工業(yè)和信息化部等八部門關于印發(fā)《機械工業(yè)數字化轉型實施方案》的通知

工信部聯(lián)通裝〔2025〕152號

各省、自治區(qū)、直轄市及計劃單列市、新疆生產建設兵團工業(yè)和信息化主管部門、人力資源社會保障、住房城鄉(xiāng)建設、交通運輸、農業(yè)農村、衛(wèi)生健康、應急管理、市場監(jiān)管主管部門，國家礦山安監(jiān)局各省級局：

　　現將《機械工業(yè)數字化轉型實施方案》印發(fā)給你們，請結合實際認真抓好落實。

　　工業(yè)和信息化部

　　人力資源社會保障部

　　住房城鄉(xiāng)建設部

　　交通運輸部

　　農業(yè)農村部

　　國家衛(wèi)生健康委

　　應急管理部

　　市場監(jiān)管總局

　　2025年7月2日

機械工業(yè)數字化轉型實施方案

　　機械工業(yè)是為國民經濟發(fā)展、國防軍工建設和民生事業(yè)提供技術裝備的基礎性和戰(zhàn)略性行業(yè)，產業(yè)覆蓋面廣、產品種類多、產品結構復雜、產業(yè)鏈條長、大批量生產與小批量定制共存等特點突出。加快機械工業(yè)數字化轉型既是推動行業(yè)高質量發(fā)展的必然要求，也是支撐國民經濟各行各業(yè)數字化轉型、加快推進新型工業(yè)化的重要舉措。為落實《制造業(yè)數字化轉型行動方案》，加快推動機械工業(yè)數字化轉型智能化升級，制定本實施方案。

　　一、總體要求

　　以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，深入貫徹落實黨的二十大和二十屆二中、三中全會精神，完整、準確、全面貫徹新發(fā)展理念，進一步落實全國新型工業(yè)化推進大會部署要求，以智能制造為主攻方向，以提質降本增效和價值創(chuàng)造重塑為目標，以裝備技術與新一代信息技術深度融合為主線，以產品智能化、生產數智化、服務智慧化為抓手，聚焦企業(yè)發(fā)展和產業(yè)轉型升級需求，堅持創(chuàng)新發(fā)展、安全可控，堅持場景牽引、問題導向，研制一批智能裝備、建設一批智能工廠、拓展一批智慧服務，推動機械工業(yè)高端化、智能化、綠色化發(fā)展，為推進新型工業(yè)化提供堅實的技術裝備保障。

　　到 2027 年，數智技術在產品研發(fā)設計、生產制造、經營管理、運維服務等環(huán)節(jié)廣泛應用，智能制造能力成熟度二級及以上企業(yè)占比達 50%，建成不少于 200 家卓越級智能工廠，帶動機械企業(yè)研發(fā)設計、生產制造、供應鏈管理數字化智能化水平穩(wěn)步提升;培育一批既懂行業(yè)又懂數字化的系統(tǒng)解決方案供應商，形成不少于 200 個優(yōu)秀場景化解決方案，服務能力顯著增強。到 2030 年，機械工業(yè)規(guī)上企業(yè)基本完成一輪數字化改造，重點企業(yè)的產業(yè)鏈供應鏈上下游實現數據互聯(lián)、共享協(xié)同，骨干企業(yè)深度應用人工智能技術，智能制造能力成熟度二級及以上企業(yè)占比達 60%，建成不少于 500 家卓越級智能工廠，基本形成系統(tǒng)完備、安全可控的產品及服務供給體系，行業(yè)數字化智能化水平大幅提升。

　　二、重點任務

　　(一)智能裝備創(chuàng)新發(fā)展行動

　　1.開展共性技術和關鍵零部件攻關。深入實施產業(yè)基礎再造工程，針對感知、控制、執(zhí)行等短板，突破高速動態(tài)感知、特征提取等智能感知技術，以及低功耗、高靈敏的速度、加速度、位移等智能傳感器;突破自主學習、優(yōu)化控制策略等智能控制技術，以及高可靠高集成的可編程控制器、驅控一體化運動控制器等智能控制器;突破數字液壓、精密氣動、電子傳動等數字執(zhí)行機構和基礎零部件。加快新型工業(yè)軟件研制，支持工藝、農藝、醫(yī)技等技術知識軟件化，開發(fā)一批工業(yè) APP、云化軟件、云原生軟件等，推動大模型等人工智能技術與裝備技術融合應用。

　　2.推動整機集成創(chuàng)新。面向工業(yè)領域老舊設備改造需求，深入實施大規(guī)模設備更新行動，支持企業(yè)集成應用感知、控制、執(zhí)行等智能部件，改造提升一批老舊、低效、高能耗的在役裝備。面向國防軍工和國家戰(zhàn)略需求，實施國家科技重大專項、重點研發(fā)計劃等科技重大項目，突破一批工業(yè)母機、工業(yè)機器人、智能儀器儀表、智能檢測裝備、安全應急裝備、礦山深部安全開采裝備等智能裝備。面向人民美好生活需求，發(fā)展一批智能農機裝備、醫(yī)療裝備、紡織機械、食品機械、節(jié)能環(huán)保裝備、服務機器人等智能民生裝備。面向全球科技創(chuàng)新趨勢和未來產業(yè)發(fā)展需求，加快實施重大技術裝備攻關工程，突破一批人形機器人、腦機接口產品等未來高端裝備。

　　3.加快智能裝備推廣應用。建設一批中試驗證平臺，圍繞工業(yè)母機、農機裝備、醫(yī)療裝備、安全應急裝備、智能礦山裝備、機械基礎件等行業(yè)關鍵產品工程化產業(yè)化需求，支持行業(yè)龍頭企業(yè)、科研院所搭建虛實融合的試驗驗證環(huán)境。加快首臺(套)裝備推廣應用，建立應用全過程數智化監(jiān)測體系，保障應用過程風險可控。面向人機協(xié)同作業(yè)、在線智能檢測、智能倉儲等典型場景，分行業(yè)打造一批低成本、可復用的系統(tǒng)解決方案，加快智能裝備及系統(tǒng)解決方案在中小企業(yè)的滲透普及。編制工業(yè)母機、機器人、儀器儀表等應用推廣目錄，組織開展“機器人+”應用行動、“工業(yè)母機+”百行萬企產需對接、智能制造進園區(qū)等活動，推動智能裝備在汽車、電子信息、航空航天、軌道交通、清潔能源、農業(yè)、建筑等領域規(guī)?；瘧谩?/p>

　　專欄 1 智能裝備創(chuàng)新發(fā)展工程

　　01 工業(yè)母機

　　面向新能源汽車、新能源裝備、航空航天等戰(zhàn)略性新興產業(yè)和傳統(tǒng)產業(yè)改造提升需求，重點發(fā)展數控立式/臥式/龍門(五軸)加工中心、數控車床和車削中心、鑄造裝備、鍛壓裝備、增材制造裝備等。推廣數控機床工業(yè)互聯(lián)互通通訊協(xié)議(NC-Link)，推進新一代信息技術與工業(yè)母機技術深度融合，發(fā)展智能工業(yè)母機。

　　02 工業(yè)機器人

　　重點發(fā)展高精度重載機器人、技能作業(yè)型機器人、特殊環(huán)境作業(yè)機器人，建設一批工業(yè)機器人及核心零部件中試驗證平臺，在汽車、船舶、軌道交通、航空航天等重點領域推廣應用一批大負載焊裝機器人、防爆噴涂機器人、人機協(xié)作機器人等高端工業(yè)機器人。

　　03 儀器儀表

　　重點發(fā)展高分辨率光譜儀、質譜儀、色譜儀、超寬帶高分辨率數字存儲示波器等科研儀器，復雜構件表面質量檢測、內部缺陷無損檢測、裝配參數在線測量等智能檢測裝備，環(huán)境監(jiān)測、導航測繪、地質勘探、核子及核輻射測量等領域專用儀器儀表，以及高端探測器與傳感器、高端信號發(fā)生和輻射源部件、精密分析分離與控制部件等關鍵零部件，儀器儀表基礎軟件與數據庫等行業(yè)圖譜庫及軟件。

　　04 智能控制裝備

　　重點發(fā)展一批分布式智能控制系統(tǒng)、自適應柔性控制系統(tǒng)、實時資源調度控制一體化邊緣控制器、驅控一體化運動控制器、高性能高可靠嵌入式控制系統(tǒng)、高集成可編程邏輯控制器等智能控制裝備，推進人工智能與實時控制技術深度融合。

　　05 智能物流裝備

　　重點發(fā)展高速重型堆垛機、高速智能分揀機、智能多層多向穿梭車，智能高密度存儲穿梭板、高參數智能立體倉庫，高速大容量輸送與分揀成套裝備、車間物流智能化成套裝備等。

　　06 醫(yī)療裝備

　　重點發(fā)展新一代智能監(jiān)護系統(tǒng)、基于腦機接口智能康復訓練裝備、智能假肢等創(chuàng)新醫(yī)療裝備，建設一批智能化醫(yī)療裝備中試驗證平臺，推廣應用一批智能醫(yī)學影像輔助診斷系統(tǒng)、智能手術機器人、智能經絡中醫(yī)診斷系統(tǒng)等先進適用醫(yī)療裝備。

　　07 制藥裝備

　　重點發(fā)展高性能細胞培養(yǎng)罐及附屬系統(tǒng)、蛋白質分離純化設備、高標準制劑裝備、微反應連續(xù)合成和口服制劑連續(xù)制造設備、復雜制劑生產和檢測設備等，持續(xù)推進高端傳感器、新型生物反應器等突破和應用。

　　08 農機裝備

　　重點發(fā)展大馬力智能拖拉機、大喂入量谷物聯(lián)合收獲機、大型高速精密播種機、自走式寬幅噴桿噴霧機、糞肥還田機、側深施肥機、水肥藥一體化裝備、設施園藝裝備、設施水產養(yǎng)殖裝備、規(guī)?；B(yǎng)殖裝備等高端智能農機裝備和丘陵山地拖拉機、輕簡型甘蔗收獲機、山地玉米收獲機等丘陵山區(qū)適用智能農機。深入開展無人農業(yè)作業(yè)試驗，建設無人農業(yè)作業(yè)試驗區(qū)，探索智能農機與智慧農業(yè)集成配套新路徑。

　　09 軌道交通裝備

　　重點發(fā)展“復興號”智能動車組、新能源機車、智慧地鐵與市域列車、磁懸浮交通裝備等一批智能軌道交通裝備，持續(xù)推進智能裝備、智慧服務、智慧城軌等技術升級，形成完善“產品+”“系統(tǒng)+”全生命周期服務系統(tǒng)解決方案。

　　10 安全應急裝備

　　面向制造業(yè)、礦山、?；贰⒐べQ、能源、交通、住建等重點行業(yè)領域本質安全水平提升需求，以及洪澇、干旱、臺風、森林草原火災、地質災害、地震等自然災害防范和應急救援處置需要，重點發(fā)展監(jiān)測預警裝備、應急通信裝備、專用安全生產裝備設施、安全材料及產品、個體防護裝備、搶險救援處置裝備、消防滅火裝備、應急保障裝備等，推動裝備向智能化、輕型化、標準化方向發(fā)展。

　　11 礦山裝備

　　重點發(fā)展智能快掘成套裝備、硬巖截割掘進裝備、智能鉆探裝備、智能工作面綜采成套裝備、無人化智能鉆爆裝備、薄煤層和薄礦脈智能開采裝備、智能化鏟裝及運輸裝備、智能化尾礦充填成套裝備、露天礦山大型智能采剝裝備、智能特種作業(yè)機器人、新型礦用無人駕駛車輛等核心裝備。加快礦山智能裝備核心零部件、傳感器、關鍵控制單元和操作系統(tǒng)的研發(fā)應用。

　　12 工程機械

　　重點發(fā)展面向智能化作業(yè)場景、無人駕駛運營系統(tǒng)的高端、綠色工程機械，持續(xù)推進智能負載管理技術、動態(tài)穩(wěn)定性控制技術、自適應操作輔助技術、主動安全技術和能源管理技術的突破應用，不斷提高智能工程機械自主識別的精準性和自主運行的穩(wěn)定性。

　　(二)智能制造擴面普及行動

　　4.加快推進企業(yè)數智化轉型。開展數字化轉型改造行動，實施一批“智改數轉網聯(lián)”改造項目，推進老舊設備更新和“啞”設備改造，支持企業(yè)實施軟硬一體化改造，推動生產設備和信息系統(tǒng)全面互聯(lián)互通，促進數字化集成應用創(chuàng)新，提升企業(yè)數字化精益管理水平。開展智能工廠梯度培育行動，支持數字化基礎較好的企業(yè)圍繞數字化研發(fā)設計、產線柔性配置、智能倉儲、設備運維、供應鏈彈性管控等典型場景開展智能化升級，加快人工智能等數智技術融合應用，探索未來制造模式，推動業(yè)務模式和企業(yè)形態(tài)創(chuàng)新。組織行業(yè)機構研究梳理智能制造典型場景和行業(yè)特色場景，以及要素參考指引，為企業(yè)轉型提供參考。實施中小企業(yè)數字化賦能專項行動，支持企業(yè)結合自身需求實施設備自動化改造、數據采集、上云上平臺等投入少、見效快的數字化“微改造”，夯實數字化基礎。

　　專欄 2 智能工廠梯度培育工程

　　01 基礎級智能工廠

　　開展數字化網絡化基礎能力建設，圍繞智能制造典型場景部署必要的智能制造裝備、工業(yè)軟件和系統(tǒng)，實現核心數據實時采集、關鍵生產工序自動化、生產與經營管理信息化，開展點狀智能化探索。

　　02 先進級智能工廠

　　提升數字化網絡化集成能力，面向智能制造典型場景廣泛部署智能制造裝備、工業(yè)軟件和系統(tǒng)，實現生產經營數據互通共享、關鍵生產過程精準控制、生產與經營協(xié)同管控，在重點場景開展智能化應用。

　　03 卓越級智能工廠

　　強化數字化網絡化持續(xù)優(yōu)化能力，面向智能制造典型場景體系化部署智能制造裝備、工業(yè)軟件和系統(tǒng)，實現設計生產經營數據集成貫通、制造裝備智能管控、生產過程在線優(yōu)化，開展產品全生命周期和供應鏈全環(huán)節(jié)的綜合優(yōu)化，推動多場景系統(tǒng)級智能化應用。

　　04 領航級智能工廠

　　推動新一代人工智能等數智技術與制造全過程的深度融合，實現裝備、工藝、軟件和系統(tǒng)的研發(fā)與應用突破，推動研發(fā)范式、生產方式、服務體系和組織架構等創(chuàng)新，探索未來制造模式，帶動產業(yè)模式和企業(yè)形態(tài)變革。

　　5.協(xié)同推進鏈式數字化轉型。開展智慧供應鏈建設，支持工業(yè)母機、工程機械、農機裝備、軌道交通裝備、醫(yī)療裝備、礦山裝備、節(jié)能環(huán)保裝備等重點行業(yè)骨干企業(yè)建設供應鏈協(xié)同平臺，推動數據互聯(lián)互通、信息可信交互、資源柔性配置。支持供應鏈上下游協(xié)同改造，鼓勵龍頭企業(yè)聯(lián)合上下游制定協(xié)同技術改造方案，開展復雜設備網絡協(xié)同設計、多工廠分布式協(xié)同制造、產業(yè)鏈上下游協(xié)同管理等數字化協(xié)同改造。支持骨干企業(yè)開展能力共享，開放數據接口，以標準帶動產業(yè)鏈供應鏈上下游普及智能制造裝備、先進制造工藝、優(yōu)秀管理理念等，帶動中小企業(yè)鏈式轉型。

　　6.引導區(qū)域整體數字化轉型。開展高標準數字園區(qū)建設，暢通園區(qū)內數據鏈、創(chuàng)新鏈、產業(yè)鏈、供應鏈，探索園區(qū)數字化整體提升路徑。鼓勵裝備產業(yè)集群、園區(qū)聚焦共性需求，建設共享加工中心、鑄造中心、涂裝中心、表面處理中心、檢測中心等，探索區(qū)域協(xié)同設計、協(xié)同生產、協(xié)同服務等新模式新業(yè)態(tài)。開展制造業(yè)新型技術改造城市試點和中小企業(yè)數字化轉型城市試點，鼓勵地方、高新技術開發(fā)區(qū)、經濟技術開發(fā)區(qū)、裝備產業(yè)集群核心承載園區(qū)等聚焦主導產業(yè)，組織開展數字化轉型試點項目建設，培育一批共性場景，引導企業(yè)“看樣學樣”。建設一批區(qū)域、行業(yè)數字化轉型促進中心，為企業(yè)數智轉型提供評估診斷、中試驗證、人才培訓等公共服務。

　　(三)智慧服務拓展提升行動

　　7.提升裝備服務功能。引導企業(yè)聚焦用戶個性化需求，提升產品數據獲取、互聯(lián)互通、人機交互、輔助決策、自主執(zhí)行等智慧服務功能。鼓勵工業(yè)母機、工程機械、農機裝備、軌道交

　　通裝備、醫(yī)療裝備、礦山裝備、制藥裝備等重點行業(yè)骨干企業(yè)建設一批智能運維管理平臺，開展設備遠程故障診斷、運行參數優(yōu)化、運行軌跡跟蹤、預測性維護、共享調配等智能運維服務。支持有能力的裝備制造企業(yè)由設備供應商向系統(tǒng)解決方案供應商拓展或轉型，面向行業(yè)用戶數字化轉型需求，提供高水平、專業(yè)化、一站式集成服務。

　　8.培育智慧服務場景。應用智能軌道交通裝備、智能港口裝備、智能物流裝備等，打造智慧公路、智慧鐵路、智慧城軌、智慧港口、智慧航道、智慧物流、智慧樞紐等智慧交通場景。深入開展無人農業(yè)作業(yè)試驗，加快無人農業(yè)作業(yè)試驗區(qū)建設。推廣應用智能化動力及耕種管收作業(yè)裝備、設施園藝裝備、畜牧水產養(yǎng)殖裝備等，培育智慧農場、智慧牧場、智慧漁場及屠宰加工等智慧農業(yè)場景。開展高端醫(yī)療裝備推廣應用行動，推動人工智能與醫(yī)療裝備融合應用，打造醫(yī)學影像輔助判讀、遠程會診等智慧醫(yī)療場景，推動醫(yī)療應急機器人、智能救護車等裝備研發(fā)應用。開展智能建造、智慧礦山試點，應用工程測量無人機、建筑機器人、施工裝備集成平臺，以及智能挖機、礦卡、鉆機、特種機器人等，打造智能測繪、建筑部品部件智能生產、人機協(xié)同施工作業(yè)等智慧施工場景。推動應急機器人、智能消防車、救援裝備等安全應急裝備應用，遴選一批典型案例，打造安全應急基地。

　　9.挖掘裝備數據價值。開展裝備全生命周期數據治理，完善智能裝備數據采集、安全存儲、知識可視化、規(guī)范利用等數據治理體系，形成可控制、可信任、可追溯的高質量數據資源。實施可信數據空間發(fā)展行動，圍繞工程機械、軌道交通裝備、農機裝備、醫(yī)療裝備、礦山裝備等行業(yè)建設一批可信數據空間，探索培育數據驅動的產融合作、協(xié)同創(chuàng)新等新模式新業(yè)態(tài)。加速裝備全生命周期數據價值化，鼓勵數據交易機構聚焦裝備全生命周期數據，探索裝備數據流通交易模式，推動構建智能裝備數據服務生態(tài)。

　　(四)基礎支撐強化夯實行動

　　10.完善數字化轉型標準體系。面向機械工業(yè)數字化轉型智能化升級需求，推進標準體系建設，明確關鍵領域智能制造標準重點建設方向。加快推進標準研制，圍繞智能裝備、智能制造、智慧服務等方面，針對裝備數智功能、智能場景、新技術融合、評價體系等方向推進標準研制。加強標準宣貫應用，以標準指導企業(yè)開展典型數字化轉型場景建設，支持構建國家標準、行業(yè)標準、團體標準和企業(yè)標準協(xié)調配套的“標準群”。持續(xù)推進智能制造標準應用試點，鼓勵企業(yè)建設一批智能“母工廠”，固化并標準化推廣數字化轉型智能化升級發(fā)展經驗。

　　專欄 3 數字化轉型標準提升工程

　　01 標準體系建設

　　滾動制修訂《國家智能制造標準體系建設指南》，研究提出智能裝備、智能制造、智慧服務等數字化轉型智能化升級重點標準方向。

　　02 重點標準研制

　　面向智能裝備重點研制產品數據采集接口、互聯(lián)通信協(xié)議、數據字典、人機交互、工藝知識庫等標準。面向智能制造重點研制設計制造一體化、可重構柔性生產、精益數字化管理等智能場景標準，數字孿生裝備、工業(yè)人工智能、工業(yè)數據流通等新技術融合應用標準。面向智慧服務重點研制數據驅動服務、模型即服務、智能運維服務等標準。完善智能制造能力成熟度評價等標準。

　　03 標準應用推廣

　　推動機器視覺在線檢測、智能工廠數字化設計、遠程運維、預測性維護等成熟標準在機械工業(yè)應用，開展面向典型場景數字化轉型“標準群”建設和總結，推動成功經驗在中小企業(yè)推廣。

　　11.推進數字基礎設施建設。加大高性能智算供給，針對多裝備協(xié)同作業(yè)、裝備運行優(yōu)化、設備遠程運維等行業(yè)典型應用，推動“云邊端”算力協(xié)同發(fā)展。支持行業(yè)人工智能基礎設施建設，布局一批面向細分行業(yè)的人工智能開放平臺、高質量行業(yè)數據集、基礎件大數據中心等新型基礎設施。探索建立重點行業(yè)智能裝備全生命周期數據流通和追溯體系。支持行業(yè)企業(yè)開展內外網改造，根據企業(yè)自身需求靈活部署 5G 行業(yè)虛擬專網、工業(yè)光網、工業(yè)以太網、北斗導航等新型網絡基礎設施，支撐裝備全生命周期、生產制造全過程和供應鏈全環(huán)節(jié)數據互聯(lián)互通。

　　12.加強網絡與數據安全治理。實施工業(yè)互聯(lián)網安全分類分級管理，推動企業(yè)落實《工業(yè)互聯(lián)網安全分類分級管理辦法》《工業(yè)控制系統(tǒng)網絡安全防護指南》要求，開展自主定級、分級防護、符合性評測、安全整改等全環(huán)節(jié)工作，指導重點企業(yè)加強網絡安全監(jiān)測手段建設，加強重要工業(yè)控制系統(tǒng)安全防護，提升網絡安全綜合保障能力。推動研制重點細分行業(yè)重要數據識別等標準規(guī)范，指導企業(yè)開展重要數據識別和目錄備案，落實分級保護、風險評估、監(jiān)測應急等要求，應用數據安全技術產品，強化數據安全保障，提升保護能力。

　　三、組織實施

　　(一)強化組織協(xié)同。加強部門協(xié)同，共同推進機械工業(yè)數字化轉型技術攻關、裝備創(chuàng)新、推廣應用、標準研制、人才培養(yǎng)等。加強央地協(xié)作，鼓勵地方、園區(qū)出臺配套政策，引導各類社會資源集聚，形成系統(tǒng)推進工作格局。充分發(fā)揮智能制造專家咨詢委員會及相關高校、科研機構、專業(yè)智庫作用，開展機械工業(yè)數字化轉型前瞻性、戰(zhàn)略性重大問題研究。鼓勵行業(yè)組織發(fā)揮橋梁紐帶作用，加強政策宣貫、行業(yè)監(jiān)測、決策支撐和企業(yè)服務。

　　(二)提升公共服務。支持現有國家產業(yè)計量測試中心、標準試驗驗證平臺和服務機構提升檢驗檢測、質量認證、計量測試、咨詢規(guī)劃、安全評估等專業(yè)服務能力，大力開展質量基礎設施“一站式”服務。提升國家智能制造數據資源公共服務平臺等載體能力，鼓勵地方建設一批區(qū)域和行業(yè)公共服務平臺，為行業(yè)數字化轉型提供評估診斷、標桿案例、供需對接等公益服務。完善智能制造能力成熟度、績效評價等指標體系，鼓勵地方組織規(guī)模以上機械企業(yè)廣泛開展智能制造能力成熟度與數字化水平自評估。

　　(三)加強人才培養(yǎng)。開展機械工業(yè)數字化轉型重點專業(yè)技術和技能人才需求摸底，推動構建重點人才和專家信息庫。支持國家卓越工程師實踐基地建設，深入實施專業(yè)技術人才知識更新工程和“技能照亮前程”培訓行動，加快數字技術工程師培育，推動卓越工程師能力評價，著力培養(yǎng)機械工業(yè)數字化轉型急需緊缺人才。面向先進制造技術、產品創(chuàng)新、智能制造系統(tǒng)等方向，強化工藝技術傳承，加快培養(yǎng)大國工匠、能工巧匠、高技能人才。

　　(四)深化國際合作。加強與相關國家、地區(qū)及國際組織的交流，開展數字化轉型技術、標準、人才等合作。依托“一帶一路”倡議、金磚國家合作機制、區(qū)域全面經濟伙伴關系協(xié)定(RCEP)等，充分發(fā)揮國際智能制造聯(lián)盟、IEC 智能制造系統(tǒng)委員會中國專委會、金磚創(chuàng)新基地、金磚國家智能制造和機器人工作組等機構作用，推動智能裝備、配套服務、相關標準等“走出去”。支持跨國企業(yè)在華建設高水平智能工廠、研發(fā)中心等，共同建設富有韌性的全球生產網絡。

　　附件：典型場景清單

　　聚焦機械工業(yè)特點，梳理研發(fā)設計、生產制造、經營管理、運維服務、供應鏈管理等典型場景。堅持問題導向、急用先行的原則，以場景為切入點，推進機械工業(yè)數字化轉型智能化升級。

　　1.典型場景：產品數字化研發(fā)設計

　　痛點：機械產品類型多、結構復雜，設計過程中存在產品數據源不統(tǒng)一、一致性差、管理效率低、多專業(yè)多學科協(xié)同難等痛點。

　　改造目標：數字化產品研發(fā)設計。

　　實現方式和需要條件：應用計算機輔助設計和仿真分析(CAD&CAE)、產品數據管理(PDM)、產品全生命周期管理(PLM)等系統(tǒng)，建立產品標準件庫和通用件庫，實現設計工具對標準件和通用件的高效調用，提高設計人員工作效率。建設多方共用的數字化設計平臺，形成以任務流為驅動、數據流為核心、數字化設計對象為載體的多方協(xié)同設計模式。運用專業(yè)軟件開展結構強度、疲勞失效、壽命等方面的虛擬試驗和仿真優(yōu)化，提高產品設計質量和效率。

　　2.典型場景：工藝數字化設計

　　痛點：傳統(tǒng)機械工藝設計方法難以保證從產品數據到工藝數據傳遞的唯一性、時效性，部分加工和裝配工藝設計仍依靠技術人員經驗，導致產品可制造性差。

　　改造目標：數字化工藝設計。

　　實現方式和需要條件：建立工藝知識庫、模型庫，集成機加工、鑄鍛焊熱處理等多種工藝模型，實現設計工藝數據實時調用。搭建計算機輔助工藝規(guī)劃(CAPP)等系統(tǒng)，實現工藝數字化設計和迭代優(yōu)化。應用產品全生命周期管理(PLM)等軟件，集成三維工藝設計工具，打通產品研發(fā)、工藝設計、生產作業(yè)等環(huán)節(jié)數據，全面評價與及時改進產品和工藝設計的可加工性、可裝配性和可維護性。

　　3.典型場景：數據驅動產品研發(fā)

　　痛點：機械產品研發(fā)設計主要依賴人工經驗，難以滿足產品快速研發(fā)、復雜結構設計、用戶個性化設計等需求。

　　改造目標：實現基于數據和知識的產品創(chuàng)成式設計。

　　實現方式和需要條件：搭建創(chuàng)成式設計平臺，面向產品快速研發(fā)、復雜結構設計、用戶個性化設計等需求，集成需求、設計、生產、使用等多維數據，根據定義的設計變量和約束條件，快速生成最有效形狀結構、材料配方并不斷迭代優(yōu)化，實現基于數據驅動的產品形態(tài)、功能和性能的研發(fā)設計和持續(xù)優(yōu)化，大幅提高設計效率，拓展認知邊界。

　　4.典型場景：智能排產調度

　　痛點：機械產品結構復雜、零部件繁多，且多為單件小批量生產，生產過程管理難度大，傳統(tǒng)排產調度方式主要依賴人工，生產效率低，難以實現生產資源利用最優(yōu)化。

　　改造目標：生產計劃動態(tài)優(yōu)化和資源高效配置。

　　實現方式和需要條件：應用企業(yè)資源管理系統(tǒng)(ERP)、生產執(zhí)行系統(tǒng)(MES)等信息化管理系統(tǒng)，實時監(jiān)控生產資源、設備狀態(tài)及工藝流程，確保排程調度有準確的基礎數據和實時的現場反饋。部署高級計劃與排程系統(tǒng)(APS)，應用多約束排產建模、多目標排產尋優(yōu)等技術，在訂單、產能、資源、交期等多目標約束和多擾動情況下實現排產優(yōu)化與資源動態(tài)調度，縮短產品生產周期，提高生產效率和資源利用率。

　　5.典型場景：產線柔性配置

　　痛點：機械產品種類繁多且定制化需求強，傳統(tǒng)剛性產線缺乏柔性配置能力，難以快速應對市場和訂單的變化，無法適應不同產品的混線生產要求。

　　改造目標：多產品混線生產和快速換線，敏捷響應市場需求。

　　實現方式和需要條件：應用高端數控機床、智能焊接裝備、工業(yè)機器人、柔性工裝夾具、智能物流裝備等智能裝備，結合企業(yè)資源管理系統(tǒng)(ERP)、生產執(zhí)行系統(tǒng)(MES)等信息化管理系統(tǒng)，搭建模塊化柔性可重構產線，使得產線能夠根據訂單、工況、庫存等變化，實現快速換線和按需配置，滿足多品種小批量機械產品快速和低成本生產需求。

　　6.典型場景：人機協(xié)同作業(yè)

　　痛點：機械產品結構復雜，傳統(tǒng)生產方式資源協(xié)同效率低、作業(yè)安全風險高，制約生產效率提升。

　　改造目標：復雜裝備生產、裝配等環(huán)節(jié)人機高效協(xié)同。

　　實現方式和需要條件：部署高端數控機床、工業(yè)機器人、智能檢測、智能裝配、智能物流等智能裝備，構建人機協(xié)同作業(yè)單元和管控系統(tǒng)，應用智能交互、自主規(guī)劃、風險感知和安全防護等技術，實現產品加工、質量檢測、復雜裝配、分揀、物流配送等過程人機高效協(xié)同，顯著提高生產效率和作業(yè)安全性。借助 AR/VR、語音識別等技術，創(chuàng)新人機協(xié)同交互模式，實現生產組織和作業(yè)協(xié)同優(yōu)化，進一步提升作業(yè)效率。

　　7.典型場景：在線智能檢測

　　痛點：機械產品生產過程質量檢測主要依賴人工，檢測效率低，人為誤差大，且難以實現產品質量全生命周期追溯。

　　改造目標：質量在線精準快速檢測和全過程追溯。

　　實現方式和需要條件：在機加、焊接、涂裝、裝配等關鍵工序部署智能檢測系統(tǒng)，應用光學檢測、機器視覺等檢測手段，結合機器學習、大數據分析等人工智能技術，開發(fā)質量分析模型，實現質量在線實時檢測、自主判斷和閉環(huán)處置，提高檢測效率與準確性。構建質量追溯系統(tǒng)，集成質量管理、生產執(zhí)行、設備管理等系統(tǒng)數據，實現質量檢測的數字化管理和全過程數據集成共享。

　　8.典型場景：設備智能運維

　　痛點：傳統(tǒng)設備運行維護主要依賴人工，運維成本高昂，

　　費時費力，且難以快速響應用戶需求。

　　改造目標：智能遠程運維、預測性維護以及無人化施工。

　　實現方式和需要條件：在機械產品上部署數據采集設備，應用 5G、AR/VR、圖像采集等技術，實現產品運行數據的遠程自動收集。構建遠程運維系統(tǒng)，結合設備運行的歷史與實時數據，構建故障診斷模型，實現基于運行數據的遠程監(jiān)控、故障診斷及增值服務，顯著提升產品附加值。構建設備數字孿生模型，實時同步設備運行狀態(tài)，深度挖掘運行數據價值，為客戶提供主動服務。

　　9.典型場景：網絡協(xié)同制造

　　痛點：機械產品結構復雜，設計制造需要多方協(xié)同，傳統(tǒng)設計制造模式上下游存在信息孤島，協(xié)同效率低，難以實現資源最優(yōu)化利用和快速響應。

　　改造目標：企業(yè)內部及產業(yè)鏈上下游高效協(xié)同。

　　實現方式和需要條件：構建協(xié)同設計平臺，建立涵蓋多學科、多專業(yè)的虛擬樣機系統(tǒng)，實現跨專業(yè)、多學科、跨地域協(xié)同設計。建立網絡協(xié)同制造平臺，集成各工廠計劃排產、制造執(zhí)行等系統(tǒng)數據，實現跨企業(yè)跨地域的生產協(xié)同和制造資源配置優(yōu)化。建立產品全生命周期服務協(xié)同平臺，以產品為主線集成多工廠從用戶需求到回收再利用的全鏈條數據，實現基于數據分析的跨地域服務協(xié)同。

　　10.典型場景：供應鏈彈性管控

　　痛點：機械產品結構復雜，產業(yè)鏈供應鏈長，存在供應鏈響應速度慢、采購成本高、抗風險能力弱、資源調配效率低等痛點。

　　改造目標：供應鏈高效管理和風險動態(tài)預警處置。

　　實現方式和需要條件：建立供應鏈協(xié)同平臺，打通供應鏈上下游生產、倉儲、物流等環(huán)節(jié)，開展供應鏈計劃協(xié)同優(yōu)化，實時監(jiān)控供應鏈采購訂單和交付物流動態(tài)。建立供應鏈風險預警與彈性管控系統(tǒng)，采集和分析供應鏈上下游數據，應用數字化評價模型對供應商開展精細化管理，應用供應鏈風險識別和動態(tài)響應模型對潛在風險進行在線監(jiān)控、精準識別、提前預警和快速處置，提升供應鏈韌性和安全水平