为加快推动制造业数字化转型智能化升级，打造智能制造 “升级版”，工业和信息化部在《智能制造典型场景参考指引（2024 年版）》基础上，结合智能制造发展实践，进一步修订形成了《智能制造典型场景参考指引（2025 年版）（征求意见稿）》，现公开征求社会各界意见。
智能制造典型场景是智能工厂建设的基础，是推进智能制造的基本业务单元。此次《智能制造典型场景参考指引（2025 年版）（征求意见稿）》，根据智能制造多年探索实践，结合技术创新和融合应用发展趋势，凝练出 8 个环节的 40 个智能制造典型场景，作为智能工厂梯度培育、智能制造系统解决方案 “揭榜挂帅”、智能制造标准体系建设等工作的参考指引。这 8 个环节包括工厂建设、产品研发、工艺设计、生产管理、仓储物流、质量管控、设备运维以及供应链协同。
在工厂建设环节，涉及工厂数字化规划设计、数字基础设施建设、数字孪生工厂构建等场景。其中，工厂数字化规划设计可通过搭建相关平台，应用建筑信息模型等技术，缩短工厂建设或改造周期；数字基础设施建设则通过部署网络安全防护设备等，提升工厂算力、网络和安全防护能力。
产品研发环节包含产品数字化设计、产品虚拟验证等场景。产品数字化设计借助 CAD、CAE、PLM 等数字化设计工具，以及人工智能大模型技术，缩短产品上市周期，降低研发成本。
工艺设计环节有工艺数字化设计、制造工程优化等场景。工艺数字化设计通过部署工艺设计仿真工具，应用机理建模等技术，实现工艺设计快速迭代优化。
生产管理环节涵盖生产计划优化、车间智能排产、生产统计跟踪等多个场景。生产计划优化可通过构建生产计划系统，应用需求预测等技术，实现生产计划优化和动态调整，缩短订单交付周期。
仓储物流环节包括仓储智能管理、物料精准配送等场景。仓储智能管理通过建设自动化立体仓库和智能仓储管理系统，提高库存周转率和空间利用率。
质量管控环节涉及在线质量检测、质量大数据分析与优化等场景。在线质量检测借助智能检测装备，融合多种技术，实现产品质量在线检测、分析、评价和预测。
设备运维环节有设备实时监控、设备智能运维等场景。设备实时监控通过部署设备运行监控系统，实现设备数据实时采集、状态分析和异常报警，提高设备运行效率。
供应链协同环节包含供应链需求预测、供应链协同计划等场景。供应链需求预测通过应用大数据分析、机器学习等技术，实现对市场需求的精准预测，为供应链决策提供有力支持。
若各界人士有意见或建议，请于 2025 年 3 月 31 日前通过书面或电子邮件方式（请在邮件或信件上注明主题 “智能制造典型场景参考指引反馈意见”，并留下联系方式）反馈至工业和信息化部装备工业一司（智能制造处）。
附件：《智能制造典型场景参考指引（2025 年版）（征求意见稿）》
为加快推动制造业数字化转型智能化升级，打造智能制造 “升级版”，工业和信息化部在《智能制造典型场景参考指引（2024 年版）》基础上，结合智能制造发展实践，进一步修订形成了《智能制造典型场景参考指引（2025 年版）（征求意见稿）》，现公开征求社会各界意见。
智能制造典型场景是智能工厂建设的基础，是推进智能制造的基本业务单元。此次《智能制造典型场景参考指引（2025 年版）（征求意见稿）》，根据智能制造多年探索实践，结合技术创新和融合应用发展趋势，凝练出 8 个环节的 40 个智能制造典型场景，作为智能工厂梯度培育、智能制造系统解决方案 “揭榜挂帅”、智能制造标准体系建设等工作的参考指引。这 8 个环节包括工厂建设、产品研发、工艺设计、生产管理、仓储物流、质量管控、设备运维以及供应链协同。
在工厂建设环节，涉及工厂数字化规划设计、数字基础设施建设、数字孪生工厂构建等场景。其中，工厂数字化规划设计可通过搭建相关平台，应用建筑信息模型等技术，缩短工厂建设或改造周期；数字基础设施建设则通过部署网络安全防护设备等，提升工厂算力、网络和安全防护能力。
产品研发环节包含产品数字化设计、产品虚拟验证等场景。产品数字化设计借助 CAD、CAE、PLM 等数字化设计工具，以及人工智能大模型技术，缩短产品上市周期，降低研发成本。
工艺设计环节有工艺数字化设计、制造工程优化等场景。工艺数字化设计通过部署工艺设计仿真工具，应用机理建模等技术，实现工艺设计快速迭代优化。
生产管理环节涵盖生产计划优化、车间智能排产、生产统计跟踪等多个场景。生产计划优化可通过构建生产计划系统，应用需求预测等技术，实现生产计划优化和动态调整，缩短订单交付周期。
仓储物流环节包括仓储智能管理、物料精准配送等场景。仓储智能管理通过建设自动化立体仓库和智能仓储管理系统，提高库存周转率和空间利用率。
质量管控环节涉及在线质量检测、质量大数据分析与优化等场景。在线质量检测借助智能检测装备，融合多种技术，实现产品质量在线检测、分析、评价和预测。
设备运维环节有设备实时监控、设备智能运维等场景。设备实时监控通过部署设备运行监控系统，实现设备数据实时采集、状态分析和异常报警，提高设备运行效率。
供应链协同环节包含供应链需求预测、供应链协同计划等场景。供应链需求预测通过应用大数据分析、机器学习等技术，实现对市场需求的精准预测，为供应链决策提供有力支持。
若各界人士有意见或建议，请于 2025 年 3 月 31 日前通过书面或电子邮件方式（请在邮件或信件上注明主题 “智能制造典型场景参考指引反馈意见”，并留下联系方式）反馈至工业和信息化部装备工业一司（智能制造处）。
附件：《智能制造典型场景参考指引（2025 年版）（征求意见稿）》
