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马斯克回应“星舰”第九次试飞未成功:比上次有很大进步

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马斯克回应“星舰”第九次试飞未成功:比上次有很大进步

马斯克回应“星舰”第九次试飞未成功:比上次有很大进步

工信部等三部门印发(yìnfā)《电子信息制造业数字化转型实施方案》

日前,工业和(hé)信息化(xìnxīhuà)部、国家发展改革委、国家数据局联合印发《电子信息制造业数字化(shùzìhuà)转型实施方案》(以下简称《实施方案》),着力拓展电子信息制造业数字化转型、智能化升级的广度和深度(shēndù),巩固电子信息制造业稳增长内生动力,不断提升电子信息技术和产品对其他行业数字化转型赋能力度(lìdù),助力推动新型工业化和制造强国建设。

《实施方案》落实中央(zhōngyāng)经济工作会议和《制造业(zhìzàoyè)数字化转型(zhuǎnxíng)行动方案》有关工作部署,强调要(yào)坚持创新引领、统筹谋划(móuhuà)、因业制宜、安全有序,深化数字技术应用,推动生产方式和组织形态变革,加快电子信息制造业高端化、智能化、绿色化、融合化发展。《实施方案》明确提出,到2027年,规模以上电子信息制造业企业关键工序数控化率超过85%,典型(diǎnxíng)场景解决方案全面(quánmiàn)覆盖,服务能力明显增强。到2030年,建立较为(jiàowéi)完备的电子信息制造业数据基础制度体系,形成一批标志性智能产品,数字服务和标准支撑转型的环境(huánjìng)基本完善,向全球价值链高端延伸取得新突破。

《实施方案》围绕加快核心数智技术攻关应用、“点线面”一体化推进数转智改、加快高端化(gāoduānhuà)智能化绿色化协同(xiétóng)提级跃升、夯实软硬(ruǎnyìng)协同的多元化转型基础、强化(qiánghuà)数字化(shùzìhuà)转型服务保障五大方面,提出推进关键核心技术攻关、强化先进计算和(hé)人工智能赋能作用、加快电子信息产品智能化升级、挖掘推广重点环节数字化转型典型场景和解决方案(jiějuéfāngàn)、支持建设智慧安全的供应链体系、加快培育高端电子信息智能产品、培育壮大智能化绿色化融合产业、建立健全标准体系、完善数字化转型公共服务体系(fúwùtǐxì)等18项重点任务,系统推进行业(hángyè)数字化转型、智能化升级,不断完善转型支撑(zhīchēng)服务体系、强化行业管理体系数字化转型。《实施方案》还发布(fābù)了覆盖电子信息制造业数字化转型、电子信息技术和产品赋能其他行业数字化转型两个方面的15个典型场景。

《实施方案》强调,要加强统筹协调、加大资金保障、强化分析评价、加强宣传推广、加强行业(hángyè)数字化人才培养(réncáipéiyǎng),为电子信息制造业数字化转型提供坚实(jiānshí)保障。

关于印发(yìnfā)《电子信息制造业数字化转型实施方案》的通知

工信部联电子(diànzi)〔2025〕95号

各省、自治区、直辖市及计划单列市(jìhuàdānlièshì)、新疆生产建设兵团工业和信息化、发展改革(gǎigé)、数据主管部门:

现将《电子信息制造业数字化转型(zhuǎnxíng)实施方案》印发给你们,请结合实际,认真贯彻落实(guànchèluòshí)。

2025年4月22日(rì)

电子信息制造业(zhìzàoyè)数字化转型实施方案

电子信息制造业是(shì)国民经济(jīngjì)的战略性、基础性、先导性产业,规模总量大、产业链条长、涉及(shèjí)领域广,是推动实体经济与数字(shùzì)经济深度融合、推进新型工业化、培育壮大新质生产力的重要领域。为(wèi)落实《制造业数字化转型(zhuǎnxíng)行动方案》,推动电子信息制造业数字化转型、智能化升级,巩固电子信息制造业稳增长内生动力,加快制造强国建设,制定本实施方案。

以习近平新(xīn)时代中国特色社会主义思想为指导,深入贯彻落实党的二十大和(hé)(hé)二十届二中、三中全会精神(jīngshén),全面落实全国新型工业化推进大会部署,加快实体经济与数字经济深度融合(rónghé),坚持创新引领、统筹(tǒngchóu)谋划、因业制宜、安全有序,深化数字技术应用,提高(tígāo)电子信息制造业数字化、网络化、智能化水平,推动生产方式和组织形态变革,打造发展新模式、新业态,培育新增长点,加快电子信息制造业高端化、智能化、绿色化、融合化发展,为推进新型工业化、建设现代化产业体系提供有力支撑(zhīchēng)。

2027年,电子信息制造业数字化转型、智能化升级(shēngjí)的新型信息基础设施基本完善,规模(guīmó)以上(yǐshàng)电子信息制造业企业关键工序(gōngxù)数控化率超过85%,先进(xiānjìn)计算、人工智能(réngōngzhìnéng)深度赋能行业发展。典型场景解决方案全面覆盖,形成100个以上典型场景解决方案,服务能力明显增强,形成不少于100家面向电子信息制造业的专业化服务商“资源池”。标准支撑体系基本形成,数字化转型人才梯队基本建立。

2030年,转型(zhuǎnxíng)场景更加丰富(fēngfù),建立较为完备(wánbèi)的电子信息制造业数据基础(jīchǔ)制度体系,电子信息制造业工业数据库基本建成,形成一批标志性智能产品,数字服务和标准支撑转型的环境(huánjìng)基本完善,数字生态基本形成,转型效率和质量大幅提升,向全球价值链高端延伸取得新突破。

(一)加快核心(héxīn)数智技术攻关应用

1.推进关键核心技术攻关。推动(tuīdòng)研究电子信息制造业数字化(shùzìhuà)转型关键技术创新路线图。采用“揭榜挂帅”机制加强转型关键技术研发(yánfā),重点突破高精度高速工业控制、智能(zhìnéng)设备集成、复杂系统仿真推演、无损检测、可靠性管理(guǎnlǐ)等关键共性技术,提升(tíshēng)设备自动化编程(EAP)、电子设计自动化、PCB设计、产品生命周期管理、制造执行、质量管理、智能不良(bùliáng)根因分析(fēnxī)等系统及软件水平。研制智能工控计算机、工业智能传感设备、中(zhōng)大型可编程逻辑控制器(PLC)、数据采集与监视控制系统(SCADA)等关键工控设备及系统,以及智能装备、工业软件和系统解决方案。鼓励产学研联合建设电子信息数字化转型创新平台,协同开展前沿技术(qiányánjìshù)攻关。

2.加快先进通用技术推广应用。以整机产品(chǎnpǐn)和(hé)系统创新带动(dàidòng)产业链配套体系优化完善,打造先进计算、人工智能(zhìnéng)、虚拟现实等(děng)数智技术应用标杆,加快全产业链数字化转型、智能化升级。发挥首台(套)、首批次、首版次政策作用,加快安全可靠先进工控设备、智能装备和工业软件在电子信息制造业(zhìzàoyè)应用。鼓励应用智能感知、虚拟现实、增强现实、沉浸音频(yīnpín)等技术推动实数融合应用创新,加快智能可穿戴设备、智能机器人等创新产品试用推广。

3.推动数据(shùjù)要素价值加快释放。引导企业建立健全数据管理制度,推动数据管理相关标准贯标。大力发展基于数据洞察、数据贯通、数据挖掘的新品研发、协同制造、增值服务(fúwù)等新模式,深化典型(diǎnxíng)场景数据分析应用。加快推动电子信息产品(chǎnpǐn)由数据物质载体向(xiàng)数据综合服务转变,提升电子信息制造业转型升级效能。支持建设(jiànshè)电子信息产业(chǎnyè)大脑,融合贯通产业链、供应链、服务链、创新链、知识链,推进数据驱动的产业升级、创新服务和产业治理。

4.强化先进计算、人工智能赋能作用。推进先进计算技术(jìsuànjìshù)赋能新质(xīnzhì)生产力,激活(jīhuó)先进计算在数据(shùjù)高效处理、设计仿真优化、技术产品研发、生产精细(jīngxì)管理、业务模式创新等方面广泛应用。鼓励骨干企业(gǔgànqǐyè)基于通用大模型打造适应电子信息制造业复杂任务环境(huánjìng)、具备跨模态数据处理能力的(de)行业级、场景级大模型,形成一批可泛化、可推广高质量数据集,培育一批标杆应用场景,带动电子信息制造业全方位、全链条优化升级。谋划建设垂直行业大模型中试、测评等公共服务(gōnggòngfúwù)平台(píngtái),推动大模型行业适配和商业化应用。推动创成式设计、设备故障预测、工艺参数自动调优、质量视觉检测、工业知识智能问答等典型场景中的先进计算、人工智能深度应用。

(二)“点线面”一体化推进(tuījìn)数转智改

5.挖掘推广(tuīguǎng)重点行业数字化转型典型(diǎnxíng)场景和(hé)解决方案。面向电子信息制造业研发设计、生产制造、质量管控、仓储物流、经营管理、增值(zēngzhí)服务(fúwù)、供应链管理、赋能应用等刚需、高频、复杂典型场景,沉淀共性需求,研发推广一批见效快、成本低、针对性强、标准化程度高的“小快轻准”解决方案。指导发布电子信息制造业数字化转型场景清单和典型案例,支持发布数据要素、知识模型、工具软件、人才(réncái)技能等数字化要素清单,推广工业互联网(hùliánwǎng)与电子信息制造业融合(rónghé)应用场景。支持数字化水平较高的企业开发共享数字化解决方案。

6.推进产业链供应链(gōngyìngliàn)智慧安全(ānquán)建设。鼓励具备条件的地区制定数字化转型(zhuǎnxíng)实施方案(shíshīfāngàn),强化重点(zhòngdiǎn)地方产业链供应链智能化和安全化水平。充分发挥整机产品牵引作用,构建问题导向和需求(xūqiú)导向的上下游数字化转型协同创新体系,加强核心技术、关键零部件等支撑能力建设,推动中小企业主动融入大企业产业链供应链。鼓励龙头企业开发和共享供应链上下游采供销协同、一体化质量管控(guǎnkòng)、联合排产等平台,提升全链条数字化水平。

7.加快(jiākuài)(jiākuài)重点集群和园区智能化升级。重点支持新一代(xīnyídài)信息通信(tōngxìn)、集成电路、先进电池材料等(děng)作为主导产业的国家高新区及其他重点园区,加快先进计算中心、新一代移动通信、工业互联网等新型基础设施规模化建设应用,建设高标准(gāobiāozhǔn)数字园区。鼓励电子信息制造业领域集群公共服务平台互联互通,加快基础设施、数据要素、技术人才等资源共建共享。

(三)加快高端化智能化绿色化协同(xiétóng)提级跃升

8.加快(jiākuài)高端电子信息产品(chǎnpǐn)智能化升级。有序推动智能产品创新研发,推动智能产品分类代码研究(yánjiū),培育(péiyù)高端智能化电子产品等新兴领域。深化先进计算、智能控制、人机交互、大数据等技术在人工智能终端产品的(de)应用(yìngyòng),加快发展智能传感器(chuángǎnqì)、智能移动终端、智能语音交互系统、智能可穿戴设备等,提升产品“含智量”。发展智能互联架构、智能组网、异构产品联接、集中控制等技术,推动形成智能产品高效互联生态。

9.打造数字化智能化转型(zhuǎnxíng)标杆。贯彻落实工业重点行业领域设备更新和(hé)技术改造指南,推动电子信息制造业关键工艺技术和工艺设备数字化改造升级。鼓励智能制造能力成熟度高的(de)企业(qǐyè)加快部署智能装备和工业软件,推广模块化、成组(chéngzǔ)和产线重构等技术,支持建设(jiànshè)面向新一代电子信息产品的智能柔性产线。推动构建智能工厂梯度培育体系(tǐxì),支持电子信息制造业企业加快建设一批行业领先(lǐngxiān)的智能工厂和5G工厂,推动电子信息“专精特新”中小企业数字化改造应改尽改,形成可复制推广的新经验、新模式。

10.培育壮大智能化绿色(lǜsè)化融合产业。持续挖掘能源电子增长新动能,加快先进(xiānjìn)计算、工业互联网(liánwǎng)、物联网、人工智能等(děng)数智技术在锂电池、光伏产品研发及(jí)制造过程应用。推进智能功率预测、智能场站运营等新模式,促进光伏发电和储能的数据共享,培育壮大数字化绿色化协同的融合产业。

11.打造重点产品全生命周期(shēngmìngzhōuqī)碳(tàn)排放(páifàng)可信数据(shùjù)空间(kōngjiān)。聚焦锂电池、光伏、消费电子、新型显示等重点产品,推动企业建设碳足迹基础数据和产品全生命周期数字化碳管理平台,推动全产业链碳排放数据核算和共享。强化先进计算、物联网、人工智能、区块链、工业互联网标识解析等技术在碳排放监测预警中的应用,持续(chíxù)提升碳排放数据核算精准化和可信度。

(四(sì))夯实软硬协同的多元化转型基础

12.加强新型信息(xìnxī)基础设施(jīchǔshèshī)建设。统筹推进先进(xiānjìn)计算产业发展,加快网络(wǎngluò)、算据、算力、算法等融合(rónghé)贯通,推动高性能计算、智能计算、云边端协同计算等创新发展,完善边缘计算中心网络布局,建设高可靠、高性能、广连接的新型信息基础设施。推动新型信息基础设施深度赋能电子信息制造业应用(yìngyòng),加快先进计算、5G-A、千兆光网、工业互联网、人工智能在电子信息制造业中的规模化应用。

13.建立健全(jiànlìjiànquán)标准体系。组织(zǔzhī)编制电子信息制造业(zhìzàoyè)重点行业智能制造标准体系建设指南,加快研制一批行业应用、典型场景和智能产品等重点标准,构建电子信息制造业数字化转型标准群(qún)。加快制定主数据、元数据、数据质量、数据管理等数据标准,推动数据管理国家标准贯标。推动建立电子信息制造业数字化转型标准化工作(gōngzuò)组织,统筹(tǒngchóu)重点细分(xìfēn)行业数字化转型领域的标准研制和推广应用,引导专精特新企业主导或参与标准制定。

14.强化网络和(hé)数据安全治理。指导(zhǐdǎo)电子信息制造企业建立健全工业控制系统和信息系统的网络安全(wǎngluòānquán)防护制度。面向企业开展(kāizhǎn)网络安全分类分级管理,加强工业控制系统、设备安全防护能力建设,加大网络安全投入,提升(tíshēng)网络安全防护水平。推进电子信息制造业细分行业领域重要数据识别(shíbié)(shíbié)等标准规范研制。指导企业健全完善数据安全管理制度,开展重要数据识别与目录备案,加强分类分级防护,落实风险评估要求,强化风险监测与应急处置能力,提高数据安全保护水平,促进数据要素(yàosù)流通和数据资源开发利用。指导和支持第三方机构开展工控安全评估、数据隐私(yǐnsī)安全保护等评估。

(五(wǔ))强化数字化转型服务保障

15.培育数字化转型服务商(fúwùshāng)(fúwùshāng)(fúwùshāng)。推动电子信息(diànzixìnxī)制造业数字化转型服务商建立“咨询策划+路径规划+实施监督+跟踪评价”全栈式服务能力,提升全流程服务供给水平,培育一批场景型服务商、高水平系统集成(xìtǒngjíchéng)服务商和出海一站式数字化服务商。指导(zhǐdǎo)开展电子信息制造业数字化转型服务商分类(fēnlèi)分级评价、产品和解决方案适配度测评,开展数字化转型服务商分类分级评价规范标准研制和贯标。研究发布更新电子信息制造业优质数字化转型服务商、产品和解决方案目录。

16.全面开展数字化转型诊断评估(pínggū)。制定电子信息制造业数字化转型诊断评估实施方案,提供诊断评估和能力建设参考指引(zhǐyǐn)。引导地方建立(jiànlì)长效评价机制,对(duì)电子信息制造业重点企业“建档立卡”,依托制造业数字化转型综合信息平台和行业公共服务平台,大力开展现场评估诊断、中小企业(zhōngxiǎoqǐyè)数字化水平评测,做到(zuòdào)“应评尽评”“应检尽检”。

17.完善数字化转型(zhuǎnxíng)公共服务体系。推动建立电子信息制造业(zhìzàoyè)数字化转型促进中心、中试平台,协同(xiétóng)打造数字生态发展共同体(gòngtóngtǐ)。打造面向电子信息制造业数字化转型的数据集、技术库、工具箱和资源池,持续提升政策宣贯、标准(biāozhǔn)咨询、人才培训、供需对接等服务水平,夯实电子信息制造业数字化转型基础支撑。

18.健全数据驱动的行业管理与企业服务(fúwù)体系。支持建设电子信息(diànzixìnxī)制造业数字化转型智慧平台系统(xìtǒng),构建(gòujiàn)电子信息重点产业链“一链(yīliàn)一档”、重点企业“一企一码”画像数据库,提升行业发展的预测预警和动态运行监测水平。研究构建电子信息制造业数字化转型运行监测指标体系,探索主动服务、精准施策、融合共治等跨部门综合行业管理新模式。

(一)加强统筹协调。建立(jiànlì)部门合作、央地联动、产业协同(xiétóng)的合力推进机制(jīzhì),全面推动电子信息制造业数字化转型重要政策和重大项目落地实施。支持组建电子信息制造业数字化转型专家委员会,强化转型重大决策、行业规划、企业(qǐyè)实践的分类指导。

(二)加大资金保障。充分运用科技(kējì)重大专项、重点研发(yánfā)计划等现有专项资金渠道,支持电子信息制造企业数字化转型共性关键技术攻关与数转智改。发挥国家产融合作(zuò)平台赋能作用(zuòyòng),将(jiāng)先进适用技术纳入支持范围,通过创新金融产品种类等方式,引导金融机构加强对数字化转型的支持。

(三)强化分析评价(píngjià)(píngjià)。建立电子信息制造业数字化(shùzìhuà)转型常态化评价分析机制,引导(yǐndǎo)企业主动开展评估评价,根据评估结果制定改进提升方案,依托自身定位有序推进数字化转型、智能化升级。定期开展电子信息制造业数字化转型水平(shuǐpíng)监测,建立健全监测结果反馈与优化机制,基于监测结果动态优化数字化转型任务举措,持续提高产业治理(zhìlǐ)能力和水平。

(四)加强宣传(xuānchuán)推广。引导各地区定期举办电子信息制造业数字化转型政策、标准宣贯培训。征集和发布电子信息制造业数字化转型典型(diǎnxíng)(diǎnxíng)场景和解决方案。支持举办电子信息制造业数字化转型经验交流、智能制造创新(xīn)(xīn)大赛、先进计算(jìsuàn)典型应用案例征集、先进计算技术创新大赛、供需对接活动,促进数字化转型新模式、新产品、新技术的应用推广。

(五)加强行业数字化(shùzìhuà)人才培养(péiyǎng)。深化产教融合的(de)电子信息制造(zhìzào)业数字化转型人才培养模式,完善产教供需对接机制,支持电子信息制造企业与高校、科研院所合作建立数字技术实训基地,培养行业所需数字化转型复合型人才。依托国家(guójiā)相关人才工程和项目,培养电子信息制造业科技领军人才、创新团队、卓越工程师,积极(jījí)引进海外高端人才。

聚焦电子信息制造业特点,系统梳理研发设计、生产制造、运维服务等业务环节和(hé)经营管理(guǎnlǐ)、供应链管理等管理环节的(de)关键场景。坚持问题导向,按照急用(jíyòng)先行的原则,以场景为切入点,推进电子信息制造业数字化转型。包括但不限于以下场景。

一(yī)、电子信息制造业数字化转型

典型场景(chǎngjǐng)1:产品研发

痛点:电子信息产品技术迭代速度极快(jíkuài),研发过程分散度高且依赖物理设备设施,不同研发环节所使用的(de)工具和系统兼容性不足,不同地域或部门的研发团队缺乏统一的协作(xiézuò)平台,研发数据难以实时(shíshí)同步共享,导致跨团队、跨部门(kuàbùmén)的协作效率低下,难以快速适应新技术或新需求的变化。

改造(gǎizào)目标:数字化协同研发

实现方式和需要条件:数字化协同研发利用(lìyòng)先进计算(jìsuàn)技术为不同区域、部门甚至(shènzhì)企业之间的协作提供统一平台,消除信息孤岛,提高研发效率。通过统一计算协作平台,根据需求动态调整计算资源,为设计、仿真、测试提供高性能的计算资源,降低(jiàngdī)设备购置和维护(wéihù)成本,缩短研发周期。

重点适用行业:新型显示行业、先进计算行业、消费(xiāofèi)电子行业。

典型(diǎnxíng)场景2:产品设计

痛点:电子产品结构复杂度和功能性能(xìngnéng)要求不断提升,部分企业在仿真验证方面的建设滞后(hòu),机理模型构建不全面,仿真分析与测试数据无法有效关联(guānlián),企业在产品设计和试生产过程中存在反复修改、多次试验等现象,甚至产品交付后可能出现批量性缺陷(quēxiàn),导致后期(hòuqī)额外的产品召回和返修成本。

改造(gǎizào)目标:虚拟试验与调试

实现方式和需要条件:搭建仿真(fǎngzhēn)平台,面向产品功能、性能、可靠性等方面,采用计算机辅助设计工具进行三维建模,应用先进(xiānjìn)计算、数字孪生(luánshēng)、AR/VR、知识图谱(túpǔ)等技术,通过全虚拟仿真或者半实物半虚拟仿真,开展产品调试和测试验证(yànzhèng)。将仿真平台与物理测试系统平台的(de)数据关联,通过物理测试数据曲线与仿真分析数据曲线对比分析,不断优化仿真模型,逐步提升仿真预测的准确性。

重点适用(shìyòng)行业:通信设备行业、先进计算行业。

典型场景3:生产工艺优化(yōuhuà)

痛点:电子产品生产(shēngchǎn)工艺(gōngyì)参数众多(zhòngduō),工艺参数修改频繁,随着技术升级和终端应用的需求多样化,电子产品越来越微型化、精密化,对(duì)生产工艺及生产效率的要求越来越高。生产过程工艺参数易漂移,产品良率波动大,人工调整(tiáozhěng)工艺参数工作量大,异常处理速度慢,无法及时响应生产需求。

改造目标:工艺动态调优(diàoyōu)

实现(shíxiàn)方式和需要条件:建立生产过程全流程一体化(huà)管控平台,应用先进计算、工艺机理(jīlǐ)分析、多(duō)尺度物性表征和流程建模、机器学习等技术,构建工艺参数预测模型,实现批次(pīcì)化生产过程工艺参数动态监测与控制,通过对各批次生产数据、设备状态和产线产能、产品良率和质量控制指标等参数动态分析,进行工艺优化。

重点适用行业:通信设备行业、先进计算行业、时空(shíkōng)信息行业、消费电子行业、新型显示行业、基础(jīchǔ)电子行业、能源电子行业。

典型场景4:生产计划调度(diàodù)

痛点:电子产品升级换代快,客户要求(yāoqiú)复杂多变,多品种(pǐnzhǒng)小批量生产已成常态,且客户对于产品交付周期要求越来高,部分企业无法集成采购供应、生产执行(zhíxíng)、仓储物流等数据(shùjù),难以实现科学有效的计划调度。

改造目标:智能排产调度(diàodù)

实现方式和需要条件:根据(gēnjù)市场和客户个性化的要求,实时监控采购供应、生产要素、制造执行等数据,通过设置多类约束条件和策略,形成多种排产方案,最大化分配(fēnpèi)和使用资源,动态下达详细作业计划。同时,针对生产异常及时预警(yùjǐng),根据异常事件类型(lèixíng)自动推荐(tuījiàn)和调整生产计划调度方案。

重点适用行业:通信设备行业、先进(xiānjìn)计算行业、时空信息行业、消费电子行业(diànzihángyè)、新型显示行业、基础电子行业。

典型场景(chǎngjǐng)5:生产线升级改造

痛点(tòngdiǎn):电子信息产品订单多样性和定制化需求日益增长,面对小批量、多批次生产场景时灵活性不足,生产线需要频繁调整设备设置和工艺流程(liúchéng),以适应不同产品的规格和需求,频繁调整增加设备停工(tínggōng)时间,生产人员需要花费更多时间来(lái)适应新操作(cāozuò)流程,延长了生产周期,增加了生产成本。

改造目标(mùbiāo):可重构柔性产线

实现方式和需要条件:开展标准化(biāozhǔnhuà)、模块化硬件设计,部署(bùshǔ)自主移动机器人、数字(shùzì)定位系统、柔性工装夹具、智能物流设备,采用5GTSN等网络技术,构建低(dī)时延、高稳定性的无线生产(shēngchǎn)网络,综合应用传感器(chuángǎnqì)、AI边缘控制器、产线数字孪生等技术,实现设备互联成组与数据集成,对生产线实时监控,采用智能控制系统(kòngzhìxìtǒng),根据订单和工况变化快速调整和按需配置产线,实现不同产品类别的快速切换,减少换线时间和生产停顿。

重点适用行业:通信设备(shèbèi)行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业、新型显示(xiǎnshì)行业、基础电子行业。

典型场景6:设备管理(guǎnlǐ)

痛点:电子信息制造业中自动化设备应用(yìngyòng)广泛、种类繁多、更新换代速度快,部分企业设备管理中依然依赖手工记录,设备维修人员技能要求高,人员流动(liúdòng)也(yě)会导致设备管理知识传递容易中断,当前设备维护模式多处于被动式维护和(hé)经验(jīngyàn)式维护,紧急故障难以做出科学预判,故障维修不及时影响生产进度。

改造目标:设备故障诊断(gùzhàngzhěnduàn)与预测

实现方式和需要条件:采用统一的系统平台管理设备(shèbèi)采购、安装、使用、报废全过程,实时监控关键工艺设备运行情况,建立设备数字孪生(luánshēng)模型,基于大数据分析和人工智能技术(jìshù)对设备健康度(dù)进行预测,提前(tíqián)预警潜在故障,研究设备运行机理,沉淀设备维保经验,形成设备故障知识库,自动提醒和推荐设备维保方案,支撑维保人员快速(kuàisù)解决设备故障,减少非计划停机时间,延长设备使用寿命。

重点适用行业(hángyè):通信(tōngxìn)设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业、新型显示行业、基础电子行业、能源电子行业。

典型(diǎnxíng)场景7:产品质量管控

痛点:多数企业对品质影响因子缺乏有效的(de)监控与(yǔ)分析,欠缺分析和处理问题(wèntí)的经验积累,导致相同的问题反复发生,企业不良品质成本居高不下,尚未运用大数据技术协助解决和追溯产品质量问题,客户端(kèhùduān)品质问题持续发生。

改造目标:智能化品质(pǐnzhì)管控

实现方式和需要条件:建立完善的质量管控集成架构,应用基于机器视觉的产品质检技术,借助物联网技术将检测设备与人员、样本库、检测流程等系统互联互通,消除品质控制(kòngzhì)各环节的信息孤岛。同时,运用(yùnyòng)信息系统等集成质量机理分析、质量数据分析(shùjùfēnxī)等技术,进行产品质量影响(yǐngxiǎng)因素识别、缺陷分析预测和质量优化决策,分门别类地对质量知识和异常(yìcháng)经验进行积累、共享,归纳总结成为结构化的知识库。针对常发生的问题可以根据知识库不断部署预防性(yùfángxìng)措施(cuòshī)。

重点适用(shìyòng)行业(hángyè):通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业、基础电子行业、能源电子行业。

典型(diǎnxíng)场景8:仓储配送

痛点:电子信息产品种类繁多、结构复杂,所(suǒ)需的电子元器件、电子化学品(huàxuépǐn)等物流规格多样、对存储环境温湿度要求高,且有序列号、保质期(bǎozhìqī)等批次管理需求,仓储管理中人工记录管理难度大(dà),部分企业仓储配送、资源(zīyuán)计划、生产执行等系统集成度低,配送异常难及时管理,影响生产进度。

改造目标:拉式实时精准(jīngzhǔn)配送

实现方式和需要条件:将生产(shēngchǎn)消耗、仓储、运输等(děng)数据集成,根据实时生产消耗,自动发起物料配送需求(xūqiú),综合运用条码技术、自动化(zìdònghuà)立体仓库存储(cúnchǔ)、人机交互分拣、自动化传输等系统,将物料按时按量精准配送至线体或工位,打造全链条“拉式精准配送”物流系统,缩短全链条配送时效。

重点适用行业:通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费(xiāofèi)电子行业、新型(xīnxíng)显示行业。

典型场景(chǎngjǐng)9:能源管理

痛点:电子信息制造业企业耗能设备多样,部分(bùfèn)企业存在耗能设备老旧情况,尚未应用智能化的(de)数据采集工具,人工(réngōng)采集数据工程量大、易出错,能耗数据难以统一归档(guīdàng)和检索,无法完整掌握整个企业的供电、配电、用电情况,缺乏科学有效的策略进行综合能效优化。

改造目标(mùbiāo):能效数智化管理与优化

实现方式和(hé)需要条件:部署能耗数据智能计量与采集装置,基于统一的能源管理系统,开展全环节、全要素能耗数据汇聚分析,采用能(yòngnéng)流图形式进行工厂全域可视化监测,结合设备运行、生产工艺、制造成本等数据,建立综合(zōnghé)能耗模型(móxíng),开展用能情况模拟(mónǐ)、能效诊断和节能潜力分析,明确节能措施优先级,针对高耗能设备和场景(chǎngjǐng),采用大数据和算法模型动态确定设备最优参数,通过控制系统实现自动调整,实现整体能效提升。

重点适用行业:通信设备行业、先进计算(jìsuàn)行业、时空信息行业、消费电子行业(diànzihángyè)、基础电子行业、能源电子行业。

典型场景(chǎngjǐng)10:产品运维服务

痛点:电子信息制造业产品(chǎnpǐn)数据没有得到有效分析利用,无法动态跟踪用户服务需求,缺乏(quēfá)产品主动运维意识,多处于问题发生(fāshēng)后才去解决的被动服务阶段。

改造目标:数据驱动(qūdòng)的精准客服

实现方式和需要条件:建设服务(fúwù)大数据平台,整合和集成产品(chǎnpǐn)运行工况(gōngkuàng)、维修保养、故障缺陷等数据,为用户提供自助(zìzhù)服务和智能服务等多种方案,如产品使用技巧和产品诊断(zhěnduàn)排障自助服务、基于数据的远程运维服务、基于模型和产品实时状态的主动保养预警服务、基于环境数据和用户使用习惯的方案建议服务等。

重点适用(shìyòng)行业:通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业、能源(néngyuán)电子行业。

典型场景11:供应链(gōngyìngliàn)风险管理

痛点:产品制造所需物料种类繁多,涉及采购供应商众多,不同物料交付要求多样(duōyàng),企业无法及时有效监控原料供应风险(fēngxiǎn),被动(bèidòng)接受突发供货异常事件,导致内部生产组织仓促调整,影响正常生产执行。

改造目标:供应链风险预警与(yǔ)弹性管控

实现方式和需要条件:针对不同(bùtóng)物料设定相应的采购模型,用集成(jíchéng)建模(jiànmó)、多目标寻优、数据跨域控制等技术,设定合理的采购提前期,确保供应商物料供货(gōnghuò)异常时(shí),企业有充足的时间应对处理。建立供应链管理系统,集成知识图谱、先进计算等技术,开展供应链风险隐患(yǐnhuàn)识别、定位、预警和高效处置。建立供应商管理系统,应用供应商风险评估、供应链溯源等技术,实现供应商精准画像(huàxiàng),开展基于数据分析的供应商评价、分级分类、寻源和优选推荐。

重点适用(shìyòng)行业:新型显示行业、通信设备行业、先进计算行业、消费电子行业(diànzihángyè)。

二、电子信息技术和产品赋能(fùnéng)其他行业数字化转型

典型场景12:大众消费(xiāofèi)领域北斗规模应用

实现方式:提升北斗在(zài)智能手机、穿戴设备等(děng)产品(chǎnpǐn)上的(de)应用比例,探索亚米级(jí)定位应用场景,增强产品在室内(shìnèi)等遮挡区域的多源融合定位、高精度定位能力,打造室内外无缝连续定位体系。促进北斗车载终端赋能应用,通过(tōngguò)车辆北斗地基增强系统、高精度地图等方式,在车联网中推广应用北斗高精度定位技术。推动北斗多频定位、高精度定位等技术在消费级无人机、共享两轮车领域的应用,提升城市智能化精细管理水平。

典型场景13:基于XR的沉浸(chénjìn)式交互服务

实现方式:综合运用虚拟现实终端、空间计算引擎(yǐnqíng)、三维数字内容等(děng)产品和技术,构建行业解决方案。加速工业(gōngyè)领域VR/AR技术渗透率,推广沉浸式协同设计、智慧AR巡检、交互式三维动态仿真等典型(diǎnxíng)场景和解决方案。推动XR在(zài)教育和文旅领域深度(shēndù)应用,推广虚拟仿真教学实训、虚拟拍摄、数字空间内容制作、AR导览、互动营销等,增强交互体验。

典型场景(chǎngjǐng)14:基于新型显示的新一代人机交互方案

实现方式:促进TFT-LCDAMOLEDMicro-LED3D显示、激光显示等(děng)(děng)显示技术(jìshù)在相关行业领域规模化应用,实现超高清、无障碍、3D立体等显示效果(xiàoguǒ),加快在智能终端、远程(yuǎnchéng)连接、文化内容呈现等场景中推广。开发视听体验数据交互终端,构建(gòujiàn)人性化、沉浸式互动(hùdòng)体验。推动量子点显示、全息显示等技术攻关,加快光场重构、空中无介质(jièzhì)物理成像、全息智能显示系统、HUD抬头显示、UI/UX、多模态交互控制技术和产品集成应用,构建人性化、智能化驾驶空间,实现人与空中实像的直接交互,满足未来出行的智能化需求(xūqiú)。

典型场景15:电子信息(diànzixìnxī)产品赋能新型信息基础设施建设

实现方式:在(zài)工业智联、城市智联、低空智联、农业智联等领域,应用协议兼容(jiānróng)、软件(ruǎnjiàn)定义、物联平台免调试接入等技术(jìshù),推动通信、芯片、显示模组等软硬件产品快速适配。大规模部署智能物联产品,为(wèi)信息(xìnxī)交换共享、复杂(fùzá)环境感知(gǎnzhī)、智能决策和(hé)协同控制提供物联支撑,满足高中低速、广域覆盖、上行增强等业务需求。加强搭载人工智能技术的移动物联网终端研发供给和应用探索,促进形成网络连接、资源管理、运行维护等方面的内生智能,提升网络智能化水平。综合应用人工智能芯片、边缘计算设备、超级计算机、AI服务器等电子信息产品,实现实时数据处理和高性能计算。

一图读懂《电子信息制造业数字化转型(zhuǎnxíng)实施方案》

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