數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下電子產(chǎn)業(yè)協(xié)同制造發(fā)展研討

【中圖分類號(hào)】F49；F426【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A

【文章編號(hào)】1673-1069（2025）04-0127-03

1引言

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的背景下，電子產(chǎn)業(yè)正由傳統(tǒng)制造模式向智能化、平臺(tái)化、協(xié)同化方向加速轉(zhuǎn)型。協(xié)同制造作為實(shí)現(xiàn)跨企業(yè)資源共享與任務(wù)協(xié)作的關(guān)鍵組織形式，已成為提升產(chǎn)業(yè)鏈響應(yīng)速度與制造柔性的核心路徑。余東華、李云漢指出，數(shù)字技術(shù)正深刻改變產(chǎn)業(yè)組織結(jié)構(gòu)，推動(dòng)形成以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、鏈群協(xié)同為特征的新型生態(tài)體系，為制造企業(yè)間的動(dòng)態(tài)協(xié)作提供了平臺(tái)基礎(chǔ)和制度邏輯。朱虹錦、杜攀認(rèn)為，人工智能在電子制造業(yè)的信息處理、工藝優(yōu)化和任務(wù)調(diào)度等方面已展現(xiàn)出顯著的集成效應(yīng)，有助于構(gòu)建高彈性、高效率的智能制造單元。王艷茹在研究中強(qiáng)調(diào)，中小型電子制造企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中面臨數(shù)據(jù)割裂、資源對(duì)接不暢等挑戰(zhàn)，應(yīng)通過平臺(tái)型協(xié)同機(jī)制實(shí)現(xiàn)能力重組與鏈路重構(gòu)?；诖?，本文以電子產(chǎn)業(yè)為研究對(duì)象，系統(tǒng)探討協(xié)同制造的發(fā)展現(xiàn)狀、核心技術(shù)支撐與模式優(yōu)化策略，旨在為構(gòu)建面向未來的智能協(xié)同制造體系提供理論依據(jù)與技術(shù)路徑支撐。

2協(xié)同制造理論基礎(chǔ)

協(xié)同制造是一種面向資源優(yōu)化配置與任務(wù)協(xié)同執(zhí)行的制造組織模式，強(qiáng)調(diào)多主體間在設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、物流等環(huán)節(jié)的并行作業(yè)與數(shù)據(jù)互通。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，協(xié)同制造由傳統(tǒng)的信息對(duì)接演進(jìn)為以人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)為支撐的智能協(xié)同體系。其中，人工智能可實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)缺陷識(shí)別與調(diào)度優(yōu)化，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算為跨企業(yè)數(shù)據(jù)融合與實(shí)時(shí)分析提供技術(shù)底座，物聯(lián)網(wǎng)則通過感知層與控制層連接，構(gòu)建生產(chǎn)設(shè)備之間的智能聯(lián)動(dòng)機(jī)制。三者共同構(gòu)成了協(xié)同制造由“鏈?zhǔn)綄?duì)接”向“平臺(tái)集成\"升級(jí)的技術(shù)路徑，為電子產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)柔性生產(chǎn)與高效響應(yīng)提供了理論支撐和實(shí)踐基礎(chǔ)。

3電子產(chǎn)業(yè)協(xié)同制造的發(fā)展現(xiàn)狀

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)下，電子產(chǎn)業(yè)作為典型的高復(fù)雜度、高敏捷性制造行業(yè)，其協(xié)同制造體系不斷演進(jìn)，產(chǎn)業(yè)鏈上下游的協(xié)作效率明顯提升。然而，在實(shí)際推進(jìn)過程中，仍存在多個(gè)技術(shù)層面與結(jié)構(gòu)機(jī)制的制約因素，影響了協(xié)同制造的系統(tǒng)效率和落地效果。

3.1信息孤島依然存在，數(shù)據(jù)協(xié)同能力不足

盡管部分龍頭企業(yè)已構(gòu)建基于云端的協(xié)同平臺(tái)，但多數(shù)中小企業(yè)仍處于信息化初級(jí)階段，缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)采集接口和互聯(lián)協(xié)議，導(dǎo)致設(shè)計(jì)、采購、制造、質(zhì)控等數(shù)據(jù)流斷裂，無法形成完整的產(chǎn)品全生命周期數(shù)據(jù)鏈條，嚴(yán)重限制了協(xié)同算法的實(shí)時(shí)響應(yīng)與資源調(diào)度能力。

3.2智能化調(diào)度機(jī)制不健全，協(xié)同響應(yīng)效率偏低

在制造資源調(diào)度方面，當(dāng)前多依賴人工經(jīng)驗(yàn)或靜態(tài)規(guī)則模型，難以應(yīng)對(duì)高頻次、小批量、定制化訂單背景下的快速變化。生產(chǎn)線狀態(tài)、設(shè)備可用性、原材料配置等信息未能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)感知與智能預(yù)測，導(dǎo)致產(chǎn)能分配與負(fù)載均衡效率低，跨企業(yè)間協(xié)同排產(chǎn)成為難點(diǎn)。

3.3平臺(tái)型資源調(diào)度中心不成熟，模式集成能力不足

多數(shù)企業(yè)缺乏具備橫向整合與縱向管理能力的平臺(tái)系統(tǒng)，難以在多項(xiàng)目、多節(jié)點(diǎn)、多角色的協(xié)同制造環(huán)境中進(jìn)行任務(wù)分解、資源匹配與進(jìn)度管控。同時(shí)，協(xié)同制造平臺(tái)多為封閉架構(gòu)，擴(kuò)展性與兼容性不足，難以滿足快速對(duì)接異構(gòu)制造系統(tǒng)的需求。

3.4缺乏基于技術(shù)價(jià)值鏈的協(xié)同評(píng)價(jià)體系

當(dāng)前電子產(chǎn)業(yè)多依賴財(cái)務(wù)性績效指標(biāo)評(píng)估協(xié)同效果，忽略了對(duì)“技術(shù)投入一流程優(yōu)化一效率提升\"鏈條的系統(tǒng)分析，無法準(zhǔn)確識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)瓶頸與優(yōu)化方向，也難以形成持續(xù)演化的技術(shù)閉環(huán)與組織反饋機(jī)制。

4協(xié)同制造的核心技術(shù)體系

4.1人工智能賦能設(shè)計(jì)與生產(chǎn)

人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用于電子制造的多個(gè)階段，包括設(shè)計(jì)缺陷預(yù)測、參數(shù)優(yōu)化、設(shè)備智能調(diào)度與質(zhì)量檢測等環(huán)節(jié)。通過構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法與強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，AI可在多維輸人變量中提取最優(yōu)路徑，提升設(shè)計(jì)效率與生產(chǎn)柔性。

如圖1所示，人工智能技術(shù)在電子制造中主要分為三大類應(yīng)用體系：智能語言處理、計(jì)算機(jī)視覺與電子信息技術(shù)。其中，語義分析與語音識(shí)別支持智能工位調(diào)度指令交互，圖像與視頻識(shí)別廣泛應(yīng)用于SMT貼片檢測、PCB線路板缺陷識(shí)別等場景，電子信息系統(tǒng)則承擔(dān)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全、軟硬件自維護(hù)與信息采集任務(wù)。

在智能調(diào)度領(lǐng)域，基于深度Q學(xué)習(xí)的訂單-資源匹配優(yōu)化模型可表述為：

其中， π^* 為最優(yōu)調(diào)度策略， R（s_t，a_t） 表示在狀態(tài) s_t 下采取動(dòng)作 a_t 所獲得的即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)， γ 為折扣因子（ 0lt;γlt;1 ，用于控制未來獎(jiǎng)勵(lì)的重要性。該模型已被廣泛用于智能排產(chǎn)、設(shè)備維護(hù)窗口預(yù)測、動(dòng)態(tài)工單優(yōu)先級(jí)排序等任務(wù)。

4.2大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的集成支撐

電子產(chǎn)業(yè)協(xié)同制造依賴大量異構(gòu)數(shù)據(jù)的高速采集、整合與動(dòng)態(tài)分析。大數(shù)據(jù)技術(shù)提供了對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)、質(zhì)量檢測與客戶需求等多維數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析能力，云計(jì)算則提供了高彈性、可擴(kuò)展的資源支撐平臺(tái)。

基于圖2所示的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)功能架構(gòu)，電子企業(yè)協(xié)同制造的數(shù)據(jù)處理流程可分為5層結(jié)構(gòu)：邊緣層（設(shè)備采集）、IaaS層（資源托管）平臺(tái)PaaS層（模型管理）SaaS層（協(xié)同應(yīng)用）與用戶交互層。該架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了“數(shù)據(jù)→建模 $$ 決策 $$ 調(diào)度”全流程閉環(huán)，打通了產(chǎn)業(yè)鏈多節(jié)點(diǎn)間的信息壁壘。

在數(shù)據(jù)價(jià)值鏈建模方面，常用的大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)協(xié)同價(jià)值函數(shù)如下：

V_collab=f（D_q，A_r，T_l，C_o）

其中， D_q 為數(shù)據(jù)質(zhì)量維度（完整性、準(zhǔn)確性），A，為資源適配率（匹配度）， T_l 為鏈路響應(yīng)時(shí)延， C_o 為計(jì)算資源占用率。函數(shù) V_collab 可作為衡量協(xié)同平臺(tái)運(yùn)行效率與調(diào)度效果的參考指標(biāo)，為多方協(xié)同決策提供數(shù)據(jù)支撐。

4.3物聯(lián)網(wǎng)在設(shè)備協(xié)同與監(jiān)控中的應(yīng)用

物聯(lián)網(wǎng)（IoT）通過設(shè)備感知層、網(wǎng)絡(luò)傳輸層與業(yè)務(wù)應(yīng)用層，構(gòu)建起“設(shè)備一數(shù)據(jù)一應(yīng)用”的聯(lián)動(dòng)體系，是實(shí)現(xiàn)電子制造現(xiàn)場可視化、可控化、智能化的基礎(chǔ)。

在協(xié)同制造場景中，IoT可實(shí)現(xiàn)以下關(guān)鍵功能：

① 設(shè)備互聯(lián)：通過嵌人RFID、壓力傳感器、溫濕傳感器等，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時(shí)采集與遠(yuǎn)程控制。

② 工藝過程監(jiān)控：基于MQTT/OPCUA協(xié)議實(shí)時(shí)上傳過程變量至邊緣網(wǎng)關(guān)，實(shí)現(xiàn)異常檢測、工藝溯源。

③ 跨企業(yè)協(xié)作：供應(yīng)商一OEM一集成商可通過IoT系統(tǒng)共享生產(chǎn)進(jìn)度、質(zhì)量數(shù)據(jù)與產(chǎn)能狀態(tài)，優(yōu)化整體協(xié)同排程。

尤其在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)支撐下，IoT可與AI和云系統(tǒng)深度融合，形成跨節(jié)點(diǎn)、跨系統(tǒng)、跨場景的實(shí)時(shí)智能協(xié)同能力，支撐從芯片焊接到整機(jī)組裝的全流程智能決策。

5協(xié)同制造模式構(gòu)建與優(yōu)化路徑

5.1產(chǎn)業(yè)鏈、平臺(tái)與項(xiàng)目協(xié)同模式分析

① 產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同模式：以上下游實(shí)體企業(yè)為核心，通過合同協(xié)作、任務(wù)承接、資源共享完成縱向協(xié)同。適用于產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化程度高、產(chǎn)線穩(wěn)定性強(qiáng)的中大批量制造場景。該模式強(qiáng)調(diào)過程協(xié)同和質(zhì)量閉環(huán)，但受限于數(shù)據(jù)孤島和缺乏智能調(diào)度，難以靈活響應(yīng)個(gè)性化訂單。

② 平臺(tái)型協(xié)同模式：以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)為調(diào)度中樞，集成供應(yīng)、制造、測試、交付等多角色資源，支撐柔性化、云制造協(xié)作。平臺(tái)作為調(diào)度者和中介者，基于算法模型分解任務(wù)，優(yōu)化訂單流向，強(qiáng)化異構(gòu)企業(yè)的動(dòng)態(tài)聯(lián)動(dòng)，是當(dāng)前協(xié)同制造的主流發(fā)展路徑。

③ 項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)型模式：以特定客戶項(xiàng)目為核心目標(biāo)，通過跨企業(yè)任務(wù)聯(lián)合管理與資源聯(lián)合調(diào)配，快速響應(yīng)定制化、復(fù)雜化的電子制造需求。該模式強(qiáng)調(diào)柔性部署與工程調(diào)度，但對(duì)調(diào)度平臺(tái)算法能力與企業(yè)間協(xié)作機(jī)制提出更高要求。

上述3種模式在實(shí)際場景中往往融合應(yīng)用：平臺(tái)提供資源調(diào)度能力，產(chǎn)業(yè)鏈提供基礎(chǔ)產(chǎn)能，項(xiàng)目則作為協(xié)同運(yùn)作單元形成訂單牽引邏輯，構(gòu)成“平臺(tái) + 鏈條 +. 項(xiàng)目\"的三元驅(qū)動(dòng)協(xié)同架構(gòu)。

5.2協(xié)同效率測度模型與實(shí)證結(jié)果

為評(píng)估不同企業(yè)在協(xié)同制造體系下的資源利用與產(chǎn)出效率，本文構(gòu)建基于DEA（DataEnvelopment Analysis）模型的效率測度方法，選取6家典型電子制造企業(yè)，采集其在2019-2023年協(xié)同制造相關(guān)數(shù)據(jù)指標(biāo)，包括投入項(xiàng)（研發(fā)投入、設(shè)備數(shù)量）與產(chǎn)出項(xiàng)（交付周期、訂單完成率），構(gòu)建效率評(píng)價(jià)體系。

DEA效率值取值范圍為[0，1]，越接近1表示協(xié)同資源配置效率越高。表1為測度結(jié)果。

從結(jié)果分析可得：企業(yè)E05達(dá)到效率前沿面（效率值=1.00），在技術(shù)投人與調(diào)度機(jī)制方面表現(xiàn)最優(yōu)；企業(yè)E04與E01接近前沿面，具備高水平的協(xié)同運(yùn)營能力；企業(yè)E02、E03和E06效率偏低，存在資源投入-產(chǎn)出匹配失衡，需優(yōu)化調(diào)度邏輯或改造設(shè)備協(xié)同能力。

此實(shí)證結(jié)果驗(yàn)證了平臺(tái)支撐能力強(qiáng)、AI調(diào)度模型完善的企業(yè)在協(xié)同制造中表現(xiàn)更優(yōu)，說明提升核心技術(shù)嵌人水平是優(yōu)化協(xié)同效率的關(guān)鍵。

5.3構(gòu)建高效協(xié)同體系的策略建議

構(gòu)建高效電子產(chǎn)業(yè)協(xié)同制造體系，建議從以下3個(gè)方面發(fā)力：

① 構(gòu)建跨企業(yè)數(shù)據(jù)融合平臺(tái)?；诠I(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，統(tǒng)一接入多源數(shù)據(jù)協(xié)議（如OPCUA、MQTT），實(shí)現(xiàn)設(shè)備級(jí)數(shù)據(jù)上云，打通原料、工序、物流的實(shí)時(shí)狀態(tài)鏈，增強(qiáng)協(xié)同制造的數(shù)據(jù)流動(dòng)性。

② 強(qiáng)化智能調(diào)度模型嵌人。以強(qiáng)化學(xué)習(xí)、智能優(yōu)化算法為核心，在訂單分解、任務(wù)匹配、負(fù)載均衡中構(gòu)建“預(yù)測一評(píng)估一反饋”循環(huán)機(jī)制，提升對(duì)多約束、多目標(biāo)任務(wù)環(huán)境下的協(xié)同決策能力。

③ 分層構(gòu)建產(chǎn)業(yè)協(xié)同生態(tài)體系。上層建立區(qū)域級(jí)/行業(yè)級(jí)共享平臺(tái)，中層引導(dǎo)關(guān)鍵核心企業(yè)主導(dǎo)建設(shè)專業(yè)型任務(wù)調(diào)度平臺(tái)，下層提升中小企業(yè)數(shù)字化水平與接入能力，實(shí)現(xiàn)分層分布式協(xié)同制造生態(tài)集成。

6結(jié)語

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代加速推動(dòng)電子產(chǎn)業(yè)制造模式從傳統(tǒng)線性生產(chǎn)向平臺(tái)化、智能化、協(xié)同化演進(jìn)。本文基于協(xié)同制造理論，系統(tǒng)分析了當(dāng)前電子產(chǎn)業(yè)協(xié)同制造的技術(shù)結(jié)構(gòu)、典型模式與關(guān)鍵問題，構(gòu)建了人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等多技術(shù)融合的協(xié)同制造體系，并通過DEA實(shí)證模型驗(yàn)證了不同技術(shù)嵌入水平對(duì)協(xié)同效率的影響。研究表明：協(xié)同制造效率的提升根本上依賴于跨企業(yè)數(shù)據(jù)融合能力、智能調(diào)度模型深度集成以及平臺(tái)級(jí)資源配置機(jī)制的成熟協(xié)同。未來應(yīng)進(jìn)一步深化平臺(tái)架構(gòu)開放性、中小企業(yè)接入便利性和調(diào)度系統(tǒng)智能化水平，推動(dòng)電子制造體系向高效協(xié)同、低碳柔性、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方向持續(xù)升級(jí)。

【參考文獻(xiàn)】

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