1.2018年工业互联网试点示范项目要素条件5篇

第一篇：1.2018年工业互联网试点示范项目要素条件

附件1 2018年工业互联网试点示范项目要素条件

根据《国务院关于深化互联网+先进制造业发展工业互联网的指导意见》和《工业互联网发展行动计划（2018-2020年）》的要求，重点围绕四种工业互联网集成创新应用，开展试点示范。为做好项目遴选工作，特制订本要素条件。

（一）网络化改造集成创新应用试点示范项目

1．建立工业互联网企业内网络和企业外网络，实现人、机器、车间与各控制系统、管理系统的广泛互联，实现数据的采集、传输和处理，建成基于新建网络的工业应用与服务，确保工业互联网网络安全。

2．建立工业互联网企业内网络，采用工业以太网、工业PON、工业无线、TSN等技术，实现生产装备、仪表仪器、传感器、控制系统、管理系统等要素的互联互通；

3.建立工业互联网企业外网络，采用宽带网络、NB-IoT、eMTC、SDN、ICN等技术，实现多个厂区、工业智能产品、产业链伙伴等的互联互通；

4．完成工业互联网企业内、企业外网络的IPv6改造，通过设备、系统IPv6升级或过渡技术，实现生产环境的IPv6网络覆盖与企业内、外网络互通；

5.建设基于企业内、外网络的智能化制造、网络化协同、个性化定制、服务化转型的工业互联网应用，实现工厂内基于IPv6网络的生产现场全流程数据采集分析，实现基于IPv6的社会、企业、部门之间或内部的资源协调与调度；

6.建设基于IPv6的远程运维服务，通过基于IPv6的工业智能装备/产品和运维服务平台，实现数据采集、管理和分析，向客户提供在线检测、预测性维护、故障预警、诊断与修复、运行优化、远程升级等服务。

7.建有工业互联网安全管理制度和技术防护体系，通过部署和应用支持IPv6的工业防火墙、安全监测审计等安全技术措施，确保网络安全。

通过企业网络改造，实现工业企业内、外网络互联、数据互通、网络应用创新，完成网络的IPv6改造，推动工业互联网网络基础设施建设，提升我国工业网络化水平。

（二）标识解析集成创新应用试点示范项目

对本企业、本行业、本区域的机器、产品、零部件等工业互联网连接对象进行标识注册和标识解析管理，加强与工业互联网标识解析国家顶级节点对接，促进基于标识集成创新应用，通过与工业互联网平台的协同，实现大数据的合理流通和应用。

1、建立标识解析数据采集手段。通过条码、二维码、射频电子标签、激光蚀刻、生物识别等标识技术对机器、产品、零部件等物理资源以及工艺、算法、数据等虚拟资源的身份进行自动识别和数据采集。

2、建立工业互联网企业内标识编码管理系统。综合考虑标识对象、标识载体、标识作用范畴、标识生命周期等要素，设计适用于企业内的工业互联网标识编码方案，并完成标识编码的分配、注册、备案等服务。

3、建立面向行业的工业互联网标识解析二级节点。选择汽车、航空航天、机械制造、轻工家电、高端装备、石化能源、生物医疗、船舶制造、精密电子、新材料等行业，鼓励本行业内具有影响力的工业互联网企业牵头建设二级节点，通过与行业级工业互联网平台协同，实现跨企业的工业互联网数据流通和利用。

4、建立面向区域的工业互联网标识解析二级节点。鼓励具有跨行业影响力或公信力的工业互联网企业牵头建设二级节点，通过与跨行业工业互联网平台协同，实现本区域内跨行业、跨企业的工业互联网数据流通和利用。

5、建立工业互联网标识解析集成创新应用。通过与国家工业互联网标识解析系统的对接，开展基于标识解析的工厂内物流仓储、工厂外远程运维、重要产品追溯、供应链管理、产品全生命周期管理等集成创新应用。

6、建立工业互联网标识解析互联互通。通过工业互联网标识解析国家顶级节点、二级节点、企业应用系统之间的对接和互通，实现行业性标识或企业私有标识与Handle、OID、Ecode、GS1等主流公共标识的适配和兼容。通过标识解析集成创新，采用标识技术和解析体系，提升企业内部、企业外部信息的自动采集能力，实现跨环节、跨系统、跨企业的信息关联共享，促进标识解析技术创新和产业整体发展。

（三）平台集成创新应用试点示范项目

构建完整的工业互联网平台体系架构，基于平台开展大范围、深层次的工业数据采集、异构协议转换与边缘计算处理；基于平台开展工业大数据处理、工业机理模型和微服务开发部署、工业APP创新；基于平台提供各类云化工业软件和新型工业APP，实现面向特定工业场景优化应用新模式；推动工业互联网平台与国家标识解析体系对接，加快标识解析系统在平台中的应用。

1、基于工业互联网平台的边缘智能应用模式 面向各行业平台数据采集与开发的通用需求，依托工业互联网平台支持多源异构数据的归一化和边缘集成，利用协议转化、高性能芯片、操作系统等技术，开展平台边缘侧数据预处理、存储以及智能分析，提供边缘设备实时异常检测、实时运行环境分析等应用服务，实现多工业通信协议兼容及数据间互通，增强平台实时分析能力，减轻平台负载压力，并与云端分析的协同集成。

2、基于工业互联网平台的协同研发设计模式 面向汽车、航空、船舶等特定行业，针对产品高效研发与优化设计需求，依托工业互联网平台整合研发设计数据，部署各类研发设计类软件工具，利用云化研发设计软件和计算资源开展本地产品研发、工艺设计，实现研发设计数据的统一集成，支撑企业组织实施异地研发作业的协同操作和并行工程，缩短新产品研发、工艺设计、工厂布局周期，提升企业研发设计效率。

3、基于工业互联网平台的产业链协同制造模式 面向石化、纺织、机械、电子信息等特定行业，依托工业互联网平台对产业链上下游的物料、仓储、物流和客户个性化需求等数据进行采集和分析，推进产业链上下游企业信息共享和反馈，开发部署物料实时识别、物料动态跟踪、智能物流配送等工业APP，开展质量优化、供应链优化、供应链早期介入、原材料价格实时反馈等应用，实现内部生产计划与外部供应计划衔接，提升生产效率，降低企业成本。

4、基于工业互联网平台的分享制造模式

面向离散行业制造资源协同配置通用需求，依托工业互联网平台集聚不同企业制造能力数据，推进各类工业软件、制造资源的在线调用和共享，开发部署制造能力在线发布、制造资源弹性供给、供需信息实时对接、能力交易精准计费等工业APP，提供众包众创、设备租赁、制造能力交易、制造资源在线调用等应用服务，组织实施网络协同制造，实现制造能力开放、协同与共享，提高制造资源配置效率。

5、基于工业互联网平台的按需制造模式

面向家电、食品、服装、家具等特定行业，针对客户需求复杂多样、产品更新换代迅速等特点，依托工业互联网平台打通消费与生产数据，以消费者需求驱动物料采购、计划排产、生产制造与运营管理，开发部署各类供需对接、智能排产、精准物流等工业APP，开展云制造、智能排产、柔性制造、定制生产等应用，实现按需定制、体验式消费新模式，显著提升用户满意度、扩大产品种类。

6、基于工业互联网平台的数字孪生制造模式 面向特定工业场景下智能化生产需求，依托工业互联网平台探索数字孪生制造模式，搭建模拟实际研发设计和生产制造等工业场景的数字模型，采集并关联研发生产工艺与设备运行工况数据，推动多学科、多维度、多物理量的平台化集成，开展数字孪生可视化建模，开发部署可调用数字孪生的工业APP，实现特定工业场景在虚拟空间的数字映射、实时监控和动态优化。

7、基于工业互联网平台的生产设备健康管理模式 面向高价值生产设备健康管理的通用需求，依托工业互联网平台采集生产设备的制造工艺、运行工况和状态数据等信息，推动相关业务系统的平台化集成，开发部署生产设备运维和管控相关的工业APP及系统解决方案，开展设备的状态监测、能效监测、异常报警、健康诊断、优化调控、智能维修等服务，降低设备运行能耗，提高设备运维效率，实现生产设备全生命周期健康管理。

8、基于工业互联网平台的工业产品远程运维模式 面向离散行业工业产品的服务增值需求，依托工业互联网平台采集高价值智能装备或产品的运行数据、使用状态和地理位置等信息，推动各类装备或产品的智能化联网和平台化集成，开发部署运行监测与分析工业APP，提供相关的系统解决方案，实现远程监控、故障诊断、预测性维护等远程运维服务应用，实时追踪并优化各类装备或产品运行状态，提升设备运维效率和产品服务价值。

9、基于工业互联网平台的先进制造业集聚模式 面向业务关联度高、块状经济特点显著的先进制造业集聚区，依托工业互联网平台，采集并汇聚区域企业产供销数据，打通并整合不同企业间的业务系统，开发部署围绕制造企业现场物料消耗和产品市场价格波动的实时感知型工业APP，开展供需对接、集成供应链、产业电商等应用，促进区域大中小企业融通发展，提升产业链上下游协同能力，优化区域制造资源综合配置效率。

10、基于工业互联网平台的产融合作创新模式 面向中小企业贷款难、工业产品保险难等问题，依托工业互联网平台探索产融合作的创新模式，开展融资、保险等平台应用服务，采集制造企业生产经营数据，开发部署相关工业APP估算企业坏账概率，指导银行做出贷款决策，提高中小企业融资效率，降低银行系统放贷风险；采集工业产品运行工况数据，开发部署相关工业APP为保险系统综合评估提供依据，帮助保险公司计算保费，指导工业产品参保投保。

通过工业互联网平台的集成创新应用，提升企业研发、采购、制造、管理、物流、服务全流程的数字化网络化能力，优化生产制造资源配置效率和产品质量，促进企业提质增效和智能化发展。

（四）安全集成创新应用试点示范

基于安全防护技术、态势感知和监测预警、数据安全防护、检测评估和测试验证及新技术创新应用，实现对工业互联网设备、控制、网络、平台、数据等多层次安全防护，推动建立健全工业互联网安全技术保障体系。

1、设备和控制安全。面向工业互联网海量多类型设备接入的复杂需求，构建工业互联网海量多类型设备接入的信任体系，具备IPV6等多种接入方式下的设备和控制安全防护能力，实现对工业互联网的工业生产设备、主机设备、智能终端等设备安全和控制协议、控制装置、控制软件等工业控制安全的安全防护。

2、标识解析系统安全。具备工业互联网标识解析系统安全防护技术能力，重点在解析过程完整性保护、解析节点可信认证、解析资源访问控制、标识安全监测等方面，有效防御恶意网络攻击与入侵，确保标识解析系统的安全运行。

3、工业互联网平台安全。面向边缘层、平台IaaS层、平台PaaS层和平台SaaS层（包含工业APP）等多层级，应用边界防护、访问控制、入侵防范、安全审计等技术，实现工业互联网平台各类物理或虚拟基础设施资源、数据分析服务、工业应用等安全防护能力。

4、态势感知和监测预警。具备资产管理、工控设备探测、攻击监测、漏洞发现、威胁情报收集、工业互联网专用通信协议监测分析、标识解析安全等能力，在企业侧网络和工业互联网平台侧对安全威胁进行综合分析，实现工业互联网供应链安全及早预警、态势感知、攻击溯源和精确应对，提升企业网络安全态势感知和监测预警能力。

5、数据安全。具备数据收集、存储、处理、转移、删除等环节的安全保护能力，数据访问控制、统一认证管理、隐私保护等数据保护手段，实现对生产数据、设备状态信息、控制命令及用户信息的防窃密、防篡改和数据备份等安全防护。建立工业数据分级分类管理模式，形成重要数据安全评估和监测机制。

6、检测评估和测试验证。具备对典型业务进行全流程安全仿真，测试、验证各环节存在的网络安全风险分析验证能力。实现安全规划设计、安全诊断评估、安全咨询、安全解决方案等功能，提升工业互联网安全风险发现和防范能力。

7、安全技术创新应用。探索利用区块链、人工智能、物联网、云计算、大数据等新技术在工业互联网安全防护的创新应用，有效推动解决设备、控制、网络、平台和数据等多层次安全问题。

通过集成创新，面向装备制造业、化工、电子等重点领域，围绕设备、控制、网络、平台、数据等多层次关键要素安全防护需要，全面提升工业互联网安全防护水平。

第二篇：2018年智能制造试点示范项目要素条件

附件1 2018年智能制造试点示范项目要素条件

根据《智能制造发展规划（2016-2020年）》《智能制造工程实施指南（2016-2020年）》的要求，重点围绕五种智能制造模式，鼓励新技术集成应用，开展智能制造试点示范。为做好项目遴选工作，特制订本要素条件。

一、智能制造模式要素条件

（一）离散型智能制造

1.车间/工厂的总体设计、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。

2.应用数字化三维设计与工艺技术进行产品、工艺设计与仿真，并通过物理检测与试验进行验证与优化。建立产品数据管理系统（PDM），实现产品设计、工艺数据的集成管理。

3.制造装备数控化率超过70%，并实现高档数控机床与工业机器人、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备等关键技术装备之间的信息互联互通与集成。

4.建立生产过程数据采集和分析系统，实现生产进度、现场操作、质量检验、设备状态、物料传送等生产现场数据自动上传，并实现可视化管理。

5.建立车间制造执行系统（MES），实现计划、调度、质量、设备、生产、能效等管理功能。建立企业资源计划系统（ERP），实现供应链、物流、成本等企业经营管理功能。

6.建立工厂内部通信网络架构，实现设计、工艺、制造、检验、物流等制造过程各环节之间，以及制造过程与制造执行系统（MES）和企业资源计划系统（ERP）的信息互联互通。

7.建有工业信息安全管理制度和技术防护体系，具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。建有功能安全保护系统，采用全生命周期方法有效避免系统失效。

通过持续改进，实现企业设计、工艺、制造、管理、物流等环节的产品全生命周期闭环动态优化，推进企业数字化设计、装备智能化升级、工艺流程优化、精益生产、可视化管理、质量控制与追溯、智能物流等方面的快速提升。

（二）流程型智能制造

1.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，实现生产流程数据可视化和生产工艺优化。

2.实现对物流、能流、物性、资产的全流程监控，建立数据采集和监控系统，生产工艺数据自动数采率达到90% 以上。实现原料、关键工艺和成品检测数据的采集和集成利用，建立实时的质量预警。

3.采用先进控制系统，工厂自控投用率达到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。

4.建立生产执行系统（MES），生产计划、调度均建立模型，实现生产模型化分析决策、过程量化管理、成本和质量动态跟踪以及从原材料到产成品的一体化协同优化。建立企业资源计划系统（ERP），实现企业经营、管理和决策的智能优化。

5.对于存在较高安全与环境风险的项目，实现有毒有害物质排放和危险源的自动检测与监控、安全生产的全方位监控，建立在线应急指挥联动系统。

6.建立工厂通信网络架构，实现工艺、生产、检验、物流等制造过程各环节之间，以及制造过程与数据采集和监控系统、生产执行系统（MES）、企业资源计划系统（ERP）之间的信息互联互通。

7.建有工业信息安全管理制度和技术防护体系，具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。建有功能安全保护系统，采用全生命周期方法有效避免系统失效。

通过持续改进，实现生产过程动态优化，制造和管理信息的全程可视化，企业在资源配置、工艺优化、过程控制、产业链管理、节能减排及安全生产等方面的智能化水平显著 提升。

（三）网络协同制造

1.建有网络化制造资源协同云平台，具有完善的体系架构和相应的运行规则。

2.通过协同云平台，展示社会/企业/部门制造资源，实现制造资源和需求的有效对接。

3.通过协同云平台，实现面向需求的企业间/部门间创新资源、设计能力的共享、互补和对接。

4.通过协同云平台，实现面向订单的企业间/部门间生产资源合理调配，以及制造过程各环节和供应链的并行组织生产。

5.建有围绕全生产链协同共享的产品溯源体系，实现企业间涵盖产品生产制造与运维服务等环节的信息溯源服务。

6.建有工业信息安全管理制度和技术防护体系，具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。

通过持续改进，网络化制造资源协同云平台不断优化，企业间、部门间创新资源、生产能力和服务能力高度集成，生产制造与服务运维信息高度共享，资源和服务的动态分析与柔性配置水平显著增强。

（四）大规模个性化定制

1.产品采用模块化设计，通过差异化的定制参数，组合形成个性化产品。2.建有基于互联网的个性化定制服务平台，通过定制参数选择、三维数字建模、虚拟现实或增强现实等方式，实现与用户深度交互，快速生成产品定制方案。

3.建有个性化产品数据库，应用大数据技术对用户的个性化需求特征进行挖掘和分析。

4.个性化定制平台与企业研发设计、计划排产、柔性制造、营销管理、供应链管理、物流配送和售后服务等数字化制造系统实现协同与集成。

通过持续改进，实现模块化设计方法、个性化定制平台、个性化产品数据库的不断优化，形成完善的基于数据驱动的企业研发、设计、生产、营销、供应链管理和服务体系，快速、低成本满足用户个性化需求的能力显著提升。

（五）远程运维服务

1.采用远程运维服务模式的智能装备/产品应配置开放的数据接口，具备数据采集、通信和远程控制等功能，利用支持IPv4、IPv6等技术的工业互联网,采集并上传设备状态、作业操作、环境情况等数据，并根据远程指令灵活调整设备运行参数。

2.建立智能装备/产品远程运维服务平台，能够对装备/产品上传数据进行有效筛选、梳理、存储与管理，并通过数据挖掘、分析，向用户提供日常运行维护、在线检测、预测性维护、故障预警、诊断与修复、运行优化、远程升级等服 务。

3.智能装备/产品远程运维服务平台应与设备制造商的产品全生命周期管理系统（PLM）、客户关系管理系统（CRM）、产品研发管理系统实现信息共享。

4.智能装备/产品远程运维服务平台应建立相应的专家库和专家咨询系统，能够为智能装备/产品的远程诊断提供智能决策支持，并向用户提出运行维护解决方案。

5.建立信息安全管理制度，具备信息安全防护能力。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，大幅度提升嵌入式系统、移动互联网、大数据分析、智能决策支持系统的集成应用水平。

二、新技术创新应用要素条件

（一）工业互联网

1.建立工业互联网工厂内网，采用工业以太网、工业PON、工业无线、IPv6等技术，实现生产装备、传感器、控制系统与管理系统等的互联，实现数据的采集、流转和处理；利用IPv6、工业物联网等技术，实现与工厂内、外网的互联互通，支持内、外网业务协同。

2.采用各类标识技术自动识别零部件、在制品、工序、产品等对象，在仓储、生产过程中实现自动信息采集与处理，通过与国家工业互联网标识解析系统对接，实现对产品全生 命周期管理。

3.实现工厂管理软件之间的横向互联，实现数据流动、转换和互认。

4.在工厂内部建设工业互联网平台，或利用公众网络上的工业互联网平台，实现数据的集成、分析和挖掘，支撑智能化生产、个性化定制、网络化协同、服务化延伸等应用。

5.通过部署和应用工业防火墙、安全监测审计、入侵检测等安全技术措施，实现对工业互联网安全风险的防范、监测和响应，保障工业系统的安全运行。

（二）人工智能

1.关键制造装备采用人工智能技术，通过嵌入计算机视听觉、生物特征识别、复杂环境识别、智能语音处理、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等技术，实现制造装备的自感知、自学习、自适应、自控制。

2.结合行业特点，基于大数据分析技术，应用机器学习、知识发现与知识工程以及跨媒体智能等方法，在产品质量改进与缺陷检测、生产工艺过程优化、设备健康管理、故障预测与诊断等关键环节具备人工智能特征。

3.目标产品采用智能感知、模式识别、智能语义理解、智能分析决策等核心技术，实现复杂环境感知、智能人机交互、灵活精准控制、群体实时协同等方面性能和智能化水平的显著提高。4.人工智能技术已在产品开发、制造过程等产品全生命周期过程中实际运用，实现对制造过程优化，技术方案和应用模式等具有可复制性、可推广性。

第三篇：智能制造试点示范项目申报书

附件1 2017年智能制造试点示范项目要素条件

根据《关于开展2017年智能制造试点示范项目推荐的通知》要求，为做好试点示范项目遴选工作，特制订本要素条件。

一、智能制造模式要素条件

（一）离散型智能制造

1、车间/工厂的总体设计、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。

2、应用数字化三维设计与工艺技术进行产品、工艺设计与仿真，并通过物理检测与试验进行验证与优化。建立产品数据管理系统（PDM），实现产品数据的集成管理。

3、实现高档数控机床与工业机器人、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备等关键技术装备在生产管控中的互联互通与高度集成。

4、建立生产过程数据采集和分析系统，充分采集生产进度、现场操作、质量检验、设备状态、物料传送等生产现场数据，并实现可视化管理。

5、建立车间制造执行系统（MES），实现计划、调度、质量、设备、生产、能效的全过程闭环管理。建立企业资源 计划系统（ERP），实现供应链、物流、成本等企业经营管理的优化。

6、建立车间/工厂内部互联互通网络架构，实现设计、工艺、制造、检验、物流等制造过程各环节之间，以及与制造执行系统（MES）和企业资源计划系统（ERP）的高效协同与集成，建立全生命周期产品信息统一平台。

7、建有工业信息安全管理制度和技术防护体系，具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。建有功能安全保护系统，采用全生命周期方法有效避免系统失效。

通过持续改进，实现企业设计、工艺、制造、管理、物流等环节的集成优化，推进企业数字化设计、装备智能化升级、工艺流程优化、精益生产、可视化管理、质量控制与追溯、智能物流等方面的快速提升。

（二）流程型智能制造

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，实现生产流程数据可视化和生产工艺优化。

2、实现对物流、能流、物性、资产的全流程监控与高度集成，建立数据采集和监控系统，生产工艺数据自动数采率达到90%以上。

3、采用先进控制系统，车间/工厂自控投用率达到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。

4、建立制造执行系统（MES），生产计划、调度均建立模型，实现生产模型化分析决策、过程量化管理、成本和质量动态跟踪以及从原材料到产成品的一体化协同优化。建立企业资源计划系统（ERP），实现企业经营、管理和决策的智能优化。

5、对于存在较高安全风险和污染排放的项目，实现有毒有害物质排放和危险源的自动检测与监控、安全生产的全方位监控，建立在线应急指挥联动系统。

6、建立车间/工厂内部互联互通网络架构，实现工艺、生产、检验、物流等各环节之间，以及数据采集系统和监控系统、制造执行系统（MES）与企业资源计划系统（ERP）的高效协同与集成，建立全生命周期数据统一平台。

7、建有工业信息安全管理制度和技术防护体系，具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。建有功能安全保护系统，采用全生命周期方法有效避免系统失效。

通过持续改进，实现生产过程动态优化，制造和管理信息的全程可视化，企业在资源配置、工艺优化、过程控制、产业链管理、节能减排及安全生产等方面的智能化水平显著提升。

（三）智能装备和产品

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（产品）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。

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（产品）中的集成应用，装备（产品）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）网络协同制造

1、建有工业互联网网络化制造资源协同云平台，具有完善的体系架构和相应的运行规则。

2、通过企业间研发系统的协同，实现创新资源、设计能力的集成和对接。

3、通过企业间管理系统、服务支撑系统的协同，实现生产能力与服务能力的集成和对接，以及制造过程各环节和供应链的并行组织和协同优化。

4、利用工业云、工业大数据、工业互联网标识解析等技术，建有围绕全生产链协同共享的产品溯源体系，实现企业间涵盖产品生产制造与运维服务等环节的信息溯源服务。

5、针对制造需求和社会化制造资源，开展制造服务和资源的动态分析和柔性配置。

6、建有工业信息安全管理制度和技术防护体系，具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。

通过持续改进，工业互联网网络化制造资源协同云平台不断优化，企业间、部门间创新资源、生产能力和服务能力高度集成，生产制造与服务运维信息高度共享，资源和服务的动态分析与柔性配置水平显著增强。

（五）大规模个性化定制

1、产品采用模块化设计，通过差异化的定制参数，组合形成个性化产品。

2、建有工业互联网个性化定制服务平台，通过定制参数选择、三维数字建模、虚拟现实或增强现实等方式，实现与用户深度交互，快速生成产品定制方案。

3、建有个性化产品数据库，应用大数据技术对用户的个性化需求特征进行挖掘和分析。

4、工业互联网个性化定制平台与企业研发设计、计划排产、柔性制造、营销管理、供应链管理、物流配送和售后服务等数字化制造系统实现协同与集成。

通过持续改进，实现模块化设计方法、个性化定制平台、个性化产品数据库的不断优化，形成完善的基于数据驱动的企业研发、设计、生产、营销、供应链管理和服务体系，快 速、低成本满足用户个性化需求的能力显著提升。

（六）远程运维服务

1、智能装备/产品配置开放的数据接口，具备数据采集、通信和远程控制等功能，利用支持IPv4、IPv6等技术的工业互联网,采集并上传设备状态、作业操作、环境情况等数据，并根据远程指令灵活调整设备运行参数。

2、建立智能装备/产品远程运维服务平台，能够对装备/产品上传数据进行有效筛选、梳理、存储与管理，并通过数据挖掘、分析，提供在线检测、故障预警、故障诊断与修复、预测性维护、运行优化、远程升级等服务。

3、实现智能装备/产品远程运维服务平台与产品全生命周期管理系统（PLM）、客户关系管理系统（CRM）、产品研发管理系统的协同与集成。

4、建立相应的专家库和专家咨询系统，能够为智能装备/产品的远程诊断提供决策支持，并向用户提出运行维护解决方案。

5、建立信息安全管理制度，具备信息安全防护能力。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，大幅度提升嵌入式系统、移动互联网、大数据分析、智能决策支持系统的集成应用水平。

二、新技术创新应用要素条件

（一）工业互联网

1、建立工业互联网车间/工厂内网，采用工业以太网、工业PON、工业无线、IPv6等技术，实现生产装备、传感器、控制系统与管理系统等的互联，实现数据的采集、流转和处理；利用IPv6、工业物联网等技术，实现与车间/工厂内、外网的互联互通，支持内、外网业务协同。

2、采用各类标识技术自动识别零部件、在制品、工序、产品等对象，在仓储、生产过程中实现自动信息采集与处理，通过与国家工业互联网标识解析系统对接，实现对产品全生命周期管理。

3、实现车间/工厂管理软件之间的横向互联，实现数据流动、转换和互认。

4、在车间/工厂内部建设工业互联网平台，或利用公众网络上的工业互联网平台，实现数据的集成、分析和挖掘，支撑智能化生产、个性化定制、网络化协同、服务化延伸等应用。

5、通过部署和应用工业防火墙、安全监测审计、入侵检测等安全技术措施，实现对工业互联网安全风险的防范、监测和响应，保障工业系统的安全运行。

通过持续改进，促进车间/工厂内部网络互联、数据交互和安全保障能力建设，推动车间/工厂外部网络基础设施建设、工业互联网平台和公共工业互联网标识解析体系建 设，加快新业务和新模式创新。

（二）人工智能

1、关键制造装备采用人工智能技术，通过嵌入计算机视听觉、生物特征识别、复杂环境识别、智能语音处理、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等技术，实现制造装备的自感知、自学习、自适应、自控制。

2、构建工业大数据平台，通过数据采集系统和互联互通的网络架构，采集产品设计、工艺、制造、物流、管理、销售、服务、运维等各环节数据，并对采集到的数据进行有效筛选、梳理、存储和管理。

3、应用机器学习、专家系统、深度学习等人工智能新技术对数据进行分析和挖掘，实现对研发设计、生产制造、经营管理、物流销售、运维服务等环节的智能决策支持。

4、目标产品集成应用智能感知、模式识别、智能分析、智能控制等人工智能技术，实现传感、交互、控制、协作、决策等方面性能和智能化水平的显著提高。

第四篇：长沙智能制造试点示范项目管理办法

长沙智能制造试点示范项目管理办法

第一章 总 则

第一条 智能制造是两化融合的主攻方向，是制造业转型升级的突破口和着力点。为贯彻落实国务院“中国制造2025”及省委省政府“制造强省”战略部署，顺应制造业智能化的发展趋势，加快我市制造业转型升级，根据《中国制造2025》（国发〔2015〕28号）、国务院《关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》（国发〔2015〕40号）、《湖南省贯彻〈中国制造2025〉建设制造强省五年行动计划（2016-2020）》（湘政发〔2015〕43号）和《长沙市人民政府办公厅关于印发<长沙智能制造三年（2015-2018年）行动计划>的通知》(长政办函〔2015〕101号)等文件精神，特制订本办法。

第二条 本办法所称智能制造试点示范项目，是指经市政府或市政府授权部门按程序筛选并发布的制造业智能制造试点示范项目。

第三条 智能制造试点示范项目的申请遵循企业自愿申请，并坚持公开、公平、公正的原则择优确定，对于获得省级试点示范的项目，自动纳入市级试点示范项目。

第二章 认定条件

第四条 申报智能制造试点示范项目基本条件：

（一）项目符合《长沙市人民政府办公厅关于印发<长沙智能制造三年（2015-2018年）行动计划>的通知》(长政办函〔2015〕101号)相关规定。

（二）项目单位具备独立法人资格和健全的财务管理制度，财务状况良好，近三年内无严重违规违法记录。

（三）申报单位已制定信息化工作制度，积极推行首席信息官（CIO）制度，建立智能化组织实施机构，编制了智能化发展规划。

（四）申报单位智能化水平在同行业中处于先进水平，企业两化融合发展处于单项应用阶段向综合集成阶段或综合集成阶段向协同创新阶段过渡，在设备自动化、产品研发设计、生产管理、质量管理和智能服务等一个或几个方面具有示范带动作用，具体包括：

1.设计数字化：研发设计数字化工具普及率在80%以上，使用产品生命周期管理系统（PLM）进行研发过程、数据的管控及全产品生命周期数据管控；

2.设备智能化：数控装备占生产装备总数的60％以上，全自动化生产线一般不少于2条（流程制造业不少于1条）；

3.生产管理：建立起生产过程数据采集和分析系统、车间制造执行系统（MES）、车间级的工业通讯网络、资源计划管理系统（ERP），关键数控设备及大型加工中心全部联网，建立起适应数字传递的零部件数字化工艺设计、数字化加工、生产现场管理和质量检测的综合自动化应用环境，实现了对车间现场网络化监控和可视化管理。4.质量管理：基于物联网技术实时在线检测和控制能耗设施，实现现场的数据采集、过程监控、设备运维与产品质量跟踪追溯、优化控制和集约化生产。

5.“＋互联网”协同制造：企业利用互联网采集并对接用户个性化需求，发展个性化定制；探索众包设计研发和网络化制造等新模式；将服务作为制造业产品的外延和价值的核心，由关注产品生产转向涉及整个生命周期的制造服务化，包括定时定位、远程监控、在线诊断、预警和售后服务智能化等。

6.管理智能化：工厂总体设计、工艺流程及布局数字化建模；以信息技术为主导，实现工厂生产操作、生产管理、管理决策三个层面全部业务流程的闭环管理，构建起一个全新的智能制造体系，推动智能制造生产模式的集成应用，继而实现整个企业全部业务流程上下一体化业务运作的决策、执行智能化。

（五）申报单位应为项目的实际投资主体，项目建设有可行的实施方案或可研报告，具备实施项目的基本条件；

（六）原则上单个项目的总投资额不低于500万元。

第三章 认定程序

第五条 组织申报。由各区县（市）经信局，湘江新区、长沙高新区、长沙经开区园区管委会经发（产业）局组织企业申报长沙市智能制造试点示范企业，并联合同级财政部门对企业上报的材料进行初审，出具推荐意见，加盖公章后集中上报市经信委和市财政局，申报材料一式两份。申报项目必须录入“长沙工业信息智能调度管理系统”(http://182.92.159.31/gxw/)，注册登陆系统并进入“数据填报”栏，完善企业信息、项目信息（项目类别选智能制造类）、产品信息等，并按月更新项目进度。

第六条 评审认定。市经信委受理并会同市财政局进行初审，组织专家对初审合格的单位进行评审，提出预选名单，并向社会公示，公示期5个工作日。市经信委和市财政局根据专家意见和公示收集的反馈意见提出建议名单，报市政府审批认定，由市政府或市政府授权部门发文公布。

第七条 有下列情况之一的，撤销其试点示范资格：

（一）验收结果为不合格的；

（二）企业自行要求撤销的；

（三）企业被依法终止的；

（四）弄虚作假、违反相关规定或有其它违法行为的。第八条 智能制造试点示范项目发生更名、重组等重大调整的，要通过项目所在区县（市）经信局，湘江新区、长沙高新区、长沙经开区园区管委会经发（产业）局及时上报市经信委申请更名。

第四章 项目验收

第九条 项目竣工后两个月内对项目开展验收评估，验收程序如下：

（一）验收申请。项目单位向市经信委提出项目验收申请，包括项目验收申请报告及验收申请佐证材料；

（二）组织验收。市经信委会同市财政局组织专家对项目完成情况进行验收，提出验收意见，并报市政府审批。验收内容包括：

1.项目投资和建设任务完成情况;2.资金使用和管理情况;3.项目的经济和社会效益；

4.项目的示范作用是否达到申报目标。

第五章 奖励措施

第十条 对被评为市级智能制造试点示范项目，并验收合格的，授予“长沙市智能制造试点示范项目”牌匾，并给予单个项目一次性10万元的奖励资金，优先支持申报国家、省、市项目。

对被评为市级智能制造试点示范项目，并选取长沙市内咨询机构进行智能化改造方案深度咨询的，待项目验收合格后，给予试点示范项目单位咨询费50%的奖励，最高不超过50万元。

第六章 附 则

第十一条 本办法自发布之日起施行。

第十二条 本办法由长沙市经济和信息化委员会负责解释。

第五篇：2017年制造业与互联网融合发展试点示范实施方案

附件1：

2017年制造业与互联网融合发展试点示范

实施方案

为深入贯彻《中国制造2025》和《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》，加快落实《信息化和工业化融合发展规划(2016-2020年)》，切实做好制造业与互联网融合发展试点示范，特制定本方案。

一、总体思路

贯彻落实国务院关于深化制造业与互联网融合发展的战略部署，围绕制造业与互联网融合的关键环节，以探索融合发展路径为主线，聚焦互联网平台建设，提升产业支撑能力，推动跨界融合创新，在产业应用基础好、前景广阔、示范带动作用强的领域组织开展试点示范，着力培育制造业融合发展的新业态新模式，增强制造业转型升级新动能。

以探索融合路径为主线。围绕制造业与互联网融合的结合点，着力探索信息技术应用推动制造业生产方式、管理模式、组织体系创新的实现方法和路径，以及支撑融合发展的运行机制，形成融合发展的技术路线图。

以支持基于互联网平台的融合新基础建设为重点。充分发挥互联网平台聚集、整合、优化各类要素资源的优势，以工业云、工业大数据、工业电子商务等平台建设为重点，探

设，探索企业基于工业云的生产、经营和管理新机制。

1.企业级云应用平台。推动行业骨干企业建立工业云平台，探索工业云建设机制、业务迁移模式、管理服务体系，建立基于云计算的协同研发设计平台、网络化生产体系和一体化经营管理新模式，提升资源共享、业务协同和精细管理水平。

2.工业云公共服务平台。支持面向离散制造行业的第三方工业云服务平台建设，探索工业云平台运营、管理和服务模式，实现工具库、零件库、模型库等设计资源的共享，推动制造能力和生产资源的在线发布与交易，构建社会化协作的产业生态体系。

（二）工业大数据服务平台试点示范

支持制造企业探索工业大数据平台建设、应用和服务模式，培育数据驱动型企业。

3.产品全生命周期管理。推动汽车、工程机械等行业建设产品全生命周期数据管理平台，探索基于大数据的产品质量管理、预测性维护等应用模式，提升产业链价值。

4.精细化能源管理。支持高耗能行业开展基于大数据的能源管理，探索节能诊断及预测、能源需求智能化响应等合同能源管理服务模式，加强能源需求侧管理，实现能源动态分析及精确调度。

（三）工业电子商务平台试点示范

新型工业操作系统及工业APP等应用模式，打造信息物理系统行业应用生态体系。

（五）行业系统解决方案试点示范

围绕提升智能制造系统集成企业架构设计、综合集成和解决方案能力，开展设计工具、基础资源库、关键集成技术等研发和应用示范。

9.精益研发解决方案。支持面向装备制造行业的知识库、模型库、工具集等基础资源库建设，提高面向产品和工艺的虚拟设计、仿真验证、过程质量管理能力，探索建立集系统工程、知识工程、综合设计于一体的精益研发服务。

10.智能工厂解决方案。支持行业系统解决方案企业与制造企业协同创新，探索工业软件、嵌入式系统、行业模型库、专业工具集、大数据平台等集成技术应用及推广机制，提升集全面感知、设备互联、协同优化、预测预警、精准执行于一体的整体解决方案供给能力。

四、申报条件和程序

（一）项目申报主体包括制造企业、信息技术企业、互联网企业、电信运营商、科研院所。申报主体应具有较好的经济实力、技术研发和融合创新能力。其中，制造企业数字化、网络化、智能化水平较高，具有较好的互联网应用、系统集成应用条件；信息技术企业、互联网企业和科研院所具有规模化应用的产品方案和为制造企业提供系统解决方案

反馈机制，组织开展试点示范评估、经验总结、成果验收工作，加强试点示范工作的阶段性评估检查和优化调整。

（三）组织示范推广

加强对试点示范项目成功经验、最佳实践的总结提炼，组织开展系列培训会、经验交流会和现场会，加大新模式、新业务等方面的经验交流和宣传推广。通过编写案例集、媒体宣传等加强对试点示范工作的跟踪报道，扩大社会影响。