工信部2015年智能制造专项申报指南

第一篇：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。

第二篇：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。

第三篇：科技部网络协同制造及智能制造2018重大专项申报指南建议

“网络协同制造和智能工厂”重点专项

2018项目申报指南建议

为落实《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006— 2020 年）》、《国家创新驱动发展战略纲要》、《“十三五”国家科技创新规划》、《中国制造2025》和《国务院关于积极推进 “互联网+”行动的指导意见》等提出的要求，国家重点研发计划启动实施“网络协同制造和智能工厂”重点专项。根据本重点专项实施方案的部署，现发布2018 项目申报指南。

本重点专项总体目标是：针对我国网络协同制造和智能工厂发展模式创新不足、技术能力尚未形成、融合新生态发展不足、核心技术/软件支撑能力薄弱等问题，基于“互联网 +”思维，以实现制造业创新发展与转型升级为主题，以推进工业化与信息化、制造业与互联网、制造业与服务业融合发展为主线，以“创模式、强能力、促生态、夯基础”以及重塑制造业技术体系、生产模式、产业形态和价值链为目标，坚持有所为、有所不为，推动科技创新与制度创新、管理创新、商业模式创新、业态创新相结合，探索引领智能制造发展的制造与服务新模式，突破网络协同制造和智能工厂的基础理论与关键技术，研发网络协同制造核心软件，建立技术标准，创建网络协同制造支撑平台，培育示范效应强的智慧企业。

线、控制网络和互联网组成的复杂大系统模型，提出工业互联网系统的质量指标、评价方法、优化设计方法。研发由制造执行、系统控制、设备监控和网络感知等组成的工业互联网验证平台。针对典型行业，形成以工业互联网系统组成的行业解决方案，对网络系统进行理论分析和质量评价。出版专著1 部及以上，申请发明专利或取得著作权不少于10 项，制定1 项及以上国家、行业或核心企业相关标准，发表SCI/EI 检索的高质量学术论文不少于10 篇。1.2 工业互联网边缘计算节点设计方法与技术（基础前沿类）

研究内容：针对工业环境智能感知、工业数据边缘处理、工业实时控制和工业应用服务一体化设计的问题，研究工业互联网边缘计算节点设计方法，包括：数据驱动的高效自适应边缘计算方法、可编程边缘计算模型的构建方法、智能算法功能块规范、控制网络智能互联方法等。研发支持功能块规范的嵌入式系统程序运行环境，开发智能感知、边缘计算、实时控制和应用服务等功能的功能块程序集。研发边缘计算节点原理样机，支持多种工业网络智能互联和边缘计算功能。构建多种工业异构网络互联系统，提供离散行业解决方案。考核指标：实现数据驱动的高效自适应边缘计算方法，可编程边缘计算模型的构建方法，以及控制网络智能互联方

考核指标：开发不少于50 种算法的智慧企业制造大数据分析算法库。研制具有个性化、服务化和智能化等模式的制造大数据原型平台，提供企业制造大数据分析算法库。研发流程行业和离散行业的典型行业验证数据集，提供流程行业智能化或离散行业个性化的制造大数据解决方案。出版专著1 部及以上，申请发明专利或取得著作权不少于10 项，制定1 项及以上国家、行业或核心企业相关标准，发表SCI/EI 检索的高质量学术论文不少于10 篇。

1.4 制造企业数据空间构建方法与技术（基础前沿类）研究内容：针对制造企业制造大数据发展与利用问题，研究制造大数据体系结构，建立设计资源、管理流程、制造过程、产品服务等大数据模型。研究结构化和非结构化数据的集成、更新和演化方法，异构多源制造数据的高效存储和索引方法。研究制造大数据治理方法，包括面向设计/管理/ 制造/服务大数据的关联理解与挖掘、知识演化与推理、智慧要素描述与生成、人机整合与增强、自我维持与安全交互等方法。研制覆盖设计、制造、服务、管理等多业务的数据空间管理系统原型，形成典型行业解决方案。

考核指标：构建制造大数据体系结构，建立设计资源、管理流程、制造过程、制造服务等大数据模型。研发异构多源制造数据的关联挖掘、知识推理、人机协同、自我维持、息物理模型与统一计算框架的标准接口规范，实现信息物理系统的灵活扩展功能。研制支持个性化定制生产管控的信息物理原型系统和实验验证平台各1 套，具备在不停机条件下支持不少于3 类产品、每类产品不少于5种型号的混线生产能力。形成汽车、3C 等离散行业解决方案。出版专著1 部及以上，申请发明专利或取得著作权不少于10 项，制定1 项及以上国家、行业或核心企业相关标准，发表SCI/EI 检索的高质量学术论文不少于10 篇。

1.6 智能生产线虚拟重构理论与技术（基础前沿类）研究内容：针对制造企业物理资源与数字世界之间存在交互数字鸿沟，研究智能工厂虚拟重构设计方法，提升智能工厂设计与构建能力。研究面向制造过程的部件、资源和系统等智能生产线的镜像理论。研发智能生产线在虚拟空间的同步重组方法，建立多任务虚拟场景中生产单元分层动态重构、物理仿真和可信性度量系统。构建大数据驱动的制造过程数字孪生仿真平台，实现生产设备离线虚拟组合设计仿真、智能生产线在线实时虚拟运行、生产工艺离线和在线仿真与优化等功能。形成离散行业智能生产线虚拟重构解决方案。

考核指标：建立智能生产线虚拟动态重构方法，实现制造过程的部件、资源和系统等虚拟与物理实体的映射。研制物理实体与虚拟场景动态同步重建技术，孪生仿真粒子数不

考核指标：提出并建立“互联网+”环境下产品个性化设计模式、理论和方法体系，揭示“互联网+”产品定制设计机理和演化规律，突破“互联网+”产品定制设计关键技术不少于5 项，研发“互联网+”定制设计工具与构件不少于30 项，构建“互联网+”定制设计资源库和案例分析库，完成“互联网+”产品定制设计原型系统，形成面向服装、电梯、盾构机等典型行业和产品的“互联网+”定制设计解决方案并得到应用验证。出版专著1 部及以上，申请发明专利或取得著作权不少于10 项，制定1 项及以上国家、行业或核心企业相关标准。

1.8 支持个性化设计的众包平台研发（基础前沿类）研究内容：针对现有研发设计体系难以适应互联网环境下海量个性化需求爆发，双边匹配准确度偏低、设计工具标准和在线流程管理规范缺失等问题，探索“互联网+”众包产品设计规律，研究开放式网络环境下众包产品定制研发设计模式、机理和自组织生态化网络系统；研究精确需求导向的众包产品个性化设计方法与支撑技术，包括多主体在线交互设计技术、设计资源匹配与共享技术、个性化需求分类与异构数据集成技术、基于大数据的设计资源关联挖掘、动态更新、状态反馈及智能推送技术等；构建众包产品设计、制造与服务的资源案例库、设计服务库和使能工具集；研发支持个性

支持设计、分析、制造规划和维护服务等各环节的复杂产品全生命周期模型管理原型系统；面向航空航天等领域的典型产品开展应用验证。考核指标：提出基于模型面向产品全生命周期的数字化设计技术理论框架、模型定义方法和管理体系，制定不少于5 项统一产品全生命周期信息模型规范和数字化评价标准，突破不少于10 项产品全生命周期模型构建与管理技术，实现不少于20 项模型管理软件工具和构件，建立不少于2 套通贯产品全生命周期各阶段的知识库/数据库/案例库，研发完成1 套复杂产品模型管理原型系统，面向航空航天等领域的典型产品开展应用验证，产品数字化率不低于80%，产品研制周期缩短不少于40%。出版专著1 部及以上，申请发明专利或取得著作权不少于10 项，制定1 项及以上国家、行业或核心企业相关标准。

1.10 智能工厂设计仿真技术与软件工具开发（基础前沿类）

研究内容：针对缺少数字化设计仿真软件工具，导致的智能工厂设计周期长、生产过程效能难以预测，无法验证所设计的智能工厂制造能力等问题，研发智能工厂跨领域设计、仿真一体化软件工具，实现制造系统软—硬件交互，物理系统—信息系统仿真与设计。研究组成智能工厂关键要素物料流、能量流、信息流交互的语义建模方法和可视化组件技术，1化优化的要求。具体研究内容包括：研究结合在线学习/优化和大数据的多目标/多任务实时优化方法，研发装置实时优化运行与协同控制一体化技术与工具软件，研究装置实时优化与车间实时调控的智能联动方法，研发多目标/多任务协同的智能车间实时调控与运行优化工具软件与平台。

考核指标：形成结合在线学习/优化和大数据的多目标/ 多任务实时优化混合智能算法库，算法种类超过10 种；开发装置实时优化运行与协同控制一体化工具软件1 套；突破装置实时优化与车间实时调控的智能联动方法，智能车间运行优化单次耗时小于2 小时；开发多目标/多任务协同的智能车间实时运行优化平台1 套，在3 类智能工厂应用验证，并集成到智能工厂管控平台。出版专著不少于2 部。

1.12 智能加工产线的工艺感知与产品加工精度控制技术（基础前沿类）

研究内容：针对批量零件加工过程缺乏有效的工艺感知技术，制造数据难以同步收集和孤立导致的加工质量建模与溯源困难等问题，开展零件加工生产线数据多粒度同步采集、工艺感知、加工精度控制技术等研究。研究长链条加工过程的实时数据采集与分析技术，开发面向批量零件加工的产线工艺参数与状态的数据采集系统；研究上下游加工工艺参数的耦合机制分析方法，建立智能产线零件加工精度预测模型；

3征智能提取系统；研究自适应产品定制化需求的生产系统布局、生产工艺流程及路径规划、底层控制设备动态在线调整与动态重组技术，实现工艺变更和产线重组时制造系统关键装备的虚拟定义、原地重组。

考核指标：1）开发产品装配工艺智能生成软件1 套，支持定制化产品装配工艺自主规划和工序自主编排；2）提供柔性制造系统工艺过程场景智能感知硬件设备及场景特征提取软件工具1 套，具有场景特征识别与工件定位识别功能；3）开发面向产品混线制造的生产线关键装备虚拟定义和功能重组软件工具1 套，支持多工序在线协同调度和物料系统动态重组变更；4）在高端装备制造、航空航天等离散制造业进行应用验证；5）制定标准不少于6 项，出版专著不

少于2 本。

1.14 制造企业主导的制造服务价值网融合技术与方法

（基础前沿类）

研究内容：针对我国制造业核心企业服务价值链延伸与协同模式创新不足，以及向价值链高端转移缺少平台支撑的突出问题，围绕产品三包期内外的制造核心企业及其协作企业群业务协同的实际需求，研究互联网+环境下基于业务驱动与资源共享的服务生命周期价值链协同模式与优化机理，重构产品服务生命周期价值网络。研究核心企业主导的制造

5方云平台及业务驱动的多价值链协同模式与协同机制，包括多制造企业为核心的多价值链协同形态与运行机理。研究多价值链业务协同与优化方法，多价值链企业群业务重构与组织方法，跨企业价值链的多链协同模型，跨企业价值链的多链协同与优化技术等。围绕供应/营销/服务等业务流程，开发面向典型行业的多价值链协同与优化构件，研发支持多价值链协同的第三方云服务平台。形成基于第三方平台的多价值链协同解决方案，基于第三方平台实现多制造企业为核心的多价值链业务协同。

考核指标：提出基于第三方平台的多价值链协同模式、方法和技术，突破3—4 项多价值链及链间协同优化技术。研发供应/营销/服务等多价值链协同与优化构件，形成支持多价值链协同的第三方云服务平台原型及解决方案，申请发明专利或取得软件著作权不少于20 项，制定国家、行业（联盟）或企业标准不少于2 项。基于第三方平台实现不少于3 家核心制造企业及累计3000 家协作企业的供应、营销或服务多价值链业务协同，要求核心制造企业间、制造企业与平台运营企业间无关联关系，协同效率提升30%。成果在汽车、工程机械等典型行业得到应用。

7率不低于30%。申请发明专利或取得著作权不少于25 项，制定国家、行业或核心企业相关标准不少于5 项。

2.2 产品自适应在线设计技术平台研发（共性关键技术类）研究内容：针对产品设计适应性差、在线交互能力弱、协同响应速度慢等问题，研究环境及制造大数据驱动的产品自适应设计系统架构，研究自适应与在线交互相结合的产品优化设计方法；研究包含设计数据、经验、模型等在内的显性设计知识组织管理技术，研究涵盖产品自适应在线设计主要环节的多源异构大数据分析/融合/冲突消解及协同自适应控制等技术；构建产品在线设计、制造、应用与迭代反馈过程的设计知识库、构件库与工具集；开发数据驱动的产品自适应在线设计制造集成技术平台并开展应用。

考核指标：提出大数据驱动的产品自适应在线设计集成方法、模型与系统架构，突破自适应决策与控制等关键技术不少于5 项，研发产品自适应在线设计集成工具和软件构件不少于20 项，构建不少于2 个行业的产品自适应在线设计知识库，开发不少于2 套产品自适应在线设计技术平台，建立产品自适应在线设计技术验证系统，形成产品自适应在线设计集成解决方案，覆盖需求决策、设计探索、方案设计、参数优化、制造服务、故障预测等完整设计过程，在不少于

9设计资源共享与协同平台。成果支持不少于2 类集团制造企业及所属企业/工厂的全面应用，实现面向产品设计/制造/服务全生命周期的研发设计资源共享与集成，研发设计资源共享比例不低于70%，制定研发设计资源共享与集成的国家、行业或企业标准不少于3 项，形成研发设计资源分布式共享与集成模式。

有关说明：由企业牵头申报。

2.4 智能加工产线工艺全流程智能决策技术与系统（共性关键技术类）

研究内容：针对智能工厂零件批量加工过程中缺乏制造数据分析与处理方法，导致工艺能力低下、工艺决策缺乏科学依据等问题，开展工艺能力分析与决策技术研究，开发相关系统。研究零件加工过程数据与机理分析相结合的全流程性能预测方法，研究零件加工过程的数据挖掘与机器学习算法，开发基于大数据驱动的智能加工产线全流程决策平台；研究产品能耗和效率与设备状态、工艺参数的关联关系，开发基于多源异构数据融合的效率、能耗监测与管控技术平台；研究基于零件批量加工数据分析的加工工艺与流程优化方法，开发智能加工产线的全流程智能决策和优化软件系统。

考核指标：1）构建1 套适用于批量零件加工制造的大数据工艺能力分析平台；2）开发智能加工产线加工效率预测

1一套车间级的工业异构网络融合架构及系统；5）支撑采集类、交互类和控制类混合业务流的信息融合与跨网传输，控制类数据传输时延达到毫秒级，在制造车间实现现场级技术验证；6）形成标准7 项以上，申请发明专利不少于10 项，取得软件著作权不少于4 项。

2.6 面向智能工厂的现场级工业物联网关键设备（共性关键技术类）

研究内容：围绕智能工厂行业产线和工艺匹配的管理及各类业务数据实时交换实际需求，开发兼容现有工业总线标准的高速协议转换设备。开发支持时间敏感网络(TSN)的高速以太网网关设备。开发工业物联网新型网关和数据交换设备，可支持多种工业无线网络、双线以太网接入，提升工业物联网的多业务承载能力。开发网络性能可视化分析监控平台，设计易于操作的网络配置软件及标准数据调用接口，实现相关性能信息在终端平台上的图形化显示和网络的远程配置。研究新一代双线以太网正交频分复用技术、时间同步技术，实现工业现场网络高带宽和多业务承载。

考核指标：1）釆用OPC—UA 架构，Cycle time 小于10us，低于500ns 级抖动；接口带宽大于1Gbps，满足现场监控数据以及音视频监测数据等各种工业大数据传输；支持SDN 和IPV6 技术，实现对时间敏感网络和非时间敏感网络

3抗扰度达到工业EMC 三级，支持冗余配置、安全防护；高可信智能控制系统诊断覆盖率大于90%，并通过安全完整性等级（SIL）3 级认证；PLC 控制具备逻辑控制、运动控制功能及自学习能力，指令系统兼容IEC61131—3 等国际标准，具有分布式控制和多控制器协作控制运算能力；控制引擎支持256 个控制任务实时调度，调度周期不超过16 毫秒，每周期PLC 指令不少于10~100 万条；研发1 套智能化过程监控软件平台和在线可视化编程开发调试工具，同时支持最少1 种指令编程方法和1 种图形化编程方法，在流程工业或者离散制造取得应用示范；申请发明专利不少于10 项，取得软件著作权不少于7 项。

2.8 智能工厂管控平台通用架构及开发工具（共性关键技术类）

研究内容：针对智能生产中的加工制造过程管控平台需求，研究支持云平台的智能工厂管控平台系统的参考模型、集成方法、业务要素与软件架构，开发通用的适应智能加工制造过程二次开发的智能工厂通用管控平台架构及开发工具，研究通用的、开放的、面向对象的工厂管控二次开发语言标准。研究平台的业务功能自适应演化与定制等技术，开发面向智能制造的原材料、设备、产品、人员与MES 系统的双向互通技术，实现生产排程到设备执行的自动下达与数据回

5研究内容：针对长寿命复杂产品运行跨度长、工作工况复杂、运维数据量大、事故后果严重、保障服务困难且成本高等问题，开展面向全生命周期的长寿命复杂产品制造服务融合技术研究，研究复杂产品服务生命周期数据挖掘与知识发现技术和面向设计制造改进的复杂产品服务生命周期信息闭环反馈与融合技术，突破数据驱动的复杂产品状态异常检测、趋势预测与故障诊断等关键技术，建立面向全寿命的复杂产品群体维修时机协同优化、目标导向的整机与部件维修策略全局优化、基于状态预测的备件规划等优化模型，研发复杂产品制造服务集成管理平台、核心算法库和软构件，开展典型行业应用，支撑长寿命复杂产品高效安全运行、产品持续改进和制造企业的业务转型。

考核指标：提出面向全生命周期的复杂产品制造服务融合技术、方法和模型，突破6—7 项复杂产品服务生命周期数据挖掘与知识发现、维修时机和维修策略协同优化、面向设计制造改进的复杂产品服务生命周期信息闭环反馈与融合等制造服务关键技术，开发复杂产品制造服务集成管理平台，提供至少20 种算法与模型构件，在至少2 个行业的企业开展平台应用，设计制造和服务信息集成度提高20%，状态预测和故障诊断准确率提高10%。申请发明专利或取得软件著

7套高端装备在线互联实时运行服务平台，服务云平台能支持百万感知节点同时在线运行并提供管理服务。申请发明专利或取得软件著作权不少于20 项；制定国家、行业或核心企业标准不少于2 项。

2.11 产品服务生命周期集成平台研发（共性关键技术类）研究内容：针对制造企业服务化及发展服务型制造的需求，面向产品设计、制造以及三包期内外的服务生命周期，研究产品服务生命周期集成管理模式。开展产品设计/制造/ 服务业务流程及集成管理、产品服务生命周期设计/制造/服务资源共享、产品全生命周期闭环质量控制、服务生命周期配件管理与精准服务、服务价值链协同与优化、数据驱动的产品增值服务等关键技术研究。研发设计/制造/服务集成管理系统与服务价值链业务协同系统等，面向制造核心企业构建产品服务生命周期集成管理平台。在离散制造行业遴选制造企业及协作企业群开展应用，形成面向产品服务生命周期的设计/制造/服务集成解决方案。

考核指标：突破产品服务生命周期的设计/制造/服务集成管理、资源共享以及服务价值链协同等不少于5 项关键技术，形成设计/制造/服务集成管理系统与服务价值链业务协同系统，构建形成典型行业产品三包期内外服务生命周期集成管理平台，申请相关发明专利或登记软件著作权不少于25

9不少于5 种；研制云制造平台1 个，提供制造微服务引擎、面向软件定义制造的流程引擎、大数据分析引擎、仿真引擎和人工智能引擎等工业智能引擎功能不少于5 种，提供制造大数据、人工智能和仿真计算的算法与模型构件不少于30 种，提供具有边缘计算能力的工业设备、产线和服务接入模型与接口不少于10 种，支持4 种以上主流工业现场通信协议，提供平台开放API 接口不少于200 种；在不少于5 个行业的10 家制造企业实现平台应用，接入工业设备1 万台以上，实现企业设备、产线、业务上云，运营成本降低20%以上，产品不良品率降低30%以上，产品研制周期缩短30%以上；申请发明专利或取得软件著作权不少于20 项，制订国家、行业标准不少于3 项。

2.13 网络协同制造系统集成技术与工具研发（共性关键技术类）

研究内容：针对支持大规模定制和复杂产品定制的网络协同制造平台开发及应用实施过程中技术集成的需求，研究网络协同制造平台体系架构及其设计方法；构建网络协同制造集成技术标准体系，研发模型定义与管理、数据解析与交换、数据/模型与业务融合等网络协同制造系统集成支撑技术和标准；开发支持智慧企业、智能工厂/车间与智能生产线之间系统的互联互通接口及规范；研制数据接入与分析、业务

1软件，大规模定制生产模式下的智能供应链/营销链/服务链协同支撑软件，开放式制造资源管理、多主体多目标智能调度、全流程可视化管控等软件与工具，企业数据空间构建及产品数据链/制造数据链/服务数据链/资源数据链集成支撑软件；研发数据驱动的制造企业战略管控、智能决策与预测运营支撑系统，构建支持大规模定制生产的网络协同制造平台。在汽车制造、家用电子电器、工程机械、轻工、纺织服装等开展大规模定制生产的典型离散制造行业开展应用。

考核指标：提出支持大规模定制生产方式的网络协同制造发展模式。突破产品设计/制造/运维服务一体化、智能供应链/营销链/服务链协同以及多源异构数据集成等不少于5 类关键技术，制定不少于7项国家、行业或核心企业的网络协同制造集成与协同标准。研发不少于20 项支撑软件与工具，申请发明专利或登记软件著作权不少于20 项，形成支持大规模定制生产方式的网络协同制造开放式架构与支撑软件构件库，构建形成支持大规模定制生产的典型行业网络协同制造平台。成果在不少于2 类行业的3 家及以上核心制造企业中实现应用，示范企业资源配置效率提升30%，精准服务能力得到大幅提升。形成支持大规模定制生产方式的网络协同制造技术解决方案。

有关说明：由企业牵头申报。

3智能供应链/营销链/服务链协同以及多源异构数据集成等不少于5 类关键技术，制定不少于7 项国家、行业或核心企业支持复杂产品定制生产的网络协同制造集成与协同标准。研发不少于20 项支撑软件与工具，申请发明专利或登记软件著作权不少于20 项，形成支持复杂产品定制生产的网络协同制造开放式架构与支撑软件构件库，构建形成支持复杂产品定制生产的典型行业网络协同制造平台。成果在不少于2 类行业的3 家及以上核心制造企业中实现应用，示范企业资源配置效率提升30%，精准服务能力得到大幅提升。形成支持复杂产品定制生产方式的网络协同制造技术解决方案。

3.集成技术与应用示范

3.1 多品种大批量混线加工智能工厂集成技术研究和应用示范（应用示范类）

研究内容：以智能工厂行业级解决方案为总体目标，研究大批量精密加工柔性化混线生产的智能工厂的设计仿真、运行优化和动态重构解决方案，研究新型工业网络、工厂管控平台的纵向集成应用方案，实现制造单元、柔性产线、生产车间多层次全要素互联、全数字集成、全过程监控，支持全制造流程工艺参数感知、加工精度建模和智能补偿、加工制造质量决策等，并采用制造大数据理论实现智能工厂高效运行，以国产高端数控装备为基础、以自主知识产权管控系

5决方案，研究工业网络、多品种加工智能工厂管控平台的纵向集成技术，研究加工工艺过程的感知与数据分析技术，实现生产车间加工全要素互联、全过程监控，支持全制造流程工艺参数感知、加工精度建模和智能补偿、加工精度决策等，以大数据理论实现多品种小批量加工智能工厂高效运行，以国产高端数控装备为基础、以自主知识产权管控系统为核心，以航空航天复杂结构件加工生产线为背景建立应用示范。

考核指标：1）以复杂结构件的加工生产为背景建立智能工厂应用示范，具备完整的设计运行仿真和信息—物理交互能力，支持20 种以上工艺数据在线感知；2）开发适应4 种以上国内外主流数控系统的加工装备精度建模和精度自愈软件1 套；3）开发复杂构件加工精度与工艺过程优化决策软件1 套；4）支持主流工业总线、3 种以上工业无线网络协议转换，支持10 种以上设备单元互联互通和状态监控；5）支持多品种小批量复杂零件加工大数据驱动全流程生产运行优化与决策的智能工厂管控平台。

有关说明：由企业牵头申报；配套经费与国拨经费比例不低于2:1。

3.3 支持大规模定制生产的网络协同制造集成技术研究与应用示范（应用示范类）

7化配置、流程精细化管理以及企业智能化决策的和精准化服务；实现对年产20 万台套以上规模的多品种混流生产（连续不切换）企业的支持，企业资源配置效率提升30%，精准服务能力得到大幅提升。形成支持大规模定制生产方式的制造企业网络协同制造发展模式。

有关说明：由制造企业牵头申报；配套经费与国拨经费比例不低于2:1。

3.4 支持复杂产品定制生产的网络协同制造集成技术研究与应用示范（应用示范类）

研究内容：针对航空航天、轨道交通、港口机械、海洋工程、地下工程、能源电力等支持复杂产品定制生产的制造企业实现战略管控、智能决策与预测运营的需求，研究复杂产品定制生产方式下制造企业网络协同制造发展模式和整体解决方案。集成本专项技术和软件研发成果，研发模型驱动的产品研发设计、生产制造、运维服务一体化集成技术与接口，构建产品研发设计/生产制造/运维服务一体化的技术体系；研究智能供应、营销和服务价值链协同技术与接口，构建用户参与的智能供应链/营销链/服务链协同技术体系；研究产品数据链、制造数据链、服务数据链与资源数据链的集成技术与接口，构建制造企业数据空间；形成支持复杂产品

9数据驱动的个性化服务、技术资源协同共享等技术；开发典型应用案例、虚拟仿真实训系统等技术资源，汇聚制造企业、系统集成商、专业机构等优势资源，包括行业解决方案、专业技能培训课件等，形成网络协同制造和智能工厂技术资源池；构建网络协同制造技术资源服务平台；建设网络协同制造和智能工厂技术应用体验基地；开展网络协同制造和智能工厂技术资源服务规模化应用示范，促进网络协同制造和智能工厂技术资源共享互联，支持网络协同制造和智能工厂专业技术人才培养。

考核指标：提出支持众创的网络协同制造技术资源共享服务模式；突破关键技术，形成技术资源众创、个性化服务定制等工具3 个以上；以众创模式开发技术资源或产品20 个以上；形成网络协同制造和智能工厂技术资源池，包括典型应用案例、虚拟仿真实训系统、行业技术专家资源等

资源 类以上；构建网络协同制造技术资源服务平台1 个，集成200 个以上第三方服务；建设网络协同制造和智能工厂技术应用体验基地2 个、技术培训特色基地10 个；形成网络协同制造和智能工厂技能型人才培养体系，覆盖地市超过100 个，服务企业和职业院校超过5000 家，培训网络协同制造和智能工厂各类人才10 万人次以上。

第四篇：2015年智能制造专项实施指南资料

附件1 2015年智能制造专项实施指南

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，形成企业标准草案/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进行应用。

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

重点支持智能光电传感器、智能感应式传感器、智能环境检测传感器以及移动终端等新一代信息产品智能制造新模式应用，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%以上，产品研制周期缩短30%以上，产品不良品率降低20%以上，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%以上，产品研制周期缩短30%以上，产品不良品率降低30%以上，能源利用率提高15%以上。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 3 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：申请2项以上发明专利、登记3项以上软件著作权、形成3项以上企业/行业/国家标准草案。

移动终端智能制造新模式：申请5项以上发明专利、登记6项以上软件著作权、形成5项以上企业/行业/国家标准草案。

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。

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

支持高档数控机床及其数控系统、伺服电机、功能部件等核心零部件的智能制造新模式应用，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应用，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

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

基础智能制造新模式：运营成本降低20%以上，生产效率提高20%以上，产品不良品率降低10%以上，能源利用率提高10%以上。

机器人及其核心部件智能制造新模式：运营成本降低10%以上，生产效率提高30%以上，产品不良品率降低10%以上，产品研制周期缩短30%以上，能源利用率提高4%以上。

2）技术指标

高档数控机床及其核心部件智能制造新模式：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。

机器人及其核心部件智能制造新模式：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，ICS/MES/ERP等系统高效无缝集成。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）申请3以上项专利、登记10项以上软件著作权、形成5项以上企业/行业/国家标准草案。

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、决策和精准执行水平；以飞机、直升机及发动机整机研发、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%以上，生产效率提高20%以上，运营成本降低30%以上，产品不良品率降低10%以上，能源利用率提高4%以上。（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。

（3）知识产权

申请10项以上专利、登记10项以上软件著作权、形成10项以上企业/行业/国家标准草案。

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，重点支持海工装备、船舶及其配套产品的智能制造新模式。

2、考核指标

（1）综合指标

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

（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

申请15项以上专利、登记15项以上软件著作权、形成15项以上企业/行业/国家标准草案。

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）综合指标

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

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）

申请3项以上专利、登记10项以上软件著作权、形成5项以上企业/行业/国家标准草案。

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）综合指标

生产效率提升20%以上，资源综合利用率提升20%以上，产品不良品率降低20%以上，产品研制周期缩短50%以上，运营成本降低20%以上。

2）技术指标

节能与新能源汽车智能制造新模式：生产节拍提高20% 以上；实现多种车身产品平台、多种车型的柔性生产；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%。

节能与新能源汽车电池智能制造新模式：实现软包电池和方形铝壳电池混流共线生产，实现模组自动化生产率100%，系统装配自动化率80%以上；生产节拍达到15分钟/组；生产效率提高10倍以上。动力电池系统数字化车间单线生产规模1.5万组/年以上。集成企业制造执行系统，实现生产数据的自动化采集及生产信息的双向追溯。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

申请专利10项以上（发明2项以上）、登记软件著作权10项以上、形成4项以上企业/行业/国家标准草案。

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新模式。

2、考核指标 1）综合指标

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

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%以上。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

申请3项以上专利（发明专利1项以上）、登记10项以上软件著作权、形成4项以上企业/行业/国家标准草案。

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新模式；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

生产效率提高30%以上，产品不良品率降低20%以上，运营成本降低20%以上，能源利用率提高25%以上。

2）技术指标

石墨烯智能制造新模式：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。

碳纤维智能制造新模式：关键设备数控化率超过80%；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、软件著作权、标准（技术规范）

石墨烯智能制造新模式：申请6项以上发明专利、登记15项以上软件著作权、形成3项以上企业/行业/国家标准草案；

碳纤维智能制造新模式：申请2项以上发明专利、登记 3项以上软件著作权、形成3项以上企业/行业/国家标准草案。

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

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）

申请2项以上专利、登记5项以上软件著作权、形成3项以上企业/行业/国家标准草案。

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：工信部公布智能制造装备产业“十二五”发展路线图

工信部公布智能制造装备产业“十二五”发展路线图

导读：工信部公布智能制造装备产业“十二五”发展路线图。“十二五”期间，智能制造装备产业发展将以实现制造过程智能化为目标，以突破九大关键智能基础共性技术为支撑，以推进八项智能测控装置与部件的研发和产业化为核心，以提升八类重大智能制造装备集成创新能力为重点，促进在国民经济六大重点领域的示范应用推广。

智能制造装备是具有感知、决策、执行功能的各类制造装备的统称。作为高端装备制造业的重点发展方向和信息化与工业化深度融合的重要体现，大力培育和发展智能制造装备产业对于加快制造业转型升级，提升生产效率、技术水平和产品质量，降低能源资源消耗，实现制造过程的智能化和绿色化发展具有重要意义。

“十二五”期间，智能制造装备将面向国民经济重点产业的转型升级和战略性新兴产业培育发展的需求，以实现制造过程智能化为目标，以突破九大关键智能基础共性技术为支撑，以推进八项智能测控装置与部件的研发和产业化为核心，以提升八类重大智能制造装备集成创新能力为重点，促进在国民经济六大重点领域的示范应用推广。经过5～10年的努力，形成完整的智能制造装备产业体系，总体技术水平迈入国际先进行列，部分产品取得原始创新突破，基本满足国民经济重点领域和国防建设的需求。具体是： 一、九大关键智能基础共性技术

1.新型传感技术——高传感灵敏度、精度、可靠性和环境适应性的传感技术，采用新原理、新材料、新工艺的传感技术（如量子测量、纳米聚合物传感、光纤传感等），微弱传感信号提取与处理技术。

2.模块化、嵌入式控制系统设计技术——不同结构的模块化硬件设计技术，微内核操作系统和开放式系统软件技术、组态语言和人机界面技术，以及实现统一数据格式、统一编程环境的工程软件平台技术。

3.先进控制与优化技术——工业过程多层次性能评估技术、基于海量数据的建模技术、大规模高性能多目标优化技术，大型复杂装备系统仿真技术，高阶导数连续运动规划、电子传动等精密运动控制技术。

4.系统协同技术——大型制造工程项目复杂自动化系统整体方案设计技术以及安装调试技术，统一操作界面和工程工具的设计技术，统一事件序列和报警处理技术，一体化资产管理技术。

5.故障诊断与健康维护技术——在线或远程状态监测与故障诊断、自愈合调控与损伤智能识别以及健康维护技术，重大装备的寿命测试和剩余寿命预测技术，可靠性与寿命评估技术。

6.高可靠实时通信网络技术——嵌入式互联网技术，高可靠无线通信网络构建技术，工业通信网络信息安全技术和异构通信网络间信息无缝交换技术。

7.功能安全技术——智能装备硬件、软件的功能安全分析、设计、验证技术及方法，建立功能安全验证的测试平台，研究自动化控制系统整体功能安全评估技术。

8.特种工艺与精密制造技术——多维精密加工工艺，精密成型工艺，焊接、粘接、烧结等特殊连接工艺，微机电系统（MEMS）技术，精确可控热处理技术，精密锻造技术等。

9.识别技术——低成本、低功耗RFID芯片设计制造技术，超高频和微波天线设计技术，低温热压封装技术，超高频RFID核心模块设计制造技术，基于深度三位图像识别技术，物体缺陷识别技术。

二、八项核心智能测控装置与部件

1.新型传感器及其系统——新原理、新效应传感器，新材料传感器，微型化、智能化、低功耗传感器，集成化传感器（如单传感器阵列集成和多传感器集成）和无线传感器网络。

2.智能控制系统——现场总线分散型控制系统（FCS）、大规模联合网络控制系统、高端可编程控制系统（PLC）、面向装备的嵌入式控制系统、功能安全监控系统。

3.智能仪表——智能化温度、压力、流量、物位、热量、工业在线分析仪表、智能变频电动执行机构、智能阀门定位器和高可靠执行器。

4.精密仪器——在线质谱/激光气体/紫外光谱/紫外荧光/近红外光谱分析系统、板材加工智能板形仪、高速自动化超声无损探伤检测仪、特种环境下蠕变疲劳性能检测设备等产品。

5.工业机器人与专用机器人——焊接、涂装、搬运、装配等工业机器人及安防、危险作业、救援等专用机器人。

6.精密传动装置——高速精密重载轴承，高速精密齿轮传动装置，高速精密链传动装置，高精度高可靠性制动装置，谐波减速器，大型电液动力换档变速器，高速、高刚度、大功率电主轴，直线电机、丝杠、导轨。

7.伺服控制机构——高性能变频调速装置、数位伺服控制系统、网络分布式伺服系统等产品，提升重点领域电气传动和执行的自动化水平，提高运行稳定性。

8.液气密元件及系统——高压大流量液压元件和液压系统、高转速大功率液力偶合器调速装置、智能润滑系统、智能化阀岛、智能定位气动执行系统、高性能密封装置。

三、八类重大智能制造成套装备

1.石油石化智能成套设备——集成开发具有在线检测、优化控制、功能安全等功能的百万吨级大型乙烯和千万吨级大型炼油装置、多联产煤化工装备、合成橡胶及塑料生产装置。

2.冶金智能成套设备——集成开发具有特种参数在线检测、自适应控制、高精度运动控制等功能的金属冶炼、短流程连铸连轧、精整等成套装备。

3.智能化成形和加工成套设备——集成开发基于机器人的自动化成形、加工、装配生产线及具有加工工艺参数自动检测、控制、优化功能的大型复合材料构件成形加工生产线。

4.自动化物流成套设备——集成开发基于计算智能与生产物流分层递阶设计、具有网络智能监控、动态优化、高效敏捷的智能制造物流设备。

5.建材制造成套设备——集成开发具有物料自动配送、设备状态远程跟踪和能耗优化控制功能的水泥成套设备、高端特种玻璃成套设备。

6.智能化食品制造生产线——集成开发具有在线成分检测、质量溯源、机电光液一体化控制等功能的食品加工成套装备。

7.智能化纺织成套装备——集成开发具有卷绕张力控制、半制品的单位重量、染化料的浓度、色差等物理、化学参数的检测仪器与控制设备，可实现物料自动配送和过程控制的化纤、纺纱、织造、染整、制成品等加工成套装备。

8.智能化印刷装备——集成开发具有墨色预置遥控、自动套准、在线检测、闭环自动跟踪调节等功能的数字化高速多色单张和卷筒料平版、凹版、柔版印刷装备、数字喷墨印刷设备、计算机直接制版设备（CTP）及高速多功能智能化印后加工装备。

四、六大重点应用示范推广领域

1.电力领域——重点推进在百万千瓦级火电机组中实现燃烧优化、设备预测维护功能，在百万千瓦级核电站实现安全控制和特种测量功能，在重型燃气轮机中实现快速启停和复合控制功能，3MW以上风电机组的主控功能，变桨控制功能，太阳能热电站实现追日控制功能，在智能电网中实现用电管理、用户互动、电能质量改进、设备智能维护功能。

2.节能环保领域——重点推进在固体废弃物智能化分选装备、智能化除尘装备、污水处理装备上推广应用，实现各种再生原料的高效智能化分选、除尘设备和污水处理装备的自动调节与高效、稳定，在地热发电装备中实现地热高效发电建模与控制功能。

3.农业装备领域——重点推进在大型拖拉机及联合整地、精密播种、精密施肥、精准植保等配套机具成套机组，谷物、棉花、油菜、甘蔗等联合收获机械，水稻高速插秧机等种植机械装备上的应用，实现故障及作业性能的实时诊断、检测和控制，实现作业过程的智能控制和管理。

4.资源开采领域——重点推进在煤炭综采设备、矿山机械上应用，实现综采工作面设备信息与环境信息的集成监控、安全环境预警、精确人员定位等功能，在天然气长距离集输设备中实现全线数据采集和监控、运行参数优化、管道泄漏检测定位、站场无人操作或无人值守以及中心远程遥控功能，在油田设备中实现井口关键参数检测、数据处理及集中监测功能。

5.国防军工领域——重点推进专用机器人、精密仪器仪表、新型传感器、智能工控机在航天、航空、舰船、兵器等国防军工领域的应用。

6.基础设施建设领域——重点推进在挖掘机、盾构机、起重机、装载机、叉车、混凝土机械等施工装备上应用，实现远程定位、监测、诊断、管理等智能功能，在机场和码头建设领域推广应用，实现机场行李和货物的自动装卸、输送、分拣、存取全过程的智能控制和管理，集装箱装卸的无人操作与数字化管理。