海南省智能工厂梯度培育工作方案（2025—2027年）.docx

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1、海南省智能工厂梯度培育工作方案（20252027年）为贯彻落实工信部等六部委联合发布的智能工厂梯度培育行动实施方案（工信厅联通装函2024399号），加快构建智能工厂梯度培育体系，特制定本工作方案。一目标任务构建智能工厂梯度培育体系，按照基础级、先进级、卓越级和领航级4个层级开展智能工厂培育建设。到2027年，建设基础级智能工厂100家以上，认定先进级智能工厂20家以上，择优推荐卓越级智能工厂5个以上，积极培育具有全球影响力的领航级智能工厂。二梯度培育体系（一）推广基础级智能工厂。引导制造业企业开展智能制造能力成熟度评估，鼓励企业制定智能工厂建设提升计划，围绕智能制造典型场景，部署必要的智能制

2、造装备、工业软件和系统,加快生产过程改造升级，实现核心数据实时采集、关键生产工序自动化、生产经营管理信息化。各市县工业和信息化部门指导企业按照各级智能工厂要素条件开展自建自评，复核评估结果并向省工业和信息化厅推荐，省工业和信息化厅联合相关部门做好基础级智能工厂认定。（二）建设先进级智能工厂。鼓励基础级智能工厂围绕工厂建设、研发设计、生产作业、生产管理、运营管理等开展智能工厂建设，重点在生产、管理等重点环节集成互通和协同管控，向先进级智能工厂升级。省工业和信息化厅联合相关部门做好先进级智能工厂培育和认定工作，建设一批具有区域、行业领先水平的先进级智能工厂。先进级智能工厂应强化成果经验总结，形成具

3、有区域、行业特色的数字化转型智能化升级发展路径。（三）打造卓越级智能工厂。支持先进级智能工厂持续强化数字化网络化优化能力，面向智能制造典型场景体系化部署智能制造装备、工业软件和系统，实现设计生产经营数据集成贯通、制造装备智能管控、生产过程在线优化，开展产品全生命周期和供应链全环节的综合优化，向卓越级智能工厂跃升。省工业和信息化厅联合相关部门组织企业积极争创卓越级智能工厂并择优推荐。（四）培育领航级智能工厂。鼓励卓越级智能工厂推动新一代人工智能等数智技术与制造全过程的深度融合，推动研发范式、生产方式、服务体系和组织架构等创新，探索未来制造模式，带动产业模式和企业形态变革，向领航级智能工厂迈进。省

4、工业和信息化厅联合相关部门积极引导有条件的企业探索建设领航级智能工厂。三组织实施（一）建立工作机制。工业和信息化部门联合相关部门建立智能工厂培育和评价工作机制，共同做好我省智能工厂梯度培育和管理工作，组织企业根据智能制造能力成熟度模型，开展智能制造能力成熟度评估，掌握自身智能制造水平，以评估结果指导智能工厂建设，总结推广梯度培育成效和经验。各市县工业和信息化部门积极组织企业进行各级智能工厂的申报工作并对申报材料进行复核推荐。原则上企业被认定为更高一级的智能工厂即同步纳入其下各级别的智能工厂范畴。省工业和信息化厅牵头做好基础级和先进级智能工厂的认定工作，并积极做好与国家、省相关部门的协调配合，加

5、强卓越级智能工厂、领航级智能工厂对上争取工作。（二）强化软硬件供给能力。聚焦智能工厂建设需求，鼓励解决方案供应商与本地企业建立常态化供需对接机制，通过联合开展关键装备、先进工艺、工业软件和系统等环节创新，逐步培育一批专业性强、行业特色明显的智能制造系统解决方案供应商。按照国家统一安排，开展智能制造系统解决方案“揭榜挂帅”工作，推动智能制造装备、工业软件和系统成组连线、串珠成链集成创新。（三）完善智能制造标准体系。鼓励龙头企业和科研院所参与智能工厂相关国家、行业、团体、企业标准制修订，推动重点环节核心场景全覆盖。支持卓越级智能工厂、领航级智能工厂将自身建设经验形成具有行业推广价值的智能制造解决方

6、案，打造一批智能工厂“标准群”，建设一批智能“母工厂”，固化并标准化智能工厂建设经验。四、保障措施（一）强化政策引导。支持符合条件的智能工厂申报国家大规模设备更新和重大科技创新等项目。依托技改提质政策，鼓励企业引进设备进行设备改造、进行智能化升级，开展智能工厂建设，加快新一代人工智能等数智技术与制造全过程深度融合。鼓励市县依法依规出台奖补政策培育智能工厂。依法依规加大融资支持力度，鼓励相关产业基金、金融机构加大对智能制造项目、智能工厂建设的支持。（二）加大人才引进力度。吸引一批智能制造、工业互联网、新一代信息技术与制造业融合等领域急缺的高技能专业人才。鼓励高等院校加强智能制造相关学科建设，培养

7、具有较强集成创新能力的高级专业技术人才。推进产教融合，支持企业与科研院所、行业组织、院校合作开展智能制造实训平台建设，开发相关培养项目，造就一支跨学科、复合型、具有实际操作技能的智能制造人才队伍。（三）加强经验推广。加大智能工厂等智能制造典型案例、示范企业的宣传推广，组织开展智能工厂现场会、进园区和专家行等交流、诊断活动，交流智能工厂建设经验，推广智能制造先进技术、产品和解决方案，加强先进智造技术与科技成果的推广应用，打造“我要开展”智能工厂建设的良好氛围。附件：海南省智能工厂梯度培育要素条件附件海南省智能工厂梯度培育要素条件为指导基础级、先进级、卓越级和领航级智能工厂梯度建设,特制定本要素条

8、件。一基础要求1 .企业应为规模以上工业企业，企业和产品均具有较强市场竞争力。创新型中小企业、省级专精特新中小企业、国家专精特新“小巨人”企业中的工业企业可参照执行。2 .企业申报时未纳入国家企业信用信息公示系统经营异常名录、信用中国网严重失信主体名单，并提供税务机关开具的无欠税证明。企业近三年无较大及以上安全、环保等事故。3 .工厂使用的关键技术装备、工业软件、工业操作系统、系统解决方案等安全可控，网络安全和数据安全风险可控。4 .企业应建立智能工厂统筹规划、建设和运营的组织机制，拥有一批智能制造专业人才。5 .基础级工厂智能制造能力成熟度评估水平达到GB/T39116-2020智能制造能力

9、成熟度模型一级及以上，先进级智能工厂应达到二级及以上，卓越级智能工厂应达到三级及以上,领航级智能工厂应达到四级及以上。二、基础级智能工厂开展数字化网络化基础能力建设，围绕智能制造典型场景部署必要的智能制造装备、工业软件和系统，实现核心数据实时采集、关键生产工序自动化、生产与经营管理信息化，开展点状智能化探索。（一）建设内容鼓励企业参考智能制造典型场景参考指引（2025年版）（附2）,围绕工厂建设、研发设计、生产作业、生产管理、运营管理等开展智能工厂建设，且至少覆盖生产作业环节并不少于典型场景参考指引中4个场景。1 .工厂建设：开展产线级、车间级数字化规划与建设；部署安全可控的智能制造装备、工业

10、软件、系统和数字基础设施。2 .研发设计：开展产品、工艺数字化研发设计。3 .生产作业：开展关键装备和工艺数字化升级，实现关键装备、工序和系统的实时监控，以及关键生产工序自动化作业。4 .生产管理：应用信息系统，对作业计划、产品质量、设备资产、生产物料等进行管理，实现关键生产过程精益化。5 .运营管理：应用信息系统，对采购、销售、库存、财务和人力资源等进行管理，实现经营数据精准核算和绩效指标量化评估。（二）建设成效1 .参考智能工厂建设关键绩效指标参考（附1）、T/CAMS182-2024智能制造效能通用评测方法，评估智能工厂建设成效，主要技术经济指标应高于省（区、市）同行业平均水平。三、先进

11、级智能工厂提升数字化网络化集成能力，面向智能制造典型场景广泛部署智能制造装备、工业软件和系统，实现生产经营数据互通共享、关键生产过程精准控制、生产与经营协同管控，在重点场景开展智能化应用。（一）建设内容鼓励企业参考智能制造典型场景参考指引（2025年版）（附2）,围绕工厂建设、研发设计、生产作业、生产管理、运营管理等开展智能工厂建设，且至少覆盖生产作业、生产管理、运营管理三个环节并不少于典型场景参考指引中8个场景。L工厂建设：开展车间级、工厂级数字化规划与建设；对工艺路线、产线布局和物流路径等进行仿真；广泛部署安全可控的智能制造装备、工业软件和系统。2 .研发设计：开展产品、工艺的数字化研发设

12、计管控，实现产品的设计图纸、文档等文件版本迭代管控，实现产品设计、工艺设计数据统一管理和协同。3 .生产作业：开展关键装备和工序数智技术应用，实现关键装备异常预警、关键工序数据在线分析、关键生产过程精准控制、产品关键质量特性数字化检测。4 .生产管理：通过对生产过程、仓储物流、设备运行、产品质量等进行数字化集成管控，应用智能化分析工具，实现高效辅助计划排产和生产业务协同管控，并通过APS高级排程实现对企业资源的充分调度使用，从而提升生产效率，为企业实现降本增效。5 .运营管理：通过经营管理与生产作业等业务的数据集成贯通，应用智能化管理工具，实现成本有效管控、订单及时交付、绩效指标动态评估等，开

13、展供应链数字化管理。（二）建设成效1 .参考智能工厂建设关键绩效指标参考（附1）、T/CAMS182-2024智能制造效能通用评测方法，评估智能工厂建设成效，主要技术经济指标应处于省（区、市）同行业领先水平。2 .在省（区、市）同行业起到引领带动作用。四卓越级智能工厂强化数字化网络化持续优化能力，面向智能制造典型场景体系化部署智能制造装备、工业软件和系统，实现设计生产经营数据集成贯通、制造装备智能管控、生产过程在线优化，开展产品全生命周期和供应链全环节的综合优化，推动多场景系统级智能化应用。（一）建设内容鼓励企业参考智能制造典型场景参考指引（2025年版）（附2）,围绕工厂建设、研发设计、生产

14、作业、生产管理、运营管理等开展智能工厂建设，原则上应覆盖全部五个环节。L工厂建设：开展工厂级数字化规划与建设，以及数据治理工作；对工厂进行系统建模和优化，实现工厂数字化交付，推动虚拟工厂建设；体系化部署安全可控的智能制造装备、工业软件和系统。2 .研发设计：开展产品、工艺协同研发设计、集成建模和仿真，实现基于模型和数据的系统优化。3 .生产作业：开展多场景数智技术应用，实现装备运行状态智能分析和故障诊断、生产过程智能管控和在线优化、过程质量在线检测与控制。4 .生产管理：通过生产全过程数据综合分析，实现生产计划与排程自动生成、设备全生命周期管理、质量精准追溯和持续改进、物流仓储策略优化、安全应

15、急联动、能源环保综合管控等,推动主要生产要素的智能协同优化。5 .运营管理：通过多维数据智能分析，实现用户需求精准识别和敏捷响应、全厂资源协同优化、产品增值服务、设计生产服务闭环优化、智能化决策支持等，推进供应链上下游“链式”协同。（二）建设成效1 .参考智能工厂建设关键绩效指标参考（附1）、T/CAMS182-2024智能制造效能通用评测方法，评估智能工厂建设成效，主要技术经济指标应处于国内同行业领先水平。2 .在国内同行业起到引领带动作用，带动供应链上下游协同开展数智化升级。3 .培育形成具有行业推广价值的智能制造解决方案，探索构建企业智能制造“标准群”。4 .建立较为完善的智能制造复合型

16、人才培养体系，培养一批智能工厂建设和运营人才。五领航级智能工厂推动新一代人工智能等数智技术与制造全过程的深度融合,实现装备、工艺、软件和系统的研发与应用突破，推动研发范式、生产方式、服务体系和组织架构等创新，探索未来制造模式，带动产业模式和企业形态变革。（一）建设内容鼓励企业参考智能制造典型场景参考指引（2025年版）（附2）,围绕工厂建设、研发设计、生产作业、生产管理、运营管理等开展智能工厂建设，须覆盖全部五个环节。L工厂建设：构建工厂数字李生系统，实现对物理制造过程的精准映射和反馈控制；建立较为完备的数据治理体系，推动形成企业数据资产；开展安全可控的智能制造装备、工业软件和系统等研发和应用

17、突破。5 .研发设计：探索数据与知识驱动的研发设计创新，开展虚拟验证和中试。6 .生产作业：开展人工智能在工艺、装备等方面创新应用，实现生产过程动态优化、智能决策控制、产线动态调整。7 .生产管理：探索多目标、多扰动、多约束情况下的生产计划优化和智能排产调度，推动制造资源的全面优化利用。建立能源、碳资产、安全、环保综合管理创新机制，推动可持续制造。8 .经营管理：推进工厂横向、纵向、端到端集成，构建智慧供应链，推动生产方式、服务体系和组织架构等变革，探索未来制造模式。（二）建设成效1 .参考智能工厂建设关键绩效指标参考（附1）、T/CAMS182-2024智能制造效能通用评测方法，评估智能工厂

18、建设成效，主要技术经济指标全球领先。2 .打造全球领先的应用标杆，通过“母工厂”等方式推动工厂建设经验复制推广，引领产业链上下游形成智能制造协同创新生态。3 .培育的智能制造解决方案实现对外输出，形成较为完善的企业智能制造“标准群”，推动形成行业、国家标准。4 .培养智能制造领军人才，对外提供智能工厂建设和运营指导或服务。附1：智能工厂建设关键绩效指标参考附2：智能制造典型场景参考指引（2025年版）智能工厂建设关键绩效指标参考序号智能工厂建设关键绩效指标（一）能力提升类指标1关键设备数控化率（）2先进过程控制投用率（%）3应用人工智能技术场景比例（%）4应用人工智能技术场景比例（%）（二）价

19、值效益类指标5研制周期缩短（）6销售增长率（）（三）生产运营效率类指标7生产效率提升（%）8生产效率提升（%）9产品不良率下降（%）10设备综合利用率提升（%）11库存周转率提升（%）12供应商准时交付率提升（%）13订单准时交付率提升（）14运营成本下降（%）15全员劳动生产率提升（）（四）可持续发展类指标16单位产品综合能耗降低（%）17单位产品二氧化碳（Cc）2）排放量降低（Q18单位产品二氧化碳（co?）排放量降低（）19水资源重复利用率（%）（五）推广应用类指标20先进制造模式/解决方案向产业链供应链上下游复制推广的企业数量（家）附2智能制造典型场景参考指引（2025年版）智能制造典

20、型场景是智能工厂建设的基础，是推进智能制造的基本业务单元。面向产品全生命周期、生产制造全过程和供应链全环节开展工厂的业务解耦，通过新一代信息技术与制造技术深度融合，部署智能制造装备、工业软件和智能系统，以数字化、网络化、智能化方式进行业务重构，形成标准化、可推广的智能制造典型场景，进而集成贯通构成智能工厂。根据智能制造多年探索实践，结合技术创新和融合应用发展趋势，凝练出8个环节的40个智能制造典型场景，作为智能工厂梯度培育、智能制造系统解决方案“揭榜挂帅”、智能制造标准体系建设等工作的参考指引。一、工厂建设环节1 .工厂数字化规划设计面向工厂规划与空间优化、设备与产线布局、物流路径规划、设计资

21、料交付等业务活动，针对工厂设计建设周期长、布局优化难等问题，搭建工厂数字化设计与交付平台，应用建筑信息模型、设备/产线三维建模、工艺/物流仿真、过程模拟等技术，建立工厂规划决策知识库，开展工厂数字化设计与交付，缩短工厂建设或改造周期。2 .数字基础设施建设面向数据中心、工业网络、安全基础设施建设等业务活动,针对工厂算力和网络能力不足、安全防护能力弱等问题，建设数字基础设施，推动IT和OT深度融合，部署安全防护设备，应用算力资源动态调配、负载均衡、异构网络融合、高带宽实时通信、5G、动态身份验证、安全态势感知、多层次纵深防御等技术，建设高性能的算力和网络基础设施，以及全方位监测防护的安全基础施，

22、提升工厂算力、网络和安全防护能力。3 .数字事生工厂构建面向厂房、设备、管网等工厂资产的数据采集存储、数字李生模型构建等业务活动，针对数据格式不统一、集成管控难度大、数据价值释放不充分等问题，应用工业数据集成、数据标识解析、异构模型融合、数字主线、工厂操作系统、行业垂直大模型等技术，开展数据资源管理，构建设备、产线、车间、工厂等不同层级的数字李生模型，与真实工厂映射交互，提升管控效率，实现工厂运营持续优化。二产品研发环节4 .产品数字化设计面向需求分析、产品定义、初步设计、详细设计、分析优化、研发管理等业务活动，针对产品研发周期长、成本高等问题，部署CAD.CAE,PLM等数字化设计工具，构建

23、设计知识库，采用基于模型的设计理念，应用多学科联合仿真、物性表征与分析等技术，开展产品结构、性能、配方等设计与优化；集成市场、设计、生产、使用等产品全生命周期数据，应用数据主线、可制造性分析等技术，实现全流程系统优化；应用人工智能大模型技术,开展生成式设计创新，自动生成设计方案，缩短产品上市周期,降低研发成本。5 .产品虚拟验证面向产品功能性能测试、可靠性分析、安全性验证等业务活动，针对新产品验证周期长、成本高等问题，搭建虚实融合的试验验证环境，应用高精度建模、多物理场联合仿真、自动化测试等技术，通过全虚拟或半实物的试验验证，降低验证成本，加速产品研发。三工艺设计环节6 .工艺数字化设计面向工

24、艺流程设计、仿真验证、方案优化等业务活动，针对工艺设计效率低、试错成本高等问题，部署工艺设计仿真工具,构建工艺知识库和行业工艺包等，应用机理建模、过程模拟、知识图谱等技术，实现工艺设计快速迭代优化；应用工艺自动化、人工智能等技术，实现工序排布、工艺指令等自动生成，缩短工艺设计周期，减少设计错误。7 .制造工程优化面向生产准备阶段的设备选型、产线调试、参数确认、资源分配等业务活动，针对产线不平衡、换产时间长、资源利用率低等问题，搭建中试环境或产线模拟仿真系统，应用产能分析、虚拟测试等方法，实现生产节拍优化和资源有效整合，确保制造过程稳定高效。四、生产管理环节8 .生产计划优化面向主计划制定、物料

25、需求计划生成等业务活动，针对市场波动频繁、交付周期长等问题，构建生产计划系统，打通采购、生产和仓储物流等管控系统，应用需求预测、多目标多约束求解、产能动态规划等技术，实现生产计划优化和动态调整，缩短订单交付周期。9 .车间智能排产面向作业排程等业务活动，针对资源利用率低、交付不及时等问题，建设智能排产系统，应用复杂约束优化、多目标规划、强化学习等技术，基于安全库存、生产过程数据等要素实现多目标排产优化，缩短交付周期，提升资源利用率。10 .生产进度跟踪面向生产进度可视化、资源消耗统计等业务活动，针对生产指标计算失真、生产异常发现滞后、资源空置浪费等问题，建设数据采集与监控系统，应用实时数据分析

26、引擎、机器学习、物料实时跟踪等技术，实现生产数据实时获取、生产进度实时监控、生产指标自动计算，提高生产透明度和资源利用率。11 .生产动态调度面向紧急插单、设备故障等事件的资源动态调度需求，针对计划刚性、资源错配浪费等问题，建设动态调度系统，应用运筹优化、强化学习、遗传算法、专家系统等技术，实现生产扰动及时响应，人力、设备、物料等制造资源的动态配置，提升生产效率和资源利用率。12 .仓储智能管理面向物料和成品出入库、库存管理等业务活动，针对出入库效率低、库存成本高等问题，建设自动化立体仓库和智能仓储管理系统，应用自动化盘点、仓储策略优化、多形态混存拣选、库存实时调整等技术，实现物料和成品出入库

27、存储、拣选的智能化，提高库存周转率和空间利用率。13 .物料精准配送面向厂内物流配送等业务活动，针对物料配送不及时、不精准等问题，部署自主移动机器人等智能物流设备和智能运输管理系统，应用室内高精度定位导航、物流路径动态规划、物流设备集群控制等技术，实现厂内物料配送快速响应和动态调度，提升物流配送效率和准时率。14 .危险作业自动化面向高危物料处理、极端环境操作、密闭空间作业等危险业务活动，针对作业安全风险高、自动化水平低等问题，部署工业机器人、协作机器人等智能作业单元，应用环境感知与识别、远程实时操控、自主决策等技术，实现危险作业环节的少人化、无人化，提高生产作业安全水平。15 .安全一体化

28、管控面向安全风险识别、安全应急响应等业务活动，针对安全风险高、实时监控难、处置效率低等问题，搭建生产安全管控和应急处置系统，应用生产运行风险动态监控、危险行为识别等技术，提升安全态势感知能力；基于人工智能等技术实现安全风险预测预警和处置方案自动生成，降低事故发生率和损失。16 .能源智能管控面向高能耗设备节能减排、工厂多能源介质综合调度等业务活动，针对能耗大、成本高等问题，部署能耗采集设备和能源管控系统，开展多工序能耗溯源定位、高能耗设备建模仿真和参数优化，实现生产过程的节能减排；应用负荷预测、能源平衡分析、多能互补等技术，实现工厂能源综合管控和整体优化，降低单位产值综合能耗。17 .碳资产全

29、生命周期管理面向碳排放数据采集、碳足迹追踪和碳资产核算等业务活动,针对碳排放计量难、碳足迹追踪效率低等问题，建立数字化碳管理系统，应用碳排放精细化检测、碳排放指标自动核算、碳捕获利用与封存等技术，实现碳的追踪、分析、核算和交易，挖掘碳资产利用价值，降低单位产值碳排放量。18 .污染在线管控面向污染排放监测、污染物收集处理等业务活动，针对污染排放计量难、管理粗放等问题，部署污染排放在线采集设备和管控平台，应用污染监测、污染物质分析与治理优化、污染源追溯、危害预测预警等技术，实现污染全过程动态监测、精确追溯、风险预警和高效处理，降低污染排放水平。19 .网络协同制造面向大规模协同制造的需求，打造具

30、备开放协同创新、资源自适应调度、产供销自组织管控等特征的网络化协同平台，通过研发、生产、供应、金融等资源跨地域配置优化，实现协同研发创新、订单智能分配、制造能力共享、集采集销等业务高效协同，形成多方共赢的产业生态，加速产业组织形态变革。五生产作业环节20 .柔性产线快速换产面向多种类产品混线生产中的产线切换、工艺调整等业务活动，针对个性化需求响应慢、产线换线时间长等问题，集成智能机器人、智能机床和智能控制系统，打造工艺可重构的柔性制造单元；应用标准化接口、模块化结构、智能任务编排等技术，实现产线快速切换，缩短停机换产时间；应用网络自组织、工装夹具自匹配、控制自适应等技术，实现产线不停机切换，满

31、足大规模个性化定制需求。21 .工艺动态优化面向生产工艺优化业务活动，针对工艺参数动态调优难等问题，建设工艺在线优化系统，应用机理与数据混合建模、多环节联合寻优、无监督学习、工艺参数自调优等技术，动态生成最优的控制设定值，提高经济效益。22 .先进过程控制面向生产过程精准平稳控制的要求，针对复杂工艺过程控制变量多、控制效果差等问题，应用先进过程控制、模型预测控制、多变量协同控制等技术，实现高质量的实时闭环控制，保证工艺过程平稳性，提高产出率。23 .人机协同作业面向产品加工、装配、包装及设备巡检、维护等业务活动,针对传统生产方式作业效率低、劳动强度大等问题，部署协作机器人、巡检机器人、智能穿戴

32、设备等智能制造装备，构建人机协同作业单元和管控系统，应用视觉识别、具身智能、自主规划和安全保护等技术，实现加工、装配、包装、巡检等过程人机高效协同。24 .在线智能检测面向质量数据采集、分析、判定等业务活动，针对检测效率低、响应慢、一致性差等问题，构建在线智能检测系统，应用智能检测、物性表征分析、机器视觉识别、参数放行等技术，实现产品质量在线快速识别判定，提升检测效率和及时性。25 .质量精准追溯面向质量问题识别、追溯等业务活动，针对产品质量波动追溯困难等问题，构建质量管理系统，应用标识、统计分析、大数据等技术，打通生产全流程质量数据，快速锁定质量问题源头,提升质量稳定性和可追溯性。26 .质

33、量分析与改进面向质量问题分析、改进等业务活动，针对产品质量波动等问题，建设质量管理系统，构建质量知识库，应用机理分析、根因分析等技术，开展质量快速诊断和改进提升；应用机理分析、深度学习预测等技术，实现质量问题提前预测预防，提升质量一致性，降低产品不良率。27 .设备运行监控面向设备运行数据采集、状态分析、集中管控等业务活动,针对设备数据全面采集难、统一管理难等问题，部署设备运行监控系统，集成智能传感、工业协议转换、多模态数据融合等技术，实现设备数据实时采集、状态分析、异常报警、远程操作，提高设备运行效率。28 .设备故障诊断与预测面向设备故障发现、诊断分析等业务活动，针对设备运维成本高、非计划

34、停机频次高等问题，建立故障知识库和设备健康管理系统，应用知识图谱、机理分析、语言大模型、模式分析等技术，实现设备故障在线报警和智能诊断；应用振动分析、声学分析、特征工程、迁移学习等技术，实现设备故障提前预测、提前介入，保障连续生产。29 .设备维修维护面向设备运维计划制定、资源调度等业务活动，针对响应滞后、修复时间长等问题，部署手持扫码、电动扭矩扳手等智能终端与工具，建立维修知识库和设备维修维护管理平台，应用知识图谱、语言大模型、远程指导等技术，实现维修维护方案优化与工单自动化，提升运维效率。六运营管理环节30 .智能经营决策面向工厂人、财、物等资源的调度和决策优化，针对资源配置效率低、依赖经

35、验决策等问题，构建智慧经营决策系统，应用多因素关联分析、数字沙盘模拟等技术，实时评估风险与收益,提升科学经营决策水平；应用业务流程自动化、智能体等技术,实现关键业务自主决策和流程自动执行，提升运营智能化水平,提高企业效益。31 .数智精益管理面向经营过程的人、机、料、法、环一体化管理等业务活动，针对资源利用率不高、生产管理效率低等问题，应用六西格玛、6S等精益方法，将精益管理理念与大数据、云计算、数字李生等数智技术深度融合，实现绩效精准核算、资源高效流动、环境全面监控等，提高整体生产经营效率。32 .规模化定制面向产品多品种小批量生产、个性化定制等需求，通过网络平台、大数据分析等方式收集客户多

36、样化需求，打通研发设计与生产环节，在个性化、模块化设计基础上，应用柔性制造系统、可重构产线等手段实现低成本、高效率生产，在实现规模经济效益的基础上满足用户个性化需求。33 .产品精准营销面向市场营销、销售管理等业务活动，针对客户需求信息获取不及时、营销策略不合理等问题，建立销售管理系统，应用基于深度学习的用户精准画像、市场需求预测、智能快速报价等技术，实现基于客户需求洞察的营销策略优化和供需精准匹配，提升营销精准性。七产品服务环节34 .远程运维服务面向产品运维等业务活动，针对运维服务难度大等问题，搭建远程运维服务系统，应用远程指导、故障预测等技术，实现产品的远程监控、远程诊断和预测性维护，提

37、高产品运维效率，降低服务成本。35 .产品增值服务面向产品增值服务等业务活动，针对价值挖掘不充分、客户粘性不足等问题，推动产品智能化，远程实时采集产品状态数据,叠加软件订阅、按时租赁、产品操作优化等数据驱动的增值服务,拓展产品价值新空间。36 .客户主动服务面向客户关系维护、产品服务迭代优化等业务活动，针对响应不及时、使用体验差等问题，建立客户服务管理系统，应用多渠道客户数据整合、知识图谱、语言大模型、智能交互等技术,实现客户参与的产品迭代和服务优化，提高客户粘性和满意度。八供应链管理环节37 .供应商数字化管理面向供应商入库、评价、筛选等业务活动，针对供应商比选难、管控能力弱等问题，建立供应

38、商库，应用供应商风险评估、供应链溯源等技术，实现供应商精准画像和智能筛选，开展基于数据分析的供应商评价、分级分类、寻源和优选推荐。38 .采购计划优化协同面向采购计划制定、执行等业务活动，针对市场波动大、交付不及时等问题，建设供应链管理系统，应用集成建模、多目标寻优、数据跨域控制等技术，开展市场、采购、库存、生产等数据的综合分析，实现采购计划自动生成和动态优化，并实现上下游供应商之间紧密协同。39 .供应链风险预警与调度面向供应链状态监测、风险识别、快速调整等业务活动，针对供应链不透明、风险响应滞后等问题，打造供应链协同平台，应用多源信息感知、风险评估预测等技术，实现供应风险在线监控、精准识别、提前预警；应用资源智能匹配、预案模拟仿真、供应网络自动切换等手段，实现供应链的自主修复，提升韧性和安全水平。40 .供应链物流智能配送面向供应链上下游多式联运调度、配送路线规划、运输过程监控等业务活动，针对物料和成品多点仓储、运输过程监控难、配送周期长等问题，建设供应链物流管理系统，应用仓网规划、车货智能匹配、实时定位跟踪、智能路径规划、智能驾驶等技术，实现物流全程跟踪、智能调度、异常预警和高效处理，降低供应链物流成本，提升准时交付率。