各市工信局、市场监管局：
凭据《工业和信息化部办公厅市场监管总局办公厅关于发展2024年度智能造作系统解决规划“揭榜挂帅”申报工作的通知》（工信厅联通装函〔2024〕392号），为做好我省智能造作系统解决规划“揭榜挂帅”申报推荐工作，现将有关事项通知如下：
一、工作指标
面向原资料、高端设备、消费品、电子信息等沉点行业数字化转型智能化升级需要，聚焦智能工厂建设堵点痛点，挖掘造就一批把握主题技术、深耕细分行业、拥有工业基因的专业化供给商，强化智能造作设备、工业软件和系统“串珠成链”集成创新，深入国度、行业智能造作尺度研造利用，推动形成先进合用、自主可控、可复造推广的智能造作系统解决规划产品和服务并利用验证。
二、申报前提
（一）申报单元为在安徽省内注册，拥有独立法人资格的企业或科研院所，可组成结合体申报。牵头申报单元准则上为已入选安徽省造作业数字化转型服务商资源池的智能造作系统解决规划供给商，主交易务蕴含智能造作系统解决规划的研发、供给、服务等。牵头承担2023年度智能造作系统解决规划揭榜工作的单元在实现工作验收前不得再牵头申报。
（二）申报单元应拥有较好的智能造作系统解决规划技术创新和执行利用基础，必要的场地、设备、人员前提，美满的工程化研发、试验、执行能力，在相应行业和领域拥有成功利用案例，愿意自动共同发展示场评估和宣传总结，积极推广典型经验。
（三）申报单元近三年经营和财政情况优良，无不良信誉纪录，无较大及以上安全环保变乱，无违法违规行为。
三、申报要求
（一）申报单元结合自身现实假造《智能造作系统解决规划“揭榜挂帅”项目申报书》（附件1），明确智能造作系统解决规划产品和服务揭榜工作。
（二）每个申报单元可牵头申报1个项目，最多可涵盖3个智能造作系统解决规划揭榜工作。揭榜工作应聚焦某一具体行业（附件2）、萦绕智能造作典型场景（附件3）发展集成攻关和利用验证。
（三）项目申报、评审、治理、验收等工作基于智能造作数据资源公共服务平台（https://www.miit-imps.com）发展。申报单元需在2024年11月13日前实现线上申报，逾期系统将关关。
（四）申报单元应对申报内容的真实性掌管，确保申报资料不涉及国度奥秘、贸易奥秘。
四、其他事项
（一）请各市工信局会同市场监管局，积极带头本地域具备智能造作系统解决规划研发、供给、服务的企业或科研院所申报，按推荐项目优先挨次填写推荐汇总表（附件4）。
（二）请各市工信局将推荐汇总表（1份，加盖工信、市场部门公章）、项目申报书（2份，只盖申报单元公章），于11月18日前报至省工业和信息化厅（设备工业处）。以上资料PDF和WORD版同步发送指定邮箱。
（三）省工业和信息化厅将会同省市场监管局做好项目审核工作，择优推荐上报。工业和信息化部、市场监管总局共同组织项目遴选并颁布智能造作系统解决规划揭榜单元和相应揭榜工作。揭榜单元在2年内实现所承诺的揭榜工作和指标要求后，实时提请验收。工业和信息化部、市场监管总局结合组织项目复核和宣传推广。
五、联系人及电话
省工业和信息化厅：设备工业处，贾宏艳，0551-62878017；
省市场监管局：尺度化处，石汉成，0551-63356884。
电子邮箱：yanyecs @163.com。
技术支持：机械工业仪器仪表综合技术经济钻研所，13121825939、13581998266。
附件：
2.智能造作系统解决规划“揭榜挂帅”沉点行业
3.智能造作典型场疚拷寮指引（2024年版）
安徽省工业和信息化厅? 安徽省市场监督治理局
2024年11月1日
附件2
智能造作系统解决规划“揭榜挂帅”沉点行业
一、原资料
石化化工、钢铁、有色金属、建材等。
二、高端设备
传感器及仪器仪表、工业母机、机械人、汽车及汽车零部件、轨路交通设备、医疗设备、工程机械、农业机械、航空航天设备、船舶及海洋工程设备、能源设备、基础零部件等。
三、消费品
轻工、纺织、食品、医药等。
四、电子信息
电子设备、光伏、集成电路等。
五、其他
民爆、矿业、印刷等。
附件3
智能造作典型场疚拷寮指引
（2024年版）
智能造作典型场景是智能工厂的根基组成单元，面向产品全性命周期、出产造作全过程和供给链全环节主题问题，通过新一代信息技术与先进造作技术的深度融合，部署智能造作设备、工业软件和系统，实现具备协同和自治特点、拥有特定职能和现实价值的利用。凭据十余年来我国智能造作索求实际，结合技术创新和融合利用发展趋向，凝练总结了15个环节的40个智能造作典型场景，作为智能工厂梯度造就、智能造作系统解决规划“揭榜挂帅”、智能造作尺度系统建设等工作的参考指引。
一、工厂建设
1.工厂数字化设计与交付
面向工厂规划、工艺布局、产线设计、物流规划等业务活动，针对工厂设计建设周期长、布局不合理等问题，搭建工厂数字化设计与交付平台，利用构筑信息模型、物流和动线仿真、出产系统建模等技术，发展工厂数字化设计和建设，实现工厂数字化交付，缩短工厂建设周期。
2.数字孪生工厂运营优化
面向基础设施运维、运营治理等业务活动，针对信息孤
岛难买通、集成管控难度大等问题，利用建仿照真、异构模型融合等技术，构建设备、产线、车间、工厂等分歧层级的数字孪生系统，通过物理世界和虚构空间的实时映射和交互，实现工厂运营持续优化。
二、产品设计
3.产品数字化研发设计
面向需要分析、概想设计、产品设计等业务活动，针对产品研发周期长、设计质量节造难等问题，基于数字化设计仿真工具和知识/模型库，利用多学科结合建模、物性表征与分析等技术，发展产品结构、机能、配方等设计与验证，大幅缩短产品研造周期，提高设计质量。
4.虚构验证与中试
面向产品验证、中试等业务活动，针对新产品验证周期长、熟化成本高档问题，搭建虚实融合的试验验证环境，利用多物理场仿真、靠得住性分析、AR/VR等技术，通过全虚构或半虚构的试验验证，降低验证与中试成本，加快产品熟化。
三、工艺设计
5.工艺数字化设计
面向工艺规划、产线设计等业务活动，针对工艺设计效能低、验证成本高档问题，基于工艺设计仿真工具、工艺知识库和行业工艺包等，利用工艺机理建模、流程仿照等技术，实现工艺设计急剧迭代优化，缩短工艺定型周期。
6.可造作性设计
面向工艺审查、可造作性改进等业务活动，针对产品试造周期长、加工装配效能低等问题，买通产品研发、工艺设计、出产作业等环节数据，基于产品物理特点与造作能力关联分析，全面评价与实时改进产品和工艺设计的可加工性、可装配性和可守护性。
四、打算调度
7.出产打算优化
面向销售订单预测、出产打算造订等业务活动，针对订单需要预测难、交付周期长等问题，构建出产打算系统，买通采购、出产和仓储物流等管控系统，利用多指标多约束求解、产能动态规划等技术，实现出产打算优化和动态调整，缩短订单交付周期。
8.智能排产调度
面向作业排程、资源调度、出产筹备等业务活动，针对资源利用率低、交付不实时等问题，建设智能排产调度系统，利用多约束排产建模、多指标排产寻优等技术，实现多指标、多扰动情况下排产优化与资源动态调度，缩短产品出产周期，提升资源利用效能。
五、出产作业
9.产线柔性配置
面向产线建设、产线刷新等业务活动，针对个性化需要
响应慢、产线换线功夫长等问题，部署智能造作设备与系统，利用产线� ？榛凉埂⑷嵝晕锪髟耸涞燃际�，凭据订单、工况、库存等变动，实现产线急剧调整和按需配置。
10.人机协同作业
面向复杂产品加工、装配等业务活动，针对传统出产方式协同效能低、作业安全风险高档问题，部署工业机械人等智能造作设备，构建人机协同作业单元和管控系统，利用智能交互、自主规划、风险感知和安全防护等技术，实现加工、装配、分拣、物流等过程人机高效协同。
11.工艺动态优化
面向离散行业工艺节造、工艺参数调优等业务活动，针对工艺/设备参数动态调优难等问题，建设智能产线和工艺在线优化系统，利用设备机理与数据混合建模、多设备结合寻优等技术，实现工艺过程和设备参数在线优化，提高产品质量一致性。
12.先进过程节造
面向流程行业出产过程节造、工艺参数优化等业务活动，针对复杂工艺过程参数颠簸大、节造成效差等问题，基于先进过程节造、实时优化等系统，利用模型预测节造、多指标寻优等技术，实现精准、实时和关环的工艺流程节造优化，不变产品质量，提高产出率。
13.数智精益治理
面向出产现场治理、成性质量治理、供给链治理等业务活动，针对资源利用率不高、治理效能低等问题，利用六西格玛、6S等精益步骤，将精益治理理想与大数据、云推算、人为智能等数智技术深度融合，实现基于数据的人、机、料、法、环等出产身分精准、高效治理，提升整体运营效能。
六、质量管控
14.在线智能检测
面向质量数据采集、分析、判定等业务活动，针对人为检测效能低、一致性差等问题，构建在线智能检测系统，利用物性成分分析、机械视觉检测等技术，实现产品缺点在线鉴别和质量自动判定，提升质量检测效能和正确性。
15.质量追忆与分析改进
面向质量数据治理、质量问题追忆、质量优化等业务活动，针对证量数据不齐全、追忆难度大等问题，构建质量治理系统，利用条码、二维码、RFID、5G、标识解析、区块链等技术，集成分析原料、设计、出产、使用等质量有关数据，实现产品全性命周期的质量精准追忆和优化改进。
七、设备治理
16.设备运行监控
面向设备运行数据采集、状态分析等业务活动，针对设备数据全面采集难、统一治理难等问题，部署设备运行监控
系统，集成智能传赣注5G、多模态数据融合等技术，实现设备数据实时采集、状态分析和异常报警，提高设备运行效能。
17.设备智能运维
面向设备故障分析、健全治理等业务活动，针对设备运维成本高、非打算�；荡胃叩滴侍�，部署智能传感与节造设备，成立设备运维治理平台，利用设备故障知识图谱、故障机理分析、预测性守护等技术，实现设备智能运维，降低运维成本，保险陆续出产。
八、仓储物流
18.智能仓储
面向物料出入库、库存治理等业务活动，针对出入库效能低、库存成本高档问题，建设立体仓库和智能仓储治理系统，利用条码、二维码、射频鉴别、仓储战术优化、多状态混存拣选等技术，实现物料出入库、存储、拣选的智能化，提高库存周转率和地皮利用率。
19.精准配送
面向厂内物流配送等业务活动，针对物料配送不实时、不精准等问题，部署智能物流设备和治理系统，利用室内高精度定位导航、物流蹊径动态规划、物流设备集群节造等技术，实现厂内物料配送急剧响应和动态调度，提升物流配送效能。
九、安全管控
20.危险作业自动化
面向危险作业操作、过程治理等业务活动，针对危险作业安全风险高、自动化水平低等问题，建设智能作业单元和管控系统，利用环境感知与鉴别、作业风险节造等技术，实现危险作业环节的少人化、无人化，提逾越产作业安全水平。
21.安全一体化管控
面向安全风险鉴别、安全应急响应等业务活动，针对安全风险实时监控难、措置效能低等问题，搭建出产安全管控和应急措置系统，利用出产运行风险动态监控、安全预警等技术，提高安全防护水平和安全变乱急剧措置能力，降低变乱产生率和损失。
十、能碳治理
22.能源智能管控
面向能耗监测、能源调度等业务活动，针对能耗全面监控难、精密化管控成本高档问题，部署能耗采集设备和管控系统，利用多能源介质感知、能耗综合建仿照真、能源平衡调度等技术，实现工厂能源在线监测、综合管控和能效优化，降低单元产值综合能耗。
23.碳资产全性命周期治理
面向碳排放数据采集、碳足迹追踪和碳资产核算等业务活动，针对碳排放计量难、碳足迹追踪效能低等问题，成立
数字化碳治理系统，利用碳排放精密化检测、碳排放指标自动核算等技术，实现产品全性命周期碳排放追踪、分析、核算和买卖，降低单元产值碳排放量。
十一、环保治理
24.传染在线管控
面向传染排放监测、传染物网络处置等业务活动，针对传染排放计量难、传染治理粗放等问题，部署传染排放在线采集设备和管控平台，利用传染监测与节造、传染源追忆等技术，实现传染全过程动态监测、精确追忆、风险预警和高效处置，降低传染排放水平。
十二、营销与售后
25.智慧营销治理
面向市场营销、销售治理等业务活动，针对客户需要信息获取不实时、营销战术不合理等问题，成立销售治理系统，利用用户画像、需要预测等技术，实现基于客户需要洞察的营销战术优化和供需精准匹配，提升营销精准性和销售量。
26.产品智能运维
面向产品运维、增值服务等业务活动，针对服务周期长、响应不实时等问题，构建产品远程运维系统，集成5G、AR/VR、预测性守护等技术，实现基于运行数据的产品远程监控、故障诊断和增值服务创新，提高产品附加值。
27.智能客户服务
面向投诉处置与反馈、客户关系守护等业务活动，针对客户响应不实时、服务履历感差等问题，成立客户服务治理系统，利用5G、AR/VR、天然说话处置、知识图谱、大数据分析等技术，实现自动式客户服务响应，提高客户中意度。
十三、供给链治理
28.供给链打算协同优化
面向采购打算造订、协同、优化等业务活动，针对采购打算不精准、交付不实时等问题，建设供给链治理系统，利用集成建模、多指标寻优、数据跨域节造等技术，实现基于市场、采购、库存、出产等数据的供给链打算协同优化。
29.供给商数智化治理
面向供给商入库、供给商评价、物料采购等业务活动，针对供给商比选难、议价能力弱、断供风险响应不实时等问题，成立供给商治理系统，利用供给商风险评估、供给链溯源等技术，实现供给商精准画像，发展基于数据分析的供给商评价、分级分类、寻源和优选推荐。
30.供给链物流智能配送
面向配送路线规划、运输过程监控等业务活动，针对物流运输过程监控难、配送周期长等问题，建设供给链物流治理系统，利用5G、多模态感知、实时定位导航、智能驾驶
等技术，实现厂表物流全程跟踪、异常预警和高效处置，降低供给链物流成本，提升定时交付率。
十四、信息基础设施
31.先进工业网络利用
面向工厂网络设计、建设、运营等业务活动，针对工厂网络需要多样、结构复杂、带宽不及等问题，部署5G工业专网、TSN、工业全光网络等新型网络基础设施，利用异构网络融合、远距离高带宽实时通讯等技术，建设满足智能造作需要的低时延、高靠得住、大带宽工业网络。
32.工业信息安全管控
面向网络安全、数据安全等要求，针对企业网络与数据安全风险高、防护能力弱等问题，执行工业互联网安全和数据分类分级治理，部署工业节造系统网络安全防护设备，建设数据安全风险监测和应急措置能力，利用安全态势感知、多档次纵深防御等技术，实现全方位全流程安全缝隙监测、风险防控、急剧措置，提升网络安全和数据安全防护水平。
33.工厂数据资源治理
面向数据采集存储、数据分析利用等业务活动，针对数据体式不统一、价值开释不充分等问题，建设数据中心、工业互联网平台等基础设施，融合数据跨域节造、数字合约、隐衷推算等技术，发展数据治理，实显祗业内或跨企业的数据安全可信流通和挖掘利用，推动数据价值化。
十五、多环节模式创新
34.数据驱动产品研发
面向产品急剧研发、复杂结构设计、用户个性化设计等需要，集成市场、设计、出产、使用等多维数据，索求创成式设计，基于数据驱动的产品状态、职能和机能的研发设计和持续优化，缩短产品研发周期，加快产品创新。
35.大规模个性化定造
面向产品个性化、多样化、幼批量等需要，通过网络化伎俩网络多元化市场需要，选取� ？榛杓啤⑵教ɑ芄埂⑷嵝曰低车燃苛�，以规�；霾牡统杀尽⒏咧柿亢透咝�，提供个性化、定造化的产品和服务。
36.网络协同造作
面向复杂产品多方协同、产能共享、多工厂协一致需要，成立网络协同造作平台，推动多环节、多工厂或多企业间设计、出产、治理、服务等环节缜密衔接，实现跨企业跨地域的业务协同和造作资源配置优化，助力打造全球出产网络。
37.研产供销服深度集成
面向市场急剧响应、资源高效配置、客户履历优化等需要，推动研发、出产、供给、销售和服务等环节的业务流、数据流深度集成，形成一个高效协同的运营系统，实现产品全性命周期协同优化，全面提升企业的市场竞争力。
38.弹性供给链
面向供给链不变性提升、供给链急剧调整等需要，成立供给链风险预警与弹性管控系统，集成利用供给链风险鉴别和动态响应模型，实现供给链风险在线监控、精准鉴别、提前预警和急剧措置，提升产业链供给链韧性和安全水平。
39.全员数字化治理
面向人员数字化绩效评估、数字化技术提升、健全治理等需要，组织发展全员数字化能力培训，构建统一的人员数字化治理平台，集成人员健全情况、专业技术评估及作业环境等多维度信息，实现人员绩效量化动态评估、人员状态动态监测和精准作业派工，提升全员岗位效力。
40.可持续造作
面向节能减排、循环经济、绿色消费等需要，以数智技术支持企业以对环境和社会掌管的方式发展产品全性命周期、出产造作全过程和供给链全环节各业务活动，实现生态效益、资源效能、出产效能和社会责任等多方面综合平衡。
