智能制造典型场景是智能工厂的基本组成单元，为指导企业掌握工信部《智能工厂梯度培育行动》涉及的40个智能制造典型场景的核心思想，现对每个典型场景进行解读。智能制造典型场景参考指引（2025年版）原文，生产作业-人机协同作业：面向产品加工、装配、包装及设备巡检、维护等业务活动，针对传统生产方式作业效率低、劳动强度大等问题，部署协作机器人、巡检机器人、智能穿戴设备等智能制造装备，构建人机协同作业单元和管控系统，应用视觉识别、具身智能、自主规划和安全保护等技术，实现加工、装配、包装、巡检等过程人机高效协同。

人机协同作业典型场景解读：

一、

概念定义

人机协同作业（Human-Robot Collaboration, HRC）是指人类与智能机器（如机器人、AI系统）在共享工作空间中协同完成任务，通过互补优势提升效率、安全性和灵活性的技术模式。人机协同作业具有互补性、动态交互、安全共存等特征，互补性指人类负责创造性决策、复杂操作和异常处理，机器承担重复性、高精度或高危任务；动态交互指通过实时数据交换，实现任务分配、动作协调和环境感知的同步优化；安全共存指设计物理防护（如力反馈）与虚拟边界（如电子围栏）确保人机安全交互。

二、关键技术

1、人机协同技术（新一代机器人）

在生产线上，深化加强机器人集成，机器和人共享作业环境，协同工作。人和机器人一道进行常规复杂劳动，发挥各自优势（人类--灵活性，机器人--速度和精度）进行装配任务，并从人因工程角度提高人机协同的安全性和高效性，做到人机协同优化，提高整个生产线的运行效率，保障员工的安全性和舒适性。

2、智能交互技术

集成视觉（图像识别）、听觉（语音处理）、触觉（力反馈）等多模态感知，开展人机智能交互，能够基于NLP和知识图谱实现认知智能、意图理解，并根据用户行为画像实时调整交互策略。

3、AR/VR辅助技术

通过AR/VR技术应用来指导现场作业。例如：在用户遇到现场问题时，施工人员在现场佩戴AR 眼镜，可通过远程呼叫和视频直播，让异地专家进行远程指导工作，让协作更精准、更高效。

4、智能决策与规划

基于强化学习的自适应调度算法开展动态任务分配，或基于AI算法、RRT（快速探索随机树）开展动态路径规划，例如：在设备PLC数据采集的基础上，额外加装传感器，通过物联网网关，对关键部件的状态进行采集、分析与监控，基于振动分析+温度监测综合分析电机的质量状态，同时根据过程参数的变化趋势，通过大数据来判断设备的健康状态，提前14天预警设备故障，从而提前介入，减少70%非计划停机。

三、实施成效

人机协同作业正从“机械替代”向“认知融合”演进，其价值不仅在于效率提升，更在于创造新型生产范式。在效率提升方面，汽车装配线的人机协作使单工位效率提高30%-50%（宝马莱比锡工厂案例）；仓储物流应用自主移动机器人（AMR）减少人工拣选步行距离70%。在质量改进方面，电子制造业应用协作机器人焊接精度达±0.02mm，缺陷率降低90%。在成本优化方面，富士康深圳工厂引入机器人后，单线人力成本下降40%，ROI周期缩短至18个月。在安全方面，矿山工作现场引入远程操控机器人使高危作业人员伤亡率下降85%。

四、典型案例

案例1：基于5G 的AR 辅助作业系统

为解决现场生产作业存在专家稀缺，与设计部门办公场所距离远，设计人员下现场进行指导往返路程耗时长，成本高等问题，在作业现场引入AR 辅助作业系统，AR 眼镜连接5G 网络，实现与办公室设计人员远程交互。例如：在用户遇到现场问题时，作业人员在现场佩戴AR 眼镜，设计人员在办公室登录远程协作软件平台，通过第一视角的画面多方共享，使设计人员如同亲临现场；施工人员在AR 眼镜中可以看到设计人员标注的问题信息、展示的图纸和三维模型等，让协作更精准、更高效；现场人员通过AR 眼镜也可以观察到设计人员在电脑上打开的图纸，并可通过AR 眼镜自带的语音功能向设计人员反馈问题，设计人员在办公室可以看到现场施工人员视角的画面，并可以通过语音功能给施工人员发出指令。

案例2：生产作业-人机协同作业

针对石化行业的长输油管线、厂际管线和高压线采用人工巡检的方式，存在危险和盲区的问题，采用全自主无人机与自动机库相结合的形式，通过集成无人机、人机交互平台等智能装备，应用机器视觉等技术，实现巡检作业的高效组织协同。机库内机械臂可为无人机自动更换电池和吊舱，无人机电量低状态时可降落到附近机库更换电池，实现蛙跳式巡检；机库配有气象站，无人机可判断天气自动执行周期性巡检任务；巡检画面回传后进入后台AI 智能识别服务器进行分析，并将实时报警推送给相关管理人员。

无人机自动巡检

案例3：生产作业-多品种小批量模式下人机协作系统全流程数字化管控

针对多品种小批量的离散型制造，打造集成信息系统与智能工具的人机协作系统。人机协作系统根据步骤作业需求，通过人员-硬件-系统间的适用性调整和优势发挥，支撑生产作业过程的数字化管控的实现。通过作业过程参数的实时管控、采集及追溯，取消人工过程记录操作，直接减少检查作业人员的投入 11 人；同时， 降低对员工作业技能的依赖，新员工上岗熟悉期由原来的 3 个月降为 2 周，通过短期工应对波峰波谷产能冲突，降低人力成本。此外，可提升关键质量合格率 99.5%以上，保障过程质量的一致性；并通过过程数据的实时采集及反馈，为上层的可视化及决策提供基础数据支持。

来源：精益智造达人