2025-2027年歐洲制造業發展導向

當前，歐盟委員會各部門正與利益相關方協商，為“歐洲地平線”計劃的最后三年制定新的戰略計劃（2025-2027年）。雖然該計劃第四部分“數字、工業和空間”中綠色化與數字化雙轉型、復原力、開放的戰略自主權等優先事項仍然有效，但鑒于近期的地緣政治發展態勢，這些優先事項增加了新的內容。

對于制造業來說，優先事項是通過競爭力和可持續性來開展生產活動，并且減少對技術、物質資源和能源的依賴。與制造業相關的另一個要素是勞動力的人口結構變化，這一變化對自動化、人類體能和認知能力提出了更高要求。與此同時，氣候變化的步伐也在加快，隨之引發了社會經濟、環境和人類健康方面的后果。在此背景之下，系統研究歐洲制造業發展導向的重要性日益明顯，研究范圍涵蓋了從制造業到加工業的不同工業部門，以及這些部門與原材料和新型材料之間的聯系。

需要關注的一個關鍵問題是，在凈零排放產業政策的背景下，制造業應提供哪些產品和服務。我們尤其需要關注對于可持續發展和可再生能源的生產和儲存至關重要的產品和服務，如太陽能電池板、蓄電池、氫能解決方案、電子燃料解決方案、可持續交通、風能解決方案以及可節約能耗的關鍵機械部件。盡管歐洲制造伙伴關系將繼續解決獨立于行業的技術問題，但制造業企業的參與、技術路徑的選擇以及與其他方案的協同作用可能會受到這一伙伴關系的影響。

本次戰略計劃新增加的部分包括可再生經濟，這是一種充分保護地球生態系統及其資源的經濟發展模式。另一個優先事項將解決對原材料的戰略依賴，整合先進材料和二次原材料（包括在先進材料設計中實現循環）。此外，《歐洲芯片法案》提出，計劃到2030年將歐洲半導體芯片的全球市場份額翻一番，從目前的10%增加到20%，這是一項重要戰略任務。當前，參與歐盟委員會各部門和歐洲未來工廠研究協會（EFFRA）的四個工作組正在研究以下四個方面的發展方向。

一、打造高效、靈敏、智能的工廠及供應鏈

當前，“未來工廠”（FoF）公私伙伴關系在許多單個制造技術方面取得重大進展，包括增材制造、零缺陷制造、互聯工廠和人機界面。除了系統研究制造業發展導向以外，還需要支持特定技術的開發，因為在工廠層面仍然存在尚未解決的問題。特定技術的開發與生產力、競爭力以及可持續性密切相關。需要解決的問題涉及機器、生產線、工廠和價值網絡層面、先進自動化和數字化方法、產品設計，包括再制造能力和數字產品護照的實施。

第一，需要采用智能制造方法實現“零X”目標，即零缺陷、零故障和零浪費。為了獲得強大、彈性和有競爭力的價值網絡，制造業生態系統需要具有標準化數據格式的數據空間，用于交換產品和組件（數字孿生）的設計、制造、物流和數據，以實現物流信息和設計修改的深鏈規劃和實時監控。對于數據應遵循可查找、可評估、可互操作和可重復使用的四大原則，但目前還沒有發布相關標準。

第二，需要靈活的工廠自動化方法來縮短制造產品的上市時間，特別是對于小批量生產。顯然，先進制造業發展將持續受到人工智能技術迅速普及的影響，制造業的研發與創新不僅要關注相關技術的開發，還要關注其在工業中的應用。例如，設計對齊、集成和映射網絡是一項產學融合的倡議，重點關注作為人工智能用戶的制造業社區。

第三，需要解決突破性制造技術的問題。這些突破性技術包括在2024年中東國際展覽會上首次討論的生物智能制造。生物智能制造的愿景不僅是復制生物系統，而且是與生物系統集成和交互。生物智能制造是通過自然的設計原則和制造能力在有機物和無機物的原子水平上設計和操作。例如，制造系統中的生物傳感器是與活體器官和大腦（包括人類大腦）相互作用的一類新型生物傳感器，這種傳感器將改變微納米制造與生物材料科學和生物打印相結合的方式，創造出一類新的解決方案。另一個則是制造系統中的生物執行器，近15年來，應用研究一直試圖用碳納米管、電活性聚合物和其他可控材料模擬生物執行器。現在，科學屆已經開始直接使用肌肉細胞來生成生物技術執行器。

二、在氣候中和目標下實現循環產品及互聯制造

“未來工廠”公私伙伴關系在促進離散制造業的循環性方面取得了進展。取得的一些主要成果有：第一，在眾多不同的制造業領域內開發和創新綠色技術，包括利用信息和通信技術優化生產流程、減少浪費、實現資源再利用和提高資源效率的戰略。第二，創建新的價值鏈，重點關注材料和組件的回收和再利用，以及開發支持循環的新產品和服務。第三，開發促進循環的商業模式。這些模型旨在通過關注產品設計、再制造和回收，以減少浪費和提高資源利用效率。第四，支持制造商、供應商和用戶之間的跨部門合作，以及制造業與廢物管理和物流等其他部門之間的合作。

總體而言，“未來工廠”將建立一個更可持續和資源節約型的制造系統，這對于實現《歐洲綠色協議》的目標和確保歐洲制造業的長期競爭力至關重要。目前，循環、互聯制造生態系統面臨的新挑戰有以下幾個方面。

首先，在工廠層面，循環轉型需要一系列創新和自動化制造和再制造操作，包括產品的物理收集、產品和組件的拆卸、分離及分類。除此之外，還需要一個產品數據生態系統，以便在復雜的價值網絡上收集和共享數據。尤其實現數字產品護照、數字孿生以及與數據空間的連接。2024年預計將在支持制造業循環技術研發和解決方案領域作出重要貢獻。

其次，在產品層面，有必要實現產品的維修、翻新和新產品轉化。例如，在選擇材料回收路線之前，首選方案是保留或升級產品或系統在其生命周期中的功能和價值，并盡可能縮短循環周期，然后選擇材料回收路線。需要為再制造設計產品，如模塊化設計。然而，也需要支持實際產品和未來產品的共存，例如，需要復雜性較強的混合模式組裝。建立循環制造價值網絡是一個復雜的過程。廢舊產品和組件在循環價值網絡中遵循的路線，需要在數字決策解決方案和可持續發展KPI的定量評估的支持下開發。

最后，在材料層面，制造業需要為稀缺或生態足跡高的材料尋找替代品。需要建立或進一步開發高產的回收工藝和價值鏈，保質保量生產回收材料。需要研究如何在未來的關鍵產品中，整合設計安全和可持續的材料。

循環性和復原力與價值鏈息息相關。這些價值鏈可以更長、分布更廣或更加本地化。當務之急是使循環性和復原力更易于量化。新的循環經濟需要以創新的商業模式和服務化方法為支撐。這為實現彈性價值網絡的需求增加了一個額外的維度，其中組件和資源的再利用和再制造，將成為實現戰略自主開放和環境可持續發展的關鍵技術能力。在“以人為本”的背景中，本土制造和城市制造也很重要，可以為循環作出重大貢獻，包括通過重新利用城市廢物的潛力。在能源效率方面，可以在制造業中通過使用循環方法，以及降低能源消耗和減少使用化石燃料為可持續發展作出貢獻。在物流方面，運輸對生態的影響也需要考慮。

三、提供新的綜合業務、產品服務和生產方法

近年來，云計算推動了眾所周知的“軟件即服務”趨勢，而這只是將“一切”作為服務來提供的一個明顯的行業趨勢，例如移動即服務、基礎設施即服務、安全即服務等。在制造領域，這種做法非常有趣，因為制造業的服務化具有多種優勢，例如提高生產流程的彈性和靈活性。值得注意的是，“制造即服務”可以方便地使用現代制造設施，這些設施通常比傳統設施更高效、更“綠色”。在這一方面，通過將生產轉移到更靠近客戶的位置來優化物流的潛力，使“制造即服務”在可持續性發展方面具有重要優勢。

當前的服務化趨勢，即制造企業將制造設備作為“產品服務”，促進了制造系統供應商與應用創新商業模式的制造企業建立長期的合作伙伴關系。這些服務可以與改變機器行為、重新利用、重新配置、定制或節能相關聯，以及將制造流程和設備整合到制造企業的工作流程中。在產品制造方面提供的服務不僅可以是短期的，也可以是長期的，其整個生命周期包含了制造系統的循環方面。也就是說，服務化趨勢包含了從“智能工廠”到“智能價值鏈”再到“可持續價值鏈”的戰略路徑。實現更可持續發展的制造業需要數字技術作為支撐。這些服務和相關技術正沿著這些制造系統的（擴展）生命周期不斷發展。

使用可信賴的人工智能、數字孿生和新一代傳感器等技術的快速響應服務將推動實現超靈活的生產流程，即使在危急條件下也能維持最理想的生產活動。使用合適的制造資源將顯著提高制造流程的可持續性。制造設備或相關服務提供商需要為制造企業提供持續支持，即使在不斷變化的條件下，也能使其從制造資產中獲得最佳性能。從制造流程層面到車間和工廠層面，都需要解決制造資產的持續優化使用問題，這需要在整個價值鏈中整合數字技術，以實現質量保證和高級預測，包括能源消耗管理。需要通過數字孿生/工業虛擬技術來開展虛擬調試、維修和維護等活動，同時降低對物理微調和現場干預的需求。制造解決方案和相關服務的生命周期管理將賦能制造業靈活、高效和可持續的發展。

人工智能的應用在面向服務的生產模式的發展中發揮著重要作用，因為需要人工智能來管理和整合整個價值鏈。雖然人工智能在制造業中的應用不會帶來與人工智能在其他領域相關的道德風險（例如，虛假信息、算法偏見等），但在該領域廣泛部署人工智能應用仍存在重大挑戰，例如，舊式制造設備的老化和缺乏連接性，以及出于網絡安全和法律等問題。數據空間主要解決數據共享方面的問題。數據空間和云/邊緣解決方案將有助于發展響應迅速且具有彈性的制造業，使之能夠通過利用價值鏈中的數據來適應不斷變化的外部條件，包括數字化產品和工藝認證的工業實施和相關服務。

機器對機器的制造數據交換和相關數據空間將成為制造業進步最重要的驅動力之一，因為它可以支持智能工廠與其他工廠和服務提供商等機構共享數據。制造業數據空間應具備以下特點：開放性、去中心化、主權性、互操作性、可擴展性、透明性、完整性、安全性和可信數據交換、確保數據主權的技術以及明確的數據經濟學共享規則，以便允許價值鏈中所有參與者在公平的條件下共享數據。流程的數字化認證和資格認證將加快新產品流入市場的速度，并促進“制造即服務”生產的廣泛采用，從而提供相應的保證，并將推動對新生產技術的應用。

四、發展“以人為本”的制造業

“未來工廠”公私伙伴關系通過一系列項目在“以人為本”方面取得了進展。例如，協調和支持“Fit4FoF行動”（讓員工適應未來工廠），該行動重點關注技能和未來場景。當前，“未來工廠”公私伙伴關系在“以人為本”方面取得的進展包括：創造了117個新的工作崗位；制定現有技能提升計劃清單；開發出一種新穎的技能提升分析工具，該工具旨在通過將確定的工作崗位與技術發展趨勢、技能和培訓計劃關聯起來，支持技能提升需求的快速分析。協調和支持“互聯工廠2”行動，即通過數字平臺、跨領域功能和熟練勞動力實現全球領先的智能制造，該行動重點關注歐盟制造業的數字化，如數據空間、人工智能、網絡安全和智能工廠。

目前，發展以人為本的制造業所面臨的新挑戰包括：在機器、工廠和流程層面，需要增強人的體能和認知能力，以實現具有包容性和可持續發展的制造業；人口結構的演變強化了不斷提高工廠工人福利、制造業車間吸引力以及包容性的必要性。

虛擬增強現實技術可通過兩方面降低人類與機器合作的難度，減輕人類的工作負擔和壓力：一方面是通過先進的機電一體化和機器人技術實現安全、無縫和自然的人機合作與互動；另一方面是通過增強現實解決方案（包括可穿戴設備）。而認知增強將通過以下八個方面來實現：一是采用超越技術并將重點轉移到為制造業帶來價值的人身上來實現，包括協作式工作環境；二是數據工程，使人工智能服務于人類，在這種情況下人類是該領域的專家，而不是與人工智能互換角色；三是先進的信息共享和個性化數字工作指南；四是先進的可視化技術；五是高級數據模型、合成數據生成和語義；六是與人工智能和數據分析技術的直觀交互；七是知識管理系統 （KMS） 和決策支持系統（DSS） 的標準、通用數據格式和應用程序編程接口 （API）；八是開放式硬件標準和商業模式可以優化產品，如家具、汽車、智能電子產品。從更廣泛的意義上講，需要通過數字化手段實現技能提升、資格認證和工作轉型。

研究虛擬現實技術和增強現實技術在制造業中的作用非常重要。向凈零產業的過渡加速了制造流程的轉變，這種轉變需要提高或重新培訓工作人員的技能，并增強制造業年輕專業人員的能力。與“數字化合規和整合創新制造解決方案”的優先事項類似，數字技術應進一步支持工人的技能提升和資格認證，同時尊重和保護與個人信息相關的隱私。人工智能和數字孿生需要支持人類在工廠內或價值網絡中重新分配制造能力時作出的可信決策。

“以人為本”的發展目標與其他三個具體目標相關聯，它們不僅將關乎制造業工人的福祉，而且還將提高產品質量、企業的生產力、效率和可持續性。

（本文節選自《歐洲制造業研究與創新的未來趨勢》，本刊編輯常昌盛編譯，略有刪減。原文鏈接：https：//op.europa.eu/en/publicationdetail/-/publication/e21c4e4b-8e69-11ee-8aa6-01aa75ed71a1/language-en）