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点击上方卡片关注我，回复“实践”，即可获得 AI Agent、RAG、多模态大模型相关的案例资料。近日，工业和信息化部办公厅正式印发了《智能制造典型场景参考指引（2024 年版）》（以下简称《指引》）。此举旨在落实国务院办公厅印发的《制造业数字化转型行动方案》部署，按照《“十四五”智能制造发展规划》任务要求，打造智能制造“升级版”，加快推进制造业数字化转型、智能化升级。《指引》基于我国十余年来在智能制造领域的探索和实践，结合当前技术创新和融合应用的发展趋势，凝练总结了 15 个环节的 40 个智能制造典型场景，覆盖了产品全生命周期、生产制造全过程和供应链全环节的核心问题。通过新一代信息技术与先进制造技术的深度融合，为智能工厂梯度培育、智能制造系统解决方案攻关、智能制造标准研制应用等工作提供了重要参考。在工厂建设方面，《指引》提出了“工厂数字化设计与交付”和“数字孪生工厂运营优化”两个典型场景。通过应用建筑信息模型（BIM）、物流和动线仿真等技术，搭建数字化设计平台，实现工厂的数字化交付，缩短建设周期。同时，利用数字孪生技术，实现设备、产线、车间和工厂等不同层级的实时映射和交互，持续优化工厂运营。在产品设计和工艺设计环节，强调了“产品数字化研发设计”、“虚拟验证与中试”、“工艺数字化设计”和“可制造性设计”等典型场景。通过多学科联合建模、物性表征与分析等技术，提高产品设计质量，缩短研发周期。利用虚拟仿真技术，加速产品熟化，降低验证成本。在工艺设计方面，应用工艺机理建模和流程模拟，实现工艺设计的快速迭代和优化，提高产品的可制造性。在计划调度和生产作业方面，提出了“生产计划优化”、“智能排产调度”、“产线柔性配置”和“人机协同作业”等场景。通过多目标多约束求解和产能动态规划，实现生产计划的优化和动态调整，提高资源利用效率。部署智能制造装备和系统，建立柔性产线和人机协同作业单元，提升生产效率和灵活性。在质量管控和设备管理环节，提出了“在线智能检测”、“质量追溯与分析改进”、“设备运行监控”和“设备智能运维”等场景。利用机器视觉检测和物性成分分析技术，实现产品缺陷的在线识别和质量自动判定。通过条码、二维码、RFID 和 5G 等技术，实现产品全生命周期的质量追溯。在设备管理方面，应用智能传感和预测性维护技术，实现设备的实时监控和智能运维，降低运维成本。在仓储物流和安全管理方面，提出了“智能仓储”、“精准配送”、“危险作业自动化”和“安全一体化管控”等场景。通过建设立体仓库和智能仓储管理系统，提高库存周转率和土地利用率。利用高精度定位导航和物流路径动态规划，实现物料的精准配送。通过环境感知和作业风险控制技术，实现危险作业的自动化，提高安全水平。在能碳管理和环保管理方面，强调了“能源智能管控”、“碳资产全生命周期管理”和“污染在线管控”等场景。通过能耗综合建模仿真和能源平衡调度技术，实现能源的在线监测和优化管控，降低单位产值综合能耗。建立数字化碳管理系统，实现产品全生命周期的碳排放追踪和核算。通过污染监测与控制，实现污染排放的动态监测和高效处理。在营销与售后服务方面，提出了“智慧营销管理”、“产品智能运维”和“智能客户服务”等场景。应用用户画像和需求预测技术，实现精准营销策略。利用 5G 和 AR/VR 技术，提供产品的远程监控和增值服务。通过自然语言处理和大数据分析，实现主动式客户服务响应。在供应链管理和信息基础设施方面，强调了“供应链计划协同优化”、“供应商数智化管理”、“供应链物流智能配送”、“先进工业网络应用”、“工业信息安全管控”和“工厂数据资源管理”等场景。通过多目标寻优和数据分析技术，实现供应链的协同优化和供应商的精准管理。部署 5G 工业专网和 TSN 等新型网络基础设施，提升网络性能和安全性。通过数据治理，实现数据价值的充分挖掘和应用。智能制造典型场景作为智能工厂的基本组成单元，直接面向产品全生命周期、生产制造全过程和供应链全环节的核心问题。通过新一代信息技术与先进制造技术的深度融合，企业可以部署智能制造装备、工业软件和系统，实现具有协同和自治特征、具备特定功能和实际价值的应用。《智能制造典型场景参考指引（2024 年版）》的发布，为制造企业提供了更清晰的路径和指引，助力企业识别和解决核心问题，提升数字化、网络化、智能化水平。通过深入理解和应用这些典型场景，企业亦能够加速数字化转型和智能化升级，提高生产效率、产品质量和市场竞争力。展望未来，随着智能制造技术的不断发展和深化应用，更多的创新场景将被探索和实践。参考链接：
https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202409/P020240930509730414979.pdf
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