工信部印發《智能制造典型場景參考指引（2024年版）》

發布時(shí)間：2024-10-12 浏覽數：400

關于(yú)印發《智能制造典型場景參考指引（2024年版）》的(de)通知

工信廳聯通裝函〔2024〕361号

各省、自治區、直轄市、計劃單列市及新疆生産建設兵團工業和(hé / huò)信息化主管部門，有關中央企業：

　　爲(wéi / wèi)落實國(guó)務院辦公廳印發的(de)《制造業數字化轉型行動方案》部署，按照《“十四五”智能制造發展規劃》任務要(yào / yāo)求，打造智能制造“升級版”，現将《智能制造典型場景參考指引（2024年版）》印發給你們，請參考做好智能工廠梯度培育、智能制造系統解決方案攻關、智能制造标準研制應用等相關工作，加快推進制造業數字化轉型、智能化升級。

　　附件：智能制造典型場景參考指引（2024年版）

工業和(hé / huò)信息化部辦公廳

2024年9月19日

智能制造典型場景參考指引

（2024年版）

　　智能制造典型場景是(shì)智能工廠的(de)基本組成單元，面向産品全生命周期、生産制造全過程和(hé / huò)供應鏈全環節核心問題，通過新一(yī / yì ／yí)代信息技術與先進制造技術的(de)深度融合，部署智能制造裝備、工業軟件和(hé / huò)系統，實現具備協同和(hé / huò)自治特征、具有特定功能和(hé / huò)實際價值的(de)應用。根據十餘年來(lái)我國(guó)智能制造探索實踐，結合技術創新和(hé / huò)融合應用發展趨勢，凝練總結了(le／liǎo)15個(gè)環節的(de)40個(gè)智能制造典型場景，作爲(wéi / wèi)智能工廠梯度培育、智能制造系統解決方案“揭榜挂帥”、智能制造标準體系建設等工作的(de)參考指引。

一(yī / yì ／yí)、工廠建設

　　1. 工廠數字化設計與交付

　　面向工廠規劃、工藝布局、産線設計、物流規劃等業務活動，針對工廠設計建設周期長、布局不(bù)合理等問題，搭建工廠數字化設計與交付平台，應用建築信息模型、物流和(hé / huò)動線仿真、生産系統建模等技術，開展工廠數字化設計和(hé / huò)建設，實現工廠數字化交付，縮短工廠建設周期。

　　2. 數字孿生工廠運營優化

　　面向基礎設施運維、運營管理等業務活動，針對信息孤島難打通、集成管控難度大(dà)等問題，應用建模仿真、異構模型融合等技術，構建設備、産線、車間、工廠等不(bù)同層級的(de)數字孿生系統，通過物理世界和(hé / huò)虛拟空間的(de)實時(shí)映射和(hé / huò)交互，實現工廠運營持續優化。

二、産品設計

　　3. 産品數字化研發設計

　　面向需求分析、概念設計、産品設計等業務活動，針對産品研發周期長、設計質量控制難等問題，基于(yú)數字化設計仿真工具和(hé / huò)知識/模型庫，應用多學科聯合建模、物性表征與分析等技術，開展産品結構、性能、配方等設計與驗證，大(dà)幅縮短産品研制周期，提高設計質量。

　　4. 虛拟驗證與中試

　　面向産品驗證、中試等業務活動，針對新産品驗證周期長、熟化成本高等問題，搭建虛實融合的(de)試驗驗證環境，應用多物理場仿真、可靠性分析、AR/VR等技術，通過全虛拟或半虛拟的(de)試驗驗證，降低驗證與中試成本，加速産品熟化。

三、工藝設計

　　5. 工藝數字化設計

　　面向工藝規劃、産線設計等業務活動，針對工藝設計效率低、驗證成本高等問題，基于(yú)工藝設計仿真工具、工藝知識庫和(hé / huò)行業工藝包等，應用工藝機理建模、流程模拟等技術，實現工藝設計快速叠代優化，縮短工藝定型周期。

　　6. 可制造性設計

　　面向工藝審查、可制造性改進等業務活動，針對産品試制周期長、加工裝配效率低等問題，打通産品研發、工藝設計、生産作業等環節數據，基于(yú)産品物理特征與制造能力關聯分析，全面評價與及時(shí)改進産品和(hé / huò)工藝設計的(de)可加工性、可裝配性和(hé / huò)可維護性。

四、計劃調度

　　7. 生産計劃優化

　　面向銷售訂單預測、生産計劃制定等業務活動，針對訂單需求預測難、交付周期長等問題，構建生産計劃系統，打通采購、生産和(hé / huò)倉儲物流等管控系統，應用多目标多約束求解、産能動态規劃等技術，實現生産計劃優化和(hé / huò)動态調整，縮短訂單交付周期。

　　8. 智能排産調度

　　面向作業排程、資源調度、生産準備等業務活動，針對資源利用率低、交付不(bù)及時(shí)等問題，建設智能排産調度系統，應用多約束排産建模、多目标排産尋優等技術，實現多目标、多擾動情況下排産優化與資源動态調度，縮短産品生産周期，提升資源利用效率。

五、生産作業

　　9. 産線柔性配置

　　面向産線建設、産線改造等業務活動，針對個(gè)性化需求響應慢、産線換線時(shí)間長等問題，部署智能制造裝備與系統，應用産線模塊化重構、柔性物流運輸等技術，根據訂單、工況、庫存等變化，實現産線快速調整和(hé / huò)按需配置。

　　10. 人(rén)機協同作業

　　面向複雜産品加工、裝配等業務活動，針對傳統生産方式協同效率低、作業安全風險高等問題，部署工業機器人(rén)等智能制造裝備，構建人(rén)機協同作業單元和(hé / huò)管控系統，應用智能交互、自主規劃、風險感知和(hé / huò)安全防護等技術，實現加工、裝配、分揀、物流等過程人(rén)機高效協同。

　　11. 工藝動态優化

　　面向離散行業工藝控制、工藝參數調優等業務活動，針對工藝/設備參數動态調優難等問題，建設智能産線和(hé / huò)工藝在(zài)線優化系統，應用設備機理與數據混合建模、多設備聯合尋優等技術，實現工藝過程和(hé / huò)設備參數在(zài)線優化，提高産品質量一(yī / yì ／yí)緻性。

　　12. 先進過程控制

　　面向流程行業生産過程控制、工藝參數優化等業務活動，針對複雜工藝過程參數波動大(dà)、控制效果差等問題，基于(yú)先進過程控制、實時(shí)優化等系統，應用模型預測控制、多目标尋優等技術，實現精準、實時(shí)和(hé / huò)閉環的(de)工藝流程控制優化，穩定産品質量，提高産出(chū)率。

　　13. 數智精益管理

　　面向生産現場管理、成本質量管理、供應鏈管理等業務活動，針對資源利用率不(bù)高、管理效率低等問題，應用六西格瑪、6S等精益方法，将精益管理理念與大(dà)數據、雲計算、人(rén)工智能等數智技術深度融合，實現基于(yú)數據的(de)人(rén)、機、料、法、環等生産要(yào / yāo)素精準、高效管理，提升整體運營效率。

六、質量管控

　　14. 在(zài)線智能檢測

　　面向質量數據采集、分析、判定等業務活動，針對人(rén)工檢測效率低、一(yī / yì ／yí)緻性差等問題，構建在(zài)線智能檢測系統，應用物性成分分析、機器視覺檢測等技術，實現産品缺陷在(zài)線識别和(hé / huò)質量自動判定，提升質量檢測效率和(hé / huò)準确性。

　　15. 質量追溯與分析改進

　　面向質量數據管理、質量問題追溯、質量優化等業務活動，針對質量數據不(bù)完整、追溯難度大(dà)等問題，構建質量管理系統，應用條碼、二維碼、RFID、5G、标識解析、區塊鏈等技術，集成分析原料、設計、生産、使用等質量相關數據，實現産品全生命周期的(de)質量精準追溯和(hé / huò)優化改進。

七、設備管理