江蘇省智能工廠梯度建設典型場景企業(yè)自評價參考

發(fā)布時間：2025年02月18日 09:28:04 關聯(lián)項目：江蘇省先進級智能工廠

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　　為方便企業(yè)快速評價智能工廠建設水平，根據《智能制造典型場景參考指引(2024版)》《江蘇省智能工廠梯度建設要素條件(2025年版)》等，制定本典型場景自評價參考。

　　一、自建自評

　　鼓勵企業(yè)參照《智能制造典型場景參考指引(2024年版)》開展智能工廠建設，建成后對照《江蘇省企業(yè)數(shù)字化轉型通用評估指標體系(2025年版)》開展企業(yè)數(shù)字化水平自評價。得分高于60分的企業(yè)，建議依據智能工廠梯度建設典型場景對照參考表開展基礎級智能工廠的場景自評價;得分高于70的企業(yè)，建議依據智能工廠梯度建設典型場景對照參考表開展先進級智能工廠的場景自評價;得分高于80的企業(yè)，建議依據智能工廠梯度建設典型場景對照參考表開展卓越級智能工廠的場景自評價;得分高于90的企業(yè)，建議依據智能工廠梯度建設典型場景對照參考表開展領航級智能工廠的場景自評價。江蘇數(shù)字工信平臺智能工廠梯度建設系統(tǒng)會根據企業(yè)典型場景和智能制造能力成熟度自評價情況等平臺數(shù)據自動給出企業(yè)智能工廠建設水平參考等級。

　　二、典型場景對照參考表

　　智能工廠梯度建設典型場景對照參考表

序號	環(huán)節(jié)	場景名稱	基礎級場景描述	先進級場景描述	卓越級場景描述	領航級場景描述
1	工廠建設	工廠數(shù)字化設計與交付	/	基于先進物流和動線仿真軟件，進行多方案比較和優(yōu)化，能夠提供多種優(yōu)化方案供選擇；使用專業(yè)的生產系統(tǒng)建模工具，對生產線進行精細化設計和優(yōu)化，生產線的設計更加合理。	集成BIM、物流和動線仿真、生產系統(tǒng)建模等技術，形成完整的數(shù)字化設計與交付平臺。	引入人工智能、大數(shù)據等先進技術，對工廠設計進行全面仿真，實現(xiàn)工廠設計的動態(tài)調整。
2	工廠建設	數(shù)字孿生工廠運營優(yōu)化	/	初步構建數(shù)字孿生系統(tǒng)的框架，實現(xiàn)設備、產線、車間、工廠等關鍵元素之一的數(shù)字化展示。	實現(xiàn)所有關鍵工序和風險環(huán)節(jié)的數(shù)字化展示；異構模型融合技術得到廣泛應用，實現(xiàn)復雜的系統(tǒng)集成。	實現(xiàn)與物理世界的深度交互，能夠進行虛擬模型和物理模型的雙向控制和優(yōu)化，以優(yōu)化運營效果。能夠根據歷史數(shù)據和實時反饋進行智能調整。
3	產品設計	產品數(shù)字化研發(fā)設計	基于計算機輔助開展三維產品設計，實現(xiàn)產品設計數(shù)據或文檔的結構化管理及數(shù)據共享，實現(xiàn)產品設計的流程、結構的統(tǒng)一管理，以及版本管理權限控制、電子審批等。	建立典型產品組件的標準庫及典型產品設計知識庫，在產品設計時進行匹配和引用；三維模型集成產品設計信息，確保產品研發(fā)過程中數(shù)據源的唯一性。	基于產品組件的標準庫、產品設計知識庫的集成和應用，實現(xiàn)產品參數(shù)化、模塊化設計；將產品的設計信息、生產信息、檢驗信息、運維信息等集成于產品的數(shù)字化模型中，實現(xiàn)基于模型的產品數(shù)據歸檔和管理。	基于參數(shù)化、模塊化設計，建立產品個性化定制平臺，具備個性化定制的接口與能力；基于統(tǒng)一的三維模型，實現(xiàn)產品全生命周期動態(tài)管理，滿足設計、生產、物流、銷售、服務等應用需求；基于產品標準庫和設計知識庫的集成和應用，實現(xiàn)產品高效設計；應建立產品設計云平臺，實現(xiàn)用戶、供應商等多方信息交互、協(xié)同設計和產品創(chuàng)新。
4	產品設計	虛擬驗證與中試	/	基于三維模型實現(xiàn)對外觀、結構、性能等關鍵要素的設計仿真及迭代優(yōu)化。實現(xiàn)產品設計與工藝設計間的信息交互、并行協(xié)同。	構建完整的產品設計仿真分析和試驗驗證平臺，并對產品外觀、結構、性能、工藝等進行仿真分析、試驗驗證與迭代優(yōu)化。	搭建虛實融合的試驗驗證環(huán)境，應用多物理場動態(tài)特性仿真、可靠性分析、AR/VR等技術，降低驗證與中試成本，加速產品熟化。
5	工藝設計	工藝數(shù)字化設計	基于計算機輔助開展工藝設計和優(yōu)化；建立工藝文檔或數(shù)據的管理機制,能夠對工藝信息進行記錄、查閱和執(zhí)行。	通過工藝設計管理系統(tǒng)，實現(xiàn)工藝設計文檔或數(shù)據的結構化管理、數(shù)據共享、版本管理、權限控制和電子審批；基于典型產品或特征建立工藝模型，實現(xiàn)關鍵工藝設計信息的重用。	在典型產品的工藝設計中采用三維模型，建立典型制造工藝流程，參數(shù)、資源等關鍵要素的知識庫，并能以結構化的形式展現(xiàn)、查詢與更新。	在全部產品的工藝設計中采用三維模型，基于模型的三維工藝設計和優(yōu)化，并將完整的工藝信息集成于三維工藝模型中；基于工藝知識庫的集成應用，輔助工藝優(yōu)化。
6	工藝設計	可制造性設計	前瞻性開展工藝審查工作。	通過歷史數(shù)據分析，面向效率提升和成本降低提出改善性方案，優(yōu)化產品結構，實現(xiàn)工藝不同專業(yè)之間的并行設計。	基于工藝設計、生產、檢驗等系統(tǒng)的集成，通過工藝信息下發(fā)、執(zhí)行、反饋、監(jiān)控的閉環(huán)管控，實現(xiàn)工藝設計與制造協(xié)同。	基于設計、工藝、生產、檢驗、運維等數(shù)據分析，構建實時優(yōu)化模型，實現(xiàn)工藝設計和產品設計的協(xié)同優(yōu)化。
7	計劃調度	生產計劃優(yōu)化	基于信息系統(tǒng)實現(xiàn)生產計劃自動編制，可基于規(guī)則自動調整，減少人工干預，提高響應速度。	考慮多因子約束條件自動生成生產計劃，并實現(xiàn)生產計劃動態(tài)調整，平衡供需，提升資源利用率和準時交貨率。	應用高級優(yōu)化算法，實現(xiàn)多目標，多方案生產計劃，平衡效率與成本，提高資源利用率。	引入AI智能預測與決策，持續(xù)優(yōu)化生產計劃，自適應復雜環(huán)境，實現(xiàn)跨系統(tǒng)、跨工廠的生產計劃協(xié)同優(yōu)化，全局視角資源配置。
8	計劃調度	智能排產調度	/	智能排產調度系統(tǒng)引入復雜的算法，能夠處理多工序、多資源的排產調度。	基于系統(tǒng)能夠進行實時的調整和優(yōu)化，能夠預測潛在的生產瓶頸，自動調整生產計劃以避免延遲。	系統(tǒng)具備高度的自適應性和學習能力，能夠通過機器學習算法不斷優(yōu)化自身的排產策略和調度能力，以適應不斷變化的生產環(huán)境和需求。
9	生產作業(yè)	產線柔性配置	應用自動化產線。	產線自動化程度高，采用模塊化、參數(shù)化設計理念，關鍵設備和工作站可以根據需要快速重新配置。	實現(xiàn)全產線數(shù)字孿生，模擬驗證產線配置，快速精準響應市場變化。	達成高度自適應產線，AI驅動持續(xù)優(yōu)化，實現(xiàn)零停機換產與最高效率。
10		人機協(xié)同制造	實現(xiàn)簡單、重復性任務協(xié)同，如物料搬運、簡單裝配等。	實現(xiàn)復雜、個性化任務協(xié)同，如物料搬運、簡單裝配等。	構建協(xié)同作業(yè)單元和管控系統(tǒng)，應用智能交互、自主規(guī)劃、風險感知和安全防護等技術，在復雜任務中實現(xiàn)高度協(xié)同。	構建高度智能決策算法、自我修復和優(yōu)化能力、全面安全防護系統(tǒng)等，實現(xiàn)自主完成任務。人的職責主要體現(xiàn)在系統(tǒng)設計、性能維護及技術更新等方面。
11		工藝動態(tài)優(yōu)化	/	多設備聯(lián)合尋優(yōu)等算法，找到最優(yōu)的工藝參數(shù)組合，實現(xiàn)生產線的整體性能最優(yōu)。	應用設備機理與數(shù)據混合建模、多設備聯(lián)合尋優(yōu)等技術，實現(xiàn)工藝過程和設備參數(shù)在線優(yōu)化，顯著提高產品質量一致性。	實現(xiàn)智能產線和工藝在線優(yōu)化系統(tǒng)的深度融合，具備自主學習和決策能力，實現(xiàn)智能化的參數(shù)調整和優(yōu)化。
12		先進過程控制	引入基本過程控制系統(tǒng)（如PLC），實現(xiàn)對關鍵工藝參數(shù)的監(jiān)測和初步控制，能夠應對一定程度參數(shù)波動，優(yōu)化能力有限。	實現(xiàn)對復雜工藝過程的動態(tài)監(jiān)控和優(yōu)化，動態(tài)調整工藝參數(shù)，實現(xiàn)最優(yōu)生產。	基于先進過程控制系統(tǒng)，應用模型預測控制、多目標尋優(yōu)等技術，實現(xiàn)更精準、實時的工藝流程控制優(yōu)化，有效穩(wěn)定產品質量，提高產出率。	將先進過程控制、實時優(yōu)化、智能優(yōu)化等技術高度集成，形成完整的智能化生產體系，實現(xiàn)精準、實時、閉環(huán)工藝流程控制優(yōu)化。
13		數(shù)智精益管理	通過信息系統(tǒng)收集和分析生產數(shù)據，以支持決策制定；	建立較為完善的數(shù)據采集與管理系統(tǒng)，實時收集、分析和監(jiān)控生產數(shù)據；	進一步引入AI技術，以實現(xiàn)對生產過程的智能監(jiān)控和優(yōu)化；	對生產數(shù)據進行深度挖掘和分析，實現(xiàn)預測性維護和智能化生產；產品質量和交付周期得到顯著優(yōu)化，客戶滿意度大幅提升；精益管理方法與數(shù)智技術深度融合，形成一套完整的數(shù)智精益管理體系。
13		數(shù)智精益管理	將精益管理理念與數(shù)智技術結合。	將精益管理理念與信息系統(tǒng)深度融合，生產過程調整減少，產品質量和穩(wěn)定性得到顯著提升。	實現(xiàn)基于數(shù)據驅動的管理決策能力增強，運營效率大幅提升。
14	質量管控	在線智能檢測	實現(xiàn)質量數(shù)據的在線填報。	應用數(shù)字化檢驗設備，應用物性成分分析、機器視覺檢測等技術，實現(xiàn)產品缺陷在線識別和質量自動判別。	構建在線智能檢測系統(tǒng),實現(xiàn)關鍵工序質量在線檢測和在線分析，自動對檢驗結果判斷和報警，實現(xiàn)檢測數(shù)據共享；同時建立產品質量問題知識庫，提升質量檢測效率和準確性。	應用人工智能、大數(shù)據等新一代信息技術不斷提升產品質量檢測能力，實現(xiàn)產品質量數(shù)據采集規(guī)?；⑼陚浠?。
15		質量追溯與分析改進	通過信息系統(tǒng)采集并關聯(lián)產品原料、設計、生產等關鍵環(huán)節(jié)的質量數(shù)據，實現(xiàn)生產過程中原材料、半成品、產成品等質量信息追溯，并提供質量問題初步分析與報告。	建立質量管理系統(tǒng)（QMS），依托該系統(tǒng)，實現(xiàn)產品質量數(shù)據的實時采集與存儲，并支持質量問題的全面記錄與跟蹤，確保問題可追溯，有效提升產品質量管理效率與準確性。	實時采集產品原料、生產過程、客戶使用的質量信息，實現(xiàn)產品質量的精準追溯；引入質量機理分析技術，深入探究質量問題的根本原因，形成結構化質量知識庫，并通過數(shù)據分析和知識庫的運用,進行產品缺陷分析，提出改善方案。	采集產品原料、設計、生產、使用等全流程質量數(shù)據，實現(xiàn)全生命周期質量精準追溯。整合質量數(shù)據，構建AI模型，支持產品設計、生產工藝和質量控制策略的智能優(yōu)化。
15		質量追溯與分析改進
16	設備管理	設備運行監(jiān)控	實現(xiàn)關鍵設備基本數(shù)據（如溫度、壓力、轉速等）采集，數(shù)據管理和分析主要依靠人工或簡單軟件工具。	基于信息化系統(tǒng)實時采集設備數(shù)據，開展設備運行數(shù)據數(shù)據分析，如數(shù)據可視化、歷史數(shù)據查詢與報表分析等。	通過集成智能傳感技術與先進機器學習/深度學習算法、綜合性設備監(jiān)控系統(tǒng)，實現(xiàn)設備數(shù)據全面采集與分析，實時監(jiān)測當前狀態(tài)及異常報警。	精確預測設備運行狀態(tài)，前瞻性地識別潛在故障或異常，有效確保設備持續(xù)穩(wěn)定運行，提高設備運行效率。
17	設備管理	設備智能運維	采用設備管理系統(tǒng)實現(xiàn)設備點巡檢、維護保養(yǎng)等狀態(tài)和過程管理。	建立設備運維管理平臺，實現(xiàn)設備關鍵運行參數(shù)數(shù)據的實時采集、故障分析和遠程診斷。	應用故障機理分析技術，對設備數(shù)據進行深入分析，識別故障模式，形成建立設備故障知識庫并與設備運維管理平臺集成。	基于設備運行模型和設備故障知識庫，應用知識圖譜、機理分析等AI技術自動給出預測性維護解決方案。
18	倉儲物流	智能倉儲	基于條碼、二維碼、RFID等，實現(xiàn)出入庫、盤點、安全庫存等信息管理。	建立倉儲管理系統(tǒng)（WMS），實現(xiàn)貨物庫位分配、出入庫、移庫等管理。	倉儲管理系統(tǒng)與制造執(zhí)行系統(tǒng)集成，根據實際生產作業(yè)計劃實現(xiàn)半自動或全自動出入庫管理，同時采用射頻遙控數(shù)據終端、聲控或按燈揀貨等先進技術來優(yōu)化入庫和揀貨流程。	建立倉儲模型，實現(xiàn)庫存的狀態(tài)監(jiān)測、在線盤點以及路徑的優(yōu)化。
19	倉儲物流	精準配送	基于生產計劃定時配送。	通過配送設備和信息系統(tǒng)集成,實現(xiàn)關鍵件及時配送。	通過數(shù)字化倉儲設備、配送設備與信息系統(tǒng)集成，依據實際生產狀態(tài)實時拉動物料配送。	應用室內高精度定位導航、物流路徑動態(tài)規(guī)劃、物流設備集群控制等技術，實現(xiàn)廠內物料配送快速響應和動態(tài)調度，提升物流配送效率。
20	安全管控	安全一體化管控	建立安全生產制度，并通過信息化手段進行管理和報警。	建立生產安全管控系統(tǒng)，集成安全培訓、風險管理等知識庫，實現(xiàn)安全數(shù)據統(tǒng)一管理，自動識別潛在安全風險并發(fā)出預警，提高安全防護水平。	應用生產運行風險動態(tài)監(jiān)控、非法入侵、安全預警等技術，實現(xiàn)危險源的動態(tài)識別、評審和治理。	搭建應急處置系統(tǒng)，實現(xiàn)安全風險的實時監(jiān)控和預警，自動觸發(fā)應急響應措施，提高安全防護水平和安全事故快速處置能力，降低事故發(fā)生率和損失。
21	安全管控	危險作業(yè)自動化	在現(xiàn)場作業(yè)端張貼安全標識，應用安全光柵、安全護欄等方法，強化現(xiàn)場安全管控。	在危險作業(yè)區(qū)域安裝傳感器、攝像頭等監(jiān)控設備，建設智能作業(yè)單元實時監(jiān)測作業(yè)狀態(tài)，異常情況或潛在風險時，系統(tǒng)自動觸發(fā)報警，提醒操作人員及時采取措施。	增加遠程監(jiān)控和輔助作業(yè)功能。操作人員可以通過遠程監(jiān)控平臺實時查看作業(yè)現(xiàn)場的情況，并通過遠程控制系統(tǒng)對作業(yè)設備進行一定程度的操作或調整。初步實現(xiàn)危險作業(yè)環(huán)節(jié)的少人化。	安全管控系統(tǒng)根據預設規(guī)則和算法，自動完成部分危險作業(yè)任務，如自動調整作業(yè)參數(shù)、自動啟動或停止設備等。同時，系統(tǒng)具備自我學習和優(yōu)化能力，根據歷史作業(yè)數(shù)據和實時反饋不斷調整和優(yōu)化作業(yè)策略。危險作業(yè)環(huán)節(jié)無人化程度顯著提高，操作人員只需在必要時進行干預或監(jiān)督。
22	能碳管理	能源智能管控	建立能耗管控系統(tǒng)，實現(xiàn)能耗數(shù)據統(tǒng)一管理和初步分析。	對能源輸送、存儲、轉化、使用等各環(huán)節(jié)進行全面監(jiān)控；進行能源使用和生產活動匹配,并實現(xiàn)能源調度。	建立能源管理平臺，應用能源平衡調度技術，實現(xiàn)能源數(shù)據與其他系統(tǒng)數(shù)據共享，為業(yè)務管理系統(tǒng)和決策支持系統(tǒng)提供能源數(shù)據。	建立節(jié)能模型，實現(xiàn)能流的精細化和可視化管理。
23	能碳管理	碳資產全生命周期管理	/	通過傳感器、物聯(lián)網技術等手段，實時、準確地收集企業(yè)各個生產環(huán)節(jié)中的碳排放數(shù)據；建立數(shù)字化碳管理系統(tǒng)，對收集到的數(shù)據進行整理、存儲和初步分析，形成碳排放初步報告。	將碳排放數(shù)據與企業(yè)生產流程、供應鏈管理等信息相結合，形成完整的碳排放鏈條。系統(tǒng)自動核算各個生產環(huán)節(jié)的碳排放量，并追蹤產品從原材料采購、生產制造、運輸銷售到廢棄處理的全生命周期碳排放情況。	實現(xiàn)智能化碳排放管理與交易，自動完成碳排放的核算和追蹤，同時根據企業(yè)的減排目標和市場需求，智能地制定減排策略和優(yōu)化方案。
24	環(huán)保管控	污染在線管控	通過信息技術手段實現(xiàn)環(huán)保管理，對污染重點排放部位進行識別并定期開展監(jiān)測。	通過信息系統(tǒng)實現(xiàn)環(huán)保管理，污染數(shù)據可自動采集并記錄。	實現(xiàn)從清潔生產到末端治理的全過程污染數(shù)據的采集，實時監(jiān)控及報警，并開展可視化分析。	實現(xiàn)污染監(jiān)測數(shù)據和生產作業(yè)數(shù)據的集成應用，建立數(shù)據分析模型，開展排放分析及預測預警。
25	營銷與售后	智慧營銷管理	基于市場信息和銷售歷史數(shù)據通過人工方式進行市場預測，制定銷售計劃；對銷售訂單、銷售合同、分銷商、客戶等信息進行統(tǒng)計和管理。	通過信息系統(tǒng)編制銷售計劃，實現(xiàn)銷售計劃、訂單、銷售歷史數(shù)據的管理；通過信息技術手段實現(xiàn)分銷商、客戶靜態(tài)信息和動態(tài)信息的管理。	通過對客戶信息的挖掘分析,優(yōu)化客戶需求預測模型，制定精準的銷售計劃；應用用戶畫像、需求預測等技術，實現(xiàn)基于客戶需求洞察的營銷策略優(yōu)化和供需精準匹配。	采用大數(shù)據、云計算和機器學習等技術，通過數(shù)據挖掘、建模分析，全方位分析客戶特征，實現(xiàn)滿足客戶需求的精準營銷，并挖掘客戶新的需求，促進產品創(chuàng)新。
26		產品智能運維	服務人員能夠及時提供現(xiàn)場或遠程運維操作指導，并通過信息技術手段對產品使用信息進行統(tǒng)計，反饋給相關部門。	構建具有產品運行信息管理、維修計劃和執(zhí)行管理、維修物料及壽命管理等功能的產品遠程運維系統(tǒng)，并實現(xiàn)與設計、生產、銷售等系統(tǒng)的集成；建立產品故障知識庫和維護方法知識庫。	產品遠程運維系統(tǒng)集成AR/VR、預測性維護等技術，實現(xiàn)基于運行數(shù)據的產品遠程監(jiān)控、故障診斷和增值服務創(chuàng)新，提高產品附加值。	遠程運維服務平臺能夠提供遠程監(jiān)測、故障預警預測性維護等服務；遠程運維平臺應對裝備/產品上傳的運行參數(shù)、維保用戶使用等數(shù)據進行挖掘分析，并與產品全生命周期管理系統(tǒng)、產品研發(fā)管理系統(tǒng)集成，實現(xiàn)產品性能優(yōu)化與創(chuàng)新。
27		智能客戶服務	建立包含客戶反饋渠道和服務滿意度評價制度的規(guī)范化服務體系，通過信息系統(tǒng)實現(xiàn)客戶服務管理，對客戶服務信息進行統(tǒng)計并反饋給相關部門，實現(xiàn)客戶服務閉環(huán)管理。	通過客戶服務平臺或移動客戶端等實時提供在線客服；建有客戶服務信息數(shù)據庫及客戶服務知識庫，實現(xiàn)與客戶關系管理系統(tǒng)的集成。	通過客戶服務平臺、客戶關系管理系統(tǒng)等實現(xiàn)面向客戶的精細化管理，提供主動式客戶服務。	應用 AR/VR、自然語言處理、知識圖譜、大數(shù)據分析等技術，實現(xiàn)主動式客戶服務響應，提高客戶滿意度。
28	供應鏈管理	供應鏈計劃協(xié)同優(yōu)化	/	/	建立供應鏈管理系統(tǒng)，在供應鏈各環(huán)節(jié)之間建立計劃協(xié)同機制，確保各環(huán)節(jié)的生產、采購、庫存等計劃相互銜接和一致。	建立共享信息平臺，實現(xiàn)深度計劃協(xié)同包括需求預測協(xié)同、生產計劃協(xié)同、采購協(xié)同、制造協(xié)同、物流協(xié)同、庫存協(xié)同和銷售與服務協(xié)同等。
29		供應鏈物流智能配送	/	/	物流系統(tǒng)與倉儲管理系統(tǒng)集成，實現(xiàn)關鍵運輸節(jié)點的信息跟蹤與反饋，通過物流運輸系統(tǒng)實現(xiàn)拆單、拼單等功能。	實現(xiàn)生產、倉儲配送(管道運輸)、運輸管理多系統(tǒng)的集成優(yōu)化；實現(xiàn)運輸配送全過；應用多模態(tài)感知、實時定位導航、智能駕駛等技術，實現(xiàn)廠外物流全程跟蹤、異常預警和高效處理。
30		供應商數(shù)智化管理	建立合格供應商管理機制，通過信息技術手段,實現(xiàn)供應商的尋源、評價和確認。	建立供應商管理系統(tǒng)，通過系統(tǒng)開展供應商管理，對供貨質量、技術、響應、交付、成本等要素進行量化評價。	應用供應商風險評估、供應鏈溯源等技術，實現(xiàn)供應商精準畫像，開展評價、分級分類、尋源和優(yōu)選。	建立供應商評價模型，實現(xiàn)供應商評價優(yōu)化。
31	信息基礎設施	先進工業(yè)網絡應用	實現(xiàn)工業(yè)控制網絡和生產網絡覆蓋。	建立具有遠程配置功能的網絡，具備帶寬、規(guī)模、關鍵節(jié)點的擴展和升級功能，保障關鍵業(yè)務數(shù)據傳輸?shù)耐暾浴?/td>	部署工業(yè)互聯(lián)網、物聯(lián)網、千兆光網等新型網絡基礎設施。	建設工業(yè)數(shù)據中心、智能計算中心、工業(yè)互聯(lián)網平臺以及新型網絡、數(shù)據等各類基礎設施。應用異構網絡融合、遠距離高帶寬實時通信等技術，建設滿足智能制造需求的低時延、高可靠、大帶寬工業(yè)網絡。
32		工業(yè)信息安全管控	定期對關鍵工業(yè)控制系統(tǒng)開展信息安全風險評估；在工業(yè)主機上安裝正規(guī)的工業(yè)防病毒軟件。	建立工業(yè)控制網絡、生產網絡和辦公網絡的防護措施，包括不限于網絡安全隔離、授權訪問等手段；保障關鍵數(shù)據的完整性。	建立工業(yè)互聯(lián)網安全和數(shù)據分類分級管理機制，部署工業(yè)控制系統(tǒng)網絡安全防護設備，建設數(shù)據安全風險監(jiān)測和應急處置能力。	應用安全態(tài)勢感知、多層次縱深防御等技術，實現(xiàn)全方位全流程安全漏洞監(jiān)測、風險防控、快速處置，提升網絡安全和數(shù)據安全防護水平。
33		工廠數(shù)據資源管理	建立基本的數(shù)據管理制度和流程，對基礎的企業(yè)內數(shù)據進行初步的數(shù)據管理和質量監(jiān)控。	制定并執(zhí)行統(tǒng)一的數(shù)據標準和規(guī)范，建立專門的數(shù)據治理組織或團隊優(yōu)化數(shù)據流程，必要時實現(xiàn)數(shù)據的跨域控制的標準化和規(guī)范化，以及業(yè)務活動的數(shù)據上云。	應用云計算、大數(shù)據、隱私計算、區(qū)塊鏈等技術，構建可信數(shù)據空間，實現(xiàn)企業(yè)內或跨企業(yè)數(shù)據的安全可信流通、有效治理和分析利用。	構建全面的數(shù)據治理體系，建設數(shù)據中心，利用數(shù)據分析、數(shù)據挖掘等技術手段，深入挖掘數(shù)據的潛在價值。
34	多環(huán)節(jié) 模式創(chuàng)新	數(shù)據驅動產品研發(fā)	/	/	集成市場、設計、生產、使用等多維數(shù)據，進行產品競品分析與客戶需求分析，為產品研發(fā)提供建議。	探索創(chuàng)成式設計，基于數(shù)據驅動的產品形態(tài)、功能和性能的研發(fā)設計和持續(xù)優(yōu)化，縮短產品研發(fā)周期，加速產品創(chuàng)新。
35		大規(guī)模個性化定制	/	/	產品設計需模塊化并兼顧標準化，企業(yè)需具備柔性生產制造能力和數(shù)字化管理系統(tǒng)，同時引入AI技術，以快速響應需求并提升客戶需求識別、產品設計、生產調度等流程的智能化水平。	提供深度定制與個性化服務，涵蓋產品外觀與功能的開發(fā)，并建立健全客戶服務體系。通過智能制造與協(xié)同生產提升效率，以數(shù)據驅動持續(xù)改進生產流程與產品設計。
36		網絡協(xié)同制造	/	/	建立完善的數(shù)字化管理系統(tǒng)，借助工業(yè)互聯(lián)網平臺、物聯(lián)網等技術實現(xiàn)生產設備、傳感器與管理系統(tǒng)間數(shù)據集成與共享，同時與供應商、合作伙伴建立緊密的協(xié)同生產機制。	建立網絡協(xié)同制造平臺，推動多環(huán)節(jié)、多工廠或多企業(yè)間設計、生產、管理、服務等環(huán)節(jié)緊密連接，實現(xiàn)跨企業(yè)跨地域的業(yè)務協(xié)同和制造資源配置優(yōu)化。
37		研產供銷服深度集成	/	/	建立有效的市場監(jiān)測機制；優(yōu)化資源配置流程，確保資源在研發(fā)、生產、銷售等關鍵環(huán)節(jié)的高效利用。	構建高效協(xié)同運營平臺，實現(xiàn)產品全生命周期協(xié)同優(yōu)化。
38		彈性供應鏈	/	/	建立供應鏈風險預警與彈性管控系統(tǒng)，識別供應鏈風險及風險跟蹤管理。	集成應用供應鏈風險識別和動態(tài)響應模型，實現(xiàn)供應鏈風險在線監(jiān)控、精準識別、提前預警和快速處置，提升產業(yè)鏈供應鏈韌性和安全水平。
39		全員數(shù)字化管理	/	組織全員數(shù)字化能力培訓，涵蓋數(shù)字化工具使用、數(shù)據分析及健康管理等內容。	構建統(tǒng)一的人員能力數(shù)字化管理平臺，集成多維度信息，通過數(shù)據集成、分析與可視化對人員數(shù)字化能力進行提升。	搭建知識管理體系，建立知識管理平臺，實現(xiàn)人員知識、技能和經驗的數(shù)字化與軟件化沉淀與傳播。
40		可持續(xù)制造	/	/	建立節(jié)能模型，實現(xiàn)能源數(shù)據與其他系統(tǒng)共享，以精細化和可視化管理能流，為業(yè)務管理和決策支持提供數(shù)據支撐。	實現(xiàn)能源的動態(tài)預測與平衡，精準指導生產過程，開展產品全生命周期、生產制造全過程和供應鏈全環(huán)節(jié)各業(yè)務活動，實現(xiàn)生態(tài)效益、資源效率、生產效率和社會責任等多方面綜合平衡。

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