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智能工廠和數字化車間是什么意思？

智能工廠的意思是利用各種現代化的技術，實現工廠的辦公、管理及生產自動化，達到加強及規范企業管理、減少工作失誤、堵塞各種漏洞、提高工作效率、進行安全生產、提供決策參考、加強外界聯系、拓寬國際市場的目的。

數字化車間是以產品全生命周期的相關數據為基礎，在計算機虛擬環境中，對整個生產過程進行仿真、評估、優化，并進一步擴展到整個產品生命周期的新興生產組織方式，主要作為溝通產品設計和產品制造之間的橋梁。

重慶智能工廠和數字化車間認定申報條件

（一）申報主體為制造業領域依法注冊登記、納稅、具有健全財務管理機構和制度的獨立法人或按照有關要求實行財稅獨立核算的非獨立法人。

（二）申報項目符合《2022年重慶市數字化車間和智能工廠技術條件》（附件1）。

（三）項目設備和軟件投資不低于1000萬元，渝東北城鎮群、渝東南城鎮群區縣項目投資門檻為本申報條件的50%。

（四）Ⅰ類項目開工日期為2020年1月1日以后，建設工期不超過30個月，進度達到80%以上。項目未獲得市級其他財政資金支持；有完善的立項證明，如核準/備案/統計聯網直報平臺（固定資產投資報表）情況，或項目實施計劃書和企業董事會立項決議書，或項目投資協議書/投資合同（內容包括名稱、地址、工期、計劃投資、實施內容、績效等）等。

（五）Ⅱ類項目無具體建設期限要求，要求項目已建設完成并取得明顯效果。

（六）已通過2018—2021年數字化車間和智能工廠認定的項目（含已認定智能工廠內包含的數字化車間）不得重復申報。

（七）同一申報主體本次只能申報一個數字化車間或智能工廠。已認定智能工廠的企業，如有新建車間（自上一次認定智能工廠后開工建設）符合數字化車間認定技術條件，可再次申請數字化車間認定。

（八）優先支持“專精特新”企業創建數字化車間和智能工廠。

重慶智能工廠和數字化車間認定申報流程

（一）本次申報采用無紙化申報，請各區縣（自治縣）經信部門認真組織轄區內符合條件企業積極申報。

（二）請各企業登錄重慶市經濟和信息化大數據應用平臺(網址:https://sso.jjxxw.cq.gov.cn/netcasso，建議使用360極速瀏覽器或者谷歌瀏覽器，使用極速模式登錄），點擊進入智能制造信息管理平臺，依次填寫智能化改造項目認定系統以及數字化車間和智能工廠申報系統，進行項目登記和申報。

（三）各區縣（自治縣）經信部門通過智能制造信息管理平臺對項目進行初審。

（四）市經濟信息委組織專家進行評審，對通過認定的項目進行公示，無異議后行文認定并授牌。

三、其他要求

（一）有下列情況之一的，撤銷其數字化車間或智能工廠稱號：1.復評結果為不通過的；2.所在企業自行要求撤銷的；3.所在企業被依法終止的；4.弄虛作假、違反相關規定或有其它違法行為的。

（二）通過認定的重慶市數字化車間或智能工廠發生更名、重組等重大調整的，應通過區縣經信主管部門審核并上報市經濟信息委申請調整。

（三）重慶市智能制造標桿企業、重慶市創新示范智能工廠、國家智能制造試點示范企業、國家智能制造示范工廠等優先從獲得數字化車間和智能工廠稱號的企業中推薦。

（四）鼓勵企業加大工業互聯網、5G、人工智能、虛擬現實、數字孿生、區塊鏈等新一代信息技術的應用，積極創建創新示范智能工廠。

（五）鼓勵各區縣（自治縣）按照實際情況制定獎補政策。

附件一：2022年重慶市數字化車間和智能工廠認定技術條件

一、重慶市數字化車間認定技術條件

（一）裝備數字化：數字化裝備數量占生產裝備總數量的50%以上；

（二）數據采集：基于5G、工業互聯網、物聯網等技術，實現加工設備、檢測設備、物流設備的聯網運行，采集設備的運行數據，信息的上傳率達到90%，實現設備實時監控；

（三）生產過程數字化：建立制造執行系統，完成車間作業計劃管理和調度、工藝執行管理、物流與倉儲管理、質量分析管理與跟蹤、設備運行管理等方面的數字化建設，實現車間可視化管理；

（四）車間信息集成：實現設備實時數據采集系統、制造執行系統與企業管理設計信息系統集成，實現車間軟硬件系統優化運行控制和集約化生產；

（五）項目建成后運營成本降低15%以上、生產效率提高10%以上、產品不良品率降低10%以上、能源利用率提高8%以上（改造項目與建設前進行對比；新建項目與行業平均水平進行對比），并具有良好的增長性。

二、重慶市智能工廠認定技術條件

（一）場景要求。

2022年智能工廠按行業開展認定，分為汽車和裝備制造業、電子信息行業、消費品行業、原材料行業四大類，企業應按行業不同特點，創建智能工廠。智能工廠需覆蓋本行業六大重點環節，分環節建設智能制造典型場景，具體環節要求如下：

1.汽車和裝備制造業。圍繞工藝設計、計劃調度、生產作業、質量管控、設備管理、供應鏈管理重點環節，建立高效柔性、敏捷響應、人機協同和動態調度的汽車和裝備制造業智能工廠。

2.電子信息行業。圍繞工藝設計、計劃調度、生產作業、倉儲配送、質量管控、設備管理重點環節，建設高效配送、資源協同和柔性生產的電子信息智能工廠。

3.消費品行業。圍繞計劃調度、生產作業、倉儲配送、質量管控、營銷管理、供應鏈管理重點環節，建立全生命周期質量管控、需求敏捷感知和產銷用協同的消費品行業智能工廠。

4.原材料行業。圍繞生產作業、質量管控、設備管理、安全管控、能源管理、環保管控重點環節，建設綠色、高效、安全和可持續的原材料行業智能工廠。

（二）技術要求。

1.申報智能工廠應將整個工廠作為整體進行申報，且離散型制造企業的數字化車間數量不少于2個，流程型、混合型制造企業的數字化車間數量不少于1個。

2.裝備數字化：數字化裝備數量占生產裝備總數量的65％以上。

3.數據采集：基于5G、工業互聯網、物聯網等技術，實現加工設備、檢測設備、物流設備的聯網運行，采集設備的運行數據，信息的上傳率達到90%，實現設備實時監控。

4.項目建成后應當在行業內具備領先水平，運營成本降低15%以上、生產效率提高10%以上、產品研發周期降低10%以上、產品不良品率降低10%以上、能源利用率提高8%以上（改造項目與建設前進行對比；新建項目與行業平均水平進行對比），并具有良好的增長性。

附件2：智能制造典型場景參考指引

智能制造場景是指面向制造全過程的單個或多個環節，通過新一代信息技術、先進制造技術的深度融合，實現具備協同和自治特征、具有特定功能和實際價值的應用。根據“十三五”以來智能制造發展情況和企業實踐，結合技術創新和融合應用發展趨勢，凝練總結了15個環節52個智能制造典型場景，作為智能工廠建設的參考。

一、工廠設計

通過三維建模、系統仿真、設計優化和模型移交，實現基于模型的工廠規劃、設計和交付，提高設計效率和質量，降低成本。

1.車間/工廠數字化設計。應用工廠三維設計與仿真軟件，集成工廠信息模型、制造系統仿真、專家系統和AR/VR等技術，高效開展工廠規劃、設計和仿真優化。

2.車間/工廠數字化交付。搭建數字化交付平臺，集成虛擬建造、虛擬調試、大數據和AR/VR等技術，實現基于模型的工廠數字化交付，打破工廠設計、建設和運維期的數據壁壘，為工廠主要業務系統提供基礎共性數據支撐。

二、產品研發

通過原料物性分析、設計建模、仿真優化和測試驗證，實現數據驅動的產品開發與技術創新，提高設計效率，縮短研發周期。

3.產品數字化設計與仿真。應用計算機輔助設計工具（CAD、CAE等）和設計知識庫，集成三維建模、有限元仿真、虛擬測試等技術，應用新材料、新工藝，開展基于模型的產品設計、仿真優化和測試。

4.原料性質表征與配方研發。建設物性表征系統或配方管理系統，應用快速評價、在線制備檢測、流程模擬和材料試驗等技術，創建原料物性數據庫和模型庫，優化原料選擇和配方設計，支撐生產全過程質量優化和效益優化。

三、工藝設計

通過制造機理分析、工藝過程建模和虛擬制造驗證，實現工藝設計數字化和工藝技術創新，提高工藝開發效率，保障工藝可行性。

5.離散型工藝數字化設計。應用計算機輔助工藝過程設計工具（CAPP）和工藝知識庫，采用高效加工、精密裝配等先進制造工藝，集成三維建模、仿真驗證等技術，進行基于模型的離散工藝設計。

6.流程型工藝數字化設計。建設工藝技術系統和工藝知識庫，結合原料物性表征、工藝機理分析、過程建模和工藝集成等技術，開展過程工藝設計與流程全局優化。

四、計劃調度

通過市場訂單預測、產能平衡分析、生產計劃制定和智能排產，開展訂單驅動的計劃排程，優化資源配置，提高生產效率。

7.生產計劃優化。構建企業資源計劃系統（ERP），應用約束理論、尋優算法和專家系統等技術，實現基于采購提前期、安全庫存和市場需求的生產計劃優化。

8.車間智能排產。應用高級計劃排程系統（APS），集成調度機理建模、尋優算法等技術，進行基于多約束和動態擾動條件下的車間排產優化。

9.精準作業派工。依托制造執行系統（MES），建立人員技能庫、崗位資質庫等，開展基于人崗匹配、人員績效的精準人員派工。

五、生產作業

通過資源動態調配、工藝過程精確控制、智能加工和裝配、人機協同作業和精益生產管理，實現智能化生產作業和精細化生產管控，提高生產效率，降低成本。

10.產線柔性配置。應用模塊化、成組和產線重構等技術，搭建柔性可重構產線，實現產線適應訂單、工況等變化的快速調整。

11.資源動態組織。構建制造執行系統（MES），集成大數據、運籌優化、專家系統等技術，實現人力、設備、物料等制造資源的動態配置。

12.先進過程控制。依托先進過程控制系統（APC），融合工藝機理分析、實時優化和預測控制等技術，實現精準、實時和閉環過程控制。

13.工藝流程/參數動態調優。搭建生產過程全流程一體化管控平臺，應用工藝機理分析、流程建模和機器學習等技術，開展工藝流程和參數的動態優化調整。

14.人機協同作業。集成機器人、高端機床、人機交互設備等智能裝備，應用AR/VR、機器視覺等技術，實現生產的高效組織和作業協同。

15.精益生產管理。依托制造執行系統（MES），應用六西格瑪、6S管理和定置管理等精益工具和方法，開展基于數據驅動的人、機、料等精確管控，消除生產浪費。

六、倉儲配送

通過精準配送計劃、自動出入庫（進出廠）、自動物流配送和跟蹤管理，實現精細庫存管理和高效物流配送，提高物流效率和降低庫存量。

16.智能倉儲。集成智能倉儲（儲運）裝備，建設倉儲管理系統（WMS），應用條碼、射頻識別、智能傳感等技術，依據實際生產作業計劃，實現物料自動入庫（進廠）、盤庫和出庫（出廠）。

17.精準配送。應用倉儲管理系統（WMS）和智能物流裝備，集成視覺/激光導航、室內定位和機器學習等技術，實現動態調度、自動配送和路徑優化。

18.物料實時跟蹤。應用制造執行系統（MES）或倉儲管理系統（WMS），采用識別傳感、定位追蹤、物聯網和5G等技術，實現原材料、在制品和產成品流轉的全程跟蹤。

七、質量管控

通過智能在線檢測、質量數據統計分析和全流程質量追溯，實現精細化質量管控，降低不合格品率，持續提升產品質量。

19.智能在線檢測。應用智能檢測裝備，融合缺陷機理分析、物性和成分分析和機器視覺等技術，開展產品質量等在線檢測、分析和結果判定。

20.質量精準追溯。建設質量管理系統（QMS），集成條碼、標識和區塊鏈等技術，采集產品原料、生產過程、客戶使用的質量信息，實現產品質量精準追溯。

21.產品質量優化。依托質量管理系統（QMS）和知識庫，集成質量設計優化、質量機理分析等技術，進行產品質量影響因素識別、缺陷分析預測和質量優化提升。

八、設備管理

通過自動巡檢、維修管理、在線運行監測、故障預測和運行優化，實現精細化設備管理和預測性維護，提升設備運行效率、可靠性和精度保持性。

22.自動巡檢。應用工業機器人、智能巡檢裝備和設備管理系統，集成故障檢測、機器視覺、AR/VR和5G等技術，實現對設備的高效巡檢和異常報警等。

23.智能維護管理。建設設備管理系統，應用大數據和AR/VR等技術，開展檢維修計劃優化、資源配置優化，虛擬檢維修方案驗證與技能實訓。

24.在線運行監測與故障診斷。建設設備管理系統，融合智能傳感、故障機理分析、機器學習、物聯網等技術，實現設備運行狀態判定、性能分析和故障預警。

25.預測性維護與運行優化。構建故障預測與健康管理系統（PHM），集成故障機理分析、大數據、深度學習等技術，進行設備失效模式判斷、預測性維護及運行參數調優。

26.資產全生命周期管理。建立企業資產管理系統（EAM），應用物聯網、大數據和機器學習等技術，實現資產運行、檢維修、改造、報廢的全生命周期管理。

九、安全管控

通過安全隱患識別、安全態勢感知、安全事件決策和應急聯動響應，實現面向全環節的安全綜合管控，確保安全風險的可預知和可控制。

27.安全風險實時監測與識別。依托安全感知裝置和安全生產管理系統，集成危險和可操作性分析、機器視覺等技術，進行安全風險動態感知和精準識別。

28.安全事件智能決策與應急聯動。基于安全事件聯動響應處置機制和應急處置預案庫，融合大數據、專家系統等技術，實現安全事件處置的智能決策和快速響應。

29.危化品智能管控。建設危化品管理系統，應用智能傳感、理化特征分析和專家系統等技術，實現危化品存量、位置、狀態的實時監測、異常預警與全過程管控。

30.危險作業自動化。依托自動化裝備，集成智能傳感、機器視覺和5G等技術，實現危險作業環節的少人化、無人化。

十、能源管理

通過能耗全面監測、能效分析優化和能源平衡調度，實現面向制造全過程的精細化能源管理，提高能源利用率，降低能耗成本。

31.能耗數據監測。建立能源管理系統（EMS），集成智能傳感、大數據等技術，開展全環節、全要素能耗數據采集、計量和可視化監測。

32.能效優化。依托能源管理系統（EMS），應用能效優化機理分析、大數據和深度學習等技術，基于設備運行參數或工藝參數優化，實現能源利用率提升。

33.能源平衡與調度。依托能源管理系統（EMS），融合機理分析、大數據等技術，進行能源消耗量預測，實現關鍵裝備、關鍵環節能源的綜合平衡與優化調度。

十一、環保管控

通過污染源管理與環境監測、排放預警與管控、固廢處置與再利用，實現環保精細管控，降低污染物排放，消除環境污染風險。

34.污染源管理與環境監測。構建環保管理平臺，應用機器視覺、智能傳感和大數據等技術，開展污染源管理，實現全過程環保數據的采集、監控與報警。

35.排放預警與管控。依托環保管理平臺，集成機器視覺、智能傳感和大數據等技術，實現排放實時監測、分析預警和排放優化方案輔助決策。

36.固廢處置與再利用。搭建固廢信息管理平臺，融合條碼、物聯網和5G等技術，進行固廢處置與循環再利用全過程監控、追溯。

37.碳資產管理。開發碳資產管理平臺，集成智能傳感、大數據和區塊鏈等技術，實現全流程碳排放追蹤、分析、核算和交易。

十二、營銷管理

通過市場趨勢預測、用戶需求挖掘、客戶數據分析和銷售計劃優化，實現需求驅動的精準營銷，提高營銷效率，降低營銷成本。

38.市場快速分析預測。應用大數據、深度學習等技術，實現對市場未來供求趨勢、影響因素及其變化規律的精準分析、判斷和預測。

39.銷售計劃動態優化。依托客戶關系管理系統（CRM），應用大數據、機器學習等技術，挖掘分析客戶信息，構建用戶畫像和需求預測模型，制定精準銷售計劃。

40.銷售驅動業務優化。通過銷售管理系統與設計、生產、物流等系統集成，應用大數據、專家系統等技術，根據客戶需求變化，動態調整設計、采購、生產、物流等方案。 

十三、售后服務

通過服務需求挖掘、主動式服務推送和遠程產品運維服務等，實現個性化服務需求的精準響應，不斷提升產品體驗，增強客戶粘性。

41.主動客戶服務。建設客戶關系管理系統（CRM），集成大數據、知識圖譜和自然語言處理等技術，實現客戶需求分析、精細化管理，提供主動式客戶服務。

42.產品遠程運維。建立產品遠程運維管理平臺，集成智能傳感、大數據和5G等技術，實現基于運行數據的產品遠程運維、預測性維護和產品設計的持續改進。

43.數據增值服務。分析產品的運行工況、維修保養、故障缺陷等數據，應用大數據、專家系統等技術，提供專業服務、設備估值、融資租賃、資產處置等新業務。

十四、供應鏈管理

通過采購策略優化、供應鏈可視化、物流監測優化、風險預警與彈性管控等，實現供應鏈智慧管理，提升供應鏈效能、柔性和韌性。

44.采購策略優化。建設供應鏈管理系統（SCM），集成大數據、尋優算法和知識圖譜等技術，實現供應商綜合評價、采購需求精準決策和采購方案動態優化。

45.供應鏈可視化。搭建供應鏈管理系統（SCM），融合大數據和區塊鏈等技術，打通上下游企業數據，實現供應鏈可視化監控和綜合績效分析。

46.物流實時監測與優化。依托運輸管理系統（TMS），應用智能傳感、物聯網、實時定位和深度學習等技術，實現運輸配送全程跟蹤和異常預警，裝載能力和配送路徑優化。

47.供應鏈風險預警與彈性管控。建立供應鏈管理系統（SCM），集成大數據、知識圖譜和遠程管理等技術，開展供應鏈風險隱患識別、定位、預警和高效處置。

十五、模式創新

面向企業全價值鏈、產品全生命周期和全資產要素，通過新一代信息技術和先進制造技術融合，推動制造模式和商業模式創新，創造新價值。

48.用戶直連制造。通過用戶和企業的深度交互，提供滿足個性化需求的產品定制設計、柔性化生產和個性化服務等，創造獨特的客戶價值。

49.大批量定制。通過生產柔性化、敏捷化和產品模塊化，根據客戶的個性化需求，以大批量生產的低成本、高質量和高效率提供定制化的產品和服務。

50.共享制造。建立制造能力交易平臺，推動供需對接，將富余的制造能力通過以租代買、分時租賃、按件計費等多種模式對外輸出，促進行業內制造資源的優化配置。

51.網絡協同制造。基于網絡協同平臺，推動企業間設計、生產、管理、服務等環節緊密連接，實現基于網絡的制造資源配置和生產業務并行協同。

52.基于數字孿生的制造。應用建模仿真、多模型融合等技術，構建裝備、產線、車間、工廠等不同層級的數字孿生系統，實現物理世界和虛擬空間的實時映射，推動感知、分析、預測和控制能力的全面提升。

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