當下，隨著我國勞動力成本、原材料成本和能源成本不斷攀升，國際貿易爭端愈演愈烈，人口紅利日漸消退，我國制造業面臨著前所未有的壓力和挑戰。面對生產需求瞬息變化，需求波動頻繁，企業供應鏈難以應對；多元生產鏈路復雜，庫存堆積，產能無法充分利用；原材料供應不穩定，訂單無法準時交付；采購成本走高，庫存和需求平衡困難；設備故障等突發異常導致生產無法滿足客戶交期等種種難題，企業要想立足于不敗之地，唯有以最小化整體成本，最大化滿足客戶需求，提升快速響應的能力。

彭嵩，知名制造業自動化和數字化技術研究專家，他指出，在決策智能化領域，任何行業都有著智能決策的需求，而在制造領域，以數據驅動的智能決策更能將數據價值發揮到最大化。目前，彭嵩在湘潭縣華士電子有限公司擔任總經理職務，致力于推動技術和管理創新，實現制造業企業升級和轉型。他充分融合以往專業研究和豐富的實際經驗，以積極的科研態度和嚴謹的科研方法，先后成功研發了多項具有重要影響力的軟著成果——“一種基于大數據的供應鏈優化系統V1.0”“一種基于數字孿生的生產過程模擬與優化系統V1.0”“一種基于機器學習的自適應質量控制系統V1.0”“一種基于物聯網的遠程監控與維護設備的系統V1.0”等。

面對全球化和網絡化帶來的商業生態變化，品牌、制造商、供應商、經銷商等各參與方的互動日益緊密，導致供應鏈的復雜性顯著增加。對于產業鏈中的制造業公司而言，一個關鍵性的挑戰便是如何有效地獲取、分析和利用零散繁雜的供應鏈信息，以實現精細管理和精確決策，進而提升供應鏈的運行效率。為了解決這個行業痛點，彭嵩根據實際工作背景和需求，依托大數據技術，設計出了“一種基于大數據的供應鏈優化系統V1.0”。這套系統能夠進行大規模的數據集成、挖掘和分析，為供應鏈的信息化管理和智能化優化提供了新的解決路徑，進而提高了整個供應鏈的運行效率，降低了運行成本，從而極大地增強了企業的供應鏈競爭力。

當提及技術成果“一種基于數字孿生的生產過程模擬與優化系統V1.0”，彭嵩則表示，隨著數字化制造和智能制造理念的深入推廣，企業中出現了越來越多的數字孿生應用。數字孿生技術可以通過構建物理制造過程的虛擬模型，實時有效地監控生產過程中的各種參數，針對模擬結果進行優化決策，提高生產效率和產品質量。正是基于這樣的需求，彭嵩研發了“一種基于數字孿生的生產過程模擬與優化系統V1.0”，這款系統以實時、準確地挖掘和分析原始數據為出發點，通過精準的建模和算法設計，構建出生產過程的數字孿生模型。通過這個模型，可以實現設備狀態、生產環節的實時監控和預測，提供有價值的決策參考，使生產更加精細化、智能化。進一步地，該系統能直觀展示出生產過程中可能出現的問題和損耗，能迅速、實時地響應，以最有效的方式對其進行處理，提升生產效率、保障生產安全和經濟效益。

值得一提的是，彭嵩的的另外兩項創新研發成果“一種基于機器學習的自適應質量控制系統V1.0”和“一種基于物聯網的遠程監控與維護設備的系統V1.0”也推動了制造業的智能化進步。“一種基于機器學習的自適應質量控制系統V1.0”是彭嵩結合生產質量控制場景，充分利用了機器學習的優勢，對質控過程進行了深度訓練和學習，使質量控制自適應、智能化。系統能夠自動識別質量偏差，及時調整控制參數，實現連續優化并保證產品質量穩定可靠，極大提升了生產效率及產品質量，從而為企業帶來了顯著的經濟效益；借助于物聯網技術，他的“一種基于物聯網的遠程監控與維護設備的系統V1.0”可通過遠程監控設備，實現對設備實時運行情況的監視、故障預測及在線維護，避免設備出現意外故障導致的停工損失。這種自動化、遠程的設備監控與維護方式，具有高效、實時的優點，對于提升設備效率，保障生產順利進行具有十分重要的應用價值。

在當前的信息時代，技術的快速發展為制造業提供了強有力的科技支撐，自動化和數字化已經成為制造業轉型升級的核心驅動力。通過高質量的自動化和數字化技術研究，企業能夠更好地適應市場需求變化和產業結構升級，實現可持續發展，從而在全球制造業的競爭中脫穎而出。展望未來，彭嵩表示將繼續深化對制造業自動化和數字化技術研究的探索，致力于開發更為精細、高效和智能的自動化系統、質量控制方法和遠程監控技術，他堅信，隨著人工智能、大數據、物聯網以及云計算等技術的不斷進步和融合，制造業會向更高水平的自動化和智能化方向穩步邁進。（文/張曉曉）