科技部网络协同制造及智能制造度重大专项申报指南建议.docx

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科技部网络协同制造及智能制造度重大专项申报指南建议

“网络协同制造和智能工厂”重点专项

2018年度项目申报指南建议

为落实《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006—2020年）》、《国家创新驱动发展战略纲要》、《“十三五”国家科技创新规划》、《中国制造2025》和《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》等提出的要求，国家重点研发计划启动实施“网络协同制造和智能工厂”重点专项。

根据本重点专项实施方案的部署，现发布2018年度项目申报指南。

本重点专项总体目标是：

针对我国网络协同制造和智能工厂发展模式创新不足、技术能力尚未形成、融合新生态发展不足、核心技术/软件支撑能力薄弱等问题，基于“互联网+”思维，以实现制造业创新发展与转型升级为主题，以推进工业化与信息化、制造业与互联网、制造业与服务业融合发展为主线，以“创模式、强能力、促生态、夯基础”以及重塑制造业技术体系、生产模式、产业形态和价值链为目标，坚持有所为、有所不为，推动科技创新与制度创新、管理创新、商业模式创新、业态创新相结合，探索引领智能制造发展的制造与服务新模式，突破网络协同制造和智能工厂的基础理论与关键技术，研发网络协同制造核心软件，建立技术标准，创建网络协同制造支撑平台，培育示范效应强的智慧企业。

本重点专项按照基础前沿与关键技术、装备/系统与平台、集成技术与应用示范等3类任务以及基础前沿技术、研发设计技术、智能生产技术、制造服务技术、集成平台与系统等5个方向。

专项实施周期为5年（2018—2022年）。

1.基础前沿与关键技术

1.1智能工厂工业互联网系统理论与技术（基础前沿类）研究内容：

针对工业互联网系统结构复杂性问题，研究建立工业互联网系统理论体系。

建立互联网与智能工厂控制网络融合的体系架构，构建由现场总线、控制网络以及互联网组成的复杂大系统，支持网络资源配置和多网络集成。

研究智能工厂工业互联网复杂大系统理论，给出由离散、连续和随机变量构成的工业互联网混杂系统模型。

研究工业互联网系统的质量指标，建立在多种网路、多分辨率采样周期和网络时延、抖动、丢包等情况下工业网络系统控制稳定性和系统质量的评价方法。

研究工业互联网复杂大系统的优化设计技术，研发智能工厂工业互联网系统验证平台，包括：

制造执行、系统控制、设备监控和网络感知等。

形成由工业互联网构建的典型行业解决方案，实现对工业互联网复杂大系统理论验证。

考核指标：

实现互联网与IEC61158定义的20种主流工业以太网和现场总线网络融合的体系架构，建立覆盖现场总线、控制网络和互联网组成的复杂大系统模型，提出工业互联网系统的质量指标、评价方法、优化设计方法。

研发由制造执行、系统控制、设备监控和网络感知等组成的工业互联网验证平台。

针对典型行业，形成以工业互联网系统组成的行业解决方案，对网络系统进行理论分析和质量评价。

出版专着1部及以上，申请发明专利或取得着作权不少于10项，制定1项及以上国家、行业或核心企业相关标准，发表SCI/EI检索的高质量学术论文不少于10篇。

1.2工业互联网边缘计算节点设计方法与技术（基础前沿类）

研究内容：

针对工业环境智能感知、工业数据边缘处理、工业实时控制和工业应用服务一体化设计的问题，研究工业互联网边缘计算节点设计方法，包括：

数据驱动的高效自适应边缘计算方法、可编程边缘计算模型的构建方法、智能算法功能块规范、控制网络智能互联方法等。

研发支持功能块规范的嵌入式系统程序运行环境，开发智能感知、边缘计算、实时控制和应用服务等功能的功能块程序集。

研发边缘计算节点原理样机，支持多种工业网络智能互联和边缘计算功能。

构建多种工业异构网络互联系统，提供离散行业解决方案。

考核指标：

实现数据驱动的高效自适应边缘计算方法，可编程边缘计算模型的构建方法，以及控制网络智能互联方法。

制定智能感知、边缘计算、实时控制和应用服务等功能块规范，开发开放的功能块可编程程序运行环境，支持30种以上智能算法功能块，实现IEC61158定义的20种以上主流工业以太网或现场总线网络智能互联。

研制20种以上工业互联网边缘运算节点原理样机，解决20种主流工业网络与互联网互联互通和数据共享问题。

构建由边缘计算节点组成的工业互联网系统验证平台，包括现场总线、控制总线以及互联网等网络体系，提供离散行业解决方案。

出版专着1部及以上，申请发明专利或取得着作权不少于10项，制定1项及以上国家、行业或核心企业相关标准，发表SCI/EI检索的高质量学术论文不少于10篇。

1.3制造企业制造大数据分析方法与系统（基础前沿类）研究内容：

为了满足个性化定制、智能化生产、网络化协同和服务延伸等新型业务模式需求，研究智慧企业设计资源、管理流程、制造过程、制造服务的大数据分析方法与关联挖掘方法，形成制造企业跨时空尺度制造数据耦合与分析机制。

研制全类型制造大数据智能分析算法，开发面向个性化、服务化和智能化等模式的企业制造大数据分析算法库。

研制制造大数据的设计、制造、服务和管理的可视化分析系统。

构建流程行业和离散行业的典型数据集，形成行业解决方案。

考核指标：

开发不少于50种算法的智慧企业制造大数据分析算法库。

研制具有个性化、服务化和智能化等模式的制造大数据原型平台，提供企业制造大数据分析算法库。

研发流程行业和离散行业的典型行业验证数据集，提供流程行业智能化或离散行业个性化的制造大数据解决方案。

出版专着1部及以上，申请发明专利或取得着作权不少于10项，制定1项及以上国家、行业或核心企业相关标准，发表SCI/EI检索的高质量学术论文不少于10篇。

1.4制造企业数据空间构建方法与技术（基础前沿类）研究内容：

针对制造企业制造大数据发展与利用问题，研究制造大数据体系结构，建立设计资源、管理流程、制造过程、产品服务等大数据模型。

研究结构化和非结构化数据的集成、更新和演化方法，异构多源制造数据的高效存储和索引方法。

研究制造大数据治理方法，包括面向设计/管理/制造/服务大数据的关联理解与挖掘、知识演化与推理、智慧要素描述与生成、人机整合与增强、自我维持与安全交互等方法。

研制覆盖设计、制造、服务、管理等多业务的数据空间管理系统原型，形成典型行业解决方案。

考核指标：

构建制造大数据体系结构，建立设计资源、管理流程、制造过程、制造服务等大数据模型。

研发异构多源制造数据的关联挖掘、知识推理、人机协同、自我维持、安全管理、数据集成/更新/演化等工具软件构件15个。

研发制造大数据应用原型系统，实现设计、制造、服务和管理等4个业务领域解决方案。

出版专着1部及以上，申请发明专利或取得着作权不少于10项，制定1项及以上国家、行业或核心企业相关标准，发表SCI/EI检索的高质量学术论文不少于10篇。

1.5智能生产线信息物理系统理论与技术（基础前沿类）研究内容：

围绕个性化定制生产管控，研究智能工厂信息物理系统自组织运行方法，建立覆盖生产线感知、运行、重构和决策等过程的时变动态模型。

研究信息物理融合计算方法，支持多时空尺度模型的统一计算求解，实现生产过程的自主感知、运行优化、智能决策和动态重构。

开发可根据动态生产任务进行自组织生产的信息物理原型系统，实现动态生产环境自主感知、多类型生产任务自组织调度、复杂工艺参数自优化配置、装备控制策略自适应调整等功能。

研发面向个性化定制的智能生产线信息物理系统架构，选取具有定制化生产需求的离散行业进行应用验证，形成行业解决方案。

考核指标：

建立时变过程的智能生产线信息物理系统动态模型，覆盖生产线感知、运行、重构和决策等4大核心过程。

提出多时空尺度模型的统一计算求解方法，时间尺度覆盖秒、分、小时，空间尺度覆盖设备、工位、产线。

制定信息物理模型与统一计算框架的标准接口规范，实现信息物理系统的灵活扩展功能。

研制支持个性化定制生产管控的信息物理原型系统和实验验证平台各1套，具备在不停机条件下支持不少于3类产品、每类产品不少于5种型号的混线生产能力。

形成汽车、3C等离散行业解决方案。

出版专着1部及以上，申请发明专利或取得着作权不少于10项，制定1项及以上国家、行业或核心企业相关标准，发表SCI/EI检索的高质量学术论文不少于10篇。

1.6智能生产线虚拟重构理论与技术（基础前沿类）

研究内容：

针对制造企业物理资源与数字世界之间存在交互数字鸿沟，研究智能工厂虚拟重构设计方法，提升智能工厂设计与构建能力。

研究面向制造过程的部件、资源和系统等智能生产线的镜像理论。

研发智能生产线在虚拟空间的同步重组方法，建立多任务虚拟场景中生产单元分层动态重构、物理仿真和可信性度量系统。

构建大数据驱动的制造过程数字孪生仿真平台，实现生产设备离线虚拟组合设计仿真、智能生产线在线实时虚拟运行、生产工艺离线和在线仿真与优化等功能。

形成离散行业智能生产线虚拟重构解决方案。

考核指标：

建立智能生产线虚拟动态重构方法，实现制造过程的部件、资源和系统等虚拟与物理实体的映射。

研制物理实体与虚拟场景动态同步重建技术，孪生仿真粒子数不少于100万个，仿真显示帧率不少于40fps。

研究复杂时变场景虚拟环境的可信性度量和评价方法，使仿真精度达到99.9%以上。

构建典型智能生产线数字孪生平台，实现生产设备离线虚拟组合设计仿真、智能生产线在线实时虚拟运行、生产工艺离线和在线仿真与优化等功能。

形成离散行业智能生产线虚拟重构解决方案。

出版专着1部及以上，申请发明专利或取得着作权不少于10项，制定1项及以上国家、行业或核心企业相关标准，发表SCI/EI检索的高质量学术论文不少于10篇。

1.7“互联网+”产品定制设计方法与技术（基础前沿类）研究内容：

针对用户深度参与产品研发设计过程、产品个性化与规模化研发设计亟待融合的实际需求，研究“互联网+”环境下个性化需求分类、预测与转化建模基础理论、模式和方法；研究大数据驱动的“互联网+”环境下产品个性化设计技术，包括基于新一代人工智能的定制产品设计意图理解与智能反馈技术、“互联网+”环境下产品定制功能精确求解与设计可配置性方法、产品定制功能虚拟体验、性能可信预测与强化设计等技术；研发“互联网+”定制设计资源库、案例分析库和使能工具集；研发支持个性化用户深度参与的“互联网+”产品定制设计原型系统，并面向服装、电梯、盾构机等典型行业和产品开展应用验证。

考核指标：

提出并建立“互联网+”环境下产品个性化设计模式、理论和方法体系，揭示“互联网+”产品定制设计机理和演化规律，突破“互联网+”产品定制设计关键技术不少于5项，研发“互联网+”定制设计工具与构件不少于30项，构建“互联网+”定制设计资源库和案例分析库，完成“互联网+”产品定制设计原型系统，形成面向服装、电梯、盾构机等典型行业和产品的“互联网+”定制设计解决方案并得到应用验证。

出版专着1部及以上，申请发明专利或取得着作权不少于10项，制定1项及以上国家、行业或核心企业相关标准。

1.8支持个性化设计的众包平台研发（基础前沿类）

研究内容：

针对现有研发设计体系难以适应互联网环境下海量个性化需求爆发，双边匹配准确度偏低、设计工具标准和在线流程管理规范缺失等问题，探索“互联网+”众包产品设计规律，研究开放式网络环境下众包产品定制研发设计模式、机理和自组织生态化网络系统；研究精确需求导向的众包产品个性化设计方法与支撑技术，包括多主体在线交互设计技术、设计资源匹配与共享技术、个性化需求分类与异构数据集成技术、基于大数据的设计资源关联挖掘、动态更新、状态反馈及智能推送技术等；构建众包产品设计、制造与服务的资源案例库、设计服务库和使能工具集；研发支持个性化设计的众包平台；形成面向模具、家电、家具等标准定制行业的典型众包产品设计解决方案，并开展应用验证。

考核指标：

提出不少于2类众包产品个性化设计模式与运行机制，形成以“众包设计”为主要模式的新型研发设计体系，突破不少于5项众包个性化设计关键技术，研发不少于30项支持众包个性化设计的资源案例库、设计服务库和使能工具，研发完成支持个性化设计的众包平台，突破时间、空间、成本对制造业创新设计活动的限制，实现网络众包、异地协同下的设计要素资源共享，在模具、家电、家具等典型行业的众包设计中得到应用验证。

出版专着1部及以上，申请发明专利或取得着作权不少于10项，制定1项及以上国家、行业或核心企业相关标准。

1.9产品全生命周期模型管理技术与系统（基础前沿类）研究内容：

针对复杂产品跨域信息交换和数据共享问题，研究融合产品模型、过程模型、知识模型的复杂产品全生命周期模型定义体系、统一表达方法与互联规范；研究跨单位、跨阶段、跨层次的全生命周期模型协同、计算协同、流程协同方法以及模型数据管理技术，包括面向产品全生命周期的模型知识获取、多领域协同建模、产品全生命周期模型构建与管理技术等；研发支持统一模型管理、模型数据特征关联匹配、智能检索查询等功能的软件构件和使能工具集，研发支持设计、分析、制造规划和维护服务等各环节的复杂产品全生命周期模型管理原型系统；面向航空航天等领域的典型产品开展应用验证。

考核指标：

提出基于模型面向产品全生命周期的数字化设计技术理论框架、模型定义方法和管理体系，制定不少于5项统一产品全生命周期信息模型规范和数字化评价标准，突破不少于10项产品全生命周期模型构建与管理技术，实现不少于20项模型管理软件工具和构件，建立不少于2套通贯产品全生命周期各阶段的知识库/数据库/案例库，研发完成1套复杂产品模型管理原型系统，面向航空航天等领域的典型产品开展应用验证，产品数字化率不低于80%，产品研制周期缩短不少于40%。

出版专着1部及以上，申请发明专利或取得着作权不少于10项，制定1项及以上国家、行业或核心企业相关标准。

1.10智能工厂设计仿真技术与软件工具开发（基础前沿类）

研究内容：

针对缺少数字化设计仿真软件工具，导致的智能工厂设计周期长、生产过程效能难以预测，无法验证所设计的智能工厂制造能力等问题，研发智能工厂跨领域设计、仿真一体化软件工具，实现制造系统软—硬件交互，物理系统—信息系统仿真与设计。

研究组成智能工厂关键要素物料流、能量流、信息流交互的语义建模方法和可视化组件技术，实现智能工厂生产系统快速布局；研究制造系统关键装备的弱装配关系建模和指令驱动运动性能仿真技术，实现支持3D组态的制造系统物化建模和性能仿真；研究面向智能工厂数字化设计的虚拟仿真系统与物理系统数据实时交互及融合接口，建立基于数据驱动的数字模型与物理实体同步运行验证机制，实现智能工厂制造能力的虚拟验证与同步运行。

考核指标：

1）开发智能工厂设计与可视化虚拟仿真工具软件1套，支持3D组态建模和空间运动性能仿真；2）构建制造系统多层次知识模型，支持智能工厂的概念设计和物化设计；3）建立智能工厂关键要素的知识模型库不少于100个；4）开发底层控制系统和仿真系统数据交互融合接口设备，实现中等规模智能工厂控制系统和仿真系统的指令转换和交互设计仿真，支持3种以上工业控制总线和200以上控制节点。

出版专着1部及以上。

1.11面向智能工厂动态生产的实时优化运行技术与系统（基础前沿类）

研究内容：

为解决动态生产多任务协同，安全/质量/效益多目标协同，车间/装置生产运行与底层控制在线联动优化等难题，研究基于在线学习/优化与大数据的动态生产多目标/多任务实时优化运行与协同控制一体化技术，建立智能工厂实时运行优化平台，及时响应智能工厂柔性生产和管控一体化优化的要求。

具体研究内容包括：

研究结合在线学习/优化和大数据的多目标/多任务实时优化方法，研发装置实时优化运行与协同控制一体化技术与工具软件，研究装置实时优化与车间实时调控的智能联动方法，研发多目标/多任务协同的智能车间实时调控与运行优化工具软件与平台。

考核指标：

形成结合在线学习/优化和大数据的多目标/多任务实时优化混合智能算法库，算法种类超过10种；开发装置实时优化运行与协同控制一体化工具软件1套；突破装置实时优化与车间实时调控的智能联动方法，智能车间运行优化单次耗时小于2小时；开发多目标/多任务协同的智能车间实时运行优化平台1套，在3类智能工厂应用验证，并集成到智能工厂管控平台。

出版专着不少于2部。

1.12智能加工产线的工艺感知与产品加工精度控制技术（基础前沿类）

研究内容：

针对批量零件加工过程缺乏有效的工艺感知技术，制造数据难以同步收集和孤立导致的加工质量建模与溯源困难等问题，开展零件加工生产线数据多粒度同步采集、工艺感知、加工精度控制技术等研究。

研究长链条加工过程的实时数据采集与分析技术，开发面向批量零件加工的产线工艺参数与状态的数据采集系统；研究上下游加工工艺参数的耦合机制分析方法，建立智能产线零件加工精度预测模型；研究制造装备加工精度演变与退化机理，开发智能产线加工设备动态误差自学习建模与在线补偿技术，研制加工产线关键设备精度自愈控制平台。

考核指标：

1）提出面向复杂零件批量加工的基于大数据学习的工艺控制与建模方法；2）研发4套以上适应批量零件加工的制造数据同步采集装置；3）开发1套用于复杂零件批量加工过程数据采集与预测系统；4）开发1套用于智能产线的适应6种以上国内外主流数控系统加工设备的动态误差建模与精度自愈服务平台；5）研发1套设备加工精度及工艺优化软件系统；6）在装备制造和汽车零件等2类以上加工行业中验证应用，零件加工次品率减少15%。

出版专着1部及以上。

1.13制造系统在线工艺规划与产线重构软件工具（基础前沿类）

研究内容：

围绕产品加工、装配等场景的个性化定制、多品种混线制造等柔性生产需求，提出面向工艺变更、场景感知和产线重构的生产系统智能重组方法。

研究个性化定制类产品装配工艺自主规划和工序自主编排技术，研究典型离散制造工艺智能组态技术和自学习工艺规划方法，实现工艺在线规划与产线动态重组同步运行；研究制造系统场景在线感知技术，开发基于深度学习的多场融合智能感知和场景特征智能提取系统；研究自适应产品定制化需求的生产系统布局、生产工艺流程及路径规划、底层控制设备动态在线调整与动态重组技术，实现工艺变更和产线重组时制造系统关键装备的虚拟定义、原地重组。

考核指标：

1）开发产品装配工艺智能生成软件1套，支持定制化产品装配工艺自主规划和工序自主编排；2）提供柔性制造系统工艺过程场景智能感知硬件设备及场景特征提取软件工具1套，具有场景特征识别与工件定位识别功能；3）开发面向产品混线制造的生产线关键装备虚拟定义和功能重组软件工具1套，支持多工序在线协同调度和物料系统动态重组变更；4）在高端装备制造、航空航天等离散制造业进行应用验证；5）制定标准不少于6项，出版专着不少于2本。

1.14制造企业主导的制造服务价值网融合技术与方法

（基础前沿类）

研究内容：

针对我国制造业核心企业服务价值链延伸与协同模式创新不足，以及向价值链高端转移缺少平台支撑的突出问题，围绕产品三包期内外的制造核心企业及其协作企业群业务协同的实际需求，研究互联网+环境下基于业务驱动与资源共享的服务生命周期价值链协同模式与优化机理，重构产品服务生命周期价值网络。

研究核心企业主导的制造服务生命周期价值网络协同理论、方法与技术，包括服务生命周期价值网络建模、分析、优化和评价技术，面向产品后市场的保内保外业务协同技术，基于故障诊断与质量改进的服务全生命周期闭环质量控制技术，以及基于售后配件多级管理的配件链协同技术等。

形成制造服务生命周期价值网协同优化解决方案，研发相关软件构件，实现基于价值链协同的制造与服务业务流程融合、信息系统互联互通，为加速我国制造服务生命周期价值链协同与生态化发展提供理论与方法支撑。

考核指标：

提出面向服务全生命周期的跨主体/跨流程制造和服务价值链融合模式、技术与方法，突破制造与服务融合的不少于3项价值网融合使能技术，开发支持产品三包期内外服务生命周期的制造服务云平台，形成基于云平台的服务生命周期价值网协同优化解决方案，服务价值链协作企业数累计不少于1000家。

成果在复杂装备制造等典型行业得到应用。

申请发明专利或取得软件着作权不少于20项；制定国家、行业或核心企业标准不少于2项。

1.15基于第三方平台的多价值链协同技术与方法（基础前沿类）

研究内容：

针对制造业传统供应链管理带来的“价值链孤岛”以及产业价值链协同模式创新不足等问题，研究基于第三方云平台及业务驱动的多价值链协同模式与协同机制，包括多制造企业为核心的多价值链协同形态与运行机理。

研究多价值链业务协同与优化方法，多价值链企业群业务重构与组织方法，跨企业价值链的多链协同模型，跨企业价值链的多链协同与优化技术等。

围绕供应/营销/服务等业务流程，开发面向典型行业的多价值链协同与优化构件，研发支持多价值链协同的第三方云服务平台。

形成基于第三方平台的多价值链协同解决方案，基于第三方平台实现多制造企业为核心的多价值链业务协同。

考核指标：

提出基于第三方平台的多价值链协同模式、方法和技术，突破3—4项多价值链及链间协同优化技术。

研发供应/营销/服务等多价值链协同与优化构件，形成支持多价值链协同的第三方云服务平台原型及解决方案，申请发明专利或取得软件着作权不少于20项，制定国家、行业（联盟）或企业标准不少于2项。

基于第三方平台实现不少于3家核心制造企业及累计3000家协作企业的供应、营销或服务多价值链业务协同，要求核心制造企业间、制造企业与平台运营企业间无关联关系，协同效率提升30%。

成果在汽车、工程机械等典型行业得到应用。

2.装备/系统与平台

2.1复杂产品建模与仿真系统（共性关键技术类）

研究内容：

针对复杂产品在需求、设计、试验、运维等全系统建模与协同仿真方面的实际需求，研究模型驱动的复杂产品多学科全流程协同设计建模、仿真优化方法与标准规范；研究复杂产品全系统统一建模技术、白盒/灰盒/黑盒模型互联集成技术、基于模型的混合现实技术、多仿真目标机模型自动划分、协同仿真计算与综合验证技术；基于多领域统一建模语言构建多学科工业知识模型库和重点行业功能模型库，开发基于开放式架构的多学科复杂产品建模与仿真系统，实现模型仿真、混合现实、知识库/模型库等在航空、航天、海洋工程等重点领域复杂产品全系统综合设计验证与设计优化中的深入应用。

考核指标：

突破复杂产品信息物理模型互联集成技术，研发1套基于多领域统一建模的复杂产品建模与仿真系统，实现复杂产品全系统统一建模、基于模型自动划分与部署的多机协同仿真，支持复杂产品全系统仿真和综合验证，针对不少于3个仿真目标机实现仿真模型自动划分与协同仿真计算，行业功能模型库不少于5个，基础模型组件不少于4000个，在不少于2个国家重大工程总体院所、不少于20个工业单位开展应用验证，提升产品设计研制与仿真验证效率不低于30%。

申请发明专利或取得着作权不少于25项，制定国家、行业或核心企业相关标准不少于5项。

2.2产品自适应在线设计技术平台研发（共性关键技术类）

研究内容：

针对产品设计适应性差、在线交互能力弱、协同响应速度慢等问题，研究环境及制造大数据驱动的产品自适应设计系统架构，研究自适应与在线交互相结合的产品优化设计方法；研究包含设计数据、经验、模型等在内的显性设计知识组织管理技术，研究涵盖产品自适应在线设计主要环节的多源异构大数据分析/融合/冲突消解及协同自适应控制等技术；构建产品在线设计、制造、应用与迭代反馈过程的设计知识库、构件库与工具集；开发数据驱动的产品自适应在线设计制造集成技术平台并开展应用。

考核指标：

提出大数据驱动的产品自适应在线设计集成方法、模型与系统架构，突破自适应决策与控制等关键技术不少于5项，研发产品自