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最稳定的时时彩计划:“網絡協同制造和智能工廠”重點專項2019年度項目申報指南(征求意見稿)

文章分類文章分類:手機APP開發 發布時間發布時間:2018-12-09 18:59:29

天机时时彩计划软件怎样看后三码 www.bsvkr.icu 為落實 《國家中長期科學和技術發展規劃綱要(2006-2020 年)》、《國家創新驅動發展戰略綱要》、《“十三五”國家科技創新規劃》、《中國制造 2025》和《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》等提出的要求,國家重點研發計劃啟動實施“網絡協同制造和智能工廠”重點專項。根據本重點專項實施方案的部署,現發布 2019 年度項目申報指南。

“網絡協同制造和智能工廠”重點專項2019年度項目申報指南(征求意見稿)

本重點專項總體目標是:針對我國網絡協同制造和智能工廠發展模式創新不足、技術能力尚未形成、融合新生態發展不足、核心技術/軟件支撐能力薄弱等問題,基于“互聯網+”思維,以實現制造業創新發展與轉型升級為主題,以推進工業化與信息化、制造業與互聯網、制造業與服務業融合發展為主線,以“創模式、強能力、促生態、夯基礎”以及重塑制造業技術體系、生產模式、產業形態和價值鏈為目標, 堅持有所為、有所不為,推動科技創新與制度創新、管理創新、商業模式創新、業態創新相結合,探索引領智能制造發展的制造與服務新模式,突破網絡協同制造和智能工廠的基礎理論與關鍵技術,研發網絡協同制造核心軟件,建立技術標準,創建網絡協同制造支撐平臺,培育示范效應強的智慧企業。

本重點專項設立基礎前沿與關鍵技術、裝備/系統與平臺、集成技術與應用示范等 3 類任務以及基礎前沿技術、研發設計技術、智能生產技術、制造服務技術、集成平臺與系統等 5 個方向。專項實施周期為 5 年(2018-2022 年)。

1.基礎前沿理論

1.1柔性系統非確定性制造大數據理論與方法研究(基礎前沿類)

研究內容:面向材料眾多、設計多樣、制造流程多變的制造企業柔性系統,研究基于大數據的人工智能產品輔助設計系統,研究質量控制過程的實時數據采集與分析技術;研究產品合理設計評審、原材料柔性加工、檢測及可溯源質控技術;開發高精度智能原材料的調配機器人;研究原材料調配結果人工智能審核方法;研制制造企業柔性系統非確定性大數據智能分析及因果推斷算法,開發面向個性化、服務化和智能化等模式的柔性企業大數據分析及因果推斷算法庫。研制柔性系統網絡協同智能質量控制平臺,面向現代制藥設備、食品加工裝備等形成行業解決方案。

考核指標:突破不少于 3 項柔性系統質量控制與建模技術,開發 1  套用于復雜材料感知、審核、制造過程數據采集與精度預測系統;開發 1 套用于智能質控的適應 2 種建模與服務平臺;構建測試實驗平臺 1 個,在核心技術領域申報不少于 20 項專利或著作權。

1.2數據驅動的精密加工過程裝備精度自愈理論與方法(基礎前沿類)

研究內容:針對智能產線精密加工精度穩定性和可靠性問題,研究精密加工過程的精度預測、自修復理論與方法。研究多工序批量化的零件精密加工誤差生成機理、因素追溯與演變規律,開發基于數字孿生和誤差大數據時序分析技術的批量化加工零件的精度預測和在線診斷技術;研究基于多源信息驅動的精密制造過程零件誤差采集、自動建模技術, 開發批量化零件加工過程的誤差趨勢分析與實時補償技術, 提出精密加工裝備的精度自愈控制策略和解決方案。

考核指標:揭示批量化制造產線中核心工序與裝備的精度演變規律,構建零件加工質量與核心裝備健康狀態的耦合分析模型;提出指導智能產線中裝備的加工能力選型、維護與精度保持性的技術方案;開發 1 套適應多種控制系統接口的高端制造裝備精度在線量化預測與精度自愈系統,提供與第三方數據交換接口功能,在航空葉片、精密齒輪等 2 類復雜零件加工生產線進行驗證。

1.3基于數據驅動的重大產品裝配質量監控與優化方法(基礎前沿類)

研究內容:針對重大產品裝配過程質量分析與決策能力低下等問題,研制復雜產品裝配質量數據與機理分析相結合的全流程質量監控、預測和分析工具。研究產品裝配工藝及性能關聯分析方法,開發基于全景裝配質量數據分析的產品性能預測與調控技術;研究基于數字孿生的裝配生產線仿真優化技術、基于多不確定條件下的裝配作業計劃智能排產技術、面向多源異構環境下的感知及執行設備集成控制技術; 研究基于 AR 技術的復雜產品裝配過程的物化設計方法和可視化引擎技術,開發大數據驅動的復雜機械產品裝配的可視化實現與工藝優化決策平臺。

考核指標:提出復雜產品裝配工藝參數在線感知、智能決策等柔性裝配理論與方法,開發 1 套面向復雜機械產品裝配工藝設計與優化軟件;開發基于硬件在環的產品功能與性能仿真系統 1 套;開發 1 套復雜機械產品裝配的可視化管理與工藝優化決策平臺,提供與第三方數據交換接口,在航空發動機、重大基礎零部件等制造行業中驗證應用。

1.4融合群體智能的制造企業智慧空間構建理論與協同運行技術(基礎前沿類)

研究內容:針對開放式網絡環境中制造企業群體智能構建與運行問題,研究制造企業中制造主體的智能感知與自學習增強,建立制造主體的個體智能與群體智能相融合的智慧空間構建理論。研究智慧空間人機物合作的群體智能,形成智能體之間的分布式控制、決策與演化方法。研究智慧空間 協同運行與共享,構建大數據資產化驅動的智慧空間人機物協同運行與共享機制。研制群體智能企業運行模型原型系統,形成典型行業解決方案。

考核指標:建立一套面向制造企業的智慧空間融合構建與協同運行理論和技術體系,實現基于區塊鏈的人機物智能主體的分布式組織和可信運行方法,形成設備、產品、管理、服務等重要環節的交互、協同與共享模型;研發大數據資產化驅動的、人機物協作的群體智能企業運行模型原型系統。申請發明專利或取得著作權不少于 10 項,制定 3 項以上國家、行業或核心企業相關標準。

2.共性關鍵技術

2.1集團企業智能 ERP 平臺(共性關鍵技術類)

研究內容:針對制造業對自主可控高端 ERP 的重大需求,面向新一代 ERP 變革趨勢,研發支持動態重構、敏捷運行的生產/采購/營銷/服務/人事/財務等新一代 ERP 業務系統,研究制造資源優化配置、智能排產、風險管控與預測運營等智能化制造業務場景下的行業知識表達和圖譜構建技術,機器輔助的業務流程自動化、企業服務自適應與動態演進、基于自然語言的人機交互等技術,提升企業運營管控智能化水平。研發基于云原生和微服務的應用支撐平臺,研究可持續沉淀的敏捷業務架構、繼承式多維度的個性化定制技術、應用快速構造與融合運行技術,支撐大規模企業應用生態建設運營。構建支持混合云部署的集團企業智能 ERP 平臺,并開展示范應用和推廣。

考核指標:突破可持續沉淀的敏捷業務架構、規?;τ迷諳嚦燜俟乖煊肴諍顯誦?、智能的流程自動化等 5 項以上關鍵技術。研發集團企業智能 ERP 平臺,內置領域知識庫和自動化流程規則,覆蓋生產制造、營銷、采購、服務、人力、財務等領域不少于 8 個業務應用系統。在不少于 5 家大型制造企業進行示范應用。形成相關核心標準、專利、軟件著作權 20 項以上,顯著提升高端 ERP 產業化能力和市場占有率。

2.2開放生態化云 ERP 平臺(共性關鍵技術類)

研究內容:面對世界傳統 ERP 云化挑戰,以及構建生態化的云 ERP 需求,研究基于云原生架構及人工智能技術的企業級云 ERP 平臺,涵蓋企業的生產銷售、客戶關系、財務管理等業務流程,滿足企業個性化需求。研究業務需求建模方法及規范,制定支持隨需而變、高效協同的領域模型及參考架構。研究容器化微服務架構下的云 ERP 服務開發技術,形成云 ERP 應用個性化開發平臺。研究云 ERP 應用安全評價指標體系與檢測云服務,實現高可用、高安全的業務數據, 以及高可靠的系統安全。構建云 ERP 平臺開放生態社區,快速建立基于社交關系的企業無邊界組織,實現文件、信息、審批、業務等 ERP 應用全面移動化,實現跨組織業務延展。

考核指標:研制開放、智能、生態化的云 ERP 平臺,支撐財務云、移動辦公云、人力云等 5 類以上 ERP 云服務;研制云 ERP 應用服務與開發環境與工具 10 項以上;平臺開發的 ERP 云服務符合國際云應用安全標準,實現安全高可靠性、自動化運維;制定軟件服務與系統架構、業務數據協同相關接口標準 7 項以上;申請發明專利或登記軟件著作權不少于 20 項。

2.3多學科系統分析 CAE 平臺(共性關鍵技術類)

研究內容:圍繞機電裝備在需求/設計/試驗/運維等階段的全系統協同建模與仿真問題,研究工業互聯環境下機電裝備功能樣機統一建模與互聯標準、多粒度模型(集中參數系統和分布式參數系統)集成技術;研究互聯網環境下模型眾創、分享、協作及模型數據管理技術;研究分布式環境下模型編譯、仿真代碼自動生成技術;開發基于統一建模與互聯規范的多學科基礎功能模型庫、重點行業功能模型庫;研究支持模型即插即用的開放式云架構,研發機電裝備系統多學科協同仿真分析平臺,建立以知識模型為中心的跨學科、跨階段、跨地域的協同創新生態;面向重點行業開展應用驗證。

考核指標:突破多學科多粒度模型集成、互聯網環境下模型眾創分享協作、分布式環境下模型編譯及仿真代碼自動生成、開放式云仿真架構等關鍵技術;研發多學科基礎\行業功能模型庫,組件不少于 20000 個;開發機電裝備系統多學科協同仿真分析平臺 1 套,建模仿真引擎安全可靠,對標國際先進系統功能覆蓋 90%、性能不低于 95%;建立 1 個開源模型共享與仿真社區和不少于 2  家企業級協同建模仿真環境;形成 10 個以上行業典型應用案例;制定國家、行業或企業核心標準不少于 3 項。

2.4復雜流場 CAE 平臺(共性關鍵技術類)

研究內容:針對復雜裝備在氣動、水動性能分析等方面的重大需求,研發高準確度、高可靠、功能全面的流體力學CAE 軟件。研究裝備仿真過程中的流體力學分析理論模型, 支持層流、湍流、多相流等多種模型,支持可壓/不可壓、定常/非定常流體模擬;研究高準確度、穩定可靠的快速求解算法,支持全隱式多重網格耦合求解;研究針對國產超級計算機體系結構特點的求解算法并行優化技術,支持大規模并行仿真;研究界面友好的物理前處理方法,支持圖形化的網格操作與仿真參數設置;研究流場海量數據可視化技術,支持復雜外形裝備仿真結果的高效可視化;研究??榛?、開放式的流體力學 CAE 軟件架構,支持理論模型與數值算法擴展。

考核指標:針對國產超級計算機,研制一套支持流體力學仿真的 CAE 軟件,包括物理前處理、數值求解和后處理三個功能軟件,具備定常/非定常流、層流/湍流、可壓/不可壓流、多相流等復雜流體的模擬能力,典型問題的數值模擬精度和計算效率與主流商用軟件相當,具備功能全面的圖形化用戶界面和海量數據可視化能力,選取航空航天、海洋裝備等領域復雜流體力學分析案例 2 項以上進行應用示范。

2.5模型驅動的三維工藝設計軟件研發(共性關鍵技術類)

研究內容:針對高端制造業企業基于模型的定義(MBD) 技術的深化應用需求,研究模型驅動的三維工藝設計的原理和標準;研究模型驅動的三維工藝設計技術體系架構及其關鍵技術,包括三維 CAD 模型轉換技術、模型輕量化技術、結構化工藝構建技術、特征識別技術、工藝模型快速構建技術、模型快速標注技術、工藝過程和工廠仿真技術、三維工藝信息發布技術、三維工藝快速定位技術、三維質檢工藝規劃技術等;開發具有自主知識產權的三維工藝設計軟件,構建面向行業的知識庫和工藝設計流程庫,形成面向行業的三維工藝設計解決方案,并開展應用。

考核指標:獲得不少于 8 項軟件著作權;提出模型驅動的三維工藝技術體系架構,突破基于模型的三維工藝設計的關鍵技術不少于 10 項;研發具有自主知識產權的三維工藝設計軟件 1 套。在 20 家以上制造企業中得到示范應用,形成模型驅動的三維工藝設計解決方案,制定國家、行業和企業標準 5 項以上。

2.6基于5G網絡環境的民用飛機制造智能工廠的先進物流關鍵技術(共性關鍵技術類)

研究內容:針對國產大型民用飛機總裝生產設備的數據連接高通量、低延時的需求,研究基于 5G 通訊技術的生產設備接入技術,實現飛機總裝設備的數字化全連接;針對國產大型民用飛機車間生產過程物料配送高動態、準確、高效需求,研究生產過程物料數據動態傳輸技術,形成基于私有云的離散制造高速物料傳輸規劃;針對民用飛機生產環境復雜的特點,研究具有全局任務規劃、自主避障、自主導航的移動機器人與多物料(載體)的智能協同網絡化控制技術, 建立基于物聯網的物料傳輸系統管控平臺,解決生產資源物流配送的高復雜性和配送效率等問題。

主要考核指標:研發 1 套集倉儲、運輸、揀選、配送為一體的智能物流系統,支持 5G 系統接入、時延低于 5ms 的響應,提供在廣域范圍內物流設備跟蹤管理能力;建立適應大批量定制的高速物料自主避障系統 1 套,開發基于云計算的高速物料傳輸平臺運動規劃和編程軟件工具 1 套,能依據業務實現邊緣計算及云端計算兩種模式;建立支持 5G 網絡、物聯網、云計算的國產大型民用飛機物流協同管控平臺 1 套,物流配送效率提高 30%。

2.7基于大數據驅動的超大型集裝箱碼頭智能化作業管控技術(共性關鍵技術類)

研究內容:圍繞超大型自動化集裝箱碼頭創新發展與轉型升級的需求,開展基于大數據與云端服務的智能化管控技術研究。研究基于大數據的生產運營分析與決策技術、數據挖掘與自進化學習技術的港口生產全流程運營系統,實現超大型集裝箱碼頭智能化作業的多優先級調度與運行;研發面向碼頭業務規劃及作業控制的仿真系統,構建集裝箱碼頭的數字孿生系統,實現碼頭管控系統的測試、調試和驗證功能; 研發基于新一代通訊技術的遠程可視化實時在線運維管理系統,實現對碼頭裝備及控制系統的實時遠程監測、異常識別及全生命周期的健康診斷。

考核指標:開發超大型自動化集裝箱碼頭作業協同運營系統 1 套,單一碼頭系統實現每小時 500 萬指令級任務調度, 調度指令數據采集分析月達 1PB 級,自動計劃算法實現分鐘級輸出結果;基于碼頭業務規劃及作業控制的仿真系統 1 套,接入設備數量大于 300 臺,與碼頭作業運營系統接口響應時間小于 300 毫秒;基于新一代通訊技術的遠程在線運維管理系統 1 套,開發現場數據與云端信息實時互聯互操作應用軟件工具大于 2 件。

2.8多品種航空航天復雜鍛件智能產線管控與集成技術(共性關鍵技術類)

研究內容:針對多品種變批量航空航天復雜環形鍛件設計周期長、成型質量不穩定、能耗高、效率低等問題,研究 基于材料數據庫、設備數據庫、工藝規則庫和產品模型庫的鍛件制造 CAPP 系統;研究多品種鍛件加熱和成型過程動態調度控制系統,研究鍛件變形過程中工件實時動態檢測與反饋控制技術,研制鍛件質量檢測與分析評價系統;形成工業網絡環境下的復雜鍛件成型工藝設計、生產組織、過程控制和質量檢測的協同運行與反饋溯源體系,開發面向批量化大型復雜鍛件加工的智能產線集成技術。

考核指標:研發用于鍛件成型工藝設計的 CAPP 系統 1 套,能夠利用積累成功案例推演生成工藝方案;研制鍛件缺陷質量檢測與分析評價系統 1  套,缺陷最小檢測尺寸小于0.3mm;開發適應精密鍛件加工產線的智能管控平臺 1 套,形成可實現 5 類以上的航空航天等重大裝備環形鍛件熱加工智能生產線 1 條。

2.9面向電子制造行業的大批量產品制造智能產線集成技術(共性關鍵技術類)

研究內容:針對面向電子產品的封裝、調理、測試等生產過程的智能化管控迫切需求,開發集成封裝、調理和測試功能的智能生產線的數字孿生、物料傳輸、生產調度與優化決策技術。研究面向電子制造的批量化生產線??榛杓坪妥樘椒?,建立生產過程的數字化雙胞胎模型;建立面向電子制造行業典型制造過程的智能工廠單元知識庫、數據庫; 研究典型電子產品的生產過程工藝參數的智能感知與生產過程管控技術,開展電子產品的集成封裝、調理、測試的智能生產線示范應用,提出面向 3C 及汽車電子產業應用的裝配與加工智能產線多層次解決方案。

考核指標:開發面向電子制造過程的數字化建模、仿真、 設計一體化工業軟件工具與平臺 1 套;開發 1 套支撐典型電子制造過程的物流配送、決策優化智能化管控平臺,支持第三方數據的接入;開發一條集成封裝、調理和測試功能的可實現動態調控的典型電子產品智能生產線,在電子 PCB 制造、傳感器封裝等典型企業示范應用,培養 1 家電子制造行業的智能產線解決方案供應商。

2.10面向流程精細管控的網絡協同制造平臺研發(共性關鍵技術類)

研究內容:針對流程行業產品制造過程的安全高效協同 制造需求,開發面向流程精細管控的網絡協同制造平臺。研究面向流程生產過程精益管控的網絡協同制造模式及開放式架構,以及實時數據跨域互聯、服務跨域共享、流程跨域 管理、設備智能監控、優化控制以及工序間銜接的能源物流 等關鍵技術;研發適應流程生產方式的資源-合同-作業一體化計劃、預測運營、跨層域優化控制等構件與工具;構建企 業數據空間,開發產品數據、制造數據、管理數據等主題的 服務數據集成支撐軟件;研制具有供應鏈管理、調度生產、 質量管控、物流以及決策等功能的智能網絡協同制造平臺。

考核指標:提出面向流程生產過程精益管控的網絡協同制造模式和開放式架構,突破數據跨域互聯、跨域服務共享、跨域流程管理等關鍵技術 5 項以上;開發一體化計劃、預測運行、跨層域優化控制等功能構件與工具 10 項以上;研制面向流程生產方式的網絡協同制造集成平臺 1 個,設備感知覆蓋率大于 90%,安全等級達到 SIL2 級,在鋼鐵、冶金等兩類典型行業的 3 家以上企業得到示范應用,形成流程精細管控的智慧企業網絡協同制造技術解決方案。

2.11面向離散制造的復雜刀具監測與全生命周期管控技術(共性關鍵技術類)

研究內容:面向離散制造過程中對復雜刀具的設計制造、在線監測、壽命預測的廣泛需求,開發刀具的全生命周期智能化管控技術。研究復雜刀具設計制造數字孿生技術, 開發復雜刀具加工破損在線監測技術,提出復雜刀具全生命周期狀態追溯方法及預警機制;研究復雜刀具全生命周期狀態信息的表征及提取方法,構建基于大數據分析的加工工藝與復雜刀具壽命的映射模型;研究基于 OPC-UA 等與第三方軟件數據交換的接口技術,開發刀具管控業務 APP,構建復雜刀具數據庫及智能管控系統。

考核指標:提出復雜刀具加工在線監測理論與方法,開發 1 套制造過程中復雜刀具狀態在線監測和預警系統,提供不少于 10 種刀具管控 APP;研制 1 套適應離散制造過程的復雜刀具全生命周期的管控系統,支持與 OCP-UA 等標準接口的第三方數據交換;在數控機床、航空發動機、汽車制造 等領域 3 類復雜零件加工生產線進行驗證。

2.12混合制造模式下智能產線智能決策與管控技術(共性關鍵技術類)

研究內容:針對高分子材料制品等流程與離散混合制造模式中的管控問題,研究多外場耦合作用下材料的精準成型成性機理,研究材料成型過程中的在線數據采集與分析技術,開發基于大數據的產品形性表征與感知預測系統;研究高分子材料制品連續成型上、下游工藝數據的耦合機制與組裝技術,建立材料成型過程數據與精準成型成性機理分析相結合的全流程性能預測模型;開發產品批次成型成性精密控制與工藝參數自尋優技術;研究面向定制環境下高分子產品批次成型產線的動態調控的智能聯動方法,開發高分子制品成型過程中的數字孿生技術。

考核指標:開發面向高分子材料制品等典型行業流程和離散混合模式下的制造系統工藝智能感知、大數據分析等核心軟硬件工具 2 套以上;開發混合模式下制造系統全工藝流程建模、產品質量預測、診斷分析與管控軟件工具 1 套以上; 構建流程和離散混合模式下的高分子材料制品等典型行業智能管控生產線 1 條,實現制品的重大工程應用。

2.13智能化產線邊緣側數據集成技術與系統(共性關鍵技術類)

研究內容:針對智能工廠設備多維、異構、高安全的特點,研究智能工廠設備邊緣層的數據集成架構與通信技術。研究對智能工廠各種設備的工作狀態、工藝參數、執行動作、能耗等數據采集、分析、處理關鍵技術,研究基于 OPC-UA 協議的數據交換軟硬件技術,形成工業物聯網設備互聯、邊緣計算、傳輸控制設計方法;研發支持統一模型管理、模型數據特征關聯匹配、智能檢索查詢等功能的智能工廠邊緣側數據集成軟件構件和使能工具集,研發支持智能工廠邊緣側數據管理原型系統,實現對各種設備工作狀態、執行動作, 語義化信息集成等功能;

考核指標:制定不少于 5 項統一智能化產線邊緣側信息模型規范和數據集成標準,突破不少于 20 項智能化產線邊緣側數據采集、分析、處理和接入通信協議技術;開發不少于 20 項邊緣側數據集成軟件構件和使能工具;研發 1 套支持工業級智能工廠邊緣側數據管理系統,支持多種有線與無線接入,無線通信實現 100m 距離內速率不小于 10kbps,在流程和離散的 2 類典型產品制造中得到示范應用。

2.14基于邊緣計算的智能控制器及其開發工具(共性關鍵技術類)

研究內容:針對智能工廠內多類型智能裝備,如機器人、數控加工中心、高速傳送系統等多機動態協作控制方面的需求,研發基于邊緣計算的具有實時網絡接入、統一信息模型、??榛刂?、智能化特征的智能控制系統。研究基于模型的軟件開發流程和基于異構處理系統的新型硬件平臺,研究面向行業的邊緣計算控制系統建模與仿真驗證,突破多種邊緣側認知、控制、決策需求到分布式異構軟硬件實現的自動化映射及部署、任務分配與調度、異構并行計算加速等核心技術;研發基于邊緣計算的智能控制器及其開發工具,建立基于邊緣計算的智能控制系統。

考核指標:研發 1 套邊緣計算智能控制器以及支持國產多領域建模仿真軟件的邊緣計算控制軟件開發平臺和異構計算硬件平臺;具備邏輯、運動控制及視覺處理功能,支持常見的深度學習處理框架,支持 FMI 國際標準的模型組件集成可視化編程環境,實現多機協作的任務映射與任務調度管理的自動代碼生成,完整閉環控制周期小于 100 微秒,具有毫秒級的周期化視覺圖像處理能力;面向新能源汽車或工程機械等批量制造產線開展應用驗證。

2.15面向中小企業智能生產線關鍵技術共享服務平臺研發(共性關鍵技術類)

研究內容:針對中小企業在建設智能生產線過程中面臨設計周期長、專業人才匱乏等問題,研發面向中小企業智能生產線關鍵技術共享服務平臺。研發智能生產線建設規劃過程中物質流、能量流、信息流交互語義建模方法;研制基于數字孿生的設計、制造能力的仿真與分析工具,實現智能生產線可視化布局、生產過程預測運行等;面向多個行業、多 種生產模式,開發智能生產線可視化典型案例、關鍵技術知識庫等資源,構建智能生產線關鍵技術共享服務平臺,面向模具、家電、汽車零配件等行業中小企業開展應用,為我國的智能生產線推廣應用提供技術支撐和人才保障。

考核指標:開發智能生產線建模工具軟件 1 套,各類生產要素模型構件不少于 100 個;建立智能生產線關鍵技術共享服務平臺 1 個,匯集智能生產線相關關鍵技術 20 類 1000個以上,形成至少 5 個行業 20 種生產模式的智能生產線可視化典型案例;形成由 10 個示范基地、500 個院校組成的智能生產線技術應用人才培養體系,服務企業不少于 5000 家,覆蓋 100 個地市,培養人才 30 萬人次。

2.16復雜產品數字樣機及數字孿生技術與系統(共性關鍵技術類)

研究內容:面向復雜產品研發設計、生產制造、運行維護的全生命周期各環節,研究包含產品整機幾何信息、約束信息、工程屬性等的全機數字樣機技術,研究產品/工藝/資源的數字化定義、多學科耦合仿真、并行關聯優化等關鍵使能技術,開發數字樣機設計仿真軟件原型平臺。研究產品物理空間與數字孿生虛擬空間的全要素信息融合理論,研究復雜產品高保真度、高可信度建模方法,建立基于立體視覺的復雜產品全景感知及可視化模型,研究數字孿生行為仿真、可靠驗證、運行狀態可視分析、故障預測及反饋優化設計等關鍵技術,構建基于混合現實的復雜產品數字孿生系統,支持全生命周期過程的感知反饋、交互聯動以及不可測行為消解。

考核指標:突破復雜產品數字樣機與數字孿生關鍵技術10 項以上,在 3 類以上復雜產品設計制造與運行服務中開展驗證,完成數字樣機與數字孿生核心算法與工具不少于 20項,完成數字樣機設計仿真軟件原型平臺 1 套,完成基于混合現實的復雜產品數字孿生系統 1 套,數字樣機及數字孿生系統覆蓋復雜產品幾何、物理、行為與工況等 90%以上的關鍵指標,申請發明專利或軟件著作權不少于 20 項,制定國家/行業/核心企業標準不少于 2 項。

2.17基于多專業 IP 共享的芯片協同創新平臺研發(共性關鍵技術類)

研究內容:圍繞復雜多功能芯片協同創新中基礎芯片 IP(Intellectual Property)共享、多專業協同設計、跨單位高效協作等問題,研究多層次分布式協同設計系統架構技術、多專業 IP 庫共建共享方法和機制、基于 IP 復用的多專業協同設計仿真技術,形成基于云的復雜芯片協同設計架構和規范;構建基于云的復雜芯片需求共創、設計眾包、資源匹配、加工制造等一體化的平臺技術架構和服務體系架構,開發基于多專業 IP 共享的芯片協同設計創新平臺;面向集成電路、信息裝備、物聯網、5G 通信等行業大型研發企業開展應用, 構建典型的多專業共享 IP 庫,形成復雜芯片異地、多專業協同創新研發的典型行業解決方案。

考核指標:突破基于云的復雜芯片協同設計架構、多專業 IP 庫共建共享方法、基于 IP 復用的多專業協同設計仿真等關鍵技術;研制完成基于多專業 IP 共享的芯片協同設計創新平臺,平臺在不少于 3 家研發單位或制造企業中得到應用, 應用企業復雜多功能芯片設計效率提升 30%以上,形成典型復雜芯片協同研發技術解決方案;建立典型的多專業共享 IP 庫 1 套,入庫模型不少于 100 個;申請發明專利或登記軟件著作權不少于 10 項。

2.18制造大數據驅動的預測運行與精準服務技術及系統(共性關鍵技術類)

研究內容:面高端裝備運行預測和精準服務需求,針對時序型制造數據高通量、多模態和強關聯的特征,研究裝備復雜工況協議自動化解析技術,運行服務數據與信息化數據融合與集成技術,基于裝備機理模型的高端裝備在線監測、狀態評價、異常檢測、作業識別和壽命預測等數據分析與運行支持技術,面向產品質量、能源優化、安全環保等多要素協同的裝備預測與優化運行技術,機理模型與數據模型融合的高端裝備健康管理、故障溯源、視情維修、備件預測以及應急決策調度等精準服務技術,開發相應核心算法庫、驗證平臺和軟構件。

考核指標:攻克 10 項以上高端裝備及其關鍵部件預測與優化運行以及精準服務相關的新機理、新技術和新方法, 形成 100 項以上的共性算法與領域模型,構建數字和物理融合的驗證平臺;研制離散、流程兩類裝備試驗系統,支持關鍵技術應用驗證。申請發明專利或登記軟件著作權不少于 20項;制定國家、行業或核心企業標準 5 項。

2.19數據驅動的制造企業智能決策技術與系統(共性關鍵技術類)

研究內容:針對個性化定制、智能化生產、網絡化協同和服務化延伸等新業務模式對企業經營決策的新要求,研究企業內外部多源異構數據的融合、認知、分析和挖掘等關鍵技術;構建涵蓋設計、制造、管理、服務全流程的企業數據 空間;研究基于人工智能的認知服務、支持智能決策和預測運營的深度機器學習模型、可視化輔助決策、交互式數據分析、超多維多目標優化工具和構件;開發數據驅動的制造企業智能決策軟件系統,推動企業經營決策、精準營銷、滾動生產與主動服務等核心業務指標持續優化,實現企業運行狀態的實時監控、預警和智能決策。

考核指標:開發不少于 30 項制造企業智能決策的工具集和構件庫;構建面向預測運營、風險合規、精準營銷、生產優化等分析算法庫和業務模型庫;突破多源異構數據融合、可視化輔助決策、交互式數據分析、超多維多目標優化等關鍵技術不少于 5 項;研發數據驅動的制造企業智能決策系統,具備 PB 級數據處理和分析能力;在典型行業形成 5 套以上行業解決方案。

2.20大型制造企業供應鏈協同服務平臺(共性關鍵技術類)

研究方向:針對大型制造企業供應鏈全局可視化管控不足、無法快速響應市場需求的問題,開展面向多組織、全流程、全價值鏈的供應鏈協同模式研究;研究物聯網、大數據技術支撐下的客戶需求感知與預測、供應鏈資源動態優化、產銷協調庫存優化、跨企業敏捷協同、全流程供應鏈管控等智能供應鏈協同共性關鍵技術,構建覆蓋市場/生產/物流/服務全過程的供應鏈大數據全域模型和知識庫;研發支持大型制造業供應鏈協同的業務管控、仿真優化和端到端供應鏈績效可視化工具和構件,構建以大型制造企業為核心的智能供應鏈協同服務平臺軟件,并進行示范應用。

考核指標:提出支持 6 種以上供應商協同模式,不少于20 種供應商遴選模型;突破客戶需求預測、供應鏈資源動態優化、跨企業敏捷協同等不少于 5 類智能供應鏈關鍵技術;制定不少于 5 項國家、行業或核心企業標準;研發不少于 10 項支撐軟件與工具,形成支持大型制造企業上下游協同的智能供應鏈模型庫和知識庫,構建大型制造企業智能供應鏈協同服務平臺,實現自動化采購/定價、庫間調撥、補貨決策等。

2.21面向制造業價值鏈的分布式數據空間構建技術與系統(共性關鍵技術類)

研究內容:圍繞制造業產業鏈企業群開展網絡協同制造的需求,面向制造企業及協作企業群形成的產業價值鏈,以制造企業產業鏈協同平臺或第三方產業鏈協同平臺為核心, 研究制造業產業價值鏈協同數據模型、數據關聯與演化、分布式數據存儲與查詢、多源異構數據集成、業務流程融合和信息系統互聯互通等跨企業云鏈接、分布式數據空間體系架構以及多價值鏈協同數據增值服務等技術;探索制造業產業價值鏈數據管理和服務模式;研究面向制造業產業價值鏈的數據匯聚、歸檔、銷毀和存儲策略等技術與規范;研發面向制造業產業價值鏈的分布式數據空間;研發數據驅動的多價值鏈增值服務系統;開展典型行業應用示范。

考核指標:基于制造企業產業鏈協同平臺或第三方產業鏈協同平臺,建立多制造企業及其協作企業群的制造業價值鏈分布式數據空間,包含不少于 2000 家制造企業及其協作企業群的價值鏈協同數據;突破分布式數據空間體系架構、跨企業業務流程融合等關鍵技術不少于 5 項;研發不少于 10 項數據驅動的多價值鏈增值服務系統;成果在典型行業開展應用,探索形成制造業價值鏈數據管理和服務模式。

2.22離散行業網絡協同制造支撐平臺研發(共性關鍵技術類)

研究內容:針對離散行業構建網絡協同制造平臺、發展工業互聯網的重大需求,研究離散行業網絡協同制造支撐平臺架構;突破多協議轉換的設備即插即用鏈接、跨企業云鏈接、ERP/MES/PLM/CAX 等典型工業軟件接入集成等關鍵技術;研發支持多種語言與 API 的開發工具,形成應用開發環境;研究工業微服務框架及技術,研發工業知識組件、算法組件、原理模型組件等工業微服務組件庫;研究網絡協同制造支撐平臺標準體系;開發離散行業網絡協同制造支撐平臺原型系統;在離散行業開展應用示范,建立使能工具提供商、 平臺開發商、應用開發者、用戶的支撐平臺生態系統。

考核指標:提出離散行業網絡協同制造支撐平臺體系架構;突破設備即插即用、跨企業云鏈接、工業軟件接入等關鍵技術不少于 5 項;形成離散行業網絡協同制造支撐平臺原型系統,建立不少于 20 個工業微服務組件的組件庫;支持工業機器人、AGV 等不少于 50 類裝備接入;制定國家標準或行業標準不少于 5 項,核心企業標準不少于 15 項;在離散行業實現應用,建立典型行業網絡協同制造生態系統。

2.23面向流程行業支持軟件定義的網絡協同制造支撐平臺研發(共性關鍵技術類)

研究內容:研究流程行業網絡協同制造支撐平臺架構以及軟件定義工業控制、工業軟測量、性能評估等關鍵技術;突破流程行業網絡協同制造支撐平臺海量/多元數據的分級治理和數字化工廠信息建模、云化工業實時數據庫技術、基于知識微服務的開放 APP 開發等關鍵技術;研發流程行業網絡協同制造支撐平臺,開發可重用的預制組件庫、算法庫和圖形化組態式 APP 開發平臺,支持工具化、??榛妥樘絞嬌燜俟菇üひ抵悄?APP;構建基于支撐平臺的先進控制與優化、生產管理、設備運行、能源管理、安全環保等工業APP 開發生態系統;在典型流程行業的工業園區/智能工廠網絡協同制造平臺建設中得到應用驗證。

考核指標:提出支持軟件定義的流程行業網絡協同制造支撐平臺架構;研發流程行業網絡協同制造支撐平臺,開發不少于 20 種工業協議,涵蓋多數工業現場設備連接、20 種以上系統接口;開發不少于 20 種工業智能 APP 組態開發組件庫、2 種工業大數據應用技術和軟件、2 種工業場景人工智能應用算法;開發不少于 30 項支撐石化/化工/建材等典型流程行業的工業智能應用 APP;在不少于 2 個流程工業產業園區及 30 家企業網絡協同制造平臺建設中應用。

2.24大數據驅動的仿生制造產品智能化設計技術與系統研發(共性關鍵技術類)

研究內容:針對目前仿生制造產品設計功能適應性差、操作繁瑣、效率低且其技術被國外壟斷等問題,探索仿生制造產品功能化智能設計的新模式;研究離散幾何數據的特征匹配及表面融合、混合鏡像等關鍵技術;研發基于專家經驗大數據的個性化功能需求產品模型,用戶域、功能域、物理域及過程域的映射關系及評價模型;開發基于大數據分析和自主 3D 內核的仿生制造產品智能化設計系統,在牙科、骨科等醫療健康制品行業開展應用驗證。

考核指標:突破基于仿生制造產品模型的數據挖掘等關鍵技術不少于 4 項,形成大數據驅動的仿生制造產品智能化設計方法;建立基于國人數據的專家基礎模板庫,收集不少于 1000 套模板;研發基于大數據分析和自主 3D 內核的仿生制造產品智能化設計系統,在牙科、骨科等醫療健康制品行業得到應用,精度與功能滿足臨床需求,積累病例不少于10000 例,設計制作效率提高 2 倍,產品成本降低 50%。

2.25基于開放架構的中小企業應用服務平臺(共性關鍵技術類)

研究內容:結合國家工業互聯網百萬企業上云的部署, 圍繞中小企業群專業化的應用服務需求,研究云平臺/工業軟件/應用APP等多場景云服務模式;研究軟件定義制造的開放架構、云服務、云邊(邊緣側)協同等關鍵技術;建立模型驅動、大數據和知識融合的應用流程協同與優化模型;選擇企業個性化定制、研發設計、制造資源共享、智能加工、售后服務及產業鏈協同等典型業務中的一種或多種,研發基于開放云架構、一站式集成的中小企業應用服務平臺;匯聚第三方技術與資源,構建平臺運營服務體系;在航天航空、汽車及零配件或紡織服裝等中小企業群開展應用服務。

考核指標:形成基于第三方云平臺的中小企業應用服務模式;攻克開放云架構等關鍵技術;開發不少于 10 種基于云模式的制造業典型業務軟件/應用 APP,研制基于開放云架構、一站式集成的中小企業應用服務平臺,形成良性運行的平臺運營服務體系;在典型行業開展應用示范,開展平臺常態化應用的各類企業不少于 3000 家。

2.26網絡協同制造平臺功能安全保障關鍵設備和系統(共性關鍵技術類)

研究內容:研制網絡協同制造平臺功能安全保障關鍵設備和系統:研究并設計網絡協同制造平臺安全保障體系框架、防護模型和整體解決方案,從多個安全維度保障網絡協同制造平臺的可用性;研制網絡協同制造平臺信任服務系統,實現功能安全的全面可信可管可控可審計可追溯;研制基于國產密碼的網絡協同制造平臺數據?;は低?,保障網絡協同制造平臺制造大數據的充分可用性和完整性、有效性; 研制網絡協同制造平臺態勢感知與安全管理系統,提升網絡協同制造平臺的健壯性,實現功能安全的全程實時監控和響應。

考核指標:提出網絡協同制造平臺安全防護模型、安全保障體系框架和安全整體解決方案;研發網絡協同制造平臺信任服務系統、數據?;は低?、態勢感知與安全管理系統, 實現結構化數據和非結構化數據的全生命周期?;?、功能安全全程可控;申請國家發明專利不少于 8 項,研發產品取得商用密碼產品和計算機安全產品資質;形成 2 個以上示范應用或典型案例。

3.應用示范

3.1面向汽車產業集聚區域的網絡協同制造集成技術研究與示范(應用示范類)

研究內容:面向汽車產業集聚區域,研究區域網絡協同制造發展模式;面向區域汽車產業龍頭企業,研究大規模定制用戶交互、制造全鏈條動態感知、智能決策運營、基于車聯網后市場服務等集成技術,研發智慧企業數據空間,構建智慧企業網絡協同制造集成平臺,開展應用示范;圍繞沖壓、焊裝、涂裝和總裝等汽車關鍵制造工藝,研究工藝參數感知及預測、生產協同優化與控制等集成技術及標準,構建智能工廠管控平臺,開展應用示范;面向汽車產業鏈及其關聯產業的企業,研究制造資源自適應共享匹配、生態資源平臺聚合優化等技術,構建區域網絡協同制造共享云服務平臺,建設區域網絡協同制造技術服務支撐體系,開展應用示范。

考核指標:研制智慧企業網絡協同制造集成平臺 1 個, 建設汽車制造智慧企業 1 家,企業資源配置效率提升30%,新增應用自主可控軟件 5 種以上;研發智能工廠管控平臺 1個,建立典型汽車制造智能工廠兩類以上,支持 20 種以上工藝數據在線感知,制造執行系統等軟件工具實現自主可控,制定國家/行業標準 1 項;開發網絡協同制造共享云服務平臺 1 個,平臺接入并服務的企業 500 家以上。

3.2面向智能家電產業集聚區域的網絡協同制造集成技術研究與示范(應用示范類)

研究內容:面向智能家電產業集聚區域,研究區域網絡協同制造發展模式;圍繞智能冰箱、洗衣機、空調等家電制造過程,研究制造過程工藝感知、多目標動態調度優化等集 成技術,構建智能工廠管控平臺,開展應用示范;面向區域 家電產業龍頭企業,研究大規模定制模式下的用戶全流程定制交互、智能供應鏈、智能分析與優化等集成技術,研發智慧企業數據空間,構建智慧企業網絡協同制造集成平臺,開 展應用示范;面向家電產業鏈及關聯產業的企業,研究眾創眾包協同研發、制造資源共享與智能匹配、生態資源聚合優化配置等技術,構建區域網絡協同制造價值鏈協同服務平臺,建設區域網絡協同制造技術服務支撐體系,開展應用示范。

考核指標:研發智能工廠管控平臺不少于 1 個,建立典型智能家電制造智能工廠兩類以上,支持 20 種以上工藝數據在線感知,制造執行系統等軟件工具實現自主可控;研制智慧企業網絡協同制造集成平臺 1 個,建設智能家電制造智慧企業 1 家,企業資源配置效率提升 30%,新增應用自主可控軟件 5 種以上;開發區域網絡協同制造價值鏈協同服務平臺 1 個,平臺接入并服務的企業不少于 500 家。

3.3面向 3C 制造產業集聚區域的網絡協同制造集成技術研究與示范(應用示范類)

研究內容:面向智能終端、電子等 3C 制造產業集聚區域,研究 3C 制造產業鏈協同制造模式;圍繞精密構件成型與加工、電氣部件組裝等 3C 制造關鍵工藝,研究多層級系統互聯、智能混流生產等集成技術與接口,構建支持大規模定制、混線生產方式的智能工廠管控平臺,開展應用示范;面向區域 3C 制造產業核心企業,研究客戶需求挖掘、智能物流、智能決策等集成技術,研發智慧企業數據空間,構建智慧企業網絡協同制造集成平臺,開展智慧企業應用示范; 面向區域 3C 制造產業群中小企業,研究制造數據融合與邊緣計算等技術,開發區域網絡協同制造服務平臺,建設區域網絡協同制造技術服務支撐體系,開展應用示范。

考核指標:研發智能工廠管控平臺 1 個,建立典型 3C 制造智能工廠兩類以上,支持 20 種以上工藝數據在線感知, 制造執行系統等軟件工具實現自主可控;研制智慧企業網絡協同制造集成平臺 1 個,建設智慧企業不少于 1 家,企業資源配置效率提升 30%,新增應用自主可控軟件 5 種以上;研發區域網絡協同制造服務平臺 1 個,平臺接入并服務的企業數不少于 500 家。

3.4面向紡織服裝產業集聚區域的網絡協同制造集成技術研究與示范(應用示范類)

研究內容:面向紡織服裝產業集聚區域,研究紡織服裝產業鏈協同制造模式;圍繞鞋制品、服裝關鍵制造工藝,研究人機協同工藝優化、多產品混線調度、綠色工藝優化等集成技術及標準,構建智能工廠管控平臺,開展應用示范;面向區域紡織服裝產業龍頭或核心企業,研究用戶定制協同設計、企業資源空間構建等集成技術,研發智慧企業數據空間, 構建智慧企業網絡協同制造集成平臺,開展應用示范;面向區域紡織服裝產業群中小企業,研究大數據與區塊鏈支撐下的服務分包、過程管控、物流供應等集成技術,研發網絡協同制造技術服務平臺,建設區域網絡協同制造技術服務支撐體系,開展應用示范。

考核指標:研發智能工廠管控系統 1 個,建立紡織服裝制造智能工廠兩類以上,支持 20 種以上工藝數據在線感知,制造執行系統等軟件工具實現自主可控,制定國家/行業標準1 項;研制智慧企業網絡協同制造集成平臺 1 個,建設紡織服裝制造智慧企業 1 家,企業資源配置效率提升 30%,新增應用自主可控軟件 5 種以上;開發區域網絡協同制造技術服務平臺 1 個,平臺接入并服務的企業不少于 500 家。

3.5面向電氣裝備產業集聚區域的網絡協同制造集成技術研究與示范(應用示范類)

研究內容:面向電氣裝備產業集聚區域,研究電氣裝備 產業單核多鏈條資源配置及集團管控模式;圍繞發電、輸配電等電氣裝備核心產品生產過程,研究多品種產品協同生產、面向工程總包的生產要素優化配置等集成技術,構建智能工廠管控平臺,開展應用示范;面向區域電氣裝備制造龍 頭企業,研究集團戰略管控、資源動態感知、產品遠程診斷 與維護等集成技術,研發智慧企業數據空間,構建智慧企業網絡協同制造集成平臺,開展應用示范;面向電氣裝備產業 鏈及關聯產業的企業,研究制造資源優化配置、互聯共享等技術,構建區域網絡協同制造資源服務平臺,建設區域網絡協同制造技術服務支撐體系,開展應用示范。

考核指標:研發智能工廠管控系統 1 個,建立電氣裝備制造智能工廠兩類以上,支持 20 種以上工藝數據在線感知,制造執行系統等軟件工具實現自主可控;研制智慧企業網絡協同制造集成平臺 1 個,建設電氣裝備制造智慧企業 1 家,平臺接入發電機組設備 8000 臺套以上,企業資源配置效率提升 30%,新增應用自主可控軟件 5 種以上;建立區域網絡協同制造資源服務平臺 1 個,平臺接入并服務的企業不少于1000 家。

3.6面向注塑機和模具產業集聚區域的網絡協同制造集成技術研究與示范(應用示范類)

研究內容:面向注塑機和模具產業集聚區域,研究區域產業聯動的網絡協同制造發展模式;圍繞注塑機和模具關鍵制造工藝,研究設備狀態動態感知、成型件復合加工工藝優化等集成技術,構建智能工廠管控平臺,開展應用示范;面向注塑機產業龍頭企業,研究產業鏈協同研制、遠程診斷與智能維護、企業智能決策等集成技術,研發智慧企業數據空間,構建智慧企業網絡協同制造集成平臺,開展應用示范; 面向注塑機和模具產業鏈及關聯產業的企業,研究制造資源優化配置、互聯共享等技術,構建區域網絡協同制造技術服務平臺,建設區域網絡協同制造技術服務支撐體系,開展應用示范。

考核指標:研發智能工廠管控平臺不少于 1 個,建立注塑機和模具制造智能工廠各 1 類,支持 20 種以上工藝數據在線感知,制造執行系統等軟件工具實現自主可控;研制智慧企業網絡協同制造集成平臺 1 個,建設注塑機制造智慧企業 1 家,企業資源配置效率提升 30%,新增應用自主可控軟件 5 種以上;建立區域網絡協同制造技術服務平臺 1 個,平臺接入并服務的企業不少于 1000 家。

3.7面向智能印刷包裝與縫紉機械制造產業集聚區域的網絡協同制造集成技術研究與示范(應用示范類)

研究內容:面向智能印刷包裝與縫紉機械制造產業集聚區域,研究區域網絡協同制造發展模式;圍繞印刷包裝與縫紉機械制造關鍵工藝,研究工藝參數感知及預測、生產協同控制等集成技術,構建智能工廠管控平臺,開展應用示范;面向區域印刷包裝與縫紉機械產業龍頭企業,研究用戶定制交互、制造過程全鏈條動態感知、決策支持等集成技術,研發智慧企業數據空間,構建智慧企業網絡協同制造集成平臺,開展應用示范;面向印刷、包裝、縫紉等機械制造產業及關聯產業的企業,研究制造資源共享與智能匹配、生態資源平臺聚合優化配置等技術,開發區域網絡協同制造技術云服務平臺,建設區域網絡協同制造技術服務支撐體系,開展應用示范。

考核指標:研發智能工廠管控系統各 1 個,建立印刷、包裝、縫紉機械制造智能工廠兩類以上,支持 20 種以上工藝數據在線感知,制造執行系統等軟件工具實現自主可控; 研制智慧企業網絡協同制造集成平臺 1 個,建設典型智慧企業 1 家,企業資源配置效率提升 30%,新增應用自主可控軟件 5 種以上;開發區域網絡協同制造技術云服務平臺 1 個,平臺接入并服務的企業不少于 300 家。

3.8面向高效精密數控機床產業集聚區域的網絡協同制

造集成技術研究與示范(應用示范類)

研究內容:面向高效精密數控機床產業集聚區域,研究區域網絡協同制造發展模式;圍繞零部件成型、加工與裝配等精密數控機床關鍵制造工藝,研究制造工藝參數感知及預測、精度建模及自愈等集成技術,構建智能工廠管控平臺, 開展應用示范;面向精密數控機床產業龍頭或核心企業,研究智能裝備互聯、協同控制、智能管控決策等集成技術與接口,研發智慧企業數據空間,構建智慧企業網絡協同制造集成平臺,開展應用示范;面向機床產業鏈及關聯產業的企業, 研究產業鏈制造資源協同、制造服務等集成技術,構建區域網絡協同制造服務平臺,建設區域網絡協同制造技術服務支撐體系,開展應用示范。

考核指標:研發智能工廠管控平臺1個,建立高效精密數控機床制造智能工廠兩類以上,支持 20 種以上工藝數據在線感知,制造執行系統等軟件工具實現自主可控;研制智慧企業網絡協同制造集成 1 個,建設精密數控機床制造智慧企業 1 家,企業資源配置效率提升30%,新增應用自主可控軟件 5 種以上;開發區域網絡協同制造服務平臺 1 個,平臺接入并服務的企業不少于300家。

轉自:service.most.gov.cn/2015tztg_all/20181206/2802.html