编者按：

当“宇宙工场”遇上东谈主工智能，当传统车间走向数据云表，有“隐形冠军”续写据说，也有新锐力量重塑产业，还有中小企业在大师阛阓中解围。以它们为窗口，咱们不雅察东莞企业若因何立异为刃，开导产业升级的新旅途。

即日起，南边日报、南边+推出《莞企新势》栏目。栏目将论说莞企的簇新事，眷注莞企发展的新趋势，敬请垂注。

“咱们这里就随机一个‘超等工业超市’，客户一进来就能直不雅地了解到咱们能作念什么，并基于他们的需要来选定得当我方的决策。”东莞模德宝智能科技有限公司（下称“模德宝”）副总裁王胜说。

走进模德宝的坐褥车间，鲜见工东谈主穿梭于产线之间，更姓改物的是自动化配置与云表教唆的高效协同，这里与传统坐褥车间有些不相通——模具的前端规划、编程通过云表大数据进行交互，中间的制造通过工艺排配和APS智能排产一一理解，以数据驱动制造，AGV小车载着物料穿梭其中，机械臂按要乞降工序进行加工，“7×24”的少东谈主化、智能化坐褥，让这里成了名副其实的“黑灯”工场。

近日，南边+记者走进模德宝，了解这家“黑灯”工场怎样“照亮”模具行业的智造路，撬动万亿级模具阛阓的新改日。

在东莞逛“工业超市”，把智能工场带回“家”｜莞企新势

从“一台机床一个东谈主”到“一条坐褥线一个东谈主”

模具，被称为“工业之母”，小到瓶盖、玩物，大到家电、汽车，简直通盘工业居品的成型王人离不开它。四肢制造业的中枢时势之一，模具的坐褥周期、品性和资本将胜利影响居品坐褥。一套高效的模具不错依靠简短操作，高效率、高精度、高步调地坐褥出数万件到数百万件的末端居品，撬动卑鄙数十万亿居品阛阓。

可是，模具制造难度远高于一般工业品，波及工艺规划、材料学、机械加工等多畛域常识本事，制造工艺复杂且周期漫长，高度依赖东谈主才和教学，这也导致此前传统模具行业长期依赖“教练傅”的教学。东谈主工操作占比高、步调化进度低，加上年青劳能泉源失与产业外迁的压力，模具行业转型升级眉睫之内。

“咱们发现，中国有好多模具制造干系的企业，但大大量仍停留在‘一台机床一个东谈主’的阶段。”王胜暗示。

模德宝副总裁王胜。

靠近这一痛点，模德宝自2023年起，在东莞松山湖建起了一座超15000平淡米的模具行业标杆智能工场并投产，领有十余条从规划、编程、制造到检测、物流的全柔性制造自动化坐褥线，近80%的制造工序也曾达成少东谈主化或无东谈主化，一条产线只需一个东谈主，就能鼓舞坐褥制造经由。

过程听起来很简短，实质上卓越复杂。这一变革的背后，是模德宝对工业物联网与数据治理的深耕。“每一个居品不相通，要把它高效地坐褥出来，波及许多工业常识，工艺和本事，包括材料、工业软件、精密加工、检测等多个维度，细节决定成败。”王胜例如，“模具加工配置品牌多、接口复杂，光是数据收集和清算就需千里淀卓越长的时代。”

通过自主研发的工业互联网平台“模云”，模德宝买通了模具加工畛域大师主要配置的物联层，从而构建起基于机台的重大工艺数据库。

后果无庸赘述。以模具报价为例，传统模式下，工程师需破钞一天时代核算资本，而通过AI智能报价系统，仅需几十分钟即可生成精确决策，效率提高超10倍。现在，模德宝为家电、3C等各行业头部客户提供处治决策，“黑灯”工场模式更成为不少制造业企业建厂的样板。

AI上线赞助坐褥

如若说“黑灯”工场是模德宝为模具行业动“筋骨”，那么AI本事的应用等于为模具行业的坐褥制造加入一个机灵“大脑”。

在模具这一高度非标化的畛域，AI的应用一度被视为“不成能的任务”——每个居品对应的模具结构天渊之隔，传统算法难以搪塞复杂特征识别。

“‘AI+制造’中枢点就在于企业必须领有的确的工业场景和对应的结构化数据。”王胜先容，模德宝基于十多年的数字化制造教学，不仅积攒了丰富的模具全人命周期坐褥成分，也千里淀了海量的结构化步调数据库，并在此基础之上融入AI，让全经由达成智能化。

模德宝深耕模具行业和工业软件畛域十余年，就业过超千家制造企业，千里淀了涵盖汽车、医疗、3C等行业的结构化数据。

王胜暗示：“2023年起，咱们就运转探索大模子在工业现场的应用，接续尝试多款模子接入‘模小云’，在某些场景致使提高了约5至10倍效率，但波及不同具体工序的应用有着不同的难易进度。现在，咱们也曾在模具报价、模具排产、品性检测等具体场景达成了初步闭环，预测在本年下半年至来岁就不错连接延展。”

值得一提的是，模德宝也在探索用“造谣厂长”重构工场握住。王胜期待，在不远的将来，工场不错在云表愚弄AI智能体实时监控配置气象、握住现场加工、预判故障风险，并合营物流与供应链；在车间，集群式机器东谈主不错自主履行教唆，造成一体化管控。

基于“模云”平台职责的“模小云”AI助手。

AI的深度浸透，还离不开生态协同。现在，模德宝打造的工业互联网平台“模云”已接入数十家高卑鄙企业，通过数据分享推动产业链协同。“咱们选定在东莞松山湖打造智能工场，亦然因为这里勾搭咱们的客户，还有着别的城市无与伦比的配套供应链，在很短的时代内就能实时反应咱们所需的零部件。”王胜说。

但在王胜看来，AI现在四肢器具浸透进的确的工业现场依然会遭遇好多的挑战，“因为工业制造需要高度的放心性和准确性，改日，咱们将会连接研发，让AI不错推崇更大效能，‘颖异活’‘会干活’‘干好活’。”

采写/照相/视频：南边+记者 何绮莹无后顾之忧