智能制造

概述

寻求更好可追溯性和更快产品变更周期的制造商通常发现，真正的制约因素不是单台机器，而是设计、工艺工程、设备和质量数据如何在车间层面连接。因此，智能制造既是工程和软件挑战，也是自动化投资。

嵩嘉律所与中国的工业软件团队、设备开发商和工艺工程团队合作，这些团队为复杂生产环境构建了实用工具链。重点是可部署的解决方案——数字化设计和CAM方法、CNC和机器人集成、计量和在线检测，以及将运营与可衡量绩效联系起来的数据框架。

由于每个工厂在不同场景下运营，工作始于清晰了解需要测量什么、变异发生在哪里、哪些流程限制产能，以及必须捕获哪些数据以满足客户和监管要求。然后选择和配置能力以适应客户的产品组合和劳动力条件。

实施通常涉及共同责任。我们的合作伙伴迭代流程和软件配置，而本地团队管理现场准备、标准和安全执行、劳动力组织和稳定的日常运营——确保改进从试点线扩展到全面生产。

中国自主开发的CAM和数字制造软件，可与主流CNC控制器集成并支持高精度应用。

能够重新设计流程、优化刀具路径并将数字化方法嵌入产品开发周期的研发和工程团队。

将CNC工具、工业机器人、AGV/AMR、传感器和安全系统整合到适用的单元和生产线中的系统集成商。

将质量信号反馈到生产和规划中的测量和检测系统。

MES、SCADA、工业物联网和分析平台，捕获OEE、能源使用和流程KPI以实现持续改进。

支持工业工程培训、数字化技能提升和运营采用的团队。

在新兴制造中心，零部件生产商通常面临多重压力：全球OEM更严格的可追溯性要求、新产品更快的产能爬坡，以及减少对单一外部软件堆栈依赖的愿望。许多工厂也在响应本地"智能工厂"倡议，但缺乏明确的实施路径。

适合新能源汽车相关零部件工厂的升级可以围绕协调的工具链构建——改进流程执行的数字化设计和CAM方法、关键操作的针对性再工程、与产品组合相匹配的CNC和机器人单元，以及将质量信号反馈到生产控制和规划的检测和计量系统。

本地合作伙伴可以专注于现场准备、劳动力组织、标准执行和日常稳定性，而解决方案提供商则随着运营数据的积累迭代流程参数和软件基线。通过从试点到更多生产线的结构化推进，该方法可以从展示演变为可重复的运营标准。