工艺数字化设计，打造智能制造典型场景

智能制造典型场景是智能工厂建设的基础，是推进智能制造的基本业务单元。工业和信息化部发布的《智能制造典型场景参考指引（2025年版）》，从工厂建设、产品研发、生产管理、生产作业等8个重点环节，凝练出40个典型场景，并围绕场景业务活动、核心问题、实施路径与应用成效等方面进行了详细描述。

在企业的生产制造流程中，工艺的设计与管理贯穿于整个流程，是较为重要的环节。面对传统工艺存在诸多痛点，数字化工艺设计与管理，对于制造企业来说不仅是一种新的设计思想，更是一种全新的管理模式。

传统工艺设计方式痛点

经验依赖严重：传统工艺设计高度依赖技术人员的个人经验，缺乏系统化的标准流程，导致设计质量参差不齐；

人才培养周期长：技术人员成长慢，水平参差不齐，达到独立操作阶段需1-2年。

核心技术传承难：工艺设计经验多以“师徒相传”或零散文档保存，受人员波动影响，缺乏数字化沉淀和共享机制。

数据孤岛现象突出：工艺设计、生产、质量等环节数据分散，缺乏统一平台管理，信息传递依赖纸质文档或人工沟通。

工艺数字化设计达成目标

借助信息系统落实工艺规范的要求，实现技术研发过程的全流程在线管控，提高工艺管理的规范性，减少因人员经验的差异导致的工艺质量、设计效率的差异化，有效缩短人员培养周期。

实现设计与制造协同，为其他业务环节提供工艺数据支撑，减少纸质传递过程，保证工艺版本的一致性，提高工艺纪律落实的符合性。

借助知识库应用，在技术研发过程中持续进行知识匹配、知识推送、知识引导、知识复用等，促进公司技术沉淀、传承和创新。

大腾智能3D工艺大师通过数字化手段破解传统工艺设计痛点，构建标准化工艺设计流程，将分散经验转化为可复用的数字资产，降低对个体经验的依赖，使技术人员培养周期缩短50%以上。借助三维可视化与全流程数据集成，打破设计、生产与质量环节的数据壁垒，实现工艺版本实时同步与追溯，纸质文档传递成本降低80%，为智能工厂建设提供坚实的工艺数字化支撑。