聚焦產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)研發(fā)設計、生產(chǎn)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(zhuǎn)型痛點需求，繪制重點行業(yè)、重點產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型場景圖譜（簡稱“一圖譜”），明確企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑，促進產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)協(xié)同開展轉(zhuǎn)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(zhuǎn)型要素清單（簡稱“四清單”，合稱“一圖四清單”），助力政產(chǎn)學研各界聯(lián)合攻堅場景數(shù)字化轉(zhuǎn)型關鍵難點。

No.1

場景參考架構

場景是制造業(yè)全生命周期的基本單元，也是供需雙方協(xié)同推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型的紐帶。制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以轉(zhuǎn)化為多個更具操作性的場景轉(zhuǎn)型，通過打造標準化的數(shù)字場景解決方案，實現(xiàn)以場景轉(zhuǎn)型之“和”形成行業(yè)整體轉(zhuǎn)型之“解”。

一、場景分類

基于企業(yè)或產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)造價值的過程，將場景劃分為研發(fā)設計、生產(chǎn)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。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(qū)動設計等數(shù)字技術和工具，開展產(chǎn)品樣品或服務樣例設計和仿真，包含產(chǎn)品平臺化設計、產(chǎn)品協(xié)同測試驗證、產(chǎn)品工藝虛擬仿真、產(chǎn)線及工廠三維優(yōu)化設計等細分場景。

2、生產(chǎn)制造：利用物聯(lián)網(wǎng)、計算機輔助生產(chǎn)、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(zhuǎn)化為產(chǎn)品或服務，包含多工廠/多基地協(xié)同排產(chǎn)、生產(chǎn)工藝優(yōu)化、質(zhì)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(chǎn)品售后跟蹤和技術支持，包括設備在線監(jiān)測維護、產(chǎn)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(diào)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(chǎn)品從原材料采購到產(chǎn)品質(zhì)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(chǎn)品質(zhì)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(chǎn)品全生命周期管理、基于從消費者到生產(chǎn)者（C2M）的大規(guī)模定制化生產(chǎn)等細分場景。

二、場景數(shù)字化要素

場景的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要相配套的數(shù)字化要素支撐。圍繞場景轉(zhuǎn)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。

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(chǎn)經(jīng)營業(yè)務活動并發(fā)揮重要價值，是場景數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關鍵驅(qū)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(zhuǎn)型的重要載體。

3、工具軟件：場景數(shù)字化轉(zhuǎn)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(zhuǎn)型的關鍵支撐要素。

4、人才技能：場景數(shù)字化轉(zhuǎn)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(zhuǎn)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(zhuǎn)型場景圖譜，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(chǎn)業(yè)鏈上下游各環(huán)節(jié)以及企業(yè)內(nèi)研、產(chǎn)、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(zhì)、降本、節(jié)能等價值標簽明確場景轉(zhuǎn)型成效，將數(shù)字化語言轉(zhuǎn)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。

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No.2

典型場景示例

一、研發(fā)設計

1、產(chǎn)品平臺化設計

引導企業(yè)應用云化軟件工具，按需訂閱產(chǎn)品設計、仿真模擬等軟件服務，提升產(chǎn)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(chǎn)品結構性能設計方案，實現(xiàn)產(chǎn)品敏捷研發(fā)。

2、產(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)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?qū)崟r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(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)品特征和生產(chǎn)要求，模擬產(chǎn)品實際生產(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)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(diào)整設備位置、產(chǎn)線走向等，對工廠生產(chǎn)運作進行可視化設計、驗證，實現(xiàn)產(chǎn)線性能、生產(chǎn)流程和資源配置的優(yōu)化。

二、生產(chǎn)制造

1、多工廠/多基地協(xié)同排產(chǎn)

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(chǎn)、倉儲等多環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)，建立統(tǒng)一的生產(chǎn)計劃管理體系，結合各工廠產(chǎn)能情況，綜合制定跨工廠/跨基地生產(chǎn)訂單執(zhí)行計劃，實現(xiàn)集團效益的最大化。

2、生產(chǎn)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(chǎn)線智能控制應用，以大模型方式比較不同生產(chǎn)條件下產(chǎn)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(chǎn)工藝、裝備調(diào)參、物料平衡等生產(chǎn)作業(yè)的智能化提升。

3、生產(chǎn)流程優(yōu)化

支持企業(yè)開發(fā)部署高級計劃排產(chǎn)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(chǎn)應用，根據(jù)生產(chǎn)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(chǎn)能力配置，并在業(yè)務持續(xù)運行中智能優(yōu)化排程與調(diào)度模型，實現(xiàn)模型在車間智能排產(chǎn)與調(diào)度系統(tǒng)中固化及復用。

4、質(zhì)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(zhì)量管理工業(yè)APP，建立貫穿產(chǎn)品全生命周期的質(zhì)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(chǎn)品質(zhì)量在線檢測與分析，快速識別缺陷種類與影響因素，推動產(chǎn)品全生命周期質(zhì)量精準追溯，實現(xiàn)產(chǎn)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(diào)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?；贰⑽ｋU環(huán)節(jié)、污染源等各類安環(huán)風險，開發(fā)安全生產(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)品信息，探索提供設備租賃與產(chǎn)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(chǎn)品全生命周期管理等服務，探索產(chǎn)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(chǎn)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(zhì)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(chǎn)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(chǎn)品質(zhì)量追溯

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

六、跨環(huán)節(jié)協(xié)同

1、基于MBSE的產(chǎn)品全生命周期管理

支持企業(yè)開展產(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)

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(chǎn)線，建設按需生產(chǎn)的彈性供應鏈系統(tǒng)，打通用戶訂單、生產(chǎn)計劃、采購管理、加工生產(chǎn)、物流管理等數(shù)字化系統(tǒng)，實現(xiàn)用戶可自行搭建產(chǎn)品、工廠可按需柔性生產(chǎn)、配送可按時指定送達。

中服云產(chǎn)品&解決方案

審核編輯 黃宇