智能制造政府工作报告

报告，汉语词语，公文的一种格式，是指对上级有所陈请或汇报时所作的口头或书面的陈述。写报告的时候需要注意什么呢？有哪些格式需要注意呢？下面我给大家整理了一些优秀的报告范文，希望能够帮助到大家，我们一起来看一看吧。

智能制造政府工作报告篇一

“当前，新一轮科技革命和产业变革与我国加快转变经济发展方式形成历史_汇，国际产业分工格局正在重塑。必须紧紧抓住这一重大历史机遇，按照‘四个全面’战略布局要求，实施制造强国战略。”这是《中国制造2025》的一段话。

智能制造将成为我国工业领域未来几年的工作重点和目标方向。

融合it与ot

罗克韦尔自动化公司日前在北京拉开其全球路演的序幕，议题聚焦在“如何打造互联企业并实现智能制造”上。罗克韦尔自动化大中华区董事总经理鲍博文（bob buttermore）认为：实现智能制造要从打造互联企业开始。

在鲍博文看来，实现互联企业的核心要务就是将信息技术 （it） 与运营技术（ot） 融合。以往，这些职能各司其职，彼此独立。如今，it 与 ot 融合成为工i企业获得成功的关键所在，能够帮助企业采集、分析数据，并将数据转化为可指导行动的信息，从而创造切实的业务成果，提高生产过程的安全性、可预测性及可持续性。

互联企业的优势在于可以帮助中国制造企业将其人员、生产流程和资产连接起来从而实现业务价值。举例来说，食品生产商可以通过实施互联企业来提高多个工厂中多条生产线的整体设备效率。制药公司可实现产品序列化，从而满足行业法规的要求。矿业公司可以分析其矿石产量，而上游的石油和天然气公司则能够利用互联企业对油井井口进行优化。

四步进阶

那么如何打造互联企业呢？

作为一家全球制造商，罗克韦尔自动化也面临相同的挑战。通过亲身践行，罗克韦尔自动化总结了一套互联企业四阶段执行模型：评估与计划、安全与升级、数据与分析以及优化与协作。

根据经验，一个成功的互联企业生产效率每年能够提高5%左右。当然，这需要企业拥有世界级的合作伙伴及生态系统。

世界级生态

在路演期间，罗克韦尔自动化与中国橡胶和轮胎行业的领先供应商软控股份有限公司签署了一项价值为人民币 1 亿元的战略性合作协议。根据该协议，双方将在橡胶和轮胎领域合作开发信息和自动化机械技术、机械安全应用，并共同开展全球市场营销。此次合作有助于软控提高效率并降低服务成本，助力公司通过智能工厂实现智能制造。

智能制造政府工作报告篇二

工业企业迎战工业4.0的两大利器“智能制造”“大数据”

在德国的工业4.0中，大数据被认为是物理与信息融合中的关键技术。在美国ge提出的工业互联网中，大数据分析作为联机数据处理分析的核心，被认为是重构全球工业、激发生产力的关键技术。在我国提出的《中国制造2025》中，云计算、物联网和大数据作为新一代的信息技术，成为两化融合的关键技术。无论是工业4.0、工业互联网还是《中国制造2025》，智能制造是共同目标，工业互联网是基石，大数据是引擎。

制造业迈入了大数据时代，2012年，ge公司率先明确了“工业大数据”的概念。在制造业，产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据，形成制造业大数据，而这些数据符合大数据的三“v”的特征：规模性、多样性以及高速性。除此以外，制造业大数据还具有多源异构、多尺度、不确定、高噪声等特征。因此，研究和应用制造大数据更具有挑战性，主要体现在制造大数据的存储、管理、分析和展示方面。如何充分挖掘工厂中数据的价值，通过对制造大数据进行分析，提升数字化工厂运行效率，已成为制约数字化工厂向智慧工厂发展的瓶颈。

大数据可能带来的巨大价值正在被传统产业认可，它通过技术创新与发展，以及数据的全面感知、收集、分析、共享，为企业管理者和参与者呈现出看待制造业价值链的全新视角。

基于云平台构建的制造企业的大数据的意义

智能维保等服务。

设备远程故障诊断分析：大数据预测设备未来可能出现故障的时间，提供避免风险的解决方案，消除设备故障停机给客户带来的损失。

客户体验：在移动端建立企业宣传平台，以场景化方式让客户参与产品的认知，增加品牌的传播效果。

技术创新：借助平台的专家经验共享、智能决策库的建立，提高运维领域的装备管理水平，降低行业运营成本。

节约效能：通过数据集的切分和规律查找，帮助找到最优化的数据集，实现人员投入及控制过程的节能提效。

数网星-短期收益

省钱、省事、省心

集中化管理 实时监控 远程运维

数网星-长期收益

精益数据、智胜未来

售后服务快速响应产品预测性维护。

实现多层次产品设计，加速改进产品更迭。

设备运行过程中节约能耗，提高能效。

远程访问安全简便

一、实现智能生产

在德国“工业4.0”中，通过信息物理系统(cps)实现工厂/车间的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产。

过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。而生产所产生的数据同样经过快速处理、传递，反馈至生产过程中，将工厂升级成为可以被管理和被自适应调整的智能网络，使得工业控制和管理最优化，对有限资源进行最大限度使用，从而降低工业和资源的配置成本，使得生产过程能够高效地进行。

过去，设备运行过程中，其自然磨损本身会使产品的品质发生一定的变化。而由于信息技术、物联网技术的发展，现在可以通过传感技术，实时感知数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，使得生产过程中的这些因素能够被精确控制，真正实现生产智能化。因此，在一定程度上，工厂/车间的传感器所产生的大数据直接决定了“工业4.0”所要求的智能化设备的智能水平。

此外，从生产能耗角度看，设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情况，由此能够在生产过程中不断实时优化能源消耗。同时，对所有流程的大数据进行分析，也将会整体上大幅降低生产能耗。

二、实现大规模定制

利用这些大数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降，并将极大地减少库存，优化供应链。同时，利用销售数据、产品的传感器数据和供应商数据库的数据等大数据，制造业企业可以准确地预测全球不同市场区域的商品需求。由于可以跟踪库存和销售价格，所以制造业企业便可节约大量的成本。

“工业4.0”本质是基于信息物理系统(cps)实现“智能工厂”，使智能设备根据处理后的信息，进行判断、分析、自我调整、自动驱动生产加工，直至最后的产品完成等步骤。可以说，智能工厂已经为最终制造业大规模定制生产做好了准备。

实现消费者个性化需求，一方面需要制造业企业能够生产提供符合消费者个性偏好的产品或服务，一方面需要互联网提供消费者的个性化定制需求。由于消费者人数众多，每个人需求不同，导致需求的具体信息也不同，加上需求不断变化，就构成了产品需求的大数据。

消费者与制造业企业之间的交互和交易行为也将产生大量数据，挖掘和分析这些消费者动态数据，能够帮助消费者参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。制造业企业对这些数据进行处理，进而传递给智能设备，进行数据挖掘，设备调整，原材料准备等步骤，才能生产出符合个性化需求的定制产品。

这两方面大数据信息流最终通过互联网在智能设备之间传递，由智能设备进行分析、判断、决策、调整、控制并继续开展智能生产，生产出高品质的个性化产品。可以说，大数据构成新一代智能工厂。

智能工厂中的大数据，是“信息”与“物理”世界彼此交互与融合所产生的大数据。大数据应用将带来制造业企业创新和变革的新时代。在以往传统的制造业生产管理的信息数据基础上，通过物联网等带来的物理数据感知，形成“工业4.0”时代的生产数据的私有云，创新了制造业企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新，给制造业企业带来了更快的速度、更高的效率和更敏锐的洞察力。

北京天拓四方科技有限公司

智能制造政府工作报告篇三

一、智能制造综合标准化试验验证

（一）实施内容

1、基础共性标准试验验证

开展智能制造基础共性标准试验验证，包括：标准体系试验验证；术语和定义；语义化描述和数据字典；参考模型；集成与互联互通；功能安全和工业信息安全要求和评估；人机交互与协同安全；智能制造评价指标体系及成熟度模型；智能工厂（车间）通用技术要求；工业控制网络/工业物联网技术要求；系统能效评估方法；工业云服务模型、工业大数据服务、工业互联网架构，搭建基础共性标准试验验证体系。

2、关键应用标准试验验证

重点领域智能制造新模式关键应用标准试验验证，包括：重点行业的智能工厂（车间）参考模型；通用技术条件（技术要求、试验方法、试验大纲）；评价标准及方法；工艺参考模型；一致性和互操作要求；工业安全要求和评估方法；搭建关键标准试验验证体系。

（二）考核指标

2、建成部件和系统级试验验证测试体系；

3、在重点领域智能制造新模式中进行应用。

（一）新一代信息技术产品智能制造新模式

1、实施内容

重点支持智能光电传感器、智能感应式传感器、智能环境检测传感器以及移动终端等新一代信息产品智能制造新模式应用，实现新一代信息技术产品设计、工艺、制造、检验、物流等全生命周期的智能化要求。

2、考核指标 1）综合指标：

传感器智能制造新模式：生产效率提高20%以上，运营成本降低20%以上，产品研制周期缩短30%以上，产品不良品率降低20%以上，能源利用率提高10%以上。

产品设计全面采用数字化技术，建立产品数据管理系统；主要生产设备数控化率达到80%以上；工序在线检测和成品检测数据自动上传率超过90%，建立产品质量追溯系统；建立生产过程数据库，深度采集制造进度、现场操作、设备状态等生产现场信息；建立面向多品种、小批量的制造执行系统（mes），实现10种以上产品/规格混合生产的排产和生产管理；建立企业资源计划管理系统（erp），实现供应、外协、物流的管理与优化。

实现高速高精钻攻中心、国产数控系统、机器人与收取料系统的协同运动控制，实现多种车间智能装备之间的协同工作；采用基于工艺知识库的三维智能工艺规划，提高研制效率；通过高级计划排程和实时生产响应技术，减少设备空转时间；建立生产过程数据库，充分采集制造进度、现场操作、设备状态等生产现场信息；提高车间加工过程质量检测 3 自动化程度，建立产品质量追溯系统，实现全制造过程品检数字化；建立面向大批量快速响应生产的制造执行系统（mes），实现基于实时制造数据的可钻取仿真车间。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

传感器智能制造新模式：申请2项以上发明专利、登记3项以上软件著作权、形成3项以上企业/行业/国家标准草案。

移动终端智能制造新模式：申请5项以上发明专利、登记6项以上软件著作权、形成5项以上企业/行业/国家标准草案。

传感器智能制造新模式：自动激光切割机、传感芯体自动检测系统、自动视觉检测系统、传感器在线激光修调系统、焊接机器人、在线智能测试系统。

移动终端智能制造新模式：工业机器人、高速高精加工中心、agv小车、自动化生产线集中控制系统、视觉化品质检测设备、rfid标签与读写器及系统、自动化夹具。

（二）高档数控机床和机器人智能制造新模式

1、实施内容

支持高档数控机床及其数控系统、伺服电机、功能部件等核心零部件的智能制造新模式应用，实现高档数控机床 智能制造的产品研发、制造、物流、质量控制的全流程智能化。

支持铸、锻、焊等基础智能制造新模式应用，实现基础制造智能制造新模式的工艺模拟优化、制造、物流、质量追溯和供应链管理的全流程智能化。

支持工业机器人及其高精度减速器、机械臂、伺服电机等零部件智能制造新模式，实现机器人智能制造新模式的产品设计、生产加工、识别检测和物流仓储的全流程智能化。

2、考核指标 1）综合指标

高档数控机床及其核心部件智能制造新模式：运营成本降低10%以上，产品研制周期缩短50%以上，生产效率提高30%以上，产品不良品率降低10%以上，能源利用率提高10%以上。

基础智能制造新模式：运营成本降低20%以上，生产效率提高20%以上，产品不良品率降低10%以上，能源利用率提高10%以上。

机器人及其核心部件智能制造新模式：运营成本降低10%以上，生产效率提高30%以上，产品不良品率降低10%以上，产品研制周期缩短30%以上，能源利用率提高4%以上。

2）技术指标

高档数控机床及其核心部件智能制造新模式：产品设计全面采用数字化技术，制造过程数控化率达到90%以上，通过网络实现数字化智能加工装备、nc系统、智能仪器仪表及传感器、物流及仓储系统等设备的互联与集中监控，采用信息化生产管理，构成集成化的车间现场管控系统。产品优质率达到95%以上。

基础制造智能制造新模式：产品设计的数字化率达到90%以上、制造过程的数控化率达到80%以上、形成完善工艺与生产的数据平台、建立完整的产品生命周期管理体系、构建plm和ics/mes/erp等系统并高效无缝集成，实现产品研发、工艺设计、仿真验证、制造生产的数字化；采用传感器、在线检测、数控设备、机器人等智能装备，实现制造过程的工艺优化、批量定制、混线生产和质量追溯的智能化要求。

机器人及其核心部件智能制造新模式：通过网络实现设备的互联与集中监控，采用信息化生产管理，构成集成化的车间现场管控系统。可实现日连续三班生产，产品优质频率 95%。形成完善的设计与生产的数据平台，实现产品生产在线监控与测量，建立具有行业及企业特点的基础数据库，ics/mes/erp等系统高效无缝集成。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）申请3以上项专利、登记10项以上软件著作权、形成5项以上企业/行业/国家标准草案。

上下料、喷涂、装配、打磨、焊接、检测机器人，智能激光/重力/接近开关/光电开关等智能传感器，自动识别系统，控制网络与传感，测控装置与系统，功能安全评估系统，误差检测及轨迹纠偏等自动检测系统。

1、实施内容

重点支持基于模型的工程方法，融合互联网思维及大数据、云计算等技术，从价值链、企业层、车间层和设备层共四个层面，提升航空装备制造系统的状态感知、实时分析、决策和精准执行水平；以飞机、直升机及发动机整机研发、关键系统制造以及部/总装为集成应用，实现设计制造一体化云平台、广域协同供应链、智能生产制造、敏捷运行支持，形成智能制造体系。

2、考核指标（1）综合指标

实现供应链面向以客户为中心的能力协同优化及智能感知与决策、生产系统能力仿真、车间/生产线的动态排产与调度、自适应加工与装配、基于模型的检测、物流的智能配送。形成航空智能制造工程环境的方法、流程和工业软件体系；设计全面采用数字技术；建立协同设计、制造和服务云平台；开发智能制造运行系统；建立智能部/总装生产线、智能物流配送系统等。建立具有行业及企业特点的基础数据库、实现ics/mes/erp的无缝集成。

（3）知识产权

申请10项以上专利、登记10项以上软件著作权、形成10项以上企业/行业/国家标准草案。

（四）海洋工程装备及高技术船舶智能制造新模式

1、实施内容

围绕各类中间产品柔性、高效、智能化制造的需求，重点支持海工装备、船舶及其配套产品的智能制造新模式。

2、考核指标

（1）综合指标

产品研制周期缩短20%以上，生产效率提高30%以上，运营成本降低20%以上，产品不良品率降低5%以上，能源利用率提高12%以上。

（2）技术指标

产品设计采用三维cad设计技术，并与cae、capp、cam有机集成，建设完整的产品数据管理系统（pdm）；在各关键工序设备数控化率80%以上。建立车间级的工业通信网络，实现信息互联互通和有效集成。建立生产过程数据采集和分析系统，并与车间制造执行系统实现数据集成和分析；配置数字化在线检测和成品检测设备，监测数据自动上传，建立产品质量追溯系统；建设智能物流系统；建立车间制造执行系统（mes）、企业资源计划管理系统（erp），实现计划、排产、生产、检验的全过程闭环管理，并实现ics、mes和erp的无缝信息集成；采用大数据等新一代信息技术，进行智能制造新模式的经营、管理、决策的优化。

（3）知识产权

申请15项以上专利、登记15项以上软件著作权、形成15项以上企业/行业/国家标准草案。

（五）先进轨道交通装备智能制造新模式

1、实施内容

支持基于机车车辆、信号系统、工程养护装备及其关键零部件等智能制造新模式，实现先进轨道交通装备产品研发、制造、物流、质量控制全流程的智能化。

2、考核指标 1）综合指标

运营成本降低20%以上，产品研制周期缩短50%以上，生产效率提高30%以上，能源利用率提高5%以上。

2）技术指标

产品设计的数字化率达到90%以上、制造过程的数控化率达到80%以上、形成完善的设计与生产的数据平台、实现产品生产在线监控与测量、建立具有行业及企业特点的基础数据库、构建ics/mes/erp等系统并高效无缝集成，实现产品研发、工艺设计、仿真验证、制造执行的数字化；采用传感器、测控设备、数控加工设备、增材制造、机器人等智能装备，实现制造过程的自动化和网络化、物流采集信息化、物料传送自动化。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

申请3项以上专利、登记10项以上软件著作权、形成5项以上企业/行业/国家标准草案。

上下料机械手、焊接机器人、喷涂机器人、激光焊接与切割设备、增材制造装备、智能物流装备、自动检测设备、智能传感器、工业信息安全防护装备。

（六）节能与新能源汽车智能制造新模式

1、实施内容

支持以用户订单为基础的柔性化生产体系和多种车型的任意顺序的混流智能化生产，打造高效协同的汽车制造供应体系，大幅提升新能源汽车智能制造水平。

2、考核指标 1）综合指标

生产效率提升20%以上，资源综合利用率提升20%以上，产品不良品率降低20%以上，产品研制周期缩短50%以上，运营成本降低20%以上。

2）技术指标

节能与新能源汽车智能制造新模式：生产节拍提高20% 以上；实现多种车身产品平台、多种车型的柔性生产；生产线工序间实现自动输送，传输时间5～6秒；产品个性化配置率达到10%；可远程升级的汽车电子控制单元（ecu）比例达到10%。

节能与新能源汽车电池智能制造新模式：实现软包电池和方形铝壳电池混流共线生产，实现模组自动化生产率100%，系统装配自动化率80%以上；生产节拍达到15分钟/组；生产效率提高10倍以上。动力电池系统数字化车间单线生产规模1.5万组/年以上。集成企业制造执行系统，实现生产数据的自动化采集及生产信息的双向追溯。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

申请专利10项以上（发明2项以上）、登记软件著作权10项以上、形成4项以上企业/行业/国家标准草案。

伺服点焊焊接机器人、弧焊机器人、搬运机器人；机器人智能视觉识别系统；机器人智能协同系统；基于工业总线技术的可编程控制系统；智能切换定位装置；闭环伺服位置传感装置；数字智能装配设备、智能生产信息管理系统、数据库管理系统、基于工业总线技术的可编程控制系统、在线产品质量检查系统、智能自动化物流传输系统等。

1、实施内容

支持建设发电设备核心零部件及智能电网中低压配电设备和用户端设备智能制造新模式。

2、考核指标 1）综合指标

运营成本降低20%以上，产品研制周期缩短20%以上，生产效率提高20%以上，产品不良品率降低10%以上，能源利用率提高4%以上。

2）技术指标

建立产品模型、制造模型、管理模型、质量模型等数字模型，优化配置互联互通的产品全生命周期管理系统（plm）、企业资源计划管理系统（erp）和车间制造执行系统（mes）。实现基于模型的产品设计数字化、企业管理信息化和制造执行敏捷化，形成企业统一的数据平台，产品设计的数字化率达到100%。建立生产过程数据采集分析系统和车间级工业通信网络，充分采集制造进度、现场操作、质量检验、设备状态等生产现场信息，并与车间mes实现数据集成。建立自动化智能化的加工、装配、检验、物流等系统，并通过工业通信网络实现互联和集成，关键加工工序数控化率达到80%以上。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

申请3项以上专利（发明专利1项以上）、登记10项以上软件著作权、形成4项以上企业/行业/国家标准草案。

智能化加工流水线、机器人、智能检测装置、精益电子看板、制造执行系统（mes）、产品全生命周期管理系统（plm）。

1、实施内容

针对我国能源、环境、柔性电子、航空航天、国防装备等高科技领域对石墨烯、碳纤维的迫切需求，以石墨烯结构与功能多样化和可控化为目标，支持石墨烯智能制造新模式；支持年产1000吨的t700级碳纤维材料智能制造新模式，实现在生产执行管理、先进过程控制与优化、物流与质量追溯等方面的智能化，形成具有知识产权的装备与技术。

2、考核指标 1）综合指标

生产效率提高30%以上，产品不良品率降低20%以上，运营成本降低20%以上，能源利用率提高25%以上。

2）技术指标

石墨烯智能制造新模式：建立多级（多维多尺度）随机模型结构设计系统；建立智能制造装备组件耦联与参数逐级 优化系统，通过元素、电场、缺陷、应变等手段对材料物性原位实时调控。实现高质量石墨烯规模化低成本制备与功能调制技术的突破；实现石墨烯粉体材料层数和尺寸控制、可控表面改性和功能化的规模化制备；实现单层石墨烯薄膜的大面积连续制备和无损低成本转移技术，单晶尺寸、导电性和透光度可控。薄膜室温体电荷迁移率104 cm2/(v·s)，面电阻达50 ω/sq（可见光透过率90%）；缺陷密度在103~1012/cm2之间可控。粉体比表面积2600m2/g。年产能达20万平方米（薄膜）/500吨（粉体）。异质结太阳能电池的光电转换效率20%，选择性渗透膜的脱盐率95%，柔性应变传感器的灵敏系数105。

碳纤维智能制造新模式：关键设备数控化率超过80%；实现全系统的传动比控制等高精度运动控制和针对时变、非线性、大时滞等工艺对象的先进控制；建立企业内部智能物流系统和产品追溯系统；建立横跨化工、纺织、新材料多个领域的、行业特点鲜明的mes系统。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

碳纤维智能制造新模式：申请2项以上发明专利、登记 3项以上软件著作权、形成3项以上企业/行业/国家标准草案。

dcs系统、专用控制系统、运动控制系统、智能检测设备、基于条形码的物流装置、先进控制软件、mes管理系统等。

1、实施内容

支持基于大中型拖拉机、收获机械、大型农机具及关键零部件智能制造新模式，实现农业机械产品设计、加工、检测、装配的全流程智能化。

2、考核指标 1）综合指标

生产效率提高50%以上，产品不良品率降低10%以上，能源利用率提高40%以上，运营成本降低20%以上，产品研制周期降低20%以上。

2）技术指标

产品设计的数字化率达到80%以上、制造过程的数控化率达到80%以上、形成完善的设计与生产的数据平台、实现产品生产在线监控与测量、建立具有行业及企业特点的基础数据库。实现农机企业的设计、生产和控制与erp、mes的 智能整合。通过rfid和光感仓储和物流设备实现生产和物流的一体化。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

申请2项以上专利、登记5项以上软件著作权、形成3项以上企业/行业/国家标准草案。

自动柔性生产线，高档数控机械加工系统，现代化涂装生产线，智能化物流系统，焊接机器人系统及专用智能工装夹具，mes／erp管理系统，自动引导小车，数字化测量检验设备等。

智能制造政府工作报告篇四

根据《关于开展2017年智能制造试点示范项目推荐的通知》要求，为做好试点示范项目遴选工作，特制订本要素条件。

一、智能制造模式要素条件

（一）离散型智能制造

1、车间/工厂的总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型，并进行模拟仿真，实现规划、生产、运营全流程数字化管理。

2、应用数字化三维设计与工艺技术进行产品、工艺设计与仿真，并通过物理检测与试验进行验证与优化。建立产品数据管理系统（pdm），实现产品数据的集成管理。

3、实现高档数控机床与工业机器人、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备等关键技术装备在生产管控中的互联互通与高度集成。

4、建立生产过程数据采集和分析系统，充分采集生产进度、现场操作、质量检验、设备状态、物料传送等生产现场数据，并实现可视化管理。

5、建立车间制造执行系统（mes），实现计划、调度、质量、设备、生产、能效的全过程闭环管理。建立企业资源 计划系统（erp），实现供应链、物流、成本等企业经营管理的优化。

6、建立车间/工厂内部互联互通网络架构，实现设计、工艺、制造、检验、物流等制造过程各环节之间，以及与制造执行系统（mes）和企业资源计划系统（erp）的高效协同与集成，建立全生命周期产品信息统一平台。

7、建有工业信息安全管理制度和技术防护体系，具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。建有功能安全保护系统，采用全生命周期方法有效避免系统失效。

通过持续改进，实现企业设计、工艺、制造、管理、物流等环节的集成优化，推进企业数字化设计、装备智能化升级、工艺流程优化、精益生产、可视化管理、质量控制与追溯、智能物流等方面的快速提升。

（二）流程型智能制造

1、车间/工厂总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型，并进行模拟仿真，实现生产流程数据可视化和生产工艺优化。

2、实现对物流、能流、物性、资产的全流程监控与高度集成，建立数据采集和监控系统，生产工艺数据自动数采率达到90%以上。

3、采用先进控制系统，车间/工厂自控投用率达到90%以上，关键生产环节实现基于模型的先进控制和在线优化。

4、建立制造执行系统（mes），生产计划、调度均建立模型，实现生产模型化分析决策、过程量化管理、成本和质量动态跟踪以及从原材料到产成品的一体化协同优化。建立企业资源计划系统（erp），实现企业经营、管理和决策的智能优化。

5、对于存在较高安全风险和污染排放的项目，实现有毒有害物质排放和危险源的自动检测与监控、安全生产的全方位监控，建立在线应急指挥联动系统。

6、建立车间/工厂内部互联互通网络架构，实现工艺、生产、检验、物流等各环节之间，以及数据采集系统和监控系统、制造执行系统（mes）与企业资源计划系统（erp）的高效协同与集成，建立全生命周期数据统一平台。

7、建有工业信息安全管理制度和技术防护体系，具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。建有功能安全保护系统，采用全生命周期方法有效避免系统失效。

通过持续改进，实现生产过程动态优化，制造和管理信息的全程可视化，企业在资源配置、工艺优化、过程控制、产业链管理、节能减排及安全生产等方面的智能化水平显著提升。

（三）智能装备和产品

1、能够实现对自身状态、环境的自感知，具有故障诊断功能。

2、具有网络通信功能，提供标准和开放的数据接口，能够实现与制造商、用户之间的数据传送。

3、具有自适应能力，能够根据感知的信息调整自身的运行模式，使装备（产品）处于最优状态。

4、能够提供运行数据或用户使用习惯数据，支撑制造商、用户进行数据分析与挖掘，实现创新性应用。

通过持续改进，实现高端芯片、新型传感器、工业控制计算机、智能仪器仪表与控制系统、工业软件、互联网技术、信息安全技术等在装备（产品）中的集成应用，装备（产品）做到安全可控，自感知、自诊断、自适应、自决策功能的不断优化，技术水平达到国内领先或国际先进水平。

（四）网络协同制造

1、建有工业互联网网络化制造资源协同云平台，具有完善的体系架构和相应的运行规则。

2、通过企业间研发系统的协同，实现创新资源、设计能力的集成和对接。

3、通过企业间管理系统、服务支撑系统的协同，实现生产能力与服务能力的集成和对接，以及制造过程各环节和供应链的并行组织和协同优化。

4、利用工业云、工业大数据、工业互联网标识解析等技术，建有围绕全生产链协同共享的产品溯源体系，实现企业间涵盖产品生产制造与运维服务等环节的信息溯源服务。

5、针对制造需求和社会化制造资源，开展制造服务和资源的动态分析和柔性配置。

6、建有工业信息安全管理制度和技术防护体系，具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。

通过持续改进，工业互联网网络化制造资源协同云平台不断优化，企业间、部门间创新资源、生产能力和服务能力高度集成，生产制造与服务运维信息高度共享，资源和服务的动态分析与柔性配置水平显著增强。

（五）大规模个性化定制

1、产品采用模块化设计，通过差异化的定制参数，组合形成个性化产品。

2、建有工业互联网个性化定制服务平台，通过定制参数选择、三维数字建模、虚拟现实或增强现实等方式，实现与用户深度交互，快速生成产品定制方案。

3、建有个性化产品数据库，应用大数据技术对用户的个性化需求特征进行挖掘和分析。

4、工业互联网个性化定制平台与企业研发设计、计划排产、柔性制造、营销管理、供应链管理、物流配送和售后服务等数字化制造系统实现协同与集成。

通过持续改进，实现模块化设计方法、个性化定制平台、个性化产品数据库的不断优化，形成完善的基于数据驱动的企业研发、设计、生产、营销、供应链管理和服务体系，快 速、低成本满足用户个性化需求的能力显著提升。

（六）远程运维服务

1、智能装备/产品配置开放的数据接口，具备数据采集、通信和远程控制等功能，利用支持ipv4、ipv6等技术的工业互联网,采集并上传设备状态、作业操作、环境情况等数据，并根据远程指令灵活调整设备运行参数。

2、建立智能装备/产品远程运维服务平台，能够对装备/产品上传数据进行有效筛选、梳理、存储与管理，并通过数据挖掘、分析，提供在线检测、故障预警、故障诊断与修复、预测性维护、运行优化、远程升级等服务。

3、实现智能装备/产品远程运维服务平台与产品全生命周期管理系统（plm）、客户关系管理系统（crm）、产品研发管理系统的协同与集成。

4、建立相应的专家库和专家咨询系统，能够为智能装备/产品的远程诊断提供决策支持，并向用户提出运行维护解决方案。

5、建立信息安全管理制度，具备信息安全防护能力。通过持续改进，建立高效、安全的智能服务系统，提供的服务能够与产品形成实时、有效互动，大幅度提升嵌入式系统、移动互联网、大数据分析、智能决策支持系统的集成应用水平。

二、新技术创新应用要素条件

（一）工业互联网

1、建立工业互联网车间/工厂内网，采用工业以太网、工业pon、工业无线、ipv6等技术，实现生产装备、传感器、控制系统与管理系统等的互联，实现数据的采集、流转和处理；利用ipv6、工业物联网等技术，实现与车间/工厂内、外网的互联互通，支持内、外网业务协同。

2、采用各类标识技术自动识别零部件、在制品、工序、产品等对象，在仓储、生产过程中实现自动信息采集与处理，通过与国家工业互联网标识解析系统对接，实现对产品全生命周期管理。

3、实现车间/工厂管理软件之间的横向互联，实现数据流动、转换和互认。

4、在车间/工厂内部建设工业互联网平台，或利用公众网络上的工业互联网平台，实现数据的集成、分析和挖掘，支撑智能化生产、个性化定制、网络化协同、服务化延伸等应用。

5、通过部署和应用工业防火墙、安全监测审计、入侵检测等安全技术措施，实现对工业互联网安全风险的防范、监测和响应，保障工业系统的安全运行。

通过持续改进，促进车间/工厂内部网络互联、数据交互和安全保障能力建设，推动车间/工厂外部网络基础设施建设、工业互联网平台和公共工业互联网标识解析体系建 设，加快新业务和新模式创新。

（二）人工智能

1、关键制造装备采用人工智能技术，通过嵌入计算机视听觉、生物特征识别、复杂环境识别、智能语音处理、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等技术，实现制造装备的自感知、自学习、自适应、自控制。

2、构建工业大数据平台，通过数据采集系统和互联互通的网络架构，采集产品设计、工艺、制造、物流、管理、销售、服务、运维等各环节数据，并对采集到的数据进行有效筛选、梳理、存储和管理。

3、应用机器学习、专家系统、深度学习等人工智能新技术对数据进行分析和挖掘，实现对研发设计、生产制造、经营管理、物流销售、运维服务等环节的智能决策支持。

4、目标产品集成应用智能感知、模式识别、智能分析、智能控制等人工智能技术，实现传感、交互、控制、协作、决策等方面性能和智能化水平的显著提高。

智能制造政府工作报告篇五

世界上第一座智能楼宇1984年出现在美国，上个世纪90年代中期开始在我国出现，历经10多年发展，我国的智能楼宇从无到有，从2003年逐渐开始走向火爆，各种从事楼宇智能化的公司企业大量涌现，新开工的和旧建筑改造工程纷纷上马楼宇智能化系统，与此同时出现了全国范围内的智能楼宇人才短缺。

三．智能楼宇在我国的发展现状

我国的智能楼宇起源于20世纪90年代，起步较晚，但发展迅速，特别是在大中型城市如上海、北京、广州、深圳、杭州、宁波等，高档写字楼、智能小区建设速度很快，在大中城市，智能化系统已相当普及，成为住宅、社区等的必配设施。

四．行业需求

我国尚处在发展时期。国内的楼宇科技水平还不是很高，人才建设还很不到位，最近，国家^v^将楼宇智能化定义为新职业，即将出台“楼宇智能化管理师”的资格认证和考评。随着我国大中城市及尤其是广州市沿海城市的经济、城建和智能化小区的发展，楼宇智能化技术的人才需求将愈来愈高。 其从业人员约100万左右，目前主要集中在上海、北京、广州、深圳、天津、重庆、杭州、宁波、大连等大中城市。其中90％以上从事建筑智能化设施的安装、调试、运行与维护工作。目前，这类专业人才极其匮乏。

五．总结与感想