智能机加创新实践白皮书

而把大量零部件的制造分包给专业的“代工厂”。中非核心业务以外包形式交给相关民营企业，实现更低库存以及低资产模式发展等。但如何对外包业控，并将其纳入自己的品控、产能和效率系统，是当为保证正常生产所关注的要素，诸如订单、排产、专业和有效的系统保证制造生产中数据的采集、计理软件提供了基于数控系统的局域网和云端的解决机械加工数字化技术白皮书智能机加创新实践白皮书 第一章：机械加工行业的挑战序言 机械加工数字化技术白皮书机械加工（金属切削）领域在智能制造大浪潮中，面临着衰退成为“夕阳产业”机械加工是制造业的基石，是工业母机核心能力落地的关键载体，其发展水平直接决定了国家制造业的核心竞争力。作为世界制造中心，中国机械加工行业正处于从规模扩张向质量跃升的关键转型期，全面数字化、智能化升级已是行业发展的必然方向。 有不同，但是主要的挑战方向殊途同归。1.更短的新产品上市时间市场的需求和挑战上市时间（Time to Market）：是指产品从需求提出到商品正式销售所需要经历的时间，在竞争激烈的商业环境中，上市时间的长短，决定着产品能够发挥多大此前我们发布《机械加工数字化技术白皮书》，系统梳理了机加行业数字化转型的核心路径。时至今日，数字化技术已在行业内广泛渗透，产业转型也正步入深水区 ：多品种小批量的市场特征、严苛的精度与成本要求，让传统经验驱动、反复试错的制造模式瓶颈凸显，研发与制造脱节、数据孤岛难以打通、专家经验难以复制、生产过程不可控等问题，仍是行业高质量发展的核心堵点。 快速灵活的市场响应、高效优质的交付，是每个装备制造企业如今所面临的市场竞争问题。传统装备制造企业难以克服人员能力不足、设备效率低下和生产安排不善等各方面问题，极大地制约了服务客户的效率。国内某汽车行业客户面临的挑战是在不增加设备投资（间接不影响到厂房和近年来，AI 与数字孪生技术的深度融合，为行业破局提供了核心引擎。二者打通了虚拟与物理世界的双向数据闭环，推动机加制造从“事后追溯”向“事前预判”转变，从“单点优化”向“全流程体系化保障”升级，开启了全流程“一次正确”的全新制造范式。 同时要满足新车型上市节奏越来越快的要求。提高研发、工艺、制造、质量等各环节的水平以及相互之间的协同将是主要的技术路线。本书聚焦 AI + 数字孪生技术的创新与实践，以“数智融合，智能机加新航向”为主线，剖析机械加工全生命周期数智化技术体系，解读标杆企业实践案例，为不同发展阶段的企业提供可落地的转型路径。我们希望以此分享技术积累与实践经验，携手行业同仁，共同推动中国机加行业向高端化、智能化、绿色化的高质量发展。 西门子（中国）有限公司数字化工业集团 2026 年 3 月 目录 机械加工数字第一章 机械加工行业的现状与核心挑战..................................................................................................................4 1.1 行业发展现状...................................................................................................................................................4 还是乘风破浪的战略挑战。各种所有制形成和核心有不同，但是主要的挑战方向殊途同归。1.2.1 机床制造商端的核心瓶颈...................................................................................................................................51.2.2 终端用户端的核心困境.......................................................................................................................................51.2.3 行业共性深层挑战..............................................................................................................................................6 1.更短的新产品上市时间第二章 AI + 数字孪生 驱动机加制造新范式..............................................................................................................7 市场的需求和挑战2.1 研发设计阶段 ：数字孪生筑基，实现一次设计、选型正确.................................................................................7 快速灵活的市场响应、高效优质的交付，是每个装市场竞争问题。传统装备制造企业难以克服人员能2.1.1 全流程一体化设计与建模能力...........................................................................................................................72.1.2 AI 驱动的智能工艺规划与编程自动化...............................................................................................................82.1.3 全流程虚拟加工仿真与验证..............................................................................................................................9 生产安排不善等各方面问题，极大地制约了服务客户2.2 调试准备阶段 ：智能优化与虚拟验证，实现一次调试正确.................................................................................10 国内某汽车行业客户面临的挑战是在不增加设备投工人）的前提下，一方面要满足销售旺季和销售淡季同时要满足新车型上市节奏越来越快的要求。2.2.1 AI 智能 PLC 编程告别反复试错.........................................................................................................................102.2.2 AI 驱动的机电性能一体化智能优化...................................................................................................................112.2.3 全场景虚拟调试与产线协同优化.......................................................................................................................122.2.4 基于数字孪生的全流程防碰撞安全保障............................................................................................................13 提高研发、工艺、制造、质量等各环节的水平以及的技术路线。2.3.1 车间全要素资源数字化智能管理.......................................................................................................................142.3.2 AI 赋能的加工过程自适应优化与质量管控.......................................................................................................142.3.3 基于机械指纹的机床预测性维护.......................................................................................................................152.3.4 全生命周期绿色低碳智能管控...........................................................................................................................16 第三章 数智融合创新落地实践案例.........................................................................................................................17 2.“代工”模式下的高质量管理3.1 机床研发制造 ：数字孪生赋能国产高端机床正向研发........................................................................................173.2 新能源装备制造 ：虚拟调试实现产品快速迭代与敏捷交付.................................................................................173.3 风电精密加工 ：全流程数智化打造绿色智能无人工厂........................................................................................183.4 航空航天难加工材料制造 ：全流程数字化突破加工效率与质量瓶颈...................................................................183.5 具身智能核心零部件制造 ：数字孪生驱动高精度、高柔性加工新范式................................................................193.6 工程教育与科研 ：从设计到防碰撞技术的创新实践............................................................................................19 越来越多的企业追求“轻资产”运营，只把设计核心第四章 未来展望与机加企业数智化转型实施路径...............................................................................................