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
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《电子信息制造业数字化转型(zhuǎnxíng)实施方案》
日前,工业和信息化部、国家(guójiā)发展改革(gǎigé)委、国家数据局联合印发《电子信息(diànzixìnxī)制造业数字化转型实施方案(shíshīfāngàn)》(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(guǎngdù)和深度,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,助力推动新型工业化和制造强国建设。
《实施方案》落实中央经济工作会议和《制造业(zhìzàoyè)数字(shùzì)化转型行动(xíngdòng)方案》有关工作部署,强调要坚持创新引领、统筹(tǒngchóu)谋划、因业制宜、安全(ānquán)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(jiākuài)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基本完善,向全球价值链高端延伸取得新突破(tūpò)。
《实施方案》围绕加快(jiākuài)核心数智技术攻关(gōngguān)应用、“点线面”一体化推进数转智改、加快高端化智能化绿色(lǜsè)化协同提级跃升、夯实软硬协同的多元化转型(zhuǎnxíng)基础、强化(qiánghuà)数字化转型服务保障五大(wǔdà)方面,提出(tíchū)推进关键核心技术攻关、强化先进计算和人工智能赋能作用(zuòyòng)、加快电子信息产品(chǎnpǐn)智能化升级、挖掘(wājué)推广重点(zhòngdiǎn)环节数字化转型典型场景和解决方案、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等18项重点任务,系统推进行业数字化转型、智能化升级,不断完善转型支撑服务体系、强化行业管理体系数字化转型。《实施方案》还发布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(jiāqiáng)统筹协调、加大(jiādà)资金(zījīn)保障、强化分析评价、加强宣传推广、加强行业数字化人才培养,为电子信息制造业数字化转型提供坚实保障。
关于印发《电子信息制造业数字化转型实施方案(shíshīfāngàn)》的通知
工信部联电子〔2025〕95号(hào)
各省、自治区、直辖市(zhíxiáshì)及(jí)计划单列市、新疆生产建设兵团工业和信息化、发展改革、数据主管部门:
现将(xiànjiāng)《电子信息制造业数字化转型实施方案》印发给你们,请结合实际,认真(rènzhēn)贯彻落实。
2025年(nián)4月22日
电子信息制造业数字化转型(zhuǎnxíng)实施方案
电子信息制造业(zhìzàoyè)(zhìzàoyè)是国民经济的战略性、基础性、先导性(xiāndǎoxìng)产业,规模总量大、产业链条长、涉及领域广,是推动实体经济与数字经济深度融合、推进新型工业化、培育壮大新质生产力的重要领域。为落实《制造业数字化转型行动方案》,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(zēngzhǎng)内生动力(dònglì),加快制造强国建设,制定本实施方案(shíshīfāngàn)。
以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,深入(shēnrù)贯彻落实党的二十大和二十届二中、三中全会精神,全面落实全国新型工业化(huà)推进大会部署,加快实体经济(jīngjì)与数字经济深度融合,坚持创新引领、统筹谋划、因业制宜(zhìyí)、安全有序,深化数字技术应用,提高电子信息(diànzixìnxī)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(fāzhǎn)新模式、新业态,培育新增长点,加快电子信息制造业高端化(gāoduānhuà)、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(yǒulì)支撑。
到2027年,电子信息制造业数字化转型、智能化(zhìnénghuà)升级的新型信息基础设施基本完善,规模以上(yǐshàng)电子信息制造业企业关键工序数控化率超过85%,先进计算、人工智能深度赋能行业发展。典型(diǎnxíng)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(nénglì)明显增强,形成不少于100家(jiā)面向电子信息制造业的专业化服务商“资源(zīyuán)池”。标准支撑体系基本形成,数字化转型人才梯队基本建立。
到2030年,转型(zhuǎnxíng)场景更加丰富,建立较为完备的电子信息制造业数据基础制度(zhìdù)体系(tǐxì),电子信息制造业工业数据库基本(jīběn)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(jiàzhíliàn)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(tuījìn)关键核心技术攻关。推动研究电子信息制造业数字化转型关键技术(guānjiànjìshù)创新路线图(lùxiàntú)。采用“揭榜挂帅”机制(jīzhì)加强转型关键技术研发,重点突破高精度高速工业控制(kòngzhì)、智能设备集成、复杂系统仿真推演、无损检测(jiǎncè)、可靠性管理等关键共性技术,提升(tíshēng)设备自动化(zìdònghuà)编程(EAP)、电子设计自动化、PCB设计、产品(chǎnpǐn)生命周期管理、制造执行、质量管理、智能不良根因分析等系统及软件水平。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(xiétóng)开展前沿技术攻关。
2.加快(jiākuài)先进通用技术推广应用。以整机产品和(hé)系统创新带动产业链配套体系优化完善,打造先进计算、人工智能(zhìnéng)(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(shǒupī)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应用。鼓励应用智能感知、虚拟现实、增强现实、沉浸音频等技术推动(tuīdòng)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.推动数据要素价值加快(jiākuài)释放。引导企业建立健全数据管理制度,推动数据管理相关(xiāngguān)标准贯标。大力发展基于(jīyú)数据洞察、数据贯通、数据挖掘的新品研发、协同制造、增值服务等(děng)新模式,深化典型场景数据分析应用。加快推动电子信息产品由数据物质载体向数据综合服务转变,提升电子信息制造业转型升级效能(xiàonéng)。支持建设电子信息产业大脑(dànǎo),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(hé)产业治理。
4.强化先进计算、人工智能赋能作用。推进先进计算技术赋能新质生产力,激活先进计算在数据高效处理、设计仿真(fǎngzhēn)优化、技术产品研发、生产精细管理、业务模式创新等方面广泛应用。鼓励骨干企业基于通用大(dà)模型打造适应电子信息制造业复杂(fùzá)任务环境、具备跨模态(mótài)数据处理能力的行业(hángyè)级、场景(chǎngjǐng)级大模型,形成一批可泛化、可推广高质量数据集(jí),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(zhōngshì)、测评等公共服务平台,推动大模型行业适配(shìpèi)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(shìjué)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.挖掘推广重点行业数字化转型典型场景和(hé)解决方案。面向电子信息(diànzixìnxī)(diànzixìnxī)制造业(zhìzàoyè)研发(yánfā)设计、生产制造、质量管控、仓储物流、经营管理、增值服务、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(qīngzhǔn)”解决方案。指导发布(fābù)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、人才技能等数字化要素清单,推广工业(gōngyè)互联网与电子信息制造业融合应用场景。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)智慧安全建设。鼓励具备条件的地区制定数字化(shùzìhuà)转型实施方案,强化重点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(gòujiàn)问题导向和需求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(nénglì)建设,推动(tuīdòng)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(gōngxiāo)协同、一体化质量管控、联合排产(páichǎn)等平台,提升全链条数字化水平。
7.加快(jiākuài)重点(zhòngdiǎn)(zhòngdiǎn)集群和园区智能化升级。重点支持新一代信息通信、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,建设高标准数字(shùzì)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(shùjù)要素、技术人才等资源共建共享。
(三(sān))加快高端化智能化绿色化协同提级跃升
8.加快高端电子信息产品(chǎnpǐn)(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),培育高端智能化电子产品(diànzichǎnpǐn)等新兴(xīnxīng)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应用,加快发展智能传感器、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(yìgòu)产品联接、集中控制等技术,推动形成(xíngchéng)智能产品高效互联生态。
9.打造(dǎzào)数字化智能(zhìnéng)化转型标杆。贯彻落实工业重点行业领域设备更新(gēngxīn)和(hé)技术改造指南,推动电子信息制造业(zhìzàoyè)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企业加快部署智能装备和工业软件,推广模块化、成组和产线重构等技术,支持建设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的智能工厂和5G工厂,推动电子信息“专精(zhuānjīng)特新”中小企业数字化改造应改尽改,形成可(kě)复制推广的新经验、新模式。
10.培育(péiyù)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,加快先进计算(jìsuàn)、工业互联网、物联网、人工智能等数智技术在锂电池、光伏产品(chǎnpǐn)研发及制造过程应用。推进智能功率预测、智能场站运营等新模式,促进(cùjìn)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(chǎnpǐn)全生命周期碳排放可信数据(shùjù)空间。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(zújì)基础数据和产品全生命周期数字化碳管理平台(píngtái),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(jìshù)在碳排放监测预警(yùjǐng)中的应用,持续提升碳排放数据核算精准化和可信度。
(四)夯实软硬(ruǎnyìng)协同的多元化转型基础
12.加强新型信息(xìnxī)基础设施建设。统筹推进先进计算产业发展,加快(jiākuài)网络、算据(suànjù)、算力、算法等(děng)(děng)融合贯通,推动高性能计算、智能计算、云边端协同计算等创新(chuàngxīn)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,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。组织编制电子信息制造业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(zhuǎnxíng)标准群。加快制定(zhìdìng)(zhìdìng)主数据、元数据、数据质量(zhìliàng)、数据管理等数据标准,推动数据管理国家标准贯标(guànbiāo)。推动建立电子信息制造业数字化转型标准化工作组织,统筹重点细分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(cānyù)标准制定。
14.强化网络(wǎngluò)和数据安全(shùjùānquán)(shùjùānquán)治理。指导(zhǐdǎo)电子信息制造企业建立健全工业控制系统(kòngzhìxìtǒng)和信息系统的网络安全防护制度。面向企业开展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,提升网络安全防护水平(shuǐpíng)。推进电子信息制造业细分行业领域重要数据识别等标准规范研制。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(fēngxiǎn)评估(pínggū)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,促进数据要素流通和数据资源(zīyuán)开发利用。指导和支持第三方机构开展工控安全评估、数据隐私安全保护等评估。
(五)强化数字化转型(zhuǎnxíng)服务保障
15.培育数字化转型(zhuǎnxíng)(zhuǎnxíng)服务商。推动电子信息制造业(zhìzàoyè)数字化转型服务商建立“咨询策划(cèhuà)+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(gōngjǐ)水平,培育一批场景型服务商、高水平系统集成服务商和出海(chūhǎi)一站式数字化服务商。指导开展电子信息制造业数字化转型服务商分类分级(fēnjí)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(zhuǎnxíng)诊断评估(pínggū)(pínggū)。制定(zhìdìng)电子信息(diànzixìnxī)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。引导地方建立长效评价机制,对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(hángyè)公共服务平台,大力开展现场评估诊断、中小企业数字化水平评测,做到“应评尽评”“应检尽检”。
17.完善数字化(shùzìhuà)转型公共服务(gōnggòngfúwù)体系。推动建立电子信息制造业数字化转型促进中心、中试平台,协同打造数字生态发展(fāzhǎn)共同体。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(chíxù)提升政策宣贯、标准咨询、人才培训、供需对接等服务水平(fúwùshuǐpíng),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(hángyè)管理与企业(qǐyè)服务(fúwù)体系。支持建设电子信息制造业数字化转型智慧平台系统,构建电子信息重点产业链“一链一档”、重点企业“一企一码”画像数据库,提升行业发展(fāzhǎn)的预测预警和动态运行监测(jiāncè)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(kuàbùmén)综合行业管理新模式。
(一)加强统筹协调。建立部门合作、央地联动、产业协同的(de)合力推进机制,全面推动电子信息制造业数字化(shùzìhuà)转型(zhuǎnxíng)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、企业实践的分类指导(zhǐdǎo)。
(二)加大资金保障。充分运用科技重大(zhòngdà)专项、重点研发计划等现有专项资金渠道,支持电子信息(diànzixìnxī)制造企业数字化转型共性关键技术攻关与数转智改(zhuǎnzhìgǎi)。发挥国家(guójiā)产融合作平台赋能作用,将先进适用技术纳入(nàrù)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(qiánghuà)(huà)分析评价。建立电子信息制造业数字化转型常态化评价分析机制,引导企业主动开展评估评价,根据评估结果(jiéguǒ)制定改进提升方案,依托自身定位有序推进(tuījìn)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监测,建立健全监测结果反馈与优化机制,基于(jīyú)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(sì))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(zhèngcè)、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(jīngyànjiāoliú)、智能制造创新大赛(dàsài)、先进计算典型应用(yìngyòng)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)加强行业数字化人才培养(péiyǎng)。深化产教(chǎnjiào)融合的电子信息(diànzixìnxī)制造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(hézuò)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。依托国家相关人才工程和项目(xiàngmù),培养电子信息制造业科技领军人才、创新团队(tuánduì)、卓越工程师,积极引进海外高端人才。
聚焦电子信息制造业特点,系统(xìtǒng)梳理研发设计、生产制造、运维服务等业务环节(huánjié)和经营管理、供应链管理等管理环节的关键场景(chǎngjǐng)。坚持问题导向,按照急用先行的原则(yuánzé),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、电子信息制造业数字化(shùzìhuà)转型
典型场景1:产品(chǎnpǐn)研发
痛点:电子信息产品技术迭代速度(sùdù)极快,研发(yánfā)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工具和系统兼容性不足,不同地域或(huò)部门的研发团队缺乏统一的协作平台,研发数据难以(nányǐ)实时同步共享,导致跨团队、跨部门的协作效率低下,难以快速适应新(xīn)技术或新需求的变化。
改造目标:数字化(shùzìhuà)协同研发
实现方式和需要条件:数字化(shùzìhuà)协同研发利用先进计算技术为不同区域、部门甚至企业之间的协作提供统一(tǒngyī)平台,消除(xiāochú)信息孤岛,提高(tígāo)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,降低设备(shèbèi)购置和维护成本,缩短研发周期。
重点适用行业:新型显示行业、先进(xiānjìn)计算行业、消费电子行业。
典型场景(chǎngjǐng)2:产品设计
痛点:电子产品(chǎnpǐn)结构复杂度和功能性能要求不断提升,部分企业在仿真验证方面的建设滞后,机理模型构建不全面(quánmiàn),仿真分析与测试数据无法(wúfǎ)有效关联,企业在产品设计和试生产过程中存在反复修改(xiūgǎi)、多次试验等现象,甚至产品交付后可能出现批量性缺陷,导致后期额外的产品召回和返修成本(chéngběn)。
改造目标:虚拟试验与调试(tiáoshì)
实现方式和需要条件:搭建仿真平台,面向产品(chǎnpǐn)功能、性能、可靠性(kěkàoxìng)等(děng)方面,采用计算机辅助设计工具进行三维建模,应用(yìngyòng)先进计算、数字孪生(luánshēng)、AR/VR、知识图谱等技术,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。将仿真平台与物理测试系统平台的数据关联,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(zhúbù)提升仿真预测的准确性。
重点适用行业:通信设备行业、先进(xiānjìn)计算行业。
典型(diǎnxíng)场景3:生产工艺优化
痛点:电子产品生产工艺参数众多,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(jīngmìhuà),对生产工艺及生产效率的要求(yāoqiú)越来越高(gāo)。生产过程工艺参数易漂移,产品良率波动大,人工调整工艺参数工作量大,异常处理速度慢(màn),无法(wúfǎ)及时响应生产需求。
改造目标:工艺动态(dòngtài)调优
实现方式和需要条件:建立生产过程(guòchéng)全流程一体化管控平台(píngtái),应用先进计算、工艺机理分析、多尺度物性表征和流程建模(jiànmó)、机器学习等技术,构建工艺参数预测模型,实现批次化生产过程工艺参数动态监测与控制,通过(tōngguò)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(jìnxíng)工艺优化。
重点适用行业(hángyè):通信设备行业、先进计算行业、时空信息(xìnxī)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4:生产计划调度
痛点:电子产品(diànzichǎnpǐn)升级换代(shēngjíhuàndài)快,客户要求复杂多变,多品种小批量生产已成常态,且客户对于产品交付周期(zhōuqī)要求越来高,部分企业无法(wúfǎ)集成采购供应、生产执行、仓储物流等数据,难以实现科学有效的计划调度。
改造(gǎizào)目标:智能排产调度
实现方式和(hé)需要条件:根据市场(shìchǎng)和客户个性化的要求,实时监控采购供应(cǎigòugōngyìng)、生产要素、制造执行等(děng)数据,通过(tōngguò)设置多类约束条件和策略,形成多种排产方案,最大化分配和使用资源,动态下达详细作业计划。同时,针对生产异常及时预警,根据异常事件类型自动推荐和调整生产计划调度方案。
重点(zhòngdiǎn)适用行业(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、新型显示行业、基础电子行业。
典型场景5:生产线升级(shēngjí)改造
痛点:电子信息产品订单多样性和定制化需求(xūqiú)日益增长,面对小批量、多批次生产场景时灵活性不足(bùzú),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时间,生产人员(rényuán)需要花费更多时间来(lái)适应新操作流程,延长了生产周期,增加了生产成本。
改造目标:可重构柔性(róuxìng)产线
实现方式和(hé)需(xū)要条件:开展(kāizhǎn)标准化、模块化(mókuàihuà)硬件设计,部署自主移动机器人、数字定位系统、柔性工装夹具、智能物流设备,采用5G、TSN等网络技术,构建低时延、高稳定性的无线生产网络,综合应用传感器、AI边缘控制器、产线(chǎnxiàn)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,根据(gēnjù)订单和工况变化快速调整和按需配置产线,实现不同(bùtóng)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(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。
典型(diǎnxíng)场景6:设备管理
痛点:电子信息制造业中自动化设备应用广泛、种类繁多、更新换代速度(sùdù)快,部分企业设备管理(guǎnlǐ)中依然依赖手工(shǒugōng)记录,设备维修人员技能要求高,人员流动也会导致(dǎozhì)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:设备故障诊断与(yǔ)预测
实现方式和(hé)需要条件:采用统一的(de)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(shùzì)孪生模型,基于大数据分析和人工智能技术对设备健康(jiànkāng)度进行预测,提前预警潜在故障,研究设备运行机理,沉淀设备维保(wéibǎo)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):通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业、新型(xīnxíng)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(yǐngxiǎng)因子缺乏有效的(de)监控与分析,欠缺分析和处理问题(wèntí)的经验积累,导致相同(xiāngtóng)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,客户端品质问题持续发生。
改造目标:智能化品质(pǐnzhì)管控
实现(shíxiàn)方式和需要条件(tiáojiàn):建立完善的质量(zhìliàng)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(jiǎncè)设备与人员、样本(yàngběn)库、检测流程等系统互联互通,消除品质控制各环节的信息孤岛。同时,运用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措施。
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、基础电子行业、能源(néngyuán)电子行业。
典型场景8:仓储配送(pèisòng)
痛点(tòngdiǎn):电子信息产品种类繁多、结构复杂,所需的电子元器件、电子化学品等物流规格多样、对存储环境温湿度要求高,且有序列号、保质期等批次(pīcì)管理需求,仓储管理中人工记录管理难度大,部分企业仓储配送、资源(zīyuán)计划、生产(shēngchǎn)执行等系统集成度低(dī),配送异常难及时管理,影响生产进度。
改造(gǎizào)目标:拉式实时精准配送
实现方式和需要条件:将生产消耗、仓储、运输等数据集成,根据实时(shíshí)生产消耗,自动发起物料(wùliào)配送需求,综合运用条码技术、自动化立体仓库存储、人机交互分拣、自动化传输等系统(xìtǒng),将物料按时按量精准配送至线体(zhìxiàntǐ)或工位,打造全链条(liàntiáo)“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(xiānjìn)计算行业、时空信息行业、消费电子行业、新型(xīnxíng)显示行业。
典型场景9:能源管理(néngyuánguǎnlǐ)
痛点:电子信息制造业企业耗能(hàonéng)设备多样,部分企业存在(cúnzài)耗能设备老旧情况,尚未(shàngwèi)应用智能化的数据采集工具,人工采集数据工程量大、易出错,能耗数据难以统一归档和检索,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(yōuhuà)。
改造目标:能效数智化管理与优化(yōuhuà)
实现方式和需要条件:部署(bùshǔ)能耗数据(shùjù)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,采用能流图形式(xíngshì)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、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,采用大数据和算法模型动态确定设备最优参数,通过(tōngguò)控制系统实现自动(zìdòng)调整,实现整体能效提升。
重点适用行业(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(diànzihángyè)、基础电子行业、能源电子行业。
典型(diǎnxíng)场景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(dédào)有效分析利用,无法动态跟踪用户服务需求,缺乏产品主动运维意识,多处于问题发生后才(cái)去解决的被动服务阶段。
改造目标:数据(shùjù)驱动的精准客服
实现方式和需要条件:建设服务大数据(shùjù)平台,整合和集成产品运行工况、维修保养、故障(gùzhàng)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(shǐyòng)技巧和产品诊断排障自助服务、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(yùjǐng)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(zhòngdiǎn)适用行业(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、能源电子行业。
典型(diǎnxíng)场景11:供应链风险管理
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(bùtóng)物料交付要求多样,企业无法及时有效监控原料供应风险,被动(bèidòng)接受突发供货异常事件,导致内部(nèibù)生产组织仓促调整,影响正常生产执行。
改造(gǎizào)目标:供应链风险预警与弹性管控
实现方式和需要条件:针对不同(bùtóng)物料设定相应的(de)采购模型,用集成建模、多目标寻优、数据跨域控制等(děng)技术,设定合理的采购提前期,确保供应商(gōngyìngshāng)物料供货异常时,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(kāizhǎn)供应链风险隐患识别、定位、预警(yùjǐng)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(sùyuán)等技术,实现供应商精准画像,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。
重点适用行业:新型显示(xiǎnshì)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(chǎnpǐn)赋能其他行业数字化转型
典型场景12:大众消费领域北斗规模应用(yìngyòng)
实现方式(fāngshì):提升北斗(běidǒu)(běidǒu)在智能手机、穿戴设备等产品上的应用比例(bǐlì),探索亚米级定位应用场景,增强(zēngqiáng)产品在室内等遮挡区域的多源融合定位、高精度定位能力,打造室内外(shìnèiwài)无缝连续定位体系。促进北斗车载(chēzài)终端赋能应用,通过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的沉浸式交互(jiāohù)服务
实现方式(fāngshì):综合运用虚拟(xūnǐ)现实终端(zhōngduān)、空间计算引擎、三维数字内容等产品和技术,构建(gòujiàn)行业解决方案。加速(jiāsù)工业领域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场景和解决方案。推动XR在教育和文旅领域深度应用,推广虚拟仿真教学实训、虚拟拍摄(pāishè)、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14:基于新型显示的新一代人机交互方案(fāngàn)
实现方式:促进TFT-LCD、AMOLED、Micro-LED、3D显示(xiǎnshì)(xiǎnshì)、激光显示等显示技术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,加快在智能终端、远程连接(liánjiē)、文化内容呈现等场景中推广。开发(kāifā)视听体验数据交互终端,构建人性化、沉浸式互动(hùdòng)体验。推动量子点显示、全息显示等技术攻关(gōngguān),加快光场重构、空中无介质物理(wùlǐ)成像(chéngxiàng)、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(jiàshǐ)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。
典型(diǎnxíng)场景15:电子信息产品赋能新型信息基础设施建设
实现方式:在工业智联、城市(chéngshì)智联、低空智联、农业智联等领域,应用(yìngyòng)协议兼容、软件定义、物联平台免(miǎn)调试接入等技术,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,为信息交换共享、复杂环境感知、智能决策和协同控制提供物联支撑,满足高中(gāozhōng)低速、广域覆盖、上行增强等业务需求。加强(jiāqiáng)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(wǎngluò)连接、资源管理(zīyuánguǎnlǐ)、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(jìsuàn)设备、超级计算机(chāojíjìsuànjī)、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》


工信部等三部门印发《电子信息制造业数字化转型(zhuǎnxíng)实施方案》
日前,工业和信息化部、国家(guójiā)发展改革(gǎigé)委、国家数据局联合印发《电子信息(diànzixìnxī)制造业数字化转型实施方案(shíshīfāngàn)》(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(guǎngdù)和深度,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,助力推动新型工业化和制造强国建设。
《实施方案》落实中央经济工作会议和《制造业(zhìzàoyè)数字(shùzì)化转型行动(xíngdòng)方案》有关工作部署,强调要坚持创新引领、统筹(tǒngchóu)谋划、因业制宜、安全(ānquán)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(jiākuài)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基本完善,向全球价值链高端延伸取得新突破(tūpò)。
《实施方案》围绕加快(jiākuài)核心数智技术攻关(gōngguān)应用、“点线面”一体化推进数转智改、加快高端化智能化绿色(lǜsè)化协同提级跃升、夯实软硬协同的多元化转型(zhuǎnxíng)基础、强化(qiánghuà)数字化转型服务保障五大(wǔdà)方面,提出(tíchū)推进关键核心技术攻关、强化先进计算和人工智能赋能作用(zuòyòng)、加快电子信息产品(chǎnpǐn)智能化升级、挖掘(wājué)推广重点(zhòngdiǎn)环节数字化转型典型场景和解决方案、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等18项重点任务,系统推进行业数字化转型、智能化升级,不断完善转型支撑服务体系、强化行业管理体系数字化转型。《实施方案》还发布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(jiāqiáng)统筹协调、加大(jiādà)资金(zījīn)保障、强化分析评价、加强宣传推广、加强行业数字化人才培养,为电子信息制造业数字化转型提供坚实保障。
关于印发《电子信息制造业数字化转型实施方案(shíshīfāngàn)》的通知
工信部联电子〔2025〕95号(hào)
各省、自治区、直辖市(zhíxiáshì)及(jí)计划单列市、新疆生产建设兵团工业和信息化、发展改革、数据主管部门:
现将(xiànjiāng)《电子信息制造业数字化转型实施方案》印发给你们,请结合实际,认真(rènzhēn)贯彻落实。
2025年(nián)4月22日
电子信息制造业数字化转型(zhuǎnxíng)实施方案
电子信息制造业(zhìzàoyè)(zhìzàoyè)是国民经济的战略性、基础性、先导性(xiāndǎoxìng)产业,规模总量大、产业链条长、涉及领域广,是推动实体经济与数字经济深度融合、推进新型工业化、培育壮大新质生产力的重要领域。为落实《制造业数字化转型行动方案》,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(zēngzhǎng)内生动力(dònglì),加快制造强国建设,制定本实施方案(shíshīfāngàn)。
以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,深入(shēnrù)贯彻落实党的二十大和二十届二中、三中全会精神,全面落实全国新型工业化(huà)推进大会部署,加快实体经济(jīngjì)与数字经济深度融合,坚持创新引领、统筹谋划、因业制宜(zhìyí)、安全有序,深化数字技术应用,提高电子信息(diànzixìnxī)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(fāzhǎn)新模式、新业态,培育新增长点,加快电子信息制造业高端化(gāoduānhuà)、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(yǒulì)支撑。
到2027年,电子信息制造业数字化转型、智能化(zhìnénghuà)升级的新型信息基础设施基本完善,规模以上(yǐshàng)电子信息制造业企业关键工序数控化率超过85%,先进计算、人工智能深度赋能行业发展。典型(diǎnxíng)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(nénglì)明显增强,形成不少于100家(jiā)面向电子信息制造业的专业化服务商“资源(zīyuán)池”。标准支撑体系基本形成,数字化转型人才梯队基本建立。
到2030年,转型(zhuǎnxíng)场景更加丰富,建立较为完备的电子信息制造业数据基础制度(zhìdù)体系(tǐxì),电子信息制造业工业数据库基本(jīběn)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(jiàzhíliàn)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(tuījìn)关键核心技术攻关。推动研究电子信息制造业数字化转型关键技术(guānjiànjìshù)创新路线图(lùxiàntú)。采用“揭榜挂帅”机制(jīzhì)加强转型关键技术研发,重点突破高精度高速工业控制(kòngzhì)、智能设备集成、复杂系统仿真推演、无损检测(jiǎncè)、可靠性管理等关键共性技术,提升(tíshēng)设备自动化(zìdònghuà)编程(EAP)、电子设计自动化、PCB设计、产品(chǎnpǐn)生命周期管理、制造执行、质量管理、智能不良根因分析等系统及软件水平。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(xiétóng)开展前沿技术攻关。
2.加快(jiākuài)先进通用技术推广应用。以整机产品和(hé)系统创新带动产业链配套体系优化完善,打造先进计算、人工智能(zhìnéng)(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(shǒupī)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应用。鼓励应用智能感知、虚拟现实、增强现实、沉浸音频等技术推动(tuīdòng)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.推动数据要素价值加快(jiākuài)释放。引导企业建立健全数据管理制度,推动数据管理相关(xiāngguān)标准贯标。大力发展基于(jīyú)数据洞察、数据贯通、数据挖掘的新品研发、协同制造、增值服务等(děng)新模式,深化典型场景数据分析应用。加快推动电子信息产品由数据物质载体向数据综合服务转变,提升电子信息制造业转型升级效能(xiàonéng)。支持建设电子信息产业大脑(dànǎo),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(hé)产业治理。
4.强化先进计算、人工智能赋能作用。推进先进计算技术赋能新质生产力,激活先进计算在数据高效处理、设计仿真(fǎngzhēn)优化、技术产品研发、生产精细管理、业务模式创新等方面广泛应用。鼓励骨干企业基于通用大(dà)模型打造适应电子信息制造业复杂(fùzá)任务环境、具备跨模态(mótài)数据处理能力的行业(hángyè)级、场景(chǎngjǐng)级大模型,形成一批可泛化、可推广高质量数据集(jí),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(zhōngshì)、测评等公共服务平台,推动大模型行业适配(shìpèi)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(shìjué)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.挖掘推广重点行业数字化转型典型场景和(hé)解决方案。面向电子信息(diànzixìnxī)(diànzixìnxī)制造业(zhìzàoyè)研发(yánfā)设计、生产制造、质量管控、仓储物流、经营管理、增值服务、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(qīngzhǔn)”解决方案。指导发布(fābù)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、人才技能等数字化要素清单,推广工业(gōngyè)互联网与电子信息制造业融合应用场景。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)智慧安全建设。鼓励具备条件的地区制定数字化(shùzìhuà)转型实施方案,强化重点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(gòujiàn)问题导向和需求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(nénglì)建设,推动(tuīdòng)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(gōngxiāo)协同、一体化质量管控、联合排产(páichǎn)等平台,提升全链条数字化水平。
7.加快(jiākuài)重点(zhòngdiǎn)(zhòngdiǎn)集群和园区智能化升级。重点支持新一代信息通信、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,建设高标准数字(shùzì)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(shùjù)要素、技术人才等资源共建共享。
(三(sān))加快高端化智能化绿色化协同提级跃升
8.加快高端电子信息产品(chǎnpǐn)(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),培育高端智能化电子产品(diànzichǎnpǐn)等新兴(xīnxīng)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应用,加快发展智能传感器、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(yìgòu)产品联接、集中控制等技术,推动形成(xíngchéng)智能产品高效互联生态。
9.打造(dǎzào)数字化智能(zhìnéng)化转型标杆。贯彻落实工业重点行业领域设备更新(gēngxīn)和(hé)技术改造指南,推动电子信息制造业(zhìzàoyè)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企业加快部署智能装备和工业软件,推广模块化、成组和产线重构等技术,支持建设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的智能工厂和5G工厂,推动电子信息“专精(zhuānjīng)特新”中小企业数字化改造应改尽改,形成可(kě)复制推广的新经验、新模式。
10.培育(péiyù)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,加快先进计算(jìsuàn)、工业互联网、物联网、人工智能等数智技术在锂电池、光伏产品(chǎnpǐn)研发及制造过程应用。推进智能功率预测、智能场站运营等新模式,促进(cùjìn)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(chǎnpǐn)全生命周期碳排放可信数据(shùjù)空间。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(zújì)基础数据和产品全生命周期数字化碳管理平台(píngtái),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(jìshù)在碳排放监测预警(yùjǐng)中的应用,持续提升碳排放数据核算精准化和可信度。
(四)夯实软硬(ruǎnyìng)协同的多元化转型基础
12.加强新型信息(xìnxī)基础设施建设。统筹推进先进计算产业发展,加快(jiākuài)网络、算据(suànjù)、算力、算法等(děng)(děng)融合贯通,推动高性能计算、智能计算、云边端协同计算等创新(chuàngxīn)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,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。组织编制电子信息制造业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(zhuǎnxíng)标准群。加快制定(zhìdìng)(zhìdìng)主数据、元数据、数据质量(zhìliàng)、数据管理等数据标准,推动数据管理国家标准贯标(guànbiāo)。推动建立电子信息制造业数字化转型标准化工作组织,统筹重点细分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(cānyù)标准制定。

14.强化网络(wǎngluò)和数据安全(shùjùānquán)(shùjùānquán)治理。指导(zhǐdǎo)电子信息制造企业建立健全工业控制系统(kòngzhìxìtǒng)和信息系统的网络安全防护制度。面向企业开展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,提升网络安全防护水平(shuǐpíng)。推进电子信息制造业细分行业领域重要数据识别等标准规范研制。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(fēngxiǎn)评估(pínggū)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,促进数据要素流通和数据资源(zīyuán)开发利用。指导和支持第三方机构开展工控安全评估、数据隐私安全保护等评估。
(五)强化数字化转型(zhuǎnxíng)服务保障
15.培育数字化转型(zhuǎnxíng)(zhuǎnxíng)服务商。推动电子信息制造业(zhìzàoyè)数字化转型服务商建立“咨询策划(cèhuà)+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(gōngjǐ)水平,培育一批场景型服务商、高水平系统集成服务商和出海(chūhǎi)一站式数字化服务商。指导开展电子信息制造业数字化转型服务商分类分级(fēnjí)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(zhuǎnxíng)诊断评估(pínggū)(pínggū)。制定(zhìdìng)电子信息(diànzixìnxī)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。引导地方建立长效评价机制,对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(hángyè)公共服务平台,大力开展现场评估诊断、中小企业数字化水平评测,做到“应评尽评”“应检尽检”。
17.完善数字化(shùzìhuà)转型公共服务(gōnggòngfúwù)体系。推动建立电子信息制造业数字化转型促进中心、中试平台,协同打造数字生态发展(fāzhǎn)共同体。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(chíxù)提升政策宣贯、标准咨询、人才培训、供需对接等服务水平(fúwùshuǐpíng),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(hángyè)管理与企业(qǐyè)服务(fúwù)体系。支持建设电子信息制造业数字化转型智慧平台系统,构建电子信息重点产业链“一链一档”、重点企业“一企一码”画像数据库,提升行业发展(fāzhǎn)的预测预警和动态运行监测(jiāncè)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(kuàbùmén)综合行业管理新模式。
(一)加强统筹协调。建立部门合作、央地联动、产业协同的(de)合力推进机制,全面推动电子信息制造业数字化(shùzìhuà)转型(zhuǎnxíng)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、企业实践的分类指导(zhǐdǎo)。
(二)加大资金保障。充分运用科技重大(zhòngdà)专项、重点研发计划等现有专项资金渠道,支持电子信息(diànzixìnxī)制造企业数字化转型共性关键技术攻关与数转智改(zhuǎnzhìgǎi)。发挥国家(guójiā)产融合作平台赋能作用,将先进适用技术纳入(nàrù)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(qiánghuà)(huà)分析评价。建立电子信息制造业数字化转型常态化评价分析机制,引导企业主动开展评估评价,根据评估结果(jiéguǒ)制定改进提升方案,依托自身定位有序推进(tuījìn)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监测,建立健全监测结果反馈与优化机制,基于(jīyú)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(sì))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(zhèngcè)、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(jīngyànjiāoliú)、智能制造创新大赛(dàsài)、先进计算典型应用(yìngyòng)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)加强行业数字化人才培养(péiyǎng)。深化产教(chǎnjiào)融合的电子信息(diànzixìnxī)制造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(hézuò)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。依托国家相关人才工程和项目(xiàngmù),培养电子信息制造业科技领军人才、创新团队(tuánduì)、卓越工程师,积极引进海外高端人才。
聚焦电子信息制造业特点,系统(xìtǒng)梳理研发设计、生产制造、运维服务等业务环节(huánjié)和经营管理、供应链管理等管理环节的关键场景(chǎngjǐng)。坚持问题导向,按照急用先行的原则(yuánzé),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、电子信息制造业数字化(shùzìhuà)转型
典型场景1:产品(chǎnpǐn)研发
痛点:电子信息产品技术迭代速度(sùdù)极快,研发(yánfā)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工具和系统兼容性不足,不同地域或(huò)部门的研发团队缺乏统一的协作平台,研发数据难以(nányǐ)实时同步共享,导致跨团队、跨部门的协作效率低下,难以快速适应新(xīn)技术或新需求的变化。
改造目标:数字化(shùzìhuà)协同研发
实现方式和需要条件:数字化(shùzìhuà)协同研发利用先进计算技术为不同区域、部门甚至企业之间的协作提供统一(tǒngyī)平台,消除(xiāochú)信息孤岛,提高(tígāo)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,降低设备(shèbèi)购置和维护成本,缩短研发周期。
重点适用行业:新型显示行业、先进(xiānjìn)计算行业、消费电子行业。
典型场景(chǎngjǐng)2:产品设计
痛点:电子产品(chǎnpǐn)结构复杂度和功能性能要求不断提升,部分企业在仿真验证方面的建设滞后,机理模型构建不全面(quánmiàn),仿真分析与测试数据无法(wúfǎ)有效关联,企业在产品设计和试生产过程中存在反复修改(xiūgǎi)、多次试验等现象,甚至产品交付后可能出现批量性缺陷,导致后期额外的产品召回和返修成本(chéngběn)。
改造目标:虚拟试验与调试(tiáoshì)
实现方式和需要条件:搭建仿真平台,面向产品(chǎnpǐn)功能、性能、可靠性(kěkàoxìng)等(děng)方面,采用计算机辅助设计工具进行三维建模,应用(yìngyòng)先进计算、数字孪生(luánshēng)、AR/VR、知识图谱等技术,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。将仿真平台与物理测试系统平台的数据关联,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(zhúbù)提升仿真预测的准确性。
重点适用行业:通信设备行业、先进(xiānjìn)计算行业。
典型(diǎnxíng)场景3:生产工艺优化
痛点:电子产品生产工艺参数众多,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(jīngmìhuà),对生产工艺及生产效率的要求(yāoqiú)越来越高(gāo)。生产过程工艺参数易漂移,产品良率波动大,人工调整工艺参数工作量大,异常处理速度慢(màn),无法(wúfǎ)及时响应生产需求。
改造目标:工艺动态(dòngtài)调优
实现方式和需要条件:建立生产过程(guòchéng)全流程一体化管控平台(píngtái),应用先进计算、工艺机理分析、多尺度物性表征和流程建模(jiànmó)、机器学习等技术,构建工艺参数预测模型,实现批次化生产过程工艺参数动态监测与控制,通过(tōngguò)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(jìnxíng)工艺优化。
重点适用行业(hángyè):通信设备行业、先进计算行业、时空信息(xìnxī)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4:生产计划调度
痛点:电子产品(diànzichǎnpǐn)升级换代(shēngjíhuàndài)快,客户要求复杂多变,多品种小批量生产已成常态,且客户对于产品交付周期(zhōuqī)要求越来高,部分企业无法(wúfǎ)集成采购供应、生产执行、仓储物流等数据,难以实现科学有效的计划调度。
改造(gǎizào)目标:智能排产调度
实现方式和(hé)需要条件:根据市场(shìchǎng)和客户个性化的要求,实时监控采购供应(cǎigòugōngyìng)、生产要素、制造执行等(děng)数据,通过(tōngguò)设置多类约束条件和策略,形成多种排产方案,最大化分配和使用资源,动态下达详细作业计划。同时,针对生产异常及时预警,根据异常事件类型自动推荐和调整生产计划调度方案。
重点(zhòngdiǎn)适用行业(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、新型显示行业、基础电子行业。
典型场景5:生产线升级(shēngjí)改造
痛点:电子信息产品订单多样性和定制化需求(xūqiú)日益增长,面对小批量、多批次生产场景时灵活性不足(bùzú),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时间,生产人员(rényuán)需要花费更多时间来(lái)适应新操作流程,延长了生产周期,增加了生产成本。
改造目标:可重构柔性(róuxìng)产线
实现方式和(hé)需(xū)要条件:开展(kāizhǎn)标准化、模块化(mókuàihuà)硬件设计,部署自主移动机器人、数字定位系统、柔性工装夹具、智能物流设备,采用5G、TSN等网络技术,构建低时延、高稳定性的无线生产网络,综合应用传感器、AI边缘控制器、产线(chǎnxiàn)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,根据(gēnjù)订单和工况变化快速调整和按需配置产线,实现不同(bùtóng)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(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。
典型(diǎnxíng)场景6:设备管理
痛点:电子信息制造业中自动化设备应用广泛、种类繁多、更新换代速度(sùdù)快,部分企业设备管理(guǎnlǐ)中依然依赖手工(shǒugōng)记录,设备维修人员技能要求高,人员流动也会导致(dǎozhì)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:设备故障诊断与(yǔ)预测
实现方式和(hé)需要条件:采用统一的(de)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(shùzì)孪生模型,基于大数据分析和人工智能技术对设备健康(jiànkāng)度进行预测,提前预警潜在故障,研究设备运行机理,沉淀设备维保(wéibǎo)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):通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业、新型(xīnxíng)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(yǐngxiǎng)因子缺乏有效的(de)监控与分析,欠缺分析和处理问题(wèntí)的经验积累,导致相同(xiāngtóng)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,客户端品质问题持续发生。
改造目标:智能化品质(pǐnzhì)管控
实现(shíxiàn)方式和需要条件(tiáojiàn):建立完善的质量(zhìliàng)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(jiǎncè)设备与人员、样本(yàngběn)库、检测流程等系统互联互通,消除品质控制各环节的信息孤岛。同时,运用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措施。
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、基础电子行业、能源(néngyuán)电子行业。
典型场景8:仓储配送(pèisòng)
痛点(tòngdiǎn):电子信息产品种类繁多、结构复杂,所需的电子元器件、电子化学品等物流规格多样、对存储环境温湿度要求高,且有序列号、保质期等批次(pīcì)管理需求,仓储管理中人工记录管理难度大,部分企业仓储配送、资源(zīyuán)计划、生产(shēngchǎn)执行等系统集成度低(dī),配送异常难及时管理,影响生产进度。
改造(gǎizào)目标:拉式实时精准配送
实现方式和需要条件:将生产消耗、仓储、运输等数据集成,根据实时(shíshí)生产消耗,自动发起物料(wùliào)配送需求,综合运用条码技术、自动化立体仓库存储、人机交互分拣、自动化传输等系统(xìtǒng),将物料按时按量精准配送至线体(zhìxiàntǐ)或工位,打造全链条(liàntiáo)“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(xiānjìn)计算行业、时空信息行业、消费电子行业、新型(xīnxíng)显示行业。
典型场景9:能源管理(néngyuánguǎnlǐ)
痛点:电子信息制造业企业耗能(hàonéng)设备多样,部分企业存在(cúnzài)耗能设备老旧情况,尚未(shàngwèi)应用智能化的数据采集工具,人工采集数据工程量大、易出错,能耗数据难以统一归档和检索,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(yōuhuà)。
改造目标:能效数智化管理与优化(yōuhuà)
实现方式和需要条件:部署(bùshǔ)能耗数据(shùjù)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,采用能流图形式(xíngshì)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、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,采用大数据和算法模型动态确定设备最优参数,通过(tōngguò)控制系统实现自动(zìdòng)调整,实现整体能效提升。
重点适用行业(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(diànzihángyè)、基础电子行业、能源电子行业。
典型(diǎnxíng)场景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(dédào)有效分析利用,无法动态跟踪用户服务需求,缺乏产品主动运维意识,多处于问题发生后才(cái)去解决的被动服务阶段。
改造目标:数据(shùjù)驱动的精准客服
实现方式和需要条件:建设服务大数据(shùjù)平台,整合和集成产品运行工况、维修保养、故障(gùzhàng)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(shǐyòng)技巧和产品诊断排障自助服务、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(yùjǐng)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(zhòngdiǎn)适用行业(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、能源电子行业。
典型(diǎnxíng)场景11:供应链风险管理
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(bùtóng)物料交付要求多样,企业无法及时有效监控原料供应风险,被动(bèidòng)接受突发供货异常事件,导致内部(nèibù)生产组织仓促调整,影响正常生产执行。
改造(gǎizào)目标:供应链风险预警与弹性管控
实现方式和需要条件:针对不同(bùtóng)物料设定相应的(de)采购模型,用集成建模、多目标寻优、数据跨域控制等(děng)技术,设定合理的采购提前期,确保供应商(gōngyìngshāng)物料供货异常时,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(kāizhǎn)供应链风险隐患识别、定位、预警(yùjǐng)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(sùyuán)等技术,实现供应商精准画像,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。
重点适用行业:新型显示(xiǎnshì)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(chǎnpǐn)赋能其他行业数字化转型
典型场景12:大众消费领域北斗规模应用(yìngyòng)
实现方式(fāngshì):提升北斗(běidǒu)(běidǒu)在智能手机、穿戴设备等产品上的应用比例(bǐlì),探索亚米级定位应用场景,增强(zēngqiáng)产品在室内等遮挡区域的多源融合定位、高精度定位能力,打造室内外(shìnèiwài)无缝连续定位体系。促进北斗车载(chēzài)终端赋能应用,通过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的沉浸式交互(jiāohù)服务
实现方式(fāngshì):综合运用虚拟(xūnǐ)现实终端(zhōngduān)、空间计算引擎、三维数字内容等产品和技术,构建(gòujiàn)行业解决方案。加速(jiāsù)工业领域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场景和解决方案。推动XR在教育和文旅领域深度应用,推广虚拟仿真教学实训、虚拟拍摄(pāishè)、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14:基于新型显示的新一代人机交互方案(fāngàn)
实现方式:促进TFT-LCD、AMOLED、Micro-LED、3D显示(xiǎnshì)(xiǎnshì)、激光显示等显示技术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,加快在智能终端、远程连接(liánjiē)、文化内容呈现等场景中推广。开发(kāifā)视听体验数据交互终端,构建人性化、沉浸式互动(hùdòng)体验。推动量子点显示、全息显示等技术攻关(gōngguān),加快光场重构、空中无介质物理(wùlǐ)成像(chéngxiàng)、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(jiàshǐ)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。
典型(diǎnxíng)场景15:电子信息产品赋能新型信息基础设施建设
实现方式:在工业智联、城市(chéngshì)智联、低空智联、农业智联等领域,应用(yìngyòng)协议兼容、软件定义、物联平台免(miǎn)调试接入等技术,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,为信息交换共享、复杂环境感知、智能决策和协同控制提供物联支撑,满足高中(gāozhōng)低速、广域覆盖、上行增强等业务需求。加强(jiāqiáng)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(wǎngluò)连接、资源管理(zīyuánguǎnlǐ)、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(jìsuàn)设备、超级计算机(chāojíjìsuànjī)、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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