• 钢铁行业 ：从“傻大黑粗”到“黑灯工厂”的蜕变

• 石化行业 ：分子级的数字化与连续生产的极致优化

• 工程机械 ：大国重器的“云端”大脑

• 新能源汽车 ：软件定义汽车与三电系统的智能制造

• 机器人行业 ：精密制造与柔性产线的数字化博弈

• 医疗装备 ：高壁垒行业的国产化突围与数字孪生

• 横向总结 ：四大“链条”的共性与趋势

• 材料基因组工程模型

• 成分-工艺-性能关联模型

• 微观组织演变模拟

• 机理模型不足 ：烧结、高炉等复杂反应过程的“黑箱”尚未完全打开，化学反应、热-流-固耦合建模困难。

• 传感器与执行器差距 ：高温、高粉尘环境下，国产传感器稳定性差，工业机器人精度不如进口。

• 系统集成难 ：LIMS（实验室）、PLM、MES、ERP之间存在“数据烟囱”，跨系统数据标准不一。

• 流程模拟软件 ：Pro/II, ChemCAD, Aspen Plus

• 分子设计软件 ：材料科学建模仿真平台

• 高通量评价系统 ：微反应试验平台

• 原油性质复杂 ：难以精准建模，分子级表征困难。

• 中试放大难 ：小试数据到工业装置的放大缺乏高精度模型支撑。

• 数据缺失 ：实验数据非结构化严重（如电镜图像、手写记录）。

• 乙烯裂解实时优化 ：利用在线分析仪表和优化模型，动态调整裂解深度。

• 催化裂化沉降器结焦预测 ：利用机理模型预测内部结焦情况（痛点：密闭环境无法直接观测）。

• 智能巡检 ：使用巡检机器人和视觉算法替代人工（评级★★，痛点是实时性差，误报多）。

• 原油与机理的复杂性 ：原料（原油）成分不确定性极大，导致后续炼化过程的机理模型（热力学、动力学）难以精准匹配。

• “数据孤岛”与安全红线 ：生产网与办公网物理隔离，导致经营数据与生产数据融合极其困难；数据安全要求极高。

• 设备老化与维护 ：大型机组（压缩机、反应器）的预测性维护缺乏高质量故障样本数据。

• 复杂件焊接 ：利用数字孪生和视觉引导机器人进行焊接（痛点：非标件多，工装夹具复杂）。

• 零部件排产 ：APS（高级排程）系统应用（痛点：急单、插单多，模型难以动态适应）。

• 感知模型 （视觉/激光雷达融合）

• 路径规划算法

• 车辆动力学模型

• 运动轨迹规划 ：利用离线编程软件优化焊接、喷涂路径。

• 虚拟调试 ：在产线搭建前，在数字世界完成PLC代码调试。

• 工艺包积累少 ：针对特定行业（如打磨、装配）的工艺知识库（工艺包）不足，依赖人工示教。

• 精度保持 ：国产机器人长期运行后的精度保持（磨损补偿模型）与国外品牌有差距。

1. ?️ 工具链（Tool Chain）：从“单点”到“平台”

1. ? 数据链（Data Chain）：从“记录”到“决策”

1. ? 模型链（Model Chain）：从“机理”到“融合”

1. ?‍? 人才链（Talent Chain）：从“单一”到“复合”

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