2026智能工廠梯度培育行動專項申報解讀及建設方案

智能工廠梯度培育行動專項申報解讀及建設方案政策脈絡×產業生態×應用場景×標準化建設智能制造發展背景與現狀PART

ONE2?信息系統普及：

CAD、

CAM等研發設計軟件應用，

實現設計制造數字化；ERP、

MES等系統出現，

帶動CRM、SCM、SRM等信息系統應用?工業網絡起步與技術奠基：

以太網和TCP/IP協議開始應用于PLC

，推動設備聯網；

同時物聯網概念被提出

，OPC協議發布

，為工業遠程通信奠定了基礎20世紀50年代至70年代

自動化?數控機床出現：大幅度提高工作效率

，完成了從人工控制向自動化的過渡?生產設備的自動化控制：可編程邏輯控制器（

PLC）和分布式控制系統（

DCS）的應用

，使得工廠能夠實現更高程度的自動化的概念逐漸形成?概念：基于新一代信息通信技術

與先進制造技術深度融合

，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節

，具有自感知、自學習、

自決策、

自執行、

自適應等功能的新型生產方式

（一）

從“制造”到“智造”：

全球產業競爭新格局21世紀初至今兼備數字化、

網絡化、

智能化多特征的智能制造?

隨著物聯網、大數據、云計算和人工智能技術的發展

，智能制造20世紀80年代至21世紀初數字化網絡化231早期應用：

工業機器人工業機器人是AI在制造業的早期代表，主要應用于生產連續性高、繁重、危險以及精準度要求高的領域

，顯著提高了生產效率、產品性能

，成為制造業競爭力的重要來源。未來方向：

智能體和具身智能通過在制造業中研發垂直大模型、具身智能機器人以及工業智能體

，利用AI實現自感知、

自學習、

自決策的閉環能力

，推動制造業邁向真正意義上的智能制造。全面賦能：

數智技術落地隨著21世紀AI技術的突破，

以深度學習、大數據分析和機器視覺為代表的數智技術開始在工業質檢、遠程監控和設備健康管理等場景中應用

，促使制造業向智能化方向轉型。范式突破：

通用人工智能出現大語言模型的突破使AI從感知向認知、從分析判斷式向生成式、從專

用向通用轉變

，使得AI不僅能生成

多模態內容

，還能輔助專業設計

，加速了AI在工業領域的滲透進程。人工智能是引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術

，

正以前所未有的速度重塑生產邏輯

，

推動制造業加速步入

“智造時代

”。

這既是技術賦能的必然要求

，

也是制造業本身發展的大勢所趨。

（一）

從“制造”到“智造”：

全球產業競爭新格局人工智能深度賦能u李強總理指出

，

關于今年和“十五五”經濟社會發展工作

，黨中央作了戰略部署——縱深推進全國統一大市場建設；

積極謀劃推動服務業擴能提質；

加快發展新一代智能制造；系統推進重大基礎設施網絡建設；

更大力度投資于人、

服務于民生；

六是更好應對新形勢下的外部沖擊挑戰。u促進實體經濟和數字經濟深度融合——促進制造業

“智改數轉網聯”

，

實施智能制造工程和工業互聯網創新發展工程

，一體推進網絡、

標識、

平臺、

數據、

安全體系建設和規模化應用。

（二）我國正在加快推動智能制造發展

《2026年政府工作報告》

u加緊培育壯大新動能。

堅持把發展經濟的著力點放在實體經濟上

，

因地制宜發展新質生產力

，建設現代化產業體系——拓展智能制造

，新建設一批智能工廠和智慧供應鏈。 《國務院第十一次全體會議》

《十五五規劃綱要》

5智能工廠重要性國家戰略支撐智能工廠是國家錨定制造強國戰略、培育新質生產力、保障產業鏈供應鏈安全、提升全球產業競爭力的核心載體

，為鞏固制造業大國地位、構筑全球競爭新優勢提供堅實支撐企業高質量發展智能工廠是企業破解生產痛點、加速轉型升級、夯實核心競爭力、實現高質量發展的關鍵支撐

，推動企業從“粗放經營”向“精細化管理”轉型

，增強市場中的核心競爭力制造業轉型升級智能工廠是制造業突破發展瓶頸、加速產業迭代升級、實現高端化智能化綠色化轉型、筑牢產業發展根基的關鍵路徑，是制造業數字化轉型智能化升級的主戰場 （三）

智能工廠成為制造業轉型升級的主戰場6從單層物理映射走向多層級知識融合產業升級

：全球經濟增長乏力

，對制造業結構升級提出新要求 （三）

智能工廠成為制造業轉型升級的主戰場需求變化：

市場需求快速變化

，對制造業敏捷響應提出新需求技術變革

：人工智能迅猛發展

，

為制造業系統變革提供新機遇國際合作

：全球產業布局重構

，

為制造業產業出海帶來新格局生產管理從局部靜態調度走向全要素動態優化從輔助決策被動響應走向智能決策主動服務從局部有限柔性走向全域可重構柔性從文檔主導走向模型貫通與智能生成

智能工廠的五大演進方向智能工廠變革背景生產作業運營管理研發設計工廠建設智能工廠梯度培育政策解讀PART

ONE8為貫徹落實國務院辦公廳印發的《制造業數字化轉型行動方案》，

按照《

“十四五

”智能制造發展規劃》

任務

部署

，

構建智能工廠、

解決方案、

標準體系

“三位一體

”工作體系

，

打造智能制造

“升級版

”

，

開展智能工廠

梯度培育行動。“十四五”以來

，智能工廠示范效應初見成效

，具備進行大規模技術推廣的基礎條件：?

支持遴選了421家國家級示范工廠?推動各地建設了萬余家數字化車間和智能工廠?

樹立了1541個智能制造優秀場景分層分級系統性、規模化推進智能工廠建設：?工信部、發改委、財政部、

國資委、

市場總局、數據局六部門聯合推動?分基礎級、先進級、

卓越級和領航級四個不同水平開展智能工廠梯度培育?構建更加完善的智能制造標準及評價體系

l構建智能工廠、解決方案、標準體系“三位一體”工作體系

l

打造智能制造“升級版”

l推動智能制造更大范圍拓展、更深程度滲透、更高層次演進

l培育了一批高水平、標志性智能工廠

l凝練可復制、可推廣的智能制造優秀場景

l具備了進行大規模技術推廣的基礎條件

2021-2023年：培育一批智能制造示范工廠、優秀場景2024-2030年：智能工廠梯度培育 （一）

智能工廠梯度培育相關政策文件發布實施成效

預期目標》9《智能工廠梯度培育行動實施方案》《智能工廠梯度培育要素條件》《智能制造典型場景參考指引(2025年版)》 （一）

智能工廠梯度培育相關政策文件發布指導文件工信部通知10

工信部聯合相關部門組織認定

深化數字化轉型、

網絡化協同

，

并開展智能化升級探索

面向智能制造典型場景體系化部署智能制造裝備、

工業軟件和系統

省級工信部門、

中央企業總部組織認定

聚焦數字化轉型、

網絡化協同開展建設

面向智能制造典型場景廣泛部署智能制造裝備、

工業軟件和系統

企業自建自評

聚焦數字化改造、

網絡化連接開展建設

圍繞智能制造典型場景部署必要的智能制造裝備、

工業軟件和系統

國家智能制造專家委在相關部門指導組織認定

重點聚焦智能化變革，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

、

軟件和系統的研發與應用突破，

基于全流程全環節數據深度分析應用推動研發范式

、

生產方式

、服務體系和組織架構等創新，

探索未來制造模式，

帶動產業模式和企業形態變革

實現設計生產經營數據集成貫通與分析應用

、制造裝備智能管控

、

生產過程在線優化，

開展產品全生命周期和供應鏈全環節的綜合優化

，推動多場景系統級智能化應用

（二）

各級智能工廠培育目標實現生產經營數據互通共享

、

關鍵生產過程精準控制

、

生產與經營協同管控，

在重點場景開展智能化應用

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探索培育領航級智能工廠普及推廣基礎級智能工廠規模建設先進級智能工廠擇優打造卓越級智能工廠11自2024年正式實施智能工廠梯度培育行動以來

，我國已培育

15家領航級智能工廠培育對象

，建成

500余家卓越級、8000余家先進級、

3.5萬余家基礎級智能工廠

，

覆蓋制造業主要行業門類

，形成較為完整的智能工廠梯度培育體系。

整體呈現出東部沿海等經濟較發達地區智能工廠數量多

，

部分中西部地區數量少的分布格局。

石化化工、

電氣機械、

鋼鐵有色、

建材等行業卓越級智能工廠占比超32%。

（三）

近兩年智能工廠梯度培育情況卓越級智能工廠部分省份分布（2024-2025年）卓越級智能工廠行業分布（2024-2025年）12重點省市獎補政策地區先進級卓越級領航級甘肅省最高300萬元額外給予最高100萬元獎勵額外給予最高200萬元獎勵安徽省無直接獎勵200萬元500萬元重慶市無直接獎勵100萬元300萬元天津市按照實際投資額的20%

，給予最高1000萬元支持。按照實際投資額的30%

，給予最高1000萬元支持。青島市無直接獎勵50萬元浙江省參照各市配套政策最高300萬元……深遠的戰略價值：資質背書與品牌躍升改造提供可觀的資金支持

，有效緩解轉型期的資金壓力。直接的經濟效益：

降本增效與財政紅利

（四）

地方激勵政策與申報紅利明確的進階路徑：成為領航級需要逐級申報官方背書：

智能工廠稱號是企業技術實力、行業標桿地位的官方認定

，大幅提逐級申報

：

申報必須遵循

“

逐級晉升

”

原則

，

不可跨級申報高級別。財政獎補：

各地政策能為企業的智能化升品牌公信力與行業影響力。13智能工廠梯度培育申報解讀PART

ONE14申報材料l

申報單位基本信息

：包括企業名稱、地址等信息l智能工廠基本情況

：包括工廠總投資、項目簡介等信息l智能工廠場景建設情況

：包括項目總體情況、系統集成情況等信息l智能工廠建設成效

：包括項目的先進性與特色、實施成效等信息組織推薦l省級工信主管部門會同有關部門組織本地區的項目推薦工作，有關中央企業組織本集團的項目推薦工作l

2024年工業增加值排名前10位的省（區、市）推薦項目數量不超過40個；

排

名第

11

~20位的不超過30個；

其他不超過20個企業申報l參考《智能制造典型場景參考指引（2025年版）

》、《智能工廠梯度培育要素條件（2025年版）》l基于智能制造數據資源公共服務

平

臺

申

報（

http

s

://www

.

miit-

）評審認定l

工業和信息化部會同國家發展改革委、財政部、國務院國資委、市場監管總局、

國家數據局組織卓越級智能工廠評審認定和宣傳推廣

（一）

智能工廠申報流程152024年工業增加值排名前10位的省（區、

市）推薦項目數量不超過40個排

名

第

11

~

2

0

位

的

省（區、

市）

推薦項目數量不超過30個其他省

（區、

市）

推薦項目數量不超過20個新疆生產建設兵團、

有關中央企業推薦項目數量不超過5個先進級先進級組織評選時間、方式、

數量由地方工信部門、

央企總部決定先進級一般3月份陸續開始評選

，

需在卓越級評選之前完成先進級與卓越級的推薦單位一致結合當地獎補政策

，

綜合考慮推薦方式基礎級智能工廠企業自建自評先進級智能工廠省級工信主管部門

央企推薦卓越級智能工廠工信部會同相關部門央企推薦領航級智能工廠工信部+國家智能制造專家委員會

（二）組織方式與推薦數量組織認定卓越級16企業規模企業應為規模以上工業企業

，企業和產品均具有較強市場競爭力經營狀況企業近三年經營和財務狀況良好

，

無不良信用記錄、

無較大及以上安全、

環保等事故

，無違法違規行為安全要求工廠使用的關鍵技術裝備、

工業軟件、

工業操作系統、

系統解決方案等安全可控

，

網絡安全和數據安全風險可控組織保障企業應建立智能工廠統籌規劃、

建設和運營的組織機制

，擁有一批智能制造專業人才

（三）

智能工廠申報基礎要求234117企業參考《智能制造典型場景參考指引（2025年版）

》

，

圍繞工廠建設

、

研發設計

、

生產作業

、

生產管理

、

運營管理等開展智能工廠建設

，

且至少覆蓋生產作業、

生產管理、

運營管理三個環節。智能制造能力成熟度評估水平應達到GB/T

39116—2020

《智能制造能力成熟度模型》二級及以上。申報主體已完成智能工廠建設并獲評基礎級智能工廠

，

并達到先進級智能工廠要素條件要求。

（四）

先進級智能工廠申報要求智能制造能力成熟度水平場景建設情況工廠建設情況01020318生產

開展關鍵裝備和工序數智技術應用

，實現關鍵裝備異常預警、

關鍵工序在線分析優化、

關鍵生產過程精準控

作業

制、產品關鍵質量特性數字化檢測。運營

通過經營管理與生產作業等業務的數據集成貫通

，應用數字化管理工具

，實現成本有效管控、

訂單及時交付、

管理

績效指標動態評估等

，

開展供應鏈數字化管理。生產通過對生產過程、

倉儲物流、

設備運行、

產品質量等進行數字化集成管控

，應用數據分析工具

，實現高效輔

管理助計劃排產和業務流程協同管理

，

并開展安全能源環保數字化管控。工廠開展車間級、

工廠級數字化規劃與建設；

對工藝路線、

產線布局和物流路徑等進行仿真；

廣泛部署安全可控

建設

的智能制造裝備、

工業軟件和系統。研發

開展產品、

工藝的數字化研發設計和仿真迭代

，應用數字化設計工具

，實現產品設計、

工藝設計數據統一管

設計

理和協同。至少覆蓋生產作業、

生產管理、

運營管理三個環節（四）

先進級智能工廠申報要求19工廠建設情況申報主體已完成智能工廠建設并獲評先進級智能工廠

，

智能制造達到國內領先水平

，

開展了人工智能技術應用探索

，

并達到卓越級智能工廠要素條件要求。參考《智能制造典型場景參考指引（2025年版）

》

，

圍繞工廠建設、研發設計、

生產作業、

生產管理、運營管理等開展智能工廠建設

，

原則上應覆蓋全部五個環節。智能制造能力成熟度水平智能制造能力成熟度評估水平應達到GB/T39116—2020

《智能制造能力成熟度模型》三級及以上（五）

卓越級智能工廠申報要求場景建設情況20研發

開展產品、

工藝建模分析、

虛擬驗證和仿真調試

，集成貫通產品全生命周期數據

，實現產品、

工藝優化與迭

設計

代；

開展智能化輔助設計

，構建產品設計庫、

工藝知識庫

，

減少基礎性、

重復性設計工作。生產

開展生產全過程綜合優化提升

，構建柔性可重構制造單元、

產線

，進行過程控制、

生產工藝、

生產設備、

生

作業

產質量等數據在線實時監測和分析應用；

開展人工智能技術應用

，提升生產過程智能化水平。運營

開展企業經營活動數智化賦能

，基于數據綜合分析實現精益管理、

精準營銷、

增值服務、

規模化定制、

供應

管理

鏈風險預警等應用；

開展智能化經營

，實現企業經營狀態及時感知和快速精準決策。開展工廠整體數字化規劃與建設

，對工廠進行系統級建模和優化

，推動車間級或工廠級數字孿生建設

，與真實工廠進行實時數據交互；

體系化部署安全可控智能制造裝備、

工業軟件和智能系統

，建設高性能網絡、

算力等數字基礎設施

，

支撐構建各類智能化場景。開展數字化生產管理

，集成打通

“人、機、料、法、安、能、環”數據

，

動態優化生產計劃與車間排產

，在線監測分析倉儲、

物料、

安全、

能源和環境狀態

，進行高效精細管理；

開展生產過程綜合智能化管控

，實現生產管理全局優化。（五）

卓越級智能工廠申報要求原則上應覆

蓋五個環節生產管理工廠建設21工廠數字化規劃設計數字孿生工廠構建數字基礎設施建設車間智能排產生產進度跟蹤環節4：生產管理能源智能管控碳資產全生命周期管理倉儲智能管理安全一體化管控柔性產線快速換產質量分析與改進質量精準追溯人機協同作業設備維修維護環節6：運營管理工藝動態優化智能經營決策產品精準營銷規模化定制

（五）

卓越級智能工廠申報要求《智能制造典型場景參考指引(2025年版)》

：

8個環節、

40個場景

重點環節和場景其余結合行業特點

，進行選擇供應鏈風險預警與調度供應商數字化管理供應鏈物流智能配送環節3：工藝設計產品增值服務遠程運維服務產品虛擬驗證采購計劃優化協同環節1：工廠建設工藝數字化設計環節2：產品研發產品數字化設計制造工程優化客戶主動服務環節8：供應鏈管理環節7：產品服務環節5：生產作業設備故障診斷與預測危險作業自動化數智精益管理在線智能檢測設備運行監控生產動態調度污染在線管控物料精準配送先進過程控制生產計劃優化網絡協同制造22?主要技術經濟指標應處于國內同行業領先水平

，

其中應用人工智能技術場景比例不低于20%。?在國內同行業起到引領帶動作用

，

帶動供應鏈上下游協同開展數智化升級。?培育形成具有行業推廣價值的智能制造解決方案

，

探索構建企業智能制造

“標準群”。?建立較為完善的智能制造復合型人才培養體系

，

培養一批智能工廠建設和運營人才。

（五）

卓越級智能工廠申報要求建設成效23工廠建設情況申報主體須已獲評卓越級智能工廠

，

智能制造達到全球領先水平

，

并按照領航級智能工廠要素條件要求推動人工智能技術廣泛深度應用

，

開展未來制造模式初步探索

，

加速工廠建設、

研發設計、

生產作業、

運營管理等各環節智能化變革。場景建設情況鼓勵企業參考《智能制造典型場景參考指引（2025年版）

》

，

圍繞工廠建設、研發設計、

生產作業、

生產管理、

運營管理等開展智能工廠建設

，

須覆蓋全部五個環節。智能制造能力成熟度水平智能制造能力成熟度評估水平應達到GB/T39116—2020

《智能制造能力成熟度模型》四級及以上行業地位申報主體須為本行業本領域領軍企業

，

核心產品具有全球競爭力

，

且有必要的資金

、

人才

、技術等資源投入領航級智能工廠建設。

（六）

領航級智能工廠申報要求243生產作業開展工藝創新突破，

通過智能制造裝備與數字技術深度融合實現極端尺寸

、

極致精度

、

極限環境制造，

拓展制造能力邊界；

推動生產方式變革，圍繞工藝、

設備、質量等提升自感知

、自決策

、自執行能力，

實現換產零切換

、

工況零異常

、

產品零缺陷等。2研發設計開展研發方式變革，

實現生成式設計

、

跨領域創新

、

性能功能自優化等，

顯著提升研發效率和創新能力；

開展產品全生命周期高效協同和智能優化，

實現需求主動感知

、

用戶參與設計

、

產品敏捷迭代等，

驅動產品價值延伸和升級。4生產管理開展生產管理方式智能化變革，通過計劃排產

、資源調度

、

倉儲物流

、

能源管控等自組織

、自優化，

實現生產過程零浪費

、

零庫存

、

零排放等；開展生產模式創新，

形成共享制造

、

凈零制造

、循環制造等新模式。5運營管理構建運營管理智能體，

實現財務管理、

市場營銷、產品服務

、

供應鏈管理等關鍵業務流程的少人化、無人化；

推動企業形態變革，

實現網絡化

、

分布式管理，

催生新型商業模式，

構建價值共創的產業生態。1工廠建設推動企業級數字孿生建設，

開展企業生產全環節和業務全流程高精度

、

多尺度建模，

實現復雜系統實時仿真分析與優化

、

決策指令及時反饋下達和精準執行。

（六）

領航級智能工廠申報要求需覆蓋全部五個環節25?主要技術經濟指標全球領先

，其中應用人工智能技術場景比例不低于60%?打造全球領先的應用標桿

，

通過

“母工廠”等方式推動工廠建設經驗復制推廣

，

引領產業鏈上下游形成智能制造協同創新生態?培育的智能制造解決方案實現對外輸出

，

形成較為完善的企業智能制造

“標準群”

，

推動形成行業、

國家標準?培養智能制造領軍人才

，對外提供智能工廠建設和運營指導或服務

（六）

領航級智能工廠申報要求建設成效26工廠建設總

體情況先進性與特色重點環節智

能化建設實施成效安全性后續計劃附件闡述項目技術的先進性、

目標產品的先進性和市場前景、項目的特色和亮點

，如：l采用的關鍵技術、裝備、軟件是否國內領先/國際先進；l創新模式、行業引領作用、可復制性。l按照《智能工廠梯度培育要素條件》及《智能制造典型場景參考指引(2025年版)》

，分別闡述工廠建設、研發設計、生產作業

、生產管理、運營管理5個環節的匹配情況。l需覆蓋至少8個建設成效突出、推廣價值高的場景

，鼓勵人工智能技術應用。

（七）

申報實操指南——申報書主要內容l關鍵技術、軟件、裝備清單、標準清單、專利

清單、AI模型清單。l企業營業執照、近三年審計報告、榮譽資質等。27描述智能工廠建設實施背景

（如行業趨勢

、

企業戰略）

、基礎條件（現有數字化基礎、技術積累）

、建設歷程、核心產品等內容。從關鍵技術裝備、工業軟件、系統解決方案，

以及網絡安全和數據安全風險可控等方面闡述項目的安全性企業基本信息、近三年發展情況、能力成熟度自評估、工廠基本信息、整體建設成效指標等闡述下一階段發展目標、建設內容、成長性、推廣計劃等從創新、經濟性、推廣、標準、人才等方面重點闡述建設成效基本信息28梯度級別核心特征成熟度要求AI應用比例引領作用基礎級數字化普及、網絡化連接二級及以上無明確要求市區內同行業引領先進級數字化轉型、網絡化協同二級及以上無明確要求省域同行業領先卓越級數字化轉型、網絡化協同、智能化升級三級及以上≥20%國內同行業引領領航級數字化轉型、網絡化協同、智能化變革四級及以上≥60%全球領先標桿企業可通過“智能制造評估評價公共服務平臺”（http://www.c3mep.cn/）

（以下簡稱“服務平臺”）進行注冊

，免費開展自診斷。

申請企業可以通過平臺自診斷快速了解所屬行業平均水平以及自身智能制造水平

，同時為企業申請評估等級提供參考。

（七）

申報實操指南——智能制造能力成熟度自評估1參與申報是對智能制造水平的權威驗證智能工廠梯度培育不是簡單的榮譽申報

，

而是依據國家標準對企業的智能制造能力進行系統性評估。

通

過這一過程

，企業能夠獲得權威機構的專業診斷

，清晰定位自身在行業中所處的真實水平。2申報競爭日趨激烈

，

先期布局占據主動隨著政策認知全面普及

，各行業頭部企業已率先啟動申報

，參評數量呈現持續攀升態勢。

每批次認定名

額受評審資源限制保持相對穩定

，

越早進入培育體系

，

面臨的競爭壓力相對越小。3申報具有時效性

，錯過窗口將整體延后一年梯度培育遵循

“基礎級—先進級—卓越級—領航級”的遞進路徑

，每一級認定均有嚴格的申報窗口期。

錯過本批次申報

，

意味著企業的整體進階計劃將推遲一年。

申報緊迫性30PART

ONE解決方案29智慧工廠體系、業務及技術整體架構31智慧工廠的搭建需要明確其在體系、業務與技術等三個層面的架構，根據企業自身發展所需進行相應調整與適配，保證工廠整體效率滿足企業發展需求智慧工廠體系整體架構智能工廠業務整體架構智慧工廠技術整體架構企業通過實現工廠采購與研發等運營環節、人力和設備等生產要素、財務和行政等業務類型的全方位數字化，提升其運營管理的感知水平、可視化水平和信息化水平，真正實現企業降本增效的運營目標智慧工廠的業務數字化與智慧化的體現主要在生產關鍵要素數字化、生產細分層面智慧化和生產細分環節數字化等云計算、物聯網、人工智能和移動互聯網技術是支撐智慧工廠在可視化與協同化的關鍵要素，真正幫助工廠實現高效運維的管理智慧工廠體系、業務及技術整體架構智能工廠特征數字化借劣覆蓋全廠的網路平臺實現生產數據

的實時采集，快速掌握生產運行情況，

實現生產環境不信息系統的無縫對接，

提升了管理人員對生產現場的感知和監

控能力。

模型化基亍工廠模型構建各類工藝、業務模型不規則，幵不各種生產管理活勱相匘配。

可視化搭建了三維可視化工廠，幵不生產

工藝、設備信息、視頻監控、廠務

監控、能源管理、質量檢測等功能

迕行集成，為生產操作和管理人員

提供直接的業務場景展示。集成化建設了企業信息集成平臺，以MES為核心,向上支撐企業絆營管理，向下不生產過程的實時數據高度集成，將各自獨立的信息系統連接成為一個完整可靠和有敁的整體。決策科學化利用大數據技術，對各應用系統的數

據迕行集中存儲和分析，協劣公司領

導層及時發現問題、分析問題原因、

迕行風險預警，實現決策的科學化自勱化建設了覆蓋全廠的DCS、SCADA等系統，實現對整個工

——

藝過程的監測不控制。智能工廠的特征www.sunwaylandcom..

cn智能工廠的架構設計產業生態鏈PLM

、CRMERP、

APSM

工單調度E生產單元分配數據采集工業控制設備聯網傳感器+效率+智

能制

造智能制造管理流程智能化智能工廠現場設備智勱化智慧互聯隨需而至隨需而制成本品質企業策略工業4.0驅勱類型企業對于智能工廠的追求：提升企業競爭力創新速度

+解決方案/體系分工AI+物聯網人工智能+廠工S智能工廠建設方案AI+智能服務工業大數據平臺數字化工廠ERP人力資源管理數字化生產智能生產調度指揮中心MES生產制造執行系統三維工廠仺真能源分析三維生產監控車間資源管理三維工藝仺真質量檢驗能源監控設備在線監測不控制系統數據采集管理模塊智能工廠建設以智能化裝備為基礎，

數字化生產過程，幵應用網絡技術和信息化技術，

集成基亍大數據的智能化分析不決策支持方法

,

方案涉及智能工廠建設，實現了智能工廠

生產的智能化分析和管控。建設內容包括如下：1.智能工廠總體規劃設計2.SCADA及廠務監控系統3.

MES制造執行管理系統4.

EMS工廠能源管理系統5.工業大數據分析及應用系統智能制造標準體系產品設計

標準數據采集

標準軟硬集成

標準軟件集成

標準數據庫標準設備販置

標準智能評價

標準智能保障體系工業網絡

身仹識別工業交換機不

路由器防火墻

信息安全視頻監控

人員識別智能質量檢測不數據采

集裝備工

業物

聯

網移

勱

智

能數

據

挖

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能

控

制工業互聯網體系質量管理

系統智能化裝備及設施控制系統管理模塊生產現場

異常預警設備健康診斷數據集成不轉換供應商關系管理能源測量不監控智

能生

產數字化仺真數字化指導采集信息關聯數字化工藝智能物流裝備智能生產裝備設備配置部署能源系統實時數據庫質量分析人工智能工藝優化數據分析數據挖掘數字孿生綜合預警機器學習節能診斷智能排產遠程運維數據解析銷售管理人機界面能源調度倉庫管理控制系統績效管理遠程調度質量控制質量查詢實時服務生產管理協議轉換計劃排程生產績效生產派工采販管理消息管理協議轉換數據采集數據通信財務管理文檔管理維護管理物流管理成本管理車間作業系統www.sunwaylandcom..

cn智能工廠的架構設計AI+決策支持ERP、BI、全面預算平臺、財務共享……供應商服務商及客戶信息系統平臺線到線的流程支持設備互聯平臺+企業總線設計數據工藝數據MESQMS設備管理能源管理……基礎數據鏈研發設計營銷服務作業指導智能裝備+設備互聯智能裝備+設備互聯智能設備智能工廠物流智能倉儲智能監控設備車間數字化車間工藝作業指導智能設備智能工廠物流智能倉儲智能監控設備車間數字化車間工藝制造設備/工藝支撐車間工業網現代信息技術支撐基礎材料、基礎裝備、基礎元器件CPS、AI大模型、云計算、大數據、信息安全…AI+智能決策智能數據總線建設設備互聯互通及工業互聯網建設貫穿設計、生產、管理、服務等制造活動各個環節，以信息深度自感知、智慧優化自決策、精準控制自執行為目標，以智能車間為載體、關鍵制造環節智能化為核心、網絡互聯為支撐，打通端到端的核心流程，提供決策支持的數據保障智能車間1號智能車間2號智慧工廠的主要業務流36中長期銷售預測周度銷售計劃研發試制計劃月度S&OP計劃月度生產計劃周度S&OP計劃周度生產計劃日計劃排產中長期采購計劃生產訂單管理周度采購計劃緊急采購計劃采購申請采購訂單管理采購合同管理庫存盤點采購退換貨管理采購主數據管理收貨檢驗管理采購入庫倉儲管理區域劃分產線計劃BOM管理BOM變更貨架管理批次庫存管理采購樣品RFID樣品成品入庫銷售訂單管理銷售合同管理成品退貨管理成品發貨管理采購付款管理銷售收款管理總賬管理成本管理資金管理設備保養計劃供應商信息管理配額管理供應商等級評估供應商資質管理供應商采購記錄采購價格預警供應商考核工藝卡片管理人員計劃采購計量管理容器管理統計與計量庫存狀態原料領用管理工藝運行管理能耗計劃銷售價格管理供應商尋源管理成品質檢RFID樣品過程檢驗RFID樣品生產數據采集產品質量追溯生產超限控制生產異常處理設備臺賬管理包裝計劃設備信息查詢與監控預防性維護設備故障報警設備維修人事管理組織管理薪酬管理人員培訓管理物料數據管理流程審批行程安排代辦事項工作流管理銷售數據管理數據中心管理大數據分析數據駕駛艙電子看板數據中臺智能工廠信息系統設計設備管理系統物料平衡分析工業大數據平臺寵商管理人力資源管理生產主計劃

執行作業反饋生產計劃管理產品物料管理作業執行管理工藝參數下發

運行情況反饋產能報告能源對標能源平衡物料平衡產量報表產品追溯設備臺賬質檢報告設備工況

圖車間看板企業綜

合

門戶采販檢驗申請質量管理系統工藝Bom工藝路線工藝變更工藝文件能源管理系統網絡安全流量実計安全衛士堡壘機工業防火墻能源數據采集仦表計量

數據能源分項管理能耗分析原材料檢驗丌合格品

管控成本財務管理銷售計劃

管理EBom管

理工藝文檔

管理產品檢驗質量過程

控制設備臺賬運維檢修

計劃供應商管理銷售管理統一編碼變更管理設備分析巡檢管理MES系統制造資源

管理產品缺陷分析設備健康診斷涂布首件分析申芯申容分選能源計量能源指標異常管理配送管理綜

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系生產領料完工入庫數據采集不監控系統智能排產工業安全管

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臺設備監控狀態導入環境工況

數據檢測設備

數據設備工藝

參數工業安全隔離網兲設備異常

告警設備運行

監控檢測信息導入生產數據采集MES數據庫能源數據庫PLM/CAPP質量數據庫實時數據庫設備數據庫工程數據庫ERP數據庫倉儲管理看板管理管理者駕數據清洗KPI考核駛艙ERPwww.sunwaylandcom..

cn智慧工廠的功能模塊設計38Level

1～0設備&基礎設施Level

2自動化控制Level

3制造運營管理Level

4企業經營管理ERP企業資源計劃PLM產品全生命周期管理CRM客戶關系管理DCS離散控制PLC/PAC工控SIS安全聯鎖APC先進過程控制MES/MOM生產執行運營管理生產裝置WMS倉儲管理OA辦公協同BPM流程管理BI商業智能DW數據倉庫EQM/QMS質量管理SCM供應鏈管理