船舶：向價值鏈產業鏈高端躍升

管桐

數字孿生技術的發展應用，有效提升產品質量，提高用戶體驗，增熱企業收益

工業互聯網在船舶行業的應用推廣，有利于提升船舶制造整體配套服務水平

船舶行業屬于勞動密集、資金密集、技術密集的離散制造業，具備零件數量多、生命周期長、資本投入大、技術要求高等典型特征，正面臨接單難、交船難、融資難等痛點。江南造船、黃埔文沖、滬東中華等企業以網絡化協同和服務化延伸為切人點，從設計協同化、制造智能化、管理精益化、融資在線化、產品服務化等方向進行數字化轉型。

研發開始向

無縫設計轉變

（一）研發設計由獨立設計向無縫設計轉變

船舶行業研發設計環節復雜，涉及數十個專業分工。傳統船舶行業使用獨立設計模式，在設計環節聯通、跨專業對接、設計模型變更等方面存在數據交流不暢、企業協同水平不足等問題。隨著業內無縫設計模式的應用推廣，基于MBD理念使用唯一數據源進行屬性標注，有利于統一標準，改善數據差異問題，打破研發設計的空間、時間、組織限制，降低跨專業、跨部門、跨企業協同研發設計門檻。

（二）生產制造由數字化向智能化轉變

船舶構造復雜精密，大型豪華游輪零件數量超過2500萬個，對制造工藝、工序的要求較高。在傳統船舶生產制造過程中，零部件加工需大量人力，不利于保障產品質量的穩定性，整體質量管控成本較大。隨著數字孿生技術的發展應用，助力船舶企業依據統一模型、統一數據源進行生產制造，解決CAD到CAM的集成問題，實現生產過程可預測、可調整、可追溯，有效提升產品質量，提高用戶體驗，增加企業收益。

（三）供應鏈管理由重經驗向重需求轉變

在傳統船舶產業鏈管理體系中，船舶配套、船舶建造、貨物生產運輸、航運市場等環節的運營都是獨立的、單向的，無法針對需求動態調整，缺乏供應鏈成本優化及納期有效控制。工業互聯網聚焦人、傳感器、生產設備和庫房、物流等節點的互聯互通，打破數據、知識、能力、成本等束縛，推動供需雙方相關數據互聯互通，以信息流加速物流、資金流、技術流有效流動，加快經驗導向到需求導向的模式轉變，推動船舶制造企業向價值鏈、產業鏈高端躍升。

（四）發展模式由賣產品向賣配套服務轉變

目前，全球船舶運力和制造能力存在過剩現象，造船市場需求出現結構性不足，散貨船等常規船型需求乏力，高技術船舶和海洋工程高端裝備需求旺盛，傳統船舶制造業，依靠生產要素投入和廉價勞動力轉化的盈利模式難以為繼。工業互聯網在船舶行業的應用推廣，有利于提升船舶制造整體配套服務水平，打造“船舶+智能系統+配套服務”的整體產品方案，提高用戶黏性，構建技術迭代升級、用戶體驗友好的新型船舶工業服務體系。

在數字空間模擬制造過程

降低生產錯誤率

（一）基于三維模型的協同設計

一是數字孿生仿真。在賽博空間對船舶模型進行碰撞仿真、結構仿真和流體仿真等測試，縮短產品研發周期。二是并行協同設計。船舶企業可應用工業互聯網平臺集成船舶數據，實現各項設計工作協同進行，提高研發效率。三是工藝設計優化。在數字空間模擬加工、焊接與組裝等制造過程，降低生產錯誤率。

（二）基于CPS的智能制造

一是關鍵生產環節的裝備自動化，依托工業互聯網平臺控制智能機器人開展生產流程，降低人力成本。二是造船廠域生產要素的泛在互聯。建立狀態采集與控制網絡，實現核心生產要素的泛在互聯。四是基于數字孿生車間的智能管控。構建邏輯模型，實現生產過程動態分析、決策與調度。

（三）供應鏈協同

一是供應鏈管理。通過工業互聯網平臺進行船舶配套資材、供應商、資材配送等精益化管理，保障供應鏈配套均衡、有序，有效提高物流周轉效率。二是供應鏈金融。通過工業互聯網平臺進行融資租賃，將資產由流動性較差的固定資產向流動性最強的現金資產轉變，改善企業現金流，降低企業融資成本，優化公司資本結構。

（四）服務化延伸

一是船舶節能運營。將智能檢測設備連接工業互聯網，實現能耗查詢、分析、統計和管理等功能，減少海運碳排放量，降低船舶運營成本。二是航路智能規劃。搭建網絡鏈路，實現數據的互通與共享。實現開闊水域輔助駕駛，提高了船舶航行安全。三是設備預測維護。使用大數據技術預測狀態發展趨勢和剩余壽命，并采用合理的維修或維護保障措施。

推動邊云協同

促進數據流動

（一）夯實技術基礎，建設數據流動快車道

一是推動新一代信息技術應用，加快大數據、虛擬仿真、系統協同、人工智能等技術協同，打破數據僅在本地計算機、局域網流動的范圍限制。二是加大船舶智能制造總體技術、工藝設計、智能管控、智能決策等技術的研發投入力度，聚焦數據的搜集、積累，并加快相關知識轉化，指導產品生產制造。三是加快船舶行業知識沉淀、封裝、固化，打造數字中臺，構建船舶行業工業軟件支撐體系，通過加快數據自由流動有效解決行業問題。

（二）推動邊云協同，打通生產現場數據瓶頸

一是核心產線智能改造，依托邊緣智能計算、大數據分析，實現云對邊智能控制，縮短核心零部件制造周期，有效降低不良品率，提升生產效率。二是生產計劃動態調整，實時監控現場狀態參數，在工業互聯網平臺綜合分析場地、設備、人員等數據，制定負荷均衡的作業計劃。三是生產模式組織優化，借助大數據、人工智能等技術，保障制造流程精益化、實時化和生產節拍的有序、流暢，降低制造成本。

（三）優化供應鏈配套，提高上下游信息共享水平

一是依托工業互聯網加強上下游企業生產需求計劃的對接，減少交期提前或拖期現象。二是建立云端數字化庫存管理機制，逐步推廣“需求拉動計劃、倉儲動態調整”的自由型庫存控制模式，三是布局基于工業互聯網的供應鏈金融，著力解決墊資、交付延期、訂單取消等因素引起的資金鏈斷裂問題。