一、前言

製造業是國家的經濟基礎，是立國之本、興（xìng）國（guó）之器、強（qiáng）國之基；作為我國實體經濟的主體，是國民（mín）經（jīng）濟體係的重要組成部分。按照產品製造（zào）工藝過程特點，製造業總體上（shàng）可以分為離散型製造、流程型製造、混合（hé）型製造。離散製造包括家電、家居、紡織（zhī）、食品、火箭、飛機、國防裝備、船舶、電子設備、機床、汽車等行業，在我國製造業中（zhōng）占（zhàn）有較大比（bǐ）重，是解（jiě）決就業（yè）等民生問題的重要產業，與居民生活息（xī）息相關。離散製造業中雖有航空、汽車、電子等數字化、智能化水平（píng）領先的行（háng）業，但也有自動化（huà）、數字化水平較低的通用及（jí）專用設備等（děng）行業，麵臨效益偏低（dī）、成本較高的現實挑戰。同時，我國傳統離散製造業發展存在產能（néng）過剩、利潤率不高、市（shì）場競爭激烈等製約因素，迫切需要加快轉型（xíng）升級和提質增效，進行數字化轉型與智能化升級。

當前，我國離散製造各行業之（zhī）間（jiān）在行業應用（yòng）基礎、市場需求、關注點等諸多維（wéi）度和層麵存在顯著差異，因（yīn）此離散製造行業的數字化轉型（xíng）與智能（néng）化升級沒有（yǒu）一成不變的路徑，需要結合行業和（hé）企（qǐ）業實際進行具體實施。本文（wén）在研究離散製造行業典型特征的（de）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（jiàn）技術，結合家電、家居、紡織、食（shí）品 4 個（gè）典型行業轉（zhuǎn）型升級案例，提出數字化（huà）轉型與（yǔ）智能化升級的技術路徑；總結離散型製造企業數字（zì）化轉型與智能化升級的重點任務，提出相應的對策建議。

二、離散製（zhì）造行業的典型特征

傳統離散製造行業普遍存在自動化（huà）、數字化水平較低，基礎支撐技術（shù）薄弱，產品附加值低，製造（zào）過程資源、成本和能耗較高，汙染嚴重等問題，發展（zhǎn）智能製造是（shì）推進離散製造行業提（tí）質增效、促進中國製造業由大變強的重要（yào）支撐（chēng）。離散（sàn）製造行（háng）業的產品通常是由多個零件經過（guò）一係列不（bú）連續的工序加工，再經裝配而成的較（jiào）大型係統。離散製造行業的典型特征可概括為以下 9 個方麵。

行業維度（dù）。離散製造行業細分（fèn）門類多，且各個行業的產品及其（qí）市場需求都具有不同特點，如生產批量、製造模式、工藝流程等。各個行業的（de）企業規模不同，企業的數字化、信息化、自動化以及管理運營水平也有明顯差異，相應業（yè）務（wù）需求和未來發展（zhǎn）路徑也不相（xiàng）同。因此，離散製造各行業之間在應用基礎（chǔ）、市（shì）場需求、關注點、知識壁壘、商業模式等方麵存在顯著差異。

產品全生命周期維度。離散製造行業涉及研發設計、生產（chǎn）製造、銷售、運維服務、回收等多個環節，在應用場（chǎng）景、領域知識複雜度、管理方（fāng）式等（děng）方麵都具有很大（dà）的差異性，而各個環節之間既獨立存在又具有很強（qiáng）的關聯性。

工藝流程維度。按定（dìng）單、庫存生產，多品種、小批量或（huò）單件生產，產（chǎn）研並重，混線生產，生產設備不按照產品而按照工藝進行布置。

自動化水平維度（dù）。自動（dòng）化水平主要指單元（yuán）級的自動化水平。離散製造行業的自動化水平較低，需要對每個單件、每道工序的（de）加工質（zhì）量進行檢驗，操作人員的技術水平將（jiāng）在很大程度上決定（dìng）產品（pǐn）的質量和生產效率。

生產計劃管理維（wéi）度。產品的工藝過程經常變更（gèng），需要具有良好的計劃能力和生產係統支撐。

批號管理和跟（gēn）蹤維度。對批號管理和跟（gēn）蹤正在完善過程中。

作業計劃調（diào）度維度。根據優先級、工作（zuò）中心能（néng）力、設備能力等，對工序級和設備級的作業（yè）計劃進行調度。

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（háng）人員、設備、物料、質量等基本信息的（de）采集。

設備（bèi）管理維度。可以進（jìn）行同一種加工工藝的機床一般有多（duō）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（zhì）造行業（yè）數字化轉型（xíng）、智能化升（shēng）級麵臨的挑戰

（一）應用基礎薄弱（ruò）

數字化轉型與智能化升級的前提是（shì）強化應（yīng）用基礎。數字化、信息化（huà）發（fā）展的不平衡和不充分是我國離散製造行業當前（qián）的主（zhǔ）要矛盾（dùn）。第五（wǔ）代移動（dòng）通信技術（5G）等先進信息技術為離散製造行業轉（zhuǎn）型升級提供了技術支撐，但工業（yè）技術發展時間短、基礎弱，高端製造技術發展受製於人（rén）。離散製造行業雖然規模大、門類廣，但自動化水平低、改造成本高且難度大（dà），阻礙了（le）離散製造行業的轉型升級。針對離散製造行業的需求和痛點，強化（huà）智能製造的應用基礎與（yǔ）平台推廣是我國離散製（zhì）造行業轉型升級的挑戰之一。

（二（èr））關鍵技術缺乏

離散製造行業（yè）數字化轉（zhuǎn）型與智能化升級的基礎在於提升關（guān）鍵技術。我國工業的發展相較於發達國家起步晚、時（shí）間（jiān）短、底子薄，自主可控技術整體偏少。目前，數字化轉型與智能化升級所依賴的工業裝備、工（gōng）業軟件等核心技術，在很（hěn）大程度上仍依賴進口。關鍵（jiàn）技術（shù）的發展是企業對行業製（zhì）造工藝的長期積澱與探索，也是外部合作機構深入理解（jiě）企業生（shēng）產與運作方式並開展有效合（hé）作（zuò）的前提。關鍵技術（shù）自（zì）主可控作（zuò）為我（wǒ）國實現離（lí）散製造行業跨越式發展和提（tí）質增效的重要基礎（chǔ），也是麵臨（lín）的重要（yào）挑（tiāo）戰之一。

（三）人才與文化資源短缺

離散製造（zào）行（háng）業的數（shù）字化轉型與智（zhì）能化升級，關鍵在於加強人才培（péi）養。科技創新（xīn）歸（guī）根結底是人才的創新，而人（rén）才短缺（quē）是離（lí）散製造行業（yè）轉型升級過程中不可忽視的短板（bǎn）。數字化轉型與（yǔ）智能化升級又是文化重塑的過（guò）程，敏捷、試錯、反思（sī）、學習、尊重、平等、用戶導向（xiàng）是更適應智能化時（shí）代的新（xīn）文化。“自上而（ér）下”形成共（gòng）識，以人為本、服務於人、激發（fā）全（quán）員主動性，這是（shì）離散製造行業轉型升級的重要保（bǎo）障。需（xū）要加強行業人才與文化（huà）建設，激活人才創（chuàng）新內生動（dòng）力。

（四）數據（jù）匯聚利用困（kùn）難

數字化轉（zhuǎn）型與智能化升級的要素包括眾多數據的匯聚利用，因而結構化（huà）、完整、準確、可靠、實時的數據匯聚利用是轉（zhuǎn）型升級的前提。企業工業設備、傳感器（qì）等協議類型多樣且數字化、智能化（huà）程度較低（dī），致使數（shù）據采集不（bú）完備、不準確；數據安全和數據（jù）所有權等敏感問（wèn）題導致企業不願貿然（rán）使用（yòng）智能（néng）化平台；數（shù）據準確性不高、利用率低和應用場景缺（quē）乏（fá）的問題影響企業（yè）轉型升級（jí）的積（jī）極性，在價值創造方麵收效甚微。因此，確保相關數據匯聚並準確（què）、安全地利用，是推進離散製造（zào）行業轉型升級所麵臨的又一（yī）挑戰。

（五）經濟效益不明顯

數字化（huà）轉型與智能化升級的根本（běn）目標是增加經濟效益。目前，離散製造行業中的（de）部分大企（qǐ）業（yè）在自身業（yè）務發展需要、政策支（zhī）持與引導資金投入的推（tuī）動下率先進行了轉型升級，但中小企業轉型（xíng）升（shēng）級仍麵臨諸多挑戰，如應（yīng）用場景不明晰、轉型成本高（gāo）、收益低、轉型成本難以抵消、市場化商業模式挖掘難等，導致（zhì）轉型升級動（dòng）力不（bú）足。對中小企業而言，進一步（bù）提高轉型升級（jí）效率和效益、挖掘可行的商業模（mó）式、不斷深耕應用場景、打造高性（xìng）能係統和平台，進而（ér）解（jiě）決（jué）效（xiào）益不明顯和應用前景不清（qīng）晰（xī）問題，是離散製（zhì）造行業轉型升級的長期挑戰。

四、離散製造（zào）行業數（shù）字化轉型與智能化升級的（de）共（gòng）性關鍵技術

離散製造行業數字化轉型與（yǔ）智能化升級將深（shēn）度融合先進製造技術、新一代信（xìn）息技術、第一代人（rén）工智能（AI）技術等共性關鍵技術（見圖 1），從而提高（gāo）研發生產效率、優化資源配置、創新商業模式、催生新業態和新技術。先進製造技術是工業技術生（shēng）產的核心基礎，也是離散製造業數字（zì）化轉型、智能化升級技術（shù）體係中最重要環節；新一代信息技術開拓了與物（wù）理世界平行的虛擬（nǐ）世界，為人 – 機 – 物 – 法 – 環的（de）交互、協同與共融提供了技術手段；新一代 AI 技術將推動社會（huì）經濟從“數字經濟（jì）”走向“智能經濟”，催生一係列的新模式、新業態（tài）、新技術。
 

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

（一（yī））先進製造技術

先（xiān）進製造技術是離散製造行業數字（zì）化轉型與智能化升級的基石和內核，涵（hán）蓋（gài）產品全生命周期各個環節，主要包括智能設（shè）計、智能加工、智能調度、智（zhì）能檢測等技術。離散製造行業中的（de）生（shēng）產設備、裝配車間、物流係統等生產資料數字化的核（hé）心是工業知識及其數字化模型，如製造機理（lǐ）模型、數據驅動模型、設計優化模型、管理調（diào）度模型等。基於 AI 技術的輔助（zhù），先（xiān）進製造技術可以充分滿足離散製造業柔性批（pī）量生產和（hé）產品規模化定製的需（xū）求（qiú），更（gèng）好支持產品和服務的高質量實現（xiàn）。

拓（tuò）撲優化技術依靠堅實的理論基礎（chǔ）並與大規模、高（gāo）效率計算機技術結合，成為智能設計（jì）領域的（de）核心技術之一。拓撲優化旨在給定邊界條件和（hé）各類約（yuē）束（shù）條件的基礎上，獲得最佳的材料分布形式以實（shí）現結構目標性能最優，近年來越來越多地用於解決各類工程（chéng）設計問題（見圖 2）。基於傳統的宏觀結構拓撲優化設計技術可實現工（gōng）程結（jié）構的智能設計，大幅減輕結構重量並提升承載能（néng）力，最大化材料利用率；可考慮結構的多種物理屬性，如結構（gòu）基（jī）頻、強度、熱變形等。基於拓撲優化領（lǐng）域的多尺（chǐ）度設（shè）計技術可實現智能超材料（liào）設計，如通過設計材料微觀結（jié）構（gòu）獲得具有負泊鬆比特性的超材料，通過（guò）考慮材料微（wēi）觀特性對結構熱傳遞的影響設計出具有熱隱身性能的超材（cái）料。相應超材（cái）料具有廣泛的應用（yòng）前景。

圖 2  基（jī）於拓（tuò）撲優化技術的智能（néng）設計（jì）應用（yòng）

（二）新一（yī）代信息技術

5G、邊緣計算、區塊（kuài）鏈等新一代信息技術是數字化轉型與智（zhì）能化升級的引擎和助力。新一代（dài）信息技術高速發展並具有強大的滲（shèn）透能力，將原本的 “數字孤島（dǎo）”連接起來，擴展了（le）控製生產（chǎn）資源和生產流程的空間，也為人 – 機 – 物 – 法 – 環的交互（hù）、協同與共融提供了手段。區塊鏈（liàn）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、自（zì）治化、透明不可篡改、可追（zhuī）溯性（xìng）等（děng）特點。

5G 技術具有高帶寬、低時延、高可靠性、大規（guī）模節點等優勢，結合網絡切片、邊緣（yuán）計算等關鍵技術，為製造車間關（guān）鍵要（yào）素感（gǎn）知數（shù）據的互聯互通（tōng）以及準確分析預測（cè）提供（gòng）了重要保障，促進了智能車間調度技術的發展（見圖 3）。依托 5G 技術（shù），設計雲 – 邊 – 端協同的感知體係（xì），實現智能車間多源異構數據的互（hù）聯互通；基（jī）於感（gǎn）知數據，利用 AI 技術實現不確定異常事件的準確預測（cè），將（jiāng）不確（què）定異常事件轉（zhuǎn）化為可預測、可規避（bì）的確定事件；根據預測結（jié）果（guǒ）及時調整調（diào）度模型，變被動響應為主（zhǔ）動調控（kòng），降低異常事件對生產過程的影（yǐng）響，確保生產計劃高效穩定地（dì）執行。
 

圖 3  基於 5G 的製造車間調度技術

（三）新一代人工智能技術

新（xīn）一代 AI 技術是數字化轉型與智能（néng）化升級的 “頂層建築”。AI 技術的快速發展推動社會經濟從 “數（shù）字經濟”走（zǒu）向“智（zhì）能經（jīng）濟”，社會形（xíng）態和生產模式也將發生巨大變革。例如，大數據技術、深度學習技術、強化學習技術、人機協作智能技術、基於網絡的群體智能技術、跨媒體推理技術等的融入，最終將給離散（sàn）製（zhì）造（zào）業轉型升級帶來（lái）質的飛躍。基於 AI 技術的海量數據實時處理與可視化（huà）技術，建立製造流程數字孿生模型與機理混合模型，是實現離散製（zhì）造過程高效率數字化智能的關鍵。

在（zài） AI 領域，深度學習是機器學習研究中的熱門方向，近年來發展迅速。相較於傳統的故障診斷方法，基於（yú）深度學習的故障（zhàng）診斷可以自動提取特征而不需要（yào）複（fù）雜的信號處理過程；基於深度學習（xí）方法可以高效地完成表麵缺陷特征提取與定位。多標識（shí）的（de）領域自適應網絡故障診斷技術，可以節省特征工程的時間，提高（gāo）故障診斷的泛化程度；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（biāo）記成本，在（zài）有限數據條件下實現了表麵缺陷檢（jiǎn）測（cè）（見圖 4）。

圖 4  基於深度學習的智能診斷技術

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

目前，中國製造業已步入平穩發展階段。我國離散（sàn）製造行業普遍處（chù）於（yú）工業 2.0 的後期階段，智（zhì）能製造水平相對薄弱，製造（zào）業亟待轉（zhuǎn）型升級。離散製造（zào）行業數字化轉型與智（zhì）能化升級應是全方位的，數字與智能技術的深化應用將在商業模（mó）式、服務模式、研發模式、運營模式、製造模式、決（jué）策模式 6 個方麵推進（jìn）轉型升級（見圖 5）。離散製造行業處於應用不（bú）同轉型升級模式進行嚐試的（de）階段，大（dà）部分處於轉型升級的前期階段，以製（zhì）造模式轉（zhuǎn）型升級為主；部分企業嚐試進行（háng）運（yùn）營模式和決策模式的轉（zhuǎn）型升級；商業模式、研發模式、服務模式的轉型升級對企業要求較高（gāo），僅有（yǒu）少部分企業（yè）在進行探索應用。以離散製造行業中的 4 個典型企業為例，分（fèn）析其數字化轉型與智能化（huà）升級技術路徑。
 

圖 5  離散製造（zào）行業轉型升級不同階段的轉（zhuǎn）型升級模式

（一）研發模式轉（zhuǎn）型升級

海爾集團公（gōng）司積極實施數字化轉型，致力成為互聯網時代智（zhì）慧家庭的（de）引領者（zhě）；已從（cóng）傳統製造家電企業轉型為麵向全社會（huì）孵（fū）化創（chuàng）客的平台，為中小企業提供智能製造、個性化（huà）定製（zhì）的解決方案。海爾集團公司的數（shù）字化轉型與智能化（huà）升級主要經曆了 3 個階段（duàn）（見表（biǎo） 1）。

①定製化與信息化（huà）升級（jí）階段，通過大電商平台的規劃，實現了企業對企（qǐ）業、企業（yè）對消費者、跨境電商等全電商業（yè）務的（de）融合，打通用戶的前（qián）端獲取、購（gòu）買、配送、接收的全流程交（jiāo）互體驗，為用戶提供了家電產品以（yǐ）外的增值服務。

②自動化、網絡化建設階段，海爾互聯工廠實現了精密裝配機器人集群，引入企業資源規劃係統（ERP）、製造執行係統（MES）、倉庫管（guǎn）理係統（WMS）等，實（shí）現產品與設備、產品與模塊（kuài）、產品與人員之間（jiān）的多重互聯，顛覆了傳統的串聯式作業模式（shì），實現並聯式生產。

③全麵網絡化、數字化轉（zhuǎn）型、智（zhì）能化探索階段，建立了 COSMOPlat 工（gōng）業互聯網（wǎng）平台（tái），通過聚合高水平獲獎案例，為行業提供數字化轉（zhuǎn）型實踐的路徑參考，顯現了工業互聯網（wǎng）領域數字化轉型創新價值。

整體來看，海爾集（jí）團（tuán）公司積極（jí）引入先進技術，實現了家電製造產（chǎn）線的自動化及智能（néng）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 為工業互聯網實際場景應用提（tí）供了平台支撐，成為（wéi）離散製造業數字（zì）化轉型創新的價值基準。

（二）運營模式轉型升級

索菲亞家居股份有（yǒu）限公司（簡（jiǎn）稱“索菲亞”）運用統一的製造（zào）運營管理平台（tái），以生產現場可視（shì）化、製（zhì）造過程透明化、跨工廠績效管理（lǐ）標準化（huà）實現了企業的數字化轉型（xíng）。索菲亞的數字化轉型與智能化（huà）升（shēng）級主要經曆了（le） 4 個階段（duàn）（見表（biǎo） 2）。

①信息化管理階段，運用計算機輔助設（shè）計（CAD）製（zhì）圖軟件代替傳統手工畫圖（tú），應用條碼係統、生產管理係統實現了信息化管理。

②信息化與自動化齊頭並（bìng）進（jìn）階段，在采用 ERP 係統的同時，引入（rù）柔性生（shēng）產線以提高生產效率，成立信（xìn）息與數字化中心以實現信息化係統全麵覆（fù）蓋並全麵推廣柔性生產線。

③數字化轉（zhuǎn）型、智能化探索階段，實施（shī）“X 計劃”，上線 MES、WMS 及供應商（shāng）管理係統（tǒng）以實現（xiàn）倉儲智能自（zì）動化、分揀智能自動化，規劃並建設智能工廠。

④網絡化（huà）、智能化探索（suǒ）階（jiē）段，“未來工廠”4.0 車間投產，以互聯網為依托並通過運用大（dà）數據、AI 等先進（jìn）技術手段（duàn），對（duì）商品生產、流通、銷售過程進行升級改造，進而重（chóng）塑了業態結構（gòu）和生態圈。

整體（tǐ）來看，索菲亞通過信息化（huà）、自動化（huà）、智能化相（xiàng）關技術（shù）的應用，實現了生產過程的（de）智能化和生產管理的（de）數字化，完成了製造模式（shì）和管理方式的轉型升級，使得生產效益（yì）提升了 50%，人工成本降低（dī）了 30%~50%；綜合應用（yòng）基於互聯網的（de）大數據、AI 技術實（shí）現了（le）商品（pǐn）生產、流通與銷售過程（chéng）的升級改造，成為離散製造業數字（zì）化轉型與（yǔ）智（zhì）能化升級的典型（xíng）案例。

（三）商業模式轉型升級

青島酷特（tè）智能股份有限公司（簡稱“酷特”）是（shì）一家服裝智造企業，形成（chéng）了以大規模定製為核心的酷特智能模式，提出了個性（xìng）化定製模式和（hé）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，更好滿足（zú）了消費者的個性化需求。酷特的數字化轉型與智能化升（shēng）級主要經曆了 4 個階段（見表 3）。
表（biǎo） 3  青島（dǎo）酷特智能股份有限公司數字化轉型與智能化升級時間表

①信息化管理與自動化（huà）生產階段（duàn），選擇了大規模個性化定製作為主要的商業模式，運用自（zì）動化設備升級生產工廠並推出電子（zǐ）商務係統。

②信息化和自動化齊頭並進階段，引入自動化設計、MES、WMS 等新技術，初步形成 C2M 的新（xīn）商業模式。

③數字化轉型、智能化探索階段，引入數字化生產（chǎn）計劃係統，著（zhe）力（lì）推動數據標準（zhǔn）化建設，形成了數據驅動的大規模個（gè）性化定製新模式（shì）。

④網絡化、智能化探索階段，在引入智能物流和自動化倉儲（chǔ）係統後，物流部門的（de）用工量減少了 80%；通過運（yùn）用物聯網（IoT）、“互聯網 +”等技術，形成了互聯網（wǎng）生態體係，初步建成智（zhì）能工廠。

整體來看，酷特實現了 C2M 的新商業模式轉型（xíng），建立了人、事、物互聯（lián）互通的（de）智（zhì）能工廠；與傳統模式相比，生產（chǎn）效率提高了 25%，成本下降了 50%，利潤增長了 20%，成為質量提升和供給（gěi）側結構性改革的典型實（shí）踐。

（四）製造（zào）模式轉型升級（jí）

內蒙（méng）古伊利實業集團股（gǔ）份有限公司（簡稱“伊利（lì）”）是我國首（shǒu）批智能製造試點示範項目中唯一的乳（rǔ）製品企業，發展“智慧乳業”，引領全行業積極探索信息（xī）化、智（zhì）能（néng）化。伊利的數字化轉型（xíng）與智能化升級主要經曆了 3 個階（jiē）段（見表 4）。

①自動化建設階段，在連通平台、站點、在線自動包裝係統、瑞士（shì）格（gé）物流庫房等（děng）方麵實施自動化建設，實現（xiàn）了乳製品生產全過（guò）程自（zì）動化（huà）。

②數字（zì）化、網絡化轉型階段，搭建智（zhì）能製造係統，實時獲取設備狀態和數據，進行統一的數據交互，形成（chéng）了產品生命周期管理係統、政策法規數（shù）據庫係統、食品安（ān）全風險評估係統等線上平台。

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

整體來（lái）看，伊利將數字化智能化技術應用到全產業鏈（liàn），推進“智慧（huì）乳業”建設，實現產業數字化、智能（néng）化，助力經營業績穩步（bù）提升；為消費者提供了多元化（huà）、高品質的產（chǎn）品與服務（wù），也為我國乳業高質量發展探索出新的路徑。

六、離散製造行（háng）業（yè）數字化轉型（xíng）與智能化升（shēng）級的（de）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（lián）網是智能製造的基礎，重（chóng）點突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（shù）。大數據和知識庫是智能製造的核心，重點突破製（zhì）造大（dà）數據挖掘技術、大（dà）數據智能（néng）分析與管（guǎn）理技術、麵向製造大數據的綜合推理（lǐ）技術（shù）。智能推理是智（zhì）能製造的靈魂，重點突破智能建模與仿真技（jì）術、全息人機協同係統、複（fù）雜對象智能（néng）控製係統技術（shù）、數字孿（luán）生技術。

（二）研發智能製（zhì）造裝備

重（chóng）點研發的智能製（zhì）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（qì）人、智能（néng）柔性（xìng）製造產線（xiàn）等（děng）。智能機床應具有加工（gōng）狀態實時感知與交互、產品（pǐn）工（gōng）藝（yì）自主決策與優化、加（jiā）工精度（dù）持久保持能力等特性，智能成（chéng）型製造裝備應具有信息獲取、模型預測、決策（cè）控製功能，特種智能製（zhì）造裝備應具有超高溫、超高壓等超（chāo）常工作環境適應性以及超精密（mì）、高能束等超（chāo）常工藝適應能力，智能機器人應能勝任焊接、打（dǎ）磨、精細裝配、機加工、柔順控製等（děng）工（gōng）作，智（zhì）能柔性製造生產線應具有多製造功能單元、製造島結合協作的高度柔性化和智能化能力。

（三）建設數字化、智（zhì）能化車間

數字化製造車間、網絡化製造車間是智能化車間的初級形（xíng）態：前者的各種設備要實現數字化管理和控製，對加工數據（jù）進行數字化描述、集成（chéng）、分析和決策，進而對各種設備進（jìn）行數字化控製；後（hòu）者（zhě）基（jī）於集成的數據進（jìn）行智能分析和決策，智（zhì）能地優化整個（gè）製造過程，使資源得到（dào）最合理的配置和優化。

（四）打造數字化、智能化工廠

數（shù）字化、智能化工廠是智能製造的典型代表（biǎo）。在產品（pǐn）設計方麵，通過（guò）製造工藝與成品性（xìng）能的三維模擬與（yǔ）仿真（zhēn）優化，實現計算機輔助的精確可靠規劃設計。在生（shēng）產製造方麵，利（lì）用工業機器人、數控機床和其他智能裝備，自動、高效、穩定地完成各（gè）項生產操作。在運營（yíng）管理方麵，在工業互聯網的基礎上，通過有效組織和融合製（zhì）造（zào）領域知識，滿足供（gòng）應管理、生產營銷（xiāo）、質（zhì）量追溯、售（shòu）後運維等全價值鏈的增長需求。

（五）提供數字（zì）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的（de）狀態環境感知、服務規劃、決（jué）策和控製水平、服務質量等。在工業技術軟件服務方（fāng）麵（miàn），提供網絡化智（zhì）能工業軟件的集成應（yīng）用。在工業產品智能服務方麵，提供重大裝備的智能運維服務。在生產服務方麵，提供生產性服務過程的跟蹤、調度（dù）和（hé）優（yōu）化控製等智能服務。在雲（yún）服務方麵，提（tí）供全社會製造與服務能力的集成與共享服務。在社群化智能製造服（fú）務方麵，提供實多企業間的無縫社（shè）交與協同生產、智能（néng）化產（chǎn）品運維服務。

（六）構建標準體係（xì）和（hé）安全體係

標（biāo）準體係應重點（diǎn）構建：技術（shù）標準體係，如雲計（jì）算、區塊鏈、信息物理係統（CPS）等，以技術的應用和操作為（wéi）重點；產品標準體係，如工業互（hù）聯網平台，側重於技術應用和產（chǎn）品服（fú）務方麵；過程標準體係，如工業化和信息化深度融合、智能製造等，涵蓋範圍廣、類型多，應（yīng）側重多個維度以（yǐ）分析發展演（yǎn）進過程；安全標準體係，構建離（lí）散製造行業信息安全和物（wù）理（lǐ）安全平台，匯聚（jù）安全數據，積累安全知識和攻防經驗，開展大數據分析，進行預警（jǐng）、識別、審計、漏洞管理、防禦、殺毒（dú）等。

七、對策建議

（一）加快（kuài）示（shì）範應用

建（jiàn）議積極支持和引導離散製造行業數字化轉型、智能化升級和智能（néng）工廠示範（fàn）；在（zài）示範基礎上，大規模推行製造裝備的數（shù）字化轉型、智能化升（shēng）級工（gōng）程及企業的數字化轉型（xíng）、智（zhì）能化升級工程，支持形成（chéng）具有區域優勢的智能製造生態鏈。圍繞（rào）高端紡織、新（xīn）型（xíng）電力裝備、工程機（jī）械、家（jiā）居、家電等重點行業（yè），實施智（zhì）能製造示範項目並篩選典型示範（fàn）企業，樹立標杆企業形象並傳播推廣。

（二）突出“中國製造（zào）”

在離散製造行（háng）業數字化轉型與智（zhì）能化升級過程中，應突出核（hé）心技術、關鍵裝備、工業（yè）軟件的“中國製造”，警惕和防止高端裝備、核心技術“空心化”現象（xiàng）。在核心技術、關鍵裝備、工（gōng）業軟件方麵推行“產學研（yán）用”一體化（huà）協同創新模式，著力解決離散製造行業數字化轉型與智能化升級過程中的技術難題。

（三（sān））培育高（gāo）新技術人才

離散製造行業的轉（zhuǎn）型升級需（xū）要在戰略、思想、技（jì）術、執行等方麵加強人才儲備（bèi）。建議完（wán）善職業教育與專業（yè）人才培養模式，注重可持（chí）續發展，培養（yǎng）離散（sàn）製造業智能化工廠方向的專業技術與人才隊伍。推進（jìn）智能（néng）製造人才隊（duì）伍建設，培養智能製造人才：一是智（zhì）能製造高技術人才，培（péi）養掌握製造技術，熟悉數字化、網（wǎng）絡化、智能化技術，精（jīng）通（tōng）智能製造技術，善於解決工（gōng）程實際問（wèn）題的智能（néng）製造高技術人（rén）才；二是智能製造高技能人才，培養知識先進、技術精湛、能工巧匠型的智能製造（zào）高（gāo）技能人才；三是高水（shuǐ）平的智（zhì）能製造（zào）管（guǎn）理人才，尤（yóu）其是企業家群（qún）體。

（四）製定（dìng）相應法（fǎ）律法（fǎ）規

探索通過立法引領產業發展，不（bú）斷完善財稅、金融、知識產（chǎn）權、人才培養等配套（tào）的政策（cè）法規體係，促進製造業的長期穩定發展。建立數（shù）字資產知識產權（quán）保護機製，引入數（shù）字（zì）資產（chǎn）許可製度，構建透明的數字（zì）資產使用環（huán）境；加大政府財政資金支持力度，實施必要的稅收激勵（lì）政策，采取多元化金融支持方式（shì）；利用信息技術對數字資產進行加密、標（biāo）記、追溯和（hé）監控，加強對違規行為的法律約束。
 

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