新一代信息技术与制造业的深度融合，正推动全球制造业格局发生深刻变革。在这一背景下，各国竞相布局智能制造。德国依托 “工业 4.0” 战略，聚焦信息物理系统（CPS），以实现制造系统的自组织与高效化。美国凭借软件与互联网优势，着力构建以数据分析和连接为核心的工业互联网生态系统。日本、韩国在精密制造、机器人技术及自动化生产线方面持续投入，共同引领制造业向智能化、定制化方向演进。与此同时，我国制造业也正处于转型升级的关键阶段。工信部等部门推动的智能工厂梯度培育工作，标志着我国智能制造正从试点示范迈向规模化推广与深度应用的新时期。

本文以仪器仪表行业典型智能工厂建设为研究对象，重点探索生产全流程的智能化监控与管理体系。本文系统性研究如何提升生产过程的数字化水平、车间信息的集成化程度以及工厂管理的整体智能化能力，旨在为行业实现智能制造全面推广提供可借鉴的实践范例。

1 仪器仪表智能工厂解决方案

1.1 需求分析

仪器仪表行业作为典型的离散制造业，其产品高度定制化、技术集成复杂。传统生产模式已难以适应市场对效率、质量与灵活性的新要求。为驱动产业升级、构筑核心竞争力，行业在智能工厂建设中呈现以下关键需求：

① 生产全流程的数字化贯通需求。仪器仪表产品需经历机械加工、电子装配、校准测试等多个环节，流程冗长且包含大量子工序。当前，各环节间存在信息壁垒，亟需通过数字化手段打通数据流，实现从订单到交付的全流程透明化与无缝协同，以有效缩短生产周期。

② 柔性化生产与资源动态调配需求。面对高度多元化的产品规格与波动的加工需求，企业需提升生产系统的柔性。这要求企业能够根据实时任务，动态调整人员、设备与工艺参数，以快速响应变化，从而确保在不稳定需求下仍能维持高效、均衡的生产节拍。

③ 生产过程抗干扰与自适应能力需求。客户需求变更、物料供应延迟、设备异常等内外部扰动频发，对生产稳定性构成持续挑战。因此，构建具备状态感知、实时分析与自主调整能力的生产系统，已成为保障生产计划顺利执行、提升运营韧性的内在需求。

④ 智能化计划调度与精准执行需求。在复杂多变的生产环境中，依赖经验的手工排产与纸质流转方式误差大、效率低。行业迫切需要引入基于数据的智能计划与调度系统，以实现对物料、设备和任务的精准规划与动态优化，从而保障高齐套率与订单的准时交付。

仪器仪表行业智能工厂建设是一项系统工程，需要围绕生产全流程数字化贯通、柔性化生产资源调配、生产过程抗干扰能力提升和智能化计划调度等核心需求，统筹推进技术升级、管理创新和流程再造，从而实现生产运营向精益化、柔性化和智能化的全面转型升级。

1.2 总体架构设计

为有效应对 1.1 节所述关键需求，智能工厂采用三层架构设计：

① 基础设施层。依托工业网络、5G 通信与边缘计算设备，智能工厂构建全要素互联的基础环境，为生产设备、传感器与控制系统提供稳定、可靠的连接保障。

② 数据中枢层。通过构建工业数据平台，整合制造执行系统（MES）、企业资源计划（ERP）系统、产品生命周期管理（PLM）系统等系统数据资源，形成工厂的 “数字大脑”，实现多源数据的采集、治理、建模与深度分析，从而为智能化决策提供核心支撑。

③ 智能应用层。面向生产制造、运营管理与物流服务等核心业务场景，通过部署 ERP、MES、仓储管理系统（WMS）及质量管理系统（QMS）等关键工业软件，实现计划排产、车间作业、物料流转和质量管控等全流程的数字化精准管控，从而推动企业运营模式实现从传统经验型向数据驱动型的根本性转变。

三层架构通过各层次的协同配合，确保了系统建设的系统性、可扩展性与可靠性，为智能工厂的持续优化奠定了基础。

1.3 系统实施与集成方案

系统实施与集成方案如下：

① 智能化装备部署。在实施层面，智能工厂优先部署智能化装备体系。机加工环节通过全数控技术重构生产工艺流程，实现从原材料到成品的精密加工全过程。装配环节构建由自动传送系统、优化人工工位、全自动检测设备及自动导引运输车（AGV）等组成的智能化产线，实现各制造单元的高效协同作业。

② 数字化系统建设。在装备自动化基础上，智能工厂部署覆盖全流程的数字化管理系统。这些系统包括实时监控生产进度的 MES、实现全生命周期质量管控的 QMS、保障物料精准存取的 WMS，以及专注于设备预测性维护的设备管理系统和能源优化管理的能源管理系统等专业系统，以实现完整的数字化管理生态。

③ 系统集成与安全防护。智能工厂致力于破除信息孤岛、筑牢安全防线。智能工厂既要以技术与管理双轮驱动，建立统一标准与接口，打通系统数据、实现无缝共享，又要构建覆盖网络、传输、存储的多层次防护体系，护航稳定可靠的运行环境。

2 仪器仪表智能工厂建设实践

本文以川仪智能工厂为研究对象，系统性探讨仪器仪表行业智能工厂建设路径。针对多品种、小批量的生产特点，智能工厂通过推动信息技术（IT）、运营技术（OT）与管理技术的深度融合，构建了数据驱动的智能决策体系和柔性化生产体系。智能工厂的建设实践验证了技术融合路径在优化制造流程方面的有效性，为行业智能化转型提供了可借鉴的实施范式。

2.1 夯实智造基础，助力提质增效

川仪智能工厂以自主构建的智能化生产体系为顶层架构，通过深度融合与系统赋能，驱动工艺、制造与管理三大核心领域实现协同升级，从而构筑起支撑工厂高效运转的有机整体：

① 装备智能化升级。围绕仪器仪表典型工艺流程，智能工厂重点对机加、装配、检测及包装等环节进行自动化改造与数字化升级，以夯实智能制造硬件基础。

② 物流数字化协同。通过部署智能仓储系统与搬运机器人，智能工厂实现物料流转的自动化运作与信息同步，显著提升了物流系统整体效率。

③ 系统一体化贯通。智能工厂着力推动数字化系统与现场设备、上层管理系统之间的深度对接与功能集成，以有效促进信息联通、减少数据隔阂。

④ 采集网络安全。基于工业物联网技术，智能工厂构建覆盖全工序的数据采集网络，并建立完善的安全防护机制，从源头保障数据采集与传输的可靠性及安全性。

⑤ 数据看板化管理。通过构建指标体系与数据可视化看板，智能工厂实现运营数据的实时监控与分析，支撑管理决策的科学化与精细化。

通过上述关键环节的系统集成与深度融合，能够有效构建协同发展的示范智能工厂、有效降低制造过程中的不确定因素、提升产品质量的可靠性与稳定性，从而全面增强企业的制造实力与核心竞争力。

仪器仪表典型智能工厂架构设计如图 1 所示。

图 1 仪器仪表典型智能工厂架构设计

2.2 构建数字系统，贯通管理流程

川仪智能工厂的实践以仪器仪表工艺流程为核心，通过系统性推进自动化与数字化改造，在横向上构建了设计、制造与管理的有机协同架构，在纵向上打通了订单到交付的全链路。这种纵横交织的深度融合，构筑了一个数据驱动、动态响应市场变化的闭环运营体系。

智能工厂的核心驱动力源于前沿人工智能技术赋能。深度学习与高清数字图像技术赋予机器精准的 “视觉感知” 能力。运动学算法与人工智能自适应补偿实现设备加工的 “智能决策”。多机器人协作与自纠正控制构建了高效协同的 “自主执行” 体系。

仪器仪表典型智能工厂关键业务流程如图 2 所示。

图 2 仪器仪表典型智能工厂关键业务流程

在研发端，智能工厂搭建了以PLM 为核心的协同研发平台，通过部署虚拟仿真系统、配置三维设计与开发工具、建立产品数据管理系统，实现了设计与工艺数据的统一管理。在制造端，智能工厂将MES与ERP及底层自动化系统深度融合，构建了从计划到执行的一体化管控体系，实现了对制造全过程的实时监控与精准调度，从而全面提升了生产制造的协同性与智能化水平。

在此基础上，川仪智能工厂积极探索数字孪生技术在工厂全生命周期管理的创新应用，通过构建物理世界与数字空间的实时映射与交互，实现生产过程的可视化监控、智能优化与预测性维护，从而推动仪器仪表制造能够向更高层次的智能化、柔性化方向转型升级。

2.3 探索智能场景，实现数智赋能

仪器仪表典型智能工厂数字孪生三维可视化管控如图 3 所示。

图 3 仪器仪表典型智能工厂数字孪生三维可视化管控示意图

智能工厂的核心驱动力源于前沿人工智能技术赋能。 深度学习与高清数字图像技术赋予机器精准的“视觉感知” 能力。 运动学算法与人工智能自适应补偿实现设备加工的“智能决策”。 多机器人协作与自纠正控制构建了高效协同的“自主执行”体系。

在此基础上,川仪智能工厂积极探索数字孪生技术在工厂全生命周期管理的创新应用,通过构建物理世界与数字空间的实时映射与交互,实现生产过程的可视化监控、智能优化与预测性维护,从而推动仪器仪表制造能够向更高层次的智能化、柔性化方向转型升级。

仪器仪表典型智能工厂场景如图 4 所示。

图 4 仪器仪表典型智能工厂场景

智能工厂全面升级的三大核心生产线，分别为电子板卡数字化产线、零部件加工自动化产线和整机装配柔性产线。电子板卡数字化产线通过构建集自动焊接、清洗、涂覆于一体的生产线，并配套在线自动检测系统，实现从制造到检验的全流程数字化闭环。零部件加工自动化产线以数控加工中心为主体，深度融合边云协同的在线监测与刀具检测系统，对加工过程进行实时数据采集与质量监督，显著提升了加工效率与产品精度。整机装配柔性产线通过对装配工艺与作业方法的软件算法化，完成柔性化改造，以实现工序节拍的动态平衡，从而有效提高产品总装效率。此外，通过工业机器人的部署，可实现跨工艺段的高效人机协同，形成灵活、高效、可重组的组合式生产流程。

3 仪器仪表典型智能工厂经验与赋能

3.1 实践探索经验

智能工厂建设是一项复杂的系统工程，应避免急于求成与盲目跟风。尤其在仪器仪表这类对工艺流程与制造精度有严苛要求的行业，必须摒弃 “一刀切” 的惯性思维，立足自身的核心优势与关键痛点，探索 “分阶段、有重点” 的差异化发展路径。本文以川仪智能工厂为研究对象，通过系统剖析工厂建设实践，提炼关键实施路径与核心经验，形成具备可复制性和实践指导的范例，旨在帮助行业企业规避转型风险、提升传统工厂智能化改造的成功率。

① 从单点突破到系统集成。智能工厂的实施路径遵循 “由点及面、逐步深化” 的原则。初期聚焦于解决工厂最迫切的生产痛点，并采取一系列行之有效的单点应用举措。例如，关键工序的装备自动化，部署 MES 强化生产过程跟踪，仓储与生产系统间数据集成等。随后，智能工厂进入系统整合阶段。在这些单点应用验证成熟并产生实效的基础上，智能工厂稳步推进各业务系统的深度集成，打通贯穿设备层、车间层、企业层乃至整个供应链的数据链路，以实现信息的高效共享与无缝流动，从而构建一体化的智能运营体系。

② 从数据采集到价值挖掘。智能工厂建设工业物联网络，不仅全面采集基础数据，更聚焦于数据的深度价值挖掘与应用。智能工厂利用人工智能算法对生产数据进行智能分析，主动发现潜在的质量隐患、动态优化工艺参数、精准预测设备故障、提升能源利用效率等，让数据驱动精细化生产和智能化决策。

③ 从精益透视到数字固化。智能工厂的精髓在于精益生产理念与数字化技术的深度融合，以形成 “透视 - 优化 - 固化” 的高效循环。首先，智能工厂借助数字化工具全面透视生产现场，精准定位流程中的浪费环节。其次，智能工厂基于数据洞察，对生产线布局、工艺路径及作业方法进行系统性优化。最后，智能工厂将验证有效的优化方案通过数字化手段固化为标准作业程序，以形成新的生产基准。通过不断迭代的闭环，可持续性地驱动效率提升、实现卓越运营。

④ 从技术赋能到组织变革。智能工厂的建设绝非单纯的技术升级，而是一场深刻的管理理念与组织模式的系统性变革。因此，必须将复合型人才的培养和组织架构的动态调整，与技术升级置于同等优先级，同步规划、同步实施，以确保技术与组织的深度融合，从而为智能工厂的高效运营与价值创造提供核心支撑。

3.2 取得的预期成效

川仪智能工厂的建设实践，验证了关键技术路径、沉淀了系统实施经验。主要成效归纳如下：

① 生产效率提升。自动化和智能化水平提高，减少了人工干预和等待时间，加快了生产节拍。

② 产品质量改善。过程监控和质量追溯能力的增强，减少了人为错误，使产品质量更稳定、一致性更好，而不良品率更低。

③ 运营成本降低。通过优化排产、减少库存、降低能耗、减少废品等，整体运营成本得到有效控制。

④ 交付韧性增强。提高生产计划的准确性，可以更好地应对订单波动和紧急需求、减少生产过程中的扰动，并提升按时交付率。

⑤ 员工技能升级。员工从重复、繁重的体力劳动中解放出来，更多地从事技术支持、问题解决、创新改进等高价值工作，故工作满意度提高。

⑥ 决策水平提高。基于实时、准确的数据，工厂管理层能够作出更科学、更及时的决策，从而提升工厂整体的运营管理水平。

3.3 从示范到引领

川仪智能工厂的示范价值，在于完成了一次从 “点” 到 “体” 的范式跃迁。川仪智能工厂的建设：在 “点” 上，通过破解共性技术难题，实现了企业核心竞争力的有效提升；在 “线” 上，形成了可复制的行业解决方案，为产业链上下游协同发展提供了方法论支撑；在 “体” 上，构建了产业协同创新生态，推动我国仪器仪表制造业从 “单点突破” 向 “体系引领” 的战略转型。

4 结论

智能工厂是驱动制造企业数字化转型的核心引擎。智能工厂的灵魂在于 “以精益为根基，以数据为驱动”。智能工厂将数字化技术深度融入装备制造的血脉，让数据成为驱动生产、优化决策的智慧中枢，推动了传统制造向精准、高效的智能生产模式转变。这是一场长期而艰巨的变革。智能工厂的建设需摒弃急于求成的浮躁心态，立足于企业自身在订单、产品、工艺、设备等方面的独特性，遵循 “规划蓝图、聚焦痛点、分步实施” 的科学路径，探索出一条专属的智能化发展道路。典型示范企业通过开展务实的项目探索，率先形成可复制、可推广的解决方案，进而带动产业链上下游企业协同共进，合力打造具有仪器仪表行业特色的精益与智能制造工厂。这有助于提升国产仪器仪表产品的质量与核心竞争力，为离散制造业的高质量发展赋能。

原文刊载于《自动化仪表》2025年11月 作者：重庆川仪自动化股份有限公司 肖宇亮 李睿