智能制造发展中长期规划

智能制造发展中长期规划〃十四五〃时期是坚持制造业立市，推逬制造业高质量发展，全面建设制造强市的关键阶段。发展智能制造对于巩固实体经济根基、建成现代产业体系、实现新型工业化具有重要作用。依据《〃十四五〃智能制造发展规划》和《市促逬智能制造发展条例》，制定本规划。现状与形势〃十三五〃期间，深入贯彻新发展理念，以高质量发展为主题，以供给侧结构性改革为主线，深入实施以大数据智能化为引领的创新驱动发展战略，深入实施智能制造工程，着力改造提升传统产业，培育智能制造新技术、新产业、新业态、新模式，推动〃制造〃向〃智造"蝶变，工业经济步入高质量发展的快车道。供给能力持续优化，在高档数控机床、增材制造以及专用成套装备等方面聚集了近100家智能装备企业，5家企业中标工信部智能制造系统解决方案供应商。应用水平稳步提升，累计培育100家智能工厂和数字化车间。支撑体系逐步完善，智能制造专项政策、〃城市英才"、〃城市工匠"等政策的实施，为智能制造高质量发展提供了坚实保障。当前，新技术与制造业正在深度融合，数字产业化和产业数字化进程加快，新产业新业态新模式不断涌现，智能制造已经由理念普及、试点示范进入深入应用、全面推广的新阶段，已经成为推动制造业高质量发展的强劲动力，这为制造业发展提供了新的发展机遇。坚持把制造业作为立市之本、强市之基，要坚定不移的推动智能制造发展，不断推进产业技术变革和优化升级，加快制造业产业模式和企业形态根本性转变，助力制造业高质量发展。总体思路（一） 指导思想立足新发展阶段，贯彻新发展理念，融入新发展格局，以高质量发展为主题，大力实施制造业立市战略，以新信息技术与先进制造技术深度融合为主线，把工业智能化转型升级作为主攻方向，深入实施智能制造工程，立足制造本质，紧扣智能特征，构建虚实融合、知识驱动、动态优化、安全高效、绿色低碳的智能制造系统，重点推进数字化转型，积极探索化协同和智能化变革，推动制造业向高端化、智能化、绿色化、服务化、融合化方向发展，提升制造业发展质量效益和竞争力，为建设先进制造业高地提供有力支撑。（二） 发展原则夯实基础，创新驱动。充分调动企业开展智能制造的积极性和内生动力，突出企业开展集成创新、工程应用、产业化与试点示范的主体作用，深入实施创新驱动战略，着力提升智能制造技术创新能力，加快实现智能制造关键共性技术等关键领域的创新突破。需求牵引，市场主导。不断满足企业产品、生产和服务方面的数字化、化、智能化需求，满足企业提质增效和可持续发展需要，提升制造业国际竞争力。以产业智能化转型升级需求为导向，以企业为主体、政府为引导，突出企业在智能制造发展中的主体地位，激发企业积极性和创造性。统筹协调，融合发展。立足当前、着眼长远、加强顶层设计，整合各方资源，推动资源配置效益最大化和效率最优化，构建重点行业的智能制造统筹推进机制，因地制宜实施智能制造发展路径，协同有序推进智能制造持续发展。示范引领，安全可控。选择条件成熟、需求迫切的行业和领域，集中资源开展智能制造示范应用，以智能制造试点示范为引领，带动智能制造快速发展。结合各产业实际需求，将安全作为智能制造创新发展的前提，提升数据安全、安全、功能安全的保障能力。重点突破，系统推进。立足实际，充分考虑区域、行业发展差异，加强前瞻性思考、全局性谋划、战略性布局、整体性推进，充分发挥区域、行业和企业积极性，分层分类系统推动智能制造创新发展。（三）发展目标到2025年，打造100个智能制造典型应用场景，培育300个数字化车间/智能工厂z培育10个以上相关业务收入超过5亿元、具有较强竞争力的智能制造系统解决方案供应商，建设一批智能制造创新载体和公共服务平台扌丁造1-2个智能制造先行区，70%规模以上制造业企业基本普及数字化制造。重点任务（一）实施智能制造创新工程•增强融合发展新动能。加强智能制造关键技术攻关。完善共性基础技术供给体系，突破产品优化设计与全流程仿真、基于工艺机理分析和质量机理分析的混合建模、多目标协同优化等基础技术；面向高端数控机床的数控系统硏发、工艺及产业化技术；多模态生物特征识别系统、知识深度学习、类神经分布计算、智能决策控制、新型人机交互、工业现场多维智能感知、装备与生产过程数字挛生、质量在线精密检测、生产过程精益管控、装备故障诊断与预测性维护、复杂环境动态生产计划与调度、生产全流程智能决策、供应链协同优化等共性技术；5G、人工智能、大数据、边缘计算、数字挛生、知识工程等新技术在典型行业工艺设计、产品设计、生产作业、质量管控、设备管理、供应链管理等方面的适用性技术。加快开发系统集成技术。面向装备、单元、车间、工厂等制造载体，构建制造装备、生产过程相关数据字典和信息模型，开发生产过程通用数据集成和跨平台、跨领域业务互联技术。开发信息模型和标准接口的可复用数据集成技术；制造装备、工业控制系统、信息化管理系统等之间的业务互联技术；面向市重点产业链供应链协同的覆盖销售、物流、质量、生产等环节的企业信息交互技术；面向产业链供应链，开发跨企业多源信息交互和全链条协同优化技术。面向制造全过程，突破智能制造系统规划设计、建模仿真、分析优化等技术。大力推进创新建设。完善以企业为主体的产学研协同创新机制，健全技术创新的市场导向和管理机制，以产业创新资源的共建共享的协同发展为抓手，着力构建开放型、一体化的智能制造创新平台，提高技术研发、检验检测、技术评价、技术交易、质量认证、人才培训等专业化服务水平，支持工业骨干企业创建企业技术中心、国家级和省级实验室、工程研究中心等，推动企业成为创新活动的投入主体，鼓励企业组建关键工艺、核心技术攻关小组，对关键环节的技术瓶颈进行攻关突破。（二）实施智能制造协同工程，形成合力共逬新形势。积极探索智慧供应链建设。面向集成电路、车联网、生物医药、新能源、新材料、高端装备、汽车和新能源汽车、绿色石化、航空航天等市智能制造重点产业，支持智能制造应用水平高、核心竞争优势突岀、资源配置能力强的龙头企业建设供应链协同平台，打造数据互联互通、信息可信交互、生产深度协同、资源柔性配置的供应链。促进智能制造协同发展。推动各区开展智能制造关键技术创新、供需对接、人才培养等合作。鼓励行业组织、龙头企业等联合推广先进技术、装备、标准和解决方案，加快智能制造进园区，提升产业集群智能化水平。支持产业特色鲜明、转型需求迫切、基础条件好的地区建设智能制造先行区，打造智能制造技术创新策源地、示范应用集聚区、关键装备和解决方案输岀地。（三）实施智能制造应用工程，开拓转型升级新路径。打造智能制造典型应用场景。推动5G、工业互联网、大数据、人工智能、数字挛生等新一代信息技术与核心制造环节的深度融合，探索形成产品数字化设计与仿真、离散型工艺数字化设计、车间智能排产、产线柔性配置、人机协同作业、精益生产管理、物料实时跟踪、质量精准追溯、预测性维护与运行优化、资产全生命周期管理、碳资产管理、供应链可视化等一批智能制造典型应用场景。加快数字化车间、智能工厂建设。围绕原材料、装备、消费品、电子信息四大类行业，探索应用知识工程、数字挛生、可重构生产、人工智能、5G等新技术，打造一批智能车间、工厂，实现对人员、资源、制造等进行数据挖掘，形成知识、模型，逐步实现对核心业务的精准预测、管理优化和自主决策。选择具有智能制造基础和带动作用的企业，紧扣关键工序自动化、关键岗位工业机器人替代、生产过程智能优化控制、供应链管理智能化，分类创建示范车间，引领工业企业全面推进智能车间建设，提高生产率和质量效益。拓展智能制造行业应用。大力推动装备制造业建设基于精益生产、柔性生产的数字化车间和智能工厂，鼓励新一代信息技术产业电子产品专用智能制造装备与自动化装配线的集成应用，推进智能化技术在汽车及新能源汽车产业硏发设计、生产制造、仓储物流、经营管理、售后服务等关键环节的深度应用。鼓励企业开展工艺改进和革新，推动设备联网和生产环节数字化连接，打造智能车间，实现生产数据贯通化、制造柔性化和管理智能化。鼓励中小企业开展智能化改造升级，提升设计能力，增强专业优势，提高数字化、化、智能化水平。（四）实施智能制造供给工程•壮大产业体系新优势。提升智能制造自主供给能力。加快构建智能制造装备和工业软件产业体系，培育发展智能制造新兴产业，加速提升供给体系适配性，引领带动产业体系优化升级。培育一批智能制造装备企业。积极培育一批主业突岀、创新能力强的创新型智能制造装备企业，聚焦工业领域智能制造需求，针对在感知、控制、决策、执行等环节的短板弱项，加强用产学研联合创新，突破一批"卡脖子"基础零部件和装置，带动通用、专用智能制造装备加速研制和迭代升级。打造一批具有自主创新能力的软件企业。积极推动软件企业与智能装备制造商、高校、科研院所、用户企业强化协同，联合开发面向产品全生命周期和制造全过程的核心软件，研发嵌入式工业软件及集成开发环境，研制面向细分行业的集成化工业软件平台。进一步提行业专用软件，控制执行、生产制造和经营管理等软件的市场竞争力，逐步实现工业软件的自主供给和安全可控。合力发展工业软件产品。推动软件企业、装备制造商、高校、科硏院所、用户企业强化协同，联合开发面向产品全周期和制造全过程的核心软件，研发嵌入式工业软件及集成开发环境，研制面向细分行业的集成化工业软件平台。加强培育本地化智能制造系统解决方案供应商力度。提高智能制造系统解决方案供应商在技术、工艺、生产、销售、服务等环节的产业集成能力。支持装备制造企业、自动化工程公司、信息技术企业向智能制造系统解决方案供应商转型。重点培育一批专业性强、行业特色明显的智能制造系统集成服务商和一批具备整体设计能力和解决方案提供能力的专业化机器人及智能装备系统集成企业，开展自主品牌机器人和智能装备的应用示范和系统集成服务，加强在关键技术装备、软件、智能制造成套装备、工艺和关键零部件的集成优化等方面的自主核心技术研发。鼓励制造业龙头企业依托专业优势，与智能制造系统解决方案供应商加强合作，面向行业提供服务，提高集成应用能力。（五）实施智能制造保障工程,提升基础支撑新能力。深入推进标准化工作。持续优化标准顶层设计，统筹推进行业应用标准体系建设。鼓励企业参与建设集成电路、车联网、生物医药、新能源、新材料、高端装备、汽车和新能源汽车、绿色石化等市重点产业的行业应用标准体系。加快基础共性和关键技术标准制修订，加强现有标准的优化与协同，在智能装备、智能工厂等方面推动形成国家标准、行业标准、地方标准、团体标准、企业标准相互协调、互为补充的标准群。加强标准的贯彻执行，支持企业依托标准开展智能车间、工厂建设。积极参与国际标准化工作，推动技术就绪度高的国家标准与国际标准同步发展。完善信息基础设施。加快工业互联网、物联网、5G、千兆光网等新型基础设施规模化部署，鼓励企业开展内外网升级改造，提升现场感知和数据传输能力。加强工业数据中心、智能计算中心等算力基础设施建设，支撑人工智能等新技术应用。支持大型集团企业、工业园区，围绕内部资源整合、产品全生命周期管理、产业链供应链协同、中小企业服务、工业数据处理分析，建立各具特色的工业互联网平台，实现全要素、全产业链数据的有效集成和管理。强化人才支撑。进一步优化智能制造人才总量结构，用好〃城市英才计划"、〃城市工匠"等人才政策，全面支撑人才储备和梯队建设。依托应用技术大学、职业技术大学等高职院校，培养基于智能制造基础研究、应用硏究、运行维护等多方面，且具有丰富实践经验和多层次知识结构的人才体系。通过重大研发任务和基地平台建设，汇聚智能制造高端人才，在若干重点领域形成—批高水平创新团队。构建支撑智能制造的人才培养体系，培养面向智能制造的工匠精神。四、保障措施（-）加强组织统筹协调。加强组织领导，进一步发挥工业发展领导小组职能作用，统筹协调解决智能制造推进发展中的矛盾和问题，统筹实施智能制造工程，深入开展技术攻关、装备创新、示范应用、人才培养等。充分发挥相关高校、科研机构、专业智库作用，开展智能制造前瞻性、战略性问题研究咨询。鼓励企业结合自身实际加快实施智能制造，持续做好安全生产和环境保护工作。强化考核督查，将智能化赋能工程纳入各单位年度考核督查内容。（二） 加大金融支撑。积极争取增强制造业核心竞争力、技术改造等专项资金支持。整合现有财政专项资金，支持智能制造关键技术与核心部件突破、智能装备与系统开发、公共平台建设、制造业智能化改造、示范基地建设、重大项目建设、骨干企业培育、人才引进培养等专项工作。（三） 完善政策体系。充分发挥支持制造业立市政策引导作用，重点支持智能制造关键技术与核心部件硏发、智能装备与系统开发、首（台）套重大技术装备等。重点面向企业数字化技术改造、智能装备系统集成商培育、智能装备关键技术创新等关键环节，完善政策制定机制，建立职能部门沟通机制和公众参与机制，增强政策制定的透明度，提高政策决策的科学性。（四） 提升公共服务。鼓励行业组织、政府部门、产业园区、高校、科研院所、龙头企业等建设智能制造公共服务平台，支持标准试验验证平台和现有服务机构提升检验检测、咨询诊断、计量测试、安全评估、培训推广等服务能力。制