工信部公布2015年智能制造试点示范项目申报细则

第一篇：工信部公布2015年智能制造试点示范项目申报细则

工信部公布2015年智能制造试点示范项目申报细则

记者从工业和信息化部办公厅印发的《关于开展2015年智能制造试点示范项目推荐的通知》(以下简称《通知》)中获悉，此次推荐的试点示范项目实施单位应具有独立法人资格，运营和财务状况良好，项目技术水平处于国内领先或国际先进水平，示范项目使用的装备和系统要自主安全可控，同时项目在降低运营成本、缩短产品研制周期、提高生产效率、降低产品不良品率、提高能源利用率五个方面已取得显着成效，并持续提升。

《通知》结合六大类试点示范项目的特点，分别制定了相应的要素条件，推荐项目应符合相应类别的要求。

根据《通知》内容，六大类试点示范项目的要素条件具体包括：一是以数字化工厂/智能工厂为方向的流程制造试点示范项目，要求工厂总体设计、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;生产工艺数据自动数采率90%以上，工厂自控投用率90%以上;实时数据库平台与过程控制、生产管理系统实现互通集成;制造执行系统(MES)与企业资源计划管理系统(ERP)集成等。

二是以数字化车间/智能工厂为方向的离散制造试点示范项目，要求车间/工厂总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型，采用三维计算机辅助设计(CAD)、计算机辅助工艺规划(CAPP)、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(PLM);建立生产过程数据采集和分析系统、车间级的工业通信网络、车间制造执行系统(MES)、ERP等。

三是以信息技术深度嵌入为代表的智能装备(产品)试点示范项目，要求实现高端芯片、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)中的集成应用等。

四是以个性化定制、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，在个性化定制方向上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;在协同开发/云制造方向上建立协同开发/云制造平台;在电子商务方向上企业主营业务收入通过电子商务实现的比重不低于20%，或者行业第三方电子商务平台也是推荐对象。

五是以物流管理、能源管理智慧化为方向的智能化管理试点示范项目，或者建立智能化的物流管理体系和畅通的物流信息链，或者是构建智能化的能源管理体系。

六是以在线监测、远程诊断与云服务为代表的智能服务试点示范项目，可通过云平台对装备(产品)运行数据与用户使用习惯数据进行采集和分析，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，以及运用大数据技术将自动生成的产品运行与应用状态报告推送至用户。

《通知》还要求，试点示范项目由地方工业和信息化主管部门、中央企业集团推荐，优先推荐基础条件好、成长性强、符合两化融合管理体系标准要求、在一个企业中开展多种类别试点示范的项目。被推荐单位需于2015年5月20日前将项目汇总表报送工业和信息化部装备工业司。有关申请材料模板的电子文档可在工业和信息化部门户网站(www.xiexiebang.com)下载。

3月初，工信部印发了《关于开展2015年智能制造试点示范专项行动的通知》，并下发了《2015年智能制造试点示范专项行动实施方案》，决定自2015年启动实施智能制造试点示范专项行动。此次下发《通知》，进一步细化了该专项行动内容，表明该项目已进入实际操作阶段。

第二篇：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。

第三篇：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。

第四篇：工信部2015年智能制造专项申报指南

附件1

一、智能制造综合标准化试验验证

（一）实施内容

1、基础共性标准试验验证

开展智能制造基础共性标准试验验证，包括：标准体系试验验证；术语和定义；语义化描述和数据字典；参考模型；集成与互联互通；功能安全和工业信息安全要求和评估；人机交互与协同安全；智能制造评价指标体系及成熟度模型；智能工厂（车间）通用技术要求；工业控制网络/工业物联网技术要求；系统能效评估方法；工业云服务模型、工业大数据服务、工业互联网架构，搭建基础共性标准试验验证体系。

2、关键应用标准试验验证

重点领域智能制造新模式关键应用标准试验验证，包括：重点行业的智能工厂（车间）参考模型；通用技术条件（技术要求、试验方法、试验大纲）；评价标准及方法；工艺参考模型；一致性和互操作要求；工业安全要求和评估方法；搭建关键标准试验验证体系。

（二）考核指标

1、技术规范或标准全过程试验验证，形成企业标准/行业标准草案/国家标准草案/国际标准草案；

2、建成部件和系统级试验验证测试体系；

3、在重点领域智能制造新模式中的应用。

二、重点领域智能制造新模式应用

（一）新一代信息技术产品智能制造新模式

1、实施内容

重点支持智能制造新模式中智能工厂发展的集成应用，支持智能光电传感器、智能感应式传感器、智能环境检测传感器以及数控加工装备与机器人大规模协同安全可控应用，实现新一代信息技术产品设计、工艺、制造、检验、物流等全生命周期的智能化要求。

2、考核指标 1）综合指标：

传感器智能制造新模式：生产效率提高20%以上，运营成本降低20%，产品研制周期缩短30%，产品不良品率降低20%，能源利用率提高10%以上。

移动终端智能制造新模式：生产效率提高20%以上，运营成本降低20%，产品研制周期缩短30%，产品不良品率降低30%，能源利用率提高15%。2）技术指标：

传感器智能制造新模式： 产品设计全面采用数字化技术，建立产品数据管理系统；主要生产设备数控化率达到80%以上；工序在线检测和成品检测数据自动上传率超过90%，建立产品质量追溯系统；建立生产过程数据库，深度采集制造进度、现场操作、设备状态等生产现场信息；建立面向多品种、小批量的制造执行系统（MES），实现10种以上产品/规格混合生产的排产和生产管理；建立企业资源计划管理系统（ERP），实现供应、外协、物流的管理与优化。

移动终端智能制造新模式：

实现高速高精钻攻中心、国产数控系统、机器人与收取料系统的协同运动控制，实现多种车间智能装备之间的协同工作；采用基于工艺知识库的三维智能工艺规划，提高研制效率；通过高级计划排程和实时生产响应技术，减少设备空转时间；建立生产过程数据库，充分采集制造进度、现场操作、设备状态等生产现场信息；提高车间加工过程质量检测自动化程度，建立产品质量追溯系统，实现全制造过程品检数字化；建立面向大批量快速响应生产的制造执行系统（MES），实现基于实时制造数据的可钻取仿真车间。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

传感器智能制造新模式：形成国家/行业标准3项上，发明专利2项以上，研发自主知识产权智能专用装备2种以上。

智能移动终端智能制造新模式：发明专利5项以上，软件著作权6项以上，研发自主知识产权智能专用装备2种以上。

3、安全可控智能制造手段

传感器智能制造新模式：自动激光切割机，传感芯体自 动检测系统，自动视觉检测系统，传感器在线激光修调系统，焊接机器人，在线智能测试系统。

智能移动终端智能制造新模式：工业机器人、高速高精加工中心、AGV小车、自动化生产线集中控制系统、视觉化品质检测设备、RFID标签与读写器及系统、自动化夹具。

（二）高档数控机床和机器人智能制造新模式

1、实施内容

支持高档数控机床、数控系统及伺服电机、功能部件及其关键零部件等智能制造新模式，实现高档数控机床智能制造的产品研发、制造、物流、质量控制的全流程智能化。支持铸、锻、焊等基础智能制造新模式，实现基础制造智能制造新模式的工艺模拟优化、制造、物流、质量追溯和供应链管理的全流程智能化。

支持工业机器人及其高精度减速器、机械臂、伺服电机等零部件智能制造新模式，实现机器人智能制造新模式的产品设计、生产加工、识别检测和物流仓储的全流程智能化。

2、考核指标 1）综合指标

高档数控机床智能制造新模式：运营成本降低10%，产品研制周期缩短50%，生产效率提高30%以上，产品不良品率降低10%，能源利用率提高10%。

基础智能制造新模式：运营成本降低20%，生产效率提高20%，产品不良品率降低10%，能源利用率提高10%。机器人智能制造新模式：运营成本降低10%，生产效率提高 4 30%以上，产品不良品率降低10%，产品研制周期缩短30%，能源利用率提高4%。

2）技术指标

高档数控机床智能制造新模式：产品设计全面采用数字化技术，制造过程数控化率达到90%以上，通过网络实现数字化智能加工装备、NC系统、智能仪器仪表及传感器、物流及仓储系统等设备的互联与集中监控，采用信息化生产管理，构成集成化的车间现场管控系统。产品优质率达到95%以上。

基础制造智能制造新模式：产品设计的数字化率达到90%以上、制造过程的数控化率达到80%以上、形成完善工艺与生产的数据平台、建立完整的产品生命周期管理体系、构建PLM和ICS/MES/ERP等系统并高效无缝集成，实现产品研发、工艺设计、仿真验证、制造生产的数字化；采用传感器、在线检测、数控设备、机器人等智能装备，实现制造过程的工艺优化、批量定制、混线生产和质量追溯的智能化要求。

机器人智能制造新模式：智能装备占比达到80%、NC系统、智能仪器仪表及传感器、物流及仓储系统等设备，通过网络实现设备的互联与集中监控，采用信息化生产管理，构成集成化的车间现场管控系统。可实现日连续三班生产，产品优质频率 95%。形成完善的设计与生产的数据平台、实现 产品生产在线监控与测量、建立具有行业及企业特点的基础数据库、构建ICS/MES/ERP等系统并高效无缝集成。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

形成5-10项智制造新模式标准/行业、国家、国际标准草案。申请3-5项专利、登记10-15项软件著作权。

3、安全可控的智能制造手段

上下料、喷涂、装配、打磨、焊接、检测机器人，智能激光/重力/接近开关/光电开关等智能传感器，自动识别系统，控制网络与传感，测控装置与系统，功能安全评估系统，误差检测及轨迹纠偏等自动检测系统。

（三）航空装备智能制造新模式

1、实施内容

重点支持基于模型的工程方法，融合互联网思维及大数据、云计算等技术，从价值链、企业层、车间层和设备层共四个层面，提升航空装备制造系统的状态感知、实时分析、自主决策和精准执行水平；以飞机、直升机整机研发、关键系统制造以及部/总装为集成应用，实现设计制造一体化云平台、广域协同供应链、智能生产制造、敏捷运行支持，形成智能制造体系。

2、考核指标（1）综合指标

产品研制周期缩短20%，生产效率提高20%，运营成本降低30%，产品不良品率降低10%，能源利用率提高4%。

（2）技术指标

实现供应链面向以客户为中心的能力协同优化及智能感知与决策、生产系统能力仿真、车间/生产线的动态排产与调度、自适应加工与装配、基于模型的检测、物流的智能配送。

形成航空智能制造工程环境的方法、流程和工业软件体系；设计全面采用数字技术；建立协同设计、制造和服务云平台；开发智能制造运行系统；建立智能部/总装生产线、智能物流配送系统等。建立具有行业及企业特点的基础数据库、实现ICS/MES/ERP的无缝集成。

自主研发自适应加工/装配工艺设备、柔性工装、智能测量检验设备、高精度复杂构件增材制造设备、机器人自动钻铆系统、特种机器人等。

（3）知识产权

形成专利、软件著作权、标准、技术规范不少于50项。

3、安全可控的智能制造手段

智能部/总装生产线；智能物流配送系统等；自适应加工/装配工艺设备；柔性工装；智能测量检验设备；高精度复杂构件增材制造设备；机器人自动钻铆系统；特种机器人 等

（四）海洋工程装备及高技术船舶智能制造新模式

1、实施内容

围绕各类中间产品柔性、高效、智能化制造的需求，重点支持海洋工程、造船及配套的智能制造新模式。

2、考核指标

（1）综合指标

产品研制周期缩短20%，生产效率提高30%，运营成本降低20%，产品不良品率达到5%，能源利用率提高12%。

（2）技术指标

产品设计采用三维CAD设计技术，并与CAE、CAPP、CAM有机集成，建设完整的产品数据管理系统（PDM）；在各关键工序设备数控化率80%以上。建立车间级的工业通信网络，实现信息互联互通和有效集成。建立生产过程数据采集和分析系统，并与车间制造执行系统实现数据集成和分析；配置数字化在线检测和成品检测设备，监测数据自动上传，建立产品质量追溯系统；建设智能物流系统；建立车间制造执行系统（MES）、企业资源计划管理系统（ERP），实现计划、排产、生产、检验的全过程闭环管理，并实现ICS、MES和ERP的无缝信息集成；采用大数据等新一代信息技术，进行智能制造新模式的经营、管理、决策的优化。

（3）知识产权

关键工艺装备及软件系统如焊接机器人、柔性自动化焊接系统、柔性装配在线检测和自动划线技术与装备、自动化开坡口装备、端部反面自动焊接装备、车间智能物流管控系统、生产过程数据采集和分析系统等形成自主知识产权。

形成专利、软件著作权、标准、技术规范15项以上。

3、安全可控的智能制造手段 材料检测及标识智能单元、智能化加工流水线、智能成型工艺及装备、智能化装焊流水线

（五）先进轨道交通装备智能制造新模式

1、实施内容

支持基于机车车辆、信号系统、工程养护装备及其关键零部件等智能制造新模式，实现先进轨道交通装备产品研发、制造、物流、质量控制全流程的智能化。

2、考核指标 1）1）综合指标

运营成本降低20%，产品研制周期缩短50%，生产效率提高30%，能源利用率提高5%。

2）技术指标

产品设计的数字化率达到90%以上、制造过程的数控化率达到80%以上、形成完善的设计与生产的数据平台、实现产品生产在线监控与测量、建立具有行业及企业特点的基础数据库、构建ICS/MES/ERP等系统并高效无缝集成，实现产品研发、工艺设计、仿真验证、制造执行的数字化；采用传感器、测控设备、数控加工设备、增材制造、机器人等智能装备，实现制造过程的自动化和网络化、物流采集信息化、物料传送自动化。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

形成5-10项轨道交通智能制造新模式标准/行业、国家、国际标准草案。申请3-5项专利、登记10-15项软件著作权。

3、安全可控的智能制造手段

上下料机械手，焊接机器人，喷涂机器人，激光焊接与切割设备，增材制造装备，智能物流装备，自动检测设备，智能传感器，工业信息安全防护装备。

（六）节能与新能源汽车智能制造新模式

1、实施内容

支持以用户订单为基础的柔性化生产体系和多种车型的任意顺序的混流智能化生产，打造高效协同的汽车制造供应体系，大幅提升新能源汽车智能制造水平。

2、考核指标

1）1）综合指标

生产效率提升20%以上，资源综合利用率提升20%，产品不良品率降低20%，产品研制周期缩短20%，运营成本降低20%。

2）2）技术指标

节能与新能源汽车智能制造新模式：生产节拍实现每小时60台；实现任意车身产品平台、各种车型的柔性生产；生产线工序间实现自动输送，传输时间5～6秒；产品个性化配置率达到10%；可远程升级的汽车电子控制单元（ECU）比例达到10%。

新能源汽车电池智能制造新模式：单工位生产节拍每分钟60件以上；整线直通率>97%；合格率>99.5%；稼动率>95%。面向多规格的生产制造执行系统，实现供应、外协、物流的管理和优化。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

专利10项以上（发明2项以上），软件著作权10项，企业标准（技术规范）4项。

3、安全可控的智能制造手段 伺服点焊焊接机器人、弧焊机器人、搬运机器人；机器人智能视觉识别系统；机器人智能协同系统；基于工业总线技术的可编程控制系统；智能切换定位装置；闭环伺服位置传感装置；数字智能装配设备、智能生产信息管理系统、数据库管理系统、基于工业总线技术的可编程控制系统、在线产品质量检查系统、智能自动化物流传输系统等。

（七）电力装备智能制造新模式

1、实施内容

支持建设发电设备核心零部件及智能电网中低压配电设备和用户端设备智能制造制造新模式。

2、考核指标 1）综合指标

运营成本降低20%，产品研制周期缩短20%，生产效率提高20%，产品不良品率降低10%，能源利用率提高4%。

3）2）技术指标

建立产品模型、制造模型、管理模型、质量模型等数字模型，优化配置互联互通的产品全生命周期管理系统（PLM）、企业资源计划管理系统（ERP）和车间制造执行系统（MES）。实现基于模型的产品设计数字化、企业管理信息化和制造执行敏捷化，形成企业统一的数据平台，产品设计的数字化率达到100%。建立生产过程数据采集分析系统和车间级工业通信网络，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MES实现数据集成。建立自动化智能化的加工、装配、检验、物流等系统，并通过工业通信网络实现互联和集成，关键加工工序数控化率达到80%。

4）3）专利、软件著作权、标准（技术规范）专利3项以上（发明专利1项以上），软件著作权10项、企业标准（技术规范）4项，安全可控装备（装置）形成自主知识产权。

3、安全可控的智能制造手段

智能化加工流水线、机器人、智能检测装置、精益电子看板、制造执行系统（MES）、产品全生命周期管理系统（PLM）。

（八）新材料智能制造新模式

1、实施内容

针对我国能源、环境、柔性电子、航空航天、国防装备等高科技领域对石墨烯、碳纤维的迫切需求，以石墨烯结构与功能多样化和可控化为目标，支持石墨烯智能制造成套装备；支持年产1000吨的T700级碳纤维材料智能制造新模式，实现在生产执行管理、先进过程控制与优化、物流与质量追溯等方面的智能化，形成具有知识产权的装备与技术。

2、考核指标 1）综合指标

石墨烯：实现石墨烯粉体材料规模化清洁生产，石墨烯膜片材料稳定化批量生产，在异质结太阳能电池、选择性渗透膜以及穿戴显示器件上开展石墨烯应用示范。

碳纤维：生产效率提高30%，产品不良品率降低20%，运营成本降低20%，能源综合利用率提高25%。

2）技术指标

石墨烯：建立多级（多维多尺度）随机模型结构设计系统；建立智能制造装备组件耦联与参数逐级优化系统，通过 元素、电场、缺陷、应变等手段对材料物性原位实时调控。实现高质量石墨烯规模化低成本制备与功能调制技术的突破；实现石墨烯粉体材料层数和尺寸控制、可控表面改性和功能化的规模化制备；实现单层石墨烯薄膜的大面积连续制备和无损低成本转移技术，单晶尺寸、导电性和透光度可控。薄膜室温体电荷迁移率>104 cm2/(V·s)，面电阻达50 Ω/sq（可见光透过率>90%）；缺陷密度在103~1012/cm2之间可控。粉体比表面积>2600m2/g。年产能达20万平方米（薄膜）/500吨（粉体）。异质结太阳能电池的光电转换效率>20%，选择性渗透膜的脱盐率>95%，柔性应变传感器的灵敏系数>105。

碳纤维：关键设备数控化率超过80%，关键智能部件国产化率达到85%；实现全系统的传动比控制等高精度运动控制和针对时变、非线性、大时滞等工艺对象的先进控制；建立企业内部智能物流系统和产品追溯系统；建立横跨化工、纺织、新材料多个领域的、行业特点鲜明的MES系统。

3）专利、论著、标准（技术规范）

形成石墨烯国家/行业标准1项，发明专利6项，论著15篇。形成碳纤维及复合材料国家/行业标准3项，发明专利2项，软件著作权3项

3、安全可控的智能制造手段 DCS系统，专用控制系统，运动控制系统，智能检测设备，基于条形码的物流装置，先进控制软件，MES管理系统等。

（九）农业机械装备智能制造新模式

1、实施内容

支持基于大中型拖拉机、收获机械、大型农机具及关键零部件智能制造新模式，实现农业机械装备产品设计、加工、检测、装配的全流程智能化。

2、考核指标 1）综合指标

生产效率提高50%，产品不良品率降低10%，能源利用率提高40%，运营成本降低20%，产品研制周期降低20%。

2）技术指标

产品设计的数字化率达到80%以上、制造过程的数控化率达到80%以上、形成完善的设计与生产的数据平台、实现产品生产在线监控与测量、建立具有行业及企业特点的基础数据库。实现农机企业的设计、生产和控制与ERP、MES的智能整合。通过RFID和光感仓储和物流设备实现生产和物流的一体化。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

形成3-5项农业机械装备智能制造新模式标准/行业、国家、国际标准草案。申请2-3项专利、登记5-8项软件著 14 作权。

3、安全可控的智能制造手段

自动柔性生产线，高档数控机械加工系统，现代化涂装生产线，智能化物流系统，焊接机器人系统及专用智能工装夹具，MES／ERP管理系统，自动引导小车，数字化测量检验设备等。

第五篇：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。