一、前言

製造業是（shì）國家的經濟基礎（chǔ），是（shì）立國（guó）之本、興國之器、強國之基；作為我（wǒ）國實（shí）體經濟的主體，是（shì）國民經（jīng）濟體係的重要組成部（bù）分。按照產品製造工藝過程特點，製造業總（zǒng）體（tǐ）上可（kě）以分為離散（sàn）型製造、流程型製造、混合型製造。離散製造包括家電（diàn）、家（jiā）居、紡織、食品、火箭、飛機、國防裝備、船舶、電子設備、機床、汽車（chē）等行業，在我國（guó）製造業中占有較大比重，是解決（jué）就（jiù）業（yè）等民生（shēng）問題的重（chóng）要產（chǎn）業，與居民生活息息相關。離散製造業中雖（suī）有（yǒu）航空、汽車、電子等數字化、智（zhì）能化水平領先的行業，但（dàn）也有自動（dòng）化、數字化水平較低的通用及（jí）專用設備等行業，麵臨效益偏低、成本較高的現實挑戰。同時（shí），我（wǒ）國傳統離散製造業發展存（cún）在產能過剩、利潤率不高（gāo）、市場競爭激烈等製約因素，迫切需要加快轉型升級和提（tí）質增效，進（jìn）行數字化轉型與智能（néng）化升級。

當前（qián），我（wǒ）國離（lí）散製造各行業之（zhī）間在行業應用基礎、市場需求、關（guān）注點等諸（zhū）多（duō）維度和層麵存在（zài）顯著差異，因此離散製造行業的數字化（huà）轉型與智能化升級沒有一（yī）成不（bú）變的路徑，需要結合行業（yè）和企業實際進行具體實施。本文在（zài）研究離散製造行（háng）業典型特（tè）征的基礎上，分析數字化轉型、智能化升級麵臨的挑戰和共性關鍵技術，結合家（jiā）電、家居、紡織、食品（pǐn） 4 個典型（xíng）行業轉型升級案例，提出數字化轉型與智能化升級的技術路徑；總結離散型（xíng）製造企（qǐ）業數字化轉型與智能化（huà）升級（jí）的（de）重點任務，提出（chū）相應的對策建議。

二、離散製造行業的典（diǎn）型特征

傳統離散製造（zào）行業普遍存在（zài）自動化、數字化水平較低（dī），基（jī）礎支撐技術薄（báo）弱，產品附加（jiā）值（zhí）低，製造（zào）過程資源（yuán）、成本和能耗較高，汙染嚴重（chóng）等問題，發（fā）展智能（néng）製造是推進離散製造行業（yè）提質增（zēng）效、促進中國製造業由大變強的重要支撐。離散製造行業的（de）產（chǎn）品通常是由多個零件經過一係列不連續的（de）工序加工，再經裝（zhuāng）配而成的較大型係統。離散製造行業的典型（xíng）特征可概括為以下 9 個方（fāng）麵。

行業維（wéi）度。離散製（zhì）造行（háng）業細分門類多，且各個行業的產品及其（qí）市（shì）場需求都具有（yǒu）不同（tóng）特（tè）點，如生產批量、製造模式、工（gōng）藝流程等。各（gè）個（gè）行業的企業規模不同，企業的數字化、信息化、自動化以及管理運營（yíng）水平也有明顯差異，相應（yīng）業務需求和未來發展路（lù）徑也不相同。因此，離散製造各行業之間在應用（yòng）基（jī）礎、市場需求、關注點、知識壁壘、商業模式等方麵存在顯著（zhe）差異。

產品（pǐn）全生命周期維度。離散製造行業（yè）涉及研發設計、生產製造、銷售、運（yùn）維服務、回收（shōu）等多個環節，在應用場景、領域知識複雜度、管理方式等方麵都具有很大的差異性，而各個環節（jiē）之間既獨立存（cún）在又具有很強（qiáng）的（de）關聯性。

工藝流程維度。按（àn）定單、庫存（cún）生產（chǎn），多品種、小批量或單件生產，產研並重，混線生產，生產設備（bèi）不按照（zhào）產品而按照工（gōng）藝進行布置。

自動化水平維度。自動化（huà）水平主要指單元級的自動化水平。離散製造行業的自（zì）動化水平（píng）較低，需要對每個單件、每道工序的（de）加工質量進行檢驗，操作人員的技術水平將在（zài）很大程度上決（jué）定產品的質量和生產效率。

生產計劃管（guǎn）理維度。產品的工藝（yì）過程經常變更，需要具有良好的計劃能力和生產係統（tǒng）支撐。

批號管理和跟蹤維度。對批號管理和跟蹤正在完善過程中。

作業計劃（huá）調度維度。根據優先級、工作中心能力、設備能力等，對（duì）工序級（jí）和設備級的作業計劃進行調度（dù）。

數據采集維度。以手工上報為主，結合條形碼采集等半（bàn）自動化信（xìn）息采集技術，進行人員、設備、物（wù）料、質量等基本（běn）信息的采集。

設（shè）備管理維度（dù）。可以（yǐ）進行同一種（zhǒng）加工工藝的機床一般有多台，單台設備故障不會對整個產品線的工藝過程產生嚴重影響。

三（sān）、離散製造行業數字（zì）化轉型、智能化升級麵臨的挑戰

（一）應用基（jī）礎薄弱

數字化轉型與（yǔ）智能化升級的前提（tí）是強化應用（yòng）基礎。數字化、信（xìn）息化發展的不平衡和不充分是我國離散製（zhì）造行業當（dāng）前的主要矛盾。第五代移動通信技術（5G）等先進（jìn）信息（xī）技術為離散製造行業轉（zhuǎn）型升級提供了技術支撐，但工業技術（shù）發展時間短、基礎弱，高端製造技術發展受製於（yú）人（rén）。離散製造（zào）行業雖然規（guī）模大、門類廣，但自動化水平低（dī）、改造成本高且難度大，阻礙了離（lí）散製造行業的轉型升級。針對（duì）離散製造行業的需求和痛點，強化智能製造的應用基礎與平（píng）台（tái）推廣是我國離散製造行業轉型升（shēng）級的挑戰之一。

（二）關鍵技術缺乏（fá）

離散製造行業數字化轉型與智能化升級的（de）基礎在於提升關鍵技（jì）術。我國工業的發（fā）展相較於發達（dá）國家起步晚、時間短、底（dǐ）子薄，自主可控技術整體偏少。目前，數字化轉型與（yǔ）智能（néng）化升級所依賴的工業（yè）裝備、工業軟（ruǎn）件等核心技術（shù），在很大程度上仍依賴進（jìn）口。關鍵技術的發展是企業對行業（yè）製造工藝的長（zhǎng）期積澱與探索，也是外部合作機構深（shēn）入理解企業生產與運作方式並開展有效合作的前提。關鍵技術自主可控作為我國實現離散製造行業跨越式發展和提質增（zēng）效的重要基礎，也是麵臨的重（chóng）要挑（tiāo）戰之一。

（三）人才與文化資源短缺

離散製造行業的數字化（huà）轉型與智能化升級，關鍵在於加強人才培養。科技創新歸（guī）根結底是人才的創新，而人才短缺是離散（sàn）製造行（háng）業轉型升級過程中不可忽視的短板。數字化轉型與智能（néng）化（huà）升級又是文化重塑的過程，敏捷、試錯、反思（sī）、學習、尊重、平等、用戶導向是更適應智能（néng）化時代的新文化。“自上而下”形成共識，以人（rén）為本、服務於人、激發全員主動性（xìng），這是離散製造行業轉型升級的重要保障。需要加強行業人才與文化建設，激活人才創新內生（shēng）動力。

（四）數據（jù）匯聚利用困難

數（shù）字化轉型與（yǔ）智能化升級的要素包括眾多（duō）數據的匯（huì）聚利用，因而結構化、完整、準（zhǔn）確、可靠、實（shí）時的數據匯聚利用（yòng）是轉型升級的（de）前提。企業工業設（shè）備、傳感器等協議類型多樣且數字化、智能化程度較低（dī），致使數（shù）據采集不完備（bèi）、不準確；數據安全和數據所有權（quán）等敏感問題導致企業不願貿然使（shǐ）用智能化平台；數據準確性不高、利用率（lǜ）低（dī）和應用場景缺乏的問題影響企業轉型升級的（de）積極性，在價值（zhí）創造方麵收效甚微。因此，確保相關（guān）數據匯聚並準確、安全地利（lì）用（yòng），是推進離散製造行業轉型升級所麵臨的又一挑（tiāo）戰。

（五）經濟效益不明顯

數字（zì）化轉型與智能化升級的根本目標是增加經濟效益。目前（qián），離散製造行業中的部分大企業在自身業務發展需要、政策支持與引導資金投入的推動下率先（xiān）進行了轉型升級，但中小企業轉型升級仍麵臨諸多挑戰，如應用場景不明晰、轉型（xíng）成本（běn）高、收益低、轉型（xíng）成（chéng）本難以抵（dǐ）消、市場化商業（yè）模式挖掘難等，導致轉型升級動力不足（zú）。對中小（xiǎo）企業而言，進一步提高轉型升級效（xiào）率和效益、挖掘可行的商業模式、不斷深耕應用場（chǎng）景、打造高性能係統和平（píng）台，進而（ér）解決效益（yì）不明顯和應用前景不清（qīng）晰問（wèn）題，是離散製造行業轉型升級的長期挑戰。

四、離散製（zhì）造行業數字化轉型與智（zhì）能化升級的共性關鍵技術（shù）

離散製造行業數字（zì）化轉型與智能化升級將（jiāng）深度融合先進製造技術、新一代（dài）信息技術、第一代（dài）人工智能（AI）技術（shù）等共性關鍵技術（見圖 1），從（cóng）而提高（gāo）研發生產效率、優化資源配置、創新商（shāng）業模式、催生新業態和新技術。先進製造技術是工業技術生產的核心基礎，也是離散製造業（yè）數字化轉（zhuǎn）型、智（zhì）能化升級技術體係中最重（chóng）要環節（jiē）；新一代信息技術開（kāi）拓了與物理（lǐ）世界平行的虛擬世界，為人 – 機 – 物 – 法 – 環的交互、協同與共融提供了技術手段；新一代 AI 技（jì）術將推動社會經濟從“數字經濟”走向“智能經（jīng）濟”，催生一係列的新模式（shì）、新業態、新（xīn）技術。
 

圖 1  離散製造行業數字化轉（zhuǎn）型與智能化升級共性關鍵技（jì）術
 

（一）先進（jìn）製造技術（shù）

先進製造技術是離散製造行業數字化轉型與智能化升級的基石和內核，涵（hán）蓋產品全生命周期各個環節，主要包括智能設計、智能加工、智能調（diào）度、智能檢測等技術。離散製造行業中的生產設備、裝配（pèi）車間、物流（liú）係統等生（shēng）產資料數字化的核心是工業知識及其數字化模型，如製造機理模型、數（shù）據驅動模型（xíng）、設計優化模（mó）型、管理調度模型等。基於 AI 技（jì）術的輔助，先進（jìn）製（zhì）造技術可以充分（fèn）滿足離散製造業柔性批量生產和產品規模（mó）化定製的需求，更好支持產品和服務的高質量實現。

拓撲優（yōu）化技術依靠堅實的理論基礎並與大規（guī）模、高效率計算機技（jì）術（shù）結合，成為智能設計領域的核（hé）心技術之一。拓撲優化旨在（zài）給定邊界條件和各類約束條件的基礎上，獲得最佳的材料分布（bù）形式（shì）以實現結構目標性（xìng）能（néng）最優（yōu），近年來越來越多地用於解決各類工程（chéng）設計（jì）問題（見（jiàn）圖 2）。基於傳統的宏觀結構拓撲優化設計技術可實現（xiàn）工程結構的智能設計，大幅減輕結構重量並提升承載能力，最大化材料利用率；可考慮結構的多種物理屬性，如結構基頻（pín）、強度、熱（rè）變形等。基於拓撲（pū）優化領域（yù）的多尺度設計技術可實現智能超材料設計，如通過設計材料微觀結構獲得具有負泊鬆比（bǐ）特（tè）性的超材料，通過考慮材料微觀特性對結構熱傳遞的影響設（shè）計出（chū）具有熱隱身性能（néng）的超材料。相應超材料具有廣（guǎng）泛的應用前景。

圖 2  基於拓撲（pū）優化技術的智能（néng）設計應用

（二）新一代信息（xī）技術

5G、邊緣計算、區塊鏈等新一代信息技術（shù）是數字化轉型與智能化（huà）升級的引擎和助力（lì）。新一代信息技術高速發展並具（jù）有強大的滲透能力，將（jiāng）原本的 “數字孤島（dǎo）”連接（jiē）起來，擴展了控製生產資源和生產流程的空間，也為人 – 機 – 物 – 法 – 環的交互、協同與共融提供了手段。區塊（kuài）鏈技術是離散製造係統中各智能體可靠、可信、安全、高效的聯結途徑，具有去中心化（huà）、自治化（huà）、透明不可（kě）篡改、可追（zhuī）溯性等特點。

5G 技（jì）術具有高帶（dài）寬、低時延、高（gāo）可靠性、大規模節點等優勢，結合網絡切片、邊緣（yuán）計（jì）算等關鍵技術，為製造（zào）車間關鍵要素感（gǎn）知數據的互聯互（hù）通以及準（zhǔn）確分析預測提供了重要保障，促進了智能車（chē）間調（diào）度技術的發展（見圖 3）。依托 5G 技術（shù），設計雲 – 邊 – 端協同的感知體係，實現智能車間多源（yuán）異構數（shù）據的互聯互通；基（jī）於感知數據，利用 AI 技術（shù）實現不確定異常事件（jiàn）的準確預測，將不確定（dìng）異常事件轉化為可預測、可規避的確定（dìng）事件（jiàn）；根據預測結（jié）果及（jí）時調整調度模型，變被動（dòng）響應為主動（dòng）調控，降低異常事件對生產過程的影響，確（què）保生產計劃高效穩定地執行。
 

圖 3  基於 5G 的製造車間調度技術（shù）

（三）新一代人（rén）工智能技術

新（xīn）一代（dài） AI 技術是數字化轉型與智能化（huà）升級的 “頂層建築”。AI 技術（shù）的快速發展推動社會經濟從 “數字經濟”走向“智能經濟”，社會形態和生產模式也將發生巨大變（biàn）革。例如，大數據技術、深（shēn）度學習技術、強化學習技術、人機協作智能技術（shù）、基於網絡的群體智能技術、跨媒體（tǐ）推理技術等的融入，最終將給離散製造業轉（zhuǎn）型升級帶來質的飛躍。基於（yú） AI 技術的（de）海量數據實時處理（lǐ）與可視化技術，建立製造流程數字孿生模型與機理（lǐ）混合模（mó）型，是實現離散製造過程高效率數字化智能的（de）關鍵。

在 AI 領域，深度學習是機器學習研究中的熱（rè）門方向，近年來發展迅速。相較於傳統的故障診斷方法，基於深度（dù）學習（xí）的故障診斷可以自動提取（qǔ）特征而不（bú）需（xū）要（yào）複雜的信號處理過（guò）程；基於深度學習方法（fǎ）可以（yǐ）高效地完成表麵缺陷特征提取與定位。多標識的領域自適應網絡故障診斷技術，可以（yǐ）節省特征工程的時間，提高故障（zhàng）診斷的泛化程度；半監督式卷積神經網絡的表麵缺陷檢測技術節省了數據標記成本，在有（yǒu）限數據條件（jiàn）下（xià）實現了表麵缺陷檢測（cè）（見圖 4）。

圖 4  基於深度學習的智能診斷技術（shù）

五、離散製造行業數字化轉型與智能化升級（jí）的典型案例分析及技術路徑（jìng）

目前（qián），中國（guó）製（zhì）造業已步（bù）入平穩發展階段。我國離散製（zhì）造行業普遍處於工（gōng）業 2.0 的後期（qī）階段，智（zhì）能製造水平相對薄（báo）弱，製造業亟待轉型（xíng）升（shēng）級。離散製（zhì）造行業數字化轉型（xíng）與智能化升級應是全方位的，數字與智能技術的深化（huà）應用將在商業模式、服務模（mó）式、研發模式、運營模式、製造模式、決策模式 6 個（gè）方麵推進（jìn）轉型升級（見圖 5）。離散製造行業處於（yú）應用不同轉型升級模式進行嚐試的階段，大部分處於（yú）轉型升級的（de）前期（qī）階段，以製造模式轉（zhuǎn）型升級為主；部（bù）分企業嚐試進行運營模式和決策模式的轉型升級；商業模式、研（yán）發模式、服務模式的轉型升級對企業要求較高，僅有少部分企業在進（jìn）行（háng）探索應用。以離散製造行業（yè）中的 4 個典（diǎn）型（xíng）企業為例，分析其數（shù）字化轉型與智（zhì）能化升級技術路（lù）徑。
 

圖 5  離散製造行業轉型（xíng）升級不同階段的轉型升級模式

（一）研發模式轉型升級

海爾集團（tuán）公司積極實（shí）施（shī）數字化轉型，致力成為互（hù）聯網時代智（zhì）慧家庭的引領者；已從傳統製造家電企業轉型為麵（miàn）向全社會孵化創客的平台，為中小企業提供（gòng）智能製造（zào）、個（gè）性化定製的解決方案（àn）。海爾（ěr）集團公司的數字化（huà）轉（zhuǎn）型與智能（néng）化升級主要（yào）經曆了 3 個階段（duàn）（見表 1）。

①定製化與信息化（huà）升級階段，通過大電商平台的規（guī）劃，實現了企業（yè）對企業、企（qǐ）業對（duì）消（xiāo）費者、跨境電商等全電商業務的融合，打通用戶的（de）前端獲取、購買、配送、接收的全流程交互體驗，為用戶提供了家電產品以外的增值服務。

②自動（dòng）化、網絡化建設階段，海爾互聯工廠實現了（le）精密（mì）裝配機器人集群，引（yǐn）入企業資源規（guī）劃係統（ERP）、製造執行係統（MES）、倉庫管理係（xì）統（WMS）等，實現產（chǎn）品與設備、產品與模塊、產品與人員（yuán）之間的多重互（hù）聯（lián），顛（diān）覆了傳統（tǒng）的串（chuàn）聯式作業模式，實現並聯式生產（chǎn）。

③全麵網絡化、數字化轉型、智能（néng）化探索階段，建立了 COSMOPlat 工業（yè）互聯（lián）網平台，通過聚合高水平獲獎案例，為行業提供（gòng）數（shù）字化（huà）轉型實踐（jiàn）的路徑參考（kǎo），顯現了工（gōng）業互聯網領（lǐng）域數字化轉型創新價值。

整體來看，海爾集團公司積極引入先進技術，實（shí）現了家（jiā）電製造產線的自動化及智能化升級轉型，使得產品研發周期縮短了 30%，人均產值提高了 30%，產能提升近 1 倍；COSMOPlat 為工業（yè）互（hù）聯網實際場（chǎng）景應用提供了平台支撐，成為離散製造業數字化轉型創新的價值基（jī）準。

（二）運營模式轉型升級

索菲（fēi）亞家居股份有限公司（sī）（簡（jiǎn）稱（chēng）“索菲亞”）運用統一的製造運營管理平台，以生產現場可視化、製造過程透明化、跨工廠績效管理標準化實現了企業（yè）的數字化轉型。索菲（fēi）亞的（de）數字化轉型與智能化升級主要經（jīng）曆了 4 個階（jiē）段（見表 2）。

①信息化（huà）管理（lǐ）階段，運用計算機輔助設計（CAD）製圖軟件代（dài）替傳統手工畫圖，應用條碼係統、生產管理係（xì）統實（shí）現了信息化管理。

②信息（xī）化與自動化齊頭並進階段，在采用 ERP 係統的同時，引入柔性生產線（xiàn）以提（tí）高生產效率，成立信息（xī）與數字化中（zhōng）心（xīn）以實現信息化係統全麵覆（fù）蓋並全麵推（tuī）廣柔性生產線。

③數字化轉型、智能（néng）化探索（suǒ）階段，實施“X 計劃”，上線 MES、WMS 及供應商管理係（xì）統以實現倉儲智能自動化（huà）、分揀智能自動化，規劃並建設（shè）智能工廠。

④網絡化、智能化探索階段，“未來工廠”4.0 車間投產，以互（hù）聯網為（wéi）依托並通過運用大數據、AI 等先進技術手（shǒu）段，對商品生產（chǎn）、流通、銷售過程進行升級改造，進而重塑了業態結構和生態圈。

整體來看，索菲亞通（tōng）過信（xìn）息化、自動化、智能化相關技術的應用（yòng），實（shí）現（xiàn）了生產過程的智能化和生產管理的數字化，完成了製造模式和管理方式（shì）的轉型升級，使得生產效益提升了 50%，人工成本降低了 30%~50%；綜合應用基於互聯網（wǎng）的大數據、AI 技術實現了商品生產（chǎn）、流通（tōng）與銷售過程的升級改造，成為離散製造業數字化轉型與智能化升級（jí）的典型案例。

（三）商業（yè）模式轉（zhuǎn）型（xíng）升級

青島（dǎo）酷特智能股份有限（xiàn）公司（簡稱“酷特”）是一家服（fú）裝智造企業，形成了以大（dà）規模（mó）定製為核心的酷特智能模式，提出了個性化定（dìng）製模式和用戶直連製造（C2M）商業模式，構建了酷特 C2M 產業互聯網生態體係，更好滿（mǎn）足了消（xiāo）費者的個（gè）性（xìng）化需求（qiú）。酷特的數字化轉型與智能化升級主要經曆了 4 個階段（見表 3）。
表 3  青島酷特智能股（gǔ）份有限公司數字化轉型與智（zhì）能化升級時間表

①信息化管理與自動化生產階段，選擇了大規（guī）模（mó）個性化定製（zhì）作（zuò）為主要的商業模式，運用自動化設備升級生產工廠並推出電子商務係統。

②信息化和（hé）自動化齊頭並（bìng）進階段，引入自動化（huà）設（shè）計、MES、WMS 等新技術，初步（bù）形成 C2M 的新商業模式。

③數字化轉型（xíng）、智能化探索階段，引入數字化生產計劃係統（tǒng），著力推動數據標準化建設，形成了數據驅動的大（dà）規模個性化定製新模式。

④網絡化、智能化探索階段，在引入（rù）智能物流（liú）和自（zì）動化倉儲係統後，物流部門的用工量減少了（le） 80%；通（tōng）過運用物聯網（IoT）、“互聯網 +”等技術，形成了互聯網生態體係，初步建成智能工廠。

整體來（lái）看，酷特（tè）實現了（le） C2M 的新商業模式（shì）轉型，建立了（le）人、事、物互聯互通的智能工廠；與傳統模式（shì）相比，生產效率提（tí）高了 25%，成本下降了 50%，利（lì）潤增長了 20%，成為質（zhì）量（liàng）提升和供給側結構性改革的典型實踐。

（四）製造模式轉型升（shēng）級

內蒙（méng）古伊利實業集團股份有限公司（簡（jiǎn）稱“伊利（lì）”）是我國首批（pī）智能製造試點示範項目中唯一的乳製品企業，發展“智慧乳（rǔ）業”，引領全行業（yè）積極探索信息化、智能化。伊利（lì）的數字化轉型與智能化升級主要經曆了 3 個階段（見表 4）。

①自動化建設（shè）階段（duàn），在連通平（píng）台、站點、在線自動包（bāo）裝係統、瑞士格（gé）物流庫房等方麵實（shí）施自動化建設，實現（xiàn）了乳製品生（shēng）產（chǎn）全過程自（zì）動化。

②數（shù）字化、網絡化轉型階段，搭（dā）建智能製造係統，實時獲取設備狀態和數據，進行統一（yī）的數據交互（hù），形成（chéng）了產品生命周期管（guǎn）理係統、政策法規數據庫係統、食（shí）品安全（quán）風（fēng）險評估係（xì）統等（děng）線上平台（tái）。

③網絡化、智能化探索階（jiē）段，投入生產計劃執行係統、全生命周期質量追溯係統，自主研發配方管理係統等安全可控的核心軟件，實現了製（zhì）造裝備升級、信息互聯互通的智能建設，促使生（shēng）產效率明顯提升和運營成本顯著降低。

整體來看（kàn），伊利將數字化智能化（huà）技（jì）術應用到全產（chǎn）業鏈，推進“智慧乳業”建設，實現產業數字化、智能化（huà），助力經營業績穩步提升；為消費者提供了多（duō）元（yuán）化、高品（pǐn）質的產品與服務，也（yě）為我國乳業高質（zhì）量發展探索出（chū）新的（de）路徑。

六、離散製造行業數字化（huà）轉型與智能化升級的重點任務

（一）突破製造智能關鍵使能技術

智能傳感器與工業互聯網是智能製造的基礎，重點突（tū）破智能傳感器與傳感網絡及智能終端、即插即用技術、實時網絡操作係統技術、機器對機器技術、製造 IoT 技術。大數據和知識庫是（shì）智能製造的核心，重（chóng）點突破製造（zào）大數（shù）據挖掘技術、大數據智能分析與（yǔ）管理技術、麵向製造大數據（jù）的綜合推理技術。智能推理是智能製造的靈魂，重點突破智能建模與仿真技術（shù）、全（quán）息人機協同係統、複雜對象智能控製係統技（jì）術、數字孿生技術。

（二）研發智能製造裝備（bèi）

重點研發的智能製造裝備包括智能機床、智能成形製造裝備、特種智能製造裝備、智能機器人、智能柔性製造產線等。智能機床應具（jù）有加工狀態實（shí）時感知與（yǔ）交互、產品工藝自主決策與優化、加工精度持久保（bǎo）持能力等特（tè）性，智能（néng）成型製造裝備應具有信息獲取、模型預測、決策控製功能，特（tè）種智能製造裝備應具有（yǒu）超高溫、超高壓等超常工作環境（jìng）適應性（xìng）以及超精密（mì）、高能（néng）束等超常工藝適應能力，智能機器人（rén）應能勝任焊接、打磨、精細（xì）裝配、機加工、柔順控製等工作，智能柔性製造（zào）生產線應（yīng）具有（yǒu）多製造功能單元、製造島結合協作的高度柔（róu）性化和智能化能力。

（三）建設數字化、智能化車（chē）間

數字化製造車間、網絡化製造（zào）車間是智能化車（chē）間的初級形態：前者的各（gè）種（zhǒng）設備要實現數字化管理和控製，對加工數據進行數字化描述、集成、分析和決策，進（jìn）而對（duì）各種（zhǒng）設備進行數字化控製；後者基（jī）於集成的數據進行智能分析和決策，智能（néng）地優化整個（gè）製造過程，使資源得（dé）到最合理的配置和（hé）優化。

（四）打造數字化、智能化工廠

數字化、智能化工廠是智能製造的典型代表（biǎo）。在產品設計方麵，通過製造工藝（yì）與成品性能的三維模擬與仿真優化，實現計算機輔助的精確可靠規劃設計。在生產製造（zào）方麵，利用工業機器人、數控機床和其他智能裝備，自（zì）動、高效、穩定（dìng）地完成各項生（shēng）產操作。在運營管理方麵，在工業互聯網的基（jī）礎上，通過有效組織和融合製造領（lǐng）域知識，滿足供應管理、生產營銷、質量追溯、售後運維等（děng）全價值鏈的增長需求。

（五）提供（gòng）數字化、智能化服務

相較傳統製造服務，數字化、智能化服務主要體現在提高服務（wù）的狀（zhuàng）態環境感知、服務規劃、決策和控製水平、服務（wù）質量等。在工業技術軟件服務方麵，提供網絡化智能工業軟件的集成應用。在工業產品智能服務（wù）方麵，提供重大裝備的智能運維服務。在生產服（fú）務方麵，提供生（shēng）產性服務過程的跟蹤、調度和優化控（kòng）製等智（zhì）能服（fú）務。在雲服務方麵，提（tí）供全（quán）社會製造與服務能力的集成與共（gòng）享服務。在社群化智能製造服（fú）務方麵，提供實多企業間的無縫（féng）社交與協同生產、智能化產品運維服務。

（六）構建標準體係和安全體係（xì）

標準體係應重點（diǎn）構建：技術標準體係（xì），如雲（yún）計算、區（qū）塊鏈、信息物理係（xì）統（CPS）等，以技術的應用和操作為重點（diǎn）；產品標準體係，如工業互聯網平台，側重於技術應用和產品服（fú）務方麵；過程標準（zhǔn）體係，如工業化和信息化深度融（róng）合、智能製（zhì）造等，涵蓋範圍廣（guǎng）、類（lèi）型（xíng）多，應側重多（duō）個維度以分析發展演（yǎn）進過程；安全（quán）標準體係，構建離散製造行業信息安全和物理安全（quán）平台，匯聚安全數據，積累安（ān）全知識和（hé）攻防經驗，開展大（dà）數據分析，進行預警（jǐng）、識別（bié）、審計、漏洞管（guǎn）理、防禦、殺毒等。

七、對策建議

（一）加快（kuài）示範應用

建議（yì）積極支持和引導離散製（zhì）造行業數字化轉型（xíng）、智能化升級和智能工廠示範；在示範（fàn）基礎（chǔ）上，大（dà）規模推行製造裝備的數字化轉（zhuǎn）型（xíng）、智能化升級工程及企業的數字（zì）化轉型、智能化升級工程，支持形（xíng）成具有區域優勢的智能製造生態鏈。圍繞高端紡織、新型電力裝備、工程機械、家居、家電等重點行業（yè），實施智能製造示範項目並篩選典型示範企業，樹立標杆企業（yè）形象並傳播推廣（guǎng）。

（二）突出“中國製造”

在離散製造行業數字化轉型與智能化升級過（guò）程中，應突出（chū）核心技（jì）術、關（guān）鍵裝（zhuāng）備、工業軟件的“中國（guó）製造”，警（jǐng）惕和防止高端裝備（bèi）、核心（xīn）技術“空心化”現象。在核（hé）心技術、關鍵裝備、工業軟件方（fāng）麵推行“產學研用”一體化協（xié）同創新模式，著力（lì）解決離散製造行業數字化轉型與智能化（huà）升級過程中的技術難題。

（三）培育高（gāo）新技術人才

離散製（zhì）造行業的（de）轉型升級需（xū）要在戰略、思想、技術、執行等方麵加（jiā）強人才儲備。建議完善職（zhí）業教育與專業人才培養模式，注（zhù）重可持續（xù）發展，培養離散製造業智能化工廠（chǎng）方向的專業技術與人才隊伍（wǔ）。推（tuī）進智能製造人才隊伍建設，培養智能製造人才（cái）：一是智能製造高技術人才，培養掌握製造技術（shù），熟悉數字化、網絡（luò）化、智能化（huà）技術，精通智能製造技術，善於解決工程實際問題的智能製造高技術人才；二是智能製造高技能人才，培養知（zhī）識先進、技術精湛、能（néng）工巧匠型的智能製造高技能（néng）人才；三是高水（shuǐ）平的智能製造管理人才，尤（yóu）其是企業家群（qún）體。

（四）製定相（xiàng）應法（fǎ）律法規

探（tàn）索通過（guò）立法引領產業發（fā）展，不斷完善財稅、金融、知識產權、人才培養（yǎng）等配套的政策法規體係，促進製造（zào）業的長期穩定發展。建立數字資（zī）產知識產權保護機製，引入數字資產許可製度，構建（jiàn）透明的（de）數字資產使用（yòng）環境；加大政府財政資金（jīn）支持（chí）力度，實施必要的稅收激勵政策，采取多元化金融支持方式；利用（yòng）信息技術對數字資產進行加密（mì）、標記、追溯和監控，加強對違規行（háng）為的法律約束。
 

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