2026智能工厂梯度培育行动专项申报解读及建设方案

智能工厂梯度培育行动专项申报解读及建设方案政策脉络×产业生态×应用场景×标准化建设智能制造发展背景与现状PART

ONE2•信息系统普及：

CAD、

CAM等研发设计软件应用，

实现设计制造数字化；ERP、

MES等系统出现，

带动CRM、SCM、SRM等信息系统应用•工业网络起步与技术奠基：

以太网和TCP/IP协议开始应用于PLC

，推动设备联网；

同时物联网概念被提出

，OPC协议发布

，为工业远程通信奠定了基础20世纪50年代至70年代

自动化•数控机床出现：大幅度提高工作效率

，完成了从人工控制向自动化的过渡•生产设备的自动化控制：可编程逻辑控制器（

PLC）和分布式控制系统（

DCS）的应用

，使得工厂能够实现更高程度的自动化的概念逐渐形成•概念：基于新一代信息通信技术

与先进制造技术深度融合

，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节

，具有自感知、自学习、

自决策、

自执行、

自适应等功能的新型生产方式

（一）

从“制造”到“智造”：

全球产业竞争新格局21世纪初至今兼备数字化、

网络化、

智能化多特征的智能制造•

随着物联网、大数据、云计算和人工智能技术的发展

，智能制造20世纪80年代至21世纪初数字化网络化231早期应用：

工业机器人工业机器人是AI在制造业的早期代表，主要应用于生产连续性高、繁重、危险以及精准度要求高的领域

，显著提高了生产效率、产品性能

，成为制造业竞争力的重要来源。未来方向：

智能体和具身智能通过在制造业中研发垂直大模型、具身智能机器人以及工业智能体

，利用AI实现自感知、

自学习、

自决策的闭环能力

，推动制造业迈向真正意义上的智能制造。全面赋能：

数智技术落地随着21世纪AI技术的突破，

以深度学习、大数据分析和机器视觉为代表的数智技术开始在工业质检、远程监控和设备健康管理等场景中应用

，促使制造业向智能化方向转型。范式突破：

通用人工智能出现大语言模型的突破使AI从感知向认知、从分析判断式向生成式、从专

用向通用转变

，使得AI不仅能生成

多模态内容

，还能辅助专业设计

，加速了AI在工业领域的渗透进程。人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术

，

正以前所未有的速度重塑生产逻辑

，

推动制造业加速步入

“智造时代

”。

这既是技术赋能的必然要求

，

也是制造业本身发展的大势所趋。

（一）

从“制造”到“智造”：

全球产业竞争新格局人工智能深度赋能u李强总理指出

，

关于今年和“十五五”经济社会发展工作

，党中央作了战略部署——纵深推进全国统一大市场建设；

积极谋划推动服务业扩能提质；

加快发展新一代智能制造；系统推进重大基础设施网络建设；

更大力度投资于人、

服务于民生；

六是更好应对新形势下的外部冲击挑战。u促进实体经济和数字经济深度融合——促进制造业

“智改数转网联”

，

实施智能制造工程和工业互联网创新发展工程

，一体推进网络、

标识、

平台、

数据、

安全体系建设和规模化应用。

（二）我国正在加快推动智能制造发展

《2026年政府工作报告》

u加紧培育壮大新动能。

坚持把发展经济的着力点放在实体经济上

，

因地制宜发展新质生产力

，建设现代化产业体系——拓展智能制造

，新建设一批智能工厂和智慧供应链。 《国务院第十一次全体会议》

《十五五规划纲要》

5智能工厂重要性国家战略支撑智能工厂是国家锚定制造强国战略、培育新质生产力、保障产业链供应链安全、提升全球产业竞争力的核心载体

，为巩固制造业大国地位、构筑全球竞争新优势提供坚实支撑企业高质量发展智能工厂是企业破解生产痛点、加速转型升级、夯实核心竞争力、实现高质量发展的关键支撑

，推动企业从“粗放经营”向“精细化管理”转型

，增强市场中的核心竞争力制造业转型升级智能工厂是制造业突破发展瓶颈、加速产业迭代升级、实现高端化智能化绿色化转型、筑牢产业发展根基的关键路径，是制造业数字化转型智能化升级的主战场 （三）

智能工厂成为制造业转型升级的主战场6从单层物理映射走向多层级知识融合产业升级

：全球经济增长乏力

，对制造业结构升级提出新要求 （三）

智能工厂成为制造业转型升级的主战场需求变化：

市场需求快速变化

，对制造业敏捷响应提出新需求技术变革

：人工智能迅猛发展

，

为制造业系统变革提供新机遇国际合作

：全球产业布局重构

，

为制造业产业出海带来新格局生产管理从局部静态调度走向全要素动态优化从辅助决策被动响应走向智能决策主动服务从局部有限柔性走向全域可重构柔性从文档主导走向模型贯通与智能生成

智能工厂的五大演进方向智能工厂变革背景生产作业运营管理研发设计工厂建设智能工厂梯度培育政策解读PART

ONE8为贯彻落实国务院办公厅印发的《制造业数字化转型行动方案》，

按照《

“十四五

”智能制造发展规划》

任务

部署

，

构建智能工厂、

解决方案、

标准体系

“三位一体

”工作体系

，

打造智能制造

“升级版

”

，

开展智能工厂

梯度培育行动。“十四五”以来

，智能工厂示范效应初见成效

，具备进行大规模技术推广的基础条件：•

支持遴选了421家国家级示范工厂•推动各地建设了万余家数字化车间和智能工厂•

树立了1541个智能制造优秀场景分层分级系统性、规模化推进智能工厂建设：•工信部、发改委、财政部、

国资委、

市场总局、数据局六部门联合推动•分基础级、先进级、

卓越级和领航级四个不同水平开展智能工厂梯度培育•构建更加完善的智能制造标准及评价体系

l构建智能工厂、解决方案、标准体系“三位一体”工作体系

l

打造智能制造“升级版”

l推动智能制造更大范围拓展、更深程度渗透、更高层次演进

l培育了一批高水平、标志性智能工厂

l凝练可复制、可推广的智能制造优秀场景

l具备了进行大规模技术推广的基础条件

2021-2023年：培育一批智能制造示范工厂、优秀场景2024-2030年：智能工厂梯度培育 （一）

智能工厂梯度培育相关政策文件发布实施成效

预期目标》9《智能工厂梯度培育行动实施方案》《智能工厂梯度培育要素条件》《智能制造典型场景参考指引(2025年版)》 （一）

智能工厂梯度培育相关政策文件发布指导文件工信部通知10

工信部联合相关部门组织认定

深化数字化转型、

网络化协同

，

并开展智能化升级探索

面向智能制造典型场景体系化部署智能制造装备、

工业软件和系统

省级工信部门、

中央企业总部组织认定

聚焦数字化转型、

网络化协同开展建设

面向智能制造典型场景广泛部署智能制造装备、

工业软件和系统

企业自建自评

聚焦数字化改造、

网络化连接开展建设

围绕智能制造典型场景部署必要的智能制造装备、

工业软件和系统

国家智能制造专家委在相关部门指导组织认定

重点聚焦智能化变革，推动新一代人工智能等数智技术与制造全过程的深度融合实现装备

、

工艺

、

软件和系统的研发与应用突破，

基于全流程全环节数据深度分析应用推动研发范式

、

生产方式

、服务体系和组织架构等创新，

探索未来制造模式，

带动产业模式和企业形态变革

实现设计生产经营数据集成贯通与分析应用

、制造装备智能管控

、

生产过程在线优化，

开展产品全生命周期和供应链全环节的综合优化

，推动多场景系统级智能化应用

（二）

各级智能工厂培育目标实现生产经营数据互通共享

、

关键生产过程精准控制

、

生产与经营协同管控，

在重点场景开展智能化应用

实现核心数据实时采集、关键生产工序自动化、生产与经营管理信息化探索培育领航级智能工厂普及推广基础级智能工厂规模建设先进级智能工厂择优打造卓越级智能工厂11自2024年正式实施智能工厂梯度培育行动以来

，我国已培育

15家领航级智能工厂培育对象

，建成

500余家卓越级、8000余家先进级、

3.5万余家基础级智能工厂

，

覆盖制造业主要行业门类

，形成较为完整的智能工厂梯度培育体系。

整体呈现出东部沿海等经济较发达地区智能工厂数量多

，

部分中西部地区数量少的分布格局。

石化化工、

电气机械、

钢铁有色、

建材等行业卓越级智能工厂占比超32%。

（三）

近两年智能工厂梯度培育情况卓越级智能工厂部分省份分布（2024-2025年）卓越级智能工厂行业分布（2024-2025年）12重点省市奖补政策地区先进级卓越级领航级甘肃省最高300万元额外给予最高100万元奖励额外给予最高200万元奖励安徽省无直接奖励200万元500万元重庆市无直接奖励100万元300万元天津市按照实际投资额的20%

，给予最高1000万元支持。按照实际投资额的30%

，给予最高1000万元支持。青岛市无直接奖励50万元浙江省参照各市配套政策最高300万元……深远的战略价值：资质背书与品牌跃升改造提供可观的资金支持

，有效缓解转型期的资金压力。直接的经济效益：

降本增效与财政红利

（四）

地方激励政策与申报红利明确的进阶路径：成为领航级需要逐级申报官方背书：

智能工厂称号是企业技术实力、行业标杆地位的官方认定

，大幅提逐级申报

：

申报必须遵循

“

逐级晋升

”

原则

，

不可跨级申报高级别。财政奖补：

各地政策能为企业的智能化升品牌公信力与行业影响力。13智能工厂梯度培育申报解读PART

ONE14申报材料l

申报单位基本信息

：包括企业名称、地址等信息l智能工厂基本情况

：包括工厂总投资、项目简介等信息l智能工厂场景建设情况

：包括项目总体情况、系统集成情况等信息l智能工厂建设成效

：包括项目的先进性与特色、实施成效等信息组织推荐l省级工信主管部门会同有关部门组织本地区的项目推荐工作，有关中央企业组织本集团的项目推荐工作l

2024年工业增加值排名前10位的省（区、市）推荐项目数量不超过40个；

排

名第

11

~20位的不超过30个；

其他不超过20个企业申报l参考《智能制造典型场景参考指引（2025年版）

》、《智能工厂梯度培育要素条件（2025年版）》l基于智能制造数据资源公共服务

平

台

申

报（

http

s

://www

.

miit-

）评审认定l

工业和信息化部会同国家发展改革委、财政部、国务院国资委、市场监管总局、

国家数据局组织卓越级智能工厂评审认定和宣传推广

（一）

智能工厂申报流程152024年工业增加值排名前10位的省（区、

市）推荐项目数量不超过40个排

名

第

11

~

2

0

位

的

省（区、

市）

推荐项目数量不超过30个其他省

（区、

市）

推荐项目数量不超过20个新疆生产建设兵团、

有关中央企业推荐项目数量不超过5个先进级先进级组织评选时间、方式、

数量由地方工信部门、

央企总部决定先进级一般3月份陆续开始评选

，

需在卓越级评选之前完成先进级与卓越级的推荐单位一致结合当地奖补政策

，

综合考虑推荐方式基础级智能工厂企业自建自评先进级智能工厂省级工信主管部门

央企推荐卓越级智能工厂工信部会同相关部门央企推荐领航级智能工厂工信部+国家智能制造专家委员会

（二）组织方式与推荐数量组织认定卓越级16企业规模企业应为规模以上工业企业

，企业和产品均具有较强市场竞争力经营状况企业近三年经营和财务状况良好

，

无不良信用记录、

无较大及以上安全、

环保等事故

，无违法违规行为安全要求工厂使用的关键技术装备、

工业软件、

工业操作系统、

系统解决方案等安全可控

，

网络安全和数据安全风险可控组织保障企业应建立智能工厂统筹规划、

建设和运营的组织机制

，拥有一批智能制造专业人才

（三）

智能工厂申报基础要求234117企业参考《智能制造典型场景参考指引（2025年版）

》

，

围绕工厂建设

、

研发设计

、

生产作业

、

生产管理

、

运营管理等开展智能工厂建设

，

且至少覆盖生产作业、

生产管理、

运营管理三个环节。智能制造能力成熟度评估水平应达到GB/T

39116—2020

《智能制造能力成熟度模型》二级及以上。申报主体已完成智能工厂建设并获评基础级智能工厂

，

并达到先进级智能工厂要素条件要求。

（四）

先进级智能工厂申报要求智能制造能力成熟度水平场景建设情况工厂建设情况01020318生产

开展关键装备和工序数智技术应用

，实现关键装备异常预警、

关键工序在线分析优化、

关键生产过程精准控

作业

制、产品关键质量特性数字化检测。运营

通过经营管理与生产作业等业务的数据集成贯通

，应用数字化管理工具

，实现成本有效管控、

订单及时交付、

管理

绩效指标动态评估等

，

开展供应链数字化管理。生产通过对生产过程、

仓储物流、

设备运行、

产品质量等进行数字化集成管控

，应用数据分析工具

，实现高效辅

管理助计划排产和业务流程协同管理

，

并开展安全能源环保数字化管控。工厂开展车间级、

工厂级数字化规划与建设；

对工艺路线、

产线布局和物流路径等进行仿真；

广泛部署安全可控

建设

的智能制造装备、

工业软件和系统。研发

开展产品、

工艺的数字化研发设计和仿真迭代

，应用数字化设计工具

，实现产品设计、

工艺设计数据统一管

设计

理和协同。至少覆盖生产作业、

生产管理、

运营管理三个环节（四）

先进级智能工厂申报要求19工厂建设情况申报主体已完成智能工厂建设并获评先进级智能工厂

，

智能制造达到国内领先水平

，

开展了人工智能技术应用探索

，

并达到卓越级智能工厂要素条件要求。参考《智能制造典型场景参考指引（2025年版）

》

，

围绕工厂建设、研发设计、

生产作业、

生产管理、运营管理等开展智能工厂建设

，

原则上应覆盖全部五个环节。智能制造能力成熟度水平智能制造能力成熟度评估水平应达到GB/T39116—2020

《智能制造能力成熟度模型》三级及以上（五）

卓越级智能工厂申报要求场景建设情况20研发

开展产品、

工艺建模分析、

虚拟验证和仿真调试

，集成贯通产品全生命周期数据

，实现产品、

工艺优化与迭

设计

代；

开展智能化辅助设计

，构建产品设计库、

工艺知识库

，

减少基础性、

重复性设计工作。生产

开展生产全过程综合优化提升

，构建柔性可重构制造单元、

产线

，进行过程控制、

生产工艺、

生产设备、

生

作业

产质量等数据在线实时监测和分析应用；

开展人工智能技术应用

，提升生产过程智能化水平。运营

开展企业经营活动数智化赋能

，基于数据综合分析实现精益管理、

精准营销、

增值服务、

规模化定制、

供应

管理

链风险预警等应用；

开展智能化经营

，实现企业经营状态及时感知和快速精准决策。开展工厂整体数字化规划与建设

，对工厂进行系统级建模和优化

，推动车间级或工厂级数字孪生建设

，与真实工厂进行实时数据交互；

体系化部署安全可控智能制造装备、

工业软件和智能系统

，建设高性能网络、

算力等数字基础设施

，

支撑构建各类智能化场景。开展数字化生产管理

，集成打通

“人、机、料、法、安、能、环”数据

，

动态优化生产计划与车间排产

，在线监测分析仓储、

物料、

安全、

能源和环境状态

，进行高效精细管理；

开展生产过程综合智能化管控

，实现生产管理全局优化。（五）

卓越级智能工厂申报要求原则上应覆

盖五个环节生产管理工厂建设21工厂数字化规划设计数字孪生工厂构建数字基础设施建设车间智能排产生产进度跟踪环节4：生产管理能源智能管控碳资产全生命周期管理仓储智能管理安全一体化管控柔性产线快速换产质量分析与改进质量精准追溯人机协同作业设备维修维护环节6：运营管理工艺动态优化智能经营决策产品精准营销规模化定制

（五）

卓越级智能工厂申报要求《智能制造典型场景参考指引(2025年版)》

：

8个环节、

40个场景

重点环节和场景其余结合行业特点

，进行选择供应链风险预警与调度供应商数字化管理供应链物流智能配送环节3：工艺设计产品增值服务远程运维服务产品虚拟验证采购计划优化协同环节1：工厂建设工艺数字化设计环节2：产品研发产品数字化设计制造工程优化客户主动服务环节8：供应链管理环节7：产品服务环节5：生产作业设备故障诊断与预测危险作业自动化数智精益管理在线智能检测设备运行监控生产动态调度污染在线管控物料精准配送先进过程控制生产计划优化网络协同制造22•主要技术经济指标应处于国内同行业领先水平

，

其中应用人工智能技术场景比例不低于20%。•在国内同行业起到引领带动作用

，

带动供应链上下游协同开展数智化升级。•培育形成具有行业推广价值的智能制造解决方案

，

探索构建企业智能制造

“标准群”。•建立较为完善的智能制造复合型人才培养体系

，

培养一批智能工厂建设和运营人才。

（五）

卓越级智能工厂申报要求建设成效23工厂建设情况申报主体须已获评卓越级智能工厂

，

智能制造达到全球领先水平

，

并按照领航级智能工厂要素条件要求推动人工智能技术广泛深度应用

，

开展未来制造模式初步探索

，

加速工厂建设、

研发设计、

生产作业、

运营管理等各环节智能化变革。场景建设情况鼓励企业参考《智能制造典型场景参考指引（2025年版）

》

，

围绕工厂建设、研发设计、

生产作业、

生产管理、

运营管理等开展智能工厂建设

，

须覆盖全部五个环节。智能制造能力成熟度水平智能制造能力成熟度评估水平应达到GB/T39116—2020

《智能制造能力成熟度模型》四级及以上行业地位申报主体须为本行业本领域领军企业

，

核心产品具有全球竞争力

，

且有必要的资金

、

人才

、技术等资源投入领航级智能工厂建设。

（六）

领航级智能工厂申报要求243生产作业开展工艺创新突破，

通过智能制造装备与数字技术深度融合实现极端尺寸

、

极致精度

、

极限环境制造，

拓展制造能力边界；

推动生产方式变革，围绕工艺、

设备、质量等提升自感知

、自决策

、自执行能力，

实现换产零切换

、

工况零异常

、

产品零缺陷等。2研发设计开展研发方式变革，

实现生成式设计

、

跨领域创新

、

性能功能自优化等，

显著提升研发效率和创新能力；

开展产品全生命周期高效协同和智能优化，

实现需求主动感知

、

用户参与设计

、

产品敏捷迭代等，

驱动产品价值延伸和升级。4生产管理开展生产管理方式智能化变革，通过计划排产

、资源调度

、

仓储物流

、

能源管控等自组织

、自优化，

实现生产过程零浪费

、

零库存

、

零排放等；开展生产模式创新，

形成共享制造

、

净零制造

、循环制造等新模式。5运营管理构建运营管理智能体，

实现财务管理、

市场营销、产品服务

、

供应链管理等关键业务流程的少人化、无人化；

推动企业形态变革，

实现网络化

、

分布式管理，

催生新型商业模式，

构建价值共创的产业生态。1工厂建设推动企业级数字孪生建设，

开展企业生产全环节和业务全流程高精度

、

多尺度建模，

实现复杂系统实时仿真分析与优化

、

决策指令及时反馈下达和精准执行。

（六）

领航级智能工厂申报要求需覆盖全部五个环节25•主要技术经济指标全球领先

，其中应用人工智能技术场景比例不低于60%•打造全球领先的应用标杆

，

通过

“母工厂”等方式推动工厂建设经验复制推广

，

引领产业链上下游形成智能制造协同创新生态•培育的智能制造解决方案实现对外输出

，

形成较为完善的企业智能制造

“标准群”

，

推动形成行业、

国家标准•培养智能制造领军人才

，对外提供智能工厂建设和运营指导或服务

（六）

领航级智能工厂申报要求建设成效26工厂建设总

体情况先进性与特色重点环节智

能化建设实施成效安全性后续计划附件阐述项目技术的先进性、

目标产品的先进性和市场前景、项目的特色和亮点

，如：l采用的关键技术、装备、软件是否国内领先/国际先进；l创新模式、行业引领作用、可复制性。l按照《智能工厂梯度培育要素条件》及《智能制造典型场景参考指引(2025年版)》

，分别阐述工厂建设、研发设计、生产作业

、生产管理、运营管理5个环节的匹配情况。l需覆盖至少8个建设成效突出、推广价值高的场景

，鼓励人工智能技术应用。

（七）

申报实操指南——申报书主要内容l关键技术、软件、装备清单、标准清单、专利

清单、AI模型清单。l企业营业执照、近三年审计报告、荣誉资质等。27描述智能工厂建设实施背景

（如行业趋势

、

企业战略）

、基础条件（现有数字化基础、技术积累）

、建设历程、核心产品等内容。从关键技术装备、工业软件、系统解决方案，

以及网络安全和数据安全风险可控等方面阐述项目的安全性企业基本信息、近三年发展情况、能力成熟度自评估、工厂基本信息、整体建设成效指标等阐述下一阶段发展目标、建设内容、成长性、推广计划等从创新、经济性、推广、标准、人才等方面重点阐述建设成效基本信息28梯度级别核心特征成熟度要求AI应用比例引领作用基础级数字化普及、网络化连接二级及以上无明确要求市区内同行业引领先进级数字化转型、网络化协同二级及以上无明确要求省域同行业领先卓越级数字化转型、网络化协同、智能化升级三级及以上≥20%国内同行业引领领航级数字化转型、网络化协同、智能化变革四级及以上≥60%全球领先标杆企业可通过“智能制造评估评价公共服务平台”（http://www.c3mep.cn/）

（以下简称“服务平台”）进行注册

，免费开展自诊断。

申请企业可以通过平台自诊断快速了解所属行业平均水平以及自身智能制造水平

，同时为企业申请评估等级提供参考。

（七）

申报实操指南——智能制造能力成熟度自评估1参与申报是对智能制造水平的权威验证智能工厂梯度培育不是简单的荣誉申报

，

而是依据国家标准对企业的智能制造能力进行系统性评估。

通

过这一过程

，企业能够获得权威机构的专业诊断

，清晰定位自身在行业中所处的真实水平。2申报竞争日趋激烈

，

先期布局占据主动随着政策认知全面普及

，各行业头部企业已率先启动申报

，参评数量呈现持续攀升态势。

每批次认定名

额受评审资源限制保持相对稳定

，

越早进入培育体系

，

面临的竞争压力相对越小。3申报具有时效性

，错过窗口将整体延后一年梯度培育遵循

“基础级—先进级—卓越级—领航级”的递进路径

，每一级认定均有严格的申报窗口期。

错过本批次申报

，

意味着企业的整体进阶计划将推迟一年。

申报紧迫性30PART

ONE解决方案29智慧工厂体系、业务及技术整体架构31智慧工厂的搭建需要明确其在体系、业务与技术等三个层面的架构，根据企业自身发展所需进行相应调整与适配，保证工厂整体效率满足企业发展需求智慧工厂体系整体架构智能工厂业务整体架构智慧工厂技术整体架构企业通过实现工厂采购与研发等运营环节、人力和设备等生产要素、财务和行政等业务类型的全方位数字化，提升其运营管理的感知水平、可视化水平和信息化水平，真正实现企业降本增效的运营目标智慧工厂的业务数字化与智慧化的体现主要在生产关键要素数字化、生产细分层面智慧化和生产细分环节数字化等云计算、物联网、人工智能和移动互联网技术是支撑智慧工厂在可视化与协同化的关键要素，真正帮助工厂实现高效运维的管理智慧工厂体系、业务及技术整体架构智能工厂特征数字化借劣覆盖全厂的网路平台实现生产数据

的实时采集，快速掌握生产运行情况，

实现生产环境不信息系统的无缝对接，

提升了管理人员对生产现场的感知和监

控能力。

模型化基亍工厂模型构建各类工艺、业务模型不规则，幵不各种生产管理活劢相匘配。

可视化搭建了三维可视化工厂，幵不生产

工艺、设备信息、视频监控、厂务

监控、能源管理、质量检测等功能

迕行集成，为生产操作和管理人员

提供直接的业务场景展示。集成化建设了企业信息集成平台，以MES为核心,向上支撑企业绊营管理，向下不生产过程的实时数据高度集成，将各自独立的信息系统连接成为一个完整可靠和有敁的整体。决策科学化利用大数据技术，对各应用系统的数

据迕行集中存储和分析，协劣公司领

导层及时发现问题、分析问题原因、

迕行风险预警，实现决策的科学化自劢化建设了覆盖全厂的DCS、SCADA等系统，实现对整个工

——

艺过程的监测不控制。智能工厂的特征www.sunwaylandcom..

cn智能工厂的架构设计产业生态链PLM

、CRMERP、

APSM

工单调度E生产单元分配数据采集工业控制设备联网传感器+效率+智

能制

造智能制造管理流程智能化智能工厂现场设备智劢化智慧互联随需而至随需而制成本品质企业策略工业4.0驱劢类型企业对于智能工厂的追求：提升企业竞争力创新速度

+解决方案/体系分工AI+物联网人工智能+厂工S智能工厂建设方案AI+智能服务工业大数据平台数字化工厂ERP人力资源管理数字化生产智能生产调度指挥中心MES生产制造执行系统三维工厂仺真能源分析三维生产监控车间资源管理三维工艺仺真质量检验能源监控设备在线监测不控制系统数据采集管理模块智能工厂建设以智能化装备为基础，

数字化生产过程，幵应用网络技术和信息化技术，

集成基亍大数据的智能化分析不决策支持方法

,

方案涉及智能工厂建设，实现了智能工厂

生产的智能化分析和管控。建设内容包括如下：1.智能工厂总体规划设计2.SCADA及厂务监控系统3.

MES制造执行管理系统4.

EMS工厂能源管理系统5.工业大数据分析及应用系统智能制造标准体系产品设计

标准数据采集

标准软硬集成

标准软件集成

标准数据库标准设备贩置

标准智能评价

标准智能保障体系工业网络

身仹识别工业交换机不

路由器防火墙

信息安全视频监控

人员识别智能质量检测不数据采

集装备工

业物

联

网移

劢

智

能数

据

挖

掘智

能

控

制工业互联网体系质量管理

系统智能化装备及设施控制系统管理模块生产现场

异常预警设备健康诊断数据集成不转换供应商关系管理能源测量不监控智

能生

产数字化仺真数字化指导采集信息关联数字化工艺智能物流装备智能生产装备设备配置部署能源系统实时数据库质量分析人工智能工艺优化数据分析数据挖掘数字孪生综合预警机器学习节能诊断智能排产远程运维数据解析销售管理人机界面能源调度仓库管理控制系统绩效管理远程调度质量控制质量查询实时服务生产管理协议转换计划排程生产绩效生产派工采贩管理消息管理协议转换数据采集数据通信财务管理文档管理维护管理物流管理成本管理车间作业系统www.sunwaylandcom..

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