1：北京市智能工厂建设关键要素.docx

附件 2 北京市智能工厂建设关键要素 智能工厂是在数字化车间基础上，通过新一代信息技术 与制造全过程、全要素深度融合，推进制造技术突破和工艺 创新，推行精益管理和业务流程再造，实现数字化设计、智 能化生产、网络化管理、智慧化服务，构建柔性、高效、绿 色、安全的制造体系。 一、技术要求 （一）制造要求 制造要求包含研发设计、生产计划、生产制造、仓储物 流、销售服务、能源管理、供应链管理 7 项关键要素。依据 技术先进性和智能化水平，各要素由低到高作出要求： 1. 研发设计 （1）应采用产品三维设计等技术，实现产品数字化设 计。建立产品数据管理系统，实现产品数据结构化管理、数 据共享、版本管理、权限控制和电子审批。（2）应采用产 品仿真验证等技术，建立典型产品组件的标准库及典型产品 设计知识库，实现产品全生命周期数据管理与共享服务。 （3）应采用创成式设计、数字样机等新型技术，实现创新 应用与增值服务。 2. 生产计划 （1）应采用企业资源计划系统，基于生产资源与订单 情况，实现生产计划自动生成。（2）应通过供应链数据分 析、市场订单预测等，实现企业人员、设备、物料等资源优 化配置。（3）应基于供应链状态、安全库存，实现市场需 求快速响应与生产资源动态实时优化配置。 3. 生产制造 生产制造部分应按照《北京市数字化车间建设标准》工 艺设计、设备管理、集成互联、排产调度、作业控制、仓储 物流、质量管控相关要求。 4. 仓储物流 （1）应利用自动化仓储物流装备，建立储运管理系统， 实现储罐介质及接运、发送、配送等关键数据自动监测与仓 储物流数字化管理。（2）应打通储运、配送、运输等管理 系统，实现储运全过程监控与预警，并拉动采购管理、供应 链管理。（3）应采用智能仪表、云计算和大数据技术，实 现无人化仓储管理。建立基于模型的智能仓储物流系统，实 现运输配送全流程跟踪预警、配送策略、装载能力、配送优 化。 5. 销售服务 （1）应通过信息系统完成客户服务与采购销售管理， 实现数据自动统计与共享。（2）应建立客户服务管理系统， 形成客户服务信息数据库及客户服务知识库，实现对客户信 息的挖掘、分析，制定精准的销售计划。（3）应建立客户 精准画像、需求预测模型，挖掘潜在需求，实现产品和服务 创新。 6. 能源管理 （1）应建立工厂能源管理系统，满足二级能源计量要 求，支持远程计量抄表等功能，开展全环节、全要素能耗数 据自动采集与分析，实现主要耗能设备实时自动监控、计量 和可视化监测。（2）应满足三级能源计量要求，实现设备、 工艺与工厂全过程能源数据自动监控，并打通生产执行、工 艺数据等数据，开展能耗统计、分析、绩效考核等，实现能 源优化分配。（3）应建立能耗预测模型，结合能效优化与 工艺机理分析，实现能源综合平衡与优化调度，并指导工厂 进行工艺、设备优化改造。 7. 供应链管理 （1）应建立企业资源计划系统，实现供应链数据集成。 （2）应建立供应链管理系统，实现采购、生产和仓储等信 息系统集成，开展供应商管理和量化评价。（3）应建立供 应链数字能力模型，集成供应链上下游数据，根据采购提前 期、安全库存、市场状态等进行供应链优化管理与预测预警， 提升供应链韧性。 （二）保障要求 保障要求包括综合管理能力、安全生产、信息安全、环 保管理 4 项关键要素。依据技术先进性和智能化水平，各要 素由低到高作出要求： 1.综合管理能力 （1）应制定智能制造相关内容的发展战略，对智能制 造的组织结构、技术架构、资源投入、人员配备等进行规划， 形成具体的实施计划。（2）应建立智能制造实施绩效量化 评估指标，组建智能制造统筹规划能力的个人或团队，并具 有智能制造相关技术领域专业技术人员。（3）应建立智能 制造实施效果反馈与持续改进机制。 2.安全生产 （1）应建立安全管理系统，建立健全安全生产责任制 度，完善安全生产条件，实现安全管理数字化。（2）应建 立安全事件联动响应处置机制和应急处置预案库，实现事后 应急向事前预防、单点防控到全局联防，降低安全风险。 （3）应建立危险和可操作性分析、专家分析系统，实现安 全态势分析、全局预警及智慧辅助决策。 3.信息安全 （1）应采用分区隔离、授权访问等安全措施，实现工 业控制网络、生产网络和办公网络防护。（2）应采用信息 安全软件、系统和设备，建立工厂综合信息安全管控平台， 实现关键业务数据容灾备份、自动恢复、应急响应等保障能 力。（3）应采用基于工业云、区块链等新型技术的安全架 构设计，建立多层级的工业互联网安全防护体系，实现工厂 业务安全运行、防护措施持续优化。 4.环保管理 （1）应建立环境监测系统，开展有组织和无组织排放 物数据的自动采集、监控与报警，实现污染源处理设施运行 状态实时监控与预警。（2）应建立环保管理系统，实现污 染物、碳排放等数据实时监测、预警，并与生产运行、物料 管理、能源管控等系统集成，污染物处理设施与生产过程实 现自动化联动控制。（3）应集成智能传感、大数据和区块 链等技术，实现全流程污染物产生、排放与碳排放的追踪、 分析、核算，推动企业环保智能化联动管理。 （三）创新技术要求 1.先进制造技术 在传统制造技术的基础上，吸收机械、电子、材料、能 源、信息和现代管理等多学科、多专业的高新技术成果，实 现优质、高效、低耗、清洁、灵活地生产。 研发设计技术：应用创成式设计、虚拟设计等数字化设 计技术，实现产品全生命周期的网络协同研发设计和验证优 化。 生产制造技术：采用先进生产工艺，应用智能感知与数 据采集、多源异构数据集成、复杂控制与调度、人机协作、 精益管控优化、预测性维护、全生命周期质量管控等，实现 制造过程的协同与优化。 管理服务技术：采集生产、财务、管理、采购、销售和 消费者行为等数据进行分析和挖掘，实现对研发设计、生产 制造、经营管理、物流销售等环节智能决策服务支持。 通信网络技术：采用 5G、工业物联网等技术，实现制造 装备、传感器、控制系统与管理系统等的广泛互联与高速传 输，实现与工厂内、外网的互联互通与业务协同。采用标识 识别技术，实现工厂内外数据流通、互认。 其他先进制造技术。 2.新一代信息通信技术 围绕企业研发、生产、销售、服务等环节深度融合应用 数字孪生、人工智能、大数据、云计算、物联网等新一代信 息技术。 大数据存储与分析技术：产品全生命周期的处理与应用 技术，从海量复杂数据中挖掘有用信息与知识，实现数据规 划、预处理、存储、数据挖掘、可视化和智能控制等。 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 制等技术，实现制造系统关键要素、生产环节的自感知、自 决策、自学习、自适应、自控制。 数字孪生技术：建立智能工厂的数字孪生体，并基于运 行过程中采集的动态数据形成闭环反馈和优化，全面提升智 能工厂的全生命周期管理。 工业互联网技术：建设工业互联网平台，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。 其他新一代信息通信技术。 （四）创新模式要求 1.大规模个性化定制 通过模块化设计方法、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。 2.网络协同制造 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，实现制造资源和需求的有效对接，企业 之间创新资源、设计能力、生产资源实现合理调配、协同互 补，满足全生命周期的信息溯源管理与服务。 3.远程运维 利用网络采集并上传设备状态、作业操作、环境情况等 数据，建立智能装备/产品远程运维服务平台，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。 4.共享制造 建立制造能力交易平台，推动供需对接，将富余的制造 能力通过以租代买、分时租赁、按件计费等多种模式对外输 出，促进行业内制造资源的优化配置。 5.用户直连制造 通过用户和企业的深度交互，提供满足个性化需求的产 品定制设计、柔性化生产和个性化服务等，创造独特的客户 价值。 6.其他创新模式 其他智能制造创新模式。 二、绩效要求 围绕智能工厂生产与运营管理，在经济效益（如投资回 报率等）、生产效率（如劳动生产率、人均产值、单位面积 产值等）、能源利用率（如单位产值能耗、单位产品能耗 等）、设备管理（如数控化率、联网率、自动采集率等）、 质量管控（如一次合格率、不良品率等）等方面，相关经济 效益指标取得良好成效，与社会、园区和生态环境和谐发展， 各项指标均处于行业先进或领先水平。