船舶：向价值链产业链高端跃升

管桐

数字孪生技术的发展应用，有效提升产品质量，提高用户体验，增热企业收益

工业互联网在船舶行业的应用推广，有利于提升船舶制造整体配套服务水平

船舶行业属于劳动密集、资金密集、技术密集的离散制造业，具备零件数量多、生命周期长、资本投入大、技术要求高等典型特征，正面临接单难、交船难、融资难等痛点。江南造船、黄埔文冲、沪东中华等企业以网络化协同和服务化延伸为切人点，从设计协同化、制造智能化、管理精益化、融资在线化、产品服务化等方向进行数字化转型。

研发开始向

无缝设计转变

（一）研发设计由独立设计向无缝设计转变

船舶行业研发设计环节复杂，涉及数十个专业分工。传统船舶行业使用独立设计模式，在设计环节联通、跨专业对接、设计模型变更等方面存在数据交流不畅、企业协同水平不足等问题。随着业内无缝设计模式的应用推广，基于MBD理念使用唯一数据源进行属性标注，有利于统一标准，改善数据差异问题，打破研发设计的空间、时间、组织限制，降低跨专业、跨部门、跨企业协同研发设计门槛。

（二）生产制造由数字化向智能化转变

船舶构造复杂精密，大型豪华游轮零件数量超过2500万个，对制造工艺、工序的要求较高。在传统船舶生产制造过程中，零部件加工需大量人力，不利于保障产品质量的稳定性，整体质量管控成本较大。随着数字孪生技术的发展应用，助力船舶企业依据统一模型、统一数据源进行生产制造，解决CAD到CAM的集成问题，实现生产过程可预测、可调整、可追溯，有效提升产品质量，提高用户体验，增加企业收益。

（三）供应链管理由重经验向重需求转变

在传统船舶产业链管理体系中，船舶配套、船舶建造、货物生产运输、航运市场等环节的运营都是独立的、单向的，无法针对需求动态调整，缺乏供应链成本优化及纳期有效控制。工业互联网聚焦人、传感器、生产设备和库房、物流等节点的互联互通，打破数据、知识、能力、成本等束缚，推动供需双方相关数据互联互通，以信息流加速物流、资金流、技术流有效流动，加快经验导向到需求导向的模式转变，推动船舶制造企业向价值链、产业链高端跃升。

（四）发展模式由卖产品向卖配套服务转变

目前，全球船舶运力和制造能力存在过剩现象，造船市场需求出现结构性不足，散货船等常规船型需求乏力，高技术船舶和海洋工程高端装备需求旺盛，传统船舶制造业，依靠生产要素投入和廉价劳动力转化的盈利模式难以为继。工业互联网在船舶行业的应用推广，有利于提升船舶制造整体配套服务水平，打造“船舶+智能系统+配套服务”的整体产品方案，提高用户黏性，构建技术迭代升级、用户体验友好的新型船舶工业服务体系。

在数字空间模拟制造过程

降低生产错误率

（一）基于三维模型的协同设计

一是数字孪生仿真。在赛博空间对船舶模型进行碰撞仿真、结构仿真和流体仿真等测试，缩短产品研发周期。二是并行协同设计。船舶企业可应用工业互联网平台集成船舶数据，实现各项设计工作协同进行，提高研发效率。三是工艺设计优化。在数字空间模拟加工、焊接与组装等制造过程，降低生产错误率。

（二）基于CPS的智能制造

一是关键生产环节的装备自动化，依托工业互联网平台控制智能机器人开展生产流程，降低人力成本。二是造船厂域生产要素的泛在互联。建立狀态采集与控制网络，实现核心生产要素的泛在互联。四是基于数字孪生车间的智能管控。构建逻辑模型，实现生产过程动态分析、决策与调度。

（三）供应链协同

一是供应链管理。通过工业互联网平台进行船舶配套资材、供应商、资材配送等精益化管理，保障供应链配套均衡、有序，有效提高物流周转效率。二是供应链金融。通过工业互联网平台进行融资租赁，将资产由流动性较差的固定资产向流动性最强的现金资产转变，改善企业现金流，降低企业融资成本，优化公司资本结构。

（四）服务化延伸

一是船舶节能运营。将智能检测设备连接工业互联网，实现能耗查询、分析、统计和管理等功能，减少海运碳排放量，降低船舶运营成本。二是航路智能规划。搭建网络链路，实现数据的互通与共享。实现开阔水域辅助驾驶，提高了船舶航行安全。三是设备预测维护。使用大数据技术预测状态发展趋势和剩余寿命，并采用合理的维修或维护保障措施。

推动边云协同

促进数据流动

（一）夯实技术基础，建设数据流动快车道

一是推动新一代信息技术应用，加快大数据、虚拟仿真、系统协同、人工智能等技术协同，打破数据仅在本地计算机、局域网流动的范围限制。二是加大船舶智能制造总体技术、工艺设计、智能管控、智能决策等技术的研发投入力度，聚焦数据的搜集、积累，并加快相关知识转化，指导产品生产制造。三是加快船舶行业知识沉淀、封装、固化，打造数字中台，构建船舶行业工业软件支撑体系，通过加快数据自由流动有效解决行业问题。

（二）推动边云协同，打通生产现场数据瓶颈

一是核心产线智能改造，依托边缘智能计算、大数据分析，实现云对边智能控制，缩短核心零部件制造周期，有效降低不良品率，提升生产效率。二是生产计划动态调整，实时监控现场状态参数，在工业互联网平台综合分析场地、设备、人员等数据，制定负荷均衡的作业计划。三是生产模式组织优化，借助大数据、人工智能等技术，保障制造流程精益化、实时化和生产节拍的有序、流畅，降低制造成本。

（三）优化供应链配套，提高上下游信息共享水平

一是依托工业互联网加强上下游企业生产需求计划的对接，减少交期提前或拖期现象。二是建立云端数字化库存管理机制，逐步推广“需求拉动计划、仓储动态调整”的自由型库存控制模式，三是布局基于工业互联网的供应链金融，着力解决垫资、交付延期、订单取消等因素引起的资金链断裂问题。