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摘要工業和信息化部、市場監管總局聯合開展2023年度智能制造系統解決方案揭榜掛帥工作。

  【儀表網 產業報道】智能制造系統是一種由智能機器和人類專家共同組成的人機一體化智能系統,它在制造過程中能以一種高度柔性與集成不高的方式,借助計算機模擬人類專家的智能活動進行分析、推理、判斷、構思和決策等,從而取代或者延伸制造環境中人的部分腦力勞動。同時,收集、存貯、完善、共享、集成和發展人類專家的智能。
 
  為貫徹落實黨的二十大精神,系統推進制造業數字化轉型智能化升級,加快構建現代化產業體系,全面提升智能制造供給能力,根據《“十四五”智能制造發展規劃》,工業和信息化部、市場監管總局聯合開展2023年度智能制造系統解決方案揭榜掛帥工作。
 
  面向重點行業領域智能工廠和智慧供應鏈建設需求,聚焦21個智能制造系統解決方案攻關方向(詳見附件1),發掘培育一批掌握關鍵核心技術、具備較強自主可控供給能力的優勢單位,推進工藝、裝備、軟件、網絡技術的深度融合,突破一批先進適用、可大規模復制推廣的智能制造系統解決方案,提升專業化、標準化的智能制造集成服務能力。
 
  申報主體可參照《智能制造系統解決方案揭榜掛帥重點行業和攻關方向》(附件1)和《智能制造系統解決方案揭榜掛帥項目申報書》(附件2)編寫申報材料,并于2023年11月15日前完成線上申報。
 
  每個申報主體僅可申報1個項目,每個項目可針對最多3個攻關方向提出不同行業領域的解決方案。申報主體對申報內容的真實性負責,確保申報材料不涉及國家秘密、商業秘密。
 
  工業和信息化部和市場監管總局共同組織遴選并公布智能制造系統解決方案揭榜單位和揭榜任務清單。揭榜單位應按照申報書提出的攻關目標和指標要求,在公布后2年內完成全部任務,其中一個攻關方向涉及多個行業應用的,需要在每個行業至少2家企業開展應用驗證,取得明確成效。
 
  申報條件
 
  (一)申報主體應為在中華人民共和國境內注冊,具有獨立法人資格,近三年經濟效益較好且信用記錄良好的企業或科研院所,主營業務包括智能制造系統解決方案的研發、供應、服務等。
 
  (二)申報主體應具有較好的智能制造系統解決方案技術創新和實施應用基礎,有必要的場地、設備、人員條件,具有進行工程化研發、試驗、實施的綜合能力,在相應行業和領域具有成功應用案例,愿意就申報的揭榜任務內容進行評估驗收和宣傳推廣。
 
  (三)申報主體近三年未發生重大、特大安全生產事故,重大、特大環境事故,無違法違規行為。
 
  附件1
 
  智能制造系統解決方案揭榜掛帥重點行業和攻關方向
 
  智能制造系統解決方案揭榜任務面向25個重點行業智能制造典型場景和智能工廠建設需求,聚焦基礎制造能力升級、重點生產環節優化、關鍵要素資源保障等3個方面,提出21個智能制造系統解決方案攻關方向。申報單位可結合自身情況,明確攻關任務,制定任務目標,研發新技術、新產品,通過工藝、裝備、軟件、網絡等集成創新,形成自主可控的系統解決方案,并實現標準化、模塊化的復制推廣。
 
  一、重點行業
 
  重點聚焦石化化工、鋼鐵、有色、建材、新材料、民爆、礦業、工業母機和機器人、基礎零部件、傳感器及儀器儀表、汽車及關鍵零部件、軌道交通裝備、醫療裝備、工程機械、農業機械、航空航天裝備、船舶及海洋工程裝備、能源裝備、輕工、紡織、食品、醫藥、印刷、電子設備、集成電路等行業領域開展智能制造系統解決方案揭榜掛帥工作。面向傳統產業重點開展輕量化、易維護、低成本的解決方案研發和應用驗證,利用數字技術支撐傳統產業進行全方位、全鏈條改造;面向戰略性新興產業和未來產業重點推動先進性、適用性、自主性較高的解決方案攻關,支撐新質生產力形成,增強發展新動能。
 
  二、攻關方向
 
  (一)基礎制造能力升級
 
  1.產品數字化設計解決方案
 
  針對復雜產品研發周期長、協同能力不足、知識管理系統性差等問題,突破跨主體跨學科綜合設計、多物理場耦合仿真、數字樣機虛擬驗證等技術,基于集成化的產品協同設計平臺和產品數據管理系統,建立設計資源庫、模型庫、規則庫、知識庫等,打造基于模型和知識的產品快速設計能力,提高產品設計效率和研發敏捷性。
 
  2.工藝智能化設計解決方案
 
  針對工藝知識機理儲備不夠、工藝規劃仿真能力不足等問題,突破結構化工藝規劃與仿真、分子級物料表征等技術,基于工藝設計仿真套件,建立工藝包、工藝知識庫等,實現工藝快速設計與仿真驗證,打造機理與數據驅動的工藝設計仿真能力,縮短新產品工藝定型周期,提高工藝設計水平。
 
  3.設計制造服務一體化解決方案
 
  面向復雜產品全生命周期各環節的設計和集成需求,突破跨階段跨組織業務流程協同、多源異構數據融合與關聯追溯、業務協同一體化模型等技術,開發設計制造服務一體化協同平臺,打通產品全生命周期數字主線,實現設計制造服務資源共享和集成管理,形成可制造性和裝配性分析能力,縮短產品研發周期,優化產品質量,提升生產效率。
 
  4.裝備數字化解決方案
 
  針對制造裝備數字化水平不高等問題,突破多源信息融合、關鍵參數在線監測與誤差補償等技術,建立制造裝備模型和數字孿生體,構建在裝備中集成傳感器、控制器、通信模塊、先進控制軟件的能力,支撐制造裝備的研發或智能化改造,滿足柔性生產、精益管控、智能運維等需求。
 
  5.智能生產線解決方案
 
  面向精益化、定制化、柔性化的生產制造需求,突破產線動態集成、在線配置、虛擬調試等技術,構建基于工藝知識的產線虛擬仿真、實時監測和管理控制一體化能力,形成模塊化、可重構的智能柔性生產線,提高精益管控和柔性制造水平,大幅提升生產效率。
 
  6.數字孿生工廠解決方案
 
  針對信息孤島難打通、綜合管控難度大等問題,突破機理模型融合、虛實映射和實時交互等技術,開發智能工廠數字孿生系統,打造裝備/產線/車間/工廠等不同層級的數字孿生體構建能力,實現制造全要素、全流程數字化映射、仿真、監控、診斷、預測和優化,提升智能工廠生產效率,降低運維成本。
 
  7.高性能工業網絡解決方案
 
  針對工業領域低時延、高可靠、大帶寬多場景通信需求,突破異構網絡快速自適配、遠距離多節點高帶寬實時通信、跨域確定性通信等技術,基于5G、TSN、Wi-Fi、工業以太網、工業PON等網絡基礎設施,構建面向工業現場的混合組網能力,實現IT/OT融合、云邊端一體化協同、網絡全生命周期管理,滿足不同業務和場景的差異化通信需求。
 
  8.工廠操作系統解決方案
 
  聚焦智能工廠OT和IT系統平臺化、融合化發展趨勢,突破操作系統體系架構、業務流程的管理和抽象、應用快速構建等技術,開發智能工廠操作系統和應用開發平臺,實現產品、裝備、軟件等制造全資源快速接入、異構軟件系統業務協同等功能,大幅縮短智能工廠信息系統建設周期,提升部署效率,降低運維成本。
 
  (二)重點生產環節優化
 
  9.計劃調度動態優化解決方案
 
  針對人工計劃調度和資源配置優化效率低等問題,突破事件驅動的動態調度、生產路徑選擇與訂單分配、多層級計劃聯動優化等技術,基于生產計劃與排程系統,建立產線/車間/工廠/集團多層級生產計劃與排程模型和優化算法,實現交期、產能和庫存等多約束條件下自動化優化排程,提高資源利用率、精益協同水平和交貨期準確度。
 
  10.工藝過程在線優化解決方案
 
  針對工藝參數調優難度高、波動大等問題,突破工藝過程模擬,多工藝參數感知與分析等技術,研制工藝在線優化管控系統,開發先進控制算法和參數優化算法,基于工藝機理和實時數據實現工藝優化控制和參數在線調整,降低原材料消耗,提高生產效率和產品良品率。
 
  11.質量綜合管控解決方案
 
  面向工廠穩定生產、保障質量、提高效率等需求,突破基于機器視覺的質量缺陷檢測、質量全流程追溯等技術,基于智能檢測裝備,開發質量綜合管控系統,實現質量參數、產品缺陷、設備故障和生產異常快速診斷定位和管控優化,降低質量損失風險,提升企業生產全流程質量管控能力。
 
  12.廠內智能物流解決方案
 
  面向工廠內物流準時、準確、高效配送需求,突破高精度物體識別、大規模集群調度等技術,研制智能物流管理系統和高性能物流裝備,建立物料需求預測、路徑優化算法,實現物料的收、存、發、配等全過程智能調度和自動執行,提升倉儲、配送等各環節的作業效率、周轉效率與準確性。
 
  13.設備智能運維解決方案
 
  面向制造裝備連續、穩定、可靠運行的需求,突破基于機理模型和數據分析的故障診斷、預測性維護等技術,研制設備智能運維系統,實現設備運行狀態實時監測、健康趨勢預測、故障診斷定位、運維策略優化等功能,降低設備運維成本,減少意外停機,保證生產連續穩定。
 
  14.安全一體化解決方案
 
  面向安全生產需求,突破設備異常和外部威脅關聯風險分析、工藝偏離分析、生產運行風險動態預測等技術,建立風險動態評估模型,研制功能安全、網絡和數據安全一體化協同管控系統,實現網絡和數據安全威脅、過程安全危險相關要素實時綜合感知和風險預警,保障生產過程長周期安全運行。
 
  15.智能運營決策解決方案
 
  面向企業生產運營決策過程的自動化和智能化發展趨勢,突破業務態勢全景感知、數據和事件驅動的增強分析等技術,開發企業智能運營決策中心,建立業務規則庫、多場景決策模型,實現企業運行態勢全面監控、風險事件主動預警、經營策略自主生成,打造制造資源全局優化配置能力。
 
  (三)關鍵要素資源保障
 
  16.智慧供應鏈協同解決方案
 
  針對企業供應鏈成本高、協作效率差等問題,突破供應鏈可視化及實時監控、多維度動態協同、資源整合與優化等技術,研制智慧供應鏈協同平臺,建立供應鏈智能分析決策算法,實現供應鏈全環節信息同步共享、需求精準預測、風險有效預警、業務動態協同,提升供應鏈安全穩定和快速響應水平。
 
  17.能碳精益化管控解決方案
 
  面向工廠綠色低碳和節能減排的需求,突破能耗和碳排放可視化建模與仿真、多尺度能效動態評估、碳排放量化方法等技術,開發能碳智能管控平臺,建立裝備/產線/車間/工廠多級能耗模型、多能源介質平衡調度模型和全生命周期碳排放模型,實現能碳信息綜合監控、能效分析優化和碳足跡全生命周期計量與追溯,降低能耗和碳排放量。
 
  18.數據資源管理和應用解決方案
 
  針對當前工業數據利用率低、價值挖掘難等問題,突破多源異構數據自動清洗、高效存儲和索引等技術,基于數據管理與應用平臺,建立貫穿制造全過程數據模型建模方法,構建重點行業和關鍵領域制造資源的數據字典,實現工業數據應用融合、流程貫通、集成共享、價值挖掘,提升數據賦能業務能力。
 
  19.工業數據安全解決方案
 
  針對工業數據安全保護需求,圍繞工業數據泄露、竊取、篡改等風險,加強工業數據智能分類分級、工業數據庫審計、低時延加密傳輸等共性技術優化升級,突破適配工業業務場景和數據特征的輕量級數據加密、隱私計算、密態計算等關鍵技術,推進工業數據安全保障體系建設。
 
  20.工業網絡安全解決方案
 
  針對智能工廠安全防護需求,突破安全態勢感知與智能分析、多攻擊面協同防御策略、入侵響應控制等技術,構建工業網絡安全縱深防御體系,實現網絡安全風險動態評估與預警、威脅發現與定位、攻擊阻斷與抑制等功能,提高智能工廠網絡安全保障能力。
 
  21.工業智能解決方案
 
  面向人工智能與制造各環節深度融合應用的發展趨勢,突破定制化的數據預處理和特征工程、高并發輕量化的大模型部署與推理等技術,研制工業智能應用開發平臺,構建支持深度遷移的工業智能模型庫和算法庫、基于行業數據和專家知識的工業大模型,實現智能化的模型迭代優化和典型場景應用,推動制造裝備、軟件的智能化升級。
 

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