关于推动公司智能制造的指导意见（下）

工信部《“十四五”智能制造发展规划》（征求意见稿）提出，推进智能制造，关键要立足制造本质，紧扣智能特征，以工艺、装备为核心，以数据为基础，依托制造单元、车间、工厂等载体，构建虚实融合、知识驱动、动态优化、安全高效的智能制造系统。作为一项持续演进、迭代提升的系统工程，智能制造需要长期坚持，分步实施。

根据以上标准和规划要求，结合公司实际情况，制定以下工作目标。

（一）2021年工作目标

（1）公司发布《关于推动公司智能制造的指导意见》（2021版）；

（2）公司成立智能制造推进领导小组和工作小组，组建智能化专家小组；

（3）各单位成立智能制造推进领导小组和工作小组，完成公司年度重点任务所涉及智能制造相关工作，完成智能制造自诊断工作；

（4）各单位按计划实施智能制造技改项目；梳理各单位2021年智能制造相关的定量、定性目标实际情况。

 （二）2023年目标

（1）自动化程度

主要产业单位（包括并不限于）百人均机器人拥有量较2021年提高30-50%、数字化设备联网率较2021年提高30%， 关键工序设备数控化率较2021年提高10%，产线自动化率较2021年提高10%；

（2）数字化程度

主要产业单位应导入以下主流工业软件（包括并不限于）：ERP、MES、CRM、SRM、MMS、WMS、QMS、MMS、SCADA、PDM、CAPP等工业软件及相应的功能

（3）智能化程度

主要产业单位智能制造能力成熟度等级达到三级（集成级）及以上，至少建立一个智能化标杆车间或者标杆生产线。        

（4）标准化程度

针对集团主数据标准化建设和各单位产品编码标准化需求，提出公司级产品编码解决方案和数据接口标准。

（三）2025年目标

（1）自动化程度

主要产业单位（包括并不限于）人均机器人拥有量较2023年提高20-30%、数字化设备联网率较2023年提高30%，关键工序设备数控化率较2023年提高10%，产线自动化率较2023年提高10%；

（2）数字化程度

主要产业单位在营销、研发、供应链、生产制造等过程中能通过BI、仿真、AI等数据分析手段，挖掘数据价值，提升数字化管理水平；

（3）智能化程度

主要产业单位智能制造能力成熟度等级达到四级（优化级）或以上，实现数字化生产线、离散型智能车间、工厂、智能化系统集成发展，不同制造装备之间、上下料机构、物流系统等企业内外设备实现互联互通和智能制造，构建智能优化决策系统，具备批量智能化、柔性化、敏捷化管理与生产能力。

四、基本原则

1、总体规划，协同推进

推进智能制造是一项长期、艰巨、复杂的系统工程，是一把手工程，要高度重视，要“以钉钉子的精神切实推动智能制造转型，一张蓝图干到底”。

各单位要结合公司十四五规划、两化融合管理体系，制定本单位智能制造发展规划，包括信息化、数控装备、自动物流、智能仓储、工业数字平台等规划，进而形成全公司统一的智能制造发展规划。

各单位要强化智能制造战略的落实，统筹深化装备、信息化、技术、生产、质量等部门之间的密切合作，分解任务，共同推进，实现对智能制造战略实施过程的有效管理。

2、借鉴经验，聚焦痛点

推进智能制造需要建立开放的国际视野，广泛借鉴和学习国内外成功经验，不能闭门造车、不断试错，需要前往优秀制造企业、工业软件企业、研究机构等参观学习，观摩演示，深入交流。通过走出去，学回来，少走弯路，提高投资回报率，达到预期效果，并最终实现跨越发展。

推进智能制造关键要以工艺、装备为核心，以数据为基础，对现有战略规划、精益改善、能源管控、供应链与物流、研发设计、信息系统、工艺执行、计划调度、数据管理、资产管理、装备与自动化、网络设施等各个方面进行全面梳理和诊断，聚焦痛点提出改进方案，逐项落实推进。

3、技术支撑，合理投入

推进智能制造要紧密结合新技术的应用。加快工艺新技术运用，推进生产技术突破、工艺创新和业务流程再造；加快自动化新技术运用,推动装备更新升级，适应智能化发展需求；加快5G、物联网、数据分析、云计算、人工智能等数字化新技术运用，推动信息技术与生产经营全过程深度融合。

推进智能制造也是资金投入的过程，不能盲目建设，需要考虑到投资的经济性、方案的成熟性，冷静、理性地推进建设，避免跟风投资。

4、精益管理，柔性生产

企业在实施智能制造系统之前，应树立精益管理理念，运用精益管理的方法，对流程中各种浪费进行梳理与改善，消除不必要的作业，指导智能制造建设；在实施智能制造系统过程中，通过IT系统和业务的融合应用，将精益生产的思想，融入到数字化制造的各个环节，实现数字精益。

智能制造能够助力产线快速切换，实现不同型号、不同种类产品柔性生产，以满足客户的个性化需求，适合公司多品种、小批量生产方式。

五、工作路径

1、机器换人，促进岗位无人化。

（1）重复性的岗位。通过机器设备替代降低用工成本，实现减员增效。比如质检、包装等。

（2）危险、脏污的岗位。通过机器设备替代降低用工的安环和职业健康风险。比如喷漆、有限空间作业等。

（3）物流、运输的岗位。通过机器设备替代实现设备、工序之间的物料快速衔接和转运，减少人工，提高生产效率。比如AGV小车、桁架机械手等。

2、装备换芯，促进装备数控化

在设备实现自动化基础之上，进一步嵌入可编程逻辑控制器、人机界面装置、伺服驱动装置等数字化控制技术，实现数控技术、装置、装备在生产过程中的集成和融合，达到“数控一代”水平，为后续装备之间互联互通提供前提。此外，鼓励有条件的单位在实现生产装备“数控一代”的基础上，加快向“智能一代”跨越。

3、生产换线，促进工厂智能化

通过机械臂、桁架机械手、关节机器人等手段实现关键设备/工序之间的自动化生产，然后各车间/厂房之间通过建立内部智能缓存区、采用用水平/垂直物流设备/AGV小车来实现不同工序的的自动衔接，从而实现生产线的局部半自动化生产或全自动化生产。

通过对生产设备设施数据采集、互联互通等基础环节改造，导入生产执行系统(MES)，促进生产信息化系统与设备设施深度融合，推动整条生产线改造和数字化管控，打造数字化生产线和数字化车间。

在上述基础之上，强化智能生产协同、智能设备互联互通、智能生产资源监测与管控、智能产品质量过程控制等，打造智能工厂。

4、数据上台，促进数据价值化

（1）构建数据资源体系，实现数据采集互通

采用RFID/标识码等识别技术，建立和完善ERP、MES、CRM、SRM、MMS、WMS、QMS、MMS、SCADA、PDM、CAPP等工业软件平台功能，打通上下游平台之间的数据通道，采集和共享各项生产线数据，构建“上衔应用、下接数据”的数据资源体系，实现研发、生产、检测、物流等装备的数据集中监控、管理、融合，形成覆盖生产全流程的高质量数据链，支撑企业智能制造发展。

（2）导入智能分析，驱动智能制造

通过平台收集到的各项数据，运用BI、AI、虚拟仿真、数字孪生等数据分析手段，挖掘数据价值，促进企业市场营销、供应链、研发设计、生产过程、运营决策、资源配置、产品全生命周期管理等过程优化，为公司管理者提供决策支撑，最终构建公司决策大脑。

5、园区上线，促进园区智慧化

推动产业园区两化深度融合，建设以设施数字化、管理可视化、服务智慧化为重点的智慧园区。加强园区网络基础设施建设、公辅设备数字化改造；整合园区安全、消防、环保、应急救援、能源监控、停车管理等资源，建立可视化管理平台；整合园区服务资源建立服务平台，通过智能手机、电脑等终端设备向园区单位提供智能服务，打造以“后勤服务保障智能化”为重点的智慧园区。

6、产链上云，促进产链平台化

运用新一代信息技术对产业链、物流系统进行数字化、云端化改造，促进云链结合，打造高效、敏捷、智慧的数字化供应链和智能物流系统，降低供应链管理成本、缩短市场投放时间，减少库存持有成本。

六、方法步骤 

1、标准学习

通过学习标准，掌握和理解开展智能制造工作的思路、方法和步骤，避免在推进过程中走弯路。包括《国家智能制造标准体系建设指南》（2018版）、《智能制造能力成熟度模型》（GB/T 39116-2020）、《智能制造能力成熟度评估方法》（GB/T 39117-2020）、《信息化和工业化融合管理体系 要求》（GB/T 23001-2017）、《数字化车间 通用技术要求》（GB/T 37393-2019）等标准。

   2、现状评估

开展自诊断或组织行业专家、专业化服务商开展智能制造诊断与分析，摸清企业当前自动化、信息化、数字化的现状，找出存在的问题和不足。自诊断可通过工信部“智能制造评估评价公共服务平台”开展,网址：www.c3mep.cn。

   3、需求分析

根据诊断情况，识别出智能制造关键系统支撑点，确定企业智能制造业务模式，明确各项业务需求，提出管理改进建议与目标，为企业制定中长期发展战略规划，提供依据。

   4、制定规划

各单位要高度重视规划编制，并根据实际需求、诊断结果，结合公司打造先进制造业要求，构建完整的智能制造规划蓝图，包括信息化蓝图设计、自动化蓝图设计等，明确智能制造战略目标、各阶段任务、智能制造运行基础的技术架构与保障体系。

   5、实施改造

确定改造项目，明确详细的实施计划，并按照《信息化和工业化融合管理体系 要求》（GB/T 23001-2017），建立和完善智能制造管理制度和办法，保障项目实施落地。

   6、动态评估

根据《信息化和工业化融合管理体系 要求》（GB/T 23001-2017），对规划落地和项目实施情况进行全面评估，并适时进行调整，保证规划成功实施和相关的经济目标顺利达成。