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政策|工信部印發(fā)《智能制造典型場景參考指引(2025年版)》

   日期:2025-04-28     來源:工信微報    瀏覽:226    
  智能制造典型場景是智能工廠建設(shè)的基礎(chǔ),是推進(jìn)智能制造的基本業(yè)務(wù)單元。“十四五”以來,工業(yè)和信息化部會同相關(guān)部門不斷深化場景化推進(jìn)智能制造發(fā)展的路徑探索

  智能制造典型場景是智能工廠建設(shè)的基礎(chǔ),是推進(jìn)智能制造的基本業(yè)務(wù)單元。“十四五”以來,工業(yè)和信息化部會同相關(guān)部門不斷深化場景化推進(jìn)智能制造發(fā)展的路徑探索,持續(xù)迭代發(fā)布《智能制造典型場景參考指引》(以下簡稱《參考指引》),總結(jié)形成了高價值、標(biāo)準(zhǔn)化、可推廣的典型場景。

  2025年版《參考指引》基于制造企業(yè)探索實踐,結(jié)合技術(shù)創(chuàng)新與融合應(yīng)用發(fā)展趨勢,從工廠建設(shè)、產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)管理、生產(chǎn)作業(yè)等8個重點環(huán)節(jié),凝練出40個典型場景,并圍繞場景業(yè)務(wù)活動、核心問題、實施路徑與應(yīng)用成效等方面進(jìn)行了詳細(xì)描述。相比2024年版,新版《參考指引》優(yōu)化了重點環(huán)節(jié)布局,新增了數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、制造工程優(yōu)化、智能經(jīng)營決策等典型場景,突出了人工智能新技術(shù)在典型場景中的融合應(yīng)用,加強(qiáng)對企業(yè)智能化升級的引領(lǐng)。

  下一步,工業(yè)和信息化部將會同相關(guān)部門以《參考指引》為基礎(chǔ),深入實施智能制造工程,統(tǒng)籌推進(jìn)智能工廠梯度培育、解決方案創(chuàng)新攻關(guān)、標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)優(yōu)化等重點工作,全力打造智能制造“升級版”,推動智能制造向更大范圍拓展、更深程度滲透、更高水平躍升。

  關(guān)于印發(fā)《智能制造典型場景參考指引(2025年版)》的通知

  工信廳通裝函〔2025〕155號

  各省、自治區(qū)、直轄市、計劃單列市及新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)工業(yè)和信息化主管部門,有關(guān)中央企業(yè):

  為落實國務(wù)院辦公廳印發(fā)的《制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行動方案》部署,按照《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》任務(wù)要求,打造智能制造“升級版”,結(jié)合智能制造最新實踐和發(fā)展趨勢,工業(yè)和信息化部組織編制了《智能制造典型場景參考指引(2025年版)》。現(xiàn)印發(fā)給你們,請參考做好智能工廠梯度培育、智能制造系統(tǒng)解決方案攻關(guān)、智能制造標(biāo)準(zhǔn)研制應(yīng)用等相關(guān)工作,加快推進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化升級。

  工業(yè)和信息化部辦公廳

  2025年4月19日

  智能制造典型場景參考指引

  (2025年版)

  智能制造典型場景是智能工廠建設(shè)的基礎(chǔ),是推進(jìn)智能制造的基本業(yè)務(wù)單元。面向產(chǎn)品全生命周期、生產(chǎn)制造全過程和供應(yīng)鏈全環(huán)節(jié)開展工廠的業(yè)務(wù)解耦,通過新一代信息技術(shù)與制造技術(shù)深度融合,部署智能制造裝備、工業(yè)軟件和智能系統(tǒng),以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化方式進(jìn)行業(yè)務(wù)重構(gòu),形成標(biāo)準(zhǔn)化、可推廣的智能制造典型場景,進(jìn)而集成貫通構(gòu)成智能工廠。根據(jù)智能制造多年探索實踐,結(jié)合技術(shù)創(chuàng)新和融合應(yīng)用發(fā)展趨勢,凝練出8個環(huán)節(jié)的40個智能制造典型場景,作為智能工廠梯度培育、智能制造系統(tǒng)解決方案“揭榜掛帥”、智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)等工作的參考指引。

  一、工廠建設(shè)環(huán)節(jié)

  1.工廠數(shù)字化規(guī)劃設(shè)計

  面向工廠規(guī)劃與空間優(yōu)化、設(shè)備與產(chǎn)線布局、物流路徑規(guī)劃、設(shè)計資料交付等業(yè)務(wù)活動,針對工廠設(shè)計建設(shè)周期長、布局優(yōu)化難等問題,搭建工廠數(shù)字化設(shè)計與交付平臺,應(yīng)用建筑信息模型、設(shè)備/產(chǎn)線三維建模、工藝/物流仿真、過程模擬等技術(shù),建立工廠規(guī)劃決策知識庫,開展工廠數(shù)字化設(shè)計與交付,縮短工廠建設(shè)或改造周期。

  2.數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)

  面向數(shù)據(jù)中心、工業(yè)網(wǎng)絡(luò)、安全基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等業(yè)務(wù)活動,針對工廠算力和網(wǎng)絡(luò)能力不足、安全防護(hù)能力弱等問題,建設(shè)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施,推動IT和OT深度融合,部署安全防護(hù)設(shè)備,應(yīng)用算力資源動態(tài)調(diào)配、負(fù)載均衡、異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)融合、高帶寬實時通信、5G、動態(tài)身份驗證、安全態(tài)勢感知、多層次縱深防御等技術(shù),建設(shè)高性能的算力和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施,以及全方位監(jiān)測防護(hù)的安全基礎(chǔ)設(shè)施,提升工廠算力、網(wǎng)絡(luò)和安全防護(hù)能力。

  3.數(shù)字孿生工廠構(gòu)建

  面向廠房、設(shè)備、管網(wǎng)等工廠資產(chǎn)的數(shù)據(jù)采集存儲、數(shù)字孿生模型構(gòu)建等業(yè)務(wù)活動,針對數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一、集成管控難度大、數(shù)據(jù)價值釋放不充分等問題,應(yīng)用工業(yè)數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)標(biāo)識解析、異構(gòu)模型融合、數(shù)字主線、工廠操作系統(tǒng)、行業(yè)垂直大模型等技術(shù),開展數(shù)據(jù)資源管理,構(gòu)建設(shè)備、產(chǎn)線、車間、工廠等不同層級的數(shù)字孿生模型,與真實工廠映射交互,提升管控效率,實現(xiàn)工廠運營持續(xù)優(yōu)化。

  二、產(chǎn)品研發(fā)環(huán)節(jié)

  4.產(chǎn)品數(shù)字化設(shè)計

  面向需求分析、產(chǎn)品定義、初步設(shè)計、詳細(xì)設(shè)計、分析優(yōu)化、研發(fā)管理等業(yè)務(wù)活動,針對產(chǎn)品研發(fā)周期長、成本高等問題,部署CAD、CAE、PLM等數(shù)字化設(shè)計工具,構(gòu)建設(shè)計知識庫,采用基于模型的設(shè)計理念,應(yīng)用多學(xué)科聯(lián)合仿真、物性表征與分析等技術(shù),開展產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、性能、配方等設(shè)計與優(yōu)化;集成市場、設(shè)計、生產(chǎn)、使用等產(chǎn)品全生命周期數(shù)據(jù),應(yīng)用數(shù)據(jù)主線、可制造性分析等技術(shù),實現(xiàn)全流程系統(tǒng)優(yōu)化;應(yīng)用人工智能大模型技術(shù),開展生成式設(shè)計創(chuàng)新,自動生成設(shè)計方案,縮短產(chǎn)品上市周期,降低研發(fā)成本。

  5.產(chǎn)品虛擬驗證

  面向產(chǎn)品功能性能測試、可靠性分析、安全性驗證等業(yè)務(wù)活動,針對新產(chǎn)品驗證周期長、成本高等問題,搭建虛實融合的試驗驗證環(huán)境,應(yīng)用高精度建模、多物理場聯(lián)合仿真、自動化測試等技術(shù),通過全虛擬或半實物的試驗驗證,降低驗證成本,加速產(chǎn)品研發(fā)。

  三、工藝設(shè)計環(huán)節(jié)

  6.工藝數(shù)字化設(shè)計

  面向工藝流程設(shè)計、仿真驗證、方案優(yōu)化等業(yè)務(wù)活動,針對工藝設(shè)計效率低、試錯成本高等問題,部署工藝設(shè)計仿真工具,構(gòu)建工藝知識庫和行業(yè)工藝包等,應(yīng)用機(jī)理建模、過程模擬、知識圖譜等技術(shù),實現(xiàn)工藝設(shè)計快速迭代優(yōu)化;應(yīng)用工藝自動化、人工智能等技術(shù),實現(xiàn)工序排布、工藝指令等自動生成,縮短工藝設(shè)計周期,減少設(shè)計錯誤。

  7.制造工程優(yōu)化

  面向生產(chǎn)準(zhǔn)備階段的設(shè)備選型、產(chǎn)線調(diào)試、參數(shù)確認(rèn)、資源分配等業(yè)務(wù)活動,針對產(chǎn)線不平衡、換產(chǎn)時間長、資源利用率低等問題,搭建中試環(huán)境或產(chǎn)線模擬仿真系統(tǒng),應(yīng)用產(chǎn)能分析、虛擬測試等方法,實現(xiàn)生產(chǎn)節(jié)拍優(yōu)化和資源有效整合,確保制造過程穩(wěn)定高效。

  四、生產(chǎn)管理環(huán)節(jié)

  8.生產(chǎn)計劃優(yōu)化

  面向主計劃制定、物料需求計劃生成等業(yè)務(wù)活動,針對市場波動頻繁、交付周期長等問題,構(gòu)建生產(chǎn)計劃系統(tǒng),打通采購、生產(chǎn)和倉儲物流等管控系統(tǒng),應(yīng)用需求預(yù)測、多目標(biāo)多約束求解、產(chǎn)能動態(tài)規(guī)劃等技術(shù),實現(xiàn)生產(chǎn)計劃優(yōu)化和動態(tài)調(diào)整,縮短訂單交付周期。

  9.車間智能排產(chǎn)

  面向作業(yè)排程等業(yè)務(wù)活動,針對資源利用率低、交付不及時等問題,建設(shè)智能排產(chǎn)系統(tǒng),應(yīng)用復(fù)雜約束優(yōu)化、多目標(biāo)規(guī)劃、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù),基于安全庫存、生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)等要素實現(xiàn)多目標(biāo)排產(chǎn)優(yōu)化,縮短交付周期,提升資源利用率。

  10.生產(chǎn)進(jìn)度跟蹤

  面向生產(chǎn)進(jìn)度可視化、資源消耗統(tǒng)計等業(yè)務(wù)活動,針對生產(chǎn)指標(biāo)計算失真、生產(chǎn)異常發(fā)現(xiàn)滯后、資源空置浪費等問題,建設(shè)數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng),應(yīng)用實時數(shù)據(jù)分析引擎、機(jī)器學(xué)習(xí)、物料實時跟蹤等技術(shù),實現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)實時獲取、生產(chǎn)進(jìn)度實時監(jiān)控、生產(chǎn)指標(biāo)自動計算,提高生產(chǎn)透明度和資源利用率。

  11.生產(chǎn)動態(tài)調(diào)度

  面向緊急插單、設(shè)備故障等事件的資源動態(tài)調(diào)度需求,針對計劃剛性、資源錯配浪費等問題,建設(shè)動態(tài)調(diào)度系統(tǒng),應(yīng)用運籌優(yōu)化、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遺傳算法、專家系統(tǒng)等技術(shù),實現(xiàn)生產(chǎn)擾動及時響應(yīng),人力、設(shè)備、物料等制造資源的動態(tài)配置,提升生產(chǎn)效率和資源利用率。

  12.倉儲智能管理

  面向物料和成品出入庫、庫存管理等業(yè)務(wù)活動,針對出入庫效率低、庫存成本高等問題,建設(shè)自動化立體倉庫和智能倉儲管理系統(tǒng),應(yīng)用自動化盤點、倉儲策略優(yōu)化、多形態(tài)混存揀選、庫存實時調(diào)整等技術(shù),實現(xiàn)物料和成品出入庫、存儲、揀選的智能化,提高庫存周轉(zhuǎn)率和空間利用率。

  13.物料精準(zhǔn)配送

  面向廠內(nèi)物流配送等業(yè)務(wù)活動,針對物料配送不及時、不精準(zhǔn)等問題,部署自主移動機(jī)器人等智能物流設(shè)備和智能運輸管理系統(tǒng),應(yīng)用室內(nèi)高精度定位導(dǎo)航、物流路徑動態(tài)規(guī)劃、物流設(shè)備集群控制等技術(shù),實現(xiàn)廠內(nèi)物料配送快速響應(yīng)和動態(tài)調(diào)度,提升物流配送效率和準(zhǔn)時率。

  14.危險作業(yè)自動化

  面向高危物料處理、極端環(huán)境操作、密閉空間作業(yè)等危險業(yè)務(wù)活動,針對作業(yè)安全風(fēng)險高、自動化水平低等問題,部署工業(yè)機(jī)器人、協(xié)作機(jī)器人等智能作業(yè)單元,應(yīng)用環(huán)境感知與識別、遠(yuǎn)程實時操控、自主決策等技術(shù),實現(xiàn)危險作業(yè)環(huán)節(jié)的少人化、無人化,提高生產(chǎn)作業(yè)安全水平。

  15.安全一體化管控

  面向安全風(fēng)險識別、安全應(yīng)急響應(yīng)等業(yè)務(wù)活動,針對安全風(fēng)險高、實時監(jiān)控難、處置效率低等問題,搭建生產(chǎn)安全管控和應(yīng)急處置系統(tǒng),應(yīng)用生產(chǎn)運行風(fēng)險動態(tài)監(jiān)控、危險行為識別等技術(shù),提升安全態(tài)勢感知能力;基于人工智能等技術(shù)實現(xiàn)安全風(fēng)險預(yù)測預(yù)警和處置方案自動生成,降低事故發(fā)生率和損失。

  16.能源智能管控

  面向高能耗設(shè)備節(jié)能減排、工廠多能源介質(zhì)綜合調(diào)度等業(yè)務(wù)活動,針對能耗大、成本高等問題,部署能耗采集設(shè)備和能源管控系統(tǒng),開展多工序能耗溯源定位、高能耗設(shè)備建模仿真和參數(shù)優(yōu)化,實現(xiàn)生產(chǎn)過程的節(jié)能減排;應(yīng)用負(fù)荷預(yù)測、能源平衡分析、多能互補(bǔ)等技術(shù),實現(xiàn)工廠能源綜合管控和整體優(yōu)化,降低單位產(chǎn)值綜合能耗。

  17.碳資產(chǎn)全生命周期管理

  面向碳排放數(shù)據(jù)采集、碳足跡追蹤和碳資產(chǎn)核算等業(yè)務(wù)活動,針對碳排放計量難、碳足跡追蹤效率低等問題,建立數(shù)字化碳管理系統(tǒng),應(yīng)用碳排放精細(xì)化檢測、碳排放指標(biāo)自動核算、碳捕獲利用與封存等技術(shù),實現(xiàn)碳的追蹤、分析、核算和交易,挖掘碳資產(chǎn)利用價值,降低單位產(chǎn)值碳排放量。

  18.污染在線管控

  面向污染排放監(jiān)測、污染物收集處理等業(yè)務(wù)活動,針對污染排放計量難、管理粗放等問題,部署污染排放在線采集設(shè)備和管控平臺,應(yīng)用污染監(jiān)測、污染物質(zhì)分析與治理優(yōu)化、污染源追溯、危害預(yù)測預(yù)警等技術(shù),實現(xiàn)污染全過程動態(tài)監(jiān)測、精確追溯、風(fēng)險預(yù)警和高效處理,降低污染排放水平。

  19.網(wǎng)絡(luò)協(xié)同制造

  面向大規(guī)模協(xié)同制造的需求,打造具備開放協(xié)同創(chuàng)新、資源自適應(yīng)調(diào)度、產(chǎn)供銷自組織管控等特征的網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同平臺,通過研發(fā)、生產(chǎn)、供應(yīng)、金融等資源跨地域配置優(yōu)化,實現(xiàn)協(xié)同研發(fā)創(chuàng)新、訂單智能分配、制造能力共享、集采集銷等業(yè)務(wù)高效協(xié)同,形成多方共贏的產(chǎn)業(yè)生態(tài),加速產(chǎn)業(yè)組織形態(tài)變革。

  五、生產(chǎn)作業(yè)環(huán)節(jié)

  20.柔性產(chǎn)線快速換產(chǎn)

  面向多種類產(chǎn)品混線生產(chǎn)中的產(chǎn)線切換、工藝調(diào)整等業(yè)務(wù)活動,針對個性化需求響應(yīng)慢、產(chǎn)線換線時間長等問題,集成智能機(jī)器人、智能機(jī)床和智能控制系統(tǒng),打造工藝可重構(gòu)的柔性制造單元;應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)化接口、模塊化結(jié)構(gòu)、智能任務(wù)編排等技術(shù),實現(xiàn)產(chǎn)線快速切換,縮短停機(jī)換產(chǎn)時間;應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)自組織、工裝夾具自匹配、控制自適應(yīng)等技術(shù),實現(xiàn)產(chǎn)線不停機(jī)切換,滿足大規(guī)模個性化定制需求。

  21.工藝動態(tài)優(yōu)化

  面向生產(chǎn)工藝優(yōu)化業(yè)務(wù)活動,針對工藝參數(shù)動態(tài)調(diào)優(yōu)難等問題,建設(shè)工藝在線優(yōu)化系統(tǒng),應(yīng)用機(jī)理與數(shù)據(jù)混合建模、多環(huán)節(jié)聯(lián)合尋優(yōu)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、工藝參數(shù)自調(diào)優(yōu)等技術(shù),動態(tài)生成最優(yōu)的控制設(shè)定值,提高經(jīng)濟(jì)效益。

  22.先進(jìn)過程控制

  面向生產(chǎn)過程精準(zhǔn)平穩(wěn)控制的要求,針對復(fù)雜工藝過程控制變量多、控制效果差等問題,應(yīng)用先進(jìn)過程控制、模型預(yù)測控制、多變量協(xié)同控制等技術(shù),實現(xiàn)高質(zhì)量的實時閉環(huán)控制,保證工藝過程平穩(wěn)性,提高產(chǎn)出率。

  23.人機(jī)協(xié)同作業(yè)

  面向產(chǎn)品加工、裝配、包裝及設(shè)備巡檢、維護(hù)等業(yè)務(wù)活動,針對傳統(tǒng)生產(chǎn)方式作業(yè)效率低、勞動強(qiáng)度大等問題,部署協(xié)作機(jī)器人、巡檢機(jī)器人、智能穿戴設(shè)備等智能制造裝備,構(gòu)建人機(jī)協(xié)同作業(yè)單元和管控系統(tǒng),應(yīng)用視覺識別、具身智能、自主規(guī)劃和安全保護(hù)等技術(shù),實現(xiàn)加工、裝配、包裝、巡檢等過程人機(jī)高效協(xié)同。

  24.在線智能檢測

  面向質(zhì)量數(shù)據(jù)采集、分析、判定等業(yè)務(wù)活動,針對檢測效率低、響應(yīng)慢、一致性差等問題,構(gòu)建在線智能檢測系統(tǒng),應(yīng)用智能檢測、物性表征分析、機(jī)器視覺識別、參數(shù)放行等技術(shù),實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量在線快速識別判定,提升檢測效率和及時性。

  25.質(zhì)量精準(zhǔn)追溯

  面向質(zhì)量問題識別、追溯等業(yè)務(wù)活動,針對產(chǎn)品質(zhì)量波動追溯困難等問題,構(gòu)建質(zhì)量管理系統(tǒng),應(yīng)用標(biāo)識、統(tǒng)計分析、大數(shù)據(jù)等技術(shù),打通生產(chǎn)全流程質(zhì)量數(shù)據(jù),快速鎖定質(zhì)量問題源頭,提升質(zhì)量穩(wěn)定性和可追溯性。

  26.質(zhì)量分析與改進(jìn)

  面向質(zhì)量問題分析、改進(jìn)等業(yè)務(wù)活動,針對產(chǎn)品質(zhì)量波動等問題,建設(shè)質(zhì)量管理系統(tǒng),構(gòu)建質(zhì)量知識庫,應(yīng)用機(jī)理分析、根因分析等技術(shù),開展質(zhì)量快速診斷和改進(jìn)提升;應(yīng)用機(jī)理分析、深度學(xué)習(xí)預(yù)測等技術(shù),實現(xiàn)質(zhì)量問題提前預(yù)測預(yù)防,提升質(zhì)量一致性,降低產(chǎn)品不良率。

  27.設(shè)備運行監(jiān)控

  面向設(shè)備運行數(shù)據(jù)采集、狀態(tài)分析、集中管控等業(yè)務(wù)活動,針對設(shè)備數(shù)據(jù)全面采集難、統(tǒng)一管理難等問題,部署設(shè)備運行監(jiān)控系統(tǒng),集成智能傳感、工業(yè)協(xié)議轉(zhuǎn)換、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合等技術(shù),實現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)實時采集、狀態(tài)分析、異常報警、遠(yuǎn)程操作,提高設(shè)備運行效率。

  28.設(shè)備故障診斷與預(yù)測

  面向設(shè)備故障發(fā)現(xiàn)、診斷分析等業(yè)務(wù)活動,針對設(shè)備運維成本高、非計劃停機(jī)頻次高等問題,建立故障知識庫和設(shè)備健康管理系統(tǒng),應(yīng)用知識圖譜、機(jī)理分析、語言大模型、模式分析等技術(shù),實現(xiàn)設(shè)備故障在線報警和智能診斷;應(yīng)用振動分析、聲學(xué)分析、特征工程、遷移學(xué)習(xí)等技術(shù),實現(xiàn)設(shè)備故障提前預(yù)測、提前介入,保障連續(xù)生產(chǎn)。

  29.設(shè)備維修維護(hù)

  面向設(shè)備運維計劃制定、資源調(diào)度等業(yè)務(wù)活動,針對響應(yīng)滯后、修復(fù)時間長等問題,部署手持掃碼、電動扭矩扳手等智能終端與工具,建立維修知識庫和設(shè)備維修維護(hù)管理平臺,應(yīng)用知識圖譜、語言大模型、遠(yuǎn)程指導(dǎo)等技術(shù),實現(xiàn)維修維護(hù)方案優(yōu)化與工單自動化,提升運維效率。

  六、運營管理環(huán)節(jié)

  30.智能經(jīng)營決策

  面向工廠人、財、物等資源的調(diào)度和決策優(yōu)化,針對資源配置效率低、依賴經(jīng)驗決策等問題,構(gòu)建智慧經(jīng)營決策系統(tǒng),應(yīng)用多因素關(guān)聯(lián)分析、數(shù)字沙盤模擬等技術(shù),實時評估風(fēng)險與收益,提升科學(xué)經(jīng)營決策水平;應(yīng)用業(yè)務(wù)流程自動化、智能體等技術(shù),實現(xiàn)關(guān)鍵業(yè)務(wù)自主決策和流程自動執(zhí)行,提升運營智能化水平,提高企業(yè)效益。

  31.數(shù)智精益管理

  面向經(jīng)營過程的人、機(jī)、料、法、環(huán)一體化管理等業(yè)務(wù)活動,針對資源利用率不高、生產(chǎn)管理效率低等問題,應(yīng)用六西格瑪、6S等精益方法,將精益管理理念與大數(shù)據(jù)、云計算、數(shù)字孿生等數(shù)智技術(shù)深度融合,實現(xiàn)績效精準(zhǔn)核算、資源高效流動、環(huán)境全面監(jiān)控等,提高整體生產(chǎn)經(jīng)營效率。

  32.規(guī)模化定制

  面向產(chǎn)品多品種小批量生產(chǎn)、個性化定制等需求,通過網(wǎng)絡(luò)平臺、大數(shù)據(jù)分析等方式收集客戶多樣化需求,打通研發(fā)設(shè)計與生產(chǎn)環(huán)節(jié),在個性化、模塊化設(shè)計基礎(chǔ)上,應(yīng)用柔性制造系統(tǒng)、可重構(gòu)產(chǎn)線等手段實現(xiàn)低成本、高效率生產(chǎn),在實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益的基礎(chǔ)上滿足用戶個性化需求。

  33.產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷

  面向市場營銷、銷售管理等業(yè)務(wù)活動,針對客戶需求信息獲取不及時、營銷策略不合理等問題,建立銷售管理系統(tǒng),應(yīng)用基于深度學(xué)習(xí)的用戶精準(zhǔn)畫像、市場需求預(yù)測、智能快速報價等技術(shù),實現(xiàn)基于客戶需求洞察的營銷策略優(yōu)化和供需精準(zhǔn)匹配,提升營銷精準(zhǔn)性。

  七、產(chǎn)品服務(wù)環(huán)節(jié)

  34.遠(yuǎn)程運維服務(wù)

  面向產(chǎn)品運維等業(yè)務(wù)活動,針對運維服務(wù)難度大等問題,搭建遠(yuǎn)程運維服務(wù)系統(tǒng),應(yīng)用遠(yuǎn)程指導(dǎo)、故障預(yù)測等技術(shù),實現(xiàn)產(chǎn)品的遠(yuǎn)程監(jiān)控、遠(yuǎn)程診斷和預(yù)測性維護(hù),提高產(chǎn)品運維效率,降低服務(wù)成本。

  35.產(chǎn)品增值服務(wù)

  面向產(chǎn)品增值服務(wù)等業(yè)務(wù)活動,針對價值挖掘不充分、客戶粘性不足等問題,推動產(chǎn)品智能化,遠(yuǎn)程實時采集產(chǎn)品狀態(tài)數(shù)據(jù),疊加軟件訂閱、按時租賃、產(chǎn)品操作優(yōu)化等數(shù)據(jù)驅(qū)動的增值服務(wù),拓展產(chǎn)品價值新空間。

  36.客戶主動服務(wù)

  面向客戶關(guān)系維護(hù)、產(chǎn)品服務(wù)迭代優(yōu)化等業(yè)務(wù)活動,針對響應(yīng)不及時、使用體驗差等問題,建立客戶服務(wù)管理系統(tǒng),應(yīng)用多渠道客戶數(shù)據(jù)整合、知識圖譜、語言大模型、智能交互等技術(shù),實現(xiàn)客戶參與的產(chǎn)品迭代和服務(wù)優(yōu)化,提高客戶粘性和滿意度。

  八、供應(yīng)鏈管理環(huán)節(jié)

  37.供應(yīng)商數(shù)字化管理

  面向供應(yīng)商入庫、評價、篩選等業(yè)務(wù)活動,針對供應(yīng)商比選難、管控能力弱等問題,建立供應(yīng)商庫,應(yīng)用供應(yīng)商風(fēng)險評估、供應(yīng)鏈溯源等技術(shù),實現(xiàn)供應(yīng)商精準(zhǔn)畫像和智能篩選,開展基于數(shù)據(jù)分析的供應(yīng)商評價、分級分類、尋源和優(yōu)選推薦。

  38.采購計劃優(yōu)化協(xié)同

  面向采購計劃制定、執(zhí)行等業(yè)務(wù)活動,針對市場波動大、交付不及時等問題,建設(shè)供應(yīng)鏈管理系統(tǒng),應(yīng)用集成建模、多目標(biāo)尋優(yōu)、數(shù)據(jù)跨域控制等技術(shù),開展市場、采購、庫存、生產(chǎn)等數(shù)據(jù)的綜合分析,實現(xiàn)采購計劃自動生成和動態(tài)優(yōu)化,并實現(xiàn)上下游供應(yīng)商之間緊密協(xié)同。

  39.供應(yīng)鏈風(fēng)險預(yù)警與調(diào)度

  面向供應(yīng)鏈狀態(tài)監(jiān)測、風(fēng)險識別、快速調(diào)整等業(yè)務(wù)活動,針對供應(yīng)鏈不透明、風(fēng)險響應(yīng)滯后等問題,打造供應(yīng)鏈協(xié)同平臺,應(yīng)用多源信息感知、風(fēng)險評估預(yù)測等技術(shù),實現(xiàn)供應(yīng)鏈風(fēng)險在線監(jiān)控、精準(zhǔn)識別、提前預(yù)警;應(yīng)用資源智能匹配、預(yù)案模擬仿真、供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)自動切換等手段,實現(xiàn)供應(yīng)鏈的自主修復(fù),提升韌性和安全水平。

  40.供應(yīng)鏈物流智能配送

  面向供應(yīng)鏈上下游多式聯(lián)運調(diào)度、配送路線規(guī)劃、運輸過程監(jiān)控等業(yè)務(wù)活動,針對物料和成品多點倉儲、運輸過程監(jiān)控難、配送周期長等問題,建設(shè)供應(yīng)鏈物流管理系統(tǒng),應(yīng)用倉網(wǎng)規(guī)劃、車貨智能匹配、實時定位跟蹤、智能路徑規(guī)劃、智能駕駛等技術(shù),實現(xiàn)物流全程跟蹤、智能調(diào)度、異常預(yù)警和高效處理,降低供應(yīng)鏈物流成本,提升準(zhǔn)時交付率。

 
 
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