2024年版！安徽省各市各地 智能制造系統解決方案“揭榜掛帥”申報 條件要求及時間流程等內容整理如下，合肥市以及阜陽市、六安市、安慶市、池州市、亳州市、宿州市、馬鞍山市、黃山市、宣城市、淮北市、淮南市、蚌埠市、銅陵市、蕪湖市、滁州市需要咨詢申報的可以免費咨詢漁漁為您解答指導！

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一、安徽省各市各地智能制造系統解決方案“揭榜掛帥”申報任務目標

面向原材料、高端裝備、消費品、電子信息等重點行業數字化轉型智能化升級需求，聚焦智能工廠建設堵點痛點，發掘培育一批掌握核心技術、深耕細分行業、具有工業基因的專業化供應商，強化智能制造裝備、工業軟件和系統“串珠成鏈”集成創新，深化國家、行業智能制造標準研制應用，推動形成先進適用、自主可控、可復制推廣的智能制造系統解決方案產品和服務并應用驗證。

二、安徽省各市各地智能制造系統解決方案“揭榜掛帥”申報條件

（一）申報單位為在安徽省內注冊，具有獨立法人資格的企業或科研院所，可組成聯合體申報。牽頭申報單位原則上為已入選安徽省制造業數字化轉型服務商資源池的智能制造系統解決方案供應商，主營業務包括智能制造系統解決方案的研發、供應、服務等。牽頭承擔2023年度智能制造系統解決方案揭榜任務的單位在完成任務驗收前不得再牽頭申報。

（二）申報單位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，必要的場地、設備、人員條件，完善的工程化研發、試驗、實施能力，在相應行業和領域具有成功應用案例，愿意主動配合開展現場評估和宣傳總結，積極推廣典型經驗。

（三）申報單位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事故，無違法違規行為。

三、安徽省各市各地智能制造系統解決方案“揭榜掛帥”申報要求

（一）申報單位結合自身實際編制《智能制造系統解決方案“揭榜掛帥”項目申報書》（附件1），明確智能制造系統解決方案產品和服務揭榜任務。

（二）每個申報單位可牽頭申報1個項目，最多可涵蓋3個智能制造系統解決方案揭榜任務。揭榜任務應聚焦某一具體行業（附件2）、圍繞智能制造典型場景（附件3）開展集成攻關和應用驗證。

（三）項目申報、評審、管理、驗收等工作基于智能制造數據資源公共服務平臺開展。申報單位需在2024年11月13日前完成線上申報，逾期系統將關閉。

（四）申報單位應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。

四、安徽省各市各地智能制造系統解決方案“揭榜掛帥”申報時間及流程其他事項

（一）請各市工信局會同市場監管局，積極動員本地區具備智能制造系統解決方案研發、供應、服務的企業或科研院所申報，按推薦項目優先順序填寫推薦匯總表（附件4）。

（二）請各市工信局將推薦匯總表（1份，加蓋工信、市場部門公章）、項目申報書（2份，只蓋申報單位公章），于11月18日前報至省工業和信息化廳（裝備工業處）。以上材料PDF和WORD版同步發送指定郵箱。

（三）省工業和信息化廳將會同省市場監管局做好項目審核工作，擇優推薦上報。工業和信息化部、市場監管總局共同組織項目遴選并公布智能制造系統解決方案揭榜單位和相應揭榜任務。揭榜單位在2年內完成所承諾的揭榜任務和指標要求后，及時提請驗收。工業和信息化部、市場監管總局聯合組織項目復核和宣傳推廣。

智能制造典型場景參考指引（2024 年版）

智能制造典型場景是智能工廠的基本組成單元，面向產 品全生命周期、生產制造全過程和供應鏈全環節核心問題， 通過新一代信息技術與先進制造技術的深度融合，部署智能 制造裝備、工業軟件和系統，實現具備協同和自治特征、具 有特定功能和實際價值的應用。根據十余年來我國智能制造 探索實踐，結合技術創新和融合應用發展趨勢，凝練總結了 15 個環節的40 個智能制造典型場景，作為智能工廠梯度培 育、智能制造系統解決方案 “揭榜掛帥” 、智能制造標準體 系建設等工作的參考指引。

一、工廠建設

1.  工廠數字化設計與交付

面向工廠規劃、工藝布局、產線設計、物流規劃等業務 活動，針對工廠設計建設周期長、布局不合理等問題，搭建 工廠數字化設計與交付平臺，應用建筑信息模型、物流和動 線仿真、生產系統建模等技術，開展工廠數字化設計和建設， 實現工廠數字化交付，縮短工廠建設周期。

2.  數字孿生工廠運營優化

面向基礎設施運維、運營管理等業務活動，針對信息孤

島難打通、集成管控難度大等問題，應用建模仿真、異構模 型融合等技術，構建設備、產線、車間、工廠等不同層級的 數字孿生系統，通過物理世界和虛擬空間的實時映射和交 互，實現工廠運營持續優化。

二、產品設計

3.  產品數字化研發設計

面向需求分析、概念設計、產品設計等業務活動，針對 產品研發周期長、設計質量控制難等問題，基于數字化設計 仿真工具和知識 /模型庫，應用多學科聯合建模、物性表征與 分析等技術，開展產品結構、性能、配方等設計與驗證，大 幅縮短產品研制周期，提高設計質量。

4.  虛擬驗證與中試

面向產品驗證、中試等業務活動，針對新產品驗證周期 長、熟化成本高等問題，搭建虛實融合的試驗驗證環境，應 用多物理場仿真、可靠性分析、 AR/VR 等技術，通過全虛擬 或半虛擬的試驗驗證，降低驗證與中試成本，加速產品熟化。

三、工藝設計

5.  工藝數字化設計

面向工藝規劃、產線設計等業務活動，針對工藝設計效 率低、驗證成本高等問題，基于工藝設計仿真工具、工藝知 識庫和行業工藝包等，應用工藝機理建模、流程模擬等技術， 實現工藝設計快速迭代優化，縮短工藝定型周期。

6.  可制造性設計

面向工藝審查、可制造性改進等業務活動，針對產品試 制周期長、加工裝配效率低等問題，打通產品研發、工藝設 計、生產作業等環節數據，基于產品物理特征與制造能力關 聯分析，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。

四、計劃調度

7.  生產計劃優化

面向銷售訂單預測、生產計劃制定等業務活動，針對訂 單需求預測難、交付周期長等問題，構建生產計劃系統，打 通采購、生產和倉儲物流等管控系統，應用多目標多約束求 解、產能動態規劃等技術，實現生產計劃優化和動態調整， 縮短訂單交付周期。

8.  智能排產調度

面向作業排程、資源調度、生產準備等業務活動，針對 資源利用率低、交付不及時等問題，建設智能排產調度系統， 應用多約束排產建模、多 目標排產尋優等技術，實現多目標、 多擾動情況下排產優化與資源動態調度，縮短產品生產周 期，提升資源利用效率。

五、生產作業

9.  產線柔性配置

面向產線建設、產線改造等業務活動，針對個性化需求

響應慢、產線換線時間長等問題，部署智能制造裝備與系統， 應用產線模塊化重構、柔性物流運輸等技術，根據訂單、工 況、庫存等變化，實現產線快速調整和按需配置。

10.  人機協同作業

面向復雜產品加工、裝配等業務活動，針對傳統生產方 式協同效率低、作業安全風險高等問題，部署工業機器人等 智能制造裝備，構建人機協同作業單元和管控系統，應用智 能交互、自主規劃、風險感知和安全防護等技術，實現加工、 裝配、分揀、物流等過程人機高效協同。

11.  工藝動態優化

面向離散行業工藝控制、工藝參數調優等業務活動，針 對工藝/設備參數動態調優難等問題，建設智能產線和工藝在 線優化系統，應用設備機理與數據混合建模、多設備聯合尋 優等技術，實現工藝過程和設備參數在線優化，提高產品質 量一致性。

12.  先進過程控制

面向流程行業生產過程控制、工藝參數優化等業務活 動，針對復雜工藝過程參數波動大、控制效果差等問題，基 于先進過程控制、實時優化等系統，應用模型預測控制、多 目標尋優等技術，實現精準、實時和閉環的工藝流程控制優 化，穩定產品質量，提高產出率。

13.  數智精益管理

面向生產現場管理、成本質量管理、供應鏈管理等業務 活動，針對資源利用率不高、管理效率低等問題，應用六西 格瑪、 6S 等精益方法，將精益管理理念與大數據、云計算、 人工智能等數智技術深度融合，實現基于數據的人、機、料、 法、環等生產要素精準、高效管理，提升整體運營效率。

六、質量管控

14.  在線智能檢測

面向質量數據采集、分析、判定等業務活動，針對人工 檢測效率低、一致性差等問題，構建在線智能檢測系統，應 用物性成分分析、機器視覺檢測等技術，實現產品缺陷在線 識別和質量自動判定，提升質量檢測效率和準確性。

15.  質量追溯與分析改進

面向質量數據管理、質量問題追溯、質量優化等業務活 動，針對質量數據不完整、追溯難度大等問題，構建質量管 理系統，應用條碼、二維碼、 RFID 、5G 、標識解析、 區塊 鏈等技術，集成分析原料、設計、生產、使用等質量相關數 據，實現產品全生命周期的質量精準追溯和優化改進。

七、設備管理

16.  設備運行監控

面向設備運行數據采集、狀態分析等業務活動，針對設 備數據全面采集難、統一管理難等問題，部署設備運行監控

系統，集成智能傳感、5G 、多模態數據融合等技術，實現設 備數據實時采集、狀態分析和異常報警，提高設備運行效率。

17.  設備智能運維

面向設備故障分析、健康管理等業務活動，針對設備運 維成本高、非計劃停機頻次高等問題，部署智能傳感與控制 設備，建立設備運維管理平臺，應用設備故障知識圖譜、故 障機理分析、預測性維護等技術，實現設備智能運維，降低 運維成本，保障連續生產。

八、倉儲物流

18.  智能倉儲

面向物料出入庫、庫存管理等業務活動，針對出入庫效 率低、庫存成本高等問題，建設立體倉庫和智能倉儲管理系 統，應用條碼、二維碼、射頻識別、倉儲策略優化、多形態 混存揀選等技術，實現物料出入庫、存儲、揀選的智能化， 提高庫存周轉率和土地利用率。

19.  精準配送

面向廠內物流配送等業務活動，針對物料配送不及時、 不精準等問題，部署智能物流設備和管理系統，應用室內高 精度定位導航、物流路徑動態規劃、物流設備集群控制等技 術，實現廠內物料配送快速響應和動態調度，提升物流配送 效率。

九、安全管控

20.  危險作業自動化

面向危險作業操作、過程管理等業務活動，針對危險作 業安全風險高、 自動化水平低等問題，建設智能作業單元和 管控系統，應用環境感知與識別、作業風險控制等技術，實 現危險作業環節的少人化、無人化，提高生產作業安全水平。

21.  安全一體化管控

面向安全風險識別、安全應急響應等業務活動，針對安 全風險實時監控難、處置效率低等問題，搭建生產安全管控 和應急處置系統，應用生產運行風險動態監控、安全預警等 技術，提高安全防護水平和安全事故快速處置能力，降低事 故發生率和損失。

十、能碳管理

22.  能源智能管控

面向能耗監測、能源調度等業務活動，針對能耗全面監 控難、精細化管控成本高等問題，部署能耗采集設備和管控 系統，應用多能源介質感知、能耗綜合建模仿真、能源平衡 調度等技術，實現工廠能源在線監測、綜合管控和能效優化， 降低單位產值綜合能耗。

23.  碳資產全生命周期管理

面向碳排放數據采集、碳足跡追蹤和碳資產核算等業務 活動，針對碳排放計量難、碳足跡追蹤效率低等問題，建立

數字化碳管理系統，應用碳排放精細化檢測、碳排放指標自 動核算等技術，實現產品全生命周期碳排放追蹤、分析、核 算和交易，降低單位產值碳排放量。

十一、環保管理

24.  污染在線管控

面向污染排放監測、污染物收集處理等業務活動，針對 污染排放計量難、污染管理粗放等問題，部署污染排放在線 采集設備和管控平臺，應用污染監測與控制、污染源追溯等 技術，實現污染全過程動態監測、精確追溯、風險預警和高 效處理，降低污染排放水平。

十二、營銷與售后

25.  智慧營銷管理

面向市場營銷、銷售管理等業務活動，針對客戶需求信 息獲取不及時、營銷策略不合理等問題，建立銷售管理系統， 應用用戶畫像、需求預測等技術，實現基于客戶需求洞察的 營銷策略優化和供需精準匹配，提升營銷精準性和銷售量。

26.  產品智能運維

面向產品運維、增值服務等業務活動，針對服務周期長、 響應不及時等問題，構建產品遠程運維系統，集成 5G 、 AR/VR 、預測性維護等技術，實現基于運行數據的產品遠程 監控、故障診斷和增值服務創新，提高產品附加值。

27.  智能客戶服務

面向投訴處理與反饋、客戶關系維護等業務活動，針對 客戶響應不及時、服務體驗感差等問題，建立客戶服務管理 系統，應用 5G 、AR/VR 、 自然語言處理、知識圖譜、大數 據分析等技術，實現主動式客戶服務響應，提高客戶滿意度。

十三、供應鏈管理

28.  供應鏈計劃協同優化

面向采購計劃制定、協同、優化等業務活動，針對采購 計劃不精準、交付不及時等問題，建設供應鏈管理系統，應 用集成建模、多 目標尋優、數據跨域控制等技術，實現基于 市場、采購、庫存、生產等數據的供應鏈計劃協同優化。

29.  供應商數智化管理

面向供應商入庫、供應商評價、物料采購等業務活動， 針對供應商比選難、議價能力弱、斷供風險響應不及時等問 題，建立供應商管理系統，應用供應商風險評估、供應鏈溯 源等技術，實現供應商精準畫像，開展基于數據分析的供應 商評價、分級分類、尋源和優選推薦。

30.  供應鏈物流智能配送

面向配送路線規劃、運輸過程監控等業務活動，針對物 流運輸過程監控難、配送周期長等問題，建設供應鏈物流管 理系統，應用 5G 、多模態感知、實時定位導航、智能駕駛

等技術，實現廠外物流全程跟蹤、異常預警和高效處理，降 低供應鏈物流成本，提升準時交付率。

十四、信息基礎設施

31.  先進工業網絡應用

面向工廠網絡設計、建設、運營等業務活動，針對工廠 網絡需求多樣、結構復雜、帶寬不足等問題，部署 5G 工業 專網、TSN 、工業全光網絡等新型網絡基礎設施，應用異構 網絡融合、遠距離高帶寬實時通信等技術，建設滿足智能制 造需求的低時延、高可靠、大帶寬工業網絡。

32.  工業信息安全管控

面向網絡安全、數據安全等要求，針對企業網絡與數據 安全風險高、防護能力弱等問題，實施工業互聯網安全和數 據分類分級管理，部署工業控制系統網絡安全防護設備，建 設數據安全風險監測和應急處置能力，應用安全態勢感知、 多層次縱深防御等技術，實現全方位全流程安全漏洞監測、 風險防控、快速處置，提升網絡安全和數據安全防護水平。

33.  工廠數據資源管理

面向數據采集存儲、數據分析應用等業務活動，針對數 據格式不統一、價值釋放不充分等問題，建設數據中心、工 業互聯網平臺等基礎設施，融合數據跨域控制、數字合約、 隱私計算等技術，開展數據治理，實現企業內或跨企業的數 據安全可信流通和挖掘應用，推動數據價值化。

十五、多環節模式創新

34.  數據驅動產品研發

面向產品快速研發、復雜結構設計、用戶個性化設計等 需求，集成市場、設計、生產、使用等多維數據，探索創成 式設計，基于數據驅動的產品形態、功能和性能的研發設計 和持續優化，縮短產品研發周期，加速產品創新。

35.  大規模個性化定制

面向產品個性化、多樣化、小批量等需求，通過網絡化 手段收集多元化市場需求，采用模塊化設計、平臺化架構、 柔性化系統等手段，以規模化生產的低成本、高質量和高效 率，提供個性化、定制化的產品和服務。

36.  網絡協同制造

面向復雜產品多方協同、產能共享、多工廠協同等需求， 建立網絡協同制造平臺，推動多環節、多工廠或多企業間設 計、生產、管理、服務等環節緊密連接，實現跨企業跨地域 的業務協同和制造資源配置優化，助力打造全球生產網絡。

37.  研產供銷服深度集成

面向市場快速響應、資源高效配置、客戶體驗優化等需 求，推動研發、生產、供應、銷售和服務等環節的業務流、 數據流深度集成，形成一個高效協同的運營體系，實現產品 全生命周期協同優化，全面提升企業的市場競爭力。

38.  彈性供應鏈

面向供應鏈穩定性提升、供應鏈快速調整等需求，建立 供應鏈風險預警與彈性管控系統，集成應用供應鏈風險識別 和動態響應模型，實現供應鏈風險在線監控、精準識別、提 前預警和快速處置，提升產業鏈供應鏈韌性和安全水平。

39.  全員數字化管理

面向人員數字化績效評估、數字化技能提升、健康管理 等需求，組織開展全員數字化能力培訓，構建統一的人員數 字化管理平臺，集成人員健康狀況、專業技能評估及作業環 境等多維度信息，實現人員績效量化動態評估、人員狀態動 態監測和精準作業派工，提升全員崗位效能。

40.  可持續制造

面向節能減排、循環經濟、綠色消費等需求， 以數智技 術支撐企業以對環境和社會負責的方式開展產品全生命周 期、生產制造全過程和供應鏈全環節各業務活動，實現生態 效益、資源效率、生產效率和社會責任等多方面綜合平衡。

以上就是小編將為大家具體講解的內容，希望會對大家有個幫助！

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