根據(jù)《工業(yè)和信息化部辦公廳 國家發(fā)展改革委辦公廳 財政部辦公廳 國務院國資委辦公廳 市場監(jiān)督管理總局辦公廳關于開展2023年度智能制造試點示范行動的通知》（工信廳聯(lián)通裝函〔2023〕212號）要求，為做好我省智能制造試點示范項目推薦上報工作，現(xiàn)將有關事項通知如下：

申報免費咨詢：19855108130（手機/微信）

 

一、申報內容

　　遴選一批智能制造優(yōu)秀場景，以揭榜掛帥方式建設一批智能制造示范工廠和智慧供應鏈，在各行業(yè)、各領域選樹一批排頭兵企業(yè)，推進智能制造高質量發(fā)展。

 

二、申報條件

　　（一）申報主體為在安徽省內注冊，具有獨立法人資格（石油石化、有色金屬等有行業(yè)特殊情況的，允許法人分支機構申報），近三年經(jīng)濟效益較好且信用記錄良好的企業(yè)。已經(jīng)承擔智能制造示范工廠揭榜任務的主體不再重復申報。

　　（二）申報主體的智能制造水平應處于國內領先地位，具有較強示范引領作用，使用的關鍵技術裝備、工業(yè)軟件安全可控，解決方案無知識產(chǎn)權糾紛。近三年未發(fā)生重大、特大安全生產(chǎn)事故，重大、特大環(huán)境事故，無違法違規(guī)行為。

　　（三）智能制造優(yōu)秀場景申報材料參考《智能制造典型場景參考指引》（附件1）編寫，詳細描述建設場景，能從實施方法、實施要素等方面提供借鑒、引導創(chuàng)新，具有較強的可讀性，不涉及國家秘密、商業(yè)秘密等內容。鼓勵企業(yè)基于參考場景，推動產(chǎn)品全生命周期、生產(chǎn)制造全過程、業(yè)務運營全鏈條的解耦與重構，探索智能生產(chǎn)新場景、企業(yè)管理新形態(tài)和產(chǎn)業(yè)組織新模式。每個場景描述控制在3000字以內，可配圖說明。

　　（四）智能制造示范工廠揭榜任務面向原材料、裝備、消費品、電子信息四大類行業(yè)，建設內容需至少覆蓋典型場景的8個環(huán)節(jié)，申報材料參考《智能制造示范工廠揭榜任務》（附件2）編寫。示范工廠申報主體應當開展智能制造能力成熟度自評估，達到國家標準GB/T 39116-2020《智能制造能力成熟度模型》二級及以上，或滿足相關行業(yè)智能制造指導性文件要求。

 

三、其他要求

　　（一）企業(yè)申報、智能制造能力成熟度自評估、進度匯報、驗收申請以及材料報送等工作基于智能制造數(shù)據(jù)資源公共服務平臺開展。申報主體于2023年8月31日前完成線上申報，并對內容真實性負責，紙質版材料應與網(wǎng)上填報內容一致。

　　（二）請各市經(jīng)濟和信息化局聯(lián)合發(fā)展改革、財政、市場監(jiān)管主管部門，做好本地區(qū)非中央企業(yè)項目的申報推薦工作，鼓勵獲得省級智能工廠和數(shù)字化車間等稱號的企業(yè)積極申報，充分考慮行業(yè)和場景的覆蓋面，避免同類競爭。原則上每家企業(yè)只能在示范工廠和優(yōu)秀場景中選擇其中一類進行申報。中央企業(yè)項目通過集團總部進行推薦，請各市國資主管部門負責通知本地區(qū)中央企業(yè)。

　　（三）請各市經(jīng)濟和信息化局按推薦項目優(yōu)先順序填寫推薦匯總表，將3份企業(yè)紙質版申報書（附件3，只蓋企業(yè)公章），2份加蓋經(jīng)濟和信息化、發(fā)展改革部門公章的推薦文件和推薦匯總表（附件4），于9月5日前報送至省經(jīng)濟和信息化廳。以上文件的PDF和WORD版本也請一并反饋至聯(lián)系郵箱。

　　（四）省經(jīng)濟和信息化廳將會同省發(fā)展改革委、財政廳、國資委、市場監(jiān)管局做好項目審核工作，擇優(yōu)推薦上報。工業(yè)和信息化部、國家發(fā)展改革委、財政部、國務院國資委、市場監(jiān)管總局共同組織遴選并公布智能制造優(yōu)秀場景名單、智能制造示范工廠揭榜單位名單，常態(tài)化受理2021、2022年度智能制造示范工廠揭榜單位驗收申請，組織開展驗收評審，發(fā)布智能制造示范工廠名單。

（五）各市推薦單位應當加強對最終入選項目的指導和服務，給予優(yōu)先支持，探索在示范工廠培育基礎上創(chuàng)建智能制造先行區(qū)。入選企業(yè)應主動配合開展現(xiàn)場評估和宣傳總結，積極推廣典型經(jīng)驗。

 

附件1：智能制造典型場景參考指引

 

智能制造場景是智能工廠的核心組成部分，是指面向制造過程各個環(huán)節(jié)，通過新一代信息技術、先進制造技術的深度融合，部署高檔數(shù)控機床與工業(yè)機器人、增材制造裝備、智能傳感與控制裝備、智能檢測與裝配裝備、智能物流與倉儲裝備、行業(yè)成套裝備等智能制造裝備，集成相應的工藝、軟件等，實現(xiàn)具備協(xié)同和自治特征、具有特定功能和實際價值的應用。根據(jù)“十三五”以來智能制造發(fā)展情況和企業(yè)實踐，結合技術創(chuàng)新和融合應用發(fā)展趨勢，凝練總結了3個方面16個環(huán)節(jié)的45個智能制造典型場景，為智能工廠及智慧供應鏈建設提供參考。

 

一、產(chǎn)品全生命周期

1. 產(chǎn)品設計

通過設計建模、仿真優(yōu)化和虛擬驗證，實現(xiàn)數(shù)據(jù)和模型驅動的產(chǎn)品設計，縮短產(chǎn)品研制周期，提高新產(chǎn)品產(chǎn)值貢獻率，可參考但不限于以下場景：

（1）產(chǎn)品數(shù)字化研發(fā)與設計。應用設計、仿真軟件和知識模型庫，基于復雜建模、物性表征與分析、多目標優(yōu)化等技術，搭建數(shù)字化協(xié)同設計環(huán)境，開展產(chǎn)品、配方等設計、仿真與迭代優(yōu)化。

（2）虛擬試驗與調試。構建虛擬試驗與調試環(huán)境，面向產(chǎn)品功能、性能、可靠性等方面，應用數(shù)字孿生、AR/VR、知識圖譜等技術，通過全虛擬仿真或者半實物半虛擬仿真，開展產(chǎn)品調試和測試驗證，縮短驗證周期，降低研發(fā)成本。

（3）數(shù)據(jù)驅動產(chǎn)品設計優(yōu)化。集成產(chǎn)品設計、生產(chǎn)作業(yè)、售后服務等環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)，結合人工智能、大數(shù)據(jù)等技術，探索創(chuàng)成式設計，持續(xù)迭代產(chǎn)品模型，驅動產(chǎn)品形態(tài)、功能和性能的優(yōu)化創(chuàng)新。

 

2. 工藝設計

通過工藝建模與虛擬制造驗證，實現(xiàn)基于數(shù)字模型的工藝快速創(chuàng)新與驗證，縮短工藝開發(fā)周期，降低生產(chǎn)成本，可參考但不限于以下場景：

（4）工藝數(shù)字化設計。應用工藝設計、仿真軟件和工藝知識庫，基于機理建模、物性表征和數(shù)據(jù)分析技術，建立加工、裝配、檢測、物流等工藝模型，進行工藝全過程仿真，預測工藝設計缺陷并優(yōu)化改進。

（5）可制造性設計。打通工藝設計、產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)作業(yè)等環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)，結合知識模型庫，全面評價與及時改進產(chǎn)品設計、工藝的可加工性、可裝配性和可維護性等，降低制造與維護成本。

 

3. 質量管控

部署智能檢測裝備，通過在線檢測、質量分析、質量追溯和閉環(huán)優(yōu)化，提高產(chǎn)品合格率，降低質量損失率，可參考但不限于以下場景：

（6）智能在線檢測。部署智能檢測裝備，融合5G、機器視覺、缺陷機理分析、物性和成分分析等技術，開展產(chǎn)品質量在線檢測、分析、評價和預測。

（7）質量精準追溯。建設質量管理系統(tǒng)，集成5G、區(qū)塊鏈、標識解析等技術，采集并關聯(lián)產(chǎn)品原料、設計、生產(chǎn)、使用等全流程質量數(shù)據(jù)，實現(xiàn)全生命周期質量精準追溯。

（8）產(chǎn)品質量優(yōu)化。依托質量管理系統(tǒng)和質量知識庫，集成質量機理分析、質量數(shù)據(jù)分析等技術，進行產(chǎn)品質量影響因素識別、缺陷分析預測和質量優(yōu)化決策。

 

4. 營銷管理

依托數(shù)字銷售渠道，通過市場與客戶數(shù)據(jù)分析，精準識別需求，優(yōu)化銷售策略，提高人均銷售額，可參考但不限于以下場景：

（9）銷售驅動業(yè)務優(yōu)化。應用大數(shù)據(jù)、機器學習、知識圖譜等技術，構建用戶畫像和需求預測模型，制定精準銷售計劃，動態(tài)調整設計、采購、生產(chǎn)、物流等方案。

（10）大規(guī)模個性化定制。部署智能制造裝備，依托產(chǎn)品模塊化、生產(chǎn)柔性化等，以大批量生產(chǎn)的低成本、高質量和高效率提供定制化的產(chǎn)品和服務。

 

5. 售后服務

依托智能產(chǎn)品，通過運行數(shù)據(jù)采集、分析，開展產(chǎn)品健康監(jiān)控、遠程運維和維護，提高顧客的服務滿意率，可參考但不限于以下場景：

（11）產(chǎn)品遠程運維。建立產(chǎn)品遠程運維管理平臺，集成智能傳感、大數(shù)據(jù)和5G等技術，實現(xiàn)基于運行數(shù)據(jù)的產(chǎn)品遠程運維、健康監(jiān)控和預測性維護。

（12）主動客戶服務。建設客戶關系管理系統(tǒng)，集成大數(shù)據(jù)、知識圖譜和自然語言處理等技術，實現(xiàn)客戶需求分析、服務策略決策和主動式服務響應。

（13）數(shù)據(jù)驅動服務。分析產(chǎn)品運行工況、維修保養(yǎng)、故障缺陷等數(shù)據(jù)，應用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術，開拓專業(yè)服務、設備估值、融資租賃、資產(chǎn)處置等新業(yè)務，創(chuàng)造新價值。

 

二、生產(chǎn)全過程

1. 工廠建設

依托數(shù)字基礎設施，推動工業(yè)知識軟件化，加快數(shù)據(jù)流通，通過工廠數(shù)字化建模、仿真、優(yōu)化和運維，提升制造系統(tǒng)運行效率，降低運維成本，可參考但不限于以下場景：

（14）工廠數(shù)字化設計。應用工廠三維設計與仿真軟件，集成工廠信息模型、制造系統(tǒng)仿真、數(shù)字孿生和AR/VR等技術，高效開展工廠規(guī)劃、設計和仿真優(yōu)化，實現(xiàn)數(shù)字化交付。

（15）數(shù)字孿生工廠建設。應用建模仿真、多模型融合等技術，構建裝備、產(chǎn)線、車間、工廠等不同層級的數(shù)字孿生系統(tǒng)，通過物理世界和虛擬空間的實時映射，實現(xiàn)基于模型的數(shù)字化運行和維護。

（16）工業(yè)技術軟件化應用。應用大數(shù)據(jù)、知識圖譜、知識自動化等技術，將工業(yè)技術、工藝經(jīng)驗、制造知識和方法沉淀為數(shù)據(jù)和機理模型，進行數(shù)據(jù)化顯性化，與先進制造裝備相結合，建設知識庫和模型庫，開發(fā)各類新型工業(yè)軟件，支撐業(yè)務創(chuàng)新。

（17）數(shù)字基礎設施集成。部署工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、5G、千兆光網(wǎng)等新型網(wǎng)絡基礎設施，建設工業(yè)數(shù)據(jù)中心、智能計算中心、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺以及網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)、功能等各類安全系統(tǒng)，完善支撐數(shù)字業(yè)務運行的信息基礎設施。

（18）數(shù)據(jù)治理與流通。應用云計算、大數(shù)據(jù)、隱私計算、區(qū)塊鏈等技術，構建可信數(shù)據(jù)空間，實現(xiàn)企業(yè)內數(shù)據(jù)的有效治理和分析利用，推動企業(yè)間數(shù)據(jù)安全可信流通，充分釋放數(shù)據(jù)價值。

 

2. 計劃調度

通過市場需求預測、產(chǎn)能分析、庫存分析、計劃排產(chǎn)和資源調度等，提高勞動生產(chǎn)率和訂單達成率，可參考但不限于以下場景：

（19）生產(chǎn)計劃優(yōu)化。構建企業(yè)資源管理系統(tǒng)，應用約束理論、尋優(yōu)算法和專家系統(tǒng)等技術，實現(xiàn)基于采購提前期、安全庫存和市場需求的生產(chǎn)計劃優(yōu)化。

（20）車間智能排產(chǎn)。應用計劃排程系統(tǒng)，集成調度機理建模、尋優(yōu)算法等技術，實現(xiàn)基于多約束和動態(tài)擾動條件下的車間排產(chǎn)優(yōu)化。

（21）資源動態(tài)配置。依托制造執(zhí)行系統(tǒng)，集成大數(shù)據(jù)、運籌優(yōu)化、專家系統(tǒng)等技術，開展基于資源匹配、績效優(yōu)化的精準派工，實現(xiàn)人力、設備、物料等制造資源的動態(tài)配置。

 

3. 生產(chǎn)作業(yè)

部署智能制造裝備，通過資源動態(tài)配置、工藝過程優(yōu)化、協(xié)同生產(chǎn)作業(yè)，提高勞動生產(chǎn)率、降低產(chǎn)值成本率，可參考但不限于以下場景：

（22）產(chǎn)線柔性配置。部署智能制造裝備，應用模塊化、成組和產(chǎn)線重構等技術，搭建柔性可重構產(chǎn)線，根據(jù)訂單、工況等變化實現(xiàn)產(chǎn)線的快速調整和按需配置，實現(xiàn)多種產(chǎn)品自動化混線生產(chǎn)。

（23）精益生產(chǎn)管理。應用六西格瑪、5S管理和定置管理等精益工具和方法，開展相關信息化系統(tǒng)建設，實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)驅動的人、機、料等精確管控，提高效率，消除浪費。

（24）工藝動態(tài)優(yōu)化。部署智能制造裝備，搭建生產(chǎn)過程全流程一體化管控平臺，應用工藝機理分析、多尺度物性表征和流程建模、機器學習等技術，動態(tài)優(yōu)化調整工藝流程/參數(shù)。

（25）先進過程控制。部署智能制造裝備，依托先進過程控制系統(tǒng)，融合工藝機理分析、多尺度物性表征和建模、實時優(yōu)化和預測控制等技術，實現(xiàn)精準、實時和閉環(huán)的過程控制。

（26）智能協(xié)同作業(yè)。部署智能制造裝備，基于5G、TSN、邊緣計算等技術建設生產(chǎn)現(xiàn)場設備控制系統(tǒng)，實現(xiàn)生產(chǎn)設備、檢測裝備、物流裝備等實時控制和高效協(xié)作。

（27）人機協(xié)同制造。應用人工智能、AR/VR、新型傳感等技術，提高高檔數(shù)控機床、工業(yè)機器人、行業(yè)成套裝備等智能制造裝備與人員的交互、協(xié)作能力，實現(xiàn)加工、裝配、分揀等生產(chǎn)作業(yè)的人、機自主協(xié)同。

（28）網(wǎng)絡協(xié)同制造。建立網(wǎng)絡協(xié)同平臺，推動企業(yè)間設計、生產(chǎn)、管理、服務等環(huán)節(jié)緊密連接，實現(xiàn)基于網(wǎng)絡的跨企業(yè)、跨地域的業(yè)務并行協(xié)同和制造資源配置優(yōu)化。

 

4. 倉儲物流

部署智能物流與倉儲裝備，通過配送計劃和調度優(yōu)化、自動化倉儲、配送管理，提高庫存周轉率，降低庫存成本，可參考但不限于以下場景：

（29）智能倉儲。建設智能倉儲系統(tǒng)，應用條碼、射頻識別、智能傳感等技術，依據(jù)實際生產(chǎn)作業(yè)計劃，實現(xiàn)物料自動入庫（進廠）、盤庫和出庫（出廠）。

（30）精準配送。集成智能倉儲系統(tǒng)和智能物流裝備，應用實時定位、機器學習等技術，實現(xiàn)原材料、在制品、產(chǎn)成品流轉全程跟蹤，以及物流動態(tài)調度、自動配送和路徑優(yōu)化。

 

5. 設備管理

部署智能傳感與控制裝備，通過設備運行監(jiān)測、故障診斷和健康管理，提升設備綜合效率，降低運維成本，可參考但不限于以下場景：

（31）在線運行監(jiān)測。集成智能傳感、5G、大數(shù)據(jù)分析等技術，通過自動巡檢、在線運行監(jiān)測等方式，判定設備運行狀態(tài)，開展性能分析和異常報警，提高設備運行效率。

（32）設備故障診斷與預測。綜合運用物聯(lián)網(wǎng)、機器學習、故障機理分析等技術，建立故障診斷和預測模型，預測故障失效模式，開展預測性維護，提高設備綜合利用率。

（33）設備運行優(yōu)化。建設設備健康管理系統(tǒng)，基于模型對設備運行狀態(tài)、工作環(huán)境等進行綜合分析，調整優(yōu)化設備運行參數(shù)，提高運行效率，延長設備使用壽命。

 

6. 安全管控

部署安全監(jiān)控和應急裝備，通過安全風險識別，應急響應聯(lián)動，提升本質安全，降低損失工時事故率，可參考但不限于以下場景：

（34）安全風險實時監(jiān)測與應急處置。依托感知裝置和安全生產(chǎn)管理系統(tǒng)，基于智能傳感、機器視覺、特征分析、專家系統(tǒng)等技術，動態(tài)感知、精準識別危化品、危險環(huán)節(jié)等各類風險，實現(xiàn)安全事件的快速響應和智能處置。

（35）危險作業(yè)自動化。部署智能制造裝備，集成智能傳感、機器視覺、特種機器人、5G等技術，打造面向危險作業(yè)的自動化產(chǎn)線，實現(xiàn)危險作業(yè)環(huán)節(jié)的少人化、無人化。

 

7. 能源管理

部署能耗采集裝置，通過能耗實時采集、監(jiān)測，能耗數(shù)據(jù)分析與調度優(yōu)化，提高能源利用率，降低單位產(chǎn)值綜合能耗，可參考但不限于以下場景：

（36）能耗數(shù)據(jù)監(jiān)測。基于能源管理系統(tǒng)，應用智能傳感、大數(shù)據(jù)、5G等技術，開展全環(huán)節(jié)、全要素能耗數(shù)據(jù)采集、計量和可視化監(jiān)測。

（37）能效平衡與優(yōu)化。應用能效優(yōu)化機理分析、大數(shù)據(jù)和深度學習等技術，優(yōu)化設備運行參數(shù)或工藝參數(shù)，實現(xiàn)關鍵設備、關鍵環(huán)節(jié)等能源綜合平衡與優(yōu)化調度。

 

8. 環(huán)保管控

部署環(huán)保監(jiān)測裝置，通過排放采集與監(jiān)控，排放分析與優(yōu)化，降低污染物排放，減少單位產(chǎn)值碳排放量，可參考但不限于以下場景：

（38）污染監(jiān)測與管控。搭建環(huán)保管理平臺，應用機器視覺、智能傳感和大數(shù)據(jù)等技術，開展排放實時監(jiān)測和污染源管理，實現(xiàn)全過程環(huán)保數(shù)據(jù)的采集、監(jiān)控與分析優(yōu)化。

（39）碳資產(chǎn)與廢棄物管理。開發(fā)碳資產(chǎn)管理平臺、廢棄物料管理平臺和行業(yè)成套裝備，集成智能傳感、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術，實現(xiàn)全流程的碳排放追蹤、分析、核算和交易以及廢棄物處置和循環(huán)再利用全過程的監(jiān)控、追溯。

 

三、供應鏈全環(huán)節(jié)

1. 供應鏈計劃

通過打通供應鏈上下游生產(chǎn)、倉儲、物流等環(huán)節(jié)，開展供應鏈計劃協(xié)同優(yōu)化，提高供應商準時交付率，可參考但不限于以下場景：

（40）供應鏈計劃協(xié)同優(yōu)化。應用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術，結合市場需求預測和倉儲、生產(chǎn)、物流等狀態(tài)分析，實現(xiàn)采購計劃、生產(chǎn)計劃、配送計劃的協(xié)同編制與同步更新。

（41）產(chǎn)供銷一體化。通過人工智能、云計算等技術，打通銷售、生產(chǎn)和采購系統(tǒng)的業(yè)務流、數(shù)據(jù)流，實現(xiàn)銷售、生產(chǎn)和采購的協(xié)同優(yōu)化。

2. 供應鏈采購與交付

通過供應鏈采購訂單和交付物流的實時監(jiān)控，提高供應商交付率，降低采購成本，可參考但不限于以下場景：

（42）供應鏈采購動態(tài)優(yōu)化。建設供應鏈管理系統(tǒng)，集成尋優(yōu)算法、知識圖譜、5G等技術，實現(xiàn)采購訂單的精準跟蹤、可視化監(jiān)控和采購方案動態(tài)優(yōu)化。

（43）供應鏈智能配送與動態(tài)優(yōu)化。依托運輸管理系統(tǒng)，應用實時定位、人工智能等技術，實現(xiàn)運輸配送全程跟蹤和異常預警、裝載能力和配送路徑優(yōu)化。

 

3. 供應鏈服務

通過供應鏈上下游數(shù)據(jù)采集與分析，精細化管理供應商，預測供應鏈風險并動態(tài)響應，確保訂單交付，可參考但不限于以下場景：

（44）供應商數(shù)字化管理。建立供應商管理系統(tǒng)，集成大數(shù)據(jù)、知識圖譜等技術，實現(xiàn)供應商數(shù)據(jù)管理以及基于數(shù)據(jù)分析的供應商評價、分級分類、供應商尋源、優(yōu)選推薦。

（45）供應鏈風險預警與彈性管控。建立供應鏈管理系統(tǒng)，集成知識圖譜、云計算等技術，開展供應鏈風險隱患識別、定位、預警和高效處置。

 

附件2：智能制造示范工廠揭榜任務

 

智能制造示范工廠揭榜任務面向原材料、裝備、消費品、電子信息四大類行業(yè)，揭榜單位按照所屬細分行業(yè)進行揭榜，推進智能工廠和智慧供應鏈建設。智能工廠建設內容需至少覆蓋8個環(huán)節(jié)。智慧供應鏈建設內容需在智能工廠建設內容基礎上，再至少覆蓋供應鏈相關的1個環(huán)節(jié)。具體建設內容參考《智能制造典型場景參考指引》，也可根據(jù)實際情況開展其他環(huán)節(jié)應用創(chuàng)新，鼓勵開展智能生產(chǎn)新場景、企業(yè)管理新形態(tài)和產(chǎn)業(yè)組織新模式探索。建設完成后，揭榜單位需完成揭榜任務目標，生產(chǎn)效率、資源綜合利用率、設備綜合利用率、全員勞動生產(chǎn)率等顯著提升，產(chǎn)品研制周期、運營成本、不良品率、單位產(chǎn)值綜合能耗等大幅降低，產(chǎn)線作業(yè)人員有效優(yōu)化，網(wǎng)絡安全保障能力明顯增強，整體智能化水平達到行業(yè)領先。

（一）原材料行業(yè)

聚焦石化化工、鋼鐵、有色金屬、建材、民爆等細分領域，應用分子級物性表征、實時優(yōu)化控制、人工智能、5G等新技術，探索數(shù)字孿生工廠建設、先進過程控制、設備預測維護、能效平衡與優(yōu)化等典型場景，建設綠色、高效、安全和可持續(xù)的原材料行業(yè)智能制造示范工廠，實現(xiàn)資源優(yōu)化配置、生產(chǎn)運行平穩(wěn)、生產(chǎn)過程清潔化。

探索供應鏈計劃協(xié)同優(yōu)化、碳資產(chǎn)管理等典型場景，打造高效、綠色、安全的原材料行業(yè)智慧供應鏈，推動供應鏈上下游企業(yè)實現(xiàn)資源優(yōu)化配置、生產(chǎn)安全化和綠色化。

（二）裝備制造業(yè)

聚焦通用裝備、專用裝備、汽車、軌道交通裝備、船舶、航空航天、電氣機械、儀器儀表等細分領域，應用知識工程、AR/VR、數(shù)字孿生、可重構生產(chǎn)、人工智能等新技術，探索產(chǎn)品數(shù)字化設計、產(chǎn)線柔性配置、產(chǎn)品遠程運維、數(shù)據(jù)驅動服務等典型場景，建立高效柔性、敏捷響應、人機協(xié)同和動態(tài)調度的裝備制造業(yè)智能制造示范工廠，不斷優(yōu)化裝備產(chǎn)品性能，完善后服務水平。

探索供應商數(shù)字化管理、網(wǎng)絡化協(xié)同制造等典型場景，打造具備協(xié)同研發(fā)、生產(chǎn)和服務能力的裝備制造智慧供應鏈，滿足復雜裝備高效研制和運維要求。

（三）消費品行業(yè)

聚焦食品、飲料、紡織、服裝服飾、皮革及制鞋、家具、造紙、印刷、醫(yī)藥、化纖、家電等細分領域，應用人工智能、區(qū)塊鏈、數(shù)字孿生等新技術，探索產(chǎn)供銷一體化、大規(guī)模個性化定制、銷售驅動業(yè)務優(yōu)化等典型場景，建立全生命周期質量管控、需求敏捷感知和產(chǎn)銷用協(xié)同的消費品行業(yè)智能制造示范工廠，探索和打造以用戶需求為中心的制造體系。

探索供應鏈計劃協(xié)同優(yōu)化、產(chǎn)供銷一體化等典型場景，建設快速適應市場需求變化的消費品行業(yè)智慧供應鏈，滿足規(guī)模化定制生產(chǎn)要求。

（四）電子信息行業(yè)

聚焦計算機、通信和其他電子設備等細分領域，應用人機高效協(xié)作、在線精密檢測、人工智能等新技術，探索工藝數(shù)字化設計、智能在線檢測、工藝動態(tài)優(yōu)化等典型場景，建設高效配送、資源協(xié)同和柔性生產(chǎn)的電子信息行業(yè)智能制造示范工廠，提高產(chǎn)品質量、性能和穩(wěn)定性。

探索供應鏈采購動態(tài)優(yōu)化、供應鏈風險預警與彈性管控等典型場景，建設精益化彈性管控的電子信息行業(yè)智慧供應鏈，保障訂單高效、準時交付。