黑龙江省智能工厂认定管理办法试行.docx
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黑龙江省智能工厂认定管理办法试行
黑龙江省智能工厂认定管理办法（试行）
第一章总则
第一条为贯彻落实制造强国战略，着力建设工业强省，以智能制造为主攻方向，在全省制造业领域培育打造智能工厂，树立示范标杆，引领制造方式变革，特制订本办法。
第二条“黑龙江省智能工厂”认定工作遵循企业自愿、择优确定和公开、公平、公正的原则，每年认定一次。
第三条“黑龙江省智能工厂”认定工作由省工业和信息化厅负责组织实施。
第二章认定范围
第四条本办法适用黑龙江省规模以上制造业企业已建成并正常运营的工厂。
第三章认定条件
第五条申请认定“黑龙江省智能工厂”的企业须符合以下基本条件：
（一）企业须在黑龙江省行政区域内注册，具有2年以上独立法人资格，企业无不良信用纪录。
（二）企业产品方向符合国家产业政策，市场前景好。
（三）企业具有健全的财务管理机构和制度。
（四）企业应建有至少1个“黑龙江省数字化（智能）示范车间”。
（五）企业已制定智能化发展规划和具体推进措施。
第六条申请认定的车间应符合《黑龙江省智能工厂建设标准》（附件）。
第四章认定程序
第七条省工业和信息化厅印发黑龙江省智能工厂认定申报通知，提出具体申报要求。
第八条企业对照申报通知要求进行自我评价。
对符合申报条件的工厂，所属企业按照自愿申报原则向所在市（地）、县（市）工业和信息化主管部门提出认定申请。
第九条各市（地）、县（市）工业和信息化主管部门依据申报通知要求，对行政区域内企业上报的材料和工厂现场进行核实，并以市（地）为单位统一申报。
第十条省工业和信息化厅委托第三方专业机构对上报的工厂进行专业化审核。
根据《黑龙江省智能工厂建设标准》作出评价，确定现场审核量化评价范围，由专家组进行现场审核、量化评价。
第十一条省工业和信息化厅依据专业化审核结果，综合研究提出拟认定工厂名单。
第十二条拟认定的示范工厂由省工业和信息化厅在网上公示5个工作日。
公示无异议后，省工业和信息化厅印发认定文件，授予“黑龙江省智能工厂”称号。
第五章监督与管理
第十三条被认定为“黑龙江省智能工厂”的企业按年度（连续5年）向所属市（地）、县（市）工信部门报送企业运营及工厂情况，由市（地）统一汇总报省工业和信息化厅。
第十四条被认定为“黑龙江省智能工厂”的企业在不影响正常生产经营的情况下，应积极配合省、市（地）工业和信息化主管部门开展相关工作，不断推广经验，扩大示范作用。
第十五条被认定为“黑龙江省智能工厂”的企业，一经发现在申请过程中提供虚假信息，或在认定期内工厂发生重大环保、安全、质量事故，或有其他影响认定的违法、违规行为受到有关部门处罚不再符合示范认定条件的，将被取消“黑龙江省智能工厂”资格。
第六章附则
第十六条本办法自2020年12月31日起执行。
第十七条本办法由省工业和信息化厅负责解释。
附件：
黑龙江省智能工厂建设标准
附件：
黑龙江省智能工厂建设标准
一、智能工厂的基本含义
智能工厂是指综合运用智能技术、装备、软件和系统，打通企业生产经营全部流程，实现从产品设计到销售，从设备控制到企业资源管理所有环节的信息快速交换、传递、存储、处理和无缝智能化集成，具有智能制造自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等典型特征的现代化工厂，为企业实现快速响应、降本增效、提升竞争力提供有力支撑。
二、智能工厂建设的总体要求
1.建立工业互联网级工厂内网，网络覆盖率达90%以上，采用工业以太网技术，实现传感系统、生产制造装备、控制系统与综合管理系统的互联互通，实现工厂内、外网以及设计、生产、管理、服务各环节的数据共通，实现工厂内、外网业务协同。
2.工厂的总体设计、工艺流程及布局等建立全数字化模型，可进行虚拟模拟仿真，应用数字化三维设计技术、软件进行工艺设计、工艺仿真、模拟生产；建立制造执行系统（MES），实现计划、调度、质量、设备、生产、能效等高效管理；建立企业资源计划系统（ERP），实现供应链、物流、成本等企业经营高效管理；建立产品数据管理系统（PDM），实现产品设计、工艺数据的高效管理；建立试验数据管理系统（TDM），实现产品试验、测试、在线检测数据的管理；建立质量信息管理系统（QMS），实现供方质量检验、关键工序SPC分析、过程质量数据采集、管理与分析等。
3.工厂建立生产过程数据采集与监视控制系统（SCADA），实现生产进度、现场操作、质量检验、设备状态、物料传送等生产现场数据自动上传、实时存储、长期可追溯，并实现动态可视化管理。
MES、ERP、PDM、SCM、CRM、QMS、TDM等系统之间的多元异构数据实现联通互享，数据互联互通率不低于90%。
建有工业信息安全管理制度和技术防护体系，具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。
4.综合经济指标效果显著，生产效率提升10%以上、产品不良率降低10%以上、生产成本降低10%以上、单位产值能耗降低10%以上、产品研发周期缩短20%以上。
创新应用大规模个性化定制、网络化协同制造、远程运维等智能制造新模式。
突破一批产业关键核心技术，形成一批核心专利、标准和经验成果，培育一批专业人才队伍，示范带动效应明显，社会效益显著。
三、智能工厂建设要点
根据国家相关标准并结合我省实际，智能工厂建设要点按照生产类型分为离散型和流程型两类。
（一）黑龙江省离散型智能工厂建设要点
离散型生产特征是产品是由许多零部件构成的，各零件的加工装配过程彼此是独立的，整个产品的生产工艺是离散的，制成的零件通过部件装配和总装配最终成为成品。
典型行业有汽车、机床、家电、电子设备等。
1.研发设计高度数字化。
建立工厂级的产品设计、工艺设计、工艺流程的数字化模型。
应用数字化三维设计与工艺设计软件进行产品、工艺设计与模拟仿真，并进行验证与优化；建立产品数据管理系统（PDM），实现产品配置管理、研发项目管理，产品设计、工艺数据的集成管理。
对产品生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程。
对各环节制造数据、绩效数据集成分析，优化生产工艺，提高产品质量，降低生产成本，实现设计与生产高度协同。
研发设计数字化率达到90%以上。
2.生产制造高度智能化。
聚焦企业生产制造层面，通过对实时生产数据的全面感知，对产品、设备、质量、能源、物流等数据的分析，提升企业运行效率和协同管理水平。
建立企业级的统一数据中心和工业信息安全技术防护体系，工厂级制造执行系统（MES），实现生产计划管理、生产过程控制、产品质量管理、车间库存管理、项目看板管理的高度智能化，提高企业制造执行能力。
一是生产排程柔性化。
建立高级计划与排产系统（APS），通过集中排程、可视化调度及时准确掌握原料、设备、人员、模具等生产信息，应用多种智能算法提高生产排程效率，实现柔性化排产、生产，能够灵活适应小批量、多品种、个性化的订单需求。
二是生产作业数字化。
生产任务基于生产计划自动生成，并传送至制造执行系统（MES）的生产采集终端，系统自动接收生产工单；通过制造执行系统（MES）生产采集终端可查询图纸、工艺标准等技术文件及物料清单（BOM）作业信息。
关键生产工序数控化率达到90%以上。
三是过程质量可追溯。
建立数据采集与监视控制系统（SCADA），通过条形码、二维码、无线射频识别（RFID）卡等智能识别技术，可查看每个产品生产过程的订单信息、报工信息、批次号、工作中心、设备信息、人员信息，实现生产工序数据跟踪，产品档案可按批次进行生产过程和使用物料的追溯；自动采集质量检测设备参数，产品质量实现在线自动检测、报警和诊断分析，产品检验覆盖率达到100%，提升质量检验效率与准确率；生产过程的质量数据实时更新，统计过程控制（SPC）自动生成，实现过程质量正向、逆向全程可追溯。
四是生产设备自管理。
全面实现设备台账、点检、保养、维修等管理数字化；通过传感器采集设备的相关工艺参数，自动在线监测设备工作状态，实现在线数据处理和分析判断，及时进行设备故障自动报警和预诊断，部分智能设备可自动调试修复；设备综合效率（OEE）自动生成。
工业机器人、数控机床等智能设备数占工厂总设备数比例80%以上，可实现对90%以上的智能设备进行监控分析。
五是生产管理透明化。
可视化系统或数据中心可实现对90%以上生产数据实时呈现，包含生产状况（生产数、生产效率、订单总数、完成率）、品质状况（生产数中的不良数、不良率）、设备状况等生产数据；生产加工进度通过各种报表、图表形式展示，直观有效地反映生产状况及品质状况；关键工序点位实现不间断视频监控。
六是包装物流智能化。
实现自动化包装、码垛、转运；基于智能识别技术实现原料、产成品自动出入库管理，实现工厂内仓储配送与生产计划、制造执行以及企业资源管理等业务的集成；能够基于生产线实际生产情况拉动物料配送，根据客户和产品需求动态优化调整目标库存水平。
简单重复性工序90%以上实现自动化。
七是能源资源利用集约化。
工业废弃物100%集中管控，达标排放，并有应急处理措施；建立工厂级能源综合管控系统，主要耗能设备实现实时监测与控制；建立产耗预测模型，水、电、气（汽）、煤、油以及物料等消耗实现实时监控、自动分析，实现能源资源的优化调度、平衡预测和有效管理，实现绿色制造、低碳环保运行。
3.经营管理服务高效化。
聚焦企业经营管理层面，通过对采购、销售、财务、成本、客户等业务数据的全面集成和系统分析，协助企业快速、精准决策。
建立企业资源计划（ERP），以系统化思维和供应链管理为核心，科学配置资源，优化运行模式，改善业务流程，提高决策效率。
利用跨供应链的产品全生命周期管理系统（PLM），改善产品研发速度和敏捷性，增强交付客户化、为客户量身定做的能力。
高级计划与排产系统（APS）应用拓展到企业上下游供应链，围绕核心企业的网链关系，在正向需求流及逆向供应流之间增加供需平衡管控机制，实现供应链各环节共同规划需求、订单和预测分析评估调整、产能和关键物料规划与控制、多车间协同、短中长期物料供需平衡管控等。
4.综合经济与社会效益显著。
生产效率提升10%以上、产品不良率降低10%以上、生产成本降低10%以上、单位产值能耗降低10%以上、产品研发周期缩短20%以上。
创新应用大规模个性化定制、网络化协同制造、远程运维等智能制造新模式。
突破一批产业关键核心技术，形成一批核心专利、标准和经验成果，培育一批专业人才队伍，示范带动效应明显。
（二）黑龙江省流程型智能工厂建设要点
流程型生产特征是物料是均匀的、连续地按一定工艺顺序运动的，工艺过程的特点是连续性。
典型行业有医药、食品、化工、冶金等。
1.工艺优化高度数字化。
建立工厂级产品配方、生产工艺流程的数字化模型。
应用数字化工艺设计技术进行工艺设计与模拟仿真，并通过数字化虚拟工厂、检测与实验等方式进行验证与优化。
建立产品数据管理系统（PDM），实现产品多配置管理、研发项目管理，产品设计、工艺数据的集成管理。
对产品生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程。
对各环节制造数据、绩效数据集成分析，优化生产工艺，提高产品质量，提高运行效率，降低生产成本。
研发设计数字化率达到90%以上。
2.生产过程高度智能化。
聚焦企业生产制造层面，通过对实时生产数据的全面感知，对产品、设备、质量、能源、物流等数据的分析，提升企业运行效率和协同管理水平。
建立企业级的统一数据中心和工业信息安全技术防护体系，工厂级的综合智能化管控系统，实现生产计划管理、生产过程控制、产品质量管理、车间库存管理、项目看板管理智能化，提高企业生产执行能力。
一是生产排程柔性化。
建立高级计划与排产系统（APS），通过集中排程、可视化调度、工业大数据等及时准确掌握原料、设备、人员等生产信息，应用多种智能算法提高生产排程效率，实现柔性化生产，能够满足多品种、小批量的订单需求。
二是生产作业数字化。
生产管理系统和数据采集与监视控制系统（SCADA）、分布式集散控制系统（DCS）全面集成，自动生成企业所需要的日报表、盘点表、月质量报表等相关数据报表。
生产线上工艺流程、关键参数、设备状态等实行实时监控；图形工作站上的动态显示、定时刷新生产流程图及生产工艺数据。
关键工序自动控制实现率90%以上。
三是过程质量可追溯。
生产线安装智能传感器，探测生产工艺过程温湿度、压力、流量、振动、噪声、阀门状态等，用大数据分析整个生产流程，参数偏离标准工艺，及时报警预判并自动进行相应处理。
质量管理系统和检测设备无缝集成，实现实时在线检测，产品检验覆盖率达到100%。
企业基于同一个平台系统进行操作，与检测设备集成，自动形成可用数据，系统自动汇总质量数据信息。
统计过程控制（SPC）自动生产，实现质量正向逆向全程可追溯。
四是生产设备自管理。
实现设备台账、点检、保养、维修等管理数字化；通过传感器采集设备的相关工艺参数，自动在线监测设备工作状态，实现在线数据处理和分析判断，及时进行设备故障自动报警和预诊断，部分智能设备可自动调试修复；设备综合效率（OEE）自动生成。
可实现对90%以上的生产设备进行监控分析。
五是生产管理透明化。
可视化系统或者数据中心可实现对90%以上生产数据实时呈现，包含生产状况（生产数、生产效率、订单总数、完成率）、品质状况、设备状况等生产数据；生产加工进度通过各种报表、图表形式展示，直观有效地反映生产状况及品质状况。
六是包装物流智能化。
实现自动化包装、码垛、转运；基于智能识别技术实现原料、产成品自动出入库管理；实现仓储配送与生产计划、制造执行以及企业资源管理等业务的集成。
能够基于生产线实际生产情况拉动物料配送，基于客户和产品需求动态优化调整目标库存水平。
简单重复性工序90%以上实现自动化。
七是各能源、排放系统无缝整合。
工业废弃物100%集中管控，达标排放，并有应急处理措施；准确掌握水、电、汽等各类能源介质分系统运行状况；完善能源计量体系，提供数据支撑、统一数据来源，全面实现各能源系统的无缝整合，集中管控，实现绿色制造、低碳环保运行。
3.经营管理服务高效化。
聚焦企业经营管理层面，通过对采购、销售、财务、成本、客户等业务数据的全面集成和系统分析，协助企业快速、精准决策。
建立企业资源计划（ERP），以系统化思维和供应链管理为核心，科学配置资源，优化运行模式，改善业务流程，提供决策效率。
利用跨供应链的产品全生命周期管理系统（PLM），改善产品研发速度和敏捷性，增强交付客户化、为客户量身定做的能力。
高级计划与排产系统（APS）应用拓展到企业上下游供应链，围绕核心企业的网链关系，在正向需求流及逆向供应流之间增加供需平衡管控机制，实现供应链各环节共同规划需求、订单和预测分析评估调整、产能和关键物料规划与控制、多车间协同、短中长期物料供需平衡管控等。
4.综合经济与社会效益显著。
生产效率提升10%以上、产品不良率降低10%以上、生产成本降低10%以上、单位产值能耗降低10%以上、产品研发周期缩短20%以上。
创新应用大规模个性化定制、网络化协同制造、远程运维等智能制造新模式。
突破一批产业关键核心技术，形成一批核心专利、标准和经验成果，培育一批专业人才队伍，示范带动效应明显。
黑龙江省智能工厂建设标准（离散型）
评价项目
评价指标
评价内容
权重
备注
研发设计
高度数字化
（10%）
研发设计
数字化
建立工厂级的产品设计、工艺设计、工艺流程的数字化模型。
应用数字化三维设计与工艺设计软件进行产品、工艺设计与模拟仿真，并进行验证与优化；建立产品数据管理系统（PDM），实现产品配置管理、研发项目管理，产品设计、工艺数据的集成管理。
对产品生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程。
对各环节制造数据、绩效数据集成分析，优化生产工艺，提高产品质量，降低生产成本，实现设计与生产高度协同。
研发设计数字化率达到90%以上。
10%
生产过程
高度智能化
（70%）
生产排程
柔性化
建立高级计划与排产系统（APS），通过集中排程、可视化调度及时准确掌握原料、设备、人员、模具等生产信息，应用多种智能算法提高生产排程效率，实现柔性化排产、生产，能够灵活适应小批量、多品种、个性化的订单需求。
10%
生产作业
数字化
生产任务基于生产计划自动生成，并传送至制造执行系统（MES）的生产采集终端，系统自动接收生产工单；通过制造执行系统（MES）生产采集终端可查询图纸、工艺标准等技术文件及物料清单（BOM）作业信息。
关键生产工序数控化率达到90%以上。
10%
过程质量
可追溯
建立数据采集与监视控制系统（SCADA），通过条形码、二维码、无线射频识别（RFID）卡等智能识别技术，可查看每个产品生产过程的订单信息、报工信息、批次号、工作中心、设备信息、人员信息，实现生产工序数据跟踪，产品档案可按批次进行生产过程和使用物料的追溯；自动采集质量检测设备参数，产品质量实现在线自动检测、报警和诊断分析，产品检验覆盖率达到100%，提升质量检验效率与准确率；生产过程的质量数据实时更新，统计过程控制（SPC）自动生成，实现过程质量正向、逆向全程可追溯。
10%
生产设备
自管理
全面实现设备台账、点检、保养、维修等管理数字化；通过传感器采集设备的相关工艺参数，自动在线监测设备工作状态，实现在线数据处理和分析判断，及时进行设备故障自动报警和预诊断，部分智能设备可自动调试修复；设备综合效率（OEE）自动生成。
工业机器人、数控机床等智能设备数占工厂总设备数比例80%以上，可实现对90%以上的智能设备进行监控分析。
10%
生产管理
透明化
可视化系统或数据中心可实现对90%以上生产数据实时呈现，包含生产状况（生产数、生产效率、订单总数、完成率）、品质状况（生产数中的不良数、不良率）、设备状况等生产数据；生产加工进度通过各种报表、图表形式展示，直观有效地反映生产状况及品质状况；关键工序点位实现不间断视频监控。
10%
包装物流
智能化
实现自动化包装、码垛、转运；基于智能识别技术实现原料、产成品自动出入库管理，实现工厂内仓储配送与生产计划、制造执行以及企业资源管理等业务的集成；能够基于生产线实际生产情况拉动物料配送，根据客户和产品需求动态优化调整目标库存水平。
简单重复性工序90%以上实现自动化。
10%
能源资源利用
集约化
工业废弃物100%集中管控，达标排放，并有应急处理措施；建立工厂级能源综合管控系统，主要耗能设备实现实时监测与控制；建立产耗预测模型，水、电、气（汽）、煤、油以及物料等消耗实现实时监控、自动分析，实现能源资源的优化调度、平衡预测和有效管理，实现绿色制造、低碳环保运行。
10%
经营管理服务
高效化
（10%）
经营管理服务
效率
聚焦企业经营管理层面，通过对采购、销售、财务、成本、客户等业务数据的全面集成和系统分析，协助企业快速、精准决策。
建立企业资源计划（ERP），以系统化思维和供应链管理为核心，科学配置资源，优化运行模式，改善业务流程，提高决策效率。
利用跨供应链的产品全生命周期管理系统（PLM），改善产品研发速度和敏捷性，增强交付客户化、为客户量身定做的能力。
高级计划与排产系统（APS）应用拓展到企业上下游供应链，围绕核心企业的网链关系，在正向需求流及逆向供应流之间增加供需平衡管控机制，实现供应链各环节共同规划需求、订单和预测分析评估调整、产能和关键物料规划与控制、多车间协同、短中长期物料供需平衡管控等。
10%
经济与社会
效益显著
（10%）
经济与社会
效益
综合经济指标效果显著，生产效率提升10%以上、产品不良率降低10%以上、生产成本降低10%以上、单位产值能耗降低10%以上、产品研发周期缩短20%以上。
创新应用大规模个性化定制、网络化协同制造、远程运维等智能制造新模式。
突破一批产业关键核心技术，形成一批核心专利、标准和经验成果，培育一批专业人才队伍，示范带动效应明显。
10%
黑龙江省智能工厂建设标准（流程型）
评价项目
评价指标
评价内容
权重
备注
研发设计
高度数字化
（10%）
研发设计
数字化
建立工厂级的产品设计、工艺设计、工艺流程的数字化模型。
应用数字化三维设计与工艺设计软件进行产品、工艺设计与模拟仿真，并进行验证与优化；建立产品数据管理系统（PDM），实现产品配置管理、研发项目管理，产品设计、工艺数据的集成管理。
对产品生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程。
对各环节制造数据、绩效数据集成分析，优化生产工艺，提高产品质量，降低生产成本，实现设计与生产高度协同。
研发设计数字化率达到90%以上。
10%
生产过程
高度智能化
（70%）
生产排程
柔性化
建立高级计划与排产系统（APS），通过集中排程、可视化调度、工业大数据等及时准确掌握原料、设备、人员等生产信息，应用多种智能算法提高生产排程效率，实现柔性化生产，能够满足多品种、小批量的订单需求。
10%
生产作业
数字化
生产管理系统和数据采集与监视控制系统（SCADA）、分布式集散控制系统（DCS）全面集成，自动生成企业所需要的日报表、盘点表、月质量报表等相关数据报表。
生产线上工艺流程、关键参数、设备状态等实行实时监控；图形工作站上的动态显示、定时刷新生产流程图及生产工艺数据。
关键工序自动控制实现率90%以上。
10%
过程质量
可追溯
生产线安装智能传感器，探测生产工艺过程温湿度、压力、流量、振动、噪声、阀门状态等，用大数据分析整个生产流程，参数偏离标准工艺，及时报警预判并自动进行相应处理。
质量管理系统和检测设备无缝集成，实现实时在线检测，产品检验覆盖率达到100%。
企业基于同一个平台系统进行操作，与检测设备集成，自动形成可用数据，系统自动汇总质量数据信息。
统计过程控制（SPC）自动生产，实现质量正向逆向全程可追溯。
10%
生产设备
自管理
实现设备台账、点检、保养、维修等管理数字化；通过传感器采集设备的相关工艺参数，自动在线监测设备工作状态，实现在线数据处理和分析判断，及时进行设备故障自动报警和预诊断，部分智能设备可自动调试修复；设备综合效率（OEE）自动生成。
可实现对90%以上的生产设备进行监控分析。
10%
生产管理
透明化
可视化系统或者数据中心可实现对90%以上生产数据实时呈现，包含生产状况（生产数、生产效率、订单总数、完成率）、品质状况、设备状况等生产数据；生产加工进度通过各种报表、图表形式展示，直观有效地反映生产状况及品质状况。
10%
包装物流
智能化
实现自动化包装、码垛、转运；基于智能识别技术实现原料、产成品自动出入库管理；实现仓储配送与生产计划、制造执行以及企业资源管理等业务的集成。
能够基于生产线实际生产情况拉动物料配送，基于客户和产品需求动态优化调整目标库存水平。
简单重复性工序90%以上实现自动化。
10%
各能源、排放系统无缝整合
工业废弃物100%集中管控，达标排放，并有应急处理措施；准确掌握水、电、汽等各类能源介质分系统运行状况；完善能源计量体系，提供数据支撑、统一数据来源，全面实现各能源系统的无缝整合，集中管控，实现绿色制造、低碳环保运行。
10%
经营管理服务
高效化
（10%）
经营管理服务
效率
聚焦企业经营管理层面，通过对采购、销售、财务、成本、客户等业务数据的全面集成和系统分析，协助企业快速、精准决策。
建立企业资源计划（ERP），以系统化思维和供应链管理为核心，科学配置资源，优化运行模式，改善业务流程，提供决策效率。
利用跨供应链的产品全生命周期管理系统（PLM），改善产品研发速度和敏捷性，增强交付客户化、为客户量身定做的能力。
高级计划与排产系统（APS）应用拓展到企业上下游供应链，围绕核心企业的网链关系，在正向需求流及逆向供应流之间增加供需平衡管控机制，实现供应链各环节共同规划需求、订单和预测分析评估调整、产能和关键物料规划
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