智能工厂梯度培育

智能工厂梯度培育分为基础级、先进级、卓越级和领航级四个层级，各层级在建设内容、覆盖环节、技术要求及建设成效上存在递进式差异，具体如下：

• 核心目标：聚焦数字化改造与网络化连接，实现核心数据实时采集、关键工序自动化及生产管理信息化。
• 建设内容：

  工厂建设：开展产线级、车间级数字化规划，部署安全可控的智能制造装备、工业软件及数字基础设施。

  研发设计：实现产品与工艺的数字化研发设计。

  生产作业：关键装备数字化改造，工艺优化升级，实现装备网络化连接、实时监控及工序自动化。

  生产管理：通过信息系统管理作业计划、质量、设备、物料等，实现生产过程精益化。

  运营管理：通过信息系统管理采购、销售、库存等，实现经营数据精准核算与绩效量化评估。

• 覆盖环节：至少覆盖生产作业环节。
• 建设成效：主要技术经济指标需高于省（区、市）同行业平均水平。

• 核心目标：聚焦数字化转型与网络化协同，实现数据互通共享、关键过程精准控制及生产与经营协同管控。
• 建设内容：

  工厂建设：开展车间级、工厂级数字化规划，对工艺路线、产线布局等进行仿真，部署安全可控的智能制造装备与系统。

  研发设计：实现产品与工艺的数字化研发设计及仿真迭代，统一管理设计数据并支持协同。

  生产作业：应用数智技术实现装备异常预警、工序在线优化、过程精准控制及质量数字化检测。

  生产管理：集成管控生产、物流、设备、质量等数据，应用数据分析工具辅助计划排产与业务流程协同，开展安全能源环保数字化管控。

  运营管理：通过数据集成贯通实现成本管控、订单交付及绩效动态评估，开展供应链数字化管理。

• 覆盖环节：至少覆盖生产作业、生产管理、运营管理三个环节。
• 建设成效：

  主要技术经济指标需处于省（区、市）同行业领先水平。

  在省（区、市）同行业起到引领带动作用。

• 核心目标：深化数字化转型与网络化协同，探索智能化升级，实现设计生产经营数据集成贯通、制造装备智能管控及全生命周期综合优化。
• 建设内容：

  工厂建设：开展工厂整体数字化规划，构建数字孪生模型并与真实工厂实时交互，部署高性能数字基础设施。

  研发设计：实现产品与工艺的建模分析、虚拟验证及仿真调试，集成全生命周期数据并构建设计库与知识库。

  生产作业：构建柔性制造单元，实时监测分析过程数据，应用人工智能提升智能化水平。

  生产管理：集成“人、机、料、法、安、能、环”数据，动态优化生产计划与排产，实现全局智能化管控。

  运营管理：基于数据综合分析实现精益管理、精准营销及供应链风险预警，开展智能化经营决策。

• 覆盖环节：原则上覆盖全部五个环节（工厂建设、研发设计、生产作业、生产管理、运营管理）。
• 建设成效：

  主要技术经济指标需处于国内同行业领先水平，人工智能应用场景比例不低于20%。

  在国内同行业起到引领带动作用，培育可推广的智能制造解决方案并探索构建“标准群”。

  建立完善的智能制造复合型人才培养体系。

• 核心目标：聚焦智能化变革，推动数智技术与制造全过程深度融合，实现装备、工艺、软件与系统的研发突破，探索未来制造模式。
• 建设内容：

  工厂建设：构建企业级数字孪生，实现全环节高精度建模与实时仿真优化。

  研发设计：实现生成式设计、跨领域创新及产品全生命周期智能优化，驱动价值延伸。

  生产作业：通过智能制造装备与数字技术融合实现极端制造能力，推动生产方式向自感知、自决策、自执行变革。

  生产管理：实现计划排产、资源调度等自组织优化，形成共享制造、净零制造等新模式。

  运营管理：构建智能体实现关键业务流程少人化/无人化，推动企业形态向网络化、分布式变革。

• 覆盖环节：须覆盖全部五个环节。
• 建设成效：

  主要技术经济指标需全球领先，人工智能应用场景比例不低于60%。

  打造全球应用标杆，通过“母工厂”模式推广经验，引领产业链协同创新。

  输出智能制造解决方案并推动形成行业、国家标准，培养领军人才并提供对外指导服务。

• 企业基础：需为规模以上工业企业，具备市场竞争力，近三年无不良信用、安全环保事故及违法违规行为。
• 技术安全：关键技术装备、工业软件等需安全可控，网络安全与数据安全风险可控。
• 组织机制：需建立智能工厂统筹规划、建设与运营的组织机制，并拥有智能制造专业人才。
• 成熟度评估：

  基础级、先进级需达到GB/T 39116—2020二级及以上；

  卓越级需达到三级及以上；

  领航级需达到四级及以上。

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