工厂数字化规划设计场景，主要覆盖工厂新建、改扩建全生命周期，聚焦空间布局优化、设备产线排布、物流路径规划、数字化设计交付等核心业务。该场景是制造业解决工厂建设周期冗长、布局方案优化难度大、现场返工率高等行业痛点的关键手段，也是企业推进工厂数字化转型、压缩建设改造周期、提升规划设计专业性与落地性的核心支撑。

该场景的核心实施逻辑为：以工厂全流程数字化协同设计为基础，搭建一体化数字化设计与交付平台，融合BIM建筑信息建模、设备产线三维建模、工艺物流仿真、全流程过程模拟等核心技术，搭建标准化工厂规划决策知识库，落地全流程数字化设计与交付工作。通过数字化、智能化手段替代传统人工经验模式，有效缩减工厂新建及改造工期，帮助中小制造企业搭建一套科学规范、高效落地、可迭代优化的数字化工厂布局体系。

一、标准解读：中小企业工厂数字化规划设计核心要点

（一）行业现存核心痛点

目前国内多数中小制造企业在工厂规划设计环节普遍存在诸多短板，整体设计模式较为传统粗放：工厂顶层规划缺乏系统性思维，高度依赖从业人员经验，方案调整效率低、试错成本高，同时存在消防、环保等合规风险，土地及厂区空间利用率偏低；设备与产线排布合理性不足，产线平衡度差，生产现场改造返工现象频发；厂内物流路径规划混乱，物料搬运成本居高不下，物流配送节奏与生产节拍无法精准匹配；多专业设计协同低效，设计资料分散碎片化，交付标准不统一，各环节数据脱节，难以实现设计成果后续复用；存量工厂缺乏精准数字化台账，厂区设备、空间底数模糊，技术改造方案无数据支撑，优化效果无法预判、不可管控；行业普遍未搭建规划决策知识库，优质设计经验无法沉淀复用，重复设计、无效投入问题突出。

（二）场景核心定位与落地要求

结合智能制造典型场景建设规范，本场景围绕工厂新建、改扩建全生命周期，贯穿「规划设计-仿真验证-数字化交付-迭代优化」完整业务链条，以“数字化建模、仿真优化、高效交付、经验复用”为四大核心方向，贴合中小企业低成本、轻量化、易落地的建设需求，推动工厂规划设计从传统经验驱动模式，全面转向数字化技术驱动模式，为5大核心建设阶段、20余项细分落地场景提供标准化实施依据。

（三）核心定位、落地核心与建设目标

1.核心定位

坚守“建模为基础、仿真为核心、交付为保障、复用为目标”的建设原则，覆盖工厂前期规划、产线布局、物流设计、资料交付、迭代优化全流程，依托数字化设计交付平台深化多技术融合应用，实现工厂规划设计的数字化、精准化、高效化升级，切实压缩工厂建设与改造周期。

2.落地核心

以数字化设计交付平台为底层底座，以三维建模、仿真模拟技术为核心支撑，以全流程协同设计为主线，聚焦建设周期管控与设计经验复用，充分盘活现有设计资源。通过5大核心阶段、20余项细分场景阶梯式落地，系统性解决工厂规划设计各类痛点，完成传统规划模式的数字化转型升级。

3.核心目标

短期目标：搭建轻量化工厂数字化设计交付平台，完成厂区空间三维建模、基础设备与产线标准化布局，实现基础工艺、物流仿真模拟，解决布局不合理、设计效率低下等基础问题。长期目标：持续迭代平台功能，深化各类数字化技术融合应用，搭建完善的工厂规划决策知识库，实现工厂全生命周期精准仿真与智能优化，规范设计资料数字化交付标准，实现设计经验高效复用，大幅缩减工厂建设改造周期，建成科学高效、可持续迭代的数字化工厂规划设计体系。

二、工厂数字化规划设计5大核心阶段及细分场景解析

第一阶段：工厂前期规划与空间优化阶段

本阶段聚焦工厂顶层战略规划与整体空间设计，重点解决传统规划经验化、方案调整滞后、合规风险高、土地空间浪费、建设周期长等问题，为后续产线设计、施工落地筑牢数字化基础，包含3个细分落地场景。

1.工厂选址与总图规划数字化场景

痛点：传统工厂选址缺乏量化对比依据，仅凭经验决策，易造成土地利用率不足、合规隐患突出等问题；厂区整体功能分区混乱，人流、车流、物流动线交叉干扰，园区管网布局无序，后期整改调整成本*高；整体规划试错成本高、周期漫长。

落地应用：依托数字化设计交付平台，融合GIS地理信息与BIM建模技术，搭建厂区整体空间模型，对多个选址方案进行量化对比优选。科学划分生产区、仓储区、办公区等功能板块，统筹设计园区各类动线，精准测算土地利用效率，标准化规划管网路由。同时联动规划决策知识库中的行业规范、合规标准，提前规避消防、环保、安全等合规风险，*大化提升土地利用率，缩短总图规划周期，降低顶层决策试错成本。

2.厂房建筑空间数字化规划场景

痛点：厂房建筑设计与实际生产工艺需求脱节，柱网间距、层高、承重荷载等核心参数无法适配生产设备运行要求；建筑、结构、机电等多专业设计协同不畅，易出现空间冲突、设计错漏；特殊生产区域未预留专属空间，合规性不达标，后期拆改返工量大。

落地应用：采用BIM全专业建筑建模技术，开展厂房空间适配性定制设计，精准定义柱网、层高、洁净度、荷载等关键参数，满足特殊生产区域的空间预留与合规要求。通过多专业一体化合模校验、建筑性能仿真模拟，提前排查并消除空间冲突、设计漏洞，实现多专业协同一体化规划，确保厂房空间与生产需求精准匹配，从源头减少后期拆改返工。

3.产能规划与产线配比决策场景

痛点：产能测算无标准化数据支撑，易出现产能过剩或产能不足的情况，造成设备、场地投资浪费；产线数量、设备配置与订单结构、产品工艺不匹配；多品种生产模式下，产线柔性配比不合理，投资回报周期无法精准测算，决策盲目性强。

落地应用：基于企业订单需求、产品工艺标准，运用工艺过程模拟、产能仿真计算技术，完成精准产能测算，并对多套产能规划方案进行量化对比。结合知识库内置的行业标杆数据，优化产线数量、生产班次、设备配置方案，定制多品种柔性产线配比模式，精准测算项目投资回报周期，为柔性生产顶层规划提供数据化、可落地的决策依据。

第二阶段：设备与产线数字化布局设计阶段

本阶段聚焦产线全要素精细化、数据化设计，解决传统产线布局经验化、产线平衡率低、设备适配性差、现场返工率高等痛点，推动产线布局从“经验驱动”向“数据驱动”转型，包含5个细分落地场景。

1.设备全参数三维数字化建模场景

痛点：设备三维建模无统一标准，模型未关联完整设备属性数据；标准设备与非标设备资料管理混乱，无法为产线布局、设备安装、工程交付提供精准数据支撑；设备尺寸、接口参数存在偏差，易引发布局冲突、安装故障等风险。

落地应用：采用参数化三维建模、设备数字孪生技术，搭建设备全参数三维模型，完整关联设备外形尺寸、安装接口、能耗参数、运行参数等全维度属性信息，构建标准化设备数字资产库。实现所有设备信息标准化、集中化管理，为产线布局设计、仿真验证、现场安装、工程交付提供1:1精准数据支撑，彻底规避尺寸、接口偏差带来的各类落地风险。

2.产线工位级精细化布局设计场景

痛点：工位布局依赖人工经验，工序排布杂乱无序，人机操作空间狭窄；生产设备、工装夹具、物料货架摆放混乱，存在作业安全隐患；人员操作动线不合理，劳动强度大，工位整体作业效率偏低。

落地应用：依托产品标准工艺路线，结合三维布局设计、人机工程仿真技术，完成工序级精准排布，优化工位内设备、工装、物料的摆放位置。精准校验作业安全距离、人机操作空间，优化产线内部人流、物料流转动线，在消除安全隐患、降低人员劳动强度的同时，大幅提升工位作业效率。

3.产线平衡与工艺节拍优化设计场景

痛点：工序排布不合理，瓶颈工序突出，整体产线平衡率偏低；人员、设备资源配比失衡，各工序等待浪费问题严重；产线柔性不足，无法适配多品种、小批量的快速换产生产需求。

落地应用：运用工艺过程模拟、节拍仿真分析、产线平衡优化算法，精准识别产线瓶颈工序并针对性优化，调整各工序人员、设备资源配比，精准测算产线平衡率与设备综合效率（OEE）。定制多品种快速换产的工艺适配方案，有效提升产线平衡率与生产柔性，适配多元化生产需求。

4.多专业协同布局冲突预校验场景

痛点：产线设备布局与厂房建筑结构、机电管线存在空间碰撞冲突；设备安装、日常检修无预留通道，后期设备运维、作业无法正常开展；多专业设计变更不同步，信息不对称，*易出现设计错漏问题。

落地应用：通过BIM建筑模型与设备模型全专业合模技术，搭配智能碰撞检查算法，全面排查设备布局与建筑结构、机电管线的空间冲突问题。精准校验设备安装、检修通道的预留合理性，建立多专业设计变更同步更新、闭环管控机制，实现空间碰撞问题100%提前排查，从源头减少现场安装返工。

5.柔性产线可重构布局设计场景

痛点：传统产线模块化程度低，无法适配产品快速迭代、多品种生产需求；产线升级、换产无预留空间，改造投入成本高、周期长；换产工艺与布局的适配性无法提前验证，落地风险大。

落地应用：依托模块化产线建模、可重构布局仿真技术，设计标准化模块化产线单元与可灵活调整的布局方案。提前预留产线升级、产品换产所需空间，通过仿真模拟验证换产工艺与布局的适配性，大幅提升产线生产柔性，缩短产品迭代后的产线改造周期，降低改造成本。

第三阶段：工厂物流路径数字化规划与优化阶段

本阶段聚焦厂内全链路物流体系精益化、数字化设计，解决传统物流路径混乱、搬运成本高、配送节拍不匹配、自动化物流落地难等痛点，实现厂内物流全流程高效协同、精准运转，包含5个细分落地场景。

1.厂内全链路物流网络规划场景

痛点：厂内物流网络布局无序，从原材料入厂到成品出库的全流程动线存在交叉、迂回、拥堵等问题；人流、物流、车流未实现物理分离，安全隐患突出；物流节点选址、规模规划不合理，物料搬运距离过长，物流效率低下。

落地应用：通过全厂物流网络建模、物流系统仿真技术，重构厂内全链路物流体系，优化动线设计，实现人流、物流、车流科学分离。合理规划收货区、缓存区、仓储区等核心物流节点的选址与建设规模，彻底解决路线交叉拥堵问题，缩短物料搬运距离，有效降低工厂整体物流运营成本。

2.仓储与线边库布局规划场景

痛点：仓储选址、面积测算缺乏科学依据，空间利用率偏低；货架选型、存储模式与物料特性不匹配，出入库动线混乱；线边缓存区设置不合理，频繁出现物料积压、生产缺料问题，库存周转效率低下。

落地应用：采用仓储三维建模、库存仿真技术，科学规划原材料仓、成品仓、线边仓的选址与建设面积，优化货架布局、存储模式及出入库动线。定制物料缓存区配置方案，通过仿真模拟校验仓储容量、库存周转效率，*大化提升仓储空间利用率，有效规避物料积压、生产缺料风险。

3.自动化物流路径与调度仿真场景

痛点：AGV、AMR等自动化物流设备路径规划不合理，存在运行瓶颈与拥堵问题；多设备协同调度逻辑不规范，易发生碰撞冲突；*端生产工况下物流运力无法保障，配送节拍与产线生产节奏脱节。

落地应用：依托物流路径仿真、多智能体调度模拟技术，规划自动化物流设备的*优行驶路径、停靠站点，搭建标准化智能调度逻辑。模拟多设备协同作业、防拥堵、防碰撞场景及*端生产工况，全面验证物流方案可行性，确保自动化物流配送节奏与产线生产节拍精准匹配。

4.物料配送节拍与拉动模式仿真场景

痛点：物料配送模式与产线生产节拍适配度低，配送频次、批量设置不合理；频繁出现缺料停线或线边物料大量积压问题；配送人员、设备资源配比失衡，资源浪费现象严重。

落地应用：结合产线标准生产节拍，适配搭建JIT配送、看板拉动等精细化物料配送模式，通过物流过程仿真技术，优化配送频次、配送批量与运输路径。模拟排查物料缺料、积压风险，优化配送人力、设备资源配比，实现物料精准按需配送，杜绝产线缺料停线，减少物流资源浪费。

5.动线合规性与安全仿真校验场景

痛点：厂区消防疏散通道、安全出口规划不合理，人员疏散能力不足；洁净车间、防爆区域的人流、物流分流不规范，存在合规与安全隐患；特种设备作业路径未经过专业安全校验，作业风险高。

落地应用：运用三维空间仿真、消防合规智能校验技术，科学规划消防疏散通道与安全出口布局，完成人员疏散模拟演练。规范洁净车间、防爆区域的动线管控标准，全面校验特种设备作业路径的安全性，提前规避各类合规、安全风险，减少后期整改投入。

第四阶段：工厂数字化设计协同与资料交付阶段

本阶段聚焦设计全流程协同办公与标准化数字化交付，解决传统设计协同低效、资料碎片化、交付不规范、数据断层、成果复用难等痛点，打通设计、施工、运维全生命周期数据链路，包含5个细分落地场景。

1.全专业数字化设计协同管理场景

痛点：建筑、工艺、机电等各专业设计存在信息壁垒，独立作业、协同低效；设计版本混乱，修改记录无追溯依据；跨部门、跨合作单位会审流程繁琐，设计错漏碰缺问题频发，整体设计周期冗长。

落地应用：依托一体化协同设计平台，实现多专业线上同步协同设计，建立标准化版本管控、设计变更闭环管理机制。支持跨部门、跨单位设计成果实时共享、在线会审，彻底打破信息壁垒，减少设计错漏问题，大幅压缩设计周期。

2.全要素数字化交付模型构建场景

痛点：各专业设计模型分散独立，未形成统一的全厂数字孪生模型；模型仅为可视化展示，未关联完整属性数据，信息碎片化、数据断层严重；传统二维图纸交付模式，无法满足现代化施工、设备运维的精细化需求。

落地应用：通过全专业模型合模、属性信息标准化挂接技术，整合建筑、设备、工艺、物流等各类专业模型，搭建全厂1:1全域数字孪生交付模型。完整关联设计参数、设备属性、工艺标准等全维度数据，替代传统二维图纸交付模式，实现全要素数字化交付，打通各环节数据断层。

3.设计资料结构化与知识库沉淀场景

痛点：各类设计资料分散存储，检索、复用效率*低；设计经验依附个人，人员流动易造成知识流失；无标准化设计模板与合规校验标准，重复设计、无效设计问题突出。

落地应用：结合知识图谱、结构化文档管理技术，对设计图纸、工艺参数、方案文档等资料进行标准化结构化归档。搭建包含模块化设计单元、标杆工艺方案、合规标准的专属知识库，建立智能检索、快速复用机制，实现设计经验系统化沉淀、高效复用，提升设计标准化水平与工作效率。

4.施工阶段数字化交底与进度管控场景

痛点：传统线下施工交底精准度低，易出现施工偏差、工艺不符等问题；施工进度、设备安装工序缺乏可视化管控，预制构件、非标设备加工交付不规范；现场安装精度无法精准校验把控。

落地应用：采用BIM施工模拟、三维可视化交底技术，提升施工交底的精准度与直观性。开展4D施工进度模拟，实现预制构件数字化定制加工、标准化交付，对现场设备安装精度进行数字化校验。同步更新施工变更信息与数字模型，实现设计与施工无缝衔接，减少施工返工，加快项目建设进度。

5.竣工数字化交付与资产联动场景

痛点：竣工模型与现场实际施工情况不符，交付成果精准度不足；竣工模型与资产管理、设备运维系统相互独立，数字资产与实体资产无法匹配；工厂后期运维、改扩建无精准数据支撑。

落地应用：对竣工数字孪生模型进行实景校核校准，确保模型与现场实际工况完全一致。实现竣工模型与资产管理、设备运维系统无缝对接，搭建工厂全生命周期数字资产台账，达成数字资产与实体资产一一对应，为工厂后续运维、技改升级、改扩建工程提供精准数据支撑。

第五阶段：存量工厂改扩建与迭代优化阶段

本阶段聚焦存量老旧工厂的技术改造、升级优化需求，解决老工厂底数不清、技改方案无数据支撑、优化效果不可控、改造周期长等痛点，实现工厂全生命周期持续数字化优化升级，包含3个细分落地场景。

1.存量工厂数字化孪生建模场景

痛点：老旧工厂图纸缺失、基础数据不完善，厂区建筑、产线、设备现状底数模糊；无精准数字化模型支撑，改扩建方案设计偏差大，现场人工勘测成本高、效率低。

落地应用：运用三维激光扫描、逆向建模技术，对存量工厂厂区、产线、设备进行1:1实景逆向建模，精准还原工厂真实工况。补全缺失图纸与设备全维度属性数据，搭建存量工厂数字孪生底座，为改扩建设计、方案优化提供精准数据支撑，降低现场勘测成本，减少方案设计偏差。

2.产线技改与局部布局优化仿真场景

痛点：存量产线瓶颈工序突出，整体生产效率偏低；无法快速适配产品迭代、设备更新需求；技改方案无仿真验证环节，落地效果无法预判，存在投资浪费、停机改造周期长的问题。

落地应用：针对产线生产瓶颈、设备老旧、产品适配性差等问题，定制产线技改与局部布局优化方案。依托产线三维建模、工艺过程仿真技术，对多套技改方案进行量化对比、落地效果验证，精准破解生产瓶颈，规避无效投资，*大限度缩短产线停机改造周期。

3.存量工厂物流体系升级优化场景

痛点：存量工厂物流体系老旧，各类痛点、瓶颈无法精准定位；物流升级方案适配性不足，试错成本高；优化效果无法量化评估，改造周期不可控。

落地应用：全面诊断存量工厂物流现状，精准识别物流运行瓶颈，定制物流路径优化、仓储升级、自动化物流导入等升级方案。通过物流仿真诊断、路径优化模拟技术，验证方案适配性与可行性，量化评估优化收益，精准解决物流痛点，降低技改试错成本，实现存量工厂物流体系精益化、数字化升级。

底层支撑场景：工厂规划决策知识库运营场景

该场景贯穿工厂数字化规划设计全生命周期，核心工作包含行业合规标准库、设备参数库、模块化设计单元库等核心数据库的搭建、更新、复用与迭代升级，配套AI辅助设计、智能方案推荐、合规性自动校验等智能化能力。其核心价值在于实现工厂规划设计知识的标准化、体系化沉淀与高效复用，降低企业对**设计人员经验的依赖，全面提升规划设计效率与方案质量，从根源上缩短工厂新建、改扩建整体建设周期。

三、工厂数字化规划设计核心技术及智能化应用

（一）核心基础技术介绍

工厂数字化规划设计体系主要依托六大轻量化核心技术，贴合中小企业低成本、易部署、快落地的建设需求，全面支撑5大核心阶段、20余项细分场景落地，有效解决工厂规划布局不合理、建设周期长、经验难复用、落地性差等核心问题，具体技术如下：

1.BIM建筑信息模型技术：搭建厂区空间三维数字化模型，精准还原工厂建筑结构、功能分区、建筑细节，为空间规划、布局优化、多专业协同设计、可视化方案预览提供支撑，全面提升规划设计精准度。

2.设备/产线三维建模技术：构建设备、产线标准化三维数字模型，完整录入设备尺寸、运行参数、接口规格等核心信息，实现设备产线数字化台账管理，为布局优化、仿真验证、数字化交付提供基础数据支撑。

3.工艺/物流仿真技术：对工厂生产工艺流程、厂内物流流转全流程进行模拟仿真，提前预判生产瓶颈、物流拥堵、节拍不匹配等问题，验证设计方案的科学性与可行性，为方案优化提供量化数据依据。

4.过程模拟技术：仿真模拟工厂生产节拍、设备运行状态、物料周转效率、施工建设进度等全流程环节，精准预判生产效率、设备利用率等核心指标，确保规划设计方案与实际生产、施工需求高度适配。

5.数字化知识库与资料管理技术：实现各类设计资料集中存储、版本追溯、规范交付，搭建标准化规划决策知识库，支撑设计经验复用、智能决策优化，有效缩短项目设计周期。

6.逆向建模与实景仿真技术：针对存量老旧工厂，通过三维激光扫描、实景逆向建模技术，精准还原工厂真实工况，搭建数字孪生底座，为工厂改扩建、迭代优化提供核心支撑。

（二）AI智能化融合应用

AI技术与六大基础技术深度融合，全面覆盖工厂规划设计全流程场景，轻量化适配中小企业部署需求，实现全链路智能化赋能，具体应用场景如下：

1.前期规划阶段：AI赋能BIM+GIS融合技术，智能优化工厂选址、总图布局与功能分区，自动生成基础三维模型；联动知识库数据智能校验方案合规性，推送多方案量化对比结果，提升顶层决策科学性。

2.产线布局设计阶段：AI驱动智能化设备建模，自动识别、录入设备参数，快速生成标准化三维模型；通过智能算法优化产线布局、工序排布与节拍平衡，提前预判空间布局冲突，智能推送柔性产线可重构方案，提升布局设计效率与专业性。

3.物流规划优化阶段：AI智能分析厂区空间、产线布局、物料需求等多维度数据，规划*优物流路径与自动化设备调度逻辑，动态优化配送节拍与拉动模式；自动识别物流运行瓶颈，推送针对性优化方案，降低物流运营成本。

4.设计交付阶段：AI搭建智能资料管理体系，实现设计资料自动归档、版本差异智能识别、格式问题自动修正；智能匹配多专业设计需求，推送协同优化建议，提升协同效率与交付规范性；辅助竣工模型智能校核，实现与资产管理系统无缝对接。

5.存量工厂改造阶段：AI辅助实景逆向建模，自动补全设备属性数据与缺失图纸；通过AI仿真分析智能识别工厂生产、物流瓶颈，推送*优技改与升级方案，精准预判优化效果，缩短改造周期、降低试错成本。

6.知识库运营阶段：AI驱动知识库自动化迭代，智能沉淀、分类整理规划设计经验与优质方案，搭建智能检索、精准推荐机制；实时更新行业合规标准，实现设计方案合规性自动校验，推动知识库持续优化升级。

四、核心名词释义

1.工厂数字化规划设计：围绕工厂新建、改扩建全生命周期，依托数字化设计与交付平台，融合三维建模、仿真模拟等核心技术，覆盖前期规划、产线布局、物流设计、资料交付、迭代优化全链路，核心目标为压缩工厂建设改造周期、提升规划设计科学性与落地性。

2.BIM建筑信息模型技术：数字化核心建模技术，用于搭建工厂建筑、空间结构三维模型，实现厂区空间布局可视化、精准化规划，支撑多专业协同设计、仿真验证与标准化数字化交付。

3.设备/产线三维建模：通过数字化技术搭建生产设备、产线三维立体模型，精准承载设备尺寸、参数、结构等核心信息，为产线布局优化、仿真验证、数字化资产管理提供支撑。

4.工艺/物流仿真：依托模拟仿真技术，对工厂生产工艺流程、物料流转路径进行全流程模拟，提前排查生产瓶颈、物流拥堵等问题，验证规划方案的合理性与落地可行性。

5.工厂规划决策知识库：集中沉淀工厂规划设计经验、优质方案、仿真数据、行业合规标准的数字化资源平台，可实现设计经验复用、智能决策支撑、方案合规校验，持续提升规划设计效率与方案质量。

6.逆向建模技术：通过三维激光扫描等实景采集手段，对存量工厂、设备进行1:1实景还原建模，解决老旧工厂图纸缺失、底数不清的问题，为改扩建设计、迭代优化提供精准数据支撑。

五、全文总结

中小企业落地工厂数字化规划设计场景，核心是完成从传统人工经验式规划，向数字化、智能化、标准化规划设计模式的转型升级。场景全程围绕工厂新建、改扩建全生命周期，紧扣「规划设计-仿真验证-数字化交付-迭代优化」完整业务链条，以数字化设计交付平台为载体，依托六大核心数字化技术，通过5大核心阶段、20余项细分场景标准化落地，系统性解决工厂规划布局不合理、建设改造周期长、设计经验难复用、方案落地性差等行业痛点，构建规划设计全流程闭环管理体系。

整体建设逻辑以一体化数字化设计交付平台为底座，深度融合BIM建模、三维仿真、智能模拟等技术，实现工厂规划设计全流程数字化、智能化管控，搭配标准化规划决策知识库实现经验沉淀复用。*终实现工厂建设与改造周期的大幅缩减，帮助中小企业搭建科学高效、可迭代、可优化的数字化工厂布局体系，持续赋能企业智能制造数字化转型与高质量发展。