事关智能工厂认定！青岛市智能工厂梯度培育行动实施方案（节选）

发布日期： 2026-01-26 阅读量： 作者： 小编

　　按照《智能工厂梯度培育要素条件》《智能工厂建设关键绩效指标参考》（附件1、2），分

　　引导规模以上制造业企业制定智能工厂建设提升计划，通过开展数字化网络化基础能力建设，面向智能制造典型场景部署必要的智能制造装备、工业软件和系统，实现核心数据实时采集、关键生产工序自动化、生产与经营管理信息化，智能制造能力成熟度自评估达到二级水平的，原则上即建成基础级智能工厂。各区市工业和信息化主管部门组织企业开展自建自评，做好基础级智能工厂审核备案。

　　鼓励基础级智能工厂提升数字化网络化集成能力，围绕工厂建设、研发设计、生产作业、生产管理、运营管理等开展智能工厂建设，且至少覆盖生产、管理、运营三个环节。通过广泛部署智能制造装备、工业软件和系统，实现生产经营数据互通共享、关键生产过程精准控制、生产与经营协同管控，在重点场景开展智能化应用。市工业和信息化局组织开展先进级智能工厂培育认定，建设一批具有区域、行业领先水平的先进级智能工厂。

　　支持先进级智能工厂持续强化数字化网络化优化能力，围绕工厂建设、研发设计、生产作业、生产管理、运营管理等开展智能工厂建设，原则上应覆盖全部五个环节。面向智能制造典型场景体系化部署智能制造装备、工业软件和系统，实现设计生产经营数据集成贯通、制造long8官方入口装备智能管控、生产过程在线优化，开展产品全生命周期和供应链全环节的综合优化，推动多场景系统级智能化应用。工业和信息化部联合相关部门组织开展卓越级智能工厂培育认定，打造具有国内领先水平的智能工厂。市工业和信息化局会同相关部门择优组织推荐。

　　鼓励卓越级智能工厂推动新一代人工智能等数智技术与制造全过程的深度融合，围绕工厂建设、研发设计、生产作业、生产管理、运营管理等全部五个环节开展智能工厂建设，实现装备、工艺、软件和系统的研发与应用突破，推动研发范式、生产方式、服务体系和组织架构等创新，探索未来制造模式，带动产业模式和企业形态变革。国家智能制造专家委员会在相关部门指导下，加强对领航级智能工厂建设的技术咨询和指导，培育具有全球领先水平的智能工厂。

　　推动国家级“双跨”平台、专业型平台在核心技术突破、应用赋能创新、产业生态营造等方面持续优化升级，推动5G、人工智能、物联网等新一代信息技术赋能制造业数字化转型、智能化升级。支持特色专业型平台聚焦细分场景，面向企业研发设计、生产管理等智能工厂环节，输出特定技术服务。支持“链主”企业与平台机构共建行业子平台或自建特色专业型平台，强化垂直行业深层次数字化智能化赋能，推动规模以上企业数字化转型全覆盖。

　　充分发挥国家智能工厂的示范引领作用，支持其开发智能制造系统解决方案，并在行业上下游企业试验验证并复制推广。鼓励智能制造系统解决方案供应商与用户加强供需互动、联合创新，推进工艺、装备、软件、网络的系统集成和深度融合，开发面向典型场景和细分行业的解决方案。加快系统解决方案供应商培育，引导提供专业化、高水平、一站式的集成服务。

　　增强企业自主创新，加强产学研合作，提升工业机器人、工业母机、智能仪器仪表与检测设备、高性能控制器和智能成套设备等智能装备供给能力。开展软件“揭榜挂帅”，聚焦轨道交通、石化、船舶等重点领域,加快研发设计类、生产控制类等工业软件攻关,打造一批首版次高端软件产品。通过智能工厂建设，带动智能制造装备、工业软件加速研制和迭代升级。

　　持续推进《智能制造能力成熟度模型》（GB/T39116-2020）标准解读培训，指导企业实施智能制造贯标、对标、达标工作。推进关键环节、典型场景设备数据采集、互联互通关键技术攻关与标准研制，支持智能制造优势企业参与国家或行业标准制修订，以标准升级促进智能工厂高水平建设。指导企业用好国家智能制造评估评价公共服务平台，开展智能制造能力成熟度线上自评估。对企业智能制造成熟度“建档立卡”，分类分级推进智能工厂培育建设。

　　推进5G网络在工业企业和工业园区的深度覆盖，支持基础电信企业与工业企业联合开展5G虚拟专网、混合专网建设，推进内网改造，满足多环节智能场景和多层次智能工厂建设需求。引导企业建立健全网络安全防护体系，为智能工厂建设提供有效技术支撑。

　　为指导基础级、先进级、卓越级和领航级智能工厂梯度建设，特制定本要素条件。

　　2．企业近三年经营和财务状况良好，无不良信用记录、无较大及以上安全、环保等事故，无违法违规行为。

　　3．工厂使用的关键技术装备、工业软件、工业操作系统、系统解决方案等安全可控，网络安全和数据安全风险可控。

　　4．企业应建立智能工厂统筹规划、建设和运营的组织机制，拥有一批智能制造专业人才。

　　5．基础级和先进级工厂智能制造能力成熟度评估水平达到GB/T39116-2020《智能制造能力成熟度模型》二级及以上，卓越级智能工厂应达到三级及以上，领航级智能工厂应达到四级及以上。

　　开展数字化网络化基础能力建设，围绕智能制造典型场景部署必要的智能制造装备、工业软件和系统，实现核心数据实时采集、关键生产工序自动化、生产与经营管理信息化，开展点状智能化探索。

　　鼓励企业参考《智能制造典型场景参考指引（2024年版）》，围绕工厂建设、研发设计、生产作业、生产管理、运营管理等开展智能工厂建设，且至少覆盖生产作业环节。

　　1．工厂建设[1]：开展产线级、车间级数字化规划与建设；部署安全可控的智能制造装备、工业软件、系统和数字基础设施。

　　3．生产作业[3]：开展关键装备和工艺数字化升级，实现关键装备、工序和系统的实时监控，以及关键生产工序自动化作业。

　　4．生产管理[4]：应用信息系统，对作业计划、产品质量、设备资产、生产物料等进行管理，实现关键生产过程精益化。

　　5．运营管理[5]：应用信息系统，对采购、销售、库存、财务和人力资源等进行管理，实现经营数据精准核算和绩效指标量化评估。

　　参考《智能工厂建设关键绩效指标参考》、T/CAMS182-2024《智能制造效能通用评测方法》，评估智能工厂建设成效，主要技术经济指标应高于省（区、市）同行业平均水平。

　　提升数字化网络化集成能力，面向智能制造典型场景广泛部署智能制造装备、工业软件和系统，实现生产经营数据互通共享、关键生产过程精准控制、生产与经营协同管控，在重点场景开展智能化应用。

　　鼓励企业参考《智能制造典型场景参考指引（2024年版）》，围绕工厂建设、研发设计、生产作业、生产管理、运营管理等开展智能工厂建设，且至少覆盖生产作业、生产管理、运营管理三个环节。

　　1．工厂建设：开展车间级、工厂级数字化规划与建设；对工艺路线、产线布局和物流路径等进行仿真；广泛部署安全可控的智能制造装备、工业软件和系统。

　　2．研发设计：开展产品、工艺的数字化研发设计和仿真迭代，应用智能化设计工具，实现产品设计、工艺设计数据统一管理和协同。

　　3．生产作业：开展关键装备和工序数智技术应用，实现关键装备异常预警、关键工序数据在线分析、关键生产过程精准控制、产品关键质量特性数字化检测。

　　4．生产管理：通过对生产过程、仓储物流、设备运行、产品质量等进行数字化集成管控，应用智能化分析工具，实现高效辅助计划排产和生产业务协同管控，并开展安全能源环保数字化管理。

　　5．运营管理：通过经营管理与生产作业等业务的数据集成贯通，应用智能化管理工具，实现成本有效管控、订单及时交付、绩效指标动态评估等，开展供应链数字化管理。

　　1．参考《智能工厂建设关键绩效指标参考》、T/CAMS182-2024《智能制造效能通用评测方法》，评估智能工厂建设成效，主要技术经济指标应处于省（区、市）同行业领先水平。

　　强化数字化网络化持续优化能力，面向智能制造典型场景体系化部署智能制造装备、工业软件和系统，实现设计生产经营数据集成贯通、制造装备智能管控、生产过程在线优化，开展产品全生命周期和供应链全环节的综合优化，推动多场景系统级智能化应用。

　　鼓励企业参考《智能制造典型场景参考指引（2024年版）》，围绕工厂建设、研发设计、生产作业、生产管理、运营管理等开展智能工厂建设，原则上应覆盖全部五个环节。

　　1．工厂建设：开展工厂级数字化规划与建设，以及数据治理工作；对工厂进行系统建模和优化，实现工厂数字化交付，推动虚拟工厂建设；体系化部署安全可控的智能制造装备、工业软件和系统。

　　2．研发设计：开展产品、工艺协同研发设计、集成建模和仿真，实现基于模型和数据的系统优化。

　　3．生产作业：开展多场景数智技术应用，实现装备运行状态智能分析和故障诊断、生产过程智能管控和在线优化、过程质量在线．生产管理：通过生产全过程数据综合分析，实现生产计划与排程自动生成、设备全生命周期管理、质量精准追溯和持续改进、物流仓储策略优化、安全应急联动、能源环保综合管控等，推动主要生产要素的智能协同优化。

　　5．运营管理：通过多维数据智能分析，实现用户需求精准识别和敏捷响应、全厂资源协同优化、产品增值服务、设计生产服务闭环优化、智能化决策支持等，推进供应链上下游“链式”协同。

　　1．参考《智能工厂建设关键绩效指标参考》、T/CAMS182-2024《智能制造效能通用评测方法》，评估智能工厂建设成效，主要技术经济指标应处于国内同行业领先水平。

　　3．培育形成具有行业推广价值的智能制造解决方案，探索构建企业智能制造“标准群”。

　　4．建立较为完善的智能制造复合型人才培养体系，培养一批智能工厂建设和运营人才。

　　推动新一代人工智能等数智技术与制造全过程的深度融合，实现装备、工艺、软件和系统的研发与应用突破，推动研发范式、生产方式、服务体系和组织架构等创新，探索未来制造模式，带动产业模式和企业形态变革。

　　鼓励企业参考《智能制造典型场景参考指引（2024年版）》，围绕工厂建设、研发设计、生产作业、生产管理、运营管理等开展智能工厂建设，须覆盖全部五个环节。

　　1．工厂建设：构建工厂数字孪生系统，实现对物理制造过程的精准映射和反馈控制；建立较为完备的数据治理体系，推动形成企业数据资产；开展安全可控的智能制造装备、工业软件和系统等研发和应用突破。

　　3．生产作业：开展人工智能在工艺、装备等方面创新应用，实现生产过程动态优化、智能决策控制、产线．生产管理：探索多目标、多扰动、多约束情况下的生产计划优化和智能排产调度，推动制造资源的全面优化利用。建立能源、碳资产、安全、环保综合管理创新机制，推动可持续制造。

　　5．经营管理：推进工厂横向、纵向、端到端集成，构建智慧供应链，推动生产方式、服务体系和组织架构等变革，探索未来制造模式。

　　1．参考《智能工厂建设关键绩效指标参考》、T/CAMS182-2024《智能制造效能通用评测方法》，评估智能工厂建设成效，主要技术经济指标全球领先。2．打造全球领先的应用标杆，通过“母工厂”等方式推动工厂建设经验复制推广，引领产业链上下游形成智能制造协同创新生态。

　　3．培育的智能制造解决方案实现对外输出，形成较为完善的企业智能制造“标准群”，推动形成行业、国家标准。

　　[1]工厂建设涵盖《智能制造典型场景参考指引（2024年版）》中的工厂建设、信息基础设施两个环节。

　　[2]研发设计涵盖《智能制造典型场景参考指引（2024年版）》中的产品设计、工艺设计两个环节。

　　[3]生产作业涵盖《智能制造典型场景参考指引（2024年版）》中的生产作业、质量管控、设备管理三个环节。

　　[4]生产管理涵盖《智能制造典型场景参考指引（2024年版）》中的计划调度、仓储物流、安全管控、能碳管理、环保管理五个环节。

　　[5]运营管理涵盖《智能制造典型场景参考指引（2024年版）》中的营销与售后、供应链管理两个环节。

　　鼓励企业参考《智能制造典型场景参考指引（2024年版）》中的多环节模式创新相关内容开展探索实践，积极探索未来制造模式。

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