智能制造技术在船舶建造流程优化中的应用探析

摘要：当船舶工业迈进智能化发展新阶段，传统建造模式渐渐无法契合现代造船在效率、精度与成本控制方面的高要求标准，智能制造技术依靠自身高度的信息集成、自动控制及实时感知能力，已成推动船舶建造流程转变的核心动力，智能制造在船舶设计的优化、工艺流程的模拟、智能装备的运用及质量检测等方面展现明显优势，大幅提高了建造效率与产品质量，本文针对船舶建造流程的核心环节展开，系统研究智能制造技术的集成途径、关键用途及其在实际项目里的优化效果，还对现有的挑战加以分析，盼为行业的转型升级提供可行的思路及借鉴。

关键词：数字化工艺模式；制造执行管控系统；智能检测

以船舶制造为代表的典型离散型复杂系统工程，长久以来被设计周期久、建造环节多、工艺衔接复杂等问题所羁绊，伴随信息技术与自动化技术的不断进步，怎样以智能化手段达成船舶建造流程的高效协同、柔性制造与质量可控目标，成为船舶工业转型的核心挑战，采用智能制造技术，为传统造船开创了流程重构的崭新途径，尤其在推进设计与制造协同运作、提高资源使用效率、减少对人力的依赖成效明显，正逐渐转变船舶产业的生产组织及管理模式。

一、船舶建造流程中智能制造技术的集成路径

（一）智能设计与数字建模技术应用

处于船舶初步设计跟详细设计阶段，智能设计系统围绕三维CAD、CAE及数字孪生技术为核心展开，借助诸如CATIA、Aveva Marine的三维建模平台，能对船体结构、舱室设置和管系走向进行参数化建模与多方案的仿真，以某大型LNG船设计作为实例，依靠数字孪生模型进行舱室内设备干涉的解析，改良管道排列，把设计返工率减少幅度达30%以上，PLM系统可对设计数据从图纸生成、版本控制直至BOM管理的全流程实施统一管理，打破了设计、采购及制造的数据壁垒，大幅提高了建造前期的筹备效率。

（二）工艺流程数字化与建造方案仿真

工艺流程仿真验证与优化是实现数字化转型背景下工艺流程再造的有力保证。船舶企业进行数字化转型，关键在于持续优化造船工艺流程，以质量、效率为核心实现工艺流程再造，保障连续、均衡地总装造船。工艺流程仿真通过建立船舶工艺流程系统仿真模型，分析生产过程中各工序资源和节拍，识别生产瓶颈，评估作业场地的生产效率、作业周期等关键指标，全面掌握多方面因素对生产效能的影响，从工艺路线、场地布局、设备配置、物料供应、物流规划、作业人员[1]。在某造船厂实施VLCC建造之际，采用建造仿真系统对船体预舾装流程优化，令总装阶段的吊装次数降低至原数的88%，平均实现人机作业工时节省8.5%。

（三）船体结构建造的智能制造单元构建

分段建造阶段，慢慢采用自动化及柔性制造系统，数控等离子/激光切割机实现对钢板的精准下料，切割精度可达正负0.5mm；机器人凭借自动坡口切削提升焊缝预处理质量；以高精度定位AGV进行分段转运工作，误差把控在±2mm以内，焊接工作站凭借工作单元与自动程序控制的整合，完成轨迹控制、参数识别与焊接状态监控的闭环管理流程，船厂普遍实施单元化建造，把船体切割为标准单元模块，各模块在专用车间实现内装、焊接及检验操作，而后转运到船台进行整体组装，有效提高了并行作业效率及生产节拍的稳定度。

二、关键制造环节中的智能化控制手段

（一）智能焊接技术与机器人集成

船体跟管系结构焊接属于高强度、高精度活儿，传统焊接依赖工人既有经验，质量起伏明显，智能焊接机器人借助视觉识别与红外热成像系统来识别焊缝位置及温度梯度的变化，做到对焊接路径的自适应校准，以Lincoln Electric跟KUKA联合打造的智能焊接站为例，其能达成多道焊缝的持续追踪与熔深动态调校，在20mm厚高强钢的对接焊缝之内，熔合率达到98%及以上，把裂纹率调控至0.3%，焊接过程实时监测系统采集电弧电压、电流波形等信号以识别熔池稳定性，且搭配AI算法预测或许存在的焊接缺陷，从而预先介入处理焊接异常。

（二）数字化车间与MES系统集成应用

制造执行系统（MES）可谓智能制造的神经主干，依靠与ERP系统以及工业控制装置的集成，实时调度任务及相关资源，达成从计划到执行的全阶段可视[2]。一家造船企业采用西门子Opcenter MES之后，接入超过400台的焊接机器人、AGV系统、切割与喷涂设备，形成“计划 - 执行 - 反馈 - 优化”的循环闭合流程。处于生产进行阶段，MES依靠RFID来跟踪部件状态，自动推送下一个工序的资讯，且按照设备稼动率、质量数据自动调控生产节奏，成功化解传统建造里“计划跟执行脱节”的障碍，系统部署实施后，物料平均周转用时缩短20%，关键工序的滞后情况比率降至5%以内。

（三）质量检测智能化与无损检测技术升级

智能质量检测技术可极大提升建造环节的检验效率与缺陷辨别能力，在开展焊缝检测之际，把超声相控阵（PAUT）技术与自动扫描轨道系统结合，可做到厚板焊缝内部缺陷的三维成像处理，此分辨率为传统UT检测的3倍大小，采用激光扫描系统（像FARO或Leica）对船体平面板精度进行检测，把误差限制在±1mm范畴，可实时反馈加工误差，协助返工重调，借助AI图像识别算法辅助识别气孔、夹渣、未熔合等缺陷，还可利用数据训练逐步完善判断标准，增进判读效率与契合度，凭借工艺追溯系统，可做到质量问题的源头追溯及责任分级。

三、智能制造在船舶建造流程优化中的成效与挑战

（一）效率提升与成本控制效果分析

以某30万吨级VLCC船舶项目为例，通过构建基于智能制造的建造系统，整体建造周期由原来的14个月缩短至11.5个月，焊接返修率由6.5%降至2.1%，直接材料利用率提升至92%。每艘船平均节省人工成本约420万元人民币。数据还显示，建造误差率与非计划停工事件显著减少，工艺流程运行更为稳定。相比传统模式，智能制造技术在提升生产节拍、资源调度效率与工序稳定性方面成效显著。

（二）造船管理模式的数字化转型

智能制造推动管理模式由传统线性分工向协同网络转变。在智能车间中，设计、工艺、制造、检测等各部门基于统一数据平台协同作业，减少信息中断与反馈滞后。数字孪生平台与项目管理系统（如NavisWorks、ShipConstructor）相结合，实现项目进度、物料流向与工艺执行的同步可视化管理。工艺与数据融合，推动从“事后纠正”向“过程控制”管理模式转变[3]。

（三）技术瓶颈与推广难点分析

即便智能制造在头部船厂已实现积极推进，但在行业推广过程里，依旧面对诸多技术和管理的难题，各设备接口协议的统一未能达成，系统集成面临复杂局面，须凭借定制化研发，某些中小船厂的数字基础设施及高素质运维人才不充足，影响了系统应用的深度挖掘，智能制造关乎多平台、多学科的交叉局面，怎样设立标准化、模块化的系统解决途径，仍是目前行业面临的一大难题。

总结：智能制造技术于船舶建造流程里的集成运用，大幅增进了建造效率、质量把控程度与资源配置能力，从智能设计过渡到自动化制造，而后数字化质量审查，各关键环节优化皆产生了实际性效益，实际项目验证说明，智能制造不仅优化了生产节拍及工艺稳定性，也带动造船管理模式实现系统化与精益化的转型。

参考文献

[1]骆晓萌，石琎，张磊，等.数字工艺赋能船舶智能制造[J].船舶工程，2024，46（07）：16-36.

[2]王鹏宇，郭威，刘坚.船舶智能制造流水线质量检验数据采集技术应用[J].造船技术，2021，49（04）：89-92.

[3]尹嘉雯，周昌智，黄斐，等.产品智能化检测发展分析[J].造船技术，2022，50（06）：72-75.

作者信息：何波  （1986—） 男 、汉族、湖北麻城人、中级工程师、研究方向：船舶与海洋工程