湖北省智能制造试点示范项目实施方案湖北省经济和信息化.docx

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湖北省智能制造试点示范项目实施方案湖北省经济和信息化

附件

湖北省智能制造试点示范项目实施方案

（2018版）

智能制造已成为当今全球制造业发展趋势。

智能转型是建设制造强省的关键。

实现“数字化、网络化、智能化”制造，是制造业发展的新趋势，也是新一轮科技革命和产业变革的核心所在。

按照工信部关于开展智能制造试点示范专项行动的部署,为贯彻落实《中国制造2025湖北行动纲要》，加快实施“湖北省智能制造试点示范工程"，促进新一代信息技术与制造业的深度融合，加快智能制造先行区建设，打造全国智能制造发展高地，制定本实施方案.

一、湖北省智能制造试点示范项目实施思路

立足省情、统筹规划、分类施策、分步实施，以企业为主体、市场为导向、项目应用为切入点，持续推进全省智能制造试点示范。

进一步扩大行业和区域覆盖面，全面启动传统制造业智能化改造，开展离散型智能制造、流程型智能制造等智能制造新模式的试点示范，继续注重发挥企业积极性、注重智能化持续增长、注重关键技术装备安全可控、注重基础与环境培育，逐步探索与实践有效的经验和模式,不断丰富成熟后在制造业各领域全面推广。

二、湖北省智能制造试点示范项目实施目标

从2015年起至2020年，每年在全省范围内遴选一批智能制造试点示范项目。

通过试点示范，进一步提升高档数控机床与工业机器人、增材制造装备、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备五大关键技术装备，以及工业互联网创新能力，形成关键领域智能制造标准，不断形成并推广智能制造新模式。

智能车间/工厂试点示范项目通过2-3年持续提升，实现运营成本降低20％，产品研制周期缩短20%,生产效率提高20%,产品不良品率降低10%，能源利用率提高10％。

三、湖北省智能制造试点示范项目遴选范围

分类开展离散型智能制造、流程型智能制造、网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维服务5种智能制造新模式的试点示范，鼓励新技术集成应用.推荐项目具有以智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以网络互联为支撑等特征,可有效缩短产品研制周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗。

四、湖北省智能制造试点示范项目推荐条件

（一）项目实施单位应在湖北省境内注册，具有独立法人资格，运营和财务状况良好。

（二）项目技术上处于国内领先或国际先进水平，示范项目使用的装备和系统需自主安全可控。

（三）项目须符合《2018年智能制造试点示范项目要素条件》（附件1）中相应类别的具体要求，且具有可复制性可推广性。

（四）项目实施良好,且在降低运营成本、缩短产品研制周期、提高生产效率、降低产品不良品率、提高能源利用率五个方面成效显著。

五、湖北省智能制造试点示范项目推荐程序及要求

（一）省经信委向各地经信委发文,启动当年智能制造试点示范项目评选工作,组织试点示范项目推荐。

（二）按照政府引导、企业自愿原则,各地优先推荐基础条件好、成长性强、符合两化融合管理体系标准要求、开展多种模式试点示范的项目，并按推荐项目的优先顺序填报智能制造试点示范项目汇总表（附件2）。

（三）各地于规定时间前将项目汇总表一式一份、申报书（附件3）一份及其电子版报省经信委机械汽车产业处.

（四）省经信委对各地推荐项目,组织项目核查，召开相关领域专家评审会，按照科学、客观、公平、公正的原则进行评审。

（五）省经信委通过其门户网站等媒体向社会公示评审结果，公示期为7个工作日.

六、政策措施

（一）省经信委对通过公示的项目确认为“湖北省智能制造试点示范项目”，发文予以公布，优先推荐参加国家、省智能制造领域项目支持遴选；对主要承担单位授予“湖北省智能制造示范单位”牌匾。

（二）各地应加强对试点示范项目的指导，并结合本地实际给予资金、要素保障等鼓励支持.

（三）智能制造试点示范项目和单位实行动态调整，不能保持达到《智能制造试点示范项目要素条件》要求的,将予以剔除。

七、附则

本实施方案自公布之日起实施,由省经信委负责解释,并根据执行情况修改完善.

附件：

1。

2018年智能制造试点示范项目要素条件

2。

2018年湖北省智能制造试点示范项目汇总表

3.湖北省智能制造试点示范项目申报书

附件1

2018年智能制造试点示范项目要素条件

根据《智能制造发展规划（2016-2020年）》《智能制造工程实施指南（2016-2020年）》的要求，重点围绕五种智能制造模式，鼓励新技术集成应用,开展智能制造试点示范。

为做好项目遴选工作，特制订本要素条件.

一、智能制造模式要素条件

（一）离散型智能制造

1.车间/工厂的总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型，并进行模拟仿真,实现规划、生产、运营全流程数字化管理.

2。

应用数字化三维设计与工艺技术进行产品、工艺设计与仿真，并通过物理检测与试验进行验证与优化。

建立产品数据管理系统（PDM），实现产品设计、工艺数据的集成管理.

3.制造装备数控化率超过70%，并实现高档数控机床与工业机器人、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备等关键技术装备之间的信息互联互通与集成.

4。

建立生产过程数据采集和分析系统，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，并实现可视化管理。

5.建立车间制造执行系统（MES），实现计划、调度、质量、设备、生产、能效等管理功能。

建立企业资源计划系统（ERP）,实现供应链、物流、成本等企业经营管理功能。

6.建立工厂内部通信网络架构，实现设计、工艺、制造、检验、物流等制造过程各环节之间,以及制造过程与制造执行系统（MES）和企业资源计划系统（ERP）的信息互联互通。

7。

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。

建有功能安全保护系统，采用全生命周期方法有效避免系统失效。

通过持续改进，实现企业设计、工艺、制造、管理、物流等环节的产品全生命周期闭环动态优化，推进企业数字化设计、装备智能化升级、工艺流程优化、精益生产、可视化管理、质量控制与追溯、智能物流等方面的快速提升。

（二）流程型智能制造

1。

工厂总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型,并进行模拟仿真，实现生产流程数据可视化和生产工艺优化。

2。

实现对物流、能流、物性、资产的全流程监控,建立数据采集和监控系统，生产工艺数据自动数采率达到90％以上。

实现原料、关键工艺和成品检测数据的采集和集成利用,建立实时的质量预警。

3.采用先进控制系统，工厂自控投用率达到90%以上，关键生产环节实现基于模型的先进控制和在线优化.

4。

建立生产执行系统（MES），生产计划、调度均建立模型，实现生产模型化分析决策、过程量化管理、成本和质量动态跟踪以及从原材料到产成品的一体化协同优化.建立企业资源计划系统（ERP），实现企业经营、管理和决策的智能优化。

5。

对于存在较高安全与环境风险的项目，实现有毒有害物质排放和危险源的自动检测与监控、安全生产的全方位监控,建立在线应急指挥联动系统。

6。

建立工厂通信网络架构，实现工艺、生产、检验、物流等制造过程各环节之间，以及制造过程与数据采集和监控系统、生产执行系统（MES）、企业资源计划系统（ERP）之间的信息互联互通。

7.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。

建有功能安全保护系统，采用全生命周期方法有效避免系统失效。

通过持续改进，实现生产过程动态优化,制造和管理信息的全程可视化，企业在资源配置、工艺优化、过程控制、产业链管理、节能减排及安全生产等方面的智能化水平显著提升.

（三）网络协同制造

1.建有网络化制造资源协同云平台，具有完善的体系架构和相应的运行规则。

2。

通过协同云平台，展示社会/企业/部门制造资源，实现制造资源和需求的有效对接.

3.通过协同云平台,实现面向需求的企业间/部门间创新资源、设计能力的共享、互补和对接.

4。

通过协同云平台，实现面向订单的企业间/部门间生产资源合理调配，以及制造过程各环节和供应链的并行组织生产。

5。

建有围绕全生产链协同共享的产品溯源体系，实现企业间涵盖产品生产制造与运维服务等环节的信息溯源服务。

6.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.

通过持续改进，网络化制造资源协同云平台不断优化，企业间、部门间创新资源、生产能力和服务能力高度集成，生产制造与服务运维信息高度共享，资源和服务的动态分析与柔性配置水平显著增强.

（四）大规模个性化定制

1。

产品采用模块化设计，通过差异化的定制参数，组合形成个性化产品.

2.建有基于互联网的个性化定制服务平台，通过定制参数选择、三维数字建模、虚拟现实或增强现实等方式,实现与用户深度交互,快速生成产品定制方案。

3。

建有个性化产品数据库，应用大数据技术对用户的个性化需求特征进行挖掘和分析.

4.个性化定制平台与企业研发设计、计划排产、柔性制造、营销管理、供应链管理、物流配送和售后服务等数字化制造系统实现协同与集成。

通过持续改进,实现模块化设计方法、个性化定制平台、个性化产品数据库的不断优化，形成完善的基于数据驱动的企业研发、设计、生产、营销、供应链管理和服务体系，快速、低成本满足用户个性化需求的能力显著提升。

（五）远程运维服务

1。

采用远程运维服务模式的智能装备/产品应配置开放的数据接口，具备数据采集、通信和远程控制等功能,利用支持IPv4、IPv6等技术的工业互联网,采集并上传设备状态、作业操作、环境情况等数据，并根据远程指令灵活调整设备运行参数。

2。

建立智能装备/产品远程运维服务平台，能够对装备/产品上传数据进行有效筛选、梳理、存储与管理，并通过数据挖掘、分析，向用户提供日常运行维护、在线检测、预测性维护、故障预警、诊断与修复、运行优化、远程升级等服务。

3。

智能装备/产品远程运维服务平台应与设备制造商的产品全生命周期管理系统（PLM）、客户关系管理系统（CRM）、产品研发管理系统实现信息共享.

4.智能装备/产品远程运维服务平台应建立相应的专家库和专家咨询系统,能够为智能装备/产品的远程诊断提供智能决策支持，并向用户提出运行维护解决方案。

5。

建立信息安全管理制度，具备信息安全防护能力。

通过持续改进，建立高效、安全的智能服务系统,提供的服务能够与产品形成实时、有效互动,大幅度提升嵌入式系统、移动互联网、大数据分析、智能决策支持系统的集成应用水平。

二、新技术创新应用要素条件

（一）工业互联网

1。

建立工业互联网工厂内网，采用工业以太网、工业PON、工业无线、IPv6等技术，实现生产装备、传感器、控制系统与管理系统等的互联，实现数据的采集、流转和处理;利用IPv6、工业物联网等技术,实现与工厂内、外网的互联互通,支持内、外网业务协同。

2。

采用各类标识技术自动识别零部件、在制品、工序、产品等对象，在仓储、生产过程中实现自动信息采集与处理，通过与国家工业互联网标识解析系统对接，实现对产品全生命周期管理。

3.实现工厂管理软件之间的横向互联，实现数据流动、转换和互认。

4.在工厂内部建设工业互联网平台，或利用公众网络上的工业互联网平台，实现数据的集成、分析和挖掘，支撑智能化生产、个性化定制、网络化协同、服务化延伸等应用.

5。

通过部署和应用工业防火墙、安全监测审计、入侵检测等安全技术措施，实现对工业互联网安全风险的防范、监测和响应，保障工业系统的安全运行.

（二）人工智能

1。

关键制造装备采用人工智能技术,通过嵌入计算机视听觉、生物特征识别、复杂环境识别、智能语音处理、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等技术,实现制造装备的自感知、自学习、自适应、自控制。

2。

结合行业特点，基于大数据分析技术,应用机器学习、知识发现与知识工程以及跨媒体智能等方法，在产品质量改进与缺陷检测