制造業(yè)數(shù)字化轉型是運用數(shù)字技術對制造業(yè)研發(fā)生產全流程和產業(yè)鏈供應鏈各環(huán)節(jié)進行改造升級和價值重塑的過程，是制造業(yè)高質量發(fā)展的關鍵路徑。制造業(yè)企業(yè)是制造業(yè)數(shù)字化轉型的主體，為貫徹落實《制造業(yè)數(shù)字化轉型行動方案》，為企業(yè)數(shù)字化轉型提供指引，系統(tǒng)提升企業(yè)轉型水平，促進實體經(jīng)濟和數(shù)字經(jīng)濟深度融合，加快推進新型工業(yè)化，特制定本指南。

堅持整體謀劃，分步實施。遵循“規(guī)劃-實施-評估-優(yōu)化”持續(xù)改進的管理方法，制定企業(yè)數(shù)字化轉型規(guī)劃，明確轉型方向和目標，由點及面、由淺及深、由易及難分步推進數(shù)字化轉型。

堅持問題導向，系統(tǒng)推進。聚焦需求側共性問題找準轉型切入點，分行業(yè)構建體系化的數(shù)字化轉型場景圖譜，明確推進路徑，提升通用工具產品供給能力，以場景轉型之“和”形成企業(yè)整體轉型之“解”。

堅持需求導向，分類施策。立足大中小企業(yè)發(fā)展實際和個性化轉型需求，明確不同類型企業(yè)的數(shù)字化轉型重點和策略，形成差異化的轉型實施方案，引導大中小企業(yè)協(xié)同轉型和融通發(fā)展。

堅持市場主導，政府引導。充分發(fā)揮市場在資源配置中的決定性作用，引導數(shù)字化要素向制造業(yè)企業(yè)集聚，以規(guī)?；瘧脮惩ü┬柩h(huán)。更好發(fā)揮政府引導作用，強化標準、人才、產融等政策保障，形成轉型推進合力。

企業(yè)綜合利用兩化融合管理體系、數(shù)字化轉型成熟度、智能制造成熟度、中小企業(yè)數(shù)字化水平評測等參考標準開展評估診斷，系統(tǒng)梳理企業(yè)自動化、信息化基礎條件，準確摸清企業(yè)數(shù)字化發(fā)展實際情況，識別轉型痛點需求和應用場景，開展投入產出測算和風險評估，明確轉型目標和方向。結合系統(tǒng)工程（MBSE）方法論編制規(guī)劃方案，體系化設計數(shù)字化轉型的目標愿景、任務框架、系統(tǒng)架構、技術路線、標準體系、實施任務、投入預算和保障條件，建立分階段子任務和實施項目清單，為下一步組織實施提供清晰明確的方向內容。

（二）組織落地實施

企業(yè)系統(tǒng)加強組織和條件保障，結合條件設置首席信息官（CIO）、首席數(shù)據(jù)官（CDO）等崗位，組建專門的數(shù)字化轉型隊伍，持續(xù)加大數(shù)字化投入。引導全員強化數(shù)字化理念，持續(xù)提升互聯(lián)網(wǎng)思維、大數(shù)據(jù)思維，推動基于數(shù)據(jù)的產品創(chuàng)新，優(yōu)化產品數(shù)據(jù)服務。按需遴選外部服務商，強化軟件開發(fā)商、自動化集成商、平臺服務商的深度整合，形成系統(tǒng)實施推進合力。高標準推進項目實施，深度介入外包開發(fā)過程，強化過程監(jiān)督、質量管控和知識產權保護，推動數(shù)字化項目與企業(yè)業(yè)務更好適配融合，充分運用新一代信息技術提高精益管理能力、提升運營效率，不斷優(yōu)化數(shù)字化轉型實施效果。

（三）開展成效評估

企業(yè)以經(jīng)營目標改善和業(yè)務流程優(yōu)化為導向，開展轉型績效評價，聚焦營收增長率、利潤率、研發(fā)周期、生產運營效率、庫存周轉率、客戶滿意度等指標，梳理總結轉型目標達成情況，提出優(yōu)化改進方向。開展數(shù)字化能力評價，聚焦系統(tǒng)易用性、標準符合性、數(shù)據(jù)質量水平等指標，梳理總結存在的問題，提出改進措施。成效評估可采用自評估或第三方評價等方式，企業(yè)參與評估人員應涵蓋企業(yè)管理者、各業(yè)務部門責任人以及一線技術工人。

（四）推進迭代優(yōu)化

企業(yè)根據(jù)數(shù)字化成效評估結果，針對轉型實施中的短板和不足，迭代解決方案版本，強化安全防護，優(yōu)化實施效果。立足自身戰(zhàn)略定位和業(yè)務發(fā)展方向，進一步制定下階段數(shù)字化轉型目標和任務，統(tǒng)籌推進場景數(shù)字化改造和業(yè)務數(shù)字化升級，持續(xù)強化全流程精益管理水平，實現(xiàn)數(shù)字化轉型的螺旋式提升。

引導企業(yè)開展云端研發(fā)設計，按需訂閱產品設計、仿真模擬等軟件服務，提升產品仿真效率，降低軟件運維成本。推動企業(yè)開展協(xié)同研發(fā)設計，特別是鼓勵以高端裝備為代表的制造業(yè)企業(yè)建設協(xié)同設計平臺，強化設計協(xié)同，鼓勵配套零部件企業(yè)使用平臺，縮短產品設計周期。鼓勵企業(yè)探索智能研發(fā)新應用，開發(fā)“人工智能+”研發(fā)設計軟件，構建設計模型、仿真模型等數(shù)據(jù)集，開展模型訓練，發(fā)展創(chuàng)成式設計、實時仿真等創(chuàng)新應用，加速新產品研發(fā)。

（二）推動生產過程智能轉型

引導企業(yè)開展生產全過程的透明化管理，鼓勵部署基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的訂單管理、設備管理、質量管理等輕量化工業(yè)APP，提升生產過程的數(shù)字化管控能力。引導流程工業(yè)企業(yè)部署先進控制系統(tǒng)（APC）、實時優(yōu)化控制系統(tǒng)（RTO），推廣基于數(shù)字孿生的生產決策管控應用，通過貫通數(shù)字主線提升生產工藝、裝備調參、物料平衡等生產作業(yè)的智能化水平。引導離散工業(yè)企業(yè)實施基于模型的系統(tǒng)工程，基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺打通設計、排程、加工、檢測等數(shù)據(jù)流轉，發(fā)展“人工智能+”外觀設計、排程排產、缺陷檢測等新模式，通過模型傳遞持續(xù)提升生產效率和產品質量。鼓勵企業(yè)基于實時數(shù)據(jù)開展節(jié)能降耗、減碳環(huán)保、安全生產等領域探索實踐，以數(shù)字化提升企業(yè)綠色化、安全化水平。

（三）加速運維服務模式創(chuàng)新

引導企業(yè)在客戶管理、售后服務等領域率先應用生成式人工智能技術，降低服務成本、提高服務效率。鼓勵企業(yè)開展存量設備管理優(yōu)化，實時采集分析設備運行數(shù)據(jù)，探索推動人工智能在設備運維場景落地，開發(fā)實時監(jiān)測、運行優(yōu)化、自動告警和預測性維護等應用，保障設備的高效運行和安全穩(wěn)定。鼓勵企業(yè)挖掘設備和產能潛在價值，基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺共享設備信息和閑置產能，發(fā)展融資租賃、供應鏈金融、共享制造等增值服務。創(chuàng)新基于數(shù)據(jù)的產品服務化、工程服務化和知識服務化等服務模式，推動企業(yè)向產業(yè)鏈價值鏈高端躍升。

（四）促進經(jīng)營管理流程優(yōu)化

引導集團型企業(yè)建設統(tǒng)一的經(jīng)營管理平臺，開展端到端的流程重構和組織優(yōu)化，實現(xiàn)基于平臺的跨層級、跨企業(yè)協(xié)同管理。引導企業(yè)基于人工智能、大數(shù)據(jù)等技術重構和集成商業(yè)智能（BI），通過辦公自動化（OA）、企業(yè)資源計劃（ERP）、客戶關系管理（CRM）等不同業(yè)務信息系統(tǒng)，開展經(jīng)營數(shù)據(jù)匯聚和經(jīng)營分析模型應用，實現(xiàn)基于模型的智能決策。鼓勵企業(yè)通過數(shù)字化手段優(yōu)化財務管控流程，通過財務系統(tǒng)與業(yè)務系統(tǒng)集成，實現(xiàn)業(yè)務活動全流程資金及時響應。

（五）提升供應鏈彈性和韌性

引導企業(yè)構建基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的多級供應商采購管理系統(tǒng)，基于模型優(yōu)化供應資源結構，及時備份關鍵供應節(jié)點，保障供應持續(xù)穩(wěn)定?；跀?shù)字化平臺開展訂單全流程跟蹤，基于數(shù)據(jù)優(yōu)化倉儲布局和出入庫管理，基于模型算法設計優(yōu)化供應物流網(wǎng)絡，實現(xiàn)訂單精準配送和準時交付。全維度繪制客戶畫像，開展產品全流程信息追溯，實時響應客戶產品維保需求，提升售后服務水平和交付質量。利用大數(shù)據(jù)建模構建供應鏈風險預測分析和評估診斷模型，基于模型對供應鏈風險精準識別和應急防控。

（六）探索跨場景集成優(yōu)化

引導行業(yè)龍頭企業(yè)繪制重點行業(yè)、重點產業(yè)鏈數(shù)字化轉型場景圖譜，推動產業(yè)鏈環(huán)節(jié)的模塊化表達，引導企業(yè)開展跨場景數(shù)據(jù)、模型流轉應用探索，帶動上下游工具打通、數(shù)據(jù)互連、模型互認，建立功能完備的產品工具體系，實現(xiàn)跨場景環(huán)節(jié)的協(xié)同優(yōu)化。引導企業(yè)開展產品全生命周期管理，構建基于模型的系統(tǒng)工程（MBSE）方法開展產品模型在需求、設計、分析、驗證等集成管理，提高產品設計、生產、運維一體化管理水平。鼓勵企業(yè)基于數(shù)據(jù)和模型重塑業(yè)務系統(tǒng)、創(chuàng)新商業(yè)模式，打通用戶需求和企業(yè)產能、研發(fā)設計和售后服務之間的數(shù)據(jù)流，發(fā)展大規(guī)模定制化生產、產品全生命周期管理等新模式。引導企業(yè)開展工業(yè)操作系統(tǒng)轉型升級，提升工業(yè)操作系統(tǒng)產業(yè)鏈供應鏈安全和韌性水平。

行業(yè)龍頭企業(yè)充分發(fā)揮引領帶動作用，以提高產業(yè)鏈協(xié)作效率和供應鏈一體化協(xié)同水平為導向，增強產業(yè)鏈供應鏈競爭力，帶動上下游企業(yè)協(xié)同轉型。建設面向行業(yè)或產業(yè)集群的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，開發(fā)標準化、模塊化、解耦化的數(shù)字工具，打造貫通工具鏈、數(shù)據(jù)鏈、模型鏈的數(shù)字底座。引導上下游企業(yè)開放制造能力、設計創(chuàng)意、專業(yè)知識，推動訂單協(xié)同、研發(fā)協(xié)同和服務協(xié)同，提升社會制造資源配置效率。鼓勵龍頭企業(yè)強化產業(yè)鏈供應鏈安全預警分析，提升風險聯(lián)動預測和協(xié)同處置能力，增強產業(yè)鏈供應鏈韌性和風險防范能力。

（二）大型企業(yè)加速“整體”轉型

大型企業(yè)堅持系統(tǒng)思維、創(chuàng)新引領，制定轉型整體規(guī)劃，推進全流程、全場景、全鏈條數(shù)字化轉型。建設工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，提升數(shù)據(jù)采集、知識沉淀、業(yè)務打通、生態(tài)搭建等能力，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動的智能生產決策和運營深度優(yōu)化。創(chuàng)新組織管理模式，推動管理架構從科層制向柔性組織轉變，構建網(wǎng)絡化、扁平化、開放化的新型組織體系，探索基于實時數(shù)據(jù)的動態(tài)管理、透明管理，加快企業(yè)管理模式變革。創(chuàng)新業(yè)務模式，構建研發(fā)設計、生產制造與供應鏈協(xié)同的制造體系，探索用戶個性需求與設計制造精準對接的機制創(chuàng)新，推動面向質量追溯、設備健康管理、產品增值服務的服務化轉型，培育新的業(yè)務增長點。

（三）中小企業(yè)實施“梯次”轉型

中小企業(yè)堅持因“企”制宜、重點突破，評估轉型潛在價值和可行性，明確轉型優(yōu)先級。專精特新“小巨人”企業(yè)等基礎較好的中小企業(yè)應加強關鍵業(yè)務系統(tǒng)部署應用，圍繞產品數(shù)字孿生、設計制造一體化、個性化定制等復雜場景開展系統(tǒng)化集成改造，提升企業(yè)競爭力。省級專精特新中小企業(yè)、規(guī)上工業(yè)中小企業(yè)應以需求迫切的場景為突破口，實施重點場景深度改造。小微企業(yè)應考慮自身資源條件限制，開展普惠性上云用數(shù)賦智，積極上云上平臺，充分利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的云化研發(fā)設計、生產管理和運營優(yōu)化等訂閱式產品服務，實現(xiàn)業(yè)務系統(tǒng)向云端遷移，提升企業(yè)經(jīng)營水平。強化與龍頭企業(yè)的標準適配、信息共享、業(yè)務協(xié)同，全面融入產業(yè)鏈供應鏈。

工業(yè)和信息化部、國務院國資委、全國工商聯(lián)加強工作協(xié)同，充分發(fā)揮兩化融合相關管理機制作用，統(tǒng)籌推進各項工作。各地相關主管部門積極開展指南宣貫，結合實際制定出臺配套政策，先行探索場景數(shù)字化轉型試點，打好政策“組合拳”。鼓勵行業(yè)協(xié)會、科研院校等加強聯(lián)合，挖掘行業(yè)轉型需求和典型應用案例，推動制造企業(yè)與軟件開發(fā)商、自動化集成商、平臺服務商等基于圖譜實現(xiàn)精準對接。

（二）加大政策支持

有關主管部門要充分發(fā)揮現(xiàn)有專項資金作用，推動金融機構創(chuàng)新符合企業(yè)轉型需求的金融產品和服務，帶動地方政府、創(chuàng)投機構及其他社會資金，加大對制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉型領域支持力度。鼓勵地方依托制造業(yè)新型技術改造城市試點、中小企業(yè)數(shù)字化轉型城市試點，開展制造業(yè)數(shù)字化轉型圖譜建設、標準制定、設備更新、首版次軟件培育、供需對接等工作，為制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉型提供政策資金支持。實施制造業(yè)企業(yè)科技成果應用拓展工程，著力提升產業(yè)鏈韌性和安全水平。

（三）健全標準體系

鼓勵各類標準化組織、科研院校、骨干企業(yè)等編制制造業(yè)數(shù)字化轉型標準體系，制定產業(yè)鏈數(shù)字化場景編碼索引，圍繞基礎共性、典型場景、解決方案等方面，梳理關鍵亟需標準清單，明確推進路線圖和時間表，強化數(shù)字化轉型標準供給，促進數(shù)字化解決方案的標準化適配和規(guī)模化復制。支持各地開展數(shù)字化轉型“標準+”工作站、“標準周”、標準化宣貫會等活動，推動一批成熟易用的數(shù)字化轉型標準發(fā)布實施，推廣數(shù)據(jù)管理能力成熟度評估模型（DCMM）等國家標準應用，以國家標準引領傳統(tǒng)產業(yè)優(yōu)化升級。

（四）完善服務支撐

鼓勵行業(yè)龍頭企業(yè)聯(lián)合數(shù)字化轉型服務商等主體，打造標準化、低成本、可復用的解決方案，形成服務商資源池。加快培育一批深耕行業(yè)的專業(yè)軟件開發(fā)商、自動化集成商和平臺服務商，探索孵化一批提供數(shù)據(jù)確權、流通交易、收益分配、安全治理等服務的數(shù)據(jù)商和第三方專業(yè)服務機構，開展服務商分類分級評價規(guī)范標準研制及貫標。依托創(chuàng)新中心、公共服務平臺等，建設一批“創(chuàng)新實驗室+公共服務平臺”的制造業(yè)數(shù)字化轉型服務載體，打造線上線下協(xié)同、“省-市-縣”多級聯(lián)動、全鏈條轉型服務貫通的數(shù)字化轉型服務體系。

（五）加強試點推廣

樹立數(shù)字化轉型企業(yè)標桿，聚焦技術實力強、業(yè)務模式優(yōu)、管理理念新、質量效益高的行業(yè)龍頭企業(yè)、獨角獸企業(yè)、專精特新中小企業(yè)和高新技術企業(yè)，打造一批“數(shù)字領航”企業(yè)。開展國有企業(yè)數(shù)字化轉型試點企業(yè)建設，探索形成一批可復制可推廣的數(shù)字化轉型路徑。制定發(fā)布重點行業(yè)、重點產業(yè)鏈數(shù)字化轉型場景圖譜參考指引，基于場景圖譜開展數(shù)字化轉型通用工具及典型案例遴選，聚焦物料數(shù)字化、工具數(shù)字化、數(shù)字化“中間件”、數(shù)字化邊緣節(jié)點、數(shù)字化企業(yè)管理軟件等方向，選擇一批技術領先、通用性強、標準化程度高的數(shù)字化通用工具和產品，為制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉型提供工具支撐，通過標準化工具產品加速制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉型。

（六）強化數(shù)據(jù)驅動

鼓勵龍頭企業(yè)建設高質量工業(yè)數(shù)據(jù)語料庫，支撐工業(yè)人工智能訓練和應用推廣，挖掘工業(yè)數(shù)據(jù)潛在價值。推進國家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中心建設，建立多級聯(lián)動的國家工業(yè)基礎大數(shù)據(jù)庫、行業(yè)數(shù)據(jù)庫，推進產品主數(shù)據(jù)標準建設，打造工業(yè)數(shù)據(jù)空間，推動數(shù)據(jù)便捷高效流通。

（七）加強安全保障

健全工業(yè)企業(yè)網(wǎng)絡安全管理制度，深入實施工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全分類分級管理，建立健全定級防護、評估評測、監(jiān)測預警、信息通報、成效評價等工作機制，指導企業(yè)落實《工業(yè)控制系統(tǒng)網(wǎng)絡安全防護指南》相關要求，開展重要工業(yè)控制系統(tǒng)識別認定，構建工控安全評估體系。督促企業(yè)落實《數(shù)據(jù)安全法》《工業(yè)和信息化領域數(shù)據(jù)安全管理辦法（試行）》等法律政策要求，加強重要數(shù)據(jù)識別與備案，做好數(shù)據(jù)分類分級保護和安全風險評估，強化風險監(jiān)測預警和應急處置能力，切實提升工業(yè)數(shù)據(jù)安全防護水平。

（八）建設人才隊伍

指導制造業(yè)企業(yè)開展全面數(shù)字素養(yǎng)技能提升行動，強化復合型人才培養(yǎng)，為數(shù)字化轉型提供有力支撐。深化產教融合，支持數(shù)字化轉型領域“新工科”專業(yè)建設，建立校企聯(lián)合培養(yǎng)機制，鼓勵企業(yè)積極參與，持續(xù)壯大專業(yè)技術型和復合型人才隊伍。探索建立數(shù)字化轉型人才需求預測和信息服務平臺，搭建人才供需橋梁，促進人才高質高效匹配和順暢有序流動。健全數(shù)字化轉型領域人才評價機制，充分調動和激發(fā)人才隊伍的積極性和創(chuàng)造性，營造良好的人才發(fā)展環(huán)境。

附件1

制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉型典型場景參考

聚焦產業(yè)鏈上下游企業(yè)研發(fā)設計、生產制造、運維服務、經(jīng)營管理、供應鏈管理等場景，以場景為切入點梳理數(shù)字化轉型痛點需求，繪制重點行業(yè)、重點產業(yè)鏈數(shù)字化轉型場景圖譜（簡稱“一圖譜”），明確企業(yè)數(shù)字化轉型路徑，促進產業(yè)鏈上下游企業(yè)協(xié)同開展轉型升級。分場景梳理數(shù)據(jù)要素、知識模型、工具軟件、人才技能等數(shù)字化轉型要素清單（簡稱“四清單”，合稱“一圖四清單”），助力政產學研各界聯(lián)合攻堅場景數(shù)字化轉型關鍵難點。

（一）場景分類

基于企業(yè)或產業(yè)鏈創(chuàng)造價值的過程，將場景劃分為研發(fā)設計、生產制造、運維服務、經(jīng)營管理、供應鏈管理等，同時區(qū)分跨環(huán)節(jié)協(xié)同類（如圖1所示）。具體如下：

1.研發(fā)設計：利用計算機輔助設計、數(shù)字化仿真、數(shù)字樣機、模型驅動設計等數(shù)字技術和工具，開展產品樣品或服務樣例設計和仿真，包含產品平臺化設計、產品協(xié)同測試驗證、產品工藝虛擬仿真、產線及工廠三維優(yōu)化設計等細分場景。

2.生產制造：利用物聯(lián)網(wǎng)、計算機輔助生產、數(shù)字化制造執(zhí)行系統(tǒng)等數(shù)字技術和工具，將原材料、零部件、能源、信息等批量轉化為產品或服務，包含多工廠/多基地協(xié)同排產、生產工藝優(yōu)化、質量智能檢測、遠程能耗監(jiān)測、安環(huán)監(jiān)測與監(jiān)管等細分場景。

3.運維服務：利用互聯(lián)網(wǎng)連接、數(shù)字化售后服務等，開展企業(yè)設備健康管理，并為客戶提供產品售后跟蹤和技術支持，包括設備在線監(jiān)測維護、產品運維及后市場服務等細分場景。

4.經(jīng)營管理：利用數(shù)字化技術手段和信息管理系統(tǒng)，對企業(yè)經(jīng)營過程進行計劃、組織、指揮、協(xié)調和控制，包括財務智能化管理、客戶洞察與營銷管理、人員數(shù)字化管理等細分場景。

5.供應鏈管理：利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字技術和企業(yè)資源計劃（ERP）、供應鏈管理（SCM）、客戶關系管理（CRM）等數(shù)字化工具，對產品從原材料采購到產品質量追溯全流程的計劃、過程進行管理，包括多級供應商管理、無人倉儲及智能物流、供應鏈產品質量追溯、供應鏈斷鏈預測預警等細分場景。

6.跨環(huán)節(jié)協(xié)同：應用數(shù)據(jù)集成、模型打通等方式，聯(lián)通企業(yè)不同業(yè)務管理環(huán)節(jié)，實現(xiàn)跨環(huán)節(jié)整體協(xié)同優(yōu)化，包括基于系統(tǒng)工程（MBSE）的產品全生命周期管理、基于從消費者到生產者（C2M）的大規(guī)模定制化生產等細分場景。

（二）場景數(shù)字化要素

場景的數(shù)字化轉型需要相配套的數(shù)字化要素支撐。圍繞場景轉型所需的“人、機、料、法、環(huán)”等資源，將場景數(shù)字化要素劃分為數(shù)據(jù)要素、知識模型、工具軟件、人才技能等4類要素以及數(shù)字基礎設施保障（如圖2所示）。

1.數(shù)據(jù)要素：以電子形式存在，利用運算、挖掘、建模等方式，支撐實際生產經(jīng)營業(yè)務活動并發(fā)揮重要價值，是場景數(shù)字化轉型的關鍵驅動要素。

2.知識模型：利用數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、人工智能等技術，對場景中對象、現(xiàn)象和原理進行數(shù)字化、結構化處理，形成反映工業(yè)機理、業(yè)務邏輯等現(xiàn)實場景的算法、數(shù)據(jù)結構或數(shù)字模塊等，是場景數(shù)字化轉型的重要載體。

3.工具軟件：場景數(shù)字化轉型所需的各類數(shù)字化工具，包括數(shù)字化集成工具、通用軟件工具、專用軟件工具等，是場景數(shù)字化轉型的關鍵支撐要素。

4.人才技能：場景數(shù)字化轉型過程中相關決策者、管理者、執(zhí)行者等應當具備的關鍵能力要求，包含技術研發(fā)類、應用實施類、業(yè)務管理類等所需相關技能，是場景數(shù)字化轉型的關鍵保障要素。

（三）場景數(shù)字化協(xié)同

依據(jù)數(shù)字化轉型場景圖譜（如圖3所示），通過工具打通、數(shù)據(jù)互連、模型互認等要素連接，暢通場景間工具鏈、數(shù)據(jù)鏈、模型鏈等數(shù)字主線，實現(xiàn)產業(yè)鏈上下游各環(huán)節(jié)以及企業(yè)內研、產、管、服等各類業(yè)務活動的數(shù)字化貫通和網(wǎng)絡化協(xié)同。通過提質、降本、節(jié)能等價值標簽明確場景轉型成效，將數(shù)字化語言轉化為企業(yè)管理語言，更高效助力企業(yè)實現(xiàn)精益化管理。

圖3 數(shù)字化轉型場景圖譜

（一）研發(fā)設計

1.產品平臺化設計

引導企業(yè)應用云化軟件工具，按需訂閱產品設計、仿真模擬等軟件服務，提升產品設計和仿真效率，降低軟件運維成本。鼓勵企業(yè)應用基于AI的創(chuàng)成式設計軟件工具，構建設計模型、仿真模型等數(shù)據(jù)集，開展模型訓練，快速生成固定參數(shù)和約束條件下的產品結構性能設計方案，實現(xiàn)產品敏捷研發(fā)。

2.產品協(xié)同測試驗證

鼓勵制造業(yè)企業(yè)開展協(xié)同設計，支持企業(yè)建設協(xié)同設計平臺，集成常用研發(fā)設計軟件和產品模型庫，打造統(tǒng)一在線協(xié)同研發(fā)環(huán)境，整合需求開發(fā)、產品結構設計、功能性能仿真等環(huán)節(jié)，聯(lián)合配套零部件企業(yè)基于平臺開展協(xié)同測試驗證，縮短產品設計和求解時間。鼓勵企業(yè)應用數(shù)字孿生技術構建產品數(shù)字樣機，利用云平臺存儲和共享數(shù)字樣機數(shù)據(jù)，支撐跨部門、跨區(qū)域實時訪問和性能評估，通過機器學習快速定位數(shù)字樣機潛在問題，降低中試成本。

3.產品工藝虛擬仿真

引導企業(yè)利用虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實技術，在數(shù)字化環(huán)境中創(chuàng)建產品加工過程的仿真模型，結合人工智能算法和大數(shù)據(jù)分析，根據(jù)產品特征和生產要求，模擬產品實際生產過程的工藝參數(shù)，自動生成工藝加工路線，實現(xiàn)工藝過程快速設計優(yōu)化。

4.產線及工廠三維優(yōu)化設計

鼓勵企業(yè)基于數(shù)字孿生建立工廠、產線、物流系統(tǒng)的數(shù)字化模型，開展虛擬環(huán)境下的仿真分析，靈活調整設備位置、產線走向等，對工廠生產運作進行可視化設計、驗證，實現(xiàn)產線性能、生產流程和資源配置的優(yōu)化。

（二）生產制造

1.多工廠/ 多基地協(xié)同排產

支持企業(yè)應用基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的訂單管理工業(yè)APP，集成集團采購、生產、倉儲等多環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)，建立統(tǒng)一的生產計劃管理體系，結合各工廠產能情況，綜合制定跨工廠/跨基地生產訂單執(zhí)行計劃，實現(xiàn)集團效益的最大化。

2.生產工藝優(yōu)化

支持企業(yè)部署分布式控制系統(tǒng)（DCS）、先進控制系統(tǒng)（APC）、實時優(yōu)化控制系統(tǒng)（RTO），構建推廣基于數(shù)字孿生、大模型的產線智能控制應用，以大模型方式比較不同生產條件下產品收率變化情況，形成最佳工藝參數(shù)控制策略，疊加數(shù)字孿生技術，支撐制造過程傳感、監(jiān)測與自適應控制等，實現(xiàn)生產工藝、裝備調參、物料平衡等生產作業(yè)的智能化提升。

3.生產流程優(yōu)化

支持企業(yè)開發(fā)部署高級計劃排產系統(tǒng)（APS），基于云平臺打通設計、計劃、加工、檢測等數(shù)據(jù)并實時分析。鼓勵企業(yè)按需打造柔性生產應用，根據(jù)生產執(zhí)行情況，實時監(jiān)控計劃異常，提供可視化的插單、異常處理機制，支持基于約束規(guī)則的最優(yōu)生產能力配置，并在業(yè)務持續(xù)運行中智能優(yōu)化排程與調度模型，實現(xiàn)模型在車間智能排產與調度系統(tǒng)中固化及復用。

4.質量智能檢測

鼓勵企業(yè)應用基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的質量管理工業(yè)APP，建立貫穿產品全生命周期的質量管控體系，融合機器視覺、缺陷機理分析、工業(yè)大模型、標識解析等，開展產品質量在線檢測與分析，快速識別缺陷種類與影響因素，推動產品全生命周期質量精準追溯，實現(xiàn)產品迭代優(yōu)化。

5.遠程能耗監(jiān)測

鼓勵企業(yè)部署基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的能耗管理工業(yè)APP，應用智能傳感、大數(shù)據(jù)等技術，開展全環(huán)節(jié)能耗數(shù)據(jù)可視化監(jiān)測，建立能效平衡與優(yōu)化模型，進行能源平衡智能優(yōu)化分析，結合大模型、尋優(yōu)算法等技術，實現(xiàn)工廠能源綜合平衡與優(yōu)化調度，提高企業(yè)綠色化水平。

6.安環(huán)監(jiān)測與監(jiān)管

鼓勵企業(yè)部署基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的安環(huán)管理工業(yè)APP，采用智能傳感、機器視覺、大數(shù)據(jù)分析等技術，動態(tài)感知危化品、危險環(huán)節(jié)、污染源等各類安環(huán)風險，開發(fā)安全生產風險監(jiān)測與污染物管理模型，實現(xiàn)智能預測、預警及全過程檢測，提高企業(yè)安全生產水平。

（三）運維服務

1.設備在線監(jiān)測維護

鼓勵企業(yè)部署基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的設備管理工業(yè)APP，運用機器學習、人工智能等技術進行在線診斷，智能分析設備狀態(tài)并進行預測性維護，提升設備可靠性和運營效率，實現(xiàn)長期的成本節(jié)約。

2.產品運維及后市場服務

鼓勵企業(yè)搭建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，結合人工智能等技術，實現(xiàn)對產品配件采購、庫存和物流的可視化管理與分析，并通過平臺管理產品信息，探索提供設備租賃與產能共享等一站式配套服務，促進資源共享，優(yōu)化資源配置，提高設備利用效率。鼓勵企業(yè)開展平臺化設計、定制化服務、供應鏈管理和產品全生命周期管理等服務，探索產品服務化、工程服務化和知識服務化等創(chuàng)新服務模式，加快企業(yè)沿產業(yè)鏈向高附加值環(huán)節(jié)躍升。

（四）經(jīng)營管理

1.財務智能化管理

面對企業(yè)財務管理流程長、重復工作多、人為失誤不可避免等問題，鼓勵企業(yè)針對財務管理，應用機器人流程自動化（RPA）技術改進流程，推動重復性工作的自動化處理，減少人工操作和失誤。引導集團型企業(yè)部署統(tǒng)一的財務管理平臺，推動財務管理系統(tǒng)與業(yè)務系統(tǒng)集成，支持基于平臺的線上實時協(xié)作管理，實現(xiàn)業(yè)務活動全流程資金及時響應。

2.客戶洞察與營銷管理

引導企業(yè)基于人工智能、大數(shù)據(jù)等技術構建商業(yè)智能（BI），通過集成客戶關系管理（CRM）、辦公自動化（OA）、企業(yè)資源計劃（ERP）等不同業(yè)務信息系統(tǒng)，開展經(jīng)營數(shù)據(jù)匯聚和經(jīng)營分析模型應用，快速分析客戶需求，識別高價值客戶群體，實現(xiàn)基于模型的客戶洞察與營銷智能決策。

3.人員數(shù)字化管理

支持企業(yè)部署云化人員績效管理系統(tǒng)，實時記錄績效表現(xiàn)，并分析績效趨勢和問題。部署在線學習平臺和數(shù)字化培訓工具，依托虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實等技術，實現(xiàn)虛擬化環(huán)境下的知識和操作技能學習，并在線追蹤學習進展，提高人員培訓效率。

（五）供應鏈管理

1.多級供應商采購管理

支持企業(yè)構建基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的多級供應商采購管理系統(tǒng)，基于模型優(yōu)化供應資源結構，將一級供應商管理延伸至二級供應商或多級供應商，引導一級、二級供應商上鏈用鏈，開展多級供應商臺賬管理，應用大數(shù)據(jù)分析技術開展供應商尋優(yōu)，及時備份關鍵供應節(jié)點，開展供應商提前接入，保障零部件的質量穩(wěn)定、交付及時，提升最終成品綜合性能。

2.無人倉儲及智能物流

支持企業(yè)基于數(shù)字化平臺開展訂單全流程跟蹤，建設自動化立體倉庫和無人搬運車（AGV），重點部署和打通生產計劃、倉儲管理等環(huán)節(jié)，應用大數(shù)據(jù)分析技術優(yōu)化倉儲布局和出入庫管理，基于模型算法開展貨物裝載、卸載、搬運的路徑優(yōu)化，提高倉儲物流效率，實現(xiàn)訂單精準配送和準時交付。

3.供應鏈產品質量追溯

支持企業(yè)利用數(shù)字化供應鏈開展售后質量追溯，打通出廠產品和供應鏈系統(tǒng)數(shù)據(jù)，實時響應用戶產品維保需求，針對反饋的產品數(shù)據(jù)開展大數(shù)據(jù)分析，為產品研發(fā)設計階段的參數(shù)優(yōu)化提供依據(jù)，提升產品售后服務滿意度和交付質量，增強用戶粘性。

4.供應鏈斷鏈預測預警

鼓勵企業(yè)建立供應鏈數(shù)據(jù)監(jiān)測系統(tǒng)，整合企業(yè)資源計劃、生產執(zhí)行、倉儲管理、客戶管理等系統(tǒng)數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)建模構建供應鏈風險評估模型，針對供應商交貨延遲、物流運輸堵塞等關鍵指標設定報警閾值，實現(xiàn)供應鏈斷鏈的提前報警以及應急調度。

（六）跨環(huán)節(jié)協(xié)同

1.基于MBSE的產品全生命周期管理

支持企業(yè)開展產品全生命周期管理，構建基于模型的系統(tǒng)工程（MBSE）平臺工具，支持各類產品模型在需求、設計、分析、驗證等全生命周期貫通，并進一步與產品實時運維數(shù)據(jù)相結合，實現(xiàn)基于全生命周期數(shù)據(jù)和模型集成融合的智能決策，進而達到產品最優(yōu)設計、最優(yōu)制造和最優(yōu)運維。

2.基于C2M的大規(guī)模定制化生產

鼓勵企業(yè)搭建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，構建用戶參與設計的功能模塊，打造可以模塊化編排的數(shù)字工藝和柔性產線，建設按需生產的彈性供應鏈系統(tǒng)，打通用戶訂單、生產計劃、采購管理、加工生產、物流管理等數(shù)字化系統(tǒng)，實現(xiàn)用戶可自行搭建產品、工廠可按需柔性生產、配送可按時指定送達。

來源：工業(yè)和信息化部信息技術發(fā)展司