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第一章概况一、承办单位概况（一）公司名称xxx 公司（二）公司简介公司是全球领先的产品提供商。
我们在续为客户创造价值，坚持围绕客户需求持续创新，加大基础研究投入，厚积薄发，合作共赢。
公司满怀信心，发扬“正直、诚信、务实、创新”的企业精神和“追求卓越，回报社会” 的企业宗旨，以优良的产品、可靠的质量、一流的服务为客户提供更多更好的优质产品。
公司致力于创新求发展，近年来不断加大研发投入，建立企业技术研发中心，并与国内多所大专院校、科研院所长期合作，产学研相结合，不断提高公司产品的技术水平，同时，为客户提供可靠的技术后盾和保障，在新产品开发能力、生产技术水平方面，已处于国内同行业领先水平。
公司自建成投产以来，每年均快速提升生产规模和经济效益，成为区域经济发展速度较快、综合管理效益较高的企业之一；项目承办单位技术力量相当雄厚，拥有一批知识丰富、经营管理经验精湛的专业化员工队伍，为研制、开发、生产项目产品奠定了良好的基础。
智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。
加快发展智能制造，是培育我国经济增长新动能的必由之路，是抢占未来经济和科技发展制高点的战略选择，对于推动我国制造业供给侧结构性改革，打造我国制造业竞争新优势，实现制造强国具有重要战略意义。
上一年度，XXX实业发展公司实现营业收入18453.17万元，同比增长13.79%（2235.87万元）。
其中，主营业业务智能制造系统生产及销售收入为16213.73万元，占营业总收入的87.86%。
上年度营收情况一览表根据初步统计测算，公司实现利润总额3828.88万元，较去年同期相比增长665.39万元，增长率21.03%;实现净利润2871.66万元，较去年同期相比增长611.72万元，增长率27.07%。
上年度主要经济指标二、背景及必要性研究分析1、以提高发展质量和效益为目标，以发展高科技、实现产业化为方向，坚持深化改革、创新引领、绿色集约、开放协同、特色发展，优化全省高新区布局，创新高新区发展体制机制，全力推进产业转型升级，全面提升科技创新能力，着力打造国际一流的产业发展生态和创新创业生态，努力将高新区建设成为创新驱动发展示范区、新兴产业集聚区、转型升级引领区、高质量发展先行区，形成区域经济新的增长极，为我省构建现代化经济体系提供有力支撑。
工程公司智能建造实施方案一、项目背景随着科技的发展和社会进步，智能建造已经成为建筑行业的一大发展趋势。
智能建造通过引入先进的技术和智能系统，改变了传统建筑施工的模式，提高了施工效率，降低了成本，提高了建筑质量，同时也减少了对环境的影响。
因此，越来越多的工程公司开始关注并采用智能建造技术，以适应市场的发展需求。
本次项目的实施方案，是基于某工程公司内部的实际情况和业务需求，旨在通过智能建造技术的应用，提高施工效率和质量，降低成本，增强竞争力，实现可持续发展。
二、项目目标1.提高施工效率：通过引入智能建造技术和系统，提高施工效率，缩短工期，实现时间和成本的双重优势。
2.提高施工质量：借助先进的技术和系统，提高施工质量，降低人为失误，减少施工质量问题。
3.降低成本：通过引入智能设备和系统，降低施工成本，提高资源利用率，实现降本增效。
4.提升安全性：利用智能建造技术，提升施工安全性，减少事故发生，保障施工人员安全。
5.环境保护：智能建造技术有助于降低对环境的影响，减少资源浪费，改善建筑施工的环境效益。
三、实施方案1.智能化施工设备引进通过引进先进的智能施工设备，如智能升降机、智能起重机、智能搅拌站等，提高施工效率，减少人工劳动，同时还能够提高施工安全性。
2.智能监控系统建设建设智能监控系统，将传感器等智能设备应用于施工现场，实时监测施工过程中的各项数据，如温度、湿度、振动等，实现对施工过程的全面监控和分析，以确保施工质量和安全。
3.信息化管理系统建设建设智能化的信息化管理系统，通过大数据分析和人工智能技术，对项目的进展情况和成本进行实时监测和分析，提供数据支持和决策参考，从而提高项目管理效率和精度。
4.智能建造工艺创新通过引入3D打印技术、模块化建造技术、离心力混凝土技术等先进的智能建造工艺，实现建筑物件的标准化和规模化生产，提高建筑施工效率和质量。
同时，还可以减少建筑材料的浪费和对环境的影响。
5.智能化施工人员培训对施工人员进行智能建造技术的培训和教育，提供相关技能和知识的学习，以适应智能建造技术的应用和发展，并利用先进的VR技术进行模拟操作和实战演练，提高施工人员的技能水平和安全意识。
一、概述随着信息技术的不断发展，企业对于智能制造的需求日益增加。
智能制造可以提高生产效率，降低成本，优化资源配置，提升产品质量，对企业发展具有重要意义。
然而，实施智能制造并非一蹴而就，需要按照一定的方法和步骤来进行。
本文将对企业智能制造实施的方法和步骤进行详细介绍，以期为企业实施智能制造提供指导。
二、理论基础1. 理解智能制造的概念和内涵智能制造是指在生产制造过程中广泛应用信息技术、先进设备和工艺技术，通过数据的采集、处理和分析，实现生产的智能化、柔性化和高效化。
智能制造的目标是实现工业生产的数字化、网络化和智能化。
2. 掌握智能制造的关键技术和工具智能制造涉及到诸多关键技术和工具，如物联网技术、大数据分析技术、人工智能技术、智能传感器、工业机器人等。
企业在实施智能制造时，需要深入理解这些关键技术和工具的应用。
三、实施方法1. 制定智能制造规划企业在实施智能制造之前，需要制定详细的规划和策略。
规划应包括智能制造的实施目标、时间节点、资源投入、技术方案等内容。
规划需与企业整体发展战略相一致，确保智能制造的实施能够有效支持企业的发展需求。
2. 评估现有技术水平和资源情况企业需要对自身现有的技术水平和资源情况进行全面评估，包括生产设备、信息系统、人力资源等方面。
通过评估，确定企业进行智能制造的起点和优化方向，为后续的技术更新和改造提供依据。
3. 选取适合的智能制造方案根据企业的实际情况和规划目标，选取适合的智能制造方案。
不同企业在实施智能制造时，可能选择的方案有所不同，一般包括全面信息化、智能制造车间、智能供应链管理、智能产品设计等方面。
4. 技术更新和改造根据智能制造方案，对企业现有的生产设备、信息系统等进行技术更新和改造。
这包括在生产线上增加智能传感器、安装工业机器人、升级生产管理系统等工作。
5. 建立数据采集和分析体系在实施智能制造过程中，需要建立完善的数据采集和分析体系，实现对生产过程和产品质量的实时监控和分析。
工业制造行业智能制造技术实施方案第一章智能制造概述 (2)1.1 智能制造的定义与意义 (2)1.2 智能制造发展趋势 (3)第二章智能制造技术体系 (4)2.1 智能制造技术框架 (4)2.2 关键技术分析 (4)2.3 技术融合与发展 (5)第三章设备智能化升级 (5)3.1 设备智能化改造 (5)3.1.1 概述 (5)3.1.2 设备智能化改造内容 (5)3.1.3 设备智能化改造方法 (6)3.2 智能传感与控制系统 (6)3.2.1 概述 (6)3.2.2 智能传感技术 (6)3.2.3 智能控制技术 (6)3.2.4 系统集成与优化 (6)第四章数据采集与处理 (7)4.1 数据采集技术 (7)4.2 数据存储与处理 (7)4.3 数据分析与挖掘 (8)第五章网络与通信技术 (8)5.1 工业以太网技术 (8)5.2 无线通信技术 (9)5.3 网络安全与防护 (9)第六章信息化系统集成 (10)6.1 生产管理系统 (10)6.1.1 系统概述 (10)6.1.2 实施方案 (10)6.2 质量管理系统 (10)6.2.1 系统概述 (11)6.2.2 实施方案 (11)6.3 设备管理系统 (11)6.3.1 系统概述 (11)6.3.2 实施方案 (11)第七章智能制造平台建设 (11)7.1 平台架构设计 (11)7.1.1 设计原则 (11)7.1.2 架构设计 (12)7.2 平台功能模块 (12)7.2.1 数据采集与传输模块 (12)7.2.2 数据处理与分析模块 (12)7.2.3 应用模块 (13)7.3 平台运行维护 (13)7.3.1 运行监控 (13)7.3.2 维护管理 (13)7.3.3 优化与升级 (13)第八章智能制造应用案例 (14)8.1 制造流程优化 (14)8.1.1 项目背景 (14)8.1.2 实施方案 (14)8.1.3 应用效果 (14)8.2 产品质量提升 (14)8.2.1 项目背景 (14)8.2.2 实施方案 (14)8.2.3 应用效果 (15)8.3 设备维护与预测性维修 (15)8.3.1 项目背景 (15)8.3.2 实施方案 (15)8.3.3 应用效果 (15)第九章智能制造人才培养与培训 (15)9.1 人才培养体系 (15)9.2 培训课程设置 (16)9.3 培训方式与方法 (16)第十章智能制造项目实施与评估 (17)10.1 项目实施流程 (17)10.1.1 项目启动 (17)10.1.2 项目规划 (17)10.1.3 项目执行 (17)10.1.4 项目监控 (18)10.2 项目评估方法 (18)10.2.1 经济效益评估 (18)10.2.2 技术功能评估 (18)10.2.3 社会效益评估 (18)10.3 项目风险管理 (19)10.3.1 风险识别 (19)10.3.2 风险评估 (19)10.3.3 风险应对策略 (19)第一章智能制造概述1.1 智能制造的定义与意义智能制造是指利用信息化、网络化、智能化技术，对传统制造模式进行改造与升级，实现生产过程的高度自动化、智能化和绿色化。
智能制造具体实施方案一、目标设定。
咱们搞智能制造，得先定个小目标。
比如说，在未来一年里，让生产效率提高个30%，产品次品率降低一半，这就像爬山得先知道山顶在哪。
而且呢，要让咱的生产过程变得超级灵活，能够快速切换生产不同的产品，就像孙悟空七十二变一样。
二、设备升级。
1. 硬件方面。
那些老掉牙的机器设备该换换了。
把传统的机床换成智能数控机床，就像把你的老爷车换成特斯拉一样酷。
这些智能设备能够自己调整参数，不用工人老是在那捣鼓。
安装传感器，这就像是给设备装上了“眼睛”和“耳朵”。
传感器可以监测设备的温度、震动、运行速度等各种状态。
比如说，要是设备温度过高，就像人发烧了一样，传感器马上能发现，然后通知管理人员来处理，避免设备突然“罢工”。
2. 软件方面。
引入制造执行系统（MES）。
这个MES就像是工厂的大管家，它能实时掌握生产线上的各种情况，安排生产计划，调配资源。
比如说，哪个工序慢了，MES就能及时调整，让生产流程顺畅得像滑滑梯。
还有产品生命周期管理（PLM）软件也不能少。
它就像是产品的成长记录册，从产品的设计、开发、生产到售后，所有的信息都在里面。
这样不管是改进产品还是解决售后问题，都能有据可查。
三、人员培训。
1. 基础知识培训。
咱们得让工人师傅们了解智能制造是个啥玩意儿。
就像给他们打开一扇通往新世界的门。
组织一些简单易懂的培训课程，用实际例子来说明，比如说讲讲智能工厂里机器人是怎么和人配合工作的，就像讲一个科幻故事一样。
教他们怎么看那些智能设备上的数据，这就好比教他们看一种新的地图。
要是设备上显示一些错误代码，他们得知道是啥意思，是设备饿了（缺料）还是病了（故障）。
2. 技能提升培训。
对于一些技术骨干，要送他们去外面学习更高级的智能制造技术。
就像送武林高手去深山修炼一样。
让他们学习机器人编程、数据分析这些高大上的技能，回来就能把咱们的工厂武装得更厉害。
四、数据管理。
1. 数据收集。
在工厂里到处布置数据收集点，就像在森林里设陷阱抓小动物一样。
智能制造典型场景参考指引（2024年版）智能制造典型场景是智能工厂的基本组成单元，面向产品全生命周期、生产制造全过程和供应链全环节核心问题，通过新一代信息技术与先进制造技术的深度融合，部署智能制造装备、工业软件和系统，实现具备协同和自治特征、具有特定功能和实际价值的应用。
根据十余年来我国智能制造探索实践，结合技术创新和融合应用发展趋势，凝练总结了15个环节的40个智能制造典型场景，作为智能工厂梯度培育、智能制造系统解决方案“揭榜挂帅”、智能制造标准体系建设等工作的参考指引。
一、工厂建设1.工厂数字化设计与交付面向工厂规划、工艺布局、产线设计、物流规划等业务活动，针对工厂设计建设周期长、布局不合理等问题，搭建工厂数字化设计与交付平台，应用建筑信息模型、物流和动线仿真、生产系统建模等技术，开展工厂数字化设计和建设，实现工厂数字化交付，缩短工厂建设周期。
2.数字孪生工厂运营优化面向基础设施运维、运营管理等业务活动，针对信息孤岛难打通、集成管控难度大等问题，应用建模仿真、异构模型融合等技术，构建设备、产线、车间、工厂等不同层级的数字孪生系统，通过物理世界和虚拟空间的实时映射和交互，实现工厂运营持续优化。
二、产品设计3.产品数字化研发设计面向需求分析、概念设计、产品设计等业务活动，针对产品研发周期长、设计质量控制难等问题，基于数字化设计仿真工具和知识/模型库，应用多学科联合建模、物性表征与分析等技术，开展产品结构、性能、配方等设计与验证，大幅缩短产品研制周期，提高设计质量。
4.虚拟验证与中试面向产品验证、中试等业务活动，针对新产品验证周期长、熟化成本高等问题，搭建虚实融合的试验验证环境，应用多物理场仿真、可靠性分析、AR/VR等技术，通过全虚拟或半虚拟的试验验证，降低验证与中试成本，加速产品熟化。
三、工艺设计5.工艺数字化设计面向工艺规划、产线设计等业务活动，针对工艺设计效率低、验证成本高等问题，基于工艺设计仿真工具、工艺知识库和行业工艺包等，应用工艺机理建模、流程模拟等技术，实现工艺设计快速迭代优化，缩短工艺定型周期。
智能制造技术的实施与效果评估在当今科技飞速发展的时代，智能制造技术已经成为制造业转型升级的重要引擎。
智能制造技术的应用，不仅能够提高生产效率、降低成本，还能够提升产品质量、增强企业的市场竞争力。
然而，智能制造技术的实施并非一蹴而就，需要科学的规划、合理的投入以及有效的管理。
同时，对于实施效果的评估也是至关重要的，它能够帮助企业了解智能制造技术的应用价值，为后续的改进和优化提供依据。
一、智能制造技术的实施（一）规划与准备在实施智能制造技术之前，企业需要进行全面的规划和准备。
首先，要对企业的现状进行深入的调研和分析，包括生产流程、设备状况、人员素质、信息化水平等方面。
在此基础上，明确企业的发展战略和目标，确定智能制造技术的应用方向和重点。
同时，还需要制定详细的实施计划，包括时间表、预算、资源配置等。
（二）技术选型与集成智能制造技术涵盖了众多领域，如工业机器人、自动化生产线、物联网、大数据、人工智能等。
企业在选择技术时，要结合自身的实际需求和条件，选择成熟、可靠、性价比高的技术方案。
同时，要注重技术的集成性，确保不同的技术系统能够相互兼容、协同工作，实现生产过程的智能化控制和管理。
（三）设备改造与升级为了适应智能制造技术的应用，企业往往需要对现有的生产设备进行改造和升级。
这包括安装传感器、控制器等智能化设备，实现设备的联网和数据采集。
同时，对于一些老旧设备，如果无法进行改造，可能需要进行更新换代，以提高生产设备的整体智能化水平。
（四）人员培训与组织变革智能制造技术的实施需要高素质的人才队伍作为支撑。
企业要加强对员工的培训，提高他们的技术水平和业务能力，使其能够熟练掌握和应用智能制造技术。
此外，智能制造技术的应用还会带来企业组织架构和管理模式的变革，企业需要及时调整和优化组织架构，建立适应智能制造的管理体系。
二、智能制造技术的效果评估（一）生产效率提升生产效率是衡量智能制造技术实施效果的重要指标之一。
通过对生产过程的智能化控制和优化，能够减少生产中的停顿和等待时间，提高设备的利用率和生产节拍。
制造业生产线智能化改造实施方案第1章项目背景与目标 (4)1.1 项目背景 (4)1.2 项目目标 (5)1.3 项目意义 (5)第2章现有生产线现状分析 (6)2.1 生产线布局 (6)2.2 设备现状 (6)2.3 生产效率 (6)2.4 质量控制 (6)第3章智能化改造技术选型 (6)3.1 智能制造技术概述 (6)3.2 关键技术选型 (6)3.2.1 工业互联网技术 (7)3.2.2 人工智能技术 (7)3.2.3 技术 (7)3.2.4 数字孪生技术 (7)3.2.5 大数据分析与优化技术 (7)3.3 技术可行性分析 (7)3.3.1 技术成熟度分析 (7)3.3.2 技术先进性分析 (7)3.3.3 技术适应性分析 (7)3.3.4 技术经济性分析 (8)3.3.5 技术安全性分析 (8)第4章生产线智能化改造整体方案 (8)4.1 改造策略 (8)4.1.1 综合评估现有生产线状况，分析关键环节和瓶颈问题，确定智能化改造的重点和优先级。
(8)4.1.2 结合企业发展战略，制定切实可行的智能化改造方案，保证改造过程与企业发展同步。
(8)4.1.3 引入先进的智能化技术，包括但不限于工业、物联网、大数据分析等，提高生产线的自动化、信息化和智能化水平。
(8)4.1.4 强化人员培训，提升员工对智能化设备的操作、维护及管理能力，保证生产线高效稳定运行。
(8)4.2 改造步骤 (8)4.2.1 对现有生产线进行详细调研，收集相关数据，分析现有设备的功能、效率及可靠性。
(8)4.2.2 根据调研结果，制定智能化改造的具体方案，包括设备选型、布局优化、控制系统升级等。
(8)4.2.3 逐步实施改造，先从关键环节和瓶颈问题入手，保证改造效果最大化。
(8)4.2.4 在改造过程中，持续优化生产流程，调整设备参数，提高生产效率。
(8)4.2.5 完成改造后，对生产线进行试运行，验证改造效果，并根据实际情况进行调整。
开展智能制造场景和智能工厂建设试点示范工作实施方案智能制造是在工业生产中应用智能化技术和信息化技术，实现高效、柔性、个性化定制、可持续等特征的制造方式。
其核心在于通过数字化、网络化和智能化的手段，连接生产、供应、销售等环节，打造高效可控的生产生态系统。
智能制造领域涵盖了制造技术、材料技术、计算机科学、自动化技术、数据科学、物联网技术等多个领域，是未来制造业发展的重要方向。
智能制造背景分析一、智能制造的定义和概念智能制造是指在工业制造过程中大量应用信息技术，实现设备、系统和流程的智能化和自动化，并通过数据采集、传输、处理和分析等手段获得更高质量、更高效率和更低成本的生产模式。
智能制造涉及到机器人技术、云计算、大数据、物联网、人工智能等多个前沿领域。
二、智能制造的背景（一）国家政策支持2015年，中国提出了中国制造2025战略，在未来10年内加速实现制造业向数字化、网络化和智能化转型，推进以创新驱动、质量为中心、绿色发展为导向的高质量发展。
此后，政府陆续出台了多项政策支持智能制造的发展，例如中国制造2025行动计划、《关于做好新一代人工智能产业发展工作的指导意见》、《中国工业互联网行动计划》等。
（二）行业需求推动随着国内外市场的竞争日益激烈，企业需要提高生产效率、降低成本，提升产品质量和技术含量，提高市场竞争力和盈利能力。
而智能制造正是通过数字化、网络化、智能化等手段为企业提供了更有效的解决方案。
（三）科技革命加速当前，人工智能、互联网、大数据、机器人等新兴科技正在快速发展，并成为智能制造的关键技术支撑。
随着科技的不断进步，智能制造的应用范围和水平也在不断提高。
（四）人力资源短缺当前，制造业面临着人才短缺的问题，特别是高精尖人才。
而智能制造需要的人才不仅包括机械工程师、自动化工程师等传统制造业人才，还需要具备计算机科学、电子信息、控制工程等新兴技术背景的人才。
因此，推进智能制造有助于培养新型的人才队伍，同时也能促进制造业高质量发展。
工业和信息化部办公厅关于印发《智能制造典型场景参考指引（2024年版）》的通知
文章属性
•【制定机关】工业和信息化部
•【公布日期】2024.09.19
•【文号】工信厅联通装函〔2024〕361号
•【施行日期】2024.09.19
•【效力等级】部门规范性文件
•【时效性】现行有效
•【主题分类】通信业
正文
工业和信息化部办公厅关于印发《智能制造典型场景参考指
引（2024年版）》的通知
工信厅联通装函〔2024〕361号各省、自治区、直辖市、计划单列市及新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门，有关中央企业：
为落实国务院办公厅印发的《制造业数字化转型行动方案》部署，按照《“十四五”智能制造发展规划》任务要求，打造智能制造“升级版”，现将《智能制造典型场景参考指引（2024年版）》印发给你们，请参考做好智能工厂梯度培育、智能制造系统解决方案攻关、智能制造标准研制应用等相关工作，加快推进制造业数字化转型、智能化升级。
附件：智能制造典型场景参考指引（2024年版）
工业和信息化部办公厅
2024年9月19日。
智能制造工程实施指南（2016-2020）智能制造工程实施指南（2016-2020）为贯彻落实《中国制造2025》，组织实施好智能制造工程（以下简称“工程”），特编制本指南。
一背景自国际金融危机发生以来，随着新一代信息通信技术的快速发展及与先进制造技术不断深度融合，全球兴起了以智能制造为代表的新一轮产业变革，数字化、网络化、智能化日益成为未来制造业发展的主要趋势。
世界主要工业发达国家加紧谋篇布局，纷纷推出新的重振制造业国家战略，支持和推动智能制造发展，以重塑制造业竞争新优势。
为加速我国制造业转型升级、提质增效，国务院发布实施《中国制造2025》，并将智能制造作为主攻方向，加速培育我国新的经济增长动力，抢占新一轮产业竞争制高点。
当前，我国制造业尚处于机械化、电气化、自动化、信息化并存，不同地区、不同行业、不同企业发展不平衡的阶段。
发展智能制造面临关键技术装备受制于人、智能制造标准/软件/网络/信息安全基础薄弱、智能制造新模式推广尚未起步、智能化集成应用缓慢等突出问题。
相对工业发达国家，推动我国制造业智能转型，环境更为复杂，形势更为严峻，任务更加艰巨。
《中国制造2025》明确将智能制造工程作为政府引导推动的五个工程之一，目的是更好地整合全社会资源，统筹兼顾智能制造各个关键环节，突破发展瓶颈，系统推进技术与装备开发、标准制定、新模式培育和集成应用。
加快组织实施智能制造工程，对于推动《中国制造2025》十大重点领域率先突破，促进传统制造业转型升级，实现制造强国目标具有重大意义。
二总体要求加快贯彻落实《中国制造2025》总体战略部署，牢固树立创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念，以构建新型制造体系为目标，以推动制造业数字化、网络化、智能化发展为主线，坚持“统筹规划、分类施策、需求牵引、问题导向、企业主体、协同创新、远近结合、重点突破”的原则，将制造业智能转型作为必须长期坚持的战略任务，分步骤持续推进。
“十三五”期间同步实施数字化制造普及、智能化制造示范，重点聚焦“五三五十”重点任务，即：攻克五类关键技术装备，夯实智能制造三大基础，培育推广五种智能制造新模式，推进十大重点领域智能制造成套装备集成应用，持续推动传统制造业智能转型，为构建我国制造业竞争新优势、建设制造强国奠定扎实的基础。
（一）基本原则坚持统筹规划、分类施策。
统筹兼顾智能制造各个关键环节，加强构建新型制造体系的顶层设计与规划。
针对我国制造业机械化、电气化、自动化、信息化并存，不同地区、行业、企业发展不平衡的局面，分类指导、并行推进，推动优势领域率先突破，促进传统制造业智能转型。
坚持需求牵引、问题导向。
瞄准制造业数字化、网络化、智能化的发展趋势，面向重点领域率先突破和传统制造业智能转型迫切需求，针对我国发展智能制造面临的关键技术装备受制于人、智能制造标准/软件/网络/信息安全基础薄弱等突出问题，系统推进技术与装备开发、标准制定、新模式培育和集成应用。
坚持企业主体、协同创新。
充分调动企业开展智能制造的积极性和内生动力，突出企业开展集成创新、工程应用、产业化与试点示范的主体作用。
发挥企业、研究机构、高等院校等各方面优势，协同推进关键技术装备、软件、智能制造成套装备等的集成创新。
坚持远近结合、重点突破。
充分认识推进智能制造是一项需要多方面力量长期共同努力的复杂系统工程，要立足现状、着眼长远，做好顶层设计，分阶段实施，集中力量突破一批需求迫切、带动作用强的关键技术装备、智能制造成套装备，提升智能制造支撑能力，在基础条件好的领域推进集成应用和试点示范。
（二）总体目标工程分为两个阶段实施：“十三五”期间通过数字化制造的普及，智能化制造的试点示范，推动传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业全面启动并逐步实现智能转型；“十四五”期间加大智能制造实施力度，关键技术装备、智能制造标准/工业互联网/信息安全、核心软件支撑能力显著增强，构建新型制造体系，重点产业逐步实现智能转型。
“十三五”期间工程具体目标如下：1、关键技术装备实现突破。
高档数控机床与工业机器人、增材制造装备性能稳定性和质量可靠性达到国际同类产品水平，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基本满足国内需求，具备较强竞争力，关键技术装备国内市场满足率超过50%。
2、智能制造基础能力明显提升。
初步建立基本完善的智能制造标准体系，完成一批急需的国家和行业重点标准；具有知识产权的智能制造核心支撑软件国内市场满足率超过30%；初步建成IPv6和4G/5G等新一代通信技术与工业融合的试验网络、标识解析体系、工业云计算和大数据平台及信息安全保障系统。
3、智能制造新模式不断成熟。
离散型智能制造、流程型智能制造、网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维服务等五种智能制造新模式不断丰富完善，有条件、有基础的行业实现试点示范并推广应用，建成一批智能车间/工厂。
试点示范项目运营成本降低30%、产品生产周期缩短30%、不良品率降低30%。
4、重点产业智能转型成效显著。
有条件、有基础的传统制造业基本普及数字化，全面启动并逐步实现智能转型，数字化研发设计工具普及率达到72%，关键工序数控化率达到50%；十大重点领域智能化水平显著提升，完成60类以上智能制造成套装备集成创新。
三重点任务（一）攻克关键技术装备针对实施智能制造所需关键技术装备受制于人的问题，聚焦感知、控制、决策、执行等核心关键环节，依托重点领域智能工厂、数字化车间的建设以及传统制造业智能转型，突破高档数控机床与工业机器人、增材制造装备、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五类关键技术装备，开展首台首套装备研制，提高质量和可靠性，实现工程应用和产业化。
专栏1 关键技术装备研制重点高档数控机床与工业机器人。
数控双主轴车铣磨复合加工机床；高速高效精密五轴加工中心；复杂结构件机器人数控加工中心；螺旋内齿圈拉床；高效高精数控蜗杆砂轮磨齿机；蒙皮镜像铣数控装备；高效率、低重量、长期免维护的系列化减速器；高功率大力矩直驱及盘式中空电机；高性能多关节伺服控制器；机器人用位置、力矩、触觉传感器；6-500kg级系列化点焊、弧焊、激光及复合焊接机器人；关节型喷涂机器人；切割、打磨抛光、钻孔攻丝、铣削加工机器人；缝制机械、家电等行业专用机器人；精密及重载装配机器人；六轴关节型、平面关节（SCARA）型搬运机器人；在线测量及质量监控机器人；洁净及防爆环境特种工业机器人；具备人机协调、自然交互、自主学习功能的新一代工业机器人。
增材制造装备。
高功率光纤激光器、扫描振镜、动态聚焦镜及高品质电子枪、光束整形、高速扫描、阵列式高精度喷嘴、喷头；激光/电子束高效选区熔化、大型整体构件激光及电子束送粉/送丝熔化沉积等金属增材制造装备；光固化成形、熔融沉积成形、激光选区烧结成形、无模铸型、喷射成形等非金属增材制造装备；生物及医疗个性化增材制造装备。
智能传感与控制装备。
高性能光纤传感器、微机电系统（MEMS）传感器、多传感器元件芯片集成的MCO芯片、视觉传感器及智能测量仪表、电子标签、条码等采集系统装备；分散式控制系统（DCS）、可编程逻辑控制器（PLC）、数据采集系统（SCADA）、高性能高可靠嵌入式控制系统装备；高端调速装置、伺服系统、液压与气动系统等传动系统装备。
智能检测与装配装备。
数字化非接触精密测量、在线无损检测系统装备；可视化柔性装配装备；激光跟踪测量、柔性可重构工装的对接与装配装备；智能化高效率强度及疲劳寿命测试与分析装备；设备全生命周期健康检测诊断装备；基于大数据的在线故障诊断与分析装备。
智能物流与仓储装备。
轻型高速堆垛机；超高超重型堆垛机；高速智能分拣机；智能多层穿梭车；智能化高密度存储穿梭板；高速托盘输送机；高参数自动化立体仓库；高速大容量输送与分拣成套装备、车间物流智能化成套装备。
（二）夯实智能制造基础重点围绕智能制造标准滞后、核心软件缺失、工业互联网基础和信息安全系统薄弱等瓶颈问题，构建基本完善的智能制造标准体系，开发智能制造核心支撑软件，建立高效可靠的工业互联网基础和信息安全系统，形成智能制造发展坚实的基础支撑。
1、构建国家智能制造标准体系。
制定并发布《国家智能制造标准体系建设指南》，开展智能制造的基础共性、关键技术、重点行业标准与规范的研究，构建标准试验验证平台（系统），进行技术规范、标准全过程试验验证，在制造业各个领域进行全面推广，形成智能制造强有力的标准支撑。
专栏2 智能制造重点标准基础共性标准与规范。
术语定义、参考模型、元数据、对象标识注册与解析等基础标准；体系架构、安全要求、管理和评估等信息安全标准；评价指标体系、度量方法和实施指南等管理评价标准；环境适应性、设备可靠性等质量标准。
关键技术标准与规范。
工业机器人、工业软件、智能物联装置、增材制造、人机交互等装备/产品标准；体系架构、互联互通和互操作、现场总线和工业以太网融合、工业传感器网络、工业无线、工业网关通信协议和接口等网络标准；数字化设计仿真、网络协同制造、智能检测、智能物流和精准供应链管理等智能工厂标准；数据质量、数据分析、云服务等工业云和工业大数据标准；个性化定制和远程运维服务等服务型制造标准；工业流程运行能效分析软件标准。
重点行业标准与规范。
以典型离散行业的数字化车间集成应用和流程行业智能工厂集成应用为代表的十大重点领域行业标准与规范。
2、提升智能制造软件支撑能力。
针对智能制造感知、控制、决策、执行过程中面临的数据采集、数据集成、数据计算分析等方面存在的问题，开展信息物理系统的顶层设计，研发相关的设计、工艺、仿真、管理、控制类工业软件，推进集成应用，培育重点行业整体解决方案能力，建设软件测试验证平台。
专栏3 智能制造核心支撑软件开发重点设计、工艺仿真软件。
计算机辅助类（CAX）软件、基于数据驱动的三维设计与建模软件、数值分析与可视化仿真软件、模块化设计工具以及专用知识、模型、零件、工艺和标准数据库等。
工业控制软件。
高安全、高可信的嵌入式实时工业操作系统，智能测控装置及核心智能制造装备嵌入式组态软件。
业务管理软件。
制造执行系统（MES）、企业资源管理软件（ERP）、供应链管理软件（SCM）、产品全生命周期管理软件（PLM）、商业智能软件（BI）等。
数据管理软件。
嵌入式数据库系统与实时数据智能处理系统、数据挖掘分析平台、基于大数据的智能管理服务平台等。
系统解决方案。
生产制造过程智能管理与决策集成化管理平台、跨企业集成化协同制造平台，以及面向工业软件、工业大数据、工业互联网、工控安全系统、智能机器、智能云服务平台等集成应用的行业系统解决方案，装备智能健康状态管理与服务支持平台。
测试验证平台。
设计、仿真、控制、管理类工业软件稳定性、可靠性测试验证平台。
