智能制造典型场景参考指引（2025版）.docx

智能制造典型场景参考指引（2025版）智能制造场景是智能工厂建设的基础，推进智能制造的基本业务单元。面向产品全生命周期、生产制造全过程和供应链全环节开展工厂的业务解耦，通过新一代信息技术、先进制造技术的深度融合，部署智能制造装备、工业软件和智能系统，以数字化、网络化、智能化方式进行业务重构，形成标准化、可推广的智能制造典型场景，进而集成贯通构成智能工厂。主要包括3个方面17个环节的51个智能制造典型场景。一、产品全生命周期（一）产品研发环节通过设计建模、仿真优化和虚拟验证，实现数据和模型驱动的产品设计，缩短产品研制周期，提高新产品产值贡献率。1 .产品数字化设计。应用计算机辅助设计工具（CAD、CAE.PLM等）、仿真软件和知识模型库，基于复杂建模、多学科联合仿真、物性表征与分析、多目标优化等技术，开展产品结构、性能、配方等设计与优化；集成市场、设计、生产、使用等产品全生命周期数据，应用数据主线、可靠性分析等技术，搭建数字化协同设计环境，实现全流程系统优化；应用人工智能大模型技术，开展生成式设计创新，自动生成设计方案，缩短产品上市周期，降低研发成本。2 .虚拟验证与调试。搭建虚实融合的试验验证环境，面向产品功能、性能、可靠性、安全性等方面，应用高精度建模、多物理场联合仿真、自动化测试、数字李生、AR/VR、知识图谱等技术，开展全虚拟或半实物的试验验证，降低验证成本。3 .原料性质表征与配方研发。建设物性表征系统或配方管理系统，应用快速评价、在线制备检测、流程模拟和材料试验等技术，创建原料物性数据库和模型库，优化原料选择和配方设计，支撑生产全过程质量优化和效益优化。4 .图纸资料数字化管理。建设图纸资料管理系统（PDM）,与设计软件（如CAD软件）以及其他数字化系统（如PLM系统、MES系统、ERP系统等）进行集成，实现数据的无缝传递和共享，图纸的在线审批、批注、签章、查阅以及图纸变更的闭环管理。5 .规模化定制。针对产品多品种小批量生产、个性化定制等需求，通过网络平台、大数据分析等方式收集客户多样化需求，打通研发设计与生产环节，在个性化、模块化设计基础上，应用柔性制造系统、可重构产线等手段实现低成本、高效率生产，在实现规模经济效益的基础上满足用户个性化需求。（二）工艺设计环节通过制造机理分析、工艺过程建模和虚拟制造验证，实现工艺设计数字化和工艺技术创新，提高工艺开发效率，保障工艺可行性。6 .离散型工艺数字化设计。应用工艺设计仿真工具、计算机辅助工艺过程设计工具（CAPP）,构建工艺知识库和行业工艺包等，集成PDM系统、Bc）M系统等技术，采用高效加工、精密装配等先进制造工艺，进行基于模型的离散工艺设计。7 .流程型工艺数字化设计。建设工艺技术系统和工艺知识库，结合原料物性表征、机理建模、过程模拟、知识图谱和工艺集成等技术，开展过程工艺设计与流程全局优化。应用工艺自动化、人工智能等技术，实现工序排布、工艺指令等自动生成，缩短工艺设计周期，减少设计错误。（三）质量管控环节部署智能检测装备，通过在线检测、质量分析、质量追溯和闭环优化，提高产品合格率，降低质量损失率。8 .智能在线检测。构建在线智能检测系统，应用智能检测装备，融合5G、机器视觉识别、参数放行、缺陷机理分析、物性表征分析和成分分析等技术，开展产品质量在线检测、分析、评价和预测。9 .质量精准追溯。建设质量管理系统（QMS）,集成5G、条码、标识解析、统计分析、大数据和区块链等技术，采集并关联产品原料、设计、生产、使用等全流程质量数据，快速锁定质量问题源头，实现全生命周期质量精准追溯。10 .产品质量分析与改进。依托质量管理系统（QMS）和质量知识库，集成质量设计优化、质量机理分析、根因分析等技术，开展质量快速诊断和改进提升；应用机理分析、深度学习等预测技术，实现质量问题提前预测预防，提升质量一致性，降低产品不良率。.（四）营销管理环节依托数字销售渠道，通过市场与客户数据分析，精准识别需求，优化销售策略，提高人均销售额。IL产品精准营销。建设销售管理系统（CRM）,应用基于深度学习的用户精准画像、市场需求预测、智能快速报价、大数据、知识图谱等技术，实现基于客户需求洞察的营销策略优化和供需精准匹配，提升营销精准性。12 .销售驱动业务优化。通过销售管理系统与设计、生产、物流等系统集成，应用大数据、专家系统等技术，根据客户需求变化，动态调整设计、采购、生产、物流等方案。（五）售后服务环节依托智能产品，通过运行数据采集、分析，开展产品健康监控、远程运维和维护，提高顾客的服务满意率。13 .产品远程运维。建立产品远程运维服务系统，应用远程指导、故障预测、智能传感、大数据和5G等技术，实现产品远程运维、健康监控、远程诊断、预测性维护和产品设计的持续改进。14 .客户主动服务。建设客户服务管理系统（CRM）,应用多渠道客户数据整合、知识图谱、语言大模型、智能交互等技术，开展客户需求分析、服务策略决策和主动式服务响应，实现客户参与的产品迭代和服务优化，提高客户的粘性和满意度。15 .产品增值服务。远程实时采集和分析产品运行工况、维修保养、故障缺陷等数据，应用大数据、人工智能、专家系统等技术，叠加软件订阅、按时租赁、产品操作优化、设备估值、融资租赁、资产处置等数据驱动的增值服务。二、生产全过程（一）工厂建设环节依托数字基础设施，推动工业知识软件化，加快数据流通，通过工厂数字化建模、仿真、优化和运维，提升制造系统运行效率，降低运维成本。16 .工厂数字化规划设计。搭建工厂数字化设计与交付平台，应用建筑信息模型、设备/产线三维建模、工艺/物流仿真、过程模拟、数字李生和AR/VR等技术，建立工厂规划决策知识库，高效开展工厂规划、设计和仿真优化，缩短工厂建设或改造周期。17 .数字基础设施建设。建设工业互联网、物联网、5G、千兆光网等新型网络基础设施，推动IT和OT深度融合，部署安全防护设备，应用算力资源动态调配、负载均衡、异构网络融合、高带宽实时通信、5G、动态身份验证、安全态势感知、多层次纵深防御等技术，建设高性能的算力和网络基础设施，以及全方位监测防护盾安全基础设施，提升工厂算力、网络和安全防护能力。.18 .数字李生工厂建设。应用工业数据集成、数据标识解析、异构模型融合、数字主线、工厂操作系统、行业垂直大模型等技术，开展数据资源管理，构建设备、产线、车间、工厂等不同层级的数字李生模型，与真实工厂映射交互，实现工厂运营持续优化。19 .数据治理与流通。应用云计算、大数据、隐私计算、区块链等技术，构建可信数据空间，实现企业内数据的有效治理和分析利用，推动企业间数据安全可信流通，充分释放数据价值。（二）计划调度环节通过市场需求预测、产能分析、库存分析、计划排产和资源调度等，提高劳动生产率和订单达成率。20 .生产计划优化。构建生产计划系统（MES）,打通采购、生产和仓储物流等管控系统，应用需求预测、多目标多约束求解、产能动态规划、寻优算法和专家系统等技术，实现基于采购提前期、安全库存和市场需求的生产计划优化和动态调整，缩短订单交付周期。21 .制造工程优化。在生产准备阶段设备选型、产线调试、参数确认、资源分配中，搭建中试环境或产线模拟仿真系统，应用产能分析、虚拟测试等方法，实现生产节拍优化和资源有效整合，解决产线不平衡、换产时间长、资源利用率低等问题，确保制造过程稳定高效。22 .车间智能排产。建设高级计划排程系统（APS）,集成调度机理建模、寻优算法、复杂约束优化、多目标规划、强化学习等技术，基于安全库存、生产过程数据等要素，实现多目标排产优化。23 .生产动态调度。建设制造执行系统（MES）,动态调度系统，集成大数据、运筹优化、专家系统、强化学习、遗传算法等技术，开展基于资源匹配、绩效优化的精准派工，实现生产扰动及时响应，人力、设备、物料等制造资源的动态配置。24 .生产进度跟踪。建设数据采集与监控系统（SCADA）,应用实时数据分析引擎、机器学习、物料实时跟踪等技术,实现生产数据实时获取、生产进度实时监控、生产指标自动计算，提高生产透明度和资源利用率。（三）生产作业环节部署智能制造装备，通过资源动态配置、工艺过程优化、协同生产作业，提高劳动生产率、降低产值成本率。25 .柔性产线快速换产。集成智能机器人、智能机床和智能控制系统，打造工艺可重构的柔性制造单元；应用标准化接口、模块化结构、智能任务编排等技术，实现产线快速切换，缩短停机换产时间；应用网络自组织、工装夹具自匹配、控制自适应等技术，实现产线不停机切换、满足大规模个性化定制需求。26 .精益生产管理。依托制造执行系统（MES）,应用六西格玛、6S管理和定置管理等精益工具和方法，开展基于数据驱动的人、机、料等精确管控，消除生产浪费。27 .工艺动态优化。搭建生产过程全流程一体化管控平台、工艺在线优化系统，应用机理与数据混合建模、多环节联合寻优、无监督学习、工艺参数自调优等技术，动态优化调整工艺流程/参数。28 .先进过程控制。依托先进过程控制系统（APC）,融合工艺机理分析、多尺度物性表征和建模、实时优化、模型预测控制、多变量协同控制等技术，实现精准、实时和闭环的过程控制，保证工艺过程平稳性。29 .智能协同作业。应用协作机器人、巡检机器人、高档数控机床、智能穿戴设备等智能制造装备，基于5G、TSN.AR/VR、视觉识别、具身智能、自主规划、安全保护、边缘计算等技术，建立生产现场设备控制系统、人机协同作业单元和管控系统，实现加工、装配、包装、巡检等生产过程的高效组织和人机协同作业。30 .网络协同制造。面向大规模协同制造需求，打造具备开放协同创新、资源自适应调度、产供销自组织管控等特征的网络化协同平台，通过研发、生产、供应、金融等资源跨地域配置优化，实现协同研发创新、订单智能分配、制造能力共享、集采集销等业务高效协同，形成多方共赢的产业生态，加速产业组织变革。（四）仓储物流环节部署智能物流与仓储装备，通过配送计划和调度优化、自动化仓储、配送管理，提高库存周转率，降低库存成本。31 .仓储智能管理。应用智能仓储（储运）装备，建设自动化立体仓库和仓储管理系统（WMS）,集成自动化盘点、仓储策略优化、多形态混存拣选、库存实时调整、条码、射频识别、智能传感等技术，依据实际生产作业计划，实现物料和成品自动入库（进厂）、盘库和出库（出厂）。32 .物料跟踪和精准配送。部署自主移动机器人等智能物流装备和智能运输管理系统，集成视觉/激光导航、室内定位和机器学习、物流路径动态规划、物流设备集群控制等技术，实现原材料、在制品、产成品流转全程跟踪，以及物流动态调度、自动配送和路径优化。(五)设备管理环节部署智能传感与控制装备，通过设备运行监测、故障诊断和健康管理，提升设备综合效率，降低运维成本。33 .自动巡检。应用工业机器人、智能巡检装备和设备管理系统，集成故障检测、机器视觉、AR/VR和5G等技术，实现对设备的高效巡检和异常报警等。34 .设备运行监控。建设设备数据采集与监视控制系统(SCADA),集成智能传感、5G、机器视觉、故障检测、工业协议转换、多模态数据融合等技术，实现设备数据实时采集、状态分析、远程操作和异常报警，提高设备运行效率。35 .设备故障诊断与预测。建立故障知识库和设备健康管理系统(PHM),应用知识图谱、机理分析、语言大模型、模式分析、深度学习等技术，实现设备故障在线报警和智能诊断；应用振动分析、声学分析、特征工程、迁移学习等技术，实现设备故障提前预测、提前介入，保障连续生产。.36 .设备维修维护。部署手持扫码、电动扭矩扳手等智能终端与工具，建立维修知识库和设备维修维护管理平台，应用知识图谱、语言大模型、远程指导等技术，实现维修维护方案优化与工单自动化。37 .资产全生命周