工信部4月19日印發(fā)《智能制造典型場(chǎng)景參考指引（2025年版）》，包括 8 個(gè)環(huán)節(jié)的 40 個(gè)智能制造典型場(chǎng)景。與2024年版相比，場(chǎng)景數(shù)量一致，均為40個(gè)，新增了數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、制造工程優(yōu)化、智能經(jīng)營(yíng)決策等典型場(chǎng)景。在場(chǎng)景梳理架構(gòu)以及場(chǎng)景描述進(jìn)一步優(yōu)化，典型場(chǎng)景描述更為合理，突出了人工智能新技術(shù)在典型場(chǎng)景應(yīng)用描述，后續(xù)會(huì)對(duì)新增內(nèi)容增加描述。智能制造典型場(chǎng)景參考指引（2025 版）原文：

工藝動(dòng)態(tài)優(yōu)化典型場(chǎng)景解讀：

一、

概念定義

工藝動(dòng)態(tài)優(yōu)化是指通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)分析和智能算法，對(duì)生產(chǎn)過(guò)程中的工藝參數(shù)、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)等進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，以實(shí)現(xiàn)效率提升、能耗降低、質(zhì)量穩(wěn)定等目標(biāo)。

工藝動(dòng)態(tài)優(yōu)化典型場(chǎng)景既適用于流程型制造業(yè)，其核心在于將傳統(tǒng)靜態(tài)工藝控制升級(jí)為實(shí)時(shí)反饋+預(yù)測(cè)性?xún)?yōu)化的動(dòng)態(tài)模式，適應(yīng)復(fù)雜工況變化；又適用于離散型制造業(yè)，離散型制造業(yè)一般是自適應(yīng)加工系統(tǒng)，基于數(shù)字化測(cè)量、智能傳感等技術(shù)手段形成集數(shù)字化測(cè)量-工件定位-模型重構(gòu)-狀態(tài)分析-過(guò)程監(jiān)控-數(shù)控加工功能為一體的自適應(yīng)加工軟硬件系統(tǒng)，其核心是減少人為干預(yù)，適應(yīng)復(fù)雜工況，確保加工穩(wěn)定性。

二、

關(guān)鍵技術(shù)

1、

設(shè)備機(jī)理與數(shù)據(jù)混合建模

結(jié)合物理機(jī)理模型（基于設(shè)備工作原理的數(shù)學(xué)方程）與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型（如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)），構(gòu)建高精度的設(shè)備或工藝模型。機(jī)理模型是描述設(shè)備內(nèi)在物理/化學(xué)規(guī)律（如熱力學(xué)方程、流體動(dòng)力學(xué)模型）；數(shù)據(jù)模型是通過(guò)歷史數(shù)據(jù)挖掘隱藏關(guān)聯(lián)（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)森林），應(yīng)用機(jī)理模型和數(shù)據(jù)模型混合建模有利于克服單一機(jī)理模型復(fù)雜度高、數(shù)據(jù)模型泛化性差的問(wèn)題，提升模型預(yù)測(cè)精度和適應(yīng)性。例如：鋼鐵冶煉時(shí)結(jié)合高爐熱力學(xué)機(jī)理與傳感器數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)鐵水溫度誤差<1.5%；化工反應(yīng)釜利用混合模型優(yōu)化反應(yīng)條件，收率提升3%-5%。

2、多環(huán)節(jié)聯(lián)合尋優(yōu)

通過(guò)全局優(yōu)化算法協(xié)調(diào)多個(gè)關(guān)聯(lián)設(shè)備/環(huán)節(jié)的運(yùn)行參數(shù)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)級(jí)最優(yōu)而非單設(shè)備最優(yōu)。例如：水泥生產(chǎn)線(xiàn)針對(duì)系統(tǒng)智能化程度不高、噸熟料煤耗量高等問(wèn)題，研發(fā)窯磨專(zhuān)家系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)破碎機(jī)、回轉(zhuǎn)窯、磨機(jī)多環(huán)節(jié)聯(lián)合調(diào)控以及自動(dòng)參數(shù)調(diào)優(yōu)，降低操作工的負(fù)荷，窯、磨操作員工作量下降80%；溫度、壓力、電流等關(guān)鍵參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)偏差下降30%，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定生產(chǎn)工況與產(chǎn)品品質(zhì)；對(duì)窯、磨、余熱發(fā)電智能控制，結(jié)合其他節(jié)能降耗措施，噸熟料綜合能耗下降10.68kg／t標(biāo)煤，減少碳排放量約3.6萬(wàn)噸。

3、

實(shí)時(shí)優(yōu)化（RTO）控制方法

是一種解決復(fù)雜流程工業(yè)過(guò)程優(yōu)化與控制的有效手段，通過(guò)建立裝置在線(xiàn)流程模擬模型（如模型預(yù)測(cè)控制MPC），使裝置運(yùn)行在最優(yōu)工況上，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)達(dá)到利潤(rùn)最大化或成本最小化的最優(yōu)解穩(wěn)態(tài)控制。例如：通過(guò)實(shí)施RTO系統(tǒng)，建立煉化裝置的嚴(yán)格機(jī)理模型，通過(guò)工藝機(jī)理分析、流程建模找到煉化裝置最佳操作點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵操作參數(shù)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)整，達(dá)到最小化能量消耗，最大化提升高附加值產(chǎn)品收率。

4、

工藝參數(shù)自調(diào)優(yōu)（自適應(yīng)）技術(shù)

自適應(yīng)加工技術(shù)含義：是指數(shù)控加工過(guò)程中以工件的實(shí)際位置及實(shí)際特征型面數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以余量均布、型面光順匹配、加工應(yīng)力均勻釋放等為約束條件，通過(guò)程序控制的現(xiàn)場(chǎng)快速測(cè)量、規(guī)則支持的特征型面適配、知識(shí)驅(qū)動(dòng)的加工數(shù)據(jù)再處理、分布式控制的加工運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)工件精確加工的集成化方法及其支持系統(tǒng)。

三、

典型案例

案例1：

生產(chǎn)作業(yè)-工藝動(dòng)態(tài)優(yōu)化-實(shí)時(shí)優(yōu)化（RTO）

針對(duì)煉化裝置生產(chǎn)計(jì)劃調(diào)整頻率低，實(shí)時(shí)效果差的難題，實(shí)施了實(shí)時(shí)優(yōu)化（RTO）、高級(jí)預(yù)警、智能開(kāi)停工和流程模擬等技術(shù)應(yīng)用，基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，對(duì)關(guān)鍵工藝指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)，同時(shí)基于統(tǒng)計(jì)置信度法預(yù)估數(shù)據(jù)正常運(yùn)行范圍，解決了生產(chǎn)指標(biāo)還沒(méi)有觸及工藝上下限時(shí)提前發(fā)現(xiàn)異常的難題，解決了員工靠“經(jīng)驗(yàn)”操作，部分人員效率低效果差的問(wèn)題，提高高附加值產(chǎn)品收率，經(jīng)濟(jì)效益顯著。

案例2：

煉油廠(chǎng)催化裂化裝置優(yōu)化

針對(duì)原料波動(dòng)導(dǎo)致產(chǎn)物收率不穩(wěn)定問(wèn)題，構(gòu)建機(jī)理模型（反應(yīng)動(dòng)力學(xué)）+LSTM預(yù)測(cè)進(jìn)料特性，動(dòng)態(tài)調(diào)整催化劑比例，實(shí)現(xiàn)輕油收率提高2.1%，年增收益超3000萬(wàn)元。

案例3：

高精度零件自適應(yīng)加工系統(tǒng)

針對(duì)加工精度要求高的零件，采用傳統(tǒng)的加工方式進(jìn)行加工時(shí)，由于裝夾以及切削因素的影響，導(dǎo)致成品加工誤差大，產(chǎn)品合格率低、加工效率低。為減少減小數(shù)控加工誤差，提高生產(chǎn)效率，采用基于在機(jī)測(cè)量的自適應(yīng)加工補(bǔ)償軟件，通過(guò)在機(jī)測(cè)量技術(shù)精準(zhǔn)的獲取零件的實(shí)際表面輪廓，再對(duì)比理想位置與實(shí)際位置的差距，逐點(diǎn)調(diào)整加工程序的刀位點(diǎn)坐標(biāo)，從而實(shí)現(xiàn)提升加工精度的目的。

案例4：

生產(chǎn)作業(yè)-工藝流程/參數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu)-造紙廠(chǎng)制漿全自動(dòng)化產(chǎn)線(xiàn)

集成 DCS+QCS 系統(tǒng)，建設(shè)制漿全自動(dòng)化產(chǎn)線(xiàn)，運(yùn)用信號(hào)處理和計(jì)算、控制算法、邏輯功能計(jì)算等技術(shù)實(shí)現(xiàn)整條制漿產(chǎn)線(xiàn)的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、超標(biāo)預(yù)警和動(dòng)態(tài)優(yōu)化，應(yīng)用全局優(yōu)化算法解決制漿多設(shè)備協(xié)同差導(dǎo)致的能耗高、優(yōu)質(zhì)率低等問(wèn)題，使產(chǎn)線(xiàn)堿回收率提升3%，水循環(huán)利用率提高 12%，綜合能耗降低 23%，產(chǎn)成品率和優(yōu)質(zhì)率分別提高 9%和 12%，能夠節(jié)約原料和能源，降低成本。

來(lái)源：精益智造達(dá)人