智能制造作为制造业转型升级的核心驱动力，通过深度融合新一代信息技术与先进制造技术，推动生产模式向数字化、网络化、智能化方向演进。智能制造典型场景参考指引（2025 年版）旨在为制造业企业提供可落地的典型场景参考，助力企业实现提质增效、降本减存、绿色低碳发展目标。
(1) 工厂建设环节 工厂建设环节包括： 工厂数字化规划设计，数字基础设施建设和数字孪生工厂建设。
一、 工厂数字化规划设计
1. 实施成效
显著缩短工厂建设或改造周期，降低因设计缺陷导致的返工风险，提升空间利用率和产线平衡性。实例某工厂通过数字化规划设计通过技术集成与业务流程重构，实现建设周期缩短30%、设备故障率下降40%的显著效益。
2. 背景和目标
面向工厂规划与空间优化、设备与产线布局、物流路径 规划、设计资料交付等业务活动，针对工厂设计建设周期长、布局优化难等问题，搭建工厂数字化设计与交付平台，应用建筑信息模型、设备/产线三维建模、工艺/物流仿真、过程模拟等技术，开展工厂数字化设计与交付，缩短工厂建设或改造周期。
3. 典型业务场景
3.1 工厂规划与空间优化
应用建筑信息模型（BIM）和三维建模技术，构建工厂数字化设计与交付平台，建立规划决策知识库，有效缩短工厂建设或改造周期。
3.2 设备与产线布局
通过工艺仿真与过程模拟技术，对设备选型、产线平衡进行数字化验证，解决布局优化难题，确保制造过程稳定高效。
3.3 物流路径规划
结合室内高精度定位导航技术和物流仿真系统，实现物料配送路径的动态规划与智能调度，提升物流配送准时率和空间利用率。
二、数字基础设施建设
1. 实施成效：
提升工厂算力与网络性能，增强安全防护能力，为智能化应用提供稳定、高效的运行环境。实例通过部署TSN网络与边缘计算，某汽车工厂实现生产线实时监控，良品率提升15%。应用零信任架构后，某电子制造企业内部数据泄露事件减少90%。
2. 背景和目标：
面向数据中心、工业网络、安全基础设施建设等业务活 动，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，推动IT和OT深度融合，部署网络安全防护设备，应用算力资源动态调配、负载均衡、异构网络融合、高带宽实时通信、安全态势感知、多层次纵深防御等技术，建设高性能的算力和网络基础设施，以及全方位监测防护的安全基础设施，提升工厂算力、网络和安全防护能力。
3. 典型业务场景
3.1 算力基础设施
动态资源调配：部署边缘计算节点与云计算中心，通过虚拟化技术实现算力按需分配，支持生产高峰期资源弹性扩展。 负载均衡：应用智能调度算法，优化任务分配，避免单点过载，提升系统整体效率。 异构计算支持：集成GPU、FPGA等异构算力，加速工业AI模型训练与推理。
3.2 工业网络基础设施
异构网络融合：统一5G、工业以太网、Wi-Fi 6等协议，构建低时延、高可靠的全连接网络。 高带宽通信：部署TSN（时间敏感网络）技术，保障关键设备间微秒级同步，支撑实时控制与视频监控。 网络切片：为不同业务（如生产控制、物流调度）分配独立虚拟网络，隔离干扰并优化带宽利用率。
3.3 安全基础设施
边界防护：部署下一代防火墙与入侵检测系统（IDS），阻断外部攻击。 终端安全：安装端点检测与响应（EDR）软件，监控设备异常行为。 数据加密：应用国密算法对传输与存储数据加密，防止泄露。 安全态势感知：通过SIEM（安全信息与事件管理）平台聚合日志，实时分析威胁并预警。 零信任架构：实施身份认证与访问控制，确保“最小权限原则”，降低内部风险。
三、数字孪生工厂构建
1. 实施成效：
增强工厂管控效率，支持预测性维护与流程优化，实现运营持续改进。实例通过数字孪生整合2000+设备数据，某汽车零部件工厂实现生产全流程可视化，OEE（设备综合效率）提升22%。 应用异构模型融合技术，某制药企业优化洁净车间气流组织，产品合格率提高12%。
2. 背景和目标
面向厂房、设备、管网等工厂资产的数据采集存储、数 字孪生模型构建等业务活动，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、数据标识解析、异构模型融合、数字主线、工厂操作系统等技术，构建设备、产线、车间、工厂等不同层级的数字孪生模型，与真实工厂映射交互，提升管控效率。
3. 核心业务场景
3.1 工业数据集成
通过OPC UA、MQTT等协议，整合BIM模型、传感器数据、MES系统信息，集成设，备数据构建统一数据池。消除数据孤岛，支持实时分析，将故障诊断时间缩短60%。 数据标识解析 采用GS1或Handle标识体系，为设备、物料赋予唯一ID，实现全生命周期追溯。提升供应链透明度。
3.2异构模型融合
通过融合流体力学与热力学模型，结合几何模型（CAD）、物理模型（FEA）、行为模型（仿真），构建多维度数字孪生体。优化管道布局，降低能耗。 以产品生命周期为主线，串联设计、生产、维护数据，实现跨部门协同，缩短产品迭代周期。
3.3 工厂作系统（FOS）
通过FOS实现生产调度自动化，部署工业物联网平台（如MindSphere、Predix），集成设备控制、数据分析、AI算法，提升全局管控能力和产能利用率。
智能制造典型场景参考指引（2025 年版）
