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、強國之基；作為我國實體經濟的主（zhǔ）體（tǐ），是國民經濟體係的重要組成部分。按照產品製造工藝過程特點，製造業總體上可以分為離散型製造（zào）、流程型製造、混合型製造。離散製造包括家電、家居、紡織、食品、火箭、飛機、國防（fáng）裝備、船舶、電子設（shè）備、機床、汽車等行業，在我（wǒ）國製造業中占有較大比重（chóng），是解（jiě）決就業等民生問題的重要產業，與居民生活息息相關。離散製造業中雖有航空（kōng）、汽車、電子等數字化、智能化水平領先的行業，但也有自動化、數字化水平較低的通用及專用設備等行業，麵臨效益偏低、成本較（jiào）高的現實挑戰。同時，我國傳統離散製造業發展存在產能過剩（shèng）、利（lì）潤率不高、市場競爭激烈等製約因素，迫切需要加快轉型升級和提質增效（xiào），進行數字化轉型與（yǔ）智能化升級。

當前（qián），我國（guó）離（lí）散（sàn）製造各（gè）行業之間（jiān）在行（háng）業應用基礎、市場需求、關注點等諸多維度和層麵存（cún）在顯著差異，因此離（lí）散製造行業的數字化轉型與智能化升級沒有（yǒu）一成不變的路徑，需要結合行業和企（qǐ）業實際進行（háng）具體實施。本文在研究離散製造行（háng）業典型特征的基礎上，分析數字化轉型（xíng）、智能化升級麵臨的挑戰和共性關鍵技術，結合家電、家居、紡織、食品 4 個典型行業轉型（xíng）升級（jí）案例，提（tí）出數（shù）字化轉型與智能化升級的技術路徑；總結離散型製造企業數字化轉型與智能化升級的重點任務，提出相應的對策建議。

二、離散製造行業的典（diǎn）型特征

傳統離散製造行業普遍存在（zài）自動（dòng）化、數字化水平較低，基礎支（zhī）撐技術薄弱，產品附加值低，製造過程資源、成本和能耗較高，汙（wū）染嚴重等問題，發展智（zhì）能製造是推進（jìn）離散製造（zào）行業提質增效、促進中國製造業由大變強的重要支撐。離（lí）散製造行業的產品通常是由（yóu）多個零件經過一係列不連續的（de）工序加（jiā）工，再（zài）經裝配而成的較大型係統。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。離散製造行（háng）業細（xì）分門類多，且各個行業的產品及其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。各個行業的企（qǐ）業規模不（bú）同，企業的數字化、信息化、自動化以（yǐ）及管理運營水平也有明顯差異，相應業務需求和未來發展路徑也不相同。因（yīn）此，離散製造各行業之間（jiān）在（zài）應用基礎、市場需（xū）求、關注點、知（zhī）識壁壘（lěi）、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（fā）設計、生產製造、銷售、運維服務、回收等多個環節，在應用場景、領域知識複雜度、管理方式等方麵都具（jù）有很大（dà）的差異性，而各個環（huán）節之間（jiān）既獨立存在又具（jù）有很強的關聯性。

工藝流程維度。按（àn）定單、庫存生產，多品種、小批量（liàng）或單件生產，產研並重（chóng），混線生產，生產設備不按照產品而按照（zhào）工藝進行布置。

自動化水（shuǐ）平維度。自動化水平主（zhǔ）要指單元級（jí）的自動化水平（píng）。離散製造行業的自動（dòng）化水（shuǐ）平較低，需要對每個單件、每道（dào）工序的加工質量進行（háng）檢驗，操作（zuò）人員的技術水平將在很大程度上決（jué）定產品（pǐn）的質量和生產效率。

生產計劃管理維度（dù）。產品的工藝過程經常變（biàn）更（gèng），需要具有良好的計（jì）劃能力和生產係統支（zhī）撐。

批號管（guǎn）理和跟蹤（zōng）維度（dù）。對批（pī）號管理和跟蹤（zōng）正在完善過程中。

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

數據（jù）采集維度。以手工（gōng）上報為主，結合條形碼采集等半自動化信息采集技（jì）術，進行人員（yuán）、設備、物料、質（zhì）量等基本信息（xī）的（de）采集。

設備管理（lǐ）維度。可以進行（háng）同一種加工工藝的機床一般有（yǒu）多台，單台設備故障不會對整（zhěng）個（gè）產品線的工藝過程產生嚴重影響。

三、離散製造行業數字化轉型（xíng）、智能化升級麵臨的挑戰

（一）應用基礎薄弱

數字化轉型與智能化升級的（de）前提是強化應用（yòng）基礎。數字化、信息化發展的不平衡和不充分是我國離散製造行（háng）業當前的主要矛盾。第五代移動通信技術（5G）等先（xiān）進信息技術為離散製造行業轉型升級提（tí）供了技術支撐，但工業技術發展時間短、基礎弱，高端製造（zào）技術（shù）發展（zhǎn）受製於人。離散製造行業雖然規模大、門類廣，但自動化水平低（dī）、改造成本高且難度大，阻礙了（le）離散製（zhì）造行業（yè）的轉型升級。針對離散（sàn）製造行業的需求和痛點，強化智能製造的應（yīng）用基礎與平台推廣是（shì）我國離散製造行業轉（zhuǎn）型升級的挑戰之一。

（二）關鍵技術缺乏

離散製造行（háng）業數字化轉型與智能化（huà）升級的基礎在於（yú）提升關鍵技術。我國（guó）工業的發（fā）展相較於（yú）發（fā）達國家起步晚、時間短（duǎn）、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、工業軟件等核心技術，在很大程度上仍依賴進（jìn）口。關鍵技術的發（fā）展是企業對行業製造工藝的長期積澱與探索，也（yě）是外部合作機構深入理解（jiě）企業生產與運作方式並開展有效（xiào）合作的前提。關鍵技術自主可控作為（wéi）我國實現離散製造行（háng）業跨越（yuè）式發展和提質增效的重要基礎，也是麵臨的重要挑戰之一。

（三）人才與文化資源（yuán）短缺

離散製造行（háng）業的數字化轉型與（yǔ）智能（néng）化升級，關鍵在（zài）於加強人才培養。科（kē）技創新歸根（gēn）結底是人（rén）才的創新，而人才短缺是離散製造行業轉型升級過程中不可忽視的（de）短板。數字化轉型與智能化升級（jí）又是文化重塑的過程，敏捷、試（shì）錯、反思、學習、尊（zūn）重、平等、用戶（hù）導向是更適應智能（néng）化時代的（de）新文化。“自上而下”形（xíng）成共識，以人為本（běn）、服務於人、激發全員主動性，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，激活人才創新內生動力。

（四）數據匯聚利用困難

數字化轉型與智能化升級的要素包（bāo）括眾多（duō）數據（jù）的匯聚利用，因而（ér）結構化、完整、準確、可靠、實時的數（shù）據匯聚利（lì）用（yòng）是轉型升（shēng）級的前提（tí）。企業工業設備、傳感器等協議類型多樣且數字化、智能（néng）化程度較低，致使數（shù）據采集不（bú）完備、不準確；數據安全和數據所有權等敏感問題導致企業（yè）不願貿然使用（yòng）智（zhì）能化平台；數據準確性不高、利用率低和應用場景缺乏的問題影響企業轉型升級的積極性，在（zài）價值（zhí）創造方麵（miàn）收效甚微。因此，確保相關數（shù）據匯聚並準確、安全地利用，是推進離（lí）散（sàn）製造行業轉型升級所麵臨的（de）又一挑戰。

（五）經濟效益不明顯

數字化轉型（xíng）與智能（néng）化升級的根本目標是增加經（jīng）濟效益。目前，離散製造行業中的部分大企業在自身業務發（fā）展需要、政（zhèng）策支持與引導資金投入的推動下率（lǜ）先進行了轉型升級，但中小企業轉（zhuǎn）型升（shēng）級仍麵臨諸多挑戰，如應用（yòng）場（chǎng）景不明（míng）晰、轉型成本高、收（shōu）益低、轉型成本難以抵消（xiāo）、市場化商業模式挖掘難等，導致轉型升級動力不足。對中小企業而言，進一步提高轉型升級效率和效（xiào）益、挖掘可行的商業模式、不斷深（shēn）耕應用場景、打造高性能係統和平台，進而解決效益（yì）不明顯和應用前景不清晰問題，是離散製造行業（yè）轉型升級的長期挑戰。

四、離散製（zhì）造行業（yè）數字化轉（zhuǎn）型與（yǔ）智能化升級的共性關鍵技術

離散製造行業數字化轉型與智能化升級將深度融合先進製造技術、新一代信息技術、第一代人工（gōng）智能（AI）技術等共性關鍵（jiàn）技術（見圖 1），從而提高研發生產效率、優化資源配（pèi）置、創新商業模式、催生新業態和新技術。先進製造技術（shù）是工業技（jì）術生產的（de）核心基礎，也是離散（sàn）製造業數字（zì）化轉型、智（zhì）能化升級技（jì）術體（tǐ）係中（zhōng）最重要環節；新（xīn）一代信息技術開拓了（le）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（róng）提供了技術手段；新一代 AI 技術將推動（dòng）社會經濟從“數字經濟”走（zǒu）向（xiàng）“智能經濟”，催（cuī）生一係列的新模式、新業態、新技（jì）術。
 

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

（一）先進製造技術

先進製造技術是離散製造行（háng）業數字化轉型與智（zhì）能化升級的基石和內核，涵蓋產品（pǐn）全生命周期各個環節，主要包括智能（néng）設計、智能（néng）加工（gōng）、智能調（diào）度、智能檢測等技術。離散製造行業（yè）中的生產設備、裝配車間、物流係統等生產資料數字化的核心是工業知識及（jí）其數字化模型，如製造機理模型、數據驅動模型、設計優化模型、管理（lǐ）調度模（mó）型等。基於 AI 技術的輔助，先進製造技術可（kě）以充分滿足離散（sàn）製造業柔性（xìng）批量生產（chǎn）和產品規模化定製的需求（qiú），更好支持產品和服務（wù）的高質量實現（xiàn）。

拓撲優化技術依靠堅（jiān）實的理論基礎（chǔ）並與大規模、高效率計算機（jī）技術結合，成為智能（néng）設計領域的（de）核（hé）心技術（shù）之一。拓撲優化旨在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（fèn）布形式以（yǐ）實現結構目標（biāo）性能最（zuì）優，近年來越來越多地用於解決各（gè）類工（gōng）程（chéng）設計問題（見圖 2）。基於傳統的宏觀結構拓撲優化（huà）設計技術可實現工程結構（gòu）的智能設（shè）計，大幅減（jiǎn）輕結構重量並提升承載能（néng）力（lì），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、熱變形（xíng）等。基於拓撲優化領域的多尺度設計技（jì）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（bó）鬆比特性的超材料，通過考慮材料微觀特性對結構熱傳遞的影響設計出具有熱隱身性能的超材料。相應超材料（liào）具有廣泛的應用前景。

圖 2  基於拓（tuò）撲（pū）優化技術的智能設計應用

（二）新一代信息技（jì）術

5G、邊緣計算、區塊鏈等新一代信息技（jì）術是數字化轉（zhuǎn）型與智能化升級的引擎和助力。新一代信息技術高速發（fā）展並具有強大的滲透（tòu）能力，將原本的（de） “數字孤島”連接起來，擴展了控製生產資源和生產流程的空間，也為人 – 機 – 物（wù） – 法 – 環的交互、協同與共融提供了手段。區塊鏈技術是離散製造係（xì）統中各智能體可靠、可信、安全（quán）、高效的聯結途徑，具有去中心化、自（zì）治（zhì）化、透明不可篡改、可追溯性等（děng）特點。

5G 技術具有高帶寬、低時（shí）延、高可靠性、大規（guī）模節點（diǎn）等優勢，結（jié）合（hé）網絡切片、邊緣計算等關鍵（jiàn）技術，為製造車間關鍵要素感（gǎn）知數據的互聯互通以及準確分析預測提供了重要保障，促進了智能車間調度技術的發展（見（jiàn）圖 3）。依托 5G 技（jì）術，設計雲 – 邊 – 端協同的感知體係，實現智能車間多源異構數據的互聯互（hù）通；基於感知數據（jù），利用 AI 技術實現不確定異常事件的準確預測（cè），將（jiāng）不確定異常事件轉化為可預測、可規避的確定事件；根據預測結果及（jí）時調整調度模型，變被動響應（yīng）為主（zhǔ）動調控，降（jiàng）低異常事件對生產過程的影響（xiǎng），確（què）保生（shēng）產計劃高效穩定（dìng）地執行。
 

圖（tú） 3  基於 5G 的製造車間調度技術

（三）新一代人工智能技術

新一代 AI 技術是數字化（huà）轉型與智（zhì）能化升級的 “頂層（céng）建（jiàn）築”。AI 技（jì）術的快速發展推動社會經濟從 “數字經濟”走向“智能經濟（jì）”，社會形態和生產模（mó）式也將發生巨（jù）大（dà）變革。例如，大數據技術、深度學習技術、強化學（xué）習技術、人機協作（zuò）智能技術、基於網絡的（de）群體智能技術（shù）、跨媒體（tǐ）推理技術等的融入，最終（zhōng）將給離散製造業轉型升級帶來質的飛躍。基於 AI 技術的海量數據實時處理與可視化技術，建立製造流程數字（zì）孿生模型與機理混合（hé）模型，是實現離散製造過程高效率數（shù）字化智能的關鍵（jiàn）。

在 AI 領域，深度學（xué）習是機器學習研究中的熱門方向，近年來發展迅速（sù）。相較（jiào）於傳統（tǒng）的故障診斷方法，基於深度學習的故障診斷可以（yǐ）自動提取特征而不需要複雜的信號處理過程；基於深度學習方法可以（yǐ）高效地完成表麵缺陷特征提取與定（dìng）位（wèi）。多標識（shí）的領域（yù）自（zì）適應網絡（luò）故障診斷技術，可以節省特征工程（chéng）的時間，提（tí）高故障診斷的（de）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，在有限（xiàn）數據條件下（xià）實（shí）現了表麵缺陷檢測（見圖 4）。

圖 4  基於深度學（xué）習的智能診斷技術

五（wǔ）、離散（sàn）製造（zào）行業數（shù）字化轉型與智（zhì）能化升級的典（diǎn）型案例分析及技術路徑

目前，中國製造業已步入平（píng）穩發展階段。我國離散製造行業普遍處於工業（yè） 2.0 的後期階段，智（zhì）能製造水平相對薄弱（ruò），製造業亟待轉型升級。離散製造行業數字化轉型與智能化升級（jí）應是全方位的，數字與（yǔ）智能技術的深化應用將在（zài）商業模式、服務模式、研發模式（shì）、運營模式、製造模式、決策模式 6 個方麵推進轉型升級（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階段，大部分處於轉型（xíng）升級的前期（qī）階段，以製造模式轉型升級為主；部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、研發模式、服務（wù）模式的轉型升級對企業要求（qiú）較高，僅有（yǒu）少部分企業在進行探索應用。以離散製造（zào）行（háng）業中的 4 個典型（xíng）企業為例，分析其數字化（huà）轉型與智能化升級技術路徑。
 

圖 5  離散製造行業轉型升級不同階段的（de）轉型升級模式

（一）研發模式轉（zhuǎn）型升級

海爾集團公司積（jī）極實施數字化轉型（xíng），致力成為互聯網時（shí）代智慧家庭的引領者；已從傳統製造（zào）家電企（qǐ）業轉型為麵向全社會孵化創（chuàng）客（kè）的平台，為中小企業提供智能製造、個性化定製的解決方案。海爾集（jí）團公司的數字化（huà）轉（zhuǎn）型與智能化升級主要經曆了 3 個階段（見表（biǎo） 1）。

①定製化與信息化升（shēng）級階段，通過大電商平台的規劃，實現了企業對企業、企業（yè）對消費者、跨境電商等全（quán）電商（shāng）業務的（de）融合，打通用戶的前（qián）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（chǎn）品以外的增值服務。

②自（zì）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（guī）劃係統（ERP）、製造執行係統（MES）、倉庫管理係統（WMS）等，實現產品與設備（bèi）、產品與模塊、產品與人員之（zhī）間的多（duō）重互聯，顛覆了傳統的串聯式作業模式，實（shí）現並聯式生產。

③全（quán）麵網絡化、數字化轉（zhuǎn）型、智能化探索階（jiē）段，建立了 COSMOPlat 工（gōng）業互聯網平台，通過聚合高水平獲獎案例，為行業提（tí）供數字化轉型實踐的路徑參考，顯現了工業互聯網領域數字化轉型創新價（jià）值。

整（zhěng）體來看，海爾集（jí）團公司積極引入先進技術，實現了家電製（zhì）造產線的自動化及智能化升級轉型，使得產品研發周（zhōu）期（qī）縮（suō）短了（le） 30%，人均產值提高了（le） 30%，產能提（tí）升近 1 倍；COSMOPlat 為工業互聯網實際場景應用提供了（le）平（píng）台支撐，成為離散製造業數字化轉型創新的價值基準。

（二（èr））運營（yíng）模式轉型（xíng）升級

索菲亞家居股（gǔ）份有限公司（簡稱“索菲亞”）運用統一的製造（zào）運營管理平台，以生產現場可視（shì）化、製造過程（chéng）透明化、跨工廠績效管理標準化實現了企業的（de）數字化轉型。索菲亞的數字化轉型與智能化升級（jí）主（zhǔ）要經曆了（le） 4 個階（jiē）段（duàn）（見表 2）。

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

②信息化與（yǔ）自動化齊頭（tóu）並進階段，在（zài）采用 ERP 係統的同時，引入柔性生產線以提高生（shēng）產效率，成立信息與數字（zì）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數字化轉型、智能化探索階段，實施“X 計劃”，上線 MES、WMS 及供應商管理係統以實現倉儲智能自（zì）動化、分（fèn）揀智能自動化，規劃並建設智能工廠。

④網絡化、智能化（huà）探索階段（duàn），“未來工廠”4.0 車間投產，以（yǐ）互聯網為依托並（bìng）通過運（yùn）用大數據、AI 等先進技術手段，對商品生產（chǎn）、流通、銷售過（guò）程進行升級改（gǎi）造，進而重塑了業態結構和生態圈。

整體來看，索菲亞通過信息化、自（zì）動化、智能化相關技術的應用，實現了生產過程的智能化和生產管理的數（shù）字化，完（wán）成了製造模式和管理（lǐ）方式的轉型升級，使得生產效益提升了 50%，人工成本降低了 30%~50%；綜（zōng）合應用基於互聯網的大數（shù）據、AI 技術實（shí）現（xiàn）了商品生產、流通（tōng）與（yǔ）銷售過程的升級（jí）改造（zào），成為離散製造業數字（zì）化轉型與智能化升（shēng）級的典型（xíng）案例。

（三）商業模式（shì）轉型升級

青（qīng）島酷特智能股份有限公（gōng）司（簡稱“酷特”）是（shì）一家（jiā）服裝智造企業，形成了以大規模定製（zhì）為核心的酷特智能模（mó）式，提出了個（gè）性化（huà）定製模式和用戶直連（lián）製造（C2M）商（shāng）業模式，構建了酷特 C2M 產業互聯網生態體係，更好滿足了消費者的個性化需求。酷特的數字化轉型與智（zhì）能化升級主要經曆了 4 個階段（見表 3）。
表 3  青島酷特智能股份（fèn）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生產階段，選擇了大規模個性化定製作為主（zhǔ）要（yào）的（de）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信息化和自動化齊頭並進階段，引入（rù）自動（dòng）化設計、MES、WMS 等新技術，初步形（xíng）成 C2M 的新商（shāng）業模式。

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

④網絡化、智能化探（tàn）索階段，在引入智能物流和自動化倉儲係統（tǒng）後，物流部門的用工量減少了 80%；通（tōng）過（guò）運用物聯網（IoT）、“互聯網 +”等技術，形成了互聯網（wǎng）生態體係，初步建成智能工廠。

整體（tǐ）來看（kàn），酷（kù）特實現了 C2M 的新商（shāng）業模式轉（zhuǎn）型，建立了人、事、物（wù）互聯互通的智能工（gōng）廠；與傳統模式相比，生產效率提高了 25%，成本下降了 50%，利潤增長了 20%，成為質量提升和（hé）供給（gěi）側結構（gòu）性改革的典型實踐。

（四）製造模式轉型升級

內蒙古伊利實業集團股份有限（xiàn）公（gōng）司（簡稱“伊利”）是我國首批智能製造試點示範項目（mù）中唯一的乳製品企業，發展“智慧（huì）乳業”，引領全行業（yè）積極探索信息化、智能化。伊利的數字化轉型與智能化升級主要經曆了 3 個（gè）階段（見表（biǎo） 4）。

①自動化建（jiàn）設（shè）階段，在連通平台、站點（diǎn）、在線自動包裝係統（tǒng）、瑞士格物（wù）流庫房等（děng）方麵實施（shī）自（zì）動化建設，實現了乳（rǔ）製品（pǐn）生產全過（guò）程自動化。

②數字化、網絡化轉型階段，搭建智能（néng）製造係統，實時獲取設備狀態和數（shù）據，進行統一（yī）的數據交互，形成了產品生命周期管理（lǐ）係（xì）統、政策法規數據庫係統、食（shí）品安全（quán）風險（xiǎn）評估係（xì）統等線上平台。

③網絡化、智能化（huà）探索階段，投入生產計劃執行係統、全生命周期質量追溯係統（tǒng），自（zì）主研發配方管理係統等安全可控的核心軟件，實現了製造裝備升級、信息互聯互通的智能（néng）建設，促使生產效率明（míng）顯提升和運營成（chéng）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，推進“智慧乳業”建（jiàn）設，實現產業數字化、智能化，助力經營業績穩步提升；為消（xiāo）費者提供了多元化、高品質的產品與服務（wù），也為我國乳業高質量發展探索出新的路徑。

六、離散製造行業數字化轉型與智能化（huà）升級的重點任務（wù）

（一）突破製（zhì）造智能（néng）關鍵使能技術

智能傳感器（qì）與工業（yè）互聯網是智能製造的基礎，重點突破智能傳感器與傳感網絡及智能終（zhōng）端、即插即用技術、實時（shí）網絡操作係統技術（shù）、機器對機器技術、製造 IoT 技術。大數據和知識庫是智能製造的核心（xīn），重點突破製造大數據挖掘技術、大數據智能分析與管理技術（shù）、麵向製造大（dà）數據的綜合推理（lǐ）技術。智（zhì）能推理是智能製造的靈魂，重點突破智能建模與仿（fǎng）真技術、全息人機協同係統、複雜對象（xiàng）智能（néng）控製係統技術、數字孿生技術。

（二）研發智能（néng）製造（zào）裝備

重點研發的智能製造（zào）裝備包括智能機床、智能成形（xíng）製造裝備、特種智能製（zhì）造裝備、智能機器人、智能柔性製造產線等。智能機床應具有加工狀（zhuàng）態實時感知與交互、產品工藝自（zì）主決策與優化、加工精度持久（jiǔ）保持能力等特（tè）性，智能成（chéng）型製（zhì）造裝（zhuāng）備應具有信息獲取、模型預（yù）測（cè）、決策控製（zhì）功能，特種智能製造裝（zhuāng）備應具有超高溫、超高壓（yā）等超常工（gōng）作環境適應性以及超精密、高能束等超常工藝適應（yīng）能力，智能機器人應能勝任焊（hàn）接、打磨、精細裝配、機加工、柔（róu）順控製等工作，智能柔性製造生產線應（yīng）具有多製造（zào）功能單元、製（zhì）造島結合協（xié）作的高度柔性化和智能化能力。

（三）建（jiàn）設數字（zì）化、智能化車間

數（shù）字（zì）化製造（zào）車間、網絡化製造車間是智能化車（chē）間的初級形態：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（háng）數字化描述、集成、分析和決策，進而對各種設備進行數字化控製（zhì）；後者基於集成的數據進行智能分析和（hé）決策，智能地優化整個製造過程（chéng），使（shǐ）資（zī）源得（dé）到最（zuì）合理的配置和優化。

（四）打造數字化、智能化工廠（chǎng）

數字化（huà）、智能化（huà）工廠是智能製造的典型代表。在產品（pǐn）設計方麵，通過製造工藝與（yǔ）成（chéng）品性能的三維模擬與仿真優化，實現計算機（jī）輔助的精（jīng）確可靠規劃（huá）設計。在生（shēng）產製造（zào）方麵，利用工業機器人、數（shù）控機床和其（qí）他智能裝備，自動、高效、穩定地完（wán）成各項生產操作。在運營管理方麵，在工業互聯網的基礎上，通過有效組織和融合製造領（lǐng）域知識，滿足供應管理、生（shēng）產營銷、質量追溯（sù）、售（shòu）後運維等全價值鏈（liàn）的增長需求。

（五）提供數字化、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（tí）高服務的狀態環境感知、服務規劃、決策和控製水（shuǐ）平、服務質量等。在工業技術軟（ruǎn）件服務方麵，提供網絡化智能工（gōng）業軟件的集成應用（yòng）。在工業產品智（zhì）能服（fú）務方麵，提（tí）供（gòng）重大裝備的智能運維（wéi）服務。在生產服（fú）務方麵，提供生產（chǎn）性服（fú）務過程的（de）跟蹤、調度和優化控（kòng）製等智能服務。在雲服務方麵，提供全社會製造與服務能力的集成（chéng）與共享服務。在社群化（huà）智能製造服務方麵，提（tí）供實多企業（yè）間的無縫社交與協同生產、智能化產品運維服務。

（六）構建標準體係和安全體係

標準體（tǐ）係應重點（diǎn）構建：技術標準體係，如雲計算、區塊鏈、信息物（wù）理係統（CPS）等，以技術的應（yīng）用和操作為重點；產（chǎn）品標準體係，如工業互（hù）聯網平台，側重於技術應用和產品服務（wù）方麵；過程標準體係，如工業化（huà）和信息化深度融合、智能製造等，涵（hán）蓋範圍廣、類（lèi）型（xíng）多，應側重多個維（wéi）度以分析發展演進過程（chéng）；安全標（biāo）準體係，構建離散製造行業信息安全和物理安全平台（tái），匯聚安全數（shù）據，積累安全知識和攻防經驗，開展大數據（jù）分析，進（jìn）行預警、識別、審計、漏洞管理、防（fáng）禦、殺毒等（děng）。

七、對策建議

（一）加快示範應用

建議積極支持和引導離散製造行業數字化轉型（xíng）、智能化升級和智能工廠示範（fàn）；在示範基礎上，大規模推行製造裝（zhuāng）備的數（shù）字化轉型、智能（néng）化升（shēng）級工程及企業的數字（zì）化轉型、智能化升級工程，支持形成具（jù）有區域優勢的智能製造生態鏈。圍繞高端紡織、新型電力裝（zhuāng）備、工程機械、家（jiā）居、家電等重點行業，實（shí）施智能製造示範項目並篩選典型示範企業，樹（shù）立標杆（gǎn）企業形象並傳播推廣。

（二）突出“中國（guó）製造”

在離散製造行業數字化（huà）轉型與智能化（huà）升級過程中，應突出核心技術、關鍵裝備、工業軟件（jiàn）的“中國製造（zào）”，警惕和防止高端裝備、核心技（jì）術“空心化”現象。在核心技術、關鍵（jiàn）裝備、工業軟件方麵推行“產學研用”一體化協同創新模式，著力解決離散製造行業數字化轉型（xíng）與智能化升級過（guò）程中的技術難題。

（三）培育高新技術人（rén）才

離散製造行業（yè）的轉型升級需要在戰略、思想、技術、執行等方麵加強（qiáng）人才儲（chǔ）備。建議（yì）完善職業（yè）教育與專業人（rén）才培養模式，注重可（kě）持續發展，培養離散製造（zào）業智能化工廠方向的專業技術與（yǔ）人才隊伍。推進智能製造人才隊伍建設，培養智能（néng）製造人才（cái）：一是智能製（zhì）造高技術人才，培養（yǎng）掌握製造技術，熟（shú）悉數字化、網絡化、智能化技術，精通智能製造（zào）技術，善於解決工（gōng）程實際問（wèn）題的智能製造高技術人才；二是智能製造高技能人才，培（péi）養知識（shí）先進（jìn）、技術精湛、能工（gōng）巧匠型的智（zhì）能製造高技能人才；三是高水平（píng）的智（zhì）能製造管理人才，尤其是企業家群（qún）體。

（四（sì））製定相應法律法規

探索通過立法（fǎ）引領產業發展，不（bú）斷完善財稅、金融、知識產（chǎn）權（quán）、人才培養等配套（tào）的政策法規體（tǐ）係，促進（jìn）製造業的長期（qī）穩定（dìng）發展。建立數字資產知（zhī）識產權（quán）保護機製，引入數（shù）字資產許可製度，構建透明的數（shù）字資產使用環境；加（jiā）大政府財政資金（jīn）支持力度，實施必要的稅收激勵政策，采取多元（yuán）化（huà）金融支持方式；利用信息技（jì）術對數字資產進行加密、標記、追溯（sù）和監控，加強對違規行為的（de）法律（lǜ）約束。
 

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