一、前言

製造業是國家的經濟基礎，是立國之（zhī）本、興國之器、強國之基；作為我國實體經濟的主體（tǐ），是國民經濟體係的重要組成部分。按（àn）照產品製造工藝過程特點，製造業總體上可以分（fèn）為離（lí）散型（xíng）製造、流程型製造、混合型製造。離（lí）散製造包括家電（diàn）、家居、紡織、食品、火箭（jiàn）、飛機（jī）、國防裝備、船舶、電子（zǐ）設備、機床、汽車等（děng）行業，在我國（guó）製造業中占有較大比重，是解（jiě）決就業等民生問題的重要產業，與居民生活息息相關。離（lí）散製造業中雖（suī）有航空、汽車、電子等數字化、智能化水平領先（xiān）的行業，但也有自動化、數字化水平較低的通用及專（zhuān）用設備等行業，麵臨效益偏低、成本（běn）較高的現實挑戰（zhàn）。同（tóng）時，我國傳統（tǒng）離散製造業發展存在產能過剩、利潤率不高（gāo）、市場競爭激烈等製約因素，迫切（qiē）需要加快轉型升級和提質增效，進行數字化轉型與智能化升級。

當前，我國離散製造各行業之間在行業應用基礎、市場需求、關注點等（děng）諸多維度和（hé）層麵存在顯著差（chà）異，因此離散製造行業（yè）的數字化轉型與智（zhì）能化升（shēng）級沒有一成不變的路徑（jìng），需要結合行業和企業實際進行具體實施。本文在研究離散（sàn）製造行業典型（xíng）特征的基礎上，分析數字（zì）化轉型、智能化升級麵臨的（de）挑戰和共性關鍵技術，結合家電、家居、紡織（zhī）、食品 4 個典型行業轉型升級案例（lì），提出數字化（huà）轉（zhuǎn）型與智能化升級的技術路徑；總結離散型（xíng）製造企業數（shù）字（zì）化轉型與智能化升級的重點任務，提（tí）出相應的對策建議。

二、離散製造行業的典型特征

傳統離散製造行業（yè）普遍存在自動（dòng）化、數字化水平較低，基礎支撐技術薄弱，產品附加值低，製造過程資源、成本和能耗較高，汙染嚴重等問題，發展智能製造是（shì）推進離散製造行業提質增效、促進中國製（zhì）造業由大變強的（de）重要支（zhī）撐。離（lí）散製造行業的產品通常是由多個零件（jiàn）經過一係列不連續的工序加工，再（zài）經裝配而成的較大型係統（tǒng）。離散製造行（háng）業的典型特征（zhēng）可概括為以下 9 個方麵。

行業維度。離散製（zhì）造行業細分門類多，且各個行業（yè）的產品及其市場需求都具有不同特點，如生產批量、製造模式、工藝流程等。各個行業的企業規模不同，企（qǐ）業的數（shù）字化、信息（xī）化、自動化以及管理（lǐ）運營水（shuǐ）平也有明顯差異，相應業務需求和未來發展路徑（jìng）也不相同（tóng）。因（yīn）此，離散製造（zào）各行業之間在應用基礎、市場需求、關注點、知識壁壘、商業模式等方麵存在顯著差異。

產（chǎn）品全生命周期維度。離散（sàn）製造行業涉及研發設計、生產製造、銷售、運維服務、回收等多個環節，在應用場景、領（lǐng）域知識複（fù）雜度、管理方式等方（fāng）麵都具有很大的差異性，而各個環節之間既獨立存在又（yòu）具有很強的關聯性。

工（gōng）藝流程維度（dù）。按（àn）定（dìng）單、庫存生產，多品種、小批量或單件生產，產研（yán）並重，混線（xiàn）生產（chǎn），生產設（shè）備不（bú）按照產品而按照工藝進行布置。

自動化水平維度。自動化水平主要指單元級的（de）自動化水平。離散製造行業的自（zì）動化水平較低，需要對每個單件（jiàn）、每道工序的（de）加工質量進行檢驗，操作人員的技術水平將在（zài）很大程度上決定產品的質量（liàng）和生產效率。

生（shēng）產計劃管理維度。產品的工（gōng）藝過（guò）程經常變更，需要具有良好的計劃能力和生產係統支撐。

批號管理和跟（gēn）蹤維度。對批號管理和跟蹤正在完善過程中。

作業計劃調度維度。根（gēn）據優先級、工作（zuò）中心能力、設備能力等，對工序級和（hé）設備級（jí）的作業計劃進行調度。

數據采集（jí）維度。以手工上報為主，結合條（tiáo）形碼采集等半自動化信息采集技術，進行人員、設備、物料、質量等基本信息的采集。

設備管理維度。可以進行同一種加工工藝的機床一般有多台，單台設備故障不會對（duì）整個產品線的（de）工藝（yì）過程產生嚴重影響。

三、離散製造行業數字（zì）化轉型、智能化升級麵臨的挑戰

（一）應用基礎（chǔ）薄弱

數字化轉型與智能化升級（jí）的前提是強化應用基礎。數字化、信息化發展的不平衡和不充分是我國（guó）離散製造行業當前的主（zhǔ）要矛盾。第五代移動通信技（jì）術（5G）等先（xiān）進信息技術為離（lí）散製造（zào）行業轉型升級提供了技術支撐，但工業技術發展（zhǎn）時間短、基礎弱，高端製造（zào）技術發展受製於人。離散製（zhì）造行（háng）業雖然（rán）規模大、門類廣，但自動化水平低、改造成本高且難度大，阻礙了離散製（zhì）造行業的轉型升級。針對離散製造行業的需求和痛點，強化智能製造的（de）應用基礎與平台推廣是我國（guó）離散製造行業轉型升級的挑戰之一。

（二）關鍵技術缺乏

離散製造行業數字（zì）化轉型與智能化升級的基礎在於提升關鍵技術。我國工（gōng）業的發展相較於發達國家起步晚、時間短（duǎn）、底子薄，自（zì）主可控技術整體偏少。目前，數字化轉型與智能化升級所（suǒ）依賴的工（gōng）業裝備、工業軟件等（děng）核心技術，在很大程度上（shàng）仍依賴進口（kǒu）。關鍵技術的發展是企業對行業製造工藝的長期積澱與探索（suǒ），也是外部合作機構深入理解企業生產與運作（zuò）方式並開展（zhǎn）有效合作的前提。關鍵技術自主可控作為我國實現離散製造行業跨越式發展和提質增效的重要基礎（chǔ），也是麵臨的重要挑戰之一。

（三）人才與文化資源短缺（quē）

離散製（zhì）造行業的數字化轉型與智能化（huà）升級（jí），關鍵在於加強人才培養。科技創（chuàng）新歸根結底是人才（cái）的創新，而人才短缺是離（lí）散製造行業轉型升級過程中不可忽視的短板。數字（zì）化轉型與智能化升級又是文化重塑的過程，敏捷、試錯、反思、學習（xí）、尊重、平等（děng）、用戶導向（xiàng）是更適應（yīng）智能化時代的新文化。“自上而（ér）下”形成共識，以人為本、服務於人、激發全員主動性，這是離散製造行業轉型升級的重要保障。需要（yào）加強行業（yè）人才與文化建設，激活人才創新（xīn）內生動力。

（四（sì））數據匯聚利用困難

數字化轉型與智能化升級的（de）要素包括眾多數據的匯聚利用，因而（ér）結構化、完整、準確、可靠、實（shí）時的數據匯聚利用是轉型升級的前提。企業工業設備、傳（chuán）感器（qì）等協議（yì）類型多樣且數字化、智能化程度（dù）較低，致（zhì）使數（shù）據采集不（bú）完備、不準確；數據安全和數據所有權等（děng）敏感問題（tí）導致企業不願貿然使用智能化平台；數據準確性不高、利（lì）用率低和應用場景缺乏的問（wèn）題影響（xiǎng）企業轉型升級的積極性，在價值創（chuàng）造方（fāng）麵收效甚微。因此，確保相關數據匯聚並準確、安全地利用，是推進離散製造行業轉（zhuǎn）型升級所麵臨的（de）又（yòu）一挑戰。

（五）經濟效益不明顯（xiǎn）

數字化轉型與（yǔ）智能（néng）化升級的根本目標是增加經濟效益。目前，離散製造行業中的部分大企業在自身業務發展需要、政策支（zhī）持與引導資金投入的推動下率先進行了轉型（xíng）升級，但中小企業轉（zhuǎn）型（xíng）升級（jí）仍麵（miàn）臨諸多挑戰，如（rú）應用場景不明晰、轉型成本高、收益低、轉型成（chéng）本難以抵消、市場化商業模式挖掘難（nán）等，導致（zhì）轉型（xíng）升級動力不（bú）足。對中小企業而言，進（jìn）一步提高轉型升級效率和效益、挖掘可行的商業模式（shì）、不斷深耕應用場（chǎng）景、打造高（gāo）性能係統和平台，進而解決效益不明（míng）顯和應用前景（jǐng）不清晰問（wèn）題，是離散製造行業（yè）轉型升級的長期挑戰。

四、離散（sàn）製造行業數字化轉型與智能化升級的共性關鍵技術

離散製造行業數字化轉型與智能化升級將深度融合先進製造技術、新一代信息技術、第一代人工智能（AI）技術等共性關鍵技術（見圖 1），從（cóng）而提高研發生產效率、優化資源配置、創（chuàng）新商業模式、催生新業態和新技術。先進製造（zào）技術是工業技術生產的核心基礎，也是離散製（zhì）造業數（shù）字化轉型、智能化升級技（jì）術體係中最重要環節；新一代信息技術開拓了與物理世界平行的虛（xū）擬世界（jiè），為人 – 機 – 物 – 法 – 環的交互、協同與共融提供（gòng）了技術手（shǒu）段；新一代 AI 技術將推動社會經濟（jì）從“數字經濟”走向“智能經濟”，催生一係列的新模式、新業態、新技術。
 

圖 1  離散製造行業數字化轉型與智能化升級共性關鍵技術
 

（一）先進（jìn）製（zhì）造技術

先進製造技術是離（lí）散製造行業數字化轉（zhuǎn）型與智能化升級的（de）基石（shí）和內核，涵蓋（gài）產品全生命周期各個環節，主要包括智能設（shè）計、智能加工、智能調度、智能檢測等技術。離散製造行業中的生產設備、裝配車間、物流係統等生產資料數字化的核心是工（gōng）業知識及其數字化模型，如製造機（jī）理模型、數據驅動模型、設計優化（huà）模型、管理（lǐ）調度模型等。基於 AI 技術的輔助，先（xiān）進製造技術可以充分滿足離散製造業柔性批（pī）量生產和產品規模化定（dìng）製的需求，更好支持產品和服務的高質（zhì）量實現。

拓撲優（yōu）化技術依靠堅（jiān）實的理論基礎並與大規（guī）模、高效率計算（suàn）機技術結（jié）合（hé），成（chéng）為智能設計領域的核心技術之一。拓撲（pū）優化旨在給定邊界條件和各類約束條件的基礎上，獲得最佳的材料分布形式（shì）以實現（xiàn）結構目標性能（néng）最優（yōu），近年來越來越多地用於解決（jué）各類工程（chéng）設計問題（見圖 2）。基於傳（chuán）統的宏觀（guān）結構拓撲優化設計技術可實現工程結構的（de）智能設計，大（dà）幅減輕（qīng）結構重量並提升承載能力，最大化材料利用率；可考（kǎo）慮結構的多種物理屬性，如結構基頻、強度、熱變形等。基於拓撲優化（huà）領域的多尺度設（shè）計技術可實現智（zhì）能超材料設（shè）計，如通過設計材料微觀結構獲得具有負泊鬆比特性的超材料，通過考慮材料微觀特性對結構熱傳遞的影響設計出具有熱（rè）隱身性能的超材料。相應超材料具有（yǒu）廣（guǎng）泛的應用前景（jǐng）。

圖 2  基於拓撲優化技術的智能（néng）設計應用

（二）新一（yī）代信息技術

5G、邊緣計算、區塊鏈等（děng）新一（yī）代信息（xī）技術（shù）是數字（zì）化轉型與智能（néng）化升級的引擎和助力。新一代信息技術高速（sù）發展並具有強大的滲透（tòu）能力，將原本的（de） “數字孤島”連接起來，擴展了控製生產資源和生產流程的空間，也為人 – 機 – 物 – 法 – 環的（de）交互、協同與共融提供了手段。區（qū）塊鏈技術是離散製造係統中各智能（néng）體可靠、可（kě）信、安全、高效的聯結途徑，具有去中心化、自治化、透明不可篡改、可追溯性等特點。

5G 技術具有高帶寬、低時延（yán）、高可靠性、大規（guī）模節點（diǎn）等優勢，結合網（wǎng）絡切片、邊緣計算等關鍵技術，為製造車間關鍵要素感知數據（jù）的互聯互通以及（jí）準確分（fèn）析（xī）預測提供了重要保障，促（cù）進了智能車間調度（dù）技（jì）術的發展（見圖 3）。依托 5G 技術，設計雲 – 邊 – 端協同的感（gǎn）知體係（xì），實（shí）現智能車間多源異構數據的互聯互通（tōng）；基於感知數據，利（lì）用 AI 技術實現不確定異常事件的準確預測，將不確定異常事件轉化為可預測、可（kě）規避的確定事件；根（gēn）據預測結果及時調整調度模型，變被動響應為主動調控，降低異常事（shì）件對生產過程的影響，確保生產計劃高效穩定地執行。
 

圖 3  基於 5G 的製造車間調（diào）度技術（shù）

（三）新一代人工智能技（jì）術

新一代 AI 技術（shù）是數字化轉型與智能化升級（jí）的 “頂層建築”。AI 技術的快速發展推動社會經濟從 “數字經濟”走向“智能經（jīng）濟”，社會形態和生產（chǎn）模（mó）式也將發生巨大變革。例如，大數據技（jì）術、深度學習技術、強化學習技術、人機協作智能技術、基於網絡的群體（tǐ）智能技術、跨媒體推理技術等的融（róng）入（rù），最（zuì）終將給離散製造業（yè）轉型升級帶來質的飛躍。基於 AI 技術的（de）海量數據實時處理與可（kě）視化（huà）技術，建立製造流程數（shù）字孿生模型與機理混合模型，是（shì）實（shí）現離散製造過程高效率數字化智能的關鍵。

在 AI 領（lǐng）域，深度學習是機器學習研究中的熱門（mén）方向，近年來（lái）發展迅速。相較於傳統的故障診斷方法，基於深度學習的故障（zhàng）診斷（duàn）可以自動（dòng）提取特征而不需要複雜（zá）的信號處理（lǐ）過程；基於深度學習方法可（kě）以高（gāo）效地完成表麵（miàn）缺陷特征提取與定位。多標識的領域自適應網（wǎng）絡故（gù）障診斷技術（shù），可以節省特征工程的時間，提高故障診斷的泛化程度；半監督式卷積神（shén）經網絡的表麵缺陷檢測技術節省了數據標記成本，在有限數據條件下（xià）實（shí）現（xiàn）了表麵缺陷檢測（見圖 4）。

圖（tú） 4  基於深度學習的智能診斷技術

五、離散製造（zào）行業數字化轉型與智能化升級的典型案（àn）例分析及技術路徑

目前，中國製（zhì）造（zào）業已步入平穩發展階段。我國離散製造行業普遍處於工業 2.0 的後期階段，智（zhì）能製造水平（píng）相（xiàng）對（duì）薄弱，製造業亟待轉型升（shēng）級。離散製造行業數字化轉型與智能化升級應是全方位的，數字與智能技術的深化應用將在商業模式（shì）、服務模式、研發模式、運營模式、製造模式、決策模式 6 個方麵推進轉型（xíng）升（shēng）級（見圖 5）。離散製（zhì）造行業處於應用不同轉型升級模式進行（háng）嚐試的階段，大部分處於轉型升級的前期階段，以製造模式轉型升級（jí）為主；部分企業嚐試進行運營模式和（hé）決策（cè）模式的轉型升級；商業模（mó）式、研發模式、服務模式的轉型升級（jí）對企業要（yào）求較高，僅有少部分企業在進（jìn）行探索應用。以離散製造（zào）行業中的（de） 4 個典型企業為例，分析其數字化轉型與智能化升級技術路徑。
 

圖（tú） 5  離散製（zhì）造行業轉型升級（jí）不（bú）同（tóng）階段（duàn）的轉型升級模式

（一）研發模式轉型升級

海爾集團公司積極實施數字化轉型，致力成為互（hù）聯網時代智慧家庭的引領者；已從傳統製（zhì）造家電企業轉型為麵向全社會孵化創（chuàng）客的平台，為中小企業提供智能製造、個性化定製的解決方案。海爾集團公司的數字化轉型與（yǔ）智能化升級主要經曆了 3 個階段（見表 1）。

①定製化與信息化升級階（jiē）段，通過大電商平台的規劃，實現（xiàn）了企業對企業、企（qǐ）業對消費者、跨境電（diàn）商等全電商業（yè）務的（de）融合，打通用戶的前端獲取、購買、配（pèi）送、接收的全流程交互體驗，為用戶提供了家電產品以外的增（zēng）值服務。

②自動化、網絡化建設階（jiē）段，海爾互聯工廠實現了精密裝配機器人集群，引入企業資源規劃係統（ERP）、製造（zào）執行係統（MES）、倉庫管理係統（WMS）等，實現產品與（yǔ）設備（bèi）、產品與模塊（kuài）、產品與（yǔ）人員之間的多重互聯，顛覆了傳統的（de）串聯（lián）式作業模（mó）式，實現並聯式生產。

③全麵網絡化、數字化轉型、智能化探索階段，建立了 COSMOPlat 工業互（hù）聯網平台，通過（guò）聚（jù）合高水（shuǐ）平獲獎案例，為行（háng）業提供數字化（huà）轉型實踐的路徑參（cān）考，顯現了工（gōng）業互聯網領域數字（zì）化轉（zhuǎn）型創新價值。

整體來看，海爾集團公司積極引入先進技術，實現了（le）家電製造產線的自動化及智能化升級轉（zhuǎn）型，使得產品研發周（zhōu）期縮短了 30%，人均產值（zhí）提高（gāo）了（le） 30%，產能提升（shēng）近 1 倍；COSMOPlat 為工（gōng）業（yè）互聯網實際場景應用提供了平台（tái）支撐，成為離散製造業數字化轉型創新（xīn）的價值基（jī）準（zhǔn）。

（二）運營模式轉型升級

索菲亞家居股份有限公司（sī）（簡稱“索菲亞”）運用統一的製造運（yùn）營管理平台，以生產現場可視化（huà）、製造過程透明化、跨工廠績效管理標準化（huà）實（shí）現了企（qǐ）業的數字化轉型。索菲亞的數字化轉型與智能（néng）化升級主要經曆了（le） 4 個階段（見表 2）。

①信息化管理階段，運用計算機（jī）輔助設計（CAD）製圖軟件代替傳統手工（gōng）畫圖，應用條碼係（xì）統、生產管理係統實（shí）現了信息化管理。

②信息化與自動化齊頭並進階段，在采用 ERP 係統的（de）同時，引入柔性生產線以提高生產效率，成立信息與數（shù）字化中（zhōng）心以實現信息化係統全麵覆（fù）蓋（gài）並全麵推廣柔性生（shēng）產線。

③數字化轉型、智能化探索階段，實施“X 計劃”，上線 MES、WMS 及供應商管理（lǐ）係統以實現倉儲智能自動化、分揀智能自動化（huà），規劃並（bìng）建設智能工廠。

④網絡化、智能（néng）化探索階（jiē）段，“未來（lái）工廠”4.0 車間（jiān）投產，以互聯網為依托並通過運用大數據、AI 等先進（jìn）技術手段，對商品生產、流（liú）通、銷售過程進行升級改造，進而重塑了業（yè）態結構和生態（tài）圈。

整體（tǐ）來看，索菲亞通過信息化、自動（dòng）化、智能化相關技術的應用，實現了生產過程的智能化和（hé）生產管理的數字化，完（wán）成了製造模式和管理（lǐ）方式（shì）的轉（zhuǎn）型升級，使得生產效益提升了 50%，人工成本降低了 30%~50%；綜合應用基（jī）於互聯網的大數據、AI 技術實現了商品生（shēng）產、流通與銷售過程的升級改造，成為離散製造業數字化轉型與智能化升級的典型（xíng）案例。

（三）商業模式轉型升級

青島酷特智能股（gǔ）份有限公司（簡稱“酷特”）是一家服裝智（zhì）造企業，形成了以大規模定製為核心（xīn）的（de）酷特智能（néng）模式，提出了個性化定製模式和用戶（hù）直連製造（C2M）商業模式，構建了酷特 C2M 產業（yè）互（hù）聯網（wǎng）生態體係，更好滿足了消費者的個性化需求。酷特的數字化轉型與智（zhì）能化升級主要經曆了 4 個階段（duàn）（見（jiàn）表 3）。
表 3  青島酷特智能股份有限公司數字化轉型與智能化升級時間表

①信（xìn）息化管理與自動化生產階段，選擇了大規模個性化定製作為（wéi）主要的商業模式，運（yùn）用自動化（huà）設備升級生產工廠並（bìng）推出電子商務係統。

②信息化和自動（dòng）化齊頭並進階段，引入自動化設計、MES、WMS 等新（xīn）技術，初步形成 C2M 的新（xīn）商業模（mó）式。

③數字化轉型、智能化探索（suǒ）階段，引入數字化生產計劃（huá）係統，著力推動數據標準化建設，形成了數據驅動（dòng）的大規模個性化定製新模式。

④網絡化、智能化探索（suǒ）階（jiē）段，在引入智能物（wù）流和自動化倉儲係統後（hòu），物流（liú）部門的用工量減少（shǎo）了 80%；通過運用物聯網（IoT）、“互聯網 +”等技（jì）術（shù），形成了互聯（lián）網生態體係，初步建成智能（néng）工廠。

整（zhěng）體來看，酷特實現了 C2M 的（de）新商業模式轉型，建立了人、事、物互聯互通（tōng）的智能（néng）工廠；與傳統模式相比，生產效率提高了 25%，成本下降了（le） 50%，利潤增長了 20%，成為（wéi）質量提升和供給側結構性改革的典型實踐。

（四）製造模式轉型升級

內蒙古伊利實業集團股份有限公司（簡稱“伊（yī）利”）是我國首批智能製造試（shì）點示範項目中唯一的乳製品（pǐn）企（qǐ）業，發展“智慧乳業”，引（yǐn）領全行業積極探索信息化、智能化。伊利（lì）的（de）數字化轉（zhuǎn）型與（yǔ）智能化升級主要經曆（lì）了 3 個階段（見表（biǎo） 4）。

①自動化建設階段，在連通平台（tái）、站點、在線自動包裝係統、瑞士格物流庫（kù）房等（děng）方麵實施自動化建設（shè），實現了乳製品生產全過程自動化。

②數字化、網絡化轉型階段，搭建智能製造係統，實時獲取設備狀態和數據，進行統一（yī）的數據交互，形成了產品生命周期管理係統、政策法規數據庫係統、食品（pǐn）安全風險（xiǎn）評估係統等線上平台。

③網絡（luò）化、智能化探索階段，投入生產計劃執行係統、全（quán）生命周期質量追溯係統（tǒng），自主研（yán）發配方管理係統等安全可控的核心軟件，實現（xiàn）了製造裝備升級、信息（xī）互聯互通的智能建設，促使生產效率明顯提升和（hé）運營（yíng）成（chéng）本顯著降低。

整體來看，伊利將數字化智能化技術應用（yòng）到（dào）全產業鏈，推進“智慧乳業”建設，實現產（chǎn）業數字化、智能化，助力經營業績穩步提升；為消費者提供了多元（yuán）化、高品質的產品與（yǔ）服務，也為我國乳（rǔ）業高質量發展探索出新的路徑。

六（liù）、離散製造行業數字化轉型與智能化升級的重點任務

（一）突破製造智能關鍵使能技術

智（zhì）能傳感器（qì）與工業互聯網是智能製造的基礎，重點突破智能傳感器與傳感網絡及智能終端、即插即（jí）用（yòng）技術、實時網絡操作係統（tǒng）技術（shù）、機器對機器（qì）技術、製造 IoT 技術。大數據和知識庫（kù）是智能製造的核心，重（chóng）點突破製造大（dà）數據挖掘技術、大數（shù）據智能分析與管理技術、麵向（xiàng）製造大數據的（de）綜合推理技術。智能推理是智能製造的靈魂，重點突破智（zhì）能建模（mó）與仿真技術、全息人機協同係統、複雜對象智能控製係統技術、數字孿生技術。

（二）研發智能製造裝備

重點研發的智能製造裝備包括智能（néng）機床、智能成（chéng）形製造裝備、特種智能製造裝備（bèi）、智（zhì）能機器人、智（zhì）能柔性製造產線等。智能機床（chuáng）應具有加工狀態實（shí）時感（gǎn）知與交互、產品工（gōng）藝自主決策與優化、加工精度持久保持能力等特性，智能（néng）成型製造裝備應具有信息獲取、模型預測、決策控製功能，特種智能製造裝備應具（jù）有超高溫、超高壓等超常工作環境適應性以及超精密、高能束等超常工藝適應（yīng）能力，智能機器人應（yīng）能勝任焊接、打磨（mó）、精細裝配、機加工、柔順控製（zhì）等工作，智能柔性製造生產線應具有多製造功能單元、製造島結（jié）合（hé）協作的高度柔性化和（hé）智能化（huà）能力。

（三）建設數字化、智能化車間

數字化製造車間、網絡化製造車間是智能化車間的初級形態：前（qián）者的各種設備要實現數字化（huà）管理和控製（zhì），對加工數據進行數字化描述、集成、分（fèn）析和決策，進而對各種設備進行數字化控製；後（hòu）者基於集（jí）成的數據（jù）進（jìn）行智能分析和決策，智能地優化整個製造過程，使資源得到（dào）最合理的配置（zhì）和優化。

（四）打造數字化、智能化工廠

數字化、智能化（huà）工廠是智能製（zhì）造的典（diǎn）型（xíng）代表。在產品（pǐn）設計方麵，通過製造工藝與（yǔ）成品性能的三維模擬與仿真優化，實現計算機輔助的精確可靠規劃設計。在生產製造方麵，利用工業機器人、數控機床和（hé）其他智能裝（zhuāng）備，自動、高效、穩定地完成各項生產操作。在運營管理方麵，在工業互聯網的基礎上，通過（guò）有效組（zǔ）織和（hé）融合製造領域知識（shí），滿足供（gòng）應管理、生產營銷（xiāo）、質量追溯、售後運維等（děng）全價（jià）值（zhí）鏈（liàn）的（de）增長需求。

（五）提供數字化、智能化服務

相較傳（chuán）統製造服務，數字化、智能化服務主要體現在提（tí）高服務的狀態環境感知、服務規劃、決策（cè）和控製水平、服務（wù）質量等。在工業技術（shù）軟件服務方麵（miàn），提供網絡化智能（néng）工業軟件的集（jí）成應用。在工業產品智能服務（wù）方麵，提供重大裝備（bèi）的智（zhì）能運（yùn）維服務。在生（shēng）產服務方麵，提供生產性服務過程的跟蹤、調（diào）度和優化控製等智能服務。在雲服務方（fāng）麵，提供全社會製造與服務能力的集成與共享服務。在社群化智能製造服務（wù）方麵，提供實多企業（yè）間的無縫社交與協同生產、智能化產品運維服務。

（六）構建標準（zhǔn）體（tǐ）係（xì）和安（ān）全體係

標準體係應重點構建：技（jì）術（shù）標準體係，如雲計算、區塊鏈、信息物理係統（CPS）等，以技術的應用和操作為重點；產品標準體係，如工業互聯網平台，側重於技術應用和產品服務方麵；過程標準體係，如工業化和信息化（huà）深度融合、智能製造等，涵（hán）蓋範圍廣、類型多，應側重多個維度以分析發展演進過程；安全標準體係（xì），構建離散製造行業信息安全和物理安（ān）全平台，匯聚安全（quán）數據，積累安全知識和攻防經驗，開展大數據分析，進行預警、識別（bié）、審計、漏洞管理、防禦、殺毒等（děng）。

七、對策建議

（一）加快示範應用

建（jiàn）議積（jī）極支持和引導離散製造行業（yè）數字化轉型、智能化升級和智能工廠示範；在示範基礎上，大規模推行製造裝備的數字化轉型、智能化升級工程及企業的數字化轉型、智能化升級工程，支持形（xíng）成具有區域優勢（shì）的智能製造生態鏈。圍繞高端紡織、新型（xíng）電力裝備、工程機（jī）械、家居、家電等重（chóng）點行業，實施智能製造示範（fàn）項目（mù）並篩（shāi）選典型（xíng）示範企業，樹（shù）立標杆企業形象並傳播推廣。

（二）突出“中國製造（zào）”

在離散製造（zào）行（háng）業數字化轉型與智能化升級過程中，應突（tū）出核心技（jì）術、關鍵裝備、工業軟件的“中國製造”，警惕和防止高端裝備、核心技（jì）術“空心化”現象。在核心技術、關鍵裝備、工業軟件方麵推（tuī）行“產學研用”一體化協同創新（xīn）模式，著力解決離散製造行業數字化轉型與智能化升級過程中的技術難題。

（三）培育（yù）高新技術（shù）人（rén）才

離散製造行業的轉型升級需要在戰略、思（sī）想、技術、執行等方麵加強人才儲（chǔ）備。建議完善職業教育（yù）與專業人才培養模（mó）式，注重可持續發展，培養（yǎng）離散製造（zào）業智能化工廠方向的（de）專業技術與人才隊伍。推進智能製造人才隊伍建設，培（péi）養智能製造人才：一是智（zhì）能製造高技術人才，培養掌握製造（zào）技術，熟（shú）悉數字化、網絡化（huà）、智能化技術，精通智（zhì）能製造技術，善於解決工程實（shí）際問（wèn）題的智能製造高技術人才；二是智能製造高技能人才，培養知識先進、技術精（jīng）湛、能工巧匠型的智能製造高技能人才；三是高水平的智能製造管理人才，尤其是企業家群體。

（四）製定相應（yīng）法律法規

探索通過立法（fǎ）引領產業（yè）發展，不斷完善財稅、金（jīn）融、知識產權、人才培養等配套的政策法規體係，促進製造業的長期（qī）穩定發展。建立數字資產知識（shí）產權保護機製，引入數字資（zī）產許可（kě）製度，構建透明的數字資產使用環境；加大政府財政（zhèng）資金支持力度，實施必要的稅收（shōu）激勵政策，采取多元化金融支持方式；利用信息（xī）技術（shù）對數字資產（chǎn）進行加密、標記、追溯和（hé）監控（kòng），加（jiā）強對違規行為的法律約束。
 

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