【智慧城市網 政策法規】近日，貴州省工業和信息化廳印發貴州省工業領域數字化轉型行動方案。
各市(州)工業和信息化主管部門、貴安新區工信局:
根據工作安排，現將《貴州省工業領域數字化轉型行動方案》發你們，請認真學習，積極謀劃，加強溝通與協調，主動作為，創新工作模式，扎實做好各項行動任務的落實。
附件：貴州省工業領域數字化轉型行動方案
貴州省工業和信息化廳
2024年2月2日
(此件公開發布)
貴州省工業領域數字化轉型行動方案
為貫徹落實省委、省政府有關加快推進新型工業化高質量發展的指示要求和工作部署，堅持把數字經濟作為貴州轉型發展的關鍵增量，加快推進數字產業化、產業數字化，深化實施工業領域數字化轉型,，促進數字經濟與實體經濟深度融合，制定本行動方案。
一、總體要求和目標
以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，深入落實習近平總書記關于制造強國戰略重要論述、網絡強國重要思想和對貴州工作重要指示精神，大力實施圍繞“四新”主攻“四化”主戰略，全面貫徹全省新型工業化會議精神，以深化新一代信息技術賦能新型工業化為主線，堅持場景牽引、創新應用，堅持統籌推進、重點突破，堅持價值導向、集約建設，全力推進工業領域數字化轉型改造，加速傳統產業改造進程，加快產業集群轉型升級，著力提升產業鏈供應鏈現代化水平，加快形成新質生產力，為加快推進全省新型工業化高質量發展提供有力支撐。
通過不懈努力，全省工業領域數字化、網絡化、智能化基礎顯著穩實、發展水平大幅提升，數字化轉型場景應用和主體培育取得顯著進展，企業發展動力和核心競爭力明顯增強，新業態、新模式、新動能顯著壯大。到2027年底，全省兩化融合發展水平達到65，全省規模以上工業企業實施智能化改造和數字化轉型全覆蓋，重點企業關鍵工序數控化率達70%，數字化研發設計工具普及率達90%，經營管理數字化普及率超過80%；打造一批數字化轉型優秀場景、示范工廠，培育一批系統解決方案供應商，建成一批實用功能完善的服務平臺。
二、主要任務
圍繞“六大產業基地”建設，聚焦全省重點工業產業集群和重點產業鏈，大力實施“三大行動”“十項重點任務”，加快推動龍頭骨干企業、中小企業、產業鏈數字化改造升級，夯實工業互聯網平臺、智能硬件和裝備、工業軟件、網絡設施及安全等基礎支撐，加大優秀服務商培育和典型案例推廣應用力度，推動產業數字化各項任務加快落地落實。
(一)樹標桿，加強主體培育行動
1.持續打造一批龍頭骨干企業，發揮牽引作用。對標國內智能制造領先水平，打造一批數字化改造優秀場景，支持行業龍頭骨干企業開展集成應用創新。分行業分領域制定全省數字化改造示范標準，引導企業持續加強新技術、新模式探索，利用數字技術提升產品合格率、資源綜合利用率、全員勞動生產率等關鍵指標；培育一批技術實力強、業務模式優、管理理念新、質量效益高的數字領航企業。每年打造一批省級數字化示范產線、示范車間、示范工廠，加快形成“一行業一標桿”。到2027年底，累計建成國家智能制造示范工廠項目10個、省級數字化示范工廠項目100個、省級數字化示范車間200個，努力建設5G全連接工廠。
2.持續支持一批中小企業，發揮支撐作用。建立科技型企業培育庫，完善對企業研發活動的支持措施，大力引導科技型中小企業和傳統企業向高新技術企業轉型，培育一批專注細分領域、數字化水平較高的專精特新“小巨人”企業和“單項冠軍”企業，加強數字技術、產品、裝備供應鏈配套支撐。省、市、縣負責兩化融合的部門結合實際需求，通過多種方式對中小工業企業開展數字化改造診斷服務，幫助企業完善數字化轉型升級一體化解決方案。建立“晨星”項目庫，收錄數字化改造效果好的項目，重點引導和培育，支持做強做大做優，為爭取國家試點示范收儲夯基。每年遴選數字化轉型成熟度貫標企業40戶以上，每個行業遴選試點企業不少于5戶。到2027年底，全省打造“專精特新”數字化轉型示范項目300個。
3.持續推進一批產業鏈升級，發揮協同作用。充分發揮資源精深加工、新能源電池及材料、醬酒等產業優勢，培育一批生態主導型產業鏈“龍頭”企業。支持“龍頭”企業基于產業鏈協作平臺開展協同采購、協同制造、協同銷售和協同配送等應用，牽頭建設標識解析二級節點，構建行業標識解析體系，帶動上下游企業數字化協作和精準對接，提高產業鏈協作效率，培育數字化產業生態。到2027年底，建成重點產業鏈協作平臺5個。
(二)建平臺，完善支撐服務行動
1.持續推進“數字工信”建設，發揮“大腦”作用。推動貴州“工業云”平臺功能完善和服務優化，加快向跨行業、跨領域綜合型平臺發展，加強與地方工業平臺協同發展，促進平臺和能力互通，,構建“產業大腦”。面向重點產業集群、特色產業集聚區，鼓勵和支持主管部門建設區域級工業互聯網平臺，實現綜合管理和資源協同。到2027年，建成區域級工業互聯網平臺6個，推動120萬臺(套)設備聯網、6萬戶企業上云。
2.持續建設一批產業互聯網平臺，發揮核心作用。支持化工、航空航天、新能源電池材料、能源等產業先期打造產業互聯網平臺，實現經驗推廣和服務延伸；后續建設醫藥、醬酒、食品、建材、冶金、電子信息等產業互聯網平臺，匯聚一批面向產品研發、設備運維、生產監測、供需對接等應用場景的工業APP，提供輕量化服務。到2027年，打造行業級工業互聯網平臺10個以上，匯聚工業APP1萬個以上。
3.持續推進智慧園區綜合管理平臺建設，發揮承載作用。分批有序推進智慧園區建設工作，引導和支持各類開發區結合需要，創新應用模式，將數字技術與現代化管理深度融合，建設公共服務平臺，基于數字技術開展安全生產、風險防范、環境管理、能源管理、應急管理、物流管理、產業鏈招商等重點環節的智能預警與分析評價，推動開發區數據互聯互通，提升發展與管理水平。尤其加強化工園區數字化基礎能力升級和公共服務平臺建設，強化數字化協同制造、安環監測與預警等應用，構建數實結合的集群發展新生態。到2027年，建設智慧園區示范項目10個。
4.持續完善公共服務資源配套,發揮“保姆”作用。聚焦數字化轉型需求,建設一批工業互聯網創新應用促進中心，構建公共服務支撐體系，凸顯數據要素賦能、技術創新轉化、產業生態建設等功能，促進工業企業與服務商、科研機構的交流合作,加快小型化、輕量化、快速化、精準化數字化改造方案的實施和推廣。分類優化遴選標準，鼓勵引進優秀服務商。發揮大數據與實體經濟深度融合全國行、市州行活動載體優勢，為工業企業數字化轉型提供服務支撐。到2027年底，累計培育省級工業互聯網創新應用促進中心3個，優秀服務商30家。
(三)強保障,夯實轉型基礎行動
1.持續推動數字化基礎夯實，揮“觸角”作用。廣泛引導工業企業開展數字化轉型基礎補課，結合實際需要，根據自身條件開展基礎自動化、管理信息化升級改造，重點強化數據采集、數據匯聚和數據治理能力。鼓勵企業加強研發設計、經營管理、制造執行等業務環節的管理系統部署，在礦石采選、冶煉加工、化工生產、精密制造、精細檢測等生產過程中，科學合理布設高清攝像、高精度傳感、高性能定位模組等采集設備，推廣應用高端自動化系統，規范數據接口，加強全鏈條數據的集成匯聚和存儲管理。結合貴州工業實際，通過內育外引加快建立關鍵工業軟件體系、完善硬件配套產業體系，重點面向工業控制、虛擬仿真等領域,發展數字管理、網絡安全等軟件產品，發展智能終端、高性能服務器、半導體與集成電路、智能傳感器等核心設備，彌補配套不足的短板。
2.持續支持網絡化基礎配套，發揮“脈絡”作用。大力推動工業企業內網改造，在車間、工廠、礦山等重點區域實施5G、工業光網、Wi-Fi6、工業以太網等新型工業網絡的廣泛覆蓋，在研發、生產、經營、管理、服務等不同環節消除“數據孤島”，提高企業內部業務數據集成與協同水平。推動企業、開發區開展千兆光纖、IPv6等基礎通信設施改造升級，進一步推動智能裝備、算力設施、模型算法的建設部署，加快發展服務器、數據庫、電子元器件等算力基礎軟硬件產業，為數字化轉型應用提供必要的基礎支撐。加快建設全國一體化算力網絡國家(貴州)樞紐節點，引進金融機構、央企和互聯網頭部企業等數據中心，不斷完善相關配套設施，推動智能計算、邊緣計算等新型算力供給，鼓勵相關企業打造細分領域產品和服務，建設云服務“首位產業”。
3.持續加強網絡與數據安全管理，發揮保障作用。完善工業信息安全風險評估、信息通報、應急處置等制度，保障數據安全和運行安全。推動工業企業落實工業互聯網網絡安全和數據安全分類分級管理要求，結合貴州實際研究編制各工業行業數據分類分級標準，建立完善分類分級管理制度，完善工業領域網絡安全、數據安全管理體系。不定期開展數據安全成熟度評估等工作，科學識別和判定網絡安全和數據安全風險等級，采用適合自身實際條件的安全防護措施，持續開展網絡安全演練，采取實戰對抗等方式提升風險防御和處置能力。加快5G應用安全創新示范中心(貴州)、工業控制系統信息安全靶場建設，持續優化省級工業互聯網安全態勢感知平臺。
三、保障措施
(一)加強組織實施。加強部門間協同和省市縣三級聯動，相關部門按照職責分工抓好各項工作落實，各地區加強地方政策與本行動方案內容的銜接。建立動態調度機制，定期通報各地工作目標任務完成情況，加快推進數字化改造系列工作。分產業成立專家咨詢機構，開展數字化轉型的診斷、咨詢、評估等服務，推動各類主體加快創新生產、經營和管理模式，探索形成可復制、可推廣的新業態、新模式、新路徑。
(二)強化政策支持。省級充分利用各類專項資金，按要求支持工業企業數字化改造。積極組織企業爭取國家產業基礎再造和高質量發展專項、中小企業數字化轉型城市試點專項、先進制造業和現代服務業發展專項等政策支持，統籌支持省內重點工業產業數字化轉型基礎研究、技術創新和應用開發。各地方相關部門立足當地主導產業發展實際，為重點產業數字化轉型提供配套政策支持，形成政策疊加效應。
(三)強化人才支撐。開展行業數字化領域重點人才需求摸底，搭建數字化轉型、智能化制造人才智庫平臺，支持引進數字化轉型領域高端化、實用型、技能型人才和創新團隊。發揮好工信部頒發的“新一代信息技術人才實訓試點”作用，加快建設“貴州數字人才公共實訓基地”，引導工業企業、高校院所、服務商等聯合探索產教融合、產融結合等創新模式，不斷提升企業數字化轉型人才供給能力和質量。組織舉辦各類專題培訓班，營造引才聚才用才的良好氛圍。
(四)創新金融服務。鼓勵金融企業運用大數據探索產融合作新模式，推進基于工業互聯網平臺的產融協作服務創新。加強征信體系與金融機構信息數據互通共享，鼓勵金融機構面向中小企業數字化轉型領域構建多元化、梯度化金融產品線，降低企業融資難度，強化金融機構對數字化轉型的支持。支持金融機構創新金融產品和服務，開設“專精特新”企業金融服務綠色通道。引導金融機構增加制造業中長期貸款，支持中小企業設備更新、技術改造等數字化改造。
(五)營造良好環境。每年舉辦年度數字化轉型推進大會，發布重大技術成果和典型案例，加強技術交流，凝聚發展共識。結合實際需要，依托智庫專家資源，不定期開展工業互聯網賦能新型工業化市州行、區縣行、園區行等活動，宣貫和解讀相關政策，組織學習培訓、評估診斷和對標引導，擴大示范帶動效應，推動經營管理理念和轉型發展理念變革。充分發揮主流媒體、官方門戶網站、行業協會等渠道作用，每年分系列面向全社會普及推廣轉型成效、典型案例和解決方案，進一步激發市場主體積極性。積極爭取國家部委智改數轉活動在我省舉辦，打造高水平交流合作平臺，持續強化我省在數字領域的影響力。
附件:
1.工業領域數字化轉型主要場景
2.重點行業特點及轉型路徑建議
3.專業術語解釋
附件1：工業領域數字化轉型主要場景
數字化改造場景是智能工廠的核心組成部分，是指面向制造過程各個環節，通過新一代信息技術、先進制造技術的深度融合，部署高檔數控機床與工業機器人、增材制造裝備、智能傳感與控制裝備、智能檢測與裝配裝備、智能物流與倉儲裝備、行業成套裝備等智能制造裝備，集成相應的工藝、軟件等，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。
結合國內企業實踐應用情況，以及技術創新和融合發展等趨勢，借鑒有關研究資料，梳理了工業領域16個環節45個數字化改造典型場景，為智能工廠建設提供參考。
一、工廠建設
通過三維建模、系統仿真、設計優化，實現基于模型的工廠設計、交付和建設，提高建設效率和質量，降低成本。
場景1：工廠數字化設計。應用工廠三維設計與仿真軟件，集成工廠信息模型、制造系統仿真、專家系統和AR/VR等技術，高效開展工廠規劃、設計和仿真優化，實現數字化交付。
場景2：數字孿生工廠。應用建模仿真、多模型融合等技術，構建裝備、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，實現基于模型的數字化運行和維護。
二、產品研發
通過設計建模、仿真優化和測試驗證，實現數據驅動的產品研發，提高設計效率，縮短研發周期。
場景1：產品數字化研發與設計。應用設計軟件和知識模型庫，基于復雜建模、物性表征與分析、AR/VR、數字孿生等技術，搭建數字化協同設計環境，開展產品、配方等研發與設計。
場景2：虛擬實驗與調試。面向產品功能、性能、可靠性、壽命等方面，通過模擬仿真開展試驗、調試，縮短研發周期，降低研發成本，提高產品質量。
場景3：數據驅動產品設計優化。打通產品設計、生產作業、售后服務等環節數據，結合人工智能、大數據等技術，探索創成式設計、持續迭代產品模型、驅動產業化創新。
三、工藝設計
通過制造機理分析、工藝過程建模和虛擬制造驗證，實現工藝設計數字化和工藝技術創新，提高工藝開發效率，保障可行性。
場景1：工藝數字化設計。應用工藝仿真軟件和工藝知識庫，基于機理、物性表征和數據分析技術，建立加工、檢測、裝配、物流等工藝模型，進行工藝全過程仿真，預測加工缺陷并改進工藝方案和參數。
場景2：可制造性設計。打通工藝設計、產品研發、生產作業等環節數據，開展產品制造全過程仿真，優化工藝方案和物料清單，改善工藝流程，降低制造與維護的復雜性及成本。
四、計劃調度
通過市場訂單預測、產能平衡分析、生產計劃制定和智能排產，開展訂單驅動的計劃排程，優化資源配置，提高生產效率。
場景1：生產計劃優化。構建企業資源管理系統，應用約束理論、尋優算法和專家系統等技術，實現基于采購提前期、安全庫存和市場需求的生產計劃優化。
場景2：車間智能排產。應用計劃排程系統，集成調度機理建模、尋優算法等技術，實現基于多約束和動態擾動條件下的車間排產優化。
場景3：資源動態配置。依托制造執行系統，集成大數據、運籌優化、專家系統等技術，開展基于資源匹配、績效優化的精準派工，實現人力、設備、物料等制造資源的動態配置。
五、生產作業
通過精益生產管理、工藝過程控制優化、產線靈活配置、設備協同作業，實現智能化生產作業和精細化生產管控，提高生產效率，降低成本。
場景1：精益生產管理。應用六西格瑪、5S管理和定置管理等精益工具和方法，開展相關信息化系統建設，實現基于數據驅動的人、機、料等精確管控，提高效率，消除浪費。
場景2：先進過程控制。部署智能制造裝備，依托先進過程控制系統，融合工藝機理分析、多尺度物性表征和建模、實時優化和預測控制等技術，實現精準、實時和閉環的過程控制。
場景3：工藝動態優化。部署智能制造裝備，搭建生產過程全流程一體化管控平臺，應用工藝機理分析、多尺度物性表征和流程建模、機器學習等技術，動態優化調整工藝流程/參數。
場景4：產線柔性配置。部署智能制造裝備，應用模塊化、成組和產線重構等技術，搭建柔性重構產線，根據訂單、工況等變化實現產線的快速調整和按需配置，實現多種產品自動化混線生產。
場景5：智能協同作業。部署智能制造裝備，基于5G、TSN等新型網絡技術建設及現場設備控制系統，實現生產設備、物流裝備、生產線控制和高效率作業。
六、質量管控
通過智能在線檢測、質量數據統計分析和全流程質量追溯，實現精細化質量管控，降低不合格品率，持續提升產品質量。
場景1：智能在線檢測。部署智能檢測裝備，融合5G、機器視覺、缺陷機理分析、物性和成分分析等技術，開展產品質量等在線檢測、分析、評級、預測。
場景2：質量精準追溯。建設質量管理系統，集成5G、區塊鏈、標識解析等技術，采集產品原料、設計、生產、使用等質量信息，實現產品全生命周期質量精準追溯。
場景3：質量動態優化。依托質量管理系統和知識庫，集成質量設計優化、質量機理分析等技術，進行產品質量影響因素識別、缺陷分析預測和質量優化提升。
七、設備管理
通過運行監測、故障診斷和運行優化，實現設備全生命周期管理和預測性維護，提升設備運行效率、可靠性和精度保持性。
場景1：在線運行監測。集成智能傳感、5G、機器視覺、故障檢測等技術，通過自動巡檢、在線運行監測等方式，判定設備運行狀態，開展性能分析和異常報警，提高控制效率。
場景2：設備故障診斷與監測。綜合運用物聯網、機器學習、故障機理分析等技術，建立設備故障診斷和預測模型，精準判斷設備失效模式，開展預測性維護，減少意外停機，降低運維成本。
場景3：設備運行優化。建設設備健康管理系統，基于模型對設備運行狀態、工作環境等進行綜合分析，調整優化設備運行參數，提高產量，降低能耗，延長設備使用壽命。
八、倉儲物流
通過精準配送計劃、自動出入庫(進出廠)、自動物流配送和跟蹤管理，實現精細倉儲管理和高效物流配送，提高物流效率和降低庫存量。
場景1：智能倉儲。建設智能倉儲系統，應用條碼、射頻識別、智能傳感等技術，依據實際生產作業計劃，實現物料自動入庫(進廠)、盤庫和出庫(出廠)。
場景2：精準配送。集成智能倉儲系統和智能物流裝備，應用實時定位、機器學習等技術，實現原材料、在制品、產成品流轉全程跟蹤，以及物流動態調度、自動配送和路徑優化。
九、安全管理
通過安全風險實時監測與應急處置、危險作業自動化運行，實現面向工廠全環節的安全綜合管控，確保安全風險與隱患的可預知、可控制。
場景1：安全風險實時監測與應急處置。依托感知裝置和安全生產管理系統，基于智能傳感、機器視覺、物象分析、專家系統等技術，動態感知、精準識別危化品、危險環節等各類風險，實現安全事件的快速響應和智能處置。
場景2：危險作業自動化。部署智能制造裝備，集成智能傳感、機器視覺或機器人、5G等技術，打造自動化產線，實現危險作業環節的少人化、無人化。
十、能源管理
場景1：能耗數據監測。基于能源管理系統，應用智能傳感、大數據、5G等技術，開展全環節、全要素能耗數據采集、計量和可視化監測。
場景2：能耗平衡與優化。應用能效優化機理分析、大數據和深度學習等技術，優化設備運行參數或工藝參數，實現關鍵設備、關鍵環節等能源綜合平衡與優化調度。
十一、環保管控
場景1：碳資產管理。開發碳資產管理平臺和行業成套裝備，集成智能傳感、大數據和區塊鏈等技術，實現全流程的碳排放追蹤、分析、核算和交易。
場景2：污染檢測與管控。搭建環保管理平臺，應用機器視覺、智能傳感和大數據等技術，開展排放實時監測和污染源管理，實現全過程環保數據的采集、監控與分析優化。
場景3：廢棄物處置與利用。搭建廢棄物管理平臺和行業成套裝備，融合條碼、物聯網和5G等技術，實現廢棄物處置與循環再利用全過程的監控、追溯。
十二、營銷管理
場景1：市場快速分析預測。應用大數據、深度學習等技術，實現對市場未來供求趨勢、影響因素及其變化規律的精準分析、判斷和預測。
場景2：銷售驅動業務優化。應用大數據、機器學習、知識圖譜等技術，構建用戶畫像和需求預測模型，制定精準銷售計劃，動態調整設計、采購、生產、物流等方案。
十三、售后服務
場景1：主動客戶服務。建設客戶關系管理系統，集成大數據、知識圖譜和自然語言處理等技術，實現客戶需求分析、精細化管理，提供主動式客戶服務。
場景2：產品遠程運維。建立產品遠程運維管理平臺，集成智能傳感、大數據和5G等技術，實現基于運行數據的產品遠程運維、預測性維護和產品設計的持續改進。
十四、供應鏈管理
場景1：采購策略優化。建設供應鏈管理系統，集成大數據、尋優算法和知識圖譜等技術，實現供應商綜合評價、采購需求精準決策和采購方案動態優化。
場景2：供應鏈可視化。建設供應鏈管理系統，融合大數據和區塊鏈等技術，打通上下游企業數據，實現供應鏈可視化監控和綜合績效分析。
場景3：物流實時監控與優化。依托運輸管理系統，應用智能傳感、物聯網、實時定位和深度學習等技術，實現運輸配送全程跟蹤和異常預警、裝載能力和配送路徑優化。
場景4：供應鏈風險預警與彈性管控。建立供應鏈管理系統，集成大數據、知識圖譜和遠程管理等技術，開展供應鏈風險隱患識別、定位、預警和高效處置。
十五、數字基建
場景1：數字基礎設施集成。部署工業互聯網、物聯網、5G、千兆光網等新型網絡基礎設施，建設工業數據中心、智能計算中心、工業互聯網平臺以及網絡、數據、功能等各類安全系統，完善支撐數字業務運行的信息基礎設施。
場景2：數據治理與疏通。應用云計算、大數據、隱私計算、區塊鏈等技術，構建可信數據空間，實現企業內數據的有效治理和分析利用，推動企業間數據安全可信流通，充分釋放數據價值。
場景3：工業知識軟件化。應用大數據、知識圖譜、知識自動化等技術，將工業技術、工藝經驗、制造方法沉淀為數據和機理模型，與先進制造裝備相結合，建設知識庫和模型庫，開發各類新型工業軟件，支撐業務創新。
十六、模式創新
場景1：網絡化協同制造。建立網絡協同平臺，推動企業間設計、生產、管理、服務等環節緊密連接，實現基于網絡的生產業務并行協同，并將富余的制造能力對外輸出，優化配置制造資源。
場景2：大規模個性化定制。部署智能制造裝備，通過生產柔性化、敏捷化和產品模塊化，根據客戶的個性化需求，以大批量生產的低成本、高質量和高效率提供定制化的產品和服務。
場景3：人機協同制造。應用人工智能、AR/R、5G、新型傳感等技術，提高高檔數控機床、工業機器人、行業成套裝備等智能制造裝備與人員的交互、協同作業等能力，實現基于高精度空間定位與追蹤、動作感知、自然語言處理、情緒識別等功能的自主協同。
場景4：數據驅動服務。分析產品運行工況、維修保養、故障缺陷等數據，應用大數據、專家系統等技術，開拓專業服務、設備估值、融資租賃、資產處置等新業務，創造新價值。
附件2：重點行業特點及轉型路徑建議
管道式物料輸送,生產連續性強、流程規范,一般具有較為穩定的工序,工藝柔性較小
1.數字普及:完善生產全流程的數字基礎設施,以及改善安全、環保等痛點場景,維系現場的連續、安全、綠色生產,解決“能不能生產”的問題。
2.定向優化:對生產控制、設備管理等重點環節的優化,并推動實現企業內外業務線條的初步對接,解決“效率如何提高”的問題。
3.產業協同:全產業鏈供應鏈價值鏈深度協同,實現技術、資金、人才、數據等生產要素和資源的配置優化,達到“全局效益最優”。
2
原材料行業
主要存在總體產能過剩、安全風險高、環保壓力大、產品高端化不足等痛點
現代化工:加快生產現場自動化改造、數字化升級,推進5G、物聯網、巡檢機器人、無人機等應用,提升數據獲取、傳輸、分析等能力,實時了解和應對現場狀況。落實“雙碳”要求,部署高耗能環節能源管理系統,結合“工業互聯網+危化行業”需求,打造安全生產管理系統,綜合提升能耗分析、安全管控等能力。利用數字孿生等技術,推動全環節、全流程的數據建模,通過可視化方式直觀呈現生產情況,支撐現場及管理部門的決策需求。
3
基礎材料:通過工業互聯網打通業務全流程,通過一體化協同管理的方式,實現生產加工、質量檢測、能源管理、安全監控等方面的集中化處置。建設工業互聯網平臺,實現數據信息互聯互通、要素資源共享,以數字化的方式實現鋁、鐵、錳等資源精深加工和產業鏈上下游配套銜接。探索智慧采購、智慧營銷、智慧物流等新模式,通過平臺實現供需精準對接,探索最優采購價格、最優訂單組合、最優物流路徑等效益增長點。
4
新型建材:加快設備管理、資源配置、工藝優化、質量控制、節能減排、安全生產等關鍵環節改造,探索多基地協同的分布式制造模式,實現產能優化。水泥、石材等領域建設數字綠色礦山,打造智能采選、自動配礦、無人駕駛、災害監控等應用場景。預拌混凝土等產業與下游產業融合創新,打通建材業和建筑業數據鏈,提升市場響應和服務能力。玻璃加工、建筑陶瓷、石材等產業探索個性化服務模式,開展基于互聯網的創意設計和定制生產。
5
新能源電池及材料:探索大數據、人工智能等技術應用,優化生產工藝,提升產品性能的同時降低成本,打造綠色智能工廠。打造新能源電池材料行業平臺,加強產業上下游市場信息資源共享,拓展車用動力電池相關產業鏈條。
6
消費品行業
主要存在產品結構多元、市場迭代快、質量要求高、庫存壓力大等痛點
醬香白酒:發揮企業資源和渠道優勢,強化大數據、區塊鏈、標識解析等技術在原糧種植、生產釀造、個性定制、追溯認證、倉儲物流、服務營銷、品牌塑造、文化傳播等領域融合應用,打造智能釀造、智慧營銷等示范。
7
生態食品:拓展電子商務應用深度和廣度,加強自有品牌建設和升級,提升產品附加值。企業深化大數據技術應用,實現生產加工智能化、產品質量透明化、運營管理數字化,打造智能產線和無人車間。探索建立現代化供應鏈體系,將原料運輸、倉儲、裝卸、加工、整理、配送、溯源等環節與企業的生產和營銷緊密融合,打造現代化服務型供應鏈。
8
健康醫藥:打造基于智能控制系統的產線、車間和工廠,實現少人化、無菌化,保持生產穩定高效。開展數字化研發探索,通過大數據、人工智能等技術,提高化合物篩選、實驗分析、產品測試的效率,縮短研發周期。建立質量追溯體系,推進藥材基地種植、生產加工、包裝、倉儲、分揀、流通等環節的全過程質量追蹤和智能化監測管控。
9
能源行業
主要存在安全風險和環保壓力大、管理要求高、運營成本高等痛點
煤礦:加快構建井上井下5G網絡系統,搭建智能化煤礦融合管控平臺、企業云平臺和大數據處理中心等基礎設施,打造“云邊端”的智慧礦山架構;推動開展井下巡檢、無人采掘等建設應用,探索智能控制、環境監測、安全防護、虛擬交互等場景試點應用。
10
電網:持續推動智能變電站繼電保護裝置升級換代,打造綜合管理和遠程監測平臺,推動大數據等技術在輸電、變電、配電領域的應用,提升電網智能運維水平,構建“數字電網”。
11
離散型行業
整體情況
產品品類較多、物料多樣且復雜、生產環節不連續、存在大量非標定制類需求等,對工藝柔性要求較高
1.單點提升:面向最能見效、需求最迫切的單個環節進行改造,如聚焦設計、運維、庫存、采購、銷售等某個特定場景的數字化提升,實現“最快出成績”。
2.綜合集成:基于內部業務、外部鏈條,構建集成高效的協同體系,打通企業生產計劃、經營決策等環節,從“被動接受需求”轉向“主動響應市場”。
3.業務增值:通過讓產品網絡化、智能化,基于其屬性和用途,探索新的商業模式,構建新的增值服務體系,從“賣產品”轉向“賣服務”。
12
裝備制造行業
主要存在產品結構復雜、工序較多且分散、定制化需求多等痛點
航空航天:強化對數據的應用,通過數據建模,增強產品設計、制造和測試等技術能力,提升裝備產品附加值。加快推廣工業互聯網,支持企業依托網絡化并行組織等方式,推動研發設計、生產制造、物流服務等環節的線上協同,提高運轉效率。使用數字孿生、機器視覺等數字技術,提升對生產過程監測、產品質量檢測等場景的全方位管控,實現管理決策優化。
13
新能源汽車:加大數字車間和智能工廠建設力度,構建面向汽車全生命周期的數字孿生系統,并實現產品的預測性維護與健康管理。加快服務化延伸,打造智能化汽車產品,發展智慧出行、智慧交通等業務新模式。
14
電子信息行業
主要存在工藝復雜、容錯率低、個性化程度高等痛點
電子信息:構建全流程質量管理體系,基于生產、工藝等不同環節的數據匹配和圖像識別,提升質量檢驗效率,優化良品率。打造以用戶需求為導向的排產和資源分配機制,強化企業供應鏈動態管理,提升產業鏈上下游對接能力,實現柔性化生產。建設智能工廠、5G全連接工廠,探索全環節打通互聯和協同優化,實現提質降本增效的發展目標。
附件三：專業術語解釋
一、網絡術語
[1]OT網絡:用于連接生產現場設備與系統,實現自動控制及信息采集的工業通訊網絡。
[2]IT網絡:用于連接信息系統與終端的數據通信網絡。
[3]企業內網:在工廠或園區內部,用于生產要素互聯以及企業 IT管理系統之間連接的網絡。
[4]企業外網:以支撐工業全生命周期各項活動為目的,用于連接企業上下游之間、企業與智能產品、企業與用戶之間的網絡。
[5]現場總線:連接智能現場設備和自動化系統的數字式、雙向傳輸、多分支結構的通信網絡。
[6]工業控制網絡:用于連接生產現場設備與系統,實現自動控制的工業通訊網絡。
[7]企業信息網絡:指用于連接工業信息系統,企業辦公網絡以及云數據中心等實現工業信息化的網絡。
[8]邊緣計算:在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側,融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的分布式開放平臺(架構),就近提供邊緣智能服務,滿足行業數字化在敏捷連接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。
[9]邊網融合:將應用、邊緣計算、網絡等進行深度集成,實現邊緣計算與網絡的部署架構和業務融合,針對用戶差異化的需求,提供最佳的資源分配及網絡連接方案,并實現整網資源的最優化使用的系統性ICT融合技術。
[10]邊云協同:邊緣側數據處理、應用場景與中心云的協同,包括資源協同、應用協同、數據協同、智能協同等多種協同。
[11]邊緣智能:邊緣計算和人工智能結合的新范式,在邊緣側提供的高級數據分析、場景感知、實時決策、自組織與協同等服務。
[12]確定性網絡:在一個網絡域內為承載的業務提供確定性業務保證的能力,包括時延,時延抖動,丟包率等指標。
[13]無源光網絡(工業PON):指ODN(光配線網)中不含有任何電子器件及電子電源,ODN全部由光分路器(Splitter)等無源器件組成。一個無源光網絡包括一個安裝于中心控制站的光線路終端(OLT),以及一批配套的安裝于用戶場所的光網絡單元(ONUs)。
[14]虛擬局域網(VLAN):一種使用交換機將設備劃分到一個獨立的局域網中的網絡。局域網上經配置(用管理軟件)后設備可以如同連接在同一線路上那樣通信,設備不受物理位置的限制。
[15]覆蓋網絡(Overlay):在Underlay網絡(物理傳輸網絡)上構建的邏輯或虛擬網絡,用于克服傳統網絡的缺點,通過實現網絡虛擬化、分段和安全性,使傳統網絡更加易于管理、靈活、安全(通過加密)和可擴展。
[16]網絡虛擬化:能夠實現網絡資源動態調配、動態管理的技術,使一個物理網絡上模擬出多個邏輯網絡。通過一個公用網絡(通常是因特網)建立一個臨時的、安全的連接,是一條穿過混亂的公用網絡的安全、穩定隧道,使用這條隧道可以對數據進行幾倍加密達到安全使用互聯網的目的。
[17]軟件定義網絡(SDN):一種新型網絡創新架構,是網絡虛擬化的一種實現方式,其核心技術OpenFlow通過將網絡設備的控制面與數據面分離開來,從而實現了網絡流量的靈活控制,使網絡作為管道變得更加智能。
[18]軟件定義廣域網(SD-WAN):將SDN技術應用到廣域網場景中所形成的一種服務,這種服務用于連接廣闊地理范圍的企業網絡、數據中心、互聯網應用及云服務。這種服務的典型特征是將網絡控制能力通過軟件方式“云化”,支持應用可感知的網絡能力開放。
[19]工業軟件定義網絡:將工業網絡的數據轉發面和控制面分離,根據工業業務承載需求實現網絡流量的靈活調度和調優,實現智能化組網的一種網絡架構。
[20]光傳送網(OTN):在光域內實現業務信號的傳送、復用、路由選擇、監控,并且保證其性能指標和生存性的傳送網絡。它支持客戶信號的透明傳送、高帶寬的復用交換和配置,具有強大的開銷支持能力。
[21]內容分發網絡(CDN):在傳統網絡中添加新的層次,即智能虛擬網絡。CDN系統綜合考慮各節點連接狀態、負載情況以及用戶距離等信息,通過將相關內容分發至靠近用戶的CDN代理服務器上,實現用戶就近獲取所需的信息,使得網絡擁塞狀況得以緩解,降低響應時間、提高響應速度。
[22]時間敏感網絡(TSN):通過數據傳輸最大時間來劃分的一種實時性網絡,具有時間同步、延時保證等確保實時性的功能。旨在為以太網協議建立“通用”的時間敏感機制,以確保網絡數據傳輸的時間確定性。
[23]IPsec:通過對IP協議的分組進行加密和認證來保護 IP協議的網絡傳輸協議族,是一種開放標準的框架結構,提供了一種保護工作組、局域網計算機、域客戶端和服務器、分支機構(物理上為遠程機構)、 Extranet以及漫游客戶端之間的通信的能力,是安全聯網的長期方向。它通過使用加密的安全服務以確保在 Internet協議(IP)網絡上進行保密而安全的通訊。
[24]MPLS VPN:采用MPLS技術在運營商寬帶IP網絡上構建企業IP專網,實現跨地域、安全、高速、可靠的數據、語音、圖像多業務通信,并結合差別服務、流量工程等相關技術,將公眾網可靠的性能、良好的擴展性、豐富的功能與專用網的安全、靈活、高效結合在一起,為用戶提供高質量的服務。
[25]第五代移動通信技術(5G):具有高速率、低時延和大連接特點的新一代寬帶移動通信技術,5G通訊設施是實現人機物互聯的網絡基礎設施。
[26]第五代固定網絡(F5G):包含了全光接入網和全光傳送網兩大部分。
[27]獨立組網的5G核心網(5GC SA):支持控制與轉發分離、網絡功能模塊化設計、接口服務化和IT化、增強的能力開發等新特性,滿足5G網絡靈活、高效、開發的發展趨勢。
[28]網絡切片:一種按需組網的方式,可以讓運營商在統一的基礎設施上分離出多個虛擬的端到端網絡,每個網絡切片從無線接入網承載網再到核心網上進行邏輯隔離,以適配各種各樣類型的應用。在一個網絡切片中,至少可分為無線網子切片、承載網子切片和核心網子切片三部分。
[29]信息模型:工業互聯網全要素、全價值鏈、全產業鏈在信息空間的標準化表達。通過定義統一的建模架構和標準化的描述語言,實現異構設備、系統和應用之間的信息交互。
[30]虛擬專用網絡(VPN):在公用網絡上建立專用網絡,通過對數據包的加密和數據包目標地址的轉換實現遠程訪問。VPN有多種分類方式,主要是按協議進行分類。VPN可通過服務器、硬件、軟件等多種方式實現。
[31]光線路終端(OLT):連接光纖干線的終端設備。
[32]光分配網(ODN):基于PON設備的FTTH光纜網絡。其作用是為OLT和ONU之間提供光傳輸通道。從功能上分,ODN從局端到用戶端可分為饋線光纜子系統,配線光纜子系統,入戶線光纜子系統和光纖終端子系統四個部分。
二、平臺術語
[33]工業大數據:工業數據的總和,即企業信息化數據、工業物聯網數據,以及外部跨界數據。其中,企業信息化和工業物聯網中機器產生的海量時序數據是工業數據規模增大的主要因素。
[34]機理模型:亦稱白箱模型,是根據對象、生產過程的內部機制或者物質流的傳遞機理建立起來的精確數學模型。它是基于質量平衡方程、能量平衡方程、動量平衡方程、相平衡方程以及某些物性方程、化學反應定律、電路基本定律等而獲得對象或過程的數學模型,機理模型的優點是參數具有非常明確的物理意義。
[35]軟件即服務(SaaS):通過網絡提供軟件服務的模式,廠商將應用軟件統一部署在自己的服務器上,客戶可以根據自己實際需求,通過互聯網向廠商訂購所需的應用軟件服務,按定購的服務多少和時間長短向廠商支付費用。
[36]平臺即服務(PaaS):將應用的運行和開發環境作為一種服務提供的商業模式。PaaS能將現有各種業務能力進行整合,具體可以歸類為應用服務器、業務能力接入、業務引擎、業務開放平臺,使用戶無需過多考慮底層硬件,便可以方便地構建應用。
[37]基礎設施即服務(IaaS):用戶通過互聯網可以從完善的計算機基礎設施獲得服務,主要提供了虛擬計算、存儲、數據庫等基礎設施服務,通常分為三種用法:公有云、私有云和混合云。其中公有云通常指第三方提供商為多個用戶提供的能夠使用的云;私有云是為一個客戶單獨使用而構建的,因而提供對數據、安全性和服務質量的最有效控制;混合云是公有云和私有云兩種服務方式的結合。
[38]工業APP:基于工業互聯網,承載工業知識和經驗,滿足特定需求的工業應用軟件,是工業技術軟件化的重要成果,可以和用戶進行交互,具有可視的用戶界面。
[39] 可編程邏輯控制器(PLC):一種專門為在工業環境下應用而設計的數字運算操作電子系統。它采用一種可編程的存儲器,在其內部存儲執行邏輯運算、順序控制、定時、計數和算術運算等操作的指令,通過數字式或模擬式的輸入輸出來控制各種類型的機械設備或生產過程。
[40]企業資源計劃系統(ERP):為企業提供了一個統一的業務管理信息平臺,將企業內部以及企業外部供需鏈上所有的資源與信息進行統一的管理,這種集成能夠消除企業內部因部門分割造成的各種信息隔閡與信息孤島。
[41]物資需求計劃(MRP):一個基于計算機的制造業庫存管理信息處理系統,用于編譯生產和實施控制。在作業不能按計劃完成時,MRP系統可以調整采購和生產進度的時間和數量,使各項作業的優先級符合實際情況。
[42] 制造控制系統(MES): 旨在加強 MRP計劃的執行功能,把 MRP計劃同車間作業現場控制,通過執行系統聯系起來。這里的現場控制包括 PLC程控器、數據采集器、條形碼、各種計量及檢測儀器、機械手等。MES系統設置了必要的接口,與提供生產現場控制設施的廠商建立合作關系。
[43]倉庫管理系統(WMS): 通過入庫業務、出庫業務、倉庫調撥、庫存調撥和虛倉管理等功能,對批次管理、物料對應、庫存盤點、質檢管理、虛倉管理和即時庫存管理等功能綜合運用的管理系統,有效控制并跟蹤倉庫業務的物流和成本管理全過程,實現或完善企業的倉儲信息管理。
[44]專家系統:人工智能早期的一個重要分支,是一類具有專門知識和經驗的計算機智能程序系統。
[45]邊緣節點:對邊緣網關、邊緣控制器、邊緣服務器等邊緣側多種產品形態的基礎共性能力的邏輯抽象,這些產品形態具備邊緣側實時數據分析、本地數據存儲、實時網絡連接等共性能力。
[46]工業微服務:工業互聯網平臺中知識沉淀和復用的載體,是經驗知識的軟件化和工具化,主要體現在顛覆傳統工業軟件研發方式、打破工業知識封閉傳承體系和創造全新平臺開放價值生態。微服務是以單一功能組件為基礎,通過模塊化組合方式實現“松耦合”應用開發的軟件架構。
[47]SDH/MSTP:基于同步模型同部數字體系/多業務傳送平臺,同時實現 TDM、ATM、以太網等業務的接入、處理和傳送,提供統一網管的多業務傳送平臺。
[48]PCS:以保證生產過程的參量為被控制量使之接近給定值或保持在給定范圍內的自動控制系統。
[49]EVI:用戶早期介入產品生產的流程之中,以確保產品更符合用戶的個性化需求。
[50]LCA:一種管理工具,記錄產品從需求、規劃、設計、生產、經銷、運行、使用、維修保養、回收再用的全生命周期中的信息。
[51]DCS:以微處理器為基礎,采用控制功能分散、顯示操作集中、兼顧分而自治和綜合協調的設計原則的新一代儀表控制系統。
[52]用戶接受度測試(UAT):部署軟件之前的最后一個測試操作。在軟件產品完成了單元測試、集成測試和系統測試之后,產品發布之前所進行的軟件測試活動,旨在確保軟件準備就緒,并且可以讓最終用戶將其用于執行軟件的既定功能和任務。
[53]數據采集與監控系統(SCADA):以計算機為基礎的生產過程控制與調度自動化系統,具有數據采集、測量、各類信號報警、設備控制以及參數調節等功能。
三、安全術語
[54]數據安全:工業互聯網業務過程中涉及的標識編碼數據、標識解析業務數據、用戶數據等各類數據的安全。
[55]網絡安全:工業互聯網系統與應用、用戶、協作方等實現互聯的網絡及網絡邊界的安全。
[56]應用安全:支撐工業互聯網業務運行的各類信息系統、標識解析業務及應用程序的安全等。
[57]物理和環境安全:工業互聯網系統所在物理環境的安全。
[58]基礎設施安全:工業互聯網系統所使用的服務器、存儲、云資源等設備的安全。
[59]安全管理:配套的物理和環境安全、安全管理制度、安全管理人員、安全建設、安全開發、安全運維等安全管理要求。
[60]數據分類分級:數據分類指根據數據的用途和含義去定義數據。數據分級指依據數據分類的結果以及數據價值對數據進行分級。目前大部分標準將分級定義為核心、重要、一般,同時又有一些更加細化的分級。
四、標識術語
[61]標識解析系統:能夠根據標識編碼查詢目標對象網絡位置或者相關信息的系統,對物理對象和虛擬對象進行唯一性的邏輯定位和信息查詢,是實現全球供應鏈系統和企業生產系統的精準對接、產品全生命周期管理和智能化服務的前提和基礎。
[62]工業互聯網標識解析體系:工業互聯網網絡體系的重要組成部分,是支撐工業互聯網互聯互通的神經樞紐。其中的標識編碼是能夠唯一識別物料、機器、產品等物理資源和工序、軟件、模型、數據等虛擬資源的身份符號。
[63]根節點:一種標識體系管理的最高層級服務節點,提供面向全球范圍公共的根層級的標識服務,并不限于特定國家或地區。
[64]國家頂級節點:一個國家或地區內部最頂級的標識服務節點,能夠面向全國范圍提供頂級標識解析服務,以及標識備案、標識認證等管理能力。
[65]二級節點:面向特定行業或者多個行業提供標識服務的公共節點。
[66]行業型二級節點:面向特定行業門類提供標識注冊、標識解析服務、標識數據服務的二級節點。
[67]綜合型二級節點:面向兩個及兩個以上行業提供標識注冊、標識解析服務、標識數據服務的二級節點。
[68]企業節點:一個企業內部的標識服務節點,能夠面向特定企業提供標識注冊、標識解析服務、標識數據服務等,既可以獨立部署,也可以作為企業信息系統的組成要素,企業節點需要與二級節點對接,從而接入標識解析體系中。
[69]遞歸節點:標識解析體系的關鍵性入口設施,能夠通過緩存等技術手段提升整體服務性能。
[70]二級節點責任主體:依法取得許可,承擔注冊服務器運行和管理,提供面向企業用戶或者個人用戶標識注冊、解析和數據管理服務標識注冊服務機構。
移動版
智慧城市網APP
智慧城市網小程序
微信公眾號
