2025-2027年欧洲制造业发展导向

当前，欧盟委员会各部门正与利益相关方协商，为“欧洲地平线”计划的最后三年制定新的战略计划（2025-2027年）。虽然该计划第四部分“数字、工业和空间”中绿色化与数字化双转型、复原力、开放的战略自主权等优先事项仍然有效，但鉴于近期的地缘政治发展态势，这些优先事项增加了新的内容。

对于制造业来说，优先事项是通过竞争力和可持续性来开展生产活动，并且减少对技术、物质资源和能源的依赖。与制造业相关的另一个要素是劳动力的人口结构变化，这一变化对自动化、人类体能和认知能力提出了更高要求。与此同时，气候变化的步伐也在加快，随之引发了社会经济、环境和人类健康方面的后果。在此背景之下，系统研究欧洲制造业发展导向的重要性日益明显，研究范围涵盖了从制造业到加工业的不同工业部门，以及这些部门与原材料和新型材料之间的联系。

需要关注的一个关键问题是，在净零排放产业政策的背景下，制造业应提供哪些产品和服务。我们尤其需要关注对于可持续发展和可再生能源的生产和储存至关重要的产品和服务，如太阳能电池板、蓄电池、氢能解决方案、电子燃料解决方案、可持续交通、风能解决方案以及可节约能耗的关键机械部件。尽管欧洲制造伙伴关系将继续解决独立于行业的技术问题，但制造业企业的参与、技术路径的选择以及与其他方案的协同作用可能会受到这一伙伴关系的影响。

本次战略计划新增加的部分包括可再生经济，这是一种充分保护地球生态系统及其资源的经济发展模式。另一个优先事项将解决对原材料的战略依赖，整合先进材料和二次原材料（包括在先进材料设计中实现循环）。此外，《欧洲芯片法案》提出，计划到2030年将欧洲半导体芯片的全球市场份额翻一番，从目前的10%增加到20%，这是一项重要战略任务。当前，参与欧盟委员会各部门和欧洲未来工厂研究协会（EFFRA）的四个工作组正在研究以下四个方面的发展方向。

一、打造高效、灵敏、智能的工厂及供应链

当前，“未来工厂”（FoF）公私伙伴关系在许多单个制造技术方面取得重大进展，包括增材制造、零缺陷制造、互联工厂和人机界面。除了系统研究制造业发展导向以外，还需要支持特定技术的开发，因为在工厂层面仍然存在尚未解决的问题。特定技术的开发与生产力、竞争力以及可持续性密切相关。需要解决的问题涉及机器、生产线、工厂和价值网络层面、先进自动化和数字化方法、产品设计，包括再制造能力和数字产品护照的实施。

第一，需要采用智能制造方法实现“零X”目标，即零缺陷、零故障和零浪费。为了获得强大、弹性和有竞争力的价值网络，制造业生态系统需要具有标准化数据格式的数据空间，用于交换产品和组件（数字孪生）的设计、制造、物流和数据，以实现物流信息和设计修改的深链规划和实时监控。对于数据应遵循可查找、可评估、可互操作和可重复使用的四大原则，但目前还没有发布相关标准。

第二，需要灵活的工厂自动化方法来缩短制造产品的上市时间，特别是对于小批量生产。显然，先进制造业发展将持续受到人工智能技术迅速普及的影响，制造业的研发与创新不仅要关注相关技术的开发，还要关注其在工业中的应用。例如，设计对齐、集成和映射网络是一项产学融合的倡议，重点关注作为人工智能用户的制造业社区。

第三，需要解决突破性制造技术的问题。这些突破性技术包括在2024年中东国际展览会上首次讨论的生物智能制造。生物智能制造的愿景不仅是复制生物系统，而且是与生物系统集成和交互。生物智能制造是通过自然的设计原则和制造能力在有机物和无机物的原子水平上设计和操作。例如，制造系统中的生物传感器是与活体器官和大脑（包括人类大脑）相互作用的一类新型生物传感器，这种传感器将改变微纳米制造与生物材料科学和生物打印相结合的方式，创造出一类新的解决方案。另一个则是制造系统中的生物执行器，近15年来，应用研究一直试图用碳纳米管、电活性聚合物和其他可控材料模拟生物执行器。现在，科学届已经开始直接使用肌肉细胞来生成生物技术执行器。

二、在气候中和目标下实现循环产品及互联制造

“未来工厂”公私伙伴关系在促进离散制造业的循环性方面取得了进展。取得的一些主要成果有：第一，在众多不同的制造业领域内开发和创新绿色技术，包括利用信息和通信技术优化生产流程、减少浪费、实现资源再利用和提高资源效率的战略。第二，创建新的价值链，重点关注材料和组件的回收和再利用，以及开发支持循环的新产品和服务。第三，开发促进循环的商业模式。这些模型旨在通过关注产品设计、再制造和回收，以减少浪费和提高资源利用效率。第四，支持制造商、供应商和用户之间的跨部门合作，以及制造业与废物管理和物流等其他部门之间的合作。

总体而言，“未来工厂”将建立一个更可持续和资源节约型的制造系统，这对于实现《欧洲绿色协议》的目标和确保欧洲制造业的长期竞争力至关重要。目前，循环、互联制造生态系统面临的新挑战有以下几个方面。

首先，在工厂层面，循环转型需要一系列创新和自动化制造和再制造操作，包括产品的物理收集、产品和组件的拆卸、分离及分类。除此之外，还需要一个产品数据生态系统，以便在复杂的价值网络上收集和共享数据。尤其实现数字产品护照、数字孪生以及与数据空间的连接。2024年预计将在支持制造业循环技术研发和解决方案领域作出重要贡献。

其次，在产品层面，有必要实现产品的维修、翻新和新产品转化。例如，在选择材料回收路线之前，首选方案是保留或升级产品或系统在其生命周期中的功能和价值，并尽可能缩短循环周期，然后选择材料回收路线。需要为再制造设计产品，如模块化设计。然而，也需要支持实际产品和未来产品的共存，例如，需要复杂性较强的混合模式组装。建立循环制造价值网络是一个复杂的过程。废旧产品和组件在循环价值网络中遵循的路线，需要在数字决策解决方案和可持续发展KPI的定量评估的支持下开发。

最后，在材料层面，制造业需要为稀缺或生态足迹高的材料寻找替代品。需要建立或进一步开发高产的回收工艺和价值链，保质保量生产回收材料。需要研究如何在未来的关键产品中，整合设计安全和可持续的材料。

循环性和复原力与价值链息息相关。这些价值链可以更长、分布更广或更加本地化。当务之急是使循环性和复原力更易于量化。新的循环经济需要以创新的商业模式和服务化方法为支撑。这为实现弹性价值网络的需求增加了一个额外的维度，其中组件和资源的再利用和再制造，将成为实现战略自主开放和环境可持续发展的关键技术能力。在“以人为本”的背景中，本土制造和城市制造也很重要，可以为循环作出重大贡献，包括通过重新利用城市废物的潜力。在能源效率方面，可以在制造业中通过使用循环方法，以及降低能源消耗和减少使用化石燃料为可持续发展作出贡献。在物流方面，运输对生态的影响也需要考虑。

三、提供新的综合业务、产品服务和生产方法

近年来，云计算推动了众所周知的“软件即服务”趋势，而这只是将“一切”作为服务来提供的一个明显的行业趋势，例如移动即服务、基础设施即服务、安全即服务等。在制造领域，这种做法非常有趣，因为制造业的服务化具有多种优势，例如提高生产流程的弹性和灵活性。值得注意的是，“制造即服务”可以方便地使用现代制造设施，这些设施通常比传统设施更高效、更“绿色”。在这一方面，通过将生产转移到更靠近客户的位置来优化物流的潜力，使“制造即服务”在可持续性发展方面具有重要优势。

当前的服务化趋势，即制造企业将制造设备作为“产品服务”，促进了制造系统供应商与应用创新商业模式的制造企业建立长期的合作伙伴关系。这些服务可以与改变机器行为、重新利用、重新配置、定制或节能相关联，以及将制造流程和设备整合到制造企业的工作流程中。在产品制造方面提供的服务不仅可以是短期的，也可以是长期的，其整个生命周期包含了制造系统的循环方面。也就是说，服务化趋势包含了从“智能工厂”到“智能价值链”再到“可持续价值链”的战略路径。实现更可持续发展的制造业需要数字技术作为支撑。这些服务和相关技术正沿着这些制造系统的（扩展）生命周期不断发展。

使用可信赖的人工智能、数字孪生和新一代传感器等技术的快速响应服务将推动实现超灵活的生产流程，即使在危急条件下也能维持最理想的生产活动。使用合适的制造资源将显著提高制造流程的可持续性。制造设备或相关服务提供商需要为制造企业提供持续支持，即使在不断变化的条件下，也能使其从制造资产中获得最佳性能。从制造流程层面到车间和工厂层面，都需要解决制造资产的持续优化使用问题，这需要在整个价值链中整合数字技术，以实现质量保证和高级预测，包括能源消耗管理。需要通过数字孪生/工业虚拟技术来开展虚拟调试、维修和维护等活动，同时降低对物理微调和现场干预的需求。制造解决方案和相关服务的生命周期管理将赋能制造业灵活、高效和可持续的发展。

人工智能的应用在面向服务的生产模式的发展中发挥着重要作用，因为需要人工智能来管理和整合整个价值链。虽然人工智能在制造业中的应用不会带来与人工智能在其他领域相关的道德风险（例如，虚假信息、算法偏见等），但在该领域广泛部署人工智能应用仍存在重大挑战，例如，旧式制造设备的老化和缺乏连接性，以及出于网络安全和法律等问题。数据空间主要解决数据共享方面的问题。数据空间和云/边缘解决方案将有助于发展响应迅速且具有弹性的制造业，使之能够通过利用价值链中的数据来适应不断变化的外部条件，包括数字化产品和工艺认证的工业实施和相关服务。

机器对机器的制造数据交换和相关数据空间将成为制造业进步最重要的驱动力之一，因为它可以支持智能工厂与其他工厂和服务提供商等机构共享数据。制造业数据空间应具备以下特点：开放性、去中心化、主权性、互操作性、可扩展性、透明性、完整性、安全性和可信数据交换、确保数据主权的技术以及明确的数据经济学共享规则，以便允许价值链中所有参与者在公平的条件下共享数据。流程的数字化认证和资格认证将加快新产品流入市场的速度，并促进“制造即服务”生产的广泛采用，从而提供相应的保证，并将推动对新生产技术的应用。

四、发展“以人为本”的制造业

“未来工厂”公私伙伴关系通过一系列项目在“以人为本”方面取得了进展。例如，协调和支持“Fit4FoF行动”（让员工适应未来工厂），该行动重点关注技能和未来场景。当前，“未来工厂”公私伙伴关系在“以人为本”方面取得的进展包括：创造了117个新的工作岗位；制定现有技能提升计划清单；开发出一种新颖的技能提升分析工具，该工具旨在通过将确定的工作岗位与技术发展趋势、技能和培训计划关联起来，支持技能提升需求的快速分析。协调和支持“互联工厂2”行动，即通过数字平台、跨领域功能和熟练劳动力实现全球领先的智能制造，该行动重点关注欧盟制造业的数字化，如数据空间、人工智能、网络安全和智能工厂。

目前，发展以人为本的制造业所面临的新挑战包括：在机器、工厂和流程层面，需要增强人的体能和认知能力，以实现具有包容性和可持续发展的制造业；人口结构的演变强化了不断提高工厂工人福利、制造业车间吸引力以及包容性的必要性。

虚拟增强现实技术可通过两方面降低人类与机器合作的难度，减轻人类的工作负担和压力：一方面是通过先进的机电一体化和机器人技术实现安全、无缝和自然的人机合作与互动；另一方面是通过增强现实解决方案（包括可穿戴设备）。而认知增强将通过以下八个方面来实现：一是采用超越技术并将重点转移到为制造业带来价值的人身上来实现，包括协作式工作环境；二是数据工程，使人工智能服务于人类，在这种情况下人类是该领域的专家，而不是与人工智能互换角色；三是先进的信息共享和个性化数字工作指南；四是先进的可视化技术；五是高级数据模型、合成数据生成和语义；六是与人工智能和数据分析技术的直观交互；七是知识管理系统 （KMS） 和决策支持系统（DSS） 的标准、通用数据格式和应用程序编程接口 （API）；八是开放式硬件标准和商业模式可以优化产品，如家具、汽车、智能电子产品。从更广泛的意义上讲，需要通过数字化手段实现技能提升、资格认证和工作转型。

研究虚拟现实技术和增强现实技术在制造业中的作用非常重要。向净零产业的过渡加速了制造流程的转变，这种转变需要提高或重新培训工作人员的技能，并增强制造业年轻专业人员的能力。与“数字化合规和整合创新制造解决方案”的优先事项类似，数字技术应进一步支持工人的技能提升和资格认证，同时尊重和保护与个人信息相关的隐私。人工智能和数字孪生需要支持人类在工厂内或价值网络中重新分配制造能力时作出的可信决策。

“以人为本”的发展目标与其他三个具体目标相关联，它们不仅将关乎制造业工人的福祉，而且还将提高产品质量、企业的生产力、效率和可持续性。

（本文节选自《欧洲制造业研究与创新的未来趋势》，本刊编辑常昌盛编译，略有删减。原文链接：https：//op.europa.eu/en/publicationdetail/-/publication/e21c4e4b-8e69-11ee-8aa6-01aa75ed71a1/language-en）