每日经济新闻，“有谁想早年找工作吗？坑不多。” 兔年春节前加入国轩高科的肖宇（化名）在职场社交平台“求才帖”上发起了一个同行交流圈。 在不到一周的时间里，该帖子就吸引了 100 多个回复。

为确保现有产线满负荷运转，为春节后新产线的投产和新工厂开工做准备，部分动力电池企业已经开始招工。 “我给3家动力电池公司投过简历，都回复了，应该从正月初五开始面试。” 处于求职状态的徐飞（化名）告诉《每日经济新闻》记者。

招聘火爆的背后，是近一年来动力电池装机量的攀升。 据中国汽车动力电池产业创新联盟最新统计，2022年12月，我国动力电池装机量为36.1GWh，同比增长37.9%； 2022年累计装机294.6GWh，累计同比增长90.7%。

据不完全统计，截至2022年10月，全国动力及储能电池产能规划已超额（含境外规划）。 动力电池产能扩张速度仍在加快。 有机构预计，2023-2025年，国内一二线动力电池厂商计划产能复合增长率分别为28%和46%。

“非常忙，即使是在春节期间”

“动力电池厂家一直在赶工，今年春节期间有的厂家还不会停工，招工比往年早了很多，再加上春招的准备要晚一些，所以这时间很忙。” 国内某动力电池企业招聘负责人张亚（化名）说。

记者注意到企业信息化，为了更快招到人，“增产补贴”和“春节补贴”被放在了招聘信息的显着位置。 比如郑州比亚迪招聘的是操作员岗位（电池生产制造类工作），综合薪资在5000-7000元。 若支持一月整月，最高奖励1770元； 1月10日至31日，员工全职最高奖励1500元； 春节期间留岗考核奖励（最高奖励2000元）。

动力电池企业之所以要加紧招工，就是为了保证订单按时交付。 即使在春节期间，工厂也不会停产。 据央视财经报道，临近春节，合肥一家动力电池生产企业仍在满负荷生产。 公司负责人表示，从去年到现在，动力电池订单持续增长，尤其是海外订单。

国轩高科党委书记、董事长李震在接受媒体采访时表示：“2022年，国轩高科产能布局实现突破，电力装机“电池将同比增长107%。352%。现在，我们的工厂正在满负荷运转，订单已经排到了2023年全年。”

西安某动力电池企业员工也表示：“加班是我一年多的常态，今年春节我会留在厂里，因为只要电芯生产生产线不停，大家还要加班赶生产。”

扩张成为主旋律

动力电池行业加班加点的背后，是国内新能源汽车行业的高速发展。

从公开的数据来看，2022年我国新能源汽车产销量分别为705.8万辆和688.7万辆，同比分别增长96.9%和93.4%，市场份额为25.6% . 同时，中国电动汽车百强副理事长兼秘书长张永伟表示，2023年新能源汽车产销量增速和新车普及率预计在40%左右，预计整体销量将达到1000万辆。

在此背景下，为保障动力电池供应链的安全稳定，各车企纷纷向动力电池企业下达大单，供货周期为5至10年，供货量达数十GWh或甚至数百 GWh。 例如，宁德时代获得本田电池订单，成为宝马百亿欧元圆柱电池大订单供应商之一，并与福特等签署合作协议； 远景动力还获得了奔驰、宝马、马自达等车企的订单。

“汽车新品的投放周期大概在2~3年，产业链上游的产能投放周期比主机厂要长，可能需要3~5年。” 华北理工大学汽车产业创新研究中心主任季学红教授告诉记者，动力电池企业往往会提前谋划。

事实上，从2022年开始，“大幅扩产”已经成为动力电池企业的主旋律。 根据宁德时代2022年半年报，电池系统业务方面，目前产能154.25GWh，在建产能100.46GWh； 吨。

在美国国防部的数字化转型浪潮下，洛克希德·马丁公司作为美国乃至全球领先的军工企业，正在推进“任务驱动转型”战略。 2021年，公司计划新建4家数字化工厂，全部建成并已经或将接入其“智能工厂框架”（IFF），实现各工厂“万机互联”指日可待。

本文作者为中国航空工业发展研究中心尹鹏艳。 科技战略与系统工程研究所供稿，首发于《航天防务观察》。 图片和视频资料均来自洛克希德马丁公司官网。

近年来，洛克希德·马丁公司致力于“编织”从产品设计一直到生产和维护的连续数字主线，引领制造业的数字化转型，以响应客户所需的速度、敏捷性和洞察力，领先不断演变的威胁。 投资建设“融合最先进软硬件技术”的数字化工厂，是洛马战略转型的重要体现。

洛克希德马丁公司数字产品“”的DNA动起来了！ （洛马臭鼬作品图）

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视频

▲数字化工程驱动洛克希德马丁先进制造

01

什么是智能工厂框架 (IFF)

随着工业物联网的不断成熟，洛克希德马丁公司的生产线正在整合越来越多的联网物联网设备。 设备的涌入提高了生产能力和制造过程的管理效率，但也给车间的运营带来了网络风险。 为此，洛克希德马丁公司开发了一种称为“智能工厂框架”（IFF）的边缘计算网络平台，这是一种新的网络安全和基于标准的网络，用于保护、扩展和标准化设备连接。 作为未来全公司工业物联网解决方案的基础，“智能工厂框架”解决方案将以数字方式连接生产设施，并实现对运行条件、状态和优化的前所未有的洞察。 “智能工厂框架”的研发和初步应用被洛克希德·马丁公司确定为2020年的工作亮点。

使用应用程序编程接口（API）、机器学习和软件定义网络等现代平台技术，连接到框架的机器将实时自动报告其性能数据和状态，“智能工厂框架”网络可以自动预测维护需求和分析生产 性能和质量监控可用于避免生产问题、提高效率并获得设备从概念到生产的运行指标。 这些数据以前需要数小时甚至数天才能收集和分析。 正如洛克希德马丁公司智能工厂和工业物联网实践总监 Jeff 博士所说：“在某种程度上，我们正在教这些机器与我们交谈。 现在，他们可以告诉我们何时需要维护、何时预测可能的组件故障以及我们如何才能提高它们的效率。”

智能工厂框架网络的核心是安全性和标准化。 该框架建立在符合美国国家标准与技术研究院 (NIST) 800-171 和新的国防部网络安全成熟度模型认证 (CMMC) 标准的网络安全基础之上。 该框架在设计时还考虑了通用数据标准。 每台机器都以一致的数据格式发送健康和状态更新，无需转换即可共享和分析。 这些标准可实现更高程度的自动化，为人工智能驱动分析的未来应用奠定基础，以深入了解制造速度和敏捷性的提高。

2020年，Loma已将“智能工厂框架”部署到7个制造业务站点，并启用了185台工业物联网设备。 2021 年，洛克希德·马丁公司计划迅速扩大其网关支持的设施和设备的覆盖范围。 基于“智能工厂框架”的数字化工厂的启用，就是这面“旗帜”的重要体现。

02

四大数字化工厂概览

投资建设数字工厂是洛克希德马丁公司以使命为导向的转型的关键，旨在为其生产员工提供当今和未来所需的灵活、智能和技术支持的空间。 将于 2021 年完工的四家新数字工厂均基于已在全公司范围内得到验证的技术。 这四家数字工厂分别是美国宇航局在佛罗里达州泰特斯维尔开设的 STAR 中心； 航空部在加利福尼亚州帕姆代尔的臭鼬工厂开设的数字工厂； 位于阿拉巴马州考特兰的联合高超音速打击数字生产设施数字工厂，以及位于阿拉巴马州特洛伊的新联合空对地防区外导弹 (JASSM) 数字工厂，以及导弹和火控部门。

2021年洛克希德马丁公司建设的四家数字工厂分布图

01 / 佛罗里达之星中心

佛罗里达州“STAR”中心工厂简介（洛克希德·马丁公司图片）

2021年7月，洛克希德·马丁公司正式启用其“航天器测试、组装和资源”（STAR）中心，这是一个先进的制造设施，主要用于扩大美国宇航局猎户座飞船的生产规模。 这座曾经是佛罗里达太空营和宇航员体验景点的 55,000 平方英尺建筑经过 18 个月、耗资 2000 万美元的翻新和现代化改造后，该设施将成为猎户座飞船的尖端生产中心。 对于猎户座项目，STAR 中心将负责：

◉ 组装和测试猎户座外壳隔热板和后壳面板，包括热保护系统的安装

◉ 乘员舱及乘员舱适配器线束的生产与检测

◉ 推进、环境控制和生命支持系统的组装和测试

◉电气地面保障设备生产

本着将数据视为战略资产的理念，STAR 中心的 30 多台机器以及 NASA O&C 机器将连接到“智能工厂框架”。 实时访问有价值的数据，以提高效率、管理容量并监控工作流程、系统和设备。 STAR 中心还积极整合 O&C 中使用的智能工具，包括虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR) 工具。

02 / 加州帕姆代尔“臭鼬工厂”智能工厂

加州棕榈谷智能工厂“臭鼬工厂”介绍

2021年8月，洛克希德·马丁公司宣布其位于加州帕姆代尔“臭鼬工厂”工厂的“智能-柔性工厂”已完成基础设施建设，这里也是“臭鼬工厂”航空发展中心的总部。 这座占地 215,000 平方英尺的设施拥有能够集成智能制造（例如机器人技术、人工智能和增强现实）、支持物联网并快速且经济高效地提供尖端解决方案的数字基础设施。 该工厂已连接到“智能工厂框架”，并融合了先进的制造环境和灵活的工厂结构。

新工厂将用于为哪些客户生产什么设备，目前还没有定论，但“臭鼬工厂”副总裁兼总经理杰夫·巴比奥尼表示，新工厂的技术让“臭鼬工厂”能够进入下一次数字革命，他希望工厂能够制造战斗机、侦察机和高超音速导弹。 巴尔比奥尼拒绝透露美国空军的下一代制空机 (NGAD) 项目是否会在这里建造，但该设施可以同时批量生产多个项目。

03 / 阿拉巴马州高超音速导弹工厂

阿拉巴马州高超音速导弹工厂介绍（洛克希德马丁图片）

2021 年 10 月，洛克希德·马丁公司在阿拉巴马州考特兰完成了占地 65,000 平方英尺的高超音速导弹装配大楼 (MAB 4)，该大楼曾是二战期间美国空军基地的所在地。 汇集了洛克希德马丁公司所有最好和最先进的生产技术，这个“数字优先”设施意味着洛克希德马丁公司可以利用数字工程实践来彻底改变高超音速系统在美国本土的开发和生产方式。

MAB 4 的技术团队将使用机器人涂层、智能扭矩工具、人工智能、增强现实和基于模型的数据应用等尖端技术，为生产链构建数字线索。 基于数字化制造能力，该团队已为国防部交付了多用途高超音速打击项目，包括常规快速打击（CPS）、远程高超音速武器（LRHW）和空射快速反应武器（ARRW）。 该设施中的机器将于 2022 年初连接到公司的“智能工厂框架”。

04 / 联合空对地防区外导弹工厂，阿拉巴马州

阿拉巴马州尚未完全宣布

关于联合空对地防区外导弹工厂

洛克希德·马丁公司尚未正式宣布第四家数字工厂的启用。 从其披露的信息可以看出，工厂位于阿拉巴马州特洛伊市，占地面积22.5万平方英尺。 它是四家数字工厂中最大的一家。 该工厂主要用于为美国空军生产联合空对地防区外导弹（JASSM），配备了先进的工厂模拟、增强现实、机器人喷漆等技术。 该设施中的机器也将在 2022 年连接到洛克希德马丁公司的“智能工厂框架”。

在美国空军2022财年的预算申请文件中，空军着重增加了防区外打击武器的采购。 AGM-158B增程联合空地防区外导弹数量增加25%以上，申请1.41亿美元采购首批生产。 12枚AGM-183A空射快速反应武器高超音速导弹，阿拉巴马州新建的两家专注于生产高超音速导弹和联合空地防区外导弹的数字化工厂，无疑为空军提供了采购更先进弹药的能力坚实的货源保证。

除了这四家新工厂，洛克希德·马丁公司的其他工厂也在进行部分数字化改造，同时保留现有的项目基础设施。 德克萨斯州沃思堡的F-35“闪电”II工厂就是一个典型例子。 总的来说，这些新的和正在进行的升级代表了洛克希德马丁公司对美国工业制造能力的投资，以不断增长的速度生产价格合理的尖端产品。 在现实世界中开始构建之前，数字工程将制造专业知识带入产品生命周期。

通过数字化模型，可以模拟工厂流程，在实体生产前进行虚拟制造、装配、检验和测试。 在接下来的三年里，洛克希德马丁公司计划投资超过 3.3 亿美元用于现有工厂的新设施和数字化能力建设。 除了输出高质量的硬件产品和平坦的首件学习曲线外，数字工厂还使用数字提示来交付产品的数字双胞胎，客户可以使用这些数字双胞胎为维护计划提供信息。

洛克希德马丁公司将 F-35 的数字线程定义为在工程和下游功能（包括制造和支持）中创建、使用和重用 3D 模型

03

创新技术赋能数字化工厂

无论是全自动机器还是人机协作，自动化都被用于标记、喷漆、焊接和粘合，虚拟现实和增强现实的应用范围也在不断扩大。 智能工具包括所有可以上传到数据存储库的移动、数字、可联网设备或系统； 可追溯的校准召回系统； 并且意味着可以测量特定的属性、特性或过程。

具有这些功能的智能工具越来越多地集成到培训、生产和质量保证中，例如使用数字计量的虚拟检测。 此外，智能工具还用于电子线束板、全厂项目模拟等。 总的来说，洛克希德马丁公司对这些仪器的投资意义重大，并有可能产生指数回报。

洛克希德马丁公司正在为技术人员提供智能工具、联网机器、联网供应链和 AR/VR 技术，以加快生产速度并提高质量（ 公司图片）

通过不断交流经验教训，洛克希德马丁公司的制造专家确定、采用并标准化了可用于航空航天和国防的最佳技术。 这四家新工厂的能力已经在整个公司的现有设施中得到验证。 例如，增强现实技术是科罗拉多州丹佛市航天器洁净室的主导技术； 沃思堡的第五代战斗机工厂使用了数百台先进的机器人； 发送给位于康涅狄格州的 CH-53K 种马王直升机的制造技术人员； 在康涅狄格州的先进复合材料中心，收购的西科斯基已完全融入“智能工厂框架”，公司的工作人员将设计环境与集成工具、制造流程和计量学数字化连接，提供数字环境的数字双胞胎.

04

结论

洛克希德马丁公司的“任务驱动转型”战略侧重于数字工程、敏捷软件开发以及数据收集和分析。 在软实力方面，洛马积累了丰富的经验和技术储备，从“智能工厂框架”物联网平台到“星际驱动”数字工程工具集，再到集开发-安全-运营为一体的“软件工厂”和维护，为数字化转型提供高效、安全、敏捷的数字化能力基础； 在硬实力方面，功能多样灵活的机器人、具备互联互通条件的先进机械设备，以及今年开张的众多大型工厂设施，都为其战略构想提供了坚实保障。

数字工厂不仅存在于实体工厂，也存在于基于云的数据池中。 它是智能化、柔性化工厂和数字化集成生产设施的深度融合。 洛克希德·马丁公司的四家新数字工厂充分融合了经过验证的最佳实践和先进技术，涵盖航天器、高机密尖端武器、高超音速导弹和联合空地防区外导弹等，以应对复杂的安全环境和长期保持军事优势，是对美军顶级装备工业基础和供应能力的进一步改造和强化。 数字化工程已经深入人心，且看洛克希德·马丁公司将如何在美军提出的数字化转型“产业联盟”中发挥主导作用，如何利用这些先进的摇篮为客户孵化利器.