智能制造作为制造业转型升级的核心驱动力，通过深度融合新一代信息技术与先进制造技术，推动生产模式向数字化、网络化、智能化方向演进。智能制造典型场景参考指引（2025 年版）旨在为制造业企业提供可落地的典型场景参考，助力企业实现提质增效、降本减存、绿色低碳发展目标。‌

(3)工艺设计环节

工艺设计环节包括： 工艺数字化设计和制造工厂优化两大部分

一、 工艺数字化设计

1. 实施收益

工艺数字化在提升效率、质量和降低成本方面的显著作用。例如工艺仿真能够显著缩短生产周期（20%-50%）、降低缺陷率（30%-60%）、减少材料浪费（15%-40%）和能耗（10%-25%），并支持小批量定制的柔性化生产。

2. 背景和目标

面向工艺流程设计、仿真验证、方案优化等业务活动， 针对工艺设计效率低、试错成本高等问题，部署工艺设计仿真工具，构建工艺知识库和行业工艺包等，应用机理建模、过程模拟、知识图谱等技术，实现工艺设计快速迭代优化；应用工艺自动化、人工智能等技术，实现工序排布、工艺指令等自动生成，缩短工艺设计周期，减少设计错误。

3. 典型案例

• 基于3D打印的铸造工艺升级

传统铸造工艺流程冗长，效率低，且产品质量难以保证。通过引入“3D+”铸造工艺，即3D砂芯打印+组芯埋箱技术，实现了工艺流程再造。该技术用3D打印替代了模具制造、制芯和造型三个工序，显著缩短了生产周期，提高了生产效率，并提升了铸件质量。

该案例实现了产能提升50%、效率翻番的效果。 这体现了数字化技术在流程型制造中的应用，通过工艺流程的优化和自动化，实现了显著的效率提升和质量改进。

• 数字化工艺设计和仿真

长安汽车依托“数字化工艺设计与仿真平台”，通过数据实时共享、数字化生产线和工艺资源库等数字化工具，对汽车制造过程进行模拟分析、评估优化，设计最佳制造方案，以降低开发成本，减少资源浪费，增强创新能力，加速产品迭代。

二、制造工程优化

1. 实施收益

制造工程优化的核心收益体现在效率提升、成本节约和质量改进三方面。某集团通过数字化车间改造，将产品不良率降至0.12%；某机械制造企业通过工艺流程优化，每年节省百万级设备换型损失；

2. 背景和目标

面向生产准备阶段的设备选型、产线调试、参数确认、 资源分配等业务活动，针对产线不平衡、换产时间长、资源利用率低等问题，搭建中试环境或产线模拟仿真系统，应用产能分析、虚拟测试等方法，实现生产节拍优化和资源有效整合，确保制造过程稳定高效。

3. 典型案例

• 参数优化的科学化和量化

台湾中钢公司通过AI分析轧钢过程中的缺陷,发现炉内压力是影响产品质量的关键因素,这在传统经验中难以准确量化。

• 降低参数调整的试错成本

韩国研究团队使用AI辅助的帕累托主动学习框架优化3D打印钛合金工艺参数,仅通过五次迭代（十组实验）就实现了性能的显著提升,而传统方法可能需要数十甚至数百次实验才能达到类似效果。

• 提高生产效率和资源利用率

海尔卡奥斯工业大模型在注塑工艺优化中,实现了设备能耗降低5%-10%,节拍提升4%-9%,大幅优化整体生产效益。同时,AI系统能够实时监测生产状态,对异常情况进行预警和干预,减少设备故障和停机时间。

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参考：https://blog.csdn.net/qq_35209305/article/details/15293405