文章核心观点 - 工业和信息化部发布《智能制造典型场景参考指引（2025年版）》，旨在通过总结高价值、标准化、可推广的典型场景，深化场景化推进智能制造发展的路径探索，打造智能制造“升级版” [1] - 新版指引基于制造企业探索实践和技术发展趋势，从8个重点环节凝练出40个典型场景，相比2024年版优化了布局，新增了数字基础设施建设、制造工程优化、智能经营决策等场景，并突出了人工智能新技术的融合应用 [1] - 下一步将以该指引为基础，深入实施智能制造工程，统筹推进智能工厂梯度培育、解决方案创新攻关、标准体系建设优化等工作，推动智能制造向更大范围拓展、更深程度渗透、更高水平跃升 [1] 工厂建设与基础环节 - 工厂数字化规划设计：针对工厂设计建设周期长、布局优化难等问题，应用建筑信息模型、三维建模、工艺物流仿真等技术，建立工厂规划决策知识库，以缩短工厂建设或改造周期 [4] - 数字基础设施建设：针对工厂算力和网络能力不足、安全防护能力弱等问题，建设数字基础设施，部署安全防护设备，应用算力资源动态调配、5G、安全态势感知等技术，提升工厂算力、网络和安全防护能力 [5] - 数字孪生工厂构建：针对数据格式不统一、集成管控难度大等问题，应用工业数据集成、数字主线、行业垂直大模型等技术，构建设备、产线、车间、工厂等不同层级的数字孪生模型，以提升管控效率并实现运营持续优化 [6] 产品研发与工艺设计环节 - 产品数字化设计：针对产品研发周期长、成本高等问题，部署CAD、CAE、PLM等工具，应用多学科联合仿真、数据主线等技术，并利用人工智能大模型开展生成式设计创新，以缩短产品上市周期并降低研发成本 [7] - 产品虚拟验证：针对新产品验证周期长、成本高等问题，搭建虚实融合的试验验证环境，应用高精度建模、多物理场联合仿真等技术，通过全虚拟或半实物试验来降低验证成本并加速产品研发 [8][9] - 工艺数字化设计：针对工艺设计效率低、试错成本高等问题，部署工艺设计仿真工具，构建工艺知识库，应用机理建模、知识图谱等技术，并利用工艺自动化、人工智能实现工序排布等自动生成，以缩短设计周期并减少错误 [10] - 制造工程优化：针对产线不平衡、换产时间长、资源利用率低等问题，搭建中试环境或产线模拟仿真系统，应用产能分析、虚拟测试等方法，实现生产节拍优化和资源有效整合，确保制造过程稳定高效 [11] 生产管理与作业环节 - 生产计划与排程优化：针对市场波动频繁、资源利用率低、交付不及时等问题，构建生产计划与智能排产系统，应用需求预测、多目标多约束求解、强化学习等技术，实现生产计划优化、动态调整和多目标排产，以缩短交付周期并提升资源利用率 [12][13] - 生产过程跟踪与调度：针对生产指标计算失真、异常发现滞后、计划刚性等问题，建设数据采集与监控系统及动态调度系统，应用实时数据分析、机器学习、运筹优化、遗传算法等技术，实现生产进度实时监控、指标自动计算及资源动态配置，提高生产透明度和效率 [14][15] - 仓储物流智能化：针对出入库效率低、库存成本高、物料配送不及时等问题，建设自动化立体仓库、智能仓储管理系统，并部署自主移动机器人等设备，应用自动化盘点、路径动态规划、集群控制等技术，实现仓储智能管理和物料精准配送，提高库存周转率和物流效率 [16][17] - 安全、能源与环保管控：针对作业安全风险高、能耗大、碳排放计量难、污染管理粗放等问题，部署工业机器人、能耗采集设备、污染在线采集设备及相应管控系统，应用环境感知、远程操控、负荷预测、碳排放精细化检测、污染源追溯等技术，实现危险作业自动化、能源智能管控、碳资产全生命周期管理及污染在线管控，提升安全水平并降低能耗与排放 [18][19][20][21][22] - 柔性制造与质量控制：针对个性化需求响应慢、产线换线时间长、检测效率低、质量追溯困难等问题，集成智能机器人、智能机床打造柔性制造单元，并构建在线智能检测与质量管理系统，应用标准化接口、模块化结构、机器视觉、标识解析、根因分析等技术，实现产线快速换产、在线快速检测及质量精准追溯与改进，满足大规模定制需求并提升质量稳定性 [24][28][29][30][31] - 设备运维智能化：针对设备数据采集难、运维成本高、非计划停机频次高、维修响应滞后等问题，部署设备运行监控系统，建立故障知识库和设备健康管理系统，应用智能传感、知识图谱、语言大模型、振动分析、远程指导等技术，实现设备状态实时监控、故障智能诊断与预测、以及维修维护方案优化，提高设备运行效率和运维水平 [32][33][34] 运营管理与供应链环节 - 智能经营与精益管理：针对资源配置效率低、依赖经验决策、资源利用率不高等问题，构建智慧经营决策系统，并融合精益管理与数智技术，应用多因素关联分析、数字沙盘模拟、业务流程自动化、智能体等技术，实现科学经营决策、关键业务自主决策及资源高效流动，提升运营智能化水平和企业效益 [35][36][37] - 规模化定制与精准营销：针对产品多品种小批量生产、个性化定制需求以及客户需求信息获取不及时等问题，通过网络平台和大数据分析收集客户需求，打通研发设计与生产，应用柔性制造系统，并建立销售管理系统，应用用户精准画像、市场需求预测等技术，实现低成本高效率的规模化定制和基于客户洞察的精准营销 [38][39] - 供应链协同与优化：针对供应商比选难、市场波动大、供应链不透明、物流配送周期长等问题，建立供应商库和供应链协同平台，应用供应商风险评估、集成建模、多目标寻优、多源信息感知、实时定位跟踪、智能路径规划等技术，实现供应商智能筛选、采购计划优化协同、供应链风险预警与调度以及物流智能配送，提升供应链韧性和准时交付率 [43][44][45][46] 产品服务环节 - 远程运维与增值服务：针对产品运维服务难度大、价值挖掘不充分等问题，搭建远程运维服务系统，并推动产品智能化，应用远程指导、故障预测、数据采集等技术，实现产品的远程监控、预测性维护以及软件订阅、按时租赁等数据驱动的增值服务，提高运维效率并拓展产品价值空间 [40][41] - 客户主动服务：针对客户响应不及时、使用体验差等问题，建立客户服务管理系统，应用多渠道客户数据整合、知识图谱、语言大模型、智能交互等技术，实现客户参与的产品迭代和服务优化，提高客户粘性和满意度 [42]