2018赣州课题申报书

2018赣州课题申报书一、封面内容

项目名称：基于赣州市产业升级的绿色智能制造技术创新研究

申请人姓名及联系方式：李明，liming@

所属单位：赣州市工业技术研究院

申报日期：2023年5月20日

项目类别：应用研究

二．项目摘要

本项目聚焦赣州市产业升级需求，以绿色智能制造为切入点，旨在构建符合区域特色的智能制造技术体系。研究以赣州市现有陶瓷、电子信息、新能源等主导产业为对象，通过多学科交叉方法，系统分析产业绿色制造瓶颈，提出智能化改造路径。项目将采用工业大数据分析、机器学习算法和物联网技术，开发绿色制造评估模型与智能调度系统，重点突破节能优化、废弃物资源化利用等关键技术。研究方法包括企业案例深度调研、仿真实验验证及试点工厂应用测试，预期形成一套包含技术标准、实施指南和经济效益评估体系的技术解决方案。成果将直接支撑赣州制造业绿色化转型，降低碳排放30%以上，提升产业链智能化水平，为区域经济高质量发展提供核心技术支撑。项目实施周期为三年，分阶段完成理论模型构建、技术集成和产业化验证，最终交付可推广的绿色智能制造技术包，助力赣州打造国家级绿色制造示范城市。

三.项目背景与研究意义

1.研究领域现状、存在的问题及研究的必要性

当前，全球制造业正经历深刻变革，以绿色化、智能化为核心的新一轮产业革命加速推进。中国作为制造业大国，正处于从“制造大国”向“制造强国”转型的关键时期，绿色智能制造已成为提升产业核心竞争力、实现可持续发展的核心驱动力。赣州市作为江西省重要的工业基地，近年来依托陶瓷、电子信息、新能源、航空装备等产业，形成了独特的产业体系。然而，传统粗放式发展模式逐渐显现出资源消耗大、环境承载压力大、产业附加值不高等问题，与绿色智能制造的发展要求存在显著差距。

从国际视角看，发达国家在绿色智能制造领域已形成较为完善的技术体系和产业生态。德国的“工业4.0”战略强调智能化与绿色化的深度融合，美国的“先进制造业伙伴计划”聚焦绿色技术创新与产业升级，日本则通过“智能制造基础计划”推动数字化与低碳化协同发展。这些国家通过政策引导、技术创新和模式创新，有效提升了制造业的绿色化水平和智能化水平。相比之下，赣州市在绿色智能制造领域仍处于起步阶段，存在以下突出问题：

首先，产业绿色化水平不高。赣州市陶瓷产业作为传统优势产业，虽然规模庞大，但能源消耗较高，废弃物处理能力不足，绿色制造技术应用相对滞后。电子信息产业虽然发展迅速，但部分企业仍依赖高耗能的生产设备，水资源利用效率有待提升。新能源产业虽然初具规模，但产业链协同效应不强，绿色制造体系尚未完全建立。

其次，智能化水平不足。赣州市制造业数字化基础薄弱，智能制造技术应用范围有限，大部分企业仍处于自动化向智能化的过渡阶段。工业互联网平台建设滞后，数据采集、传输和分析能力不足，难以实现生产过程的实时监控和智能优化。此外，智能装备研发能力薄弱，高端数控机床、工业机器人等关键设备依赖进口，制约了产业智能化升级步伐。

再次，绿色制造技术创新体系不完善。赣州市绿色制造技术研发投入不足，产学研合作机制不健全，科技成果转化率不高。缺乏系统的绿色制造技术标准和评估体系，难以对企业的绿色制造水平进行科学评价和有效指导。同时，绿色制造人才培养滞后，缺乏既懂绿色技术又懂产业管理的复合型人才。

因此，开展基于赣州市产业升级的绿色智能制造技术创新研究，显得尤为必要。通过系统研究赣州市主导产业的绿色制造瓶颈，提出针对性的技术解决方案，构建绿色智能制造技术体系，不仅能够推动赣州制造业转型升级，还能够为其他地区的绿色智能制造发展提供借鉴和参考。本研究的开展，将有效解决赣州市制造业绿色化、智能化发展中的关键问题，提升产业核心竞争力，为区域经济高质量发展提供有力支撑。

2.项目研究的社会、经济或学术价值

本项目的研究具有重要的社会、经济和学术价值，将对赣州市乃至全国的绿色智能制造发展产生深远影响。

从社会价值来看，本项目将推动赣州市制造业绿色化转型，为区域可持续发展做出贡献。通过研发和应用绿色制造技术，可以有效降低产业资源消耗和环境污染，改善区域生态环境质量，提升人民群众的生活品质。项目成果将有助于构建绿色制造体系，推动形成节约资源和保护环境的空间格局、产业结构、生产方式、生活方式，为建设美丽中国贡献力量。此外，项目实施将创造大量就业机会，培养一批绿色制造技术人才，提升区域人力资源素质，促进社会和谐稳定。

从经济价值来看，本项目将显著提升赣州市制造业的经济效益和竞争力。通过智能化改造，可以提高生产效率，降低生产成本，提升产品附加值，增强企业市场竞争力。项目成果将推动赣州绿色智能制造产业集群发展，形成新的经济增长点，促进产业结构优化升级。同时，项目将促进产业链上下游协同发展，带动相关产业发展，形成良好的产业生态，为区域经济高质量发展注入新动能。据统计，绿色智能制造技术的应用可以显著降低企业的运营成本，提高生产效率，延长设备寿命，从而提升企业的经济效益。此外，项目成果的推广应用将带动区域经济增长，增加税收收入，为地方财政做出贡献。

从学术价值来看，本项目将丰富和发展绿色智能制造理论体系，推动相关学科交叉融合。项目将结合赣州市产业实际，系统研究绿色制造与智能制造的融合路径，提出新的技术理论和方法，为绿色智能制造领域的研究提供新的视角和思路。项目将推动工业工程、环境科学、计算机科学等学科的交叉融合，促进新兴学科的生长和发展。此外，项目将发表高水平学术论文，申请发明专利，培养绿色智能制造领域的高层次人才，提升赣州市在绿色智能制造领域的学术影响力。项目的研究成果将为其他地区的绿色智能制造发展提供理论指导和实践参考，推动我国绿色智能制造技术的进步和产业发展。

四.国内外研究现状

1.国外研究现状

国外在绿色智能制造领域的研究起步较早，已形成较为完善的理论体系和实践模式，尤其在德国、美国、日本、瑞士等制造业强国，绿色智能制造技术的研究与应用处于国际领先水平。

在理论研究方面，德国的“工业4.0”战略将绿色化作为重要组成部分，强调智能化技术与绿色制造理念的深度融合。西门子、博世等企业通过研发工业4.0平台，实现了生产过程的智能化监控与优化，显著降低了能源消耗和资源浪费。美国的先进制造业伙伴计划重点关注绿色技术创新，通过政府、企业、高校的协同合作，推动绿色制造技术的研发与应用。通用电气、福特等企业积极采用绿色制造技术，实现了生产过程的节能减排和资源循环利用。日本通过“智能制造基础计划”，推动数字化技术与绿色制造技术的结合，开发了一系列智能化的绿色制造设备与系统。此外，瑞士在精密制造和绿色制造领域具有深厚的技术积累，其企业普遍采用高度自动化的绿色制造系统，实现了产品精度和环境保护的双重提升。

在技术应用方面，国外企业已将绿色智能制造技术广泛应用于各个产业领域。例如，德国西门子通过开发数字化工厂解决方案，实现了生产过程的智能化监控与优化，降低了能源消耗和生产成本。美国通用电气在航空制造领域应用绿色制造技术，显著降低了飞机零部件的生产能耗和废弃物产生量。日本丰田汽车通过推行精益生产和绿色制造，实现了生产过程的零废弃物和低能耗。此外，国外企业还积极开发和应用绿色材料、绿色能源、绿色设备等，推动制造业的绿色化转型。

在标准与政策方面，国外已形成较为完善的绿色制造标准体系，为绿色智能制造的发展提供了有力支撑。德国、美国、日本等发达国家均制定了严格的绿色制造标准，对企业的绿色制造行为进行规范和指导。同时，这些国家还通过政府补贴、税收优惠等政策措施，鼓励企业采用绿色制造技术。例如，德国通过“能源转型法案”，鼓励企业采用可再生能源和节能技术。美国通过“绿色制造法案”，支持绿色制造技术的研发与应用。日本通过“环境税法”，对高污染、高能耗的企业征收环境税。

尽管国外在绿色智能制造领域取得了显著进展，但仍存在一些问题和挑战。例如，绿色智能制造技术的成本较高，中小企业难以承受；绿色制造标准的统一性不足，不同国家和地区之间的标准存在差异；绿色制造技术的集成度有待提高，难以实现生产过程的全面优化等。

2.国内研究现状

我国在绿色智能制造领域的研究起步较晚，但发展迅速，已取得了一定的研究成果。近年来，国家高度重视绿色智能制造的发展，出台了一系列政策措施，推动绿色智能制造技术的研发与应用。

在理论研究方面，我国学者对绿色智能制造的理论体系进行了深入研究，提出了一些具有创新性的观点和方法。例如，一些学者提出了绿色智能制造的概念模型，将绿色制造、智能制造、工业互联网等技术进行了融合；一些学者提出了绿色智能制造的评价指标体系，对企业的绿色制造水平进行科学评价；一些学者提出了绿色智能制造的实现路径，为企业提供了可操作的指导方案。此外，我国学者还积极引进和消化国外先进经验，结合我国产业实际，探索适合我国的绿色智能制造发展模式。

在技术应用方面，我国在绿色智能制造领域取得了一定的进展。例如，在陶瓷产业，一些企业开始应用数字化技术和智能化设备，提高了生产效率和产品质量；在电子信息产业，一些企业通过应用工业互联网平台，实现了生产过程的智能化监控与优化；在新能源产业，一些企业开始应用绿色制造技术，降低了生产能耗和资源消耗。此外，我国还建设了一批绿色智能制造示范工厂，为其他企业提供了可借鉴的经验。

在标准与政策方面，我国已发布了一系列绿色制造标准，为绿色智能制造的发展提供了有力支撑。例如，国家标准化管理委员会发布了《绿色制造体系建设指南》、《绿色工厂评价标准》等标准，对绿色制造体系的建设和评价进行了规范。此外，国家还出台了一系列政策措施，支持绿色智能制造技术的研发与应用。例如，国家发改委发布的《绿色制造体系建设实施方案》，明确了绿色制造体系建设的总体要求和重点任务；财政部、工信部发布的《绿色制造体系建设财政支持政策》，对绿色制造体系建设的重点项目给予了财政支持。

尽管我国在绿色智能制造领域取得了一定的进展，但仍存在一些问题和挑战。例如，绿色智能制造技术的研发能力不足，关键核心技术受制于人；绿色制造标准的体系不完善，难以满足产业发展的需求；绿色制造技术的推广应用力度不够，中小企业参与度不高；绿色制造人才培养滞后，缺乏既懂绿色技术又懂产业管理的复合型人才等。

3.研究空白与问题

综合国内外研究现状，可以发现绿色智能制造领域仍存在一些研究空白和问题，需要进一步深入研究。

首先，绿色制造与智能制造的融合机制研究不足。目前，虽然国内外学者对绿色制造和智能制造分别进行了研究，但对两者融合的机制和路径研究不足。如何将绿色制造理念融入智能制造系统，如何通过智能制造技术实现绿色制造目标，这些问题需要进一步深入研究。

其次，绿色智能制造评价指标体系研究不完善。目前，虽然国内外学者提出了一些绿色智能制造评价指标，但这些指标体系仍不够完善，难以全面反映企业的绿色制造水平。如何构建科学、全面、可操作的绿色智能制造评价指标体系，是亟待解决的问题。

再次，绿色智能制造关键技术研究滞后。目前，虽然国内外在绿色制造和智能制造领域取得了一定的技术成果，但对绿色智能制造的关键技术研究仍滞后于产业发展需求。例如，绿色制造过程的智能化监控与优化技术、绿色制造资源的循环利用技术、绿色制造信息的集成与共享技术等，需要进一步突破。

最后，绿色智能制造的区域差异化研究不足。不同地区的产业基础、资源禀赋、环境条件等存在差异，对绿色智能制造的需求和路径也不同。目前，虽然国内外学者对绿色智能制造进行了研究，但对区域差异化的研究不足。如何根据不同地区的实际情况，制定差异化的绿色智能制造发展策略，是亟待解决的问题。

因此，本项目将针对上述研究空白和问题，深入开展研究，为赣州市乃至全国的绿色智能制造发展提供理论指导和实践参考。

五.研究目标与内容

1.研究目标

本项目旨在系统研究赣州市主导产业绿色智能制造的技术路径与实现机制，解决产业发展中面临的绿色化、智能化瓶颈问题，形成一套具有区域特色的绿色智能制造技术创新体系，为赣州产业升级和可持续发展提供核心技术支撑。具体研究目标包括：

第一，全面分析赣州市陶瓷、电子信息、新能源等主导产业的绿色制造现状、存在问题及发展趋势，识别制约产业绿色智能制造发展的关键共性技术瓶颈。

第二，构建基于产业特点的绿色智能制造技术体系框架，研发关键绿色智能制造技术，包括绿色制造过程优化与智能控制技术、工业大数据驱动的资源能源协同管理技术、废弃物智能资源化利用技术、绿色供应链智能调度技术等，并形成相应的技术解决方案。

第三，开发绿色智能制造评估模型与指标体系，构建智能化试点示范平台，在代表性企业进行技术验证与应用，验证技术方案的可行性和有效性，评估技术应用的经济效益、环境效益和社会效益。

第四，提出符合赣州实际的绿色智能制造发展策略与政策建议，包括技术研发方向、产业支持政策、人才培养机制等，为赣州乃至周边地区的绿色智能制造发展提供决策参考。

2.研究内容

本项目围绕赣州市主导产业的绿色智能制造升级需求，开展以下研究内容：

（1）赣州市主导产业绿色制造现状与瓶颈分析

研究问题：赣州市陶瓷、电子信息、新能源等主导产业的绿色制造水平如何？存在哪些主要问题？制约产业绿色智能制造发展的关键因素是什么？

假设：赣州市主导产业绿色制造水平整体不高，主要存在资源能源消耗大、废弃物处理能力不足、智能化技术应用滞后等问题，制约产业绿色智能制造发展的关键因素包括技术瓶颈、成本约束、人才缺乏、政策支持不足等。

研究方法：采用案例研究法、实地调研法、数据分析法等，对赣州市陶瓷、电子信息、新能源等主导产业进行深入调研，收集企业绿色制造数据、生产过程信息、技术装备状况等，分析产业绿色制造现状、存在问题及发展趋势，识别制约产业绿色智能制造发展的关键共性技术瓶颈。

具体内容包括：

*陶瓷产业绿色制造现状分析：调研陶瓷企业生产过程、能源消耗、废弃物产生情况，分析陶瓷产业绿色制造存在的问题，如窑炉节能技术落后、釉料废水处理能力不足、粉尘治理效果不理想等。

*电子信息产业绿色制造现状分析：调研电子信息企业生产过程、水资源消耗、电子废弃物处理情况，分析电子信息产业绿色制造存在的问题，如芯片制造用水量大、清洗废水处理难度高、电子废弃物回收利用率低等。

*新能源产业绿色制造现状分析：调研新能源企业生产过程、能源消耗、材料使用情况，分析新能源产业绿色制造存在的问题，如光伏电池生产能耗高、材料回收利用率低、生产过程碳排放控制不力等。

（2）基于产业特点的绿色智能制造技术体系框架构建

研究问题：如何构建基于赣州市主导产业特点的绿色智能制造技术体系框架？关键绿色智能制造技术有哪些？

假设：基于赣州市主导产业特点，可以构建包括绿色制造过程优化与智能控制、工业大数据驱动的资源能源协同管理、废弃物智能资源化利用、绿色供应链智能调度等关键技术的绿色智能制造技术体系框架。

研究方法：采用文献研究法、专家咨询法、系统工程法等，结合赣州市主导产业特点，构建绿色智能制造技术体系框架，明确技术体系的功能模块、技术路线和技术标准。

具体内容包括：

*绿色制造过程优化与智能控制技术：研究基于人工智能、机器学习的陶瓷窑炉燃烧优化控制技术、电子信息产业清洗过程智能控制技术、新能源产业电池生产过程能耗优化控制技术等。

*工业大数据驱动的资源能源协同管理技术：研究基于工业互联网平台的资源能源数据采集、传输、分析技术，开发资源能源协同管理模型，实现生产过程的资源能源优化配置。

*废弃物智能资源化利用技术：研究基于物联网、区块链的废弃物智能识别、分类、回收技术，开发废弃物资源化利用模型，实现废弃物的资源化利用和价值最大化。

*绿色供应链智能调度技术：研究基于大数据分析的绿色供应链智能调度模型，实现供应链各环节的绿色制造和智能协同。

（3）关键绿色智能制造技术研发与解决方案形成

研究问题：如何研发关键绿色智能制造技术？如何形成相应的技术解决方案？

假设：通过产学研合作，可以研发出符合赣州市主导产业特点的关键绿色智能制造技术，并形成相应的技术解决方案。

研究方法：采用实验研究法、仿真模拟法、技术开发法等，结合赣州市主导产业实际需求，研发关键绿色智能制造技术，并形成相应的技术解决方案。

具体内容包括：

*陶瓷产业绿色智能制造技术：研发陶瓷窑炉燃烧优化控制软件、陶瓷釉料废水处理设备、陶瓷生产过程智能监控系统等。

*电子信息产业绿色智能制造技术：研发电子信息产业清洗过程智能控制系统、清洗废水处理设备、电子废弃物智能识别分选系统等。

*新能源产业绿色智能制造技术：研发光伏电池生产过程能耗优化控制软件、新能源材料回收利用设备、新能源生产过程碳排放监测系统等。

（4）绿色智能制造评估模型与指标体系开发

研究问题：如何开发绿色智能制造评估模型与指标体系？

假设：可以开发基于赣州市主导产业特点的绿色智能制造评估模型与指标体系，用于评估企业的绿色制造水平和绿色智能制造发展成效。

研究方法：采用层次分析法、模糊综合评价法等，结合赣州市主导产业特点，开发绿色智能制造评估模型与指标体系。

具体内容包括：

*绿色制造过程评估指标：包括资源能源消耗指标、废弃物产生指标、污染物排放指标等。

*智能制造水平评估指标：包括自动化水平指标、信息化水平指标、智能化水平指标等。

*绿色智能制造综合评估模型：基于层次分析法和模糊综合评价法，构建绿色智能制造综合评估模型，对企业的绿色制造水平和绿色智能制造发展成效进行综合评估。

（5）智能化试点示范平台构建与验证

研究问题：如何构建智能化试点示范平台？如何验证技术方案的可行性和有效性？

假设：通过在代表性企业构建智能化试点示范平台，可以验证技术方案的可行性和有效性，并积累推广应用经验。

研究方法：采用试点示范法、效果评估法等，在代表性企业构建智能化试点示范平台，验证技术方案的可行性和有效性，评估技术应用的经济效益、环境效益和社会效益。

具体内容包括：

*试点示范平台构建：选择代表性企业，构建智能化试点示范平台，包括硬件设施、软件系统、数据平台等。

*技术方案验证：在试点示范平台进行技术方案验证，包括绿色制造过程优化与智能控制技术、工业大数据驱动的资源能源协同管理技术、废弃物智能资源化利用技术、绿色供应链智能调度技术等。

*效益评估：评估技术应用的经济效益、环境效益和社会效益，包括资源能源节约量、废弃物减少量、生产成本降低量、产品质量提升量、环境污染减少量、就业岗位增加量等。

（6）绿色智能制造发展策略与政策建议提出

研究问题：如何提出符合赣州实际的绿色智能制造发展策略与政策建议？

假设：基于项目研究成果，可以提出符合赣州实际的绿色智能制造发展策略与政策建议，为赣州乃至周边地区的绿色智能制造发展提供决策参考。

研究方法：采用政策分析法、比较研究法等，基于项目研究成果，提出符合赣州实际的绿色智能制造发展策略与政策建议。

具体内容包括：

*技术研发方向：提出绿色智能制造技术研发的重点方向和重点领域。

*产业支持政策：提出支持绿色智能制造发展的产业政策建议，包括财政补贴、税收优惠、金融支持等。

*人才培养机制：提出培养绿色智能制造人才的机制和建议，包括校企合作、人才培养基地建设等。

通过以上研究内容的深入研究，本项目将形成一套具有区域特色的绿色智能制造技术创新体系，为赣州产业升级和可持续发展提供核心技术支撑。

六.研究方法与技术路线

1.研究方法

本项目将采用多种研究方法相结合的方式，确保研究的科学性、系统性和实用性。具体研究方法包括案例研究法、实地调研法、数据分析法、实验研究法、仿真模拟法、专家咨询法、系统工程法等。

（1）案例研究法

案例研究法将贯穿项目研究的始终，用于深入分析赣州市主导产业的绿色制造现状、存在问题及发展趋势，识别制约产业绿色智能制造发展的关键共性技术瓶颈。选择赣州市具有代表性的陶瓷、电子信息、新能源等主导产业作为研究对象，通过深入访谈、现场观察、资料收集等方式，全面了解企业的生产过程、技术装备、资源能源消耗、废弃物产生等情况，分析产业绿色制造存在的问题，如窑炉节能技术落后、釉料废水处理能力不足、粉尘治理效果不理想等。

（2）实地调研法

实地调研法将用于收集第一手资料，验证技术方案的可行性和有效性。通过实地调研，可以了解企业的实际需求、技术现状、存在问题等情况，为技术方案的设计和优化提供依据。实地调研包括企业访谈、现场观察、问卷调查等，通过与企业管理人员、技术人员、操作人员的深入交流，了解他们对绿色智能制造的认知、需求和期望。

（3）数据分析法

数据分析法将用于对收集到的数据进行处理和分析，揭示产业绿色制造的现状、问题和趋势。通过统计分析、回归分析、聚类分析等方法，对企业的资源能源消耗数据、废弃物产生数据、生产过程数据等进行分析，识别产业绿色制造的关键问题，为技术方案的设计和优化提供数据支持。

（4）实验研究法

实验研究法将用于验证关键绿色智能制造技术的有效性和可行性。通过搭建实验平台，对关键绿色智能制造技术进行实验研究，验证技术的性能和效果。例如，通过搭建陶瓷窑炉燃烧优化控制实验平台，验证燃烧优化控制软件的效果；通过搭建电子信息产业清洗过程智能控制实验平台，验证清洗过程智能控制系统的效果。

（5）仿真模拟法

仿真模拟法将用于对技术方案进行模拟和优化，提高技术方案的可行性和有效性。通过构建仿真模型，对技术方案进行模拟和优化，预测技术方案的效果，为技术方案的设计和优化提供依据。例如，通过构建资源能源协同管理仿真模型，模拟和优化资源能源协同管理方案；通过构建废弃物资源化利用仿真模型，模拟和优化废弃物资源化利用方案。

（6）专家咨询法

专家咨询法将用于获取专家对技术方案的意见和建议，提高技术方案的科学性和实用性。通过邀请相关领域的专家对技术方案进行评审，获取专家的意见和建议，对技术方案进行修改和完善。专家咨询包括专家访谈、专家研讨会等，通过与专家的深入交流，了解他们对技术方案的评价和建议。

（7）系统工程法

系统工程法将用于构建绿色智能制造技术体系框架，确保技术体系的完整性和协调性。通过系统工程法，可以构建包括绿色制造过程优化与智能控制、工业大数据驱动的资源能源协同管理、废弃物智能资源化利用、绿色供应链智能调度等关键技术的绿色智能制造技术体系框架，明确技术体系的功能模块、技术路线和技术标准。

2.技术路线

本项目的技术路线分为以下几个阶段：准备阶段、研究阶段、示范阶段、推广阶段。

（1）准备阶段

*文献调研：收集国内外绿色智能制造领域的文献资料，了解国内外研究现状和发展趋势。

*专家咨询：邀请相关领域的专家对项目进行咨询，明确项目的研究目标和内容。

*企业调研：对赣州市陶瓷、电子信息、新能源等主导产业进行初步调研，了解产业绿色制造现状和需求。

*技术路线制定：根据文献调研、专家咨询和企业调研的结果，制定项目的技术路线和研究方案。

（2）研究阶段

*产业绿色制造现状与瓶颈分析：采用案例研究法、实地调研法、数据分析法等，对赣州市陶瓷、电子信息、新能源等主导产业进行深入调研，分析产业绿色制造现状、存在问题及发展趋势，识别制约产业绿色智能制造发展的关键共性技术瓶颈。

*绿色智能制造技术体系框架构建：采用文献研究法、专家咨询法、系统工程法等，结合赣州市主导产业特点，构建绿色智能制造技术体系框架，明确技术体系的功能模块、技术路线和技术标准。

*关键绿色智能制造技术研发：采用实验研究法、仿真模拟法等，结合赣州市主导产业实际需求，研发关键绿色智能制造技术，并形成相应的技术解决方案。

*绿色智能制造评估模型与指标体系开发：采用层次分析法、模糊综合评价法等，结合赣州市主导产业特点，开发绿色智能制造评估模型与指标体系。

（3）示范阶段

*智能化试点示范平台构建：选择代表性企业，构建智能化试点示范平台，包括硬件设施、软件系统、数据平台等。

*技术方案验证：在试点示范平台进行技术方案验证，包括绿色制造过程优化与智能控制技术、工业大数据驱动的资源能源协同管理技术、废弃物智能资源化利用技术、绿色供应链智能调度技术等。

*效益评估：评估技术应用的经济效益、环境效益和社会效益，包括资源能源节约量、废弃物减少量、生产成本降低量、产品质量提升量、环境污染减少量、就业岗位增加量等。

（4）推广阶段

*绿色智能制造发展策略与政策建议提出：基于项目研究成果，提出符合赣州实际的绿色智能制造发展策略与政策建议，包括技术研发方向、产业支持政策、人才培养机制等。

*技术成果推广：将项目的研究成果向赣州市其他企业进行推广，推动赣州市主导产业的绿色智能制造升级。

通过以上技术路线的实施，本项目将形成一套具有区域特色的绿色智能制造技术创新体系，为赣州产业升级和可持续发展提供核心技术支撑。

七．创新点

本项目针对赣州市主导产业绿色智能制造升级的实际需求，在理论、方法、应用等多个层面进行创新，旨在构建一套具有区域特色的绿色智能制造技术创新体系，为赣州产业升级和可持续发展提供核心技术支撑。具体创新点如下：

1.理论创新：构建基于产业特点的绿色智能制造技术体系框架

现有绿色制造和智能制造研究往往侧重于单一领域或通用技术，缺乏与具体产业特点相结合的系统性技术体系框架。本项目创新性地结合赣州市陶瓷、电子信息、新能源等主导产业的特点，构建了包括绿色制造过程优化与智能控制、工业大数据驱动的资源能源协同管理、废弃物智能资源化利用、绿色供应链智能调度等关键技术的绿色智能制造技术体系框架。该框架不仅整合了绿色制造和智能制造的核心技术，还考虑了产业的特定需求，如陶瓷产业的窑炉燃烧控制、电子信息产业的清洗过程管理、新能源产业的电池生产过程优化等，实现了技术体系的针对性和系统性。

2.方法创新：提出基于工业大数据的资源能源协同管理模型

现有的资源能源管理方法往往缺乏对工业大数据的深度利用，难以实现生产过程的实时监控和智能优化。本项目创新性地提出基于工业大数据的资源能源协同管理模型，利用工业互联网平台收集生产过程中的资源能源数据，通过大数据分析和人工智能技术，构建资源能源协同管理模型，实现生产过程的资源能源优化配置。该模型能够实时监测生产过程中的资源能源消耗情况，及时发现和解决资源能源浪费问题，提高资源能源利用效率。

3.技术创新：研发废弃物智能资源化利用技术

废弃物资源化利用是绿色制造的重要组成部分，但目前现有的废弃物资源化利用技术往往存在效率低、成本高、适用性差等问题。本项目创新性地研发了基于物联网、区块链的废弃物智能识别、分类、回收技术，以及废弃物资源化利用模型，实现废弃物的资源化利用和价值最大化。该技术能够实现对废弃物的实时监测、智能分类和高效回收，提高废弃物资源化利用效率，降低废弃物处理成本。

4.应用创新：构建智能化试点示范平台，推动技术成果转化

本项目创新性地在代表性企业构建智能化试点示范平台，验证技术方案的可行性和有效性，并积累推广应用经验。通过试点示范平台，可以实际应用绿色制造过程优化与智能控制技术、工业大数据驱动的资源能源协同管理技术、废弃物智能资源化利用技术、绿色供应链智能调度技术等，验证技术的性能和效果，为技术成果的推广应用提供依据。试点示范平台的构建，不仅能够推动技术成果的转化，还能够促进企业的绿色智能制造升级，提高企业的市场竞争力和可持续发展能力。

5.评估创新：开发基于多维度指标的绿色智能制造评估模型

现有的绿色智能制造评估方法往往缺乏系统性和全面性，难以准确评估企业的绿色制造水平和绿色智能制造发展成效。本项目创新性地开发了基于多维度指标的绿色智能制造评估模型，包括绿色制造过程评估指标、智能制造水平评估指标、绿色智能制造综合评估指标等，对企业的绿色制造水平和绿色智能制造发展成效进行综合评估。该模型能够全面评估企业的绿色制造水平，为企业的绿色智能制造发展提供科学依据。

6.政策创新：提出符合赣州实际的绿色智能制造发展策略与政策建议

现有的绿色智能制造政策往往缺乏针对性和可操作性，难以有效推动产业的绿色智能制造升级。本项目创新性地基于项目研究成果，提出了符合赣州实际的绿色智能制造发展策略与政策建议，包括技术研发方向、产业支持政策、人才培养机制等，为赣州乃至周边地区的绿色智能制造发展提供决策参考。这些政策建议能够有效推动赣州市主导产业的绿色智能制造升级，促进区域经济可持续发展。

综上所述，本项目在理论、方法、应用、评估、政策等多个层面进行了创新，将推动赣州市主导产业的绿色智能制造升级，为区域经济可持续发展提供核心技术支撑。这些创新点不仅具有重要的学术价值，还具有显著的应用价值和社会价值，将对中国乃至全球的绿色智能制造发展产生积极影响。

八．预期成果

本项目旨在通过系统研究赣州市主导产业的绿色智能制造技术路径与实现机制，预期在理论、技术、实践、人才培养等多个层面取得显著成果，为赣州产业升级和可持续发展提供有力支撑。具体预期成果如下：

1.理论贡献

（1）构建赣州市主导产业绿色智能制造理论框架

基于对赣州市陶瓷、电子信息、新能源等主导产业绿色制造现状、瓶颈及发展趋势的系统分析，本项目将构建一套符合区域产业特点的绿色智能制造理论框架。该框架将整合绿色制造、智能制造、工业互联网、工业大数据等多学科理论，明确绿色智能制造的核心要素、关键环节和实现路径，为赣州市乃至全国类似地区的绿色智能制造发展提供理论指导。这一理论框架将填补现有研究中缺乏产业针对性绿色智能制造理论的空白，推动绿色智能制造理论的深化和发展。

（2）提出基于产业特点的绿色智能制造评估体系

本项目将开发一套基于多维度指标的绿色智能制造评估模型和指标体系，涵盖绿色制造过程、智能制造水平、绿色智能制造综合效益等多个方面。该评估体系将充分考虑赣州市主导产业的实际情况，具有针对性和可操作性，能够科学、全面地评估企业的绿色制造水平和绿色智能制造发展成效。这一评估体系的建立将为政府、企业等各方提供决策依据，推动绿色智能制造的规范化发展。

（3）深化绿色制造与智能制造融合机制的理论认识

本项目将通过深入研究，揭示绿色制造与智能制造融合的内在机制和关键路径，为两者深度融合提供理论支撑。研究将探讨如何在智能制造系统中融入绿色制造理念，如何通过智能制造技术实现绿色制造目标，以及如何构建绿色制造与智能制造融合的激励机制和保障机制。这些理论研究成果将丰富和发展绿色制造与智能制造融合的理论体系，为推动制造业绿色低碳转型提供理论指导。

2.技术成果

（1）研发关键绿色智能制造技术

本项目将针对赣州市主导产业的需求，研发一批关键绿色智能制造技术，包括：

*陶瓷产业：陶瓷窑炉燃烧优化控制软件、陶瓷釉料废水处理设备、陶瓷生产过程智能监控系统等。

*电子信息产业：电子信息产业清洗过程智能控制系统、清洗废水处理设备、电子废弃物智能识别分选系统等。

*新能源产业：新能源电池生产过程能耗优化控制软件、新能源材料回收利用设备、新能源生产过程碳排放监测系统等。

这些技术将具有显著的节能减排效果，能够有效降低企业的资源能源消耗和废弃物产生量，提高资源能源利用效率。

（2）开发绿色智能制造技术解决方案

基于研发的关键绿色智能制造技术，本项目将开发一系列针对赣州市主导产业的绿色智能制造技术解决方案，包括技术路线、实施步骤、操作指南等。这些技术解决方案将为企业提供可操作的指导，帮助企业实现绿色智能制造升级。

（3）构建智能化试点示范平台

本项目将在代表性企业构建智能化试点示范平台，集成应用绿色制造过程优化与智能控制技术、工业大数据驱动的资源能源协同管理技术、废弃物智能资源化利用技术、绿色供应链智能调度技术等，验证技术方案的可行性和有效性，并积累推广应用经验。

3.实践应用价值

（1）推动赣州市主导产业绿色智能制造升级

本项目的研究成果将直接应用于赣州市主导产业的绿色智能制造升级，帮助企业降低资源能源消耗、减少废弃物产生、提高生产效率、提升产品质量、改善环境绩效，增强企业的市场竞争力和可持续发展能力。预计通过项目成果的推广应用，可以显著提升赣州主导产业的绿色制造水平，推动产业向高端化、智能化、绿色化方向发展。

（2）促进区域经济可持续发展

本项目的研究成果将有助于推动赣州市经济社会的可持续发展。通过绿色智能制造技术的应用，可以减少资源消耗和环境污染，保护生态环境，提高资源利用效率，促进经济社会的可持续发展。同时，项目成果的推广应用还将带动相关产业的发展，创造大量就业机会，促进区域经济增长。

（3）提供可借鉴的经验和模式

本项目的研究成果将为其他地区的绿色智能制造发展提供可借鉴的经验和模式。赣州市的绿色智能制造发展模式和经验将有助于推动全国制造业的绿色低碳转型，为我国实现碳达峰碳中和目标贡献力量。

4.人才培养

（1）培养一批绿色智能制造专业人才

本项目将通过产学研合作，培养一批绿色智能制造专业人才，包括绿色制造工程师、智能制造工程师、工业大数据工程师等。这些人才将具备扎实的理论基础和丰富的实践经验，能够为赣州市绿色智能制造发展提供人才支撑。

（2）建立绿色智能制造人才培养基地

本项目将依托赣州市工业技术研究院，建立绿色智能制造人才培养基地，为企业和高校提供人才培养服务。该基地将开展绿色智能制造相关的培训、研修、交流等活动，提升企业和高校在绿色智能制造领域的人才培养能力。

5.其他成果

（1）发表高水平学术论文

本项目将围绕绿色智能制造的关键技术、理论框架、评估体系等进行深入研究，预期发表一批高水平学术论文，提升项目团队在绿色智能制造领域的学术影响力。

（2）申请发明专利

本项目将围绕研发的关键绿色智能制造技术，申请发明专利，保护项目团队的知识产权，促进技术成果的转化和应用。

综上所述，本项目预期在理论、技术、实践、人才培养等多个层面取得显著成果，为赣州产业升级和可持续发展提供有力支撑，并为我国乃至全球的绿色智能制造发展做出贡献。这些成果将具有重要的学术价值、经济价值和社会价值，将产生深远的影响。

九.项目实施计划

1.项目时间规划

本项目实施周期为三年，共分为准备阶段、研究阶段、示范阶段、推广阶段四个阶段，具体时间规划及任务分配如下：

（1）准备阶段（第1-3个月）

*任务分配：

*文献调研：收集国内外绿色智能制造领域的文献资料，了解国内外研究现状和发展趋势。

*专家咨询：邀请相关领域的专家对项目进行咨询，明确项目的研究目标和内容。

*企业调研：对赣州市陶瓷、电子信息、新能源等主导产业进行初步调研，了解产业绿色制造现状和需求。

*技术路线制定：根据文献调研、专家咨询和企业调研的结果，制定项目的技术路线和研究方案。

*进度安排：

*第1个月：完成文献调研和专家咨询，形成初步的项目研究目标和内容。

*第2个月：完成对赣州市陶瓷、电子信息、新能源等主导产业的初步调研，形成初步的产业绿色制造现状和需求分析报告。

*第3个月：制定项目的技术路线和研究方案，完成项目准备阶段的各项工作。

（2）研究阶段（第4-24个月）

*任务分配：

*产业绿色制造现状与瓶颈分析：采用案例研究法、实地调研法、数据分析法等，对赣州市陶瓷、电子信息、新能源等主导产业进行深入调研，分析产业绿色制造现状、存在问题及发展趋势，识别制约产业绿色智能制造发展的关键共性技术瓶颈。

*绿色智能制造技术体系框架构建：采用文献研究法、专家咨询法、系统工程法等，结合赣州市主导产业特点，构建绿色智能制造技术体系框架，明确技术体系的功能模块、技术路线和技术标准。

*关键绿色智能制造技术研发：采用实验研究法、仿真模拟法等，结合赣州市主导产业实际需求，研发关键绿色智能制造技术，并形成相应的技术解决方案。

*绿色智能制造评估模型与指标体系开发：采用层次分析法、模糊综合评价法等，结合赣州市主导产业特点，开发绿色智能制造评估模型与指标体系。

*进度安排：

*第4-6个月：完成对赣州市陶瓷、电子信息、新能源等主导产业的深入调研，形成产业绿色制造现状与瓶颈分析报告。

*第7-9个月：完成绿色智能制造技术体系框架的构建，形成技术体系框架报告。

*第10-18个月：完成关键绿色智能制造技术的研发，形成技术解决方案报告。

*第19-24个月：完成绿色智能制造评估模型与指标体系开发，形成评估模型与指标体系报告。

（3）示范阶段（第25-36个月）

*任务分配：

*智能化试点示范平台构建：选择代表性企业，构建智能化试点示范平台，包括硬件设施、软件系统、数据平台等。

*技术方案验证：在试点示范平台进行技术方案验证，包括绿色制造过程优化与智能控制技术、工业大数据驱动的资源能源协同管理技术、废弃物智能资源化利用技术、绿色供应链智能调度技术等。

*效益评估：评估技术应用的经济效益、环境效益和社会效益，包括资源能源节约量、废弃物减少量、生产成本降低量、产品质量提升量、环境污染减少量、就业岗位增加量等。

*进度安排：

*第25-27个月：完成智能化试点示范平台的构建。

*第28-33个月：在试点示范平台进行技术方案验证。

*第34-36个月：完成技术应用效益评估，形成效益评估报告。

（4）推广阶段（第37-36个月）

*任务分配：

*绿色智能制造发展策略与政策建议提出：基于项目研究成果，提出符合赣州实际的绿色智能制造发展策略与政策建议，包括技术研发方向、产业支持政策、人才培养机制等。

*技术成果推广：将项目的研究成果向赣州市其他企业进行推广，推动赣州市主导产业的绿色智能制造升级。

*进度安排：

*第37-39个月：完成绿色智能制造发展策略与政策建议的提出，形成策略与政策建议报告。

*第40-42个月：将项目的研究成果向赣州市其他企业进行推广，形成技术成果推广报告。

*第43-48个月：总结项目研究成果，完成项目结题报告。

2.风险管理策略

本项目在实施过程中可能面临以下风险：

（1）技术风险

*风险描述：关键绿色智能制造技术研发难度大，可能存在技术路线选择错误、技术瓶颈难以突破、技术成果不成熟等问题。

*应对措施：

*加强技术预研，选择成熟可靠的技术路线。

*建立技术攻关小组，集中优势资源进行技术攻关。

*与高校、科研院所合作，开展联合技术攻关。

*建立技术风险预警机制，及时发现和解决技术问题。

（2）管理风险

*风险描述：项目管理制度不完善，可能存在项目管理混乱、任务分配不明确、进度控制不力等问题。

*应对措施：

*建立健全项目管理制度，明确项目管理的职责、流程和规范。

*明确任务分配，建立任务跟踪机制，确保项目按计划推进。

*加强项目沟通协调，及时解决项目实施过程中出现的问题。

*定期进行项目评估，及时发现和纠正项目偏差。

（3）资金风险

*风险描述：项目资金不足，可能存在资金无法及时到位、资金使用效率不高、资金管理不规范等问题。

*应对措施：

*积极争取政府资金支持，拓宽项目资金来源。

*加强资金管理，提高资金使用效率。

*建立资金使用监督机制，确保资金安全和使用规范。

*根据项目进展情况，及时调整资金使用计划。

（4）政策风险

*风险描述：国家或地方政府政策变化，可能存在政策支持力度减弱、政策执行力度不够等问题。

*应对措施：

*密切关注国家及地方政策动态，及时调整项目研究方向和内容。

*加强与政府部门沟通协调，争取政策支持。

*建立政策风险预警机制，及时发现和应对政策变化。

（5）人才风险

*风险描述：项目团队人才缺乏，可能存在核心人才流失、人才结构不合理、人才培养不足等问题。

*应对措施：

*组建高水平的项目团队，吸引和留住核心人才。

*优化人才结构，建立人才激励机制。

*加强人才培养，提升项目团队的专业能力。

*建立人才储备机制，确保项目持续实施。

通过以上风险管理策略，本项目将有效识别和应对实施过程中可能面临的风险，确保项目的顺利实施和预期目标的实现。

十.项目团队

1.项目团队成员的专业背景、研究经验等

本项目团队由来自赣州市工业技术研究院、高校及部分龙头企业的高水平研究人员组成，团队成员具有丰富的绿色制造、智能制造、工业工程、环境科学、计算机科学等多学科背景，涵盖教授、副教授、高级工程师等职称，具有深厚的理论基础和丰富的实践经验，能够满足项目研究的需要。

（1）团队负责人：张教授，博士，博士生导师，绿色制造与智能制造交叉领域专家，长期从事绿色制造、智能制造、工业互联网等方面的研究，主持完成多项国家级和省部级科研项目，在绿色制造理论体系构建、关键技术创新与应用等方面取得显著成果，发表高水平学术论文50余篇，出版专著2部，获国家发明专利10余项，曾获省部级科技奖励3项。主要研究方向包括绿色制造系统集成、智能制造技术优化、工业大数据分析与应用等。

（2）核心成员1：李研究员，高级工程师，工业工程领域专家，具有15年制造业企业技术研发与管理经验，擅长绿色制造系统集成、智能制造项目实施等，主导完成多个大型企业绿色制造改造项目，拥有多项绿色制造相关技术专利，发表专业论文20余篇。主要研究方向包括绿色制造评价指标体系构建、智能制造系统集成、工业工程优化等。

（3）核心成员2：王博士，博士，环境科学领域专家，长期从事工业污染防治、资源循环利用等方面的研究，主持完成多项省部级科研项目，发表高水平学术论文30余篇，获国家科技进步奖1项。主要研究方向包括工业废弃物资源化利用、环境评价、清洁生产等。

（4）核心成员3：赵工程师，计算机科学领域专家，具有10年工业自动化与信息化技术研发经验，擅长工业大数据平台开发、智能控制系统设计等，主导完成多个工业自动化项目，拥有多项软件著作权和专利。主要研究方向包括工业互联网平台架构设计、智能控制系统开发、工业大数据分析与应用等。

（5）核心成员4：孙教授，工业经济领域专家，长期从事区域产业发展、技术创新等方面的研究，主持完成多项国家级和省部级科研项目，发表高水平学术论文40余篇，出版专著3部，获省部级科技奖励2项。主要研究方向包括区域产业发展规划、技术创新体系构建、产业政策研究等。

（6）青年骨干1：周博士，工业工程领域青年学者，研究方向为智能制造与绿色制造融合，主持完成多项省部级科研项目，发表高水平学术论文10余篇，拥有多项发明专利。主要研究方向包括智能制造系统设计、绿色制造优化、工业大数据分析与应用等。

（7）青年骨干2：吴工程师，环境工程领域青年学者，研究方向为工业污染防治与资源循环利用，主持完成多项省部级科研项目，发表高水平学术论文8篇，拥有多项实用新型专利。主要研究方向包括工业废弃物资源化利用、环境监测、清洁生产等。

（8）青年骨干3：郑博士，计算机科学领域青年学者，研究方向为工业互联网与智能制造，主持完成多项省部级科研项目，发表高水平学术论文12篇，拥有多项软件著作权。主要研究方向包括工业互联网平台架构设计、智能控制系统开发、工业大数据分析与应用等。

2.团队成员的角色分配与合作模式

本项目团队实行“核心引领、分工协作、动态调整”的合作模式，团队成员在项目实施过程中各司其职，协同推进项目研究任务。

（1）团队负责人张教授担任项目总负责人，负责项目整体规划、资源协调和成果整合，确保项目研究方向的正确性和实施进度。其专业背景和丰富的研究经验为项目提供了坚实的学术支撑，同时其丰富的项目管理经验能够有效推动项目顺利进行。

（2）李研究员担任项目技术总师，负责绿色制造系统集成和智能制造技术优化，统筹关键绿色智能制造技术的研发工作。其工业工程领域的专业知识和实践经验能够确保技术研发的针对性和实用性。

（3）王博士担任项目环境总师，负责废弃物智能资源化利用技术的研发，统筹环境评价和清洁生产方面的研究工作。其环境科学领域的专业背景和研究成果为项目提供了重要的环境科学支撑，同时其丰富的实践经验能够确