智能制造試點示范要素條件

　　根據《智能制造發展規劃（2016-2020年）》《智能制造工程實施指南（2016-2020年）》的要求，重點圍繞五種智能制造模式，鼓勵新技術創新應用，開展智能制造試點示范。為做好項目遴選工作，特制訂本要素條件。

　　一、智能制造模式要素條件

　　（一）離散型智能制造

　　1、車間/工廠的總體設計、工藝流程及布局均已建立數字化模型，并進行模擬仿真，實現規劃、生產、運營全流程數字化管理。

　　2、應用數字化三維設計與工藝技術進行產品、工藝設計與仿真，并通過物理檢測與試驗進行驗證與優化。建立產品數據管理系統（PDM），實現產品設計、工藝數據的集成管理。

　　3、制造裝備數控化率超過70%，并實現高檔數控機床與工業機器人、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等關鍵技術裝備之間的信息互聯互通與集成。

　　4、建立生產過程數據采集和分析系統，實現生產進度、現場操作、質量檢驗、設備狀態、物料傳送等生產現場數據自動上傳，并實現可視化管理。

　　5、建立車間制造執行系統（MES），實現計劃、調度、質量、設備、生產、能效等管理功能。建立企業資源計劃系統（ERP），實現供應鏈、物流、成本等企業經營管理功能。

　　6、建立工廠內部通信網絡架構，實現設計、工藝、制造、檢驗、物流等制造過程各環節之間，以及制造過程與制造執行系統（MES）和企業資源計劃系統（ERP）的信息互聯互通。

　　7、建有工業信息安全管理制度和技術防護體系，具備網絡防護、應急響應等信息安全保障能力。建有功能安全保護系統，采用全生命周期方法有效避免系統失效。

　　通過持續改進，實現企業設計、工藝、制造、管理、物流等環節的產品全生命周期閉環動態優化，推進企業數字化設計、裝備智能化升級、工藝流程優化、精益生產、可視化管理、質量控制與追溯、智能物流等方面的快速提升。

　　（二）流程型智能制造

　　1、工廠總體設計、工藝流程及布局均已建立數字化模型，并進行模擬仿真，實現生產流程數據可視化和生產工藝優化。

　　2、實現對物流、能流、物性、資產的全流程監控，建立數據采集和監控系統，生產工藝數據自動數采率達到90%以上。

　　3、采用先進控制系統，工廠自控投用率達到90%以上，關鍵生產環節實現基于模型的先進控制和在線優化。

　　4、建立生產執行系統（MES），生產計劃、調度均建立模型，實現生產模型化分析決策、過程量化管理、成本和質量動態跟蹤以及從原材料到產成品的一體化協同優化。建立企業資源計劃系統（ERP），實現企業經營、管理和決策的智能優化。

　　5、對于存在較高安全與環境風險的項目，實現有毒有害物質排放和危險源的自動檢測與監控、安全生產的全方位監控，建立在線應急指揮聯動系統。

　　6、建立工廠通信網絡架構，實現工藝、生產、檢驗、物流等制造過程各環節之間，以及制造過程與數據采集和監控系統、生產執行系統（MES）、企業資源計劃系統（ERP）之間的信息互聯互通。

　　7、建有工業信息安全管理制度和技術防護體系，具備網絡防護、應急響應等信息安全保障能力。建有功能安全保護系統，采用全生命周期方法有效避免系統失效。

　　通過持續改進，實現生產過程動態優化，制造和管理信息的全程可視化，企業在資源配置、工藝優化、過程控制、產業鏈管理、節能減排及安全生產等方面的智能化水平顯著提升。

　　（三）網絡協同制造

　　1、建有網絡化制造資源協同云平臺，具有完善的體系架構和相應的運行規則。

　　2、通過協同云平臺，展示社會/企業/部門制造資源，實現制造資源和需求的有效對接。

　　3、通過協同云平臺，實現面向需求的企業間/部門間創新資源、設計能力的共享、互補和對接。

　　4、通過協同云平臺，實現面向訂單的企業間/部門間生產資源合理調配，以及制造過程各環節和供應鏈的并行組織生產。

　　5、建有圍繞全生產鏈協同共享的產品溯源體系，實現企業間涵蓋產品生產制造與運維服務等環節的信息溯源服務。

　　6、建有工業信息安全管理制度和技術防護體系，具備網絡防護、應急響應等信息安全保障能力。

　　通過持續改進，網絡化制造資源協同云平臺不斷優化，企業間、部門間創新資源、生產能力和服務能力高度集成，生產制造與服務運維信息高度共享，資源和服務的動態分析與柔性配置水平顯著增強。

　　（四）大規模個性化定制

　　1、產品采用模塊化設計，通過差異化的定制參數，組合形成個性化產品。

　　2、建有基于互聯網的個性化定制服務平臺，通過定制參數選擇、三維數字建模、虛擬現實或增強現實等方式，實現與用戶深度交互，快速生成產品定制方案。

　　3、建有個性化產品數據庫，應用大數據技術對用戶的個性化需求特征進行挖掘和分析。

　　4、個性化定制平臺與企業研發設計、計劃排產、柔性制造、營銷管理、供應鏈管理、物流配送和售后服務等數字化制造系統實現協同與集成。

　　通過持續改進，實現模塊化設計方法、個性化定制平臺、個性化產品數據庫的不斷優化，形成完善的基于數據驅動的企業研發、設計、生產、營銷、供應鏈管理和服務體系，快速、低成本滿足用戶個性化需求的能力顯著提升。

　　（五）遠程運維服務

　　1、采用遠程運維服務模式的智能裝備/產品應配置開放的數據接口，具備數據采集、通信和遠程控制等功能，利用支持IPv4、IPv6等技術的工業互聯網，采集并上傳設備狀態、作業操作、環境情況等數據，并根據遠程指令靈活調整設備運行參數。

　　2、建立智能裝備/產品遠程運維服務平臺，能夠對裝備/產品上傳數據進行有效篩選、梳理、存儲與管理，并通過數據挖掘、分析，向用戶提供日常運行維護、在線檢測、預測性維護、故障預警、診斷與修復、運行優化、遠程升級等服務。

　　3、智能裝備/產品遠程運維服務平臺應與設備制造商的產品全生命周期管理系統（PLM）、客戶關系管理系統（CRM）、產品研發管理系統實現信息共享。

　　4、智能裝備/產品遠程運維服務平臺應建立相應的專家庫和專家咨詢系統，能夠為智能裝備/產品的遠程診斷提供智能決策支持，并向用戶提出運行維護解決方案。

　　5、建立信息安全管理制度，具備信息安全防護能力。通過持續改進，建立高效、安全的智能服務系統，提供的服務能夠與產品形成實時、有效互動，大幅度提升嵌入式系統、移動互聯網、大數據分析、智能決策支持系統的集成應用水平。

　　二、新技術創新應用要素條件

　　（一）工業互聯網

　　1、建立工業互聯網工廠內網，采用工業以太網、工業PON、工業無線、IPv6等技術，實現生產裝備、傳感器、控制系統與管理系統等的互聯，實現數據的采集、流轉和處理；利用IPv6、工業物聯網等技術，實現與工廠內、外網的互聯互通，支持內、外網業務協同。

　　2、采用各類標識技術自動識別零部件、在制品、工序、產品等對象，在倉儲、生產過程中實現自動信息采集與處理，通過與國家工業互聯網標識解析系統對接，實現對產品全生命周期管理。

　　3、實現工廠管理軟件之間的橫向互聯，實現數據流動、轉換和互認。

　　4、在工廠內部建設工業互聯網平臺，或利用公眾網絡上的工業互聯網平臺，實現數據的集成、分析和挖掘，支撐智能化生產、個性化定制、網絡化協同、服務化延伸等應用。

　　5、通過部署和應用工業防火墻、安全監測審計、入侵檢測等安全技術措施，實現對工業互聯網安全風險的防范、監測和響應，保障工業系統的安全運行。

　　通過持續改進，促進工廠內部網絡互聯、數據交互和安全保障能力建設，推動工廠外部網絡基礎設施建設、工業互聯網平臺和公共工業互聯網標識解析體系建設，加快新業務和新模式創新。

　　（二）人工智能

　　1、關鍵制造裝備采用人工智能技術，通過嵌入計算機視聽覺、生物特征識別、復雜環境識別、智能語音處理、自然語言理解、智能決策控制以及新型人機交互等技術，實現制造裝備的自感知、自學習、自適應、自控制。

　　2、構建工業大數據平臺，通過數據采集系統和互聯互通的網絡架構，采集產品設計、工藝、制造、物流、管理、銷售、服務、運維等各環節數據，并對采集到的數據進行有效篩選、梳理、存儲和管理

　　3、應用機器學習、專家系統、深度學習等人工智能新技術對數據進行分析和挖掘，實現對研發設計、生產制造、經營管理、物流銷售、運維服務等環節的智能決策支持。4、目標產品集成應用智能感知、模式識別、智能分析、智能控制等人工智能技術，實現傳感、交互、控制、協作、決策等方面性能和智能化水平的顯著提高。

　　智能制造合作試點示范項目

　　2017年中德智能制造試點示范項目名單