编者语：

　　根据广东省智能制造生态合作伙伴行动计划工作安排，为统筹用好各级智能制造试点示范项目成果，推广智能制造新模式和成功经验，省工业和信息化厅组织征集了一批基础好、做法优、有成效、可复制推广的智能制造推广案例，在厅政务宣传平台发布，供有关方面学习借鉴，冀推动我省智能制造深入发展。

案例二

　　高世代G11显示面板生产线网络协同智造新模式应用

（TCL华星光电技术有限公司）

　　一、企业简介

　　（一）企业基本情况

　　TCL华星光电技术有限公司（简称“TCL华星”）成立于2009年，是一家专注于半导体显示领域的创新型科技企业。作为全球半导体显示龙头之一，TCL华星以深圳、武汉、惠州、苏州、广州、印度为基地，拥有8条面板生产线、4座模组厂，投资金额超2400亿元。

　　TCL华星积极布局下一代Mini-LED、Micro-LED、柔性OLED、印刷OLED等新型显示技术，产品覆盖大中小尺寸面板及触控模组、电子白板、拼接墙、车载、电竞等高端显示应用领域，构建了在全球面板行业的核心竞争力。2020年，TCL华星TV 面板出货面积全球第二，55吋电视面板市占率全球第一，65吋电视面板市占率居全球第二位；小尺寸LTPS手机面板出货量全球前三，交互白板出货量第四季度全球第一；电竞显示面板以及AMOLED柔性面板出货量均居全球第四。

　　TCL华星始终坚持走自主创新驱动发展道路，截至2020年底，TCL华星累计专利申请数47720件，累计全球专利授权数15362件，其中发明专利超99.3%，自主专利已广泛覆盖美国、欧洲、日本、韩国等国家和地区。2020年，美国专利授权数5379件，首次跻身全球前五十，连续六年位居中国大陆企业前三；PCT专利公开总量2192，在中国企业内排名前三。

　　（二）所属行业及特点

　　按照国民经济行业分类（GB/T4754-2017）标准，属于制造业行业（代码3974）。

　　（三）智能制造亮点及模式总结

　　本项目是促进信息化、智能化与工业化融合的优选切入点，可有效解决其他企业、行业在实施“智能”建设过程中所遇到的技术、信息等局限问题，降低信息化、智能化应用成本，使面板企业的智能化、信息化技术应用可以广泛推广与普及，更进一步促进国产软件和设备及人工智能的应用，实现数字化、网络化、可视化、集成化、协同化和智能化的面板智能制造信息技术应用与发展，并将面板企业信息化、智能化服务延伸到供应链的上下游。

　　本项目基于华星智能云平台，以及国产核心智能制造装备和人工智能技术的创新应用，实现企业间数据的相互协同、企业内软件和智能设备的互联互通，设备与环境的互感知，从全生产线自动化设备生产组织、感应与控制，到生产规划和决策全流程，完成高度协同和智能的TCL华星高世代G11显示智能工厂建设，进行网络化制造资源协同管理，最终实现集约化生产管理的目标，以及成为国内高世代显示面板企业信息化、自动化、智能化的智能工厂网络协同制造新模式应用典范。

　　本项目采用国产核心智能制造装备和人工智能技术的创新应用，实现软件和设备的互联互通，设备与环境的互感知，完成高度自动化、数字化、可视化、模型化、集成化、协同化、网络化和智能化的TCL华星全球最高世代G11显示面板智能工厂建设。在本项目的实施中，TCL华星与国内智能制造核心软硬件厂商联合攻关，解决采用国外工业控制系统存在的数据频繁转换风险技术支持不足、采购成本高等问题，推进工业控制系统及软件的国产化进程。同时本项目的实施也引进了国产工业机器人、自动化检测和智能物流等装备，进一步推动显示行业的设备国产化进程。

　　本项目的实施，不仅可以打破国外软硬件厂商的垄断，进一步提升智能制造核心技术装备及短板装备的创新能力，夯实核心支撑软件、工业互联网等基础，突破核心软硬件受制于人的局面，同时进一步完善本土平板显示产业链，促进国内面板产业健康有序的发展，更加有助于面板厂大幅提高设计效率、降低设计成本、提升产品的质量和竞争力。加快新型显示产业发展对促进产业结构优化调整，实施创新驱动发展战略，推动经济提质增效升级具有重要意义。

　　二、智能制造项目建设

　　（一）项目背景

　　新世纪以来，新一轮科技革命、产业变革、与我国加快转变经济发展方式的战略，迎来了历史性交汇，国际产业分工格局正在重塑，制造业作为国民经济主体，是立国之本、兴国之器和强国之基，打造具有国际竞争力的制造业是我国提升综合国力、保障国家安全、建设世界强国的必由之路。与世界先进水平相比，我国制造业仍然大而不强，在自主创新能力、资源利用效率、产业结构水平、信息化程度和质量效益等方面差距明显，转型升级和跨越发展的任务紧迫而艰巨。

　　同时，我国显示产业已实现跨越式发展，成为全球显示产业的重要力量。未来几年，全球显示产业格局和竞争态势将发生深刻变化，我国新型显示产业也将面临愈加严酷的全球竞争。一方面，随着国内产业规模的扩大，必将面临海外军团在知识产权方面的正面阻击；另一方面，全球上游产业链，尤其是关键主材和装备仍主要掌握在海外产业，必将在一定程度上限制我国产业发展，并试图攫取更大利润。我国新型显示产业已进入发展的攻坚期和深水区，须着力解决面板企业知识产权攻防体系建设、上游产业链与面板企业发展不配套、不平衡等问题，同时全力提升行业的生产效率。

　　（二）实施路径

　　本项目由TCL华星牵头，联合国内系统厂商中电九天、华大九天、广州科天，核心智能装备供应商广州旭璟、东旭光电，在标准应用推广方面，与第三方机构中国电子标准院以及赛迪联合攻关实施。在TCL华星高世代G11显示面板生产线上率先应用和实施基于国产化的华星云作为生产及内外业务管理平台，主要负责设备监控、物流控管以及生产、业务管理数据打通并进行数据分析。同时应用国内优秀设备厂商的工业机器人、智能检测与装配装备和智能物流与仓储装备，以及加入智能传感及人工智能技术的应用，构建G11显示面板生产线的自动化、信息化和智能化环境。将生产设备及自动化设备的运行数据、生产环境数据、原材料数据分析和管理、生产过程数据收集传输分析、成品及库存数据、物流运输和监控、客户收付等产供销流程串接成不中断的数据流，实现从全生产线自动化设备生产组织与控制，到战略规划和决策全流程，打造高世代G11显示面板生产线网络协同制造新模式应用。

　　项目透过系统化的信息架构建设原则梳理、核心管理信息系统业务流程梳理、多公司及多任务厂端主数据管理规范梳理、集团式数据信息治理体系建立，整合TCL华星的信息系统，保证相关信息能及时共享和传递，全面提升TCL华星运营效率。

　　图1 华星智能制造新模式整体架构

　　图2 华星智能云平台示意图

　　（三）实施成效

　　项目建成了TCL华星高世代G11显示智能工厂，实现企业间数据的相互协同、企业内软件和智能设备的互联互通，设备与环境的互感知，从全生产线自动化设备生产组织、感应与控制，到生产规划和决策全流程，同时项目进行网络化制造资源协同管理，达成集约化生产管理的目标。基于该项目，申请发明专利11项，登记软件著作权11项，获批机器人产品认证证书1项，形成行业标准草案2项、团体标准1项（已公布）和企业标准草案1项。项目采用23种智能制造核心技术装备，5种工业软件，1种工业互联网系统与装备（IOT平台），构建智能云平台。项目应用了1种计算机视觉的人工智能技术—自动判Code管理系统(ADC)。

　　图3 网络协同制造示意图

　　项目实施后取得了良好的经济效益成果，通过新模式项目的执行，TCL华星的产品研制周期缩短，产品不良率降低，生产效率得到大幅提升，从根本上降低了企业运营成本，增强了企业市场竞争力。

　　三、经验复制推广

　　一般而言，导入智能制造系统后可为企业带来效益的提升，但这不是一定的。是否可达成高效益，尚需搭配经验丰富的项目成员，统合企业业务流程及公司战略规划，不断完成系统架构及业务模块，以搭建智能化的生管理系统。分阶段完成企业流程的标准化、信息化、自动化和智能化，从而达到智能生产的目标。

　　缺乏成熟的应用实践和可复制模式是阻碍我国面板产业智能制造发展的主要问题。TCL华星敢于利用国产云平台打造网络化制造资源协同平台，面向全行业做出了表率，降低了其他企业开展智能制造实践的技术门槛、投入风险和维护成本，推动面板制造国产化信息化技术的可持续发展。另外，由于制造资源协同平台产业链涉及软件开发、设备开发、系统集成以及电信运营系统等多个环节，本项目的实施与发展将对相关产业链条上的其他国产化软件和设备供应商的成长产生根本的推动作用，从而最终实现以智能、信息科技带动经济新一轮增长的目标。

　　四、体会与建议

　　智能制造系统的使用不仅在企业生产的某些局部对企业产生积极的影响，同时更重要的是通过系统的使用改善了企业以下方面的过程性能，并给企业带来效益：

　　一是提升业务的协同性：使传统的生产过程透明化，提高企业信息集成程度，极大改善业务部门间的“协同性”。

　　二是提升计划的适应性：提高企业生产计划的可操作性及有效性，提升计划的精确性和适应性，可有效地配置和利用资源。

　　三是提升产品成本的可控性：获取大量准确的分步成本数据，使得企业更精确地核算和控制产品成本。

　　四是提升过程绩效的可衡量性：获取大量过程实时数据，使企业对生产过程现状了如指掌，同时，也便于企业对过程作业绩效进行有依据的衡量。

　　五是提升流程的持续优化性：积累了大量制造过程历史数据，使企业可以尽快建立流程分段目标，便于企业通过对数据的分析实施流程的改进和持续优化。

　　本项目实施后取得了良好的经济效益成果，通过新模式项目的执行，TCL华星的产品研制周期缩短，产品不良率降低，生产效率得到大幅提升，从根本上降低了企业运营成本，增强了企业市场竞争力。同时，结合本项目的实施经验，建议在后续智能制造方面能够继续加大政策支持力度，通过培养及引进的方式，提供更多智能制造方面的综合性专家人才，以解决企业在智能制造转型过程中的人才瓶颈。