MBSE 在智能制造供应链系统构建中的应用（三）

一MBSE：打通智能制造供应链系统全生命周期的关键方法论#

智能制造供应链系统（SMSC）需具备高度柔性与敏捷性，支撑从订单到交付的端到端协同。然而，传统工厂规划常因缺乏统一主线，导致建筑、产线、物流等子系统割裂，数据不连贯、标准不统一，最终使智能工厂陷入“知行不合一”的困境——规划愿景无法在运营中兑现。MBSE（基于模型的系统工程）通过结构化建模与全生命周期管理，为SMSC构建提供了一条从顶层设计到底层执行的贯通路径。它不仅是一种建模技术，更是一种确保“规划一体化、建设一体化、运营一体化”的系统性方法论。

二数字孪生与MBSE协同：实现“以终为始”的规划逻辑#

MBSE强调“以终为始、达成愿景”，其核心在于用运营目标反向指导规划。数字孪生（DT）技术在此过程中扮演关键角色：在规划阶段，通过虚拟模型对物料流、作业流、信息流进行多方案仿真比选，提前暴露布局或逻辑缺陷；在运营阶段，则实现物理作业与虚拟模型的实时同步，确保每个订单、每件物料、每个工位（“三个一”）的精准响应。这种“规划即运营”的思维，避免了传统模式下“先建后调”的高成本试错，使系统能力从源头得以保障。

三美的泰国工厂：MBSE驱动的SMSC落地实践#

美的集团泰国空调工厂是MBSE在海外智能工厂中的典型应用。该工厂自2019年规划起即采用MBSE模式，结合工业仿真与数字孪生技术，在数字空间中对供应链各环节“跑通一年”后再落地建设。其最大亮点在于将供应链绩效指标逐层分解至物流作业单元，推动空间布局、发货模式、立体库设计与智能物流技术的协同规划。结果表明，物流智能化程度超过80%（对比国内工厂不足20%），产能达600万套，装机不良率下降68%，外机自动化线小时产出240台（达成率109%），库存呆滞率下降30%。

四“需求-架构-仿真”闭环：构建可验证的SMSC正向设计体系#

美的泰国工厂的规划过程严格遵循MBSE的“需求-架构-仿真”迭代闭环。首先明确顶层需求（如年产能600万套、服务东盟及北美市场）；其次通过架构模型将需求分解为功能、参数、技术等可执行指标；最后利用仿真验证分解逻辑的合理性。这一过程确保了从战略定位到物理实施的逻辑一致性。项目通过标准化建模语言，将接口、模块功能、价值链参数等结构化表达，并以项目管理方式实现数据化、图形化的方案输出，形成可追溯、可集成的规划成果。

五运营阶段的MBSE深化：从流程参数化到风险预警#

在运营层面，泰国工厂基于MBSE模型定义了“一套体系、两条脉络、三种模式、四个特征、六大支撑和八大运营管理要素”的运营框架。关键在于将标准化运营流程参数化，转化为信息系统的底层逻辑，并导入数字孪生平台。由此，系统不仅能对整体供应链进行综合仿真，还能针对单个订单开展可行性研究与风险预警，实现早期识别与防范。最终，工厂达成预设的“三一体化”目标，并进一步融合5G、AI、光伏等新技术，成为集团海外可持续发展标杆。

六结论：MBSE是降低智能工厂结构性风险的必然路径#

MBSE方法论贯穿SMSC全生命周期，从需求分析、概念设计到运营维护，确保系统构建的逻辑连贯与数据贯通。它通过顶层设计避免路径依赖，通过模型仿真减少集成反复，通过数字孪生实现知行合一。实践证明，MBSE不仅是技术工具，更是保障智能工厂“规划即运营、建设即达标”的管理范式。未来，随着MBSE与AI、大数据等技术的深度融合，其在降低规划与运营双重风险方面的价值将进一步凸显。

本文首发于《起重运输机械》2025 年第 3 期（16-18 页），原文署名：邱伏生。本站 web 版经作者授权改写编排，引用请以期刊原文为准。

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