合趋势

2.1 数字化工厂的内涵与演进

数字化工厂是指以信息技术为核心、以数据驱动为基础、以智能决策为特征的现代制造体系。其关键特征如下:

(1)全要素数字化:生产设备、工艺流程、人员等全要素实现数字化建模与数据采集。

(2)全流程互联化:利用工业互联网和边缘计算,实现从研发、生产到售后服务的全链路互联互通。

(3)全生命周期智能化:通过AI模型与数字孪生,实现对设备、产品、工艺的全生命周期预测、优化与管理。

生产制造企业的智能化可以分为3个阶段:信息化自动化阶段、智能化分布式控制阶段、智能化自适应控制阶段。当前,随着人工智能大模型、具身智能、机器人自主控制等技术的突破,数字化工厂正由“辅助决策”迈向“自主运行”,其运行管理水平正逐步向“无人化值守”“自优化决策”方向演进。如图1所示。

图1 数字化工厂信息体系结构

2.2 新一代信息技术的协同赋能

新一代信息技术是数字化工厂的核心支撑。它们协同构建了一个“数据驱动+智能决策+虚实融合”的智能制造生态。工业互联网实现了设备互联与数据采集,为生产监控和能耗分析提供基础;大数据分析通过运行优化与模式识别,助力工艺调度和预测性维护;人工智能与具身智能赋能智能决策与自适应控制,支持自主巡检与灵活调度;数字孪生技术通过虚实映射与仿真验证,实现工厂级虚拟建模和设备监测;边缘计算则保障实时响应与安全隔离,支撑生产数据采集和低时延运算。

通过这些技术的融合应用,制造企业得以在效率、质量、安全、环保、成本等多维度实现质的飞跃。例如,在设备能效管理中利用AI优化算法实现能耗预测与动态调节;在生产调度中借助数字孪生实现虚实联动调优;在设备运维中通过具身智能机器人实现替代巡检与危险作业自动化。

3 数字化工厂运行管理的核心技术

3.1 数字孪生平台

数字孪生平台通过充分利用物理模型、传感器数据及运行历史等多源信息,集成多物理量、多维度的仿真过程,在虚拟空间中实现对实体制造系统的高保真镜像映射,从而全面反映实体设备的全生命周期运行特征与状态演化规律。

如在某自来水厂的数字孪生系统建设中,基于数字孪生理念构建了集精细化管理、智能化生产、高效运维与科学决策于一体的智能水厂。工业机械臂和WMS仓库管理系统构成的PAM智能加药装置,实现加药过程的自动化与精细化控制。系统通过实时采集运动数据并结合数字化建模,可直观展现装置的运行状态与工作过程。利用UWB技术对水厂各生产区域内的人员进行高精度定位,并结合厂区数字化模型,实现人员分布的动态可视化,有效提升厂区安全管理水平。数字孪生平台集成厂区综合数据看板、风险区域识别、机器人智能巡检、设备可视化检修、水平衡分析及机泵能效优化等功能,实现生产运行的全方位可视化与智能决策支持。

应用结果表明,数字孪生平台的部署显著提升了水厂的运行效率与资源利用水平:在生产水量增加8.66%的情况下,用电单耗下降4.10%,药剂消耗量降低2.60%,出厂水压力波动控制在2kPa以内。上述成果充分验证了新一代信息技术在公用事业智能工厂建设中的提质增效作用,为智慧水务的高质量发展提供了可推广的实践范例。

3.2 工业AI模型

在运行管理层面,AI模型主要承担预测、诊断与决策等核心功能。通过深度神经网络可建立设备故障预测模型,实现设备健康的主动维护;利用时序分析预测能耗变化趋势,指导能源优化调度;借助强化学习模型实现工艺过程的自我调整与参数优化,从而提升产品优良率并降低综合能耗。当AI模型与数字孪生系统深度融合后,虚拟空间可用于验证不同运行场景,减少实际试错成本,构建虚实联动、持续演进的自学习-自优化-自演化闭环体系。

在某污泥处理厂的数字化实践中,系统集成了能量平衡模型与烟气排放预测模型两大AI核心模块,形成协同优化机制。能量平衡模型通过实时数据采集与分析,优化干化和焚烧环节的能量分配,实现蒸汽产销平衡,锅炉蒸发量理论值与实测值的偏差控制在5.5%以内;烟气排放预测模型融合神经网络与支持向量机算法,对NOₓ等排放指标进行提前预警,平均预测偏差低于3%。该系统实现了能耗最小化与排放风险前置管理的双重目标,为高耗能行业的智能化运行管理提供了可复制的创新范式。

此外,构建了以技术、经济、环境三维度为核心的智能运行评价模型,通过加权求和实现多指标的综合量化评估,形成从单点监测、过程分析到整体评价的闭环体系。模型将技术指标(功能与性能)、经济指标(成本与效率)以及环境指标(排放与风险)进行层级分解与动态关联,结合实时监测数据进行多层次计算。系统在运行中可依据设备状态、能耗水平与排放变化自动调整各维度权重,实现自适应优化与智能决策。实践结果表明,该模型能够精准识别设备故障与环境波动的关键节点,动态优化运行调度,为数字化工厂的运行质量评估与智能管控提供了科学支撑与决策依据,如图2所示。

图2 智能运行评价指标层级结构

在某污水处理厂的数字化转型实践中,构建了先进的数字工艺员系统,实现了全工艺段的智能调度与高效运行优化。该系统深度融合了AI模型与丰富的知识库资源,从经济、业务、管理、员工以及环境五个关键维度,全方位提升了工厂的综合效益。在经济效益方面,系统精准调控使得用电单耗与PAC加药量均下降约10%,有效节约了生产成本;业务效益上,调度周期从“小时级”大幅缩短至“秒级”,同时误操作率几乎降为零,极大提升了生产效率与质量稳定性;管理效益层面,依托水量预测模型,工厂能够精准把控年度污水量,实现动态平衡,优化了资源配置;员工效益方面,系统嵌入工艺知识与培训模块,为员工提供了便捷的学习途径,使得培训周期大幅缩短30%以上,加速了员工技能提升;环境效益上,系统助力工厂有效控制生产过程,主要污染物排放显著下降,为环境保护贡献了积极力量。如图3所示。

图3 数字工艺员系统结构

数字工艺员具备自学习与自适应能力,未来可在来水突变或检修减产等复杂工况下实现“无人干预”运行,是污水行业数字化运行管理的重要突破方向。

4 具身智能:从算法智能到行为智能

具身智能是人工智能与机器人学结合的新方向,其核心在于智能与物理交互的深度融合。与传统AI侧重认知不同,具身智能强调感知-决策-行动一体化,通过传感、控制与自适应学习,使机器人具备在复杂环境中自主执行任务的能力。

在制造业场景中,具身智能主要应用于自主巡检与维护、协作装配与柔性生产、复杂环境下的远程操控与安全作业、人机共融生产管理。

在某地下污水处理厂投用了巡检机器狗,能够在地下密闭空间中完成自主巡检、数据采集与远程视频回传。机器人可定制巡检路线、跨越障碍,搭载高清摄像与红外传感器,实时反馈现场环境与设备运行状态。这一系统显著提升了巡检安全性与效率,避免了人员进入高风险空间的作业需求,同时节省了约30%的巡检人力。在具身智能算法的加持下,机器狗可通过视觉识别和路径复用机制,实现自学习路径优化,逐步向“无人干预巡检”迈进。

5 制造业数字化转型的挑战与展望

尽管数字化工厂在推动制造业转型升级中成效斐然,但在推广进程中,仍遭遇技术、管理、生态三方面的重重挑战。技术层面,AI模型、工业协议与现场系统之间兼容性欠佳,融合难度颇高,成为制约数字化工厂进一步发展的技术瓶颈。管理方面,多源异构数据的一致性难以保障,安全合规管理复杂棘手,数据质量与安全问题亟待解决。生态维度上,既缺乏既懂数字技术又懂运营管理的复合型数字运营管理人才,人才结构与数字化发展需求不匹配;同时,中小企业在数字化投入上资金压力巨大,而系统投资回报周期又长,导致其数字化进程缓慢。

针对这些问题,可采取以下策略:① 构建行业级数字化标准体系,为数字化工厂建设提供统一规范;② 推动具身智能与大模型技术“轻量化”落地,降低技术应用门槛;③ 推行“数字工艺员+数字安全员”双体系建设,提升数据管理与安全保障能力;④ 建立跨企业工业数据共享平台,打破企业间数据壁垒,促进产业链上下游协同优化,实现资源共享与优势互补,共同推动数字化工厂在更广泛领域实现高质量发展。

未来的数字化工厂将呈现出三大发展趋势:① 从局部智能向系统智能演进,具身智能将使机器人具备学习与社交能力,实现多机协作、动态调度与自我优化;② 从数字孪生到智能孪生,结合工业大模型,实现虚实双域的语义互通与推理决策,使工厂具备“自学习”“自诊断”能力;③ 从经验管理到数据驱动自治,运行管理将依托AI治理体系,形成“事件-模型-策略-执行”的自治闭环,实现“无人化”“自优化”的新型运行模式。

6 结论

新一代信息技术的融合应用正在重塑制造业的生产逻辑与管理范式。从智能感知到自决策、从虚实融合到具身智能,数字化工厂正从可视化管理向自治化运行跃迁。成功实践表明,数字化工厂通过AI、数字孪生以及具身智能的深度融合,不仅实现了能耗下降、效率提升与安全增强,更推动了运营管理的系统性重构。未来,随着人工智能技术的持续迭代与工业生态的协同发展,数字化工厂将成为制造业高质量发展的关键支撑,助力我国从“制造大国”迈向智造强国。

原文刊载于《流体测量与控制》2025年12月 作者：敖翔 环翾 宋杰