在數字經濟與實體經濟深度融合的國家戰略指引下
，智能製造已成為推動製造業高質量發展、peiyuxinzhishengchanlidehexinyinqing。raner，mianduiqianchawanbiedeshengchanmoshi，tebieshiduopinzhongxiaopiliangyudaguimoshengchanzheliangdadianxingmoshi
，qiyeruhezhaodaoshihezijidezhinenghuazhuanxinglujing？zhebujinshijishuwenti，gengshiguanhuzhanlve
、模式與生態的係統性挑戰。

1月16日

，由中國工業報社主辦，北京汽車博物館、北京市豐台區互聯網行業黨委共同協辦，中工智庫數智工業工作委員會、中國科技新聞學會品牌傳播工作委員會、長三角鋼鐵產業發展協會支持，中國工業報社數智工業研究中心承辦的第十八屆中國工業論壇·2025數智工業探索者論壇在北京汽車博物館隆重召開。

“多品種
、小批量與大規模生產智能工廠方法論”的圓桌對話

論壇期間，一場題為“多品種、小批量與大規模生產智能工廠方法論”的(de)圓(yuan)桌(zhuo)對(dui)話(hua)備(bei)受(shou)矚(zhu)目(mu)。在(zai)長(chang)三(san)角(jiao)鋼(gang)鐵(tie)產(chan)業(ye)發(fa)展(zhan)協(xie)會(hui)秘(mi)書(shu)長(chang)包(bao)忠(zhong)峰(feng)的(de)主(zhu)持(chi)下(xia)
，來(lai)自(zi)國(guo)內(nei)領(ling)先(xian)製(zhi)造(zao)企(qi)業(ye)與(yu)科(ke)技(ji)服(fu)務(wu)商(shang)的(de)專(zhuan)家(jia)齊(qi)聚(ju)一(yi)堂(tang)，圍(wei)繞(rao)兩(liang)種(zhong)典(dian)型(xing)生(sheng)產(chan)模(mo)式(shi)下(xia)智(zhi)能(neng)工(gong)廠(chang)建(jian)設(she)的(de)共(gong)性(xing)、差異
、融合可能及實施路徑，展開了深度思辨與實踐經驗分享，為業界提供了寶貴的啟示。

長三角鋼鐵產業發展協會秘書長包忠峰

智造轉型雙路徑：規模化攻堅與柔性化破局

在“人工智能+製造”的時代浪潮下
，無論是追求極致柔性、敏捷反應的多品種小批量生產，還是強調穩定
、高效、chengbenzuiyoudedaguimoshengchan
，doumianlinzhexiangzhinenghuashengjidepoqiexuqiu。liangzhongmoshixiadezhinenggongchangjianshegeyoushenmetedian？gongxingyuchayishishenme？jiabinmenjiehezishenlingyugeichuleshenkejianjie。

南京鋼鐵股份有限公司數字應用研究院院長汝金同

南京鋼鐵股份有限公司數字應用研究院院長汝金同表示

，鋼鐵行業具有長流程、daguimodingzhidetedian。tarenwei，congyonghuduankan，shichangduigangcaidegexinghuaxuqiuriyizengqiang
，ruhejingzhunxiangyingduoyanghuaxuqiu，bixuyikaozhinenghuashengjiyuliuchengzaizaolaishixian。yinci，zaiguimohuahegexinghuazhijian，jicunzaigongxingxuqiu，yexuchayihuadejiejuefangan。“未來
，行業需探索出一條獨具特色的發展路徑，以係統性提升高端製造與綠色轉型能力。”汝金同說。

鄭州寶冶鋼結構有限公司副總經理吝健全

鄭州寶冶鋼結構有限公司副總經理吝健全以鋼結構行業為例指出，鋼結構行業屬於典型的小批量、多品種非標定製領域，橫跨建築與工業，目前整體智能化水平相對落後。

“我們的核心路徑是：以設計源頭的數據模型為基礎
，向下延伸，通過智能化產線規劃、引入智能裝備與信息化係統
，打通多品種、小批量的生產全流程。其中

，數字孿生與仿真技術尤為關鍵


，是應對生產複雜性的重要支撐。”吝健全介紹
，最終目標是將所有設備與係統互聯，實現數據從設計、采購、生產、發運直至建築全生命周期的貫通，從而支撐起小規模、多品種模式的智能化生產。

國機集團高級專家
、中機六院智能製造首席專家、智能製造技術研究院院長劉波

國機集團高級專家
、中機六院智能製造首席專家、智(zhi)能(neng)製(zhi)造(zao)技(ji)術(shu)研(yan)究(jiu)院(yuan)院(yuan)長(chang)劉(liu)波(bo)表(biao)示(shi)，在(zai)離(li)散(san)製(zhi)造(zao)行(xing)業(ye)中(zhong)，多(duo)品(pin)種(zhong)小(xiao)批(pi)量(liang)與(yu)大(da)規(gui)模(mo)生(sheng)產(chan)模(mo)式(shi)特(te)點(dian)鮮(xian)明(ming)。多(duo)品(pin)種(zhong)小(xiao)批(pi)量(liang)生(sheng)產(chan)以(yi)個(ge)性(xing)化(hua)定(ding)製(zhi)為(wei)核(he)心(xin)，強(qiang)調(tiao)快(kuai)速(su)響(xiang)應(ying)與(yu)柔(rou)性(xing)換(huan)產(chan)能(neng)力(li)。例(li)如(ru)水(shui)電(dian)設(she)備(bei)製(zhi)造(zao)中(zhong)
，產(chan)品(pin)非(fei)標(biao)化(hua)程(cheng)度(du)高(gao)、重複率低，對產線自動化與生產係統靈活性要求極高。

“而大規模生產則以效率與成本為核心，普遍采用流水線模式。此類生產對工藝優化、節拍控製及產品一致性要求極為嚴格，通過精細化操作實現成本控製。”劉波說。

中冶賽迪信息技術（重慶）有限公司礦山與有色智能製造事業部副部長周葉剛

“共性在於核心目標與數據驅動。”中冶賽迪信息技術（重慶）有限公司礦山與有色智能製造事業部副部長周葉剛指出，有色行業中大規模生產（如銅
、鉛鋅）與多品種小批量（如特種合金）差異顯著
，前者追求極致效率
，後者則因工藝路徑多樣、缺乏統一標準
，導致智能化係統定製化成本高
、複製難。

“總的來說，大規模生產是國家經濟運行的基石，智能化將推動其走向高效與綠色化
；而多品種小批量生產，則是行業擺脫同質競爭、提升附加值的突破口
，並通過智能化實現極致的柔性生產能力。”周葉剛總結道。

中興通訊北京興雲數科技術有限公司行業數字化方案總監李陽

中興通訊北京興雲數科技術有限公司行業數字化方案總監李陽結合實踐經驗表示：“我們觀察到多品種小批量生產的關鍵在於‘柔性’和‘敏捷’。對於大規模生產，我們在服務鋼鐵冶金等行業中也有實踐。例如
，在寶鋼湛江通過5G+工業互聯網平台打造專用網絡
，以“數據不出廠、流量不收費”模式推動全要素聯接，打破信息孤島。

“可見

，無論是離散製造還是流程製造，都有豐富的技術路徑可實現優化升級。”李陽認為，技術趨勢也在趨同
，本質都是通過信息流驅動物質流，實現運營效率最優。

智造融合之道：係統築基
、戰略先行

當被問及“兩類生產模式能否融合、哪些智能係統是關鍵、頂層設計需注意什麼”時
，嘉賓們的共識是：融合不僅是趨勢，更是應對市場複雜需求的必然選擇。

汝金同分享了南鋼的JIT（準時製生產）模式
，通過JIT模式來平衡規模化與個性化生產的矛盾。核心是依托智能化的流程再造，具體圍繞“ODP”體係展開：O代表智能訂單分解
，實現多產線資源的高效分配與換產；D是動態資源控製
，對質量、物料
、能源進行在線協同優化；P指精準交付與質量管控，通過動態補償與智能物流
，構建從訂單到交付的全鏈條個性化能力。

“對經營者而言，智能製造必須緊扣企業戰略與商業模式，以價值為導向逐步推進
，持續提升企業整體智造能力。”汝金同認為。

linjianquantichu，zaigangjiegouxingye，zhengzhoubaoyetongguojiangshengchanxianfenduanguihualaishixianduomoshironghe。liru，xialiaochengxinghuanjiecaiyongdaguimoshengchanzuzhi，erhanjiedenghouduanhuanjiezecaiyongrouxinghuamoshi。tongguoquanliuchengshuliyuzhenghe

，jieheMES係統和數字孿生技術
，實現生產線的智能化串聯。

“無論是多品種小批量生產還是大規模定製

，智能工廠建設的核心目標都是‘三降兩提升’：降低交期
、成本和能耗
，提高效率與產品質量。”劉波指出，這兩種生產模式在離散製造領域正在加速融合，例如汽車行業通過柔性產線實現規模化定製。

對於管理層麵，劉波提出三點關鍵建議：一是設立專職的智能製造推進部門
，實現技術與業務的深度融合；二是建立以精益工藝為導向的持續投入機製；三是重點培養OT與IT融合的複合型人才。他強調，智能工廠建設是“一把手工程”，管理者的數字化領導力直接決定轉型成效。

周葉剛指出，當前製造業必須走向多品種小批量與大規模生產模式的融合，實現“大規模定製化”。他提出實現這一融合需要構建五大核心智能係統：diyi，zhinengjichengtiaoduzhongshu。dier
，mokuaihuarouxingchanxianyuzhinengwuliu。disan
，gongyizidonghuayuzhinengyouhua。disi，quanliuchengzhiliangzhuisuyukongzhi。diwu，jingxihuanengxiaoguanlixitong。

“對於頂層設計，必須從企業戰略出發，明確數字化願景與架構藍圖。尤其在實施中
，需重視OT（運營技術）與IT數據的深度融合與治理，這一環節挑戰大但至關重要，需要分步突破，方能紮實推進數字化工廠建設。”他強調。

李陽則補充說，兩種生產模式的根本目標一致——在保證質量、控製成本、縮(suo)短(duan)交(jiao)期(qi)的(de)前(qian)提(ti)下(xia)，實(shi)現(xian)運(yun)營(ying)效(xiao)率(lv)最(zui)大(da)化(hua)。從(cong)技(ji)術(shu)趨(qu)勢(shi)看(kan)，二(er)者(zhe)均(jun)致(zhi)力(li)於(yu)構(gou)建(jian)信(xin)息(xi)流(liu)驅(qu)動(dong)物(wu)質(zhi)流(liu)的(de)閉(bi)環(huan)係(xi)統(tong)。隨(sui)著(zhe)市(shi)場(chang)從(cong)滿(man)足(zu)基(ji)本(ben)需(xu)求(qiu)轉(zhuan)向(xiang)追(zhui)求(qiu)定(ding)製(zhi)化(hua)，兩(liang)種(zhong)模(mo)式(shi)相(xiang)互(hu)融(rong)合(he)已(yi)是(shi)必(bi)然(ran)趨(qu)勢(shi)。

智造轉型“避坑”指南：從戰略定力到務實實踐

在對話的最後，嘉賓們從戰略規劃、技術融合、組織實施等維度

，為製造業智能化轉型提供了寶貴的“避坑”指南。

周葉剛明確指出，企業在推進智能工廠建設時
，首先要解決戰略定位清晰度問題。“需要明確我們為什麼要建，不是為了數字化而數字化。”他強調，企業必須建立清晰的數字化願景
，明確建設目標和方向，同時要做好係統建設的統一規劃，防止出現各係統獨立運行
、效率大打折扣的情況。

包忠峰在總結中進一步強調
，企業需要審視戰略總體規劃的必要性，避免盲目跟風和客戶導向的隨意性。“前期規劃與中途的切入要有自己的個性化思考。”

針對技術實施中的常見問題，吝健全指出了“重設備輕算法”的普遍現象。“很多企業往往造成設備和係統割裂，設備隻能做自己事情，整個係統無法串聯。”他建議建立統一的數據標準，實現設備與係統的深度融合。

汝金同則從知識管理的角度提出：“智能工廠的核心是智能，除了關注戰略、技術
、人才、組織
，還要重視隱性知識的顯性化。隻有通過知識賦能，企業才能真正變得智能。”

劉波分享了經過實踐檢驗的實施方法論：“我們總結出先診斷再規劃後實施的路徑。先通過診斷找到短板，確定改進方向，再做整體規劃分步實施。”他特別強調，實施過程中必須聚焦工藝和產線優化
，“智能製造不能離開製造本質，人工智能技術必須應用於生產製造環節”。

李陽提醒企業要避免盲目追求技術先進性的誤區。“構建智能工廠不是要圖快
，盲目對標黑燈工廠或用AI全部替代，而要更注重企業實際情況。”他指出，必須考慮員工認知、管理軟實力等現實因素

，避免因準備不足導致項目難以落地。

包忠峰在總結中再次強調了價值實現的重要性：“兩種模式的核心都是為了降本增效，能否達到真正的市場預期
，這是考驗企業價值的最終標準。”

針對多品種小批量與大規模生產的業務衝突問題，包忠峰指出，這是智能工廠建設必須麵對的現實挑戰。“如何在建設、管理理念、技術手段上真正融合，而不是表麵文章，這是需要深入思考的問題。”

在(zai)智(zhi)能(neng)製(zhi)造(zao)的(de)道(dao)路(lu)上(shang)，無(wu)論(lun)是(shi)多(duo)品(pin)種(zhong)小(xiao)批(pi)量(liang)還(hai)是(shi)大(da)規(gui)模(mo)生(sheng)產(chan)，抑(yi)或(huo)是(shi)二(er)者(zhe)日(ri)益(yi)交(jiao)融(rong)的(de)規(gui)模(mo)化(hua)定(ding)製(zhi)模(mo)式(shi)，成(cheng)功(gong)的(de)關(guan)鍵(jian)不(bu)在(zai)於(yu)追(zhui)逐(zhu)最(zui)炫(xuan)酷(ku)的(de)技(ji)術(shu)，而(er)在(zai)於(yu)深(shen)刻(ke)理(li)解(jie)自(zi)身(shen)業(ye)務(wu)邏(luo)輯(ji)，以(yi)戰(zhan)略(lve)遠(yuan)見(jian)做(zuo)好(hao)頂(ding)層(ceng)設(she)計(ji)，以(yi)務(wu)實(shi)態(tai)度(du)選(xuan)擇(ze)關(guan)鍵(jian)技(ji)術(shu)係(xi)統(tong)，以(yi)持(chi)續(xu)投(tou)入(ru)夯(hang)實(shi)組(zu)織(zhi)與(yu)人(ren)才(cai)基(ji)礎(chu)。在(zai)國(guo)家(jia)大(da)力(li)推(tui)進(jin)新(xin)型(xing)工(gong)業(ye)化(hua)、發展新質生產力的大背景下
，這場思想碰撞為企業破解智能化轉型迷思、探索符合自身特色的高質量發展路徑，提供了極具價值的參考坐標。