PART.01
开幕致辞:凝聚共识,
锚定方向
活动现场| 大会开幕致辞
中国科学院申长雨院士在远程录音致辞中回顾了中国模具产业的跨越式发展。他提出三点建议:坚持创新驱动发展、强化知识产权保护运用;深化产业互补互助、维护全球供应链畅通稳定;共育行业高端人才、搭建国际教育科技人才一体化交流通道。为大会定下了务实而前瞻的基调。
工信部装备一司二级巡视员唐军从产业政策层面,传递了"十五五"期间模具领域的四项重点工作:深耕创新协同共筑技术高地、深化产业融合共创发展空间、加强企业培育促进融通发展、加大开放合作优化营商环境。他指出,模具技术水平是衡量一国制造业核心竞争力的重要标尺,可形成百倍的产业支撑效应。
协会领导致辞
中国机械工业联合会李奇副会长用数据勾勒了中国模具工业的全球坐标—产值达3800亿元,出口额突破102亿美元,在航空航天、新能源汽车、集成电路等战略性新兴产业中发挥着强链固链的关键作用。
国际模协主席Bob Williamson随后发表致辞,他代表国际模协董事会对中国模协承办此次大会的精心组织表示感谢,对来自全球的参会代表表示热烈欢迎。他期待全球模具行业同仁在共同推动全球模具产业迈向更高水平。
刘小虎书记代表中国模具工业协会致辞。他肯定中国模具一路走来的成绩,同时指出正是因为共性,才有合作的基础;正是因为挑战,合作才有价值。引发了与会代表的广泛共鸣。
大会主旨报告
中国工程院谭建荣院士的主旨报告阐释了模具质量提升的底层逻辑。他提出"人工智能+模具"的五大应用方向——创新设计、工艺提升、强化质量、延伸服务和拓展市场,并强调模具行业应推动从定制化向"标准化、系列化、模块化基础上的定制化"转型。
PART.02
第一单元:产业研究——
变局与破局
活动现场| 演讲嘉宾风采
变局中的携手:模具产业链的协同与合作
产业研究
国际模协副主席Stephan Berz指出,欧洲制造业正经历挑战。但他同时传递了一个重要信号:欧洲模具并非关起门来求自保,而是在寻找可信赖的合作伙伴。他呼吁模具产业链上下游加强前端(设计)和后端(本地化服务)的协同,而非仅仅关注产品本身。
巴西构建强大模具产业的关键行动
产业研究
国际模协副主席Christian Dihlmann系统介绍了巴西的"PODIUM"模具战略计划,以培训、技术、市场、税收和可持续发展作为五大支柱。指出巴西58%的模具依赖进口,设备平均役龄达22年,产能利用率仅23%—但也正因痛点清晰,才有了明确的行动路线图。
非洲模具产业的发展潜能与未来
产业研究
国际模协副主席Tapiwa Samanga从整个非洲大陆的视角展开,他提出到2035年在南非、肯尼亚、尼日利亚、摩洛哥和埃及建立五大模具产业枢纽的愿景,并特别指出:"非洲模具有跨越式前进的潜力。"
理解全球模具行业表现:基于CCC 的基准分析视角
产业研究
德国WBA模具技术学院高级顾问Kai Yu带来了基于科学方法论的CCC对标分析工具,该工具依托全球3000余家企业数据库和207项KPI指标,帮助企业进行国际竞争力诊断。用案例展示了从调研、现场审计到改进计划编制的完整流程,并特别强调:"对标不是一蹴而就,每年应至少执行两个循环。"
卓越工业与规模效应的交融:意大利模具产业的互补合作典范
产业研究
国际模协前主席Fausto Romagnani的演讲提出核心判断:全球制造业的竞争已从"单一企业"转变为"生态系统"。他以意大利模具产业为例—2000余家高度专业化的中小企业聚集在几个区域,依靠知识的密集传递和紧密协作。
随着中国主机厂正进入欧洲市场,意大利的精准制造和中国的规模化能力应是互补关系。
PART.03
第二单元:技术引领——
从工艺知识到智能执行
活动现场| 演讲嘉宾风采
以工艺智能为核心引擎的模具制造新范式
技术引领
DMG MORI模具中心负责人Michael Mayer展示了"MX转型"框架,将工艺集成、自动化和绿色转型三大支柱融合。其核心是将传统上需要四至五次装夹、分散在多台设备上的工序,整合到一台多任务五轴机床上完成,使机床使用效率从5:1提升至1:1。展示了自主移动机器人(AMR)连接多台设备的无人化车间案例这一模具制造自动化的现实图景。
模具制造的智能进阶:从工艺知识库迈向智能执行体
技术引领
牧野机床(Makino)的Michael Palmieri与杜宁联合呈现了从"工艺知识库"到"智能执行体"的进化路线。直击模具加工自动化的三座大山——精度闭环依赖人工、单件编程复杂、多设备协调困难。
Makino给出的解法是五大核心技术:高稳定性设备基础、"黄金数据库"驱动的智能编程模板、刀具轮廓在线测量与精度补偿(±2.5μm)、加工时间精确预估(误差±3%以内),以及机床级实时碰撞防护系统CSG。杜宁总结:"核心资产变了—从老师傅的经验,变成了可重复、可优化、可训练的工艺智能体。"
激励创新,智联未来
技术引领
United Machining Solutions产品经理王鹏途聚焦电火花加工领域的创新。其火花追踪(Spark Track)技术可实时监测放电状态并自动调整加工参数。在冲水条件恶劣的复杂型腔加工中,智能放电保护系统(ISPS)可确保不断线,极端情况下节省40%的电极丝消耗。数字化平台My rConnect和可追溯系统eTracking则打通了设备与管理的数字链路。
创新引领变革:精密模具切削解决方案
技术引领
蓝驰刀具运营副总曾凯从切削工具的角度切入精密制造。他以"刀具是模具的牙齿"为喻,阐述了"三H加工"(高速、高硬、高精)趋势下对刀具的新要求。
蓝驰推出的全系公差0.003mm刀具产品,从原材料分级管理、五轴磨削工艺、微米级刃口钝化到自研PVD涂层工艺,实现了全流程的精密管控。他特别提出"等效替代"概念—国产刀具的目标不是低价替代,而是性能等同前提下的成本优势。
工模具与制造业经济的关联性分析
技术引领
丰田韦塞尔斯研究所执行主任Justin Barnes教授以严谨的数据分析,揭示了模具行业与制造业经济的深层联动关系。他指出南非制造业长期停滞、贸易逆差扩大、设备老化等结构性挑战,并提出九条面向新兴经济体的经验启示,包括:提升模具行业的公众认知、建立行业基准与标准、深化与跨国公司的合作等。模具行业不应仅仅关注内部,而要成为制造业振兴的引擎。
数字一体化:模具制造效率与竞争力的关键
技术引领
TEBIS中国负责人孔祥新以"数字化集成"为主线,道出了许多模具企业数字化转型中的真实困境—设计、编程等各部门虽各自优化,但信息孤岛导致整体效率并未提升。"他指出,模具制造周期中约40%的时间消耗在等待、重复录入和协调上。
他从数字孪生的四个维度出发,阐述了统一数字主线如何打通工程设计与现场制造,并提出AI应用的五层金字塔模型—数据基础、标准化流程、系统集成、自动化,最顶层才是AI。AI不是数字化转型的起点,而是数字化成功之后的结果。"
葡萄牙如何借力增材制造实现产业蜕变
技术引领
葡萄牙米尼奥大学António Pontes教授展示了增材制造如何重塑模具设计与制造流程。通过拓扑优化与随行冷却通道设计,模具重量可减少75%,成型周期从26秒压缩至16秒。他特别强调,葡萄牙建立了由12家学术机构和60余家企业组成的协同创新网络,学术与产业的深度互动被证明是成功的关键因素。
中国模具行业数字化技术应用、模具及成形一体化协同与未来智造图景
技术引领
益模(苏州)数字科技有限公司总经理陆凡荣系统梳理了中国模具行业从20世纪50年代至今的数字化演进历程,并结合企业的实践案例,展现了从单点工具应用到全流程数据集成的现实路径。他警示:"数字化基础设施不稳,AI转型不能急躁——流程是基建中的基建。"
PART.04
第三单元:人才建设——
多元路径,共同命题
活动现场| 演讲嘉宾风采
深耕职业院校培训,打造定制化人才培养体系——凯华模具产教融合十五年实践
人才建设
凯华模具董事长梁正华以自己的创业故事开篇,一路走来带领企业突破20亿产值。
凯华15年来先后与台州科技职业学院等院校共建产业学院,投入2000多万元将实训设备搬进校园,实行"毕业即上岗"的定制化培养。他说,"讲人才的内容比讲技术更难,但人是一切的根本。"从工匠到卓越工程师的全周期培养体系,借助链主企业对供应链的管理输出和凯华内部大学的建设,构成了一套完整的人才生态逻辑。
“适创杯”模具设计大赛:推动压铸行业数字化人才培养与标准化建设
人才建设
适创科技市场总监张君琳介绍了"适创杯"模具设计大赛这一行业公共产品的四年实践。大赛累计吸引2000余名参赛者、200多家企业参与,核心价值在于:提供统一的云端CAE仿真工具降低技术门槛、为中小企业工程师创造展示与交流的平台、推动模具数字化设计标准的建设。她透露,今年大赛首次引入主机厂(江淮汽车)联合命题,形成了"协会指导+平台支撑+产业验证"的三位一体模式。
需求导向合作共赢——中国职业教育 “走出去”的实践与展望
人才建设
天津市教育研究会会长戴裕崴分享了中国职业教育"走出去"的国家品牌—鲁班工坊。截至目前,鲁班工坊已在32个国家认定38个项目。他以自己主持建设的埃及鲁班工坊为例,阐述了"师资本土化"的核心理念—由中国提供方案标准、教学资源和实训装备,由合作国教师在本国完成教学。埃及鲁班工坊已累计培训本科层次学生200余名,并正向应用硕士层次延伸。"教随产出、校企同行"的模式,正在从1.0版的"跟着企业走"向2.0版的"带着企业走"升级。
AI 在模具制造价值链中的应用:一种量化车间效率影响的数字化框架
人才建设
德国WZL实验室首席工程师Thomas Eberius以模具价值链中的AI智能体应用为大会收官。他以销售报价场景为例,展示了AI智能体如何将过去需要人工反复处理的工作自动完成—从识别邮件中的询价需求、调用ERP系统数据、处理技术图纸到生成报价文本。
他也指出,AI智能体的部署需要经过数据丰富度、架构就绪度、语义准备度和风险治理四个维度的可行性评估,并非所有场景都适合。"AI不是替代人类,而是帮助把能力扩展到整个企业。"
