智能制造试点示范项目要素条件.docx

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1、智能制造试点示范项目要素条件附件 1 智能制造试点示范项目要素条件 根据智能制造试点示范专项行动实施方案中重点任务及进度安排的要求，为了做好试点示范项目遴选工作，特制订本要素条件。 一、以数字化工厂/智能工厂为方向的流程制造试点示范项目 1、工厂总体设计、工程设计、工艺流程及布局均已建立了较完善的系统模型，并进行了模拟仿真，设计相关的数据进入企业核心数据库。 2、配置了符合设计要求的数据采集系统和先进控制系统。生产工艺数据自动数采率90%以上，工厂自控投用率90%以上，关键生产环节实现基于模型的先进控制和在线优化。 3、建立实时数据库平台，并与过程控制、生产管理系统实现互通集成，工厂生产实现基

2、于工业互联网的信息共享及优化管理。 4、建立了制造执行系统，并与企业资源计划管理系统集成，生产计划、调度均建立模型，实现生产模型化分析决策，过程的量化管理，成本和质量的动态跟踪。 1 5、建立企业资源计划管理系统，在供应链管理中实现了原材料和产成品配送的管理与优化。利用云计算、大数据等新一代信息技术，在保障信息安全的前提下，实现企业经营、管理和决策的智能优化。 通过持续改进，实现运行过程动态优化，制造信息和管理信息全程透明、共享，采用大数据、云计算实现企业智能管理与决策，全面提升企业的资源配置优化、操作自动化、实时在线优化、生产管理精细化和智能决策科学化水平。 二、以数字化车间/智能工厂为方向

3、的离散制造试点示范项目 1、车间/工厂总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型，并进行模拟仿真，实现规划、生产、运营全流程数字化管理，相关数据进入企业核心数据库。 2、采用三维计算机辅助设计、计算机辅助工艺规划、设计和工艺路线仿真、可靠性评价等先进技术。产品信息能够贯穿于设计、制造、质量、物流等环节，实现产品的全生命周期管理。 3、建立生产过程数据采集和分析系统，能充分采集制造进度、现场操作、质量检验、设备状态等生产现场信息，并与车间制造执行系统实现数据集成和分析。 4、建立车间制造执行系统，实现计划、排产、生产、检验的全过程闭环管理，并与企业资源计划管理系统2 集成。 5、建立车间级的工业

4、通信网络，系统、装备、零部件以及人员之间实现信息互联互通和有效集成。 6、建立企业资源计划管理系统，并投入实际运行，其中供应链管理模块能实现采购、外协、物流的管理与优化。利用云计算、大数据等新一代信息技术，在保障信息安全的前提下，实现经营、管理和决策的智能优化。 通过持续改进，实现企业设计、工艺、制造、管理、监测、物流等环节的集成优化，采用网络化技术、大数据技术实现企业智能管理与决策，全面提升企业的资源配置优化、操作自动化、实时在线优化、生产管理精细化和智能决策科学化水平。 三、以信息技术深度嵌入为代表的智能装备试点示范项目 1、能够实现对自身状态、环境的自感知，具有故障诊断功能。 2、具有网

5、络通信功能，提供标准和开放的数据接口，能够实现与制造商、用户之间的数据传送。 3、具有自适应能力，能够根据感知的信息调整自身的运行模式，使装备处于最优状态。 4、能够提供运行数据或用户使用习惯数据，支撑制造商、用户进行数据分析与挖掘，实现创新性应用。 3 通过持续改进，实现高端芯片、新型传感器、工业控制计算机、智能仪器仪表与控制系统、工业软件、互联网技术、信息安全技术等在装备中的集成应用，装备做到安全可控，自感知、自诊断、自适应、自决策功能的不断优化，技术水平达到国内领先或国际先进水平。 四、以个性化定制、网络协同开发、电子商务为代表的智能制造新业态新模式试点示范项目 1、个性化定制 产品采用

6、模块化设计，可通过差异化的定制参数，组合形成个性化产品。 建立基于网络的开放式个性化定制平台，并与用户实现深度交互，定制要素具有引导性和有效性。 利用大数据技术对用户的碎片化、个性化需求数据进行分析和挖掘，建立个性化产品数据库，可快速生成产品定制方案。 企业的设计、生产、供应链管理、服务体系与个性化定制需求相匹配。 通过持续改进，实现模块化设计方法、个性化定制平台、产品数据库的不断优化，形成完善的基于个性化定制需求的企业设计、生产、供应链管理和服务体系，用户与制造商互动能力显著提升，企业应用大数据对产品规划、市场探测能力大幅度增强。 4 2、协同开发/云制造 建立协同开发/云制造平台，实现产业

7、链不同环节企业间资源、信息共享。 围绕重点产品，采用并行工程，实现异地的设计、研发、测试、人力等资源的有效统筹与协同。 针对制造需求和社会化制造资源，开展动态分析，在企业内实现制造资源的弹性配置，在企业间实现网络化协同制造。 通过持续改进，实现信息、资源的高效统筹与异地共享，建设制造需求和制造资源高度优化的网络平台，实现企业在研发、生产、测试等环节实施过程中跨界、跨区域协同，企业生产组织管理架构实现敏捷响应和动态重组。 3、电子商务 建立电子商务平台，并实现与企业资源计划管理系统、客户管理系统和供应商管理系统的集成。企业主营业务收入中，通过电子商务实现的销售收入比重不低于20%。 采用大数据、

8、云计算等技术，对销售数据、消费行为数据进行分析，实现经营、管理和决策的智能优化。 建立产品信息追溯系统，实现对产品原料、加工、流通等环节中质量相关信息进行采集和跟踪。 行业第三方电子商务平台，应在客户服务、数据5 管理、金融服务、安全保障、物流管理、供应链协同等方面为行业发展提供专业化服务，实现与行业内制造企业及下游终端用户无缝对接。 通过持续改进，实现电子商务与企业经营、管理、决策的深度集成与交互，形成丰富的专业化服务业务，以服务链带动全产业链价值链的提升。 五、以物流管理、能源管理智慧化为方向的智能化管理试点示范项目 1、物流管理 建立物流信息化系统，配置自动化、柔性化和网络化的物流设施和

9、设备。 采用电子单证、无线射频识别等物联网技术，具备物品流动的定位、跟踪、控制等功能。 实现信息链畅通，多种运输方式高效联动，全程透明可视化、可追溯管理。可提供安全性、快捷性、环境可控性等定制化增值服务。 通过持续改进，建立智能化的物流管理体系和畅通的物流信息链，有效地对资源进行监督和配置，实现物流使用的资源、物流工作的效果与物流目标的优化协调和配合。 2、能源管理 建立能源综合监测系统，能够实现对主要能源消耗、重点耗能设备的实时可视化管理。 6 建立生产与能耗预测模型，通过智能调度和系统优化，实现全流程生产与能耗的协同。 建立能源供给、调配、转换、使用等重点环节的节能优化模型，企业能源利用效

10、率行业领先。 通过持续改进，不断优化重点环节的节能水平，构建智能化的能源管理体系，实现生产和消费的全过程能源监测、预测、节能优化。 六、以在线监测、远程诊断与云服务为代表的智能服务试点示范项目 建立云服务平台，具有多通道并行接入能力，对装备运行数据与用户使用习惯数据进行采集，并建模分析。 以云服务平台和软件应用为创新载体，为用户提供在线监测、远程升级、故障预测与诊断、健康状态评价等增值服务。 应用大数据分析、移动互联网等技术，自动生成产品运行与应用状态报告，并推送至用户端。 通过持续改进，建立高效、安全的智能服务系统，提供的服务能够与产品形成实时、有效互动，大幅度提升移动互联网技术、大数据技术的集成应用水平。 7