“十五五” 时期,传统产业提质升级成为建设现代化产业体系的关键任务,而工业母机作为制造业的 “基石装备”,其智能化、柔性化水平直接关系到产业链的升级效率。在这场变革中,一批深耕细分领域的企业正以务实的技术突破,推动工业母机从 “固定加工” 向 “智能响应” 转型 —— 成立于 2008 年的山东大汉智能科技有限公司,便是其中颇具代表性的一员。
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从 “专精特新” 到 “具身探索”:工业母机企业的转型逻辑
提及山东大汉智能,行业内更熟悉其在高端数控机床领域的积累:2024 年入选国家级专精特新重点小巨人企业,核心产品 “数智一体化高端五轴车铣复合机床” 跻身山东省首台(套)技术装备名单,江北地区数控机床生产台套数与大型车铣复合产能长期处于领先地位。这些标签背后,是企业从 “普机生产” 到 “数控化” 再到 “AI 融合” 的渐进式转型路径。
不同于追求 “概念噱头” 的企业,山东大汉智能的技术布局始终紧扣制造场景需求。其主营业务聚焦三大方向:智能装备制造领域,提供五轴联动车铣复合机床、卧式加工中心等核心设备;工业物联网领域,自主研发智能制造云平台与柔性加工单元 AI 孪生系统,实现 “设备 - 数据 - 决策” 的闭环;系统集成领域,则为客户提供定制化的自动化解决方案。这种 “硬件 + 软件 + 服务” 的全链条能力,为其探索具身机床技术奠定了基础。
值得关注的是,企业的研发团队并非闭门造车 —— 在周济院士、德国葛院士等专家的指导下,其技术迭代始终锚定 “解决实际生产痛点”:比如针对中小制造企业 “多品种、小批量” 生产时换产难的问题,研发团队将 AI 大模型人机对话技术融入机床控制系统,让操作人员无需复杂编程,通过简单指令即可完成设备调试。
具身机床落地:不玩 “花活” 只重 “实效”
当 “具身智能” 成为工业领域的热词,山东大汉智能的实践并未停留在理论层面。其探索的具身机床技术,核心是让机床具备 “感知 - 决策 - 执行” 的自主能力,而非单纯堆砌智能模块。
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在某 3C 电子零部件加工厂的应用中,这一技术的价值得到了体现:以往加工不同规格的精密零件,传统机床需要工程师手动调整参数、编排工艺,换产一次耗时 2-3 小时,设备利用率不足 70%。而山东大汉智能的数智一体化五轴机床,搭配其柔性加工单元 AI 孪生系统后,可通过视觉传感实时识别零件规格,内置的工业 AI 模型自动生成优化加工路径,换产时间缩短至 15 分钟以内,设备利用率提升至 90% 以上。更关键的是,加工精度稳定在微米级,废品率较传统设备下降 60%,完全适配了 3C 行业 “高频换产、高精度” 的需求。
这种 “实效导向” 还体现在技术细节上:不同于通用 AI 大模型,山东大汉智能的机床 AI 系统深度融合了工业场景数据 —— 比如在重型零件加工中,系统能实时感知机床振动、温升等变量,动态调整切削参数,避免因设备热变形影响精度;雷尼绍激光精度检测、三坐标检测等设备的常态化应用,则为每一台机床的出厂质量提供了保障。用企业技术负责人的话说:“我们的‘具身’不是让机床‘像人一样思考’,而是让它‘比传统机床更懂制造’。”
工业母机的 “智改”:既要 “沉下去” 也要 “走出去”
从 2018 年销售额突破 1 亿元,到 2024 年迈入 “10 亿俱乐部”,山东大汉智能的成长轨迹,折射出中小工业母机企业的生存逻辑:既要 “沉下去” 扎根技术,也要 “走出去” 贴合市场。
在 “沉下去” 方面,企业 800 余名员工中,研发与技术服务团队占比超 40%,且建立了完善的检测实验室与标准质量管理体系。其自主研发的智能制造云平台,不仅能实现设备远程监控,还能通过数据积累持续优化加工工艺 —— 某汽车零部件客户通过该平台,将发动机缸体的加工效率提升了 12%,能耗降低 8%。
在 “走出去” 方面,企业的产品已进入多家国内外高端制造企业供应链,尤其在新能源汽车、工程机械等领域形成了稳定合作。不同于部分企业追求 “全球布局” 的激进策略,山东大汉智能更注重 “区域深耕 + 场景渗透”:在江北地区,其本地化服务团队可实现 24 小时响应客户需求,解决设备调试、维护等 “最后一公里” 问题;针对不同行业客户,还能提供从设备选型到产线规划的全流程支持。
工业母机的 “智能”,终要落地于 “制造”
在 “十五五” 推动传统产业向价值链中高端迈进的背景下,工业母机的 “智改” 并非选择题,而是必答题。山东大汉智能的实践表明,对于这类企业而言,具身技术不是 “飘在天上的概念”,而是 “踩在地上的工具”—— 它不需要过度渲染 “颠覆性”,而是要实实在在地解决换产慢、精度波动、效率低等老问题。
未来,随着 AI 大模型与机床硬件的进一步协同,以及柔性加工单元在更多场景的落地,这家深耕工业母机领域十余年的企业,或许还将带来更多 “实招”。而对于整个行业而言,这样 “不追热点、专注需求” 的探索,或许才是推动工业母机真正实现 “智能化转型” 的关键力量。
你觉得工业母机在 “智改” 过程中,还需要突破哪些实际难题?欢迎在评论区留言讨论~
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