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工信部4月19日印發(fā)《智能制造典型場景參考指引（2025年版）》，包括 8 個環(huán)節(jié)的 40 個智能制造典型場景。與2024年版相比，場景數(shù)量一致，均為40個，新增了數(shù)字基礎設施建設、制造工程優(yōu)化、智能經(jīng)營決策等典型場景。在場景梳理架構(gòu)以及場景描述進一步優(yōu)化，典型場景描述更為合理，突出了人工智能新技術在典型場景應用描述，后續(xù)會對新增內(nèi)容增加描述。智能制造典型場景參考指引（2025 版）原文：

工藝動態(tài)優(yōu)化典型場景解讀：

一、

概念定義

工藝動態(tài)優(yōu)化是指通過實時監(jiān)測、數(shù)據(jù)分析和智能算法，對生產(chǎn)過程中的工藝參數(shù)、設備運行狀態(tài)等進行動態(tài)調(diào)整，以實現(xiàn)效率提升、能耗降低、質(zhì)量穩(wěn)定等目標。

工藝動態(tài)優(yōu)化典型場景既適用于流程型制造業(yè)，其核心在于將傳統(tǒng)靜態(tài)工藝控制升級為實時反饋+預測性優(yōu)化的動態(tài)模式，適應復雜工況變化；又適用于離散型制造業(yè)，離散型制造業(yè)一般是自適應加工系統(tǒng)，基于數(shù)字化測量、智能傳感等技術手段形成集數(shù)字化測量-工件定位-模型重構(gòu)-狀態(tài)分析-過程監(jiān)控-數(shù)控加工功能為一體的自適應加工軟硬件系統(tǒng)，其核心是減少人為干預，適應復雜工況，確保加工穩(wěn)定性。

二、

關鍵技術

1、

設備機理與數(shù)據(jù)混合建模

結(jié)合物理機理模型（基于設備工作原理的數(shù)學方程）與數(shù)據(jù)驅(qū)動模型（如機器學習、深度學習），構(gòu)建高精度的設備或工藝模型。機理模型是描述設備內(nèi)在物理/化學規(guī)律（如熱力學方程、流體動力學模型）；數(shù)據(jù)模型是通過歷史數(shù)據(jù)挖掘隱藏關聯(lián)（如神經(jīng)網(wǎng)絡、隨機森林），應用機理模型和數(shù)據(jù)模型混合建模有利于克服單一機理模型復雜度高、數(shù)據(jù)模型泛化性差的問題，提升模型預測精度和適應性。例如：鋼鐵冶煉時結(jié)合高爐熱力學機理與傳感器數(shù)據(jù)，預測鐵水溫度誤差<1.5%；化工反應釜利用混合模型優(yōu)化反應條件，收率提升3%-5%。

2、多環(huán)節(jié)聯(lián)合尋優(yōu)

通過全局優(yōu)化算法協(xié)調(diào)多個關聯(lián)設備/環(huán)節(jié)的運行參數(shù)，實現(xiàn)系統(tǒng)級最優(yōu)而非單設備最優(yōu)。例如：水泥生產(chǎn)線針對系統(tǒng)智能化程度不高、噸熟料煤耗量高等問題，研發(fā)窯磨專家系統(tǒng)，實現(xiàn)破碎機、回轉(zhuǎn)窯、磨機多環(huán)節(jié)聯(lián)合調(diào)控以及自動參數(shù)調(diào)優(yōu)，降低操作工的負荷，窯、磨操作員工作量下降80%；溫度、壓力、電流等關鍵參數(shù)標準偏差下降30%，實現(xiàn)穩(wěn)定生產(chǎn)工況與產(chǎn)品品質(zhì)；對窯、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標煤，減少碳排放量約3.6萬噸。

3、

實時優(yōu)化（RTO）控制方法

是一種解決復雜流程工業(yè)過程優(yōu)化與控制的有效手段，通過建立裝置在線流程模擬模型（如模型預測控制MPC），使裝置運行在最優(yōu)工況上，實現(xiàn)生產(chǎn)達到利潤最大化或成本最小化的最優(yōu)解穩(wěn)態(tài)控制。例如：通過實施RTO系統(tǒng)，建立煉化裝置的嚴格機理模型，通過工藝機理分析、流程建模找到煉化裝置最佳操作點，實現(xiàn)關鍵操作參數(shù)的動態(tài)優(yōu)化調(diào)整，達到最小化能量消耗，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）技術

自適應加工技術含義：是指數(shù)控加工過程中以工件的實際位置及實際特征型面數(shù)據(jù)為基礎，以余量均布、型面光順匹配、加工應力均勻釋放等為約束條件，通過程序控制的現(xiàn)場快速測量、規(guī)則支持的特征型面適配、知識驅(qū)動的加工數(shù)據(jù)再處理、分布式控制的加工運行，實現(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)-工藝動態(tài)優(yōu)化-實時優(yōu)化（RTO）

針對煉化裝置生產(chǎn)計劃調(diào)整頻率低，實時效果差的難題，實施了實時優(yōu)化（RTO）、高級預警、智能開停工和流程模擬等技術應用，基于數(shù)理統(tǒng)計和機器學習等技術，對關鍵工藝指標進行預測，同時基于統(tǒng)計置信度法預估數(shù)據(jù)正常運行范圍，解決了生產(chǎn)指標還沒有觸及工藝上下限時提前發(fā)現(xiàn)異常的難題，解決了員工靠“經(jīng)驗”操作，部分人員效率低效果差的問題，提高高附加值產(chǎn)品收率，經(jīng)濟效益顯著。

案例2：

煉油廠催化裂化裝置優(yōu)化

針對原料波動導致產(chǎn)物收率不穩(wěn)定問題，構(gòu)建機理模型（反應動力學）+LSTM預測進料特性，動態(tài)調(diào)整催化劑比例，實現(xiàn)輕油收率提高2.1%，年增收益超3000萬元。

案例3：

高精度零件自適應加工系統(tǒng)

針對加工精度要求高的零件，采用傳統(tǒng)的加工方式進行加工時，由于裝夾以及切削因素的影響，導致成品加工誤差大，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，采用基于在機測量的自適應加工補償軟件，通過在機測量技術精準的獲取零件的實際表面輪廓，再對比理想位置與實際位置的差距，逐點調(diào)整加工程序的刀位點坐標，從而實現(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)動態(tài)調(diào)優(yōu)-造紙廠制漿全自動化產(chǎn)線

集成 DCS+QCS 系統(tǒng)，建設制漿全自動化產(chǎn)線，運用信號處理和計算、控制算法、邏輯功能計算等技術實現(xiàn)整條制漿產(chǎn)線的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、超標預警和動態(tài)優(yōu)化，應用全局優(yōu)化算法解決制漿多設備協(xié)同差導致的能耗高、優(yōu)質(zhì)率低等問題，使產(chǎn)線堿回收率提升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。

來源：精益智造達人