智能制造是推進制造強國戰略的主攻方向，加速制造企業設備、產線、車間和工廠的數字化、網絡化、智能化升級，從根本上變革制造業生產方式和資源組織模式。
同時，在經濟下行壓力、人口紅利消失、消費結構升級、新冠疫情沖擊等多種因素推動下，制造企業加快轉型步伐，工廠正向高效化、智能化、綠色化方向躍遷升級，不斷涌現出技術創新、應用領先、成效顯著的智能工廠。
在此背景下，全面梳理智能工廠應用場景，總結智能工廠發展路徑，研判制造業高質量發展趨勢，明確成效考核，對“十四五”期間高水平推進智能制造具有重要參考意義。
本報告圍繞智能工廠建設趨勢、場景、路徑、評價和實踐五個方面進行了闡述。趨勢方面，圍繞要素驅動、手段優化、生產變革、資源配置和可持續維度進行了分析。場景方面，梳理了智能工廠建設落地的十大場景，歸納了場景差異化應用模式。
路徑方面，總結了原材料、裝備制造、消費品和電子信息四大行業的差異化發展路徑以及特色模式。評價方面，從價值增長、運營優化和可持續發展三個維度提出了一套可量化轉型價值效益的績效指標體系。實踐方面，列舉了若干行業代表性領先工廠的主要轉型變革和關鍵績效改善。
01 智能工廠走深向實，呈現五大趨勢
一、”數據驅動“：數據成為智能應用關鍵使能
傳統生產要素逐步數字化，數控機床、工業機器人等廣泛應用和深度互聯，大量工業數據隨之產生，同時研發、運營等制造業務逐漸向數字空間轉移，進一步加速了工業數據的積累。
加之大數據、人工智能等技術突破與融合應用，為海量工業數據挖掘分析提供了有效手段。構建“采集、建模、分析、決策”的數據優化閉環，應用“數據 +模型”對物理世界進行狀態描述、規律洞察和預測優化，已成為智能化實現的關鍵路徑，在工廠各個領域展現出巨大賦能潛力。
一是數據驅動的增強研發范式。
數據與研發創新全流程相結合，應用數據模型、智能算法和工業知識，建立超越傳統認識邊界的創新能力，推動研發創新范式從實物試驗驗證，轉向虛擬仿真優化，進而邁向基于數據的設計空間探索、創新方案發現和敏捷迭代開發。
如寧德時代結合材料機理、大數據分析和人工智能算法探索各種材料基因的結合點，加速電解液、正極、包覆等電池材料的開發，縮短研發周期30%，降低研發成本 30%。
二是基于數據的生產過程智能優化。
基于海量制造數據采集、匯聚、挖掘與分析，融合工業機理，構建具有感知分析和洞察解析復雜制造過程的數字模型系統，通過對工藝流程、參數的閉環優化與動態調整，實現自決策和自優化生產制造過程。
如寶武鄂城鋼鐵，基于“數據 +機理”構建轉爐工藝過程模型，破解轉爐煉鋼過程“黑箱”，動態優化和實時控制氧槍、副槍及加料等操作參數，煉制效率提升 23%，煉制能耗降低 15%。
三是基于數據的精準管控與智能決策。
通過對工廠中人、機、料、法、環等全要素的深度互聯與動態感知，打通生產過程的數據流，通過數據自動流動化解復雜制造系統管控的不確定性，實現精準感知、動態配置和智能決策的生產運營管理。
如濰柴動力構建智能管理與決策分析平臺，匯聚生產數據，基于大數據分析結合人工智能算法，開展動態資源調度、設備預測維護、能耗智能優化等數據應用，生產效率提升 30%，生產成本降低 15%。
四是數據加速模式業態創新與價值鏈重構。
通過數字技術連接各類終端、產品、設備等，基于數據分析開展遠程運維、分時租賃、產融結合等新服務與新業態，進而推動價值鏈高價值環節的產生或轉移以及價值網絡的全面重構。
如帕菲特機械構建售后增值服務運維平臺，基于產品數據分析開展租賃、運輸、金融等增值服務，服務效益提升 30%；山河智能裝備基于數據實時監控裝備狀態，探索工程機械融資租賃服務，2022年 4月通過融資租賃方式推動工程機械出口 RCEP成員國，首期合同資金1000萬元。
二、”虛實結合“：在數字空間中超越實際生產
隨著數字傳感、物聯網、云計算、系統建模、信息融合、虛擬現實等技術推廣應用，實現了物理系統和數字空間的全面互聯與深度協同，以及在此過程中的智能分析與決策優化。
使得工業領域能夠在數字空間中對現實生產過程進行高精度刻畫和實時映射，以數字比特代替物理原子更高效和近乎零成本的開展驗證分析和預測優化，進而以獲得的較優結果或決策來控制和驅動現實生產過程。
數字孿生是在數字空間中對物理世界的等價映射，能夠以實時性、高保真性、高集成性地在虛擬空間模擬物理實體的狀態，已成為在工業領域虛實融合實現的關鍵紐帶。
一是基于數字孿生樣機的仿真分析與優化。
通過建立集成多學科、多物理量、多尺度的，可復現物理樣機的設計狀態，且可實現實時仿真的虛擬樣機，在數字空間中完成設計方案的仿真分析，功能、性能測試驗證，多學科設計優化以及可制造性分析等，加設計迭代。
如萊克電氣應用結構、電子、電磁等CAD（計算機輔助設計）工具，基于設計資源庫，構建電機產品多學科虛擬樣機，并開展機械、電磁、熱等多學科聯合仿真分析與優化，產品研制周期縮短 55%。
二是基于生產數字孿生的制造過程監控與優化。
依托裝備、產線、車間、工廠等不同層級的工廠數字孿生模型，通過生產數據采集和分析，在數字空間中實時映射真實生產制造過程，進而實現仿真分析、虛擬調試、可視監控、資源調度、過程優化以及診斷預測等。
如一汽紅旗采用三維可視化和資產建模技術，實時接入車間生產數據和業務系統數據，建立了整車制造工廠數字孿生模型，從全局 /產線 /細節等不同角度實時洞察生產狀態，對故障 /異常狀況進行實時識別、精準定位和追蹤還原分析，生產異常處理效率提升 30%，工廠產能提升 5%。
三是基于產品運行數字孿生的智能運維與運行優化。
在產品機械、電子、氣液壓等多領域的系統性、全面性和真實性描述的基礎上，通過采集產品運行與工況數據，構建能夠實時映射物理產品運行狀態，以及功能、性能衰減分析的運行數字孿生模型，從而對產品狀態監控、效能分析、壽命預測、故障診斷等提供分析決策支持。
如陜鼓動力依托設備智能運維工業互聯網平臺，通過裝備數據采集、識別和分析，結合工業機理，構建透平裝備運維數字孿生模型，實現產品健康評估、故障診斷和預測性維護，維護效率提高 20%以上，維修生產成本降低 8%以上。
三、”柔性敏捷“：柔性化制造將成為主導模式
目前，消費方式正逐步由標準化、單調統一向定制化、個性差異轉變。如服裝行業積極落地多種成衣的在線定制，家具行業大力推廣全屋家居的客戶定制，汽車行業加速探索乘用車用戶直連制造，鋼鐵行業小批量訂單需求增長等。
傳統大規模量產的生產模式已無法在可控成本范圍內滿足個性化需求的敏捷響應和快速交付。工廠亟需通過構建柔性化生產能力，以大批量規?；a的低成本，實現多品種、變批量和短交期的個性化訂單的生產和交付。主要通過四個方面的協同來實現“柔性”。
一是產品模塊化快速開發。
基于數字化建模工具和數據管控平臺，依托產品模塊庫、設計知識庫和配置規則庫等，根據設計需求，選擇、配置和組合產品模塊，并通過參數化設計快速修改模塊設計，進而產生定制化產品的設計方案、工藝方案等。
如曲美家居應用三維家居設計工具，依托“一千余個設計案例庫和五萬余套設計樣本庫”，通過設計配置規則和參數化設計，快速根據客戶選配生成定制產品設計模型和工藝流程，店面定制家居設計效率提高 400%。
二是柔性資源配置與動態調度。
泛在連接各類生產資源，實時感知生產要素狀態，面向小批量定制工單，精確制定主生產計劃、物料需求計劃、車間任務排產，柔性配置和組織生產資源，并實時根據訂單狀態和異常擾動，動態調整計劃排程，調度生產資源。
如老板電器通過生產要素的全面互聯感知，構建工業指揮大腦，以小批量定制工單驅動，基于數據模型和智能算法優化生產資源配置，實時進行調度，設備綜合效率提升 23%，生產效率提升 45%。
三是柔性與自適應加工。
依托柔性可重構產線、柔性工裝夾具和柔性線上物流搬運系統，基于數據對單件或小批量產品進行精準識別、資源匹配和生產全過程的精確控制，進而實現工藝流程不同，作業內容差異的多品種變批量定制產品的柔性生產。
如 TCL構建基于5G的可重構柔性液晶生產線，結合5G邊緣計算，實現按訂單快速調整產線布局，自動更新設備參數等，轉產時間縮短93%，產能提升10%。
四是柔性供應鏈系統。
打通產業鏈供應鏈，建立面向研發、生產、運營等業務的供應鏈協同機制，基于跨企業的數據共享和實時反饋增強供應鏈資源柔性配置、業務動態協同和變化快速適應能力，進而實現供應鏈對定制需求的敏捷響應和快速交付。
如廣汽埃安構建供應商協同平臺，打通多級供應商數據渠道，推動“客戶、生產、供應、物流”各個環節緊密協同 ,建立定制訂單聯動的柔性供應鏈體系，能夠準確傳遞定制訂單的供貨需求，快速組織生產和交付采購訂單，定制化能力提升35％。
四、”全局協同“：單點優化邁向全局協同變革
隨著5G、物聯網等網絡技術的全面應用，泛在互聯，萬物互聯已成為數字時代的典型特征。網絡使得制造系統可以不斷超越時空的限制進行更廣泛地連接，將人、設備、系統和產品等要素連接起來，打通全要素、全價值鏈和全產業鏈的“信息孤島”，使數據能夠在不同系統、不同業務和不同企業之間高效流動。
進而基于數據協同，通過網絡化方式進行資源要素的共享、調度，企業內外業務的集成打通，推動從數字化設計、智能化生產等局部業務優化，向網絡化協同、共享制造等全局資源協同優化邁進。
一是生產全流程集成控制與協同優化。
基于設備、控制、管控和運營多層次制造系統和信息系統集成，通過數據協同開展計劃排程、資源調度、生產作業和運營管控的集成聯動，進而實現全生產流程各環節的統籌調度、資源組織、集中控制、高效銜接和動態優化。
如寶武武漢鋼鐵依托工業互聯網平臺打通煉鋼、連鑄和軋鋼三大工藝流程，整合傳統分布式操作室，構建集控中心，實現煉鋼、連鑄、軋鋼全流程一體化排程、調度、控制、監視和運維，生產效率提升12%，人員比例優化30%。
二是全供應鏈一體化集成與協同。
依托跨企業信息系統集成或構建供應鏈協同平臺，打造供應鏈協作入口，連接采購、庫存、物流、銷售等前后端的供應鏈環節，實現數據聯動的供應鏈集成優化，提升內外部整體協作效能。
如藍思科技構建供應商管理協同平臺，向上游供應商提供云協作門戶，集成供應商的生產、倉儲、運輸管理等系統，實時傳遞訂單、計劃等信息，同時采集供應商生產、物流信息，實現可視化管控與資源調度，采購成本降低8%。
三是生產端與消費端打通與協同優化。
打通生產系統和消費互聯網，以消費者精準洞察、需求敏捷響應和全生命周期體驗交付為核心，重構生產模式、運營方式和商業模式，優化全鏈條資源配置與協作效率，進而快速創新產品服務來滿足個性化需求，挖掘長尾市場，推動規模經濟向范圍經濟轉變，進而構建新競爭優勢。
如酷特智能基于工業互聯網打通成衣消費端和生產端，用戶可在線定制服裝，自動匹配版型和服裝設計，依托高度柔性化智能生產系統實現“一人一單”定制生產與直接交付，推動收入增長16%。
四是基于網絡化協同的產業資源配置與全局優化。
通過打造產業級平臺，泛在連接全產業資源要素，構建全局資源共享平臺，在更大范圍、更廣領域內組織、配置和協同制造資源，并基于資源狀態實時感知，應用智能算法和大數據分析，動態優化資源配置，實現全局資源效率提升。
如博創智能構建注塑行業的工業互聯網平臺-塑云平臺，推動企業注塑機上云上平臺，基于實時感知設備運行狀態，租賃閑置設備產能，提高行業資源配置效率，并在此基礎上創新預測性維護等增值服務，創造新收益。
五、”綠色安全“：資源效率與社會效益相統一
安全生產和綠色環保是工廠經營發展的生命線，是構建和諧社會的重要保障，是保證國民經濟可持續發展的重大問題。
近年來，在雙碳戰略目標引領下，開展智能工廠建設和數字化轉型的同時，以數字技術賦能節能環保安全技術創新，應用人工智能、大數據、5G、工業互聯網等提升工廠能耗、排放、污染、安全等管控能力，逐步邁向綠色制造、綠色工廠和綠色供應鏈，加快制造業綠色化轉型，創造良好的經濟效益和社會效益。
一是能耗監控分析與能源效率優化。
基于數字傳感、智能電表、5G等實時采集多能源介質的消耗數據，構建多介質能耗分析模型，預測多種能源介質的消耗需求，分析影響能源效率的相關因素，進而可視化展示能耗數據，開展能源計劃優化、平衡調度和高能耗設備能效優化等。
如長城汽車通過實時采集室內外溫度和制冷機系統負荷，利用校核系統模型實時決策制冷運行的最佳效率點，動態控制制冷機并聯回路壓力平衡和水泵運行頻率，降低制冷站整體能耗，節能率達到16%以上。
二是安全監控預警與聯動應急響應。
針對主要危險源進行實時監控，基于采集數據分析自動識別安全風險隱患并實時預警；廣泛連接各類安全應急資源，構建應急預案庫，自動定位安全事故，推薦應急響應預案，并實時聯動調度應急資源，快速處置安全事故。
如萬華化學建設應急智慧系統，集成視頻、報警、氣象儀器等數據源，構建應急預案庫，實現事故定位、預案啟動、應急響應、出警通知以及相關設備和資源自動化聯動，能夠高效處置安全事故，降低損失。
三是全過程環境監測與污染優化。
依托污染物監測儀表，采集生產全過程多種污染物排放數據，建立多維度環保質量分析和評價模型，實現排放數據可視化監控，污染物超限排放預警與控制，污染物溯源分析，以及環?？刂撇呗詢灮?。
如南京鋼鐵通過對220個總懸浮微粒無組織排放監控點的實時數據采集，構建和應用智慧環保模型，實現環保排放的預測預警與環?？刂撇呗詢灮?，降低生產異常帶來的超標排放風險80%，加熱爐排口硫超標現象下降90%。四是全鏈條碳資產管理。
通過采集和匯聚原料、能源、物流、生產、供應鏈等全價值鏈條的碳排放數據，依托全生命周期環境負荷評價模型，實現全流程碳排放分布可視比較，碳排放趨勢分析、管控優化以及碳足跡追蹤等。
如中石化鎮海煉化構建碳排放管理系統，在線計算各環節碳排放、碳資產數據，實現碳資源采集、計算、盤查和交易全過程管控，按照單臺裝置每月減少碳資產計算工作量 1天測算，全年降低成本130多萬元。
02 智能場景梯次落地，形成多樣應用
以典型場景為基本要素，加速數字技術與全產業鏈、全價值鏈和全要素的融合滲透，是深化智能制造發展的新路徑探索。
總體來說，智能工廠發展路徑以制造過程和生產管理的智能優化切入，加速供應鏈打通和協同，并向價值鏈上游研發設計和下游銷售服務等高價值環節延伸最終推動生產方式、商業模式和業務形態的創新變革。
一是智能工廠的主攻方向依舊是制造領城，主要集中在計劃調度、生產作業和質量管控的三大核心環節，相關智能場景應用數量占比 55.4%。
二是生產管理也是工廠轉型改善重點，管理應用占比 20.5%，主要集中在設備管理、能源管理和安全管控三大環節。
三是數據驅動的研發變革和商業創新并行探索，各占比10.6%、13.5%，未來研發變革和商業創新將創造新的價值，具有更大潛力。應用數量排名前十的“十大智能場景”分別是智能在線檢測、工藝數字化設計、智能倉儲、人機協同作業、質量精準追溯、在線運行監測與故障診斷、產線柔性配置、車間智能排產、精益生產管理生產計劃優化，總計占比超過50%。
基本集中在工廠生產運營核心的工藝規劃、計劃排程、加工作業和生產管控高價值領域，符合智能工廠建設主觀需求和客觀規律，具備較為顯著的示范性。
一 、數據與算法驅動的精準工業質檢
質量檢測是采用科學的檢測手段和方法，測定產品特性是否符合規定的過程。質量檢測效率和精度在一定程度上影響著生產效率和產品質量。
傳統工廠依托人工開展質量檢測活動，首先檢測效率相對較低，影響產線生產節拍；其次存在一定的質量誤判率，導致不合格品流入后道工序或者市場，造成質量損失；同時質量檢測數據無法采集、管理和追溯，難以支撐質量數據應用。
聚焦高效精確質檢和質量持續改進需求，將機器視覺、數字傳感、人工智能、邊緣計算等與檢測裝備相結合，打造智能檢測裝備，通過接觸或非接觸方式在線采集產品質量數據，應用“工業機理 +數據分析”構建的質量分析模型實時識別、判斷和定位質量缺陷，進而自主決策質量合規性。
智能在線監測大幅度提高質檢效率，提高缺陷識別率，降低質量損失風險，同時推動質量管理全流程的數字化，進而支撐全流程質量追溯和質量分析優化。
智能在線檢測當前已在鋼鐵、電子、汽車、食品等行業的物料質量檢測、加工和裝配質量檢測、產品外觀檢測、包裝缺陷質量檢測等方面得到廣泛應用，如華菱鋼鐵 5G+人工智能的棒材鋼材表面缺陷自動檢測，降低質量損失年均500萬元。主要包括以下三類典型應用模式。
一是外觀表面質量檢測。
應用工業相機采集被測對象外觀或表面圖像數據，通過結合工業機理模型、大數據分析和深度學習算法等構建的缺陷分析模型自適應識別和定位表面質量缺陷，篩選不合格產品。如鋼材表面缺陷檢測，LED液晶面板表面缺陷檢測，食品飲料包裝破損檢測等。
二是幾何尺寸公差檢測。
應用平面視覺測量或者三維視覺測量等方式采集對被測對象幾何參數，通過“工業機理+數據分析”構建的測量算法進行幾何特征提取、尺寸公差測量和質量合規性判定。如洗衣機總裝箱體尺寸視覺檢測，航天高精度零件車削加工輪廓尺寸檢測等。
三是裝配質量防錯檢測。
應用工業相機采集被測對象裝配狀態圖像數據，通過深度學習等算法等進行關鍵特征提取，零件識別和定位，基于識別的裝配零件數量和裝配位置的正確性，判斷質量合規性，如發動機活塞銷卡環裝配檢測，PCB電路板SMT貼裝錯誤檢測等。
二 、數字空間中高效規劃和迭代工藝
工藝設計是將產品設計轉化為一系列加工工序和資源配置要求的過程，是設計和制造之間的關鍵橋梁。工藝設計質量和效率影響著研發周期、生產成本和產品質量。
傳統工廠以二維工藝設計為主，首先二維環境下無法有效開展仿真驗證，工藝質量完全依賴于人員經驗，大量實物驗證增加了成本；其次工藝知識難以固化、顯性化和復用，設計過程的重復造輪子現象明顯；同時無法有效銜接三維產品設計和生產制造，工藝橋梁作用弱化明顯，增加了設計向制造的轉化周期。
面向高效、高質量規劃制造過程和精準指導生產作業的需求，將基于模型的定義、先進制造、知識圖譜等技術與計算機輔助工藝設計、計算機輔助制造等系統結合，全面應用三維模型結構化表達工序流程、制造信息和資源要素，開展加工、裝配、生產等虛擬驗證與優化迭代。
工藝數字化設計全面提升了工藝設計效率、質量和可操作性，加速工藝知識積累和重用，大幅度減少實物驗證次數，降低研制成本，同時全面打通設計和制造的信息孤島，顯著提升產品研制效率。工藝數字化設計已在航空航天、汽車與零部件、電子信息等行業的機械加工、表面噴涂、組件焊接、整機裝調等工藝中得到廣泛應用，如魚躍醫療實施基于模型的機械加工、裝配等工藝設計，設計時間縮短30%。主要包括以下三類典型應用模式。
一是三維工藝設計與仿真驗證。
在產品三維模型上添加制造信息，關聯設備、工裝、人員等制造資源，構建結構化工藝，借助加工、裝配等工藝仿真工具在虛擬環境中快速迭代優化工藝設計，如白車身三維焊裝工藝設計，鑄造工藝數值模擬仿真等。
二是基于知識的快速工藝設計。
建立加工方案庫、工藝參數庫、工裝庫等結構化工藝知識庫，通過知識檢索或算法推薦等精準匹配和復用知識內容，驅動工藝快速設計。如基于知識的航空發動機裝配工藝設計，基于工裝設計模板的鍛造模具參數化快速設計等。
三是設計工藝制造一體化協同。
打通設計、工藝和制造環節的業務流和數據流，基于統一設計數據源，開展面向制造的設計，并行工藝規劃與設計，工藝作業指導實時下發車間可視化展示，以及制造問題實時反饋驅動設計優化。如航天產品研制的并行工程，配電裝備設計制造一體化等。
三 、物料自動存取和管控的智能倉儲
倉儲管理是對物料入庫、儲存、盤點和出庫的管控過程，是工廠物資采購、存儲、流通和使用的關鍵環節。倉儲管理效率和質量關系著工廠的生產效率和產品成本。
傳統工廠倉儲管理以人工作業為主，首先物料出入庫和庫存盤點作業效率低下，時常由于出入庫的滯后導致生產物料無法準時齊套；其次信息管理粗放，庫存和出入庫信息記錄不清，帳實不符、物料呆滯問題明顯，拉高庫存成本；同時無法與計劃、調度、配送、生產等環節協同，難以適應敏捷柔性生產模式下拉動式物料精準配套需求。
面向高效、精準和低成本庫存管理以及生產協同優化的需求，將人工智能、射頻識別、智能傳感等技術與立體庫、AGV（自動導引運輸車）等倉儲設備以及 WMS(倉庫管理系統 )、WCS(倉儲控制系統 )等倉儲管控系統相融合，實現物料自動出入庫和信息記錄，庫存可視化管理，以及庫位和存儲空間自適應優化。
智能倉儲實現了物料存取作業和庫房管理的少人化，提升庫存管理效率質量，降低庫存成本，同時庫存環節的數字化、智能化打通了物料和加工環節，支撐基于生產需求的準時物料配送。
智能倉儲目前廣泛應用于消費電子、汽車制造、食品藥品、鋼鐵石化等行業的原料、輔料、在制品、成品等物料存儲和庫房管理，如廣州白云電器應用智能倉儲與自動物流，提升物流效率 12.58%。主要包括以下三類典型應用模式。
一是自動化物料存取。
依托 WMS系統進行出入庫、庫存等信息管理，應用WCS系統自動控制立體庫、堆垛機、穿梭機、積放鏈等庫存裝備，結合人工智能規劃和優化庫位，進行物料的自動識別、存儲、分揀和出庫。如石化工廠的聚烯烴自動化倉儲，鋼鐵工廠的鋼卷自動化庫區等。
二是協同聯動物料存取。
基于 WMS系統與生產計劃、車間執行、采購銷售等系統集成打通，以生產投料、采購入庫、在制品流轉、訂單發貨等計劃信息驅動物料自動出入庫作業。如與 MES（制造執行系統）集成的在制品協同出入庫，與 SRM（供應商管理系統）集成的采購物料協同入庫等。
三是實時拉動式物料存取。
將智能倉儲系統與各工序生產管控直接對接，匹配工序生產節拍，依據工序實際物料消耗和物料需求預測開展實時拉動式物料出入庫和庫存管控。如汽車車身涂裝工序拉動的白車身出庫、漆后車身入庫高效協同等。
四 、智能機器與人員協同的敏捷作業
生產作業是指將投入的各種資源通過加工、裝配等操作轉化為最終產品的過程，是生產活動的核心內容。生產作業能力水平從根本上決定了工廠的生產能力。
在自動化、信息化階段，生產作業優化強調大規模機器替代，首先局限在標準化、程序化和少量柔性要求的作業過程替代，限制產能進一步提升；其次人類僅單方面操作設備，人機作業內容幾乎分離，阻礙了作業效率深度優化；同時傳統機器缺乏感知，操作、防護不當則易造成人身傷害。
隨著智能傳感、深度學習等數字技術與傳統機器深度融合，機器逐步具備感知、分析、決策能力，可以通過圖像識別、數據分析、智能決策和精準執行等自主適應要素變化，識別人類意圖，開展溝通交互，進而協同人類開展工作，推動人機工作方式從控制輔助向共生協同變革。
人機協同作業顯著擴大了機器的應用場景，增強了生產作業的柔性和韌性，同時推動人類思維和智能算法有機融合，共同學習，互相增強，協同創新。人機協同作業目前在汽車、鋼鐵、紡織、食品等行業的生產作業中的大重量物料搬運，輔助零件裝配與包裝，輔助工序加工作業等環節得到應用，如中聯重科應用模塊化人機協同工作站，提升挖掘機下車架部件裝配效率 50%。主要包括以下三類典型應用模式。
一是輔助物料識別、抓取與移動。
基于工業視覺+人工智能算法自主識別物料，自動控制機械臂進行物料的抓取，以及移動放置至預定位置。如阿膠膠塊機器人自動扒膠，機械零件加工機器人自動上下料等。
二是輔助零件識別、定位與裝配。
通過機器視覺識別零件，測量和校正位置，控制機械臂基于接觸傳感等力反饋實現零件精細化裝配。如復雜電子裝備核心構件的機器人智能化裝配，傳動箱機器人輔助軸承熱裝等。
三是輔助加工作業規劃與自執行。
依托視覺算法進行目標外觀、位姿等加工狀態識別，基于智能算法自動規劃和決策加工策略，控制機械臂操縱加工裝置完成作業。如鋼管毛刺機器人自適應打磨，機器人自動鋼卷拆捆帶作業。
五 、全環節質量數據匯聚與精準追溯
質量追溯是指采集產品全生命周期生產、質量等信息并實現關聯管理和定位查詢的過程。實現質量精準追溯有助于明確質量責任、精準溯源問題和策劃質量改善。
傳統工廠往往缺乏全流程質量追溯能力，首先未實現原材料采購檢驗，生產全工序過程檢驗以及成品出廠檢驗等全流程質量檢驗數據的采集，缺乏有效的質量數據源；其次未能實現全流程質量數據的集成打通，各階段質量數據孤島嚴重，無法有效關聯；同時全流程質量數據與實物產品間未實現綁定，無法通過產品標識查詢質量數據。
聚焦產品全生命周期質量管控、追溯和改善需求，通過數字化手段采集全流程質量數據，依托質量數據平臺匯聚、集成和打通各環節質量數據，基于條碼、標識和區塊鏈等技術，實現全流程質量數據與實物產品的關聯匹配和跨業務、跨企業的質量信息追溯。
質量精準追溯有助于質量問題的快速溯源、精準分析和準確處理，大幅度降低質量損失，同時能夠為產品設計、工藝設計、生產作業、維修維護等優化提供數據支持，加速產品迭代優化。
目前質量精準追溯在鋼鐵石化、食品飲品、生物醫藥、汽車與零部件、裝備制造等行業的原料質量、生產質量以及全生命周期質量等管控上得到應用，如歌爾股份應用質量管理系統對全流程生產、供應鏈質量問題進行追蹤分析，產品良率提升10%。主要包括以下三類典型應用模式。
一是從原料到成品全流程質量追溯。
采集原材料檢測、生產過程質量記錄以及成品質量記錄信息，將產品從原料到成品的質量信息關聯打通，基于產品標識實現正向和反向質量快速追溯。如奶制品從奶源、生產到銷售全流程質量追溯，鋼材從鐵礦、冶煉到下游使用全流程質量追溯等。
二是從零部件到整機全系統質量追溯。
將零部件質量數據和零部件實物唯一編碼綁定，并逐一綁定至整機實物唯一編碼，進而實現從零件逐級定位至整機或從整機逐漸分解至零件的雙向質量追溯。如電器產品主要物料質量追溯，機器人產品關鍵零部件質量追溯等。
三是從研發到運維全生命周期質量追溯。
全面匯聚設計、工藝、采購、生產、交付和運維全生命周期產品質量數據包，構建產品全生命周期質量履歷，支持全生命周期質量改善活動。如軌道交通裝備全生命周期質量履歷管理，工程機械全生命周期質量履歷管理等。
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