在数字化浪潮与高质量发展叠加下，智能制造已成为制造业的主攻方向，不同行业领域的制造企业也在积极探索符合行业特色、满足企业真实需求的智造升级之路。本文即通过工业富联多年的灯塔工厂建设经验，以及在电子、机械加工、汽车及零部件等为代表的离散行业的数字化赋能案例，洞察该行业企业在转型之路上的共性需求、挑战、具体实践，为离散制造业的智造之路提供可借鉴经验。

 

灯塔之光照亮离散制造业数智之路

 

回归工业制造的本质， 拥有39 大类、191 中类和525 小类的制造业可分为流程制造业和离散制造业，他们在汹涌的数字化浪潮中的转型需求和路径也呈现出典型差异。据2021 年灯塔工厂白皮书调查显示，在全球90 家灯塔工厂中，流程行业有32 家，而离散行业有58 家， 占比64%，其中，电子设备、消费品、汽车、家用电器和电子元件是产生灯塔工厂最多的细分行业。2021 灯塔工厂白皮书全球及中国灯塔工厂行业分布如图1 所示。

从中不难发现灯塔模式的普适性价值，尤其在离散制造业表现不俗。这既有离散行业的先天特性使然，也是灯塔引领的数字化转型实践持续探索的成功必然。同时，这些灯塔也为更多离散企业的数字化之路指明了方向，提供了一系列符合行业典型场景需求的可借鉴经验。 

 

寻找离散制造共性需求及挑战

 

离散制造业主体多、总量大、民生关联度高，在我国经济体系中占据着重要位置。据第四次全国经济普查公报显示，2020 年中国工业增加值31.3 万亿元，其中离散制造业工业增加值17.2 万亿元，占比55%。而在新时期高质量发展的目标下，我国离散制造业也面临着提质升级的全新挑战，急需为创新发展注入新的动力源。

 

然而离散型制造企业普遍存在着综合效率低（平均不到40%）、人力成本高、招工难、多品种小批量和混线生产需求强烈、技术工艺和供应链高度复杂、生产制造周期长以及工序高度离散等共性特点，转型需求也多集中于单个工厂的极致降本增效。工业富联在具体的转型实践中也发现，离散行业面临着各种碎片化的挑战，既有设备和协议不统一导致的数据采集碎片化，也有多种工艺、工序下的待改善问题碎片化，还有不同细分行业带来的制造场景碎片化。

 

洞察离散制造的转型之道及典型行业

 

面对挑战，工业富联认为工业互联网平台的规模化能力是破解碎片化难题的基础支撑，即通过平台实现对关键制造场景、不同工艺工序及设备协议等全面覆盖和接入管理，同时，在核心服务层做好数据的集成管理与加工服务，把不同应用所需要的软件、组件进行标准化统一和模块化解耦，在业务层面，围绕生产、设备、品控、经营等主要环节梳理场景化的价值需求，如基于精益的数字化排产与数字化现场管理、设备管理系统、AI 产品质量管理、企业运营决策等，为企业打造数据驱动的产品应用，实现关键技术的革新、业务的优化、模式的创新以及各个运营环节的价值协同。

 

当然，实际的数字化探索还需要进一步考虑转型企业的行业特点及价值驱动因素。麦肯锡即根据产品种类数量和平均批量将离散制造划分成三种代表不同度量组合的工厂原型：小批量制造、大规模定制化生产、大规模生产，并为每种工厂原型选择了机械、汽车和消费电子行业三种典型的代表行业。这三种行业不仅数量规模巨大，而且处于工厂原型集群中心的位置，同时也是工业富联多年重点发展的数字化赋能服务领域。

 

灯塔引领，典型离散企业的数字转型实践

 

在电子行业，更短的产品技术生命周期、少量多品种以及柔性的混线生产需求、人力成本攀升且劳动力短缺等痛点问题都强烈驱使着企业进一步降本增效。而电子行业的“灯塔工厂”建设主要集中在单个工厂内部的数字装配与加工、数字质量管理、数字化绩效管理、数字化可持续发展及数字设备维护。2021 灯塔工厂白皮书电子行业典型灯塔用例及价值见表1。

（1）离散行业典型用例一：智慧排产APS 驱动生产自动流转

 

鸿富锦（成都）是一家从事电脑、通信、消费电子等6C 产业的高科技生产制造商，但在日常生产计划中曾长期采用人工排产，导致排产耗时长、效率低下、资源浪费、计划易受影响、主要指标无法量化评价和生产成本居高不下等问题。

 

工业富联结合大数据分析、机器学习和数据建模优化求解技术，对生产过程中的约束条件及人工排程结果进行深入分析，研发出APS 高级智能排产系统，为鸿富锦提供了从物料齐套到生产排程的端到端解决方案，打造了具备自主学习能力的优化决策引擎，帮助生产计划员能够快速制定物料齐套和排程计划结合，实现对大规模排程问题进行多目标协同优化，同时也支持对优化目标的实时配置和结果反馈。通过对接不同的业务操作系统与整体算法的优化, 高效、优质的生产计划能自动生成, 形成系统自治、自反馈、自决策的智慧化排产, 实现生产线之间的资源分配和任务调度，数据的自动流转，从而达到工厂运作的整体优化。智慧排产系统业务逻辑如图2 所示。

鸿富锦也因此增强了管理层与执行层的衔接，实现了需求预测与订单承诺、计划与排产、排产与执行、订单承诺与订单履约发货的四大闭环，提升了企业的生产决策质量和时效性，为企业的生产管理提供了科学依据，更在2021 年成功荣获世界“灯塔工厂”荣誉。同时，该系统预计可提高排产准确率约5%；提高生产管理人员作业效率，日节省2h+ 每人；降低换产损失约5%；有效管控库存天数，降低材料成本0.5% ～ 5%；提升综合产能2% ～ 5%。

 

（2）离散行业典型用例二：用智能决策中心构建“透明工厂”

 

富顶精密是全球知名的CPU Socket 生产商，全球市场份额高达70%。但在生产经营过程中往往局限于传统的经验式管理模式，存在人工整理报表费时费力、数据实时性差；缺乏数据管理机制和保障；数据孤岛严重；信息不对称决策难等问题。

 

工业富联以企业决策运营中心为核心应用，通过对已有机台的设备数据进行采集、存储、抽取、转换、汇总后存储到决策大脑的数据库中，实现数据集成，然后梳理搭建不同管理层级的关键KPIs指标体系库，按决策逻辑建立多种算法模型进行智能预警和智能追踪，实现数据分析，最终通过iDs、3DStudio等可视化组件，快速配置可决策、可分析、可管理页面，实现工厂级、车间级、产线级的指标分析及决策在多个场景落地，助力业务闭环、操作闭环、知识图谱和辅助决策等方面的创新。

 

通过应用该系统，该公司建立了异常检测算法模型及趋势预测算法模型，大幅提高产品良率10%，降低周转库存1.5 天，提升机台稼动率10%，成功树立了离散行业的“透明工厂”范例。

 

（3）离散行业典型用例三：AI 赋能的机器视觉加工检测助力全球协同运营战略落地

 

以汽车行业为代表的离散企业属于大规模定制化生产模式，面对日益个性化的市场需求，会将客户体验置于战略核心地位，需要保持大规模的定制、稳定的质量、快速的交付以赢得市场先机。因此，汽车行业“灯塔工厂”建设主要集中在单个工厂内部的数字化绩效管理、数字装配与加工、数字质量管理、数字设备维护，以及打通端到端价值链的端到端交付。2021灯塔工厂白皮书汽车行业典型灯塔用例及价值见表2。

2021 年新晋灯塔工厂成员中信戴卡作为全球最大的铝车轮和底盘铝铸件供应商，在全球有将近30 个基地， 每个制造基地对于产品生产的标准化、一致化是企业发展的重要内容。但由于各产线信息分散，工艺质量标准化难落实；传统X 光缺陷检测方式需要大量人力；专家经验难以传承；易出错；废品多等问题，中信戴卡提出了打造全封闭、无返修、无废品的智能制造产业能力和适时、精准交付能力。

 

在数字质量管理的指导下，中信戴卡导入AI赋能的机器视觉加工检测系统，全线规模化部署AI视觉检测应用，实现轮毂外观和尺寸的快速检测和质量追溯；根据产品二维码，自动关联X光抽检结果与压铸机台号，向前道工序实时反馈抽检结果，提示质量问题；根据机台缺陷趋势，动态优化抽检频率，提高抽检效果；通过监控压铸送检间隔时长，杜绝漏检、错检情况；当检出异常时，系统可以远程、闭环辅助调整压铸工艺参数。五大灯塔用例打造柔性自动化、闭环的智能制造能力如图3所示。

通过应用该系统，中信戴卡成功构建了全球X 光智能评判与工艺闭环管控中心，实现了产品生产的标准化， 产品不良率下降了20.9%，交付时间缩短了37.9%，更填补了全球铝车轮行业灯塔工厂的空白，加速了“全球协同运营战略”的落地。

 

（4）离散行业典型用例四：基于物联网的预测性维护实现设备全生命周期管理

 

在机械行业为代表的小批量制造模式中，企业需要更有竞争力的成本，实现高效小批量的生产，缩短产品交付周期，打通端到端价值链。因此，机械装备制造行业“灯塔工厂”建设主要集中在单个工厂内部的数字装配与加工、数字化绩效管理、 数字质量管理，以及打通端到端价值链的端到端产品开发、端到端规划、供应网络连接性。2021灯塔工厂白皮书机械装备行业典型灯塔用例及价值见表3。

强信机械作为国内外知名的缝纫机零件生产商，面对生产过程不透明、质量反馈不及时、设备缺乏预警手段、经营决策无量化依据等问题，以更加集成协同、精益化、敏捷化和智能化为目标，从精益生产出发，通过导入现场生产管理系统、设备管理系统、生产资源管理系统、现场质量管理系统等核心用例实现智造升级。

 

面对设备管理不透明问题，强信机械在产线上积极部署物联网、SCADA数采系统，打通设备的数据连接，针对CNC/ 热处理系统等关键设备数据采集，梳理关键指标，实时监控CNC设备的运行状态和能耗数据。从而实现设备全生命周期管理，一旦产品故障，系统也能自动告警，便于维修人员及早发现，快速定位和修理。最终 有效提升设备综合效率15% ～ 20%，有效作业时间提升3%～ 5%，在制品减少40%。

 

通过一系列典型用例的综合应用，工业富联成功助 力这些离散行业的代表企业完成了生产工艺专业化、辅助生产网络化、生产管理信息化、运营管理数据化的智 能工厂建设，实现了数字化转型升级，甚至打造了一批 世界级灯塔工厂。在此过程中，工业富联也验证了自身 的一站式数字化服务能力，并进一步丰富了全场景的赋能方案的内涵，全面覆盖了头部企业、中小企业以及区 域产业集群的梯度转型需求。迄今为止，工业富联已成 功深入电子、汽车及零配件、住宅家居、机械加工、上 游材料、医疗、精密等行业领域，服务企业超1300 家， 助力建设了5座灯塔工厂。工业富联数字化转型服务图谱如图4所示。

随着我国智能制造的持续推进，工信部等八部门在2021 年12 月联合印发了《“十四五”智能制造发展规划》， 对未来的中国智能制造发展提出了具体规划和量化目标。 中国制造业的转型升级步伐也进一步加快，转型需求也更为迫切、丰富，面对机遇与挑战，工业富联仍将立足 制造本质，夯实工业互联网平台的底座能力，深挖场景 业务价值需求，持续探索灯塔引领的数字化转型实践， 携手产业伙伴共攀智能制造新高峰。