船舶工业4.0数字化转型：关键技术分类与行业竞争力提升路径分析

这篇综述系统梳理了船舶工业数字化转型（Shipbuilding 4.0）的关键使能技术（KET），通过文献计量学方法分析了88项技术应用现状，指出仅15%进入部署阶段（TRL 7-9），并提出技术互联性对制定优先战略的指导意义，为应对行业波动性、劳动力短缺等挑战提供数字化解决方案。

　　

船舶工业的挑战与数字化转型背景

作为支撑航运、渔业、海上风电和国防的核心产业，船舶制造业面临需求波动（年订单量±20%变化）、地缘政治风险、劳动力老龄化（主要产区工作人口预计20年内减少）及能源转型不确定性（LNG/氨/氢燃料技术路线竞争）四大挑战。中国以50%市场份额主导全球订单，倒逼欧美船厂转向高复杂度船舶细分市场。

关键技术分类框架

基于Hayes-Wheelwright模型提出五维KET分类：

1. 产品技术：拓扑优化、3D打印（WAAM螺旋桨制造）

2. 流程管理：离散事件仿真(DES)、人工智能(AI)优化算法

3. 人力增强：外骨骼（高空焊接）、XR培训系统（焊接/涂装VR模拟）

4. 设备升级：自主水下机器人(AUV)、协作机器人（管道焊接cobot）

5. IT系统：工业物联网(IIoT)、数字孪生（船体变形监测）

船厂生产环节技术应用图谱

船体建造：

• 视觉引导焊接机器人（韩国现代重工应用案例）

• 激光扫描点云比对（意大利Fincantieri船厂±2mm精度控制）

• 热弯板AI预测模型（中日韩船厂经验算法）

舾装作业：

• AR空间冲突检测（空客Shipyard 4.0项目）

• 5G+PLC混合组网（西班牙Navantia船坞测试）

特殊工艺：

• 爬行式涂装机器人（荷兰Damen船厂AMBPR系统）

• 基于神经网络的RT射线检测（韩国三星重工缺陷识别率92%）

技术成熟度与互联性分析

研究揭示34%技术处于概念阶段（TRL 1-3），51%在开发阶段（TRL 4-6）。数字孪生实施需优先建设IIoT基础设施（如德国Meyer船厂先导项目），而3D打印与拓扑优化存在协同效应。社会网络分析显示AI、大数据、云计算构成技术生态核心节点。

转型路径建议

1. 分阶段实施：从车间级自动化（如KUKA焊接单元）向企业级数字主线扩展

2. 跨标准整合：建立STEP-NC格式的造船数据交换规范

3. 人才战略：XR培训系统与数字孪生运维岗位协同培养

行业案例显示，应用数字技术的船厂生产效率提升23%（现代重工数据），但需注意85%技术尚未商业化的事实。未来研究应聚焦技术路线图制定，特别是针对中小船厂的模块化解决方案开发。