北京广西“未来工厂”、智能工厂和数字化车间关键

一、“未来工厂”关键要素

“未来工厂”是指广泛应用数字孪生、物联网、大数据、人工智能、工业互联网等技术，实现数字化设计、智能化生产、智慧化管理、协同化赋能、绿色化制造、安全化管控和综合绩效大幅提升的现代化工厂。

（一）数字化设计。包括工厂/车间设计、产品研发与设计、工艺设计和试验设计。通过仿真分析、数字孪生技术对工厂规划、生产、运营全流程的数字化管理，通过采用系统软件建立研发设计能力，采用协同设计平台，利用参数化对象建模，采用仿真技术对产品进行试验验证。

（二）智能化生产。包括采购管理、计划与调度、生产作业管理、装备管理、仓储配送等。通过建立工厂网络系统，运用5G、人工智能、大数据等技术，广泛应用智能生产设备、检测设备、物流设备，依托企业数据采集与监视控制系统(SCADA)、资源计划系统（ERP）、产品全生命周期管理系统（PLM）、高级计划排程（APS）、制造执行系统（MES）、仓储管理系统（WMS）等信息化系统，实现物资采购、计划调度、生产作业、仓储配送的数据自动采集、在线分析和优化执行，提高生产计划准确性和生产过程的可控性，工厂或车间实现少人化、无人化。

（三）智慧化管理。包括系统集成与数据互通、企业资源管理、行政管理、质量管理、客户管理、物流管理、销售管理、决策管理等。通过建立工业互联网平台和数据中心，通过企业资源计划系统（ERP）、产品生命周期管理(PLM)、供应链管理系统（SCM）、客户关系管理系统(CRM)等系统集成应用，实现数据共享共用，在销售、生产、物流、质量等方面实现协同管理，推进企业生产、运营和决策的智慧化管理。

（四）协同化赋能。包括产业、供应链协同和个性化定制。通过建设的工业互联网平台，实现人员、设备、数据等信息要素共享，打通企业之间的物流、资金流、信息流等，实现设计、供应、制造和服务资源的在线共享和优化配置。整合行业内中小企业产供销资源，打造云上产业链，突破工厂物理界限，实现制造资源的动态分析和柔性配置。结合市场需求开展个性化定制，实现产品设计、计划排产、个性化定制、柔性制造、物流配送和售后服务的整体集成和协同优化。

（五）绿色化制造。建立能源综合管理监测系统(EMS），对主要耗能设备实现实时监测与管理；建立产耗预测模型，实现能源资源的优化调度、平衡预测和节能管理；建立环保监测系统，实现从清洁生产到末端治理的全过程环保数据采集、实时监控及报警，开展可视化分析。

（六）安全化管控。包括信息化系统安全和生产安全信息化系统。通过使用安全可控的软件、系统和设备，建立工业信息安全管理制度，构建具备网络防护、应急响应等数据安全保障能力的数据存储与网络防护技术体系。设立安全管理机构，制定风险管控准则和风险管控流程。开展安全预警，实现生产过程中人员、物料、过程、设备、环境、信息等六类安全风险要素的智能化管控，定期开展风险评估。

（七）综合绩效。包括综合效益和示范推广两个方面。企业提质增效成果显著，生产效率、资源综合利用率大幅提升，研制周期、运营成本、产品不良品率显著降低。突破一批关键技术，形成一批专利、标准和经验成果，培育一批专业人才队伍，示范带动效应明显。

二、智能工厂认定关键要素

（一）离散型智能制造模式

1.工厂的总体规划设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型，并进行模拟仿真，实现规划、生产、运营全流程数字化管理。

2.应用数字化三维设计与工艺技术进行产品、工艺设计与仿真，并通过物理检测与试验进行验证与优化。建立产品数据管理系统（PDM），实现产品数据的集成管理。

3.实现高档数控机床与工业机器人、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备等关键技术装备在生产管控中的互联互通与高度集成。

4.建立生产过程数据采集和分析系统，充分采集生产进度、现场操作、质量检验、设备状态、物料传送等生产现场数据，并实现可视化管理。

5.建立车间制造执行系统（MES），实现计划、调度、质量、设备、生产、能效的全过程闭环管理。建立企业资源计划系统（ERP），实现供应链、物流、成本等企业经营管理的优化。

6.建立车间内部互联互通网络架构，实现设计、工艺、制造、检验、物流等制造过程各环节之间，以及与制造执行系统（MES）和企业资源计划系统（ERP）的高效协同与集成，建立全生命周期产品信息统一平台。

7.建有工业信息安全管理制度和技术防护体系，具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。建有功能安全保护系统，采用全生命周期方法有效避免系统失效。

通过持续改进，实现企业设计、工艺、制造、管理、物流等环节的集成优化，推进企业数字化设计、装备智能化升级、工艺流程优化、精益生产、可视化管理、质量控制与追溯、智能物流等方面的快速提升。

（二）流程型智能制造模式

1.工厂总体规划设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型，并进行模拟仿真，实现生产流程数据可视化和生产工艺优化。

2.实现对物流、能流、物性、资产的全流程监控与高度集成，建立数据采集和监控系统，生产工艺数据自动数采率达到90%以上。

3.采用先进控制系统，工厂自控投用率达到90%以上，关键生产环节实现基于模型的先进控制和在线优化。

4.建立制造执行系统（MES），生产计划、调度均建立模型，实现生产模型化分析决策、过程量化管理、成本和质量动态跟踪以及从原材料到产成品的一体化协同优化。建立企业资源计划系统（ERP），实现企业经营、管理和决策的智能优化。

5.对于存在较高安全风险和污染排放的项目，实现有毒有害物质排放和危险源的自动检测与监控、安全生产的全方位监控，建立在线应急指挥联动系统。

6.建立工厂内部互联互通网络架构，实现工艺、生产、检验、物流等各环节之间，以及数据采集系统和监控系统、制造执行系统（MES）与企业资源计划系统（ERP）的高效协同与集成，建立全生命周期数据统一平台。

7.建有工业信息安全管理制度和技术防护体系，具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。建有功能安全保护系统，采用全生命周期方法有效避免系统失效。

通过持续改进，实现生产过程动态优化，制造和管理信息的全程可视化，企业在资源配置、工艺优化、过程控制、产业链管理、节能减排及安全生产等方面的智能化水平显著提升。

（三）网络协同制造模式

1.建有工业互联网网络化制造资源协同云平台，具有完善的体系架构和相应的运行规则。

2.通过企业间研发系统的协同，实现创新资源、设计能力的集成和对接。

3.通过企业间管理系统、服务支撑系统的协同，实现生产能力与服务能力的集成和对接，以及制造过程各环节和供应链的并行组织和协同优化。

4.利用工业云、工业大数据、工业互联网标识解析等技术，建有围绕全生产链协同共享的产品溯源体系，实现企业间涵盖产品生产制造与运维服务等环节的信息溯源服务。

5.针对制造需求和社会化制造资源，开展制造服务和资源的动态分析和柔性配置。

6.建有工业信息安全管理制度和技术防护体系，具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。

通过持续改进，工业互联网网络化制造资源协同云平台不断优化，企业间、部门间创新资源、生产能力和服务能力高度集成，生产制造与服务运维信息高度共享，资源和服务的动态分析与柔性配置水平显著增强。

（四）大规模个性化定制模式

1.产品采用模块化设计，通过差异化的定制参数，组合形成个性化产品。

2.建有工业互联网个性化定制服务平台，通过定制参数选择、三维数字建模、虚拟现实或增强现实等方式，实现与用户深度交互，快速生成产品定制方案。

3.建有个性化产品数据库，应用大数据技术对用户的个性化需求特征进行挖掘和分析。

4.工业互联网个性化定制平台与企业研发设计、计划排产、柔性制造、营销管理、供应链管理、物流配送和售后服务等数字化制造系统实现协同与集成。

通过持续改进，实现模块化设计方法、个性化定制平台、个性化产品数据库的不断优化，形成完善的基于数据驱动的企业研发、设计、生产、营销、供应链管理和服务体系，快速、低成本满足用户个性化需求的能力显著提升。

（五）远程运维服务模式

1.智能装备/产品配置开放的数据接口，具备数据采集、通信和远程控制等功能，利用支持IPv4、IPv6等技术的工业互联网,采集并上传设备状态、作业操作、环境情况等数据，并根据远程指令灵活调整设备运行参数。

2.建立智能装备/产品远程运维服务平台，能够对装备/产品上传数据进行有效筛选、梳理、存储与管理，并通过数据挖掘、分析，提供在线检测、故障预警、故障诊断与修复、预测性维护、运行优化、远程升级等服务。

3.实现智能装备/产品远程运维服务平台与产品全生命周期管理系统（PLM）、客户关系管理系统（CRM）、产品研发管理系统的协同与集成。

4.建立相应的专家库和专家咨询系统，能够为智能装备/产品的远程诊断提供决策支持，并向用户提出运行维护解决方案。

5.建立信息安全管理制度，具备信息安全防护能力。

通过持续改进，建立高效、安全的智能服务系统，提供的服务能够与产品形成实时、有效互动，大幅度提升嵌入式系统、移动互联网、大数据分析、智能决策支持系统的集成应用水平。

三、数字化车间认定关键要素

参考智能工厂认定关键要素来填报。