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。近期，工业和信息化部组织编制了#智能制造典型场景参考指引2025年版，该版本可以称之为是智能制造“升级版”。今天我们来解读下新版本有哪些变化，正在申报的企业该如何决策。

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2025版有哪些改动值得关注？

1. 场景整合：从 15 个环节到 8 大闭环

2024 年版的 15 个环节被重新洗牌，整合为覆盖工厂建设到供应链管理的八大业务闭环。比如原来分散的“信息基础设施”和“环保管理”，现在被揉进“数字基础设施建设”和“碳资产全生命周期管理”两个新场景，要求企业从单点优化转向“产品 — 生产 — 服务 — 供应链”的一体化落地。这意味着，未来评估不再看你某个系统多牛，而是看整体协同能力。

2. 技术升级：AI 从辅助决策到自主输出

新版还有一个大的改动，就是把 AI 从“工具人”升级成“决策官”。以前“预测性维护”靠阈值报警，现在要求用“语言大模型+知识图谱”实现设备故障的“异常语义定位”。更绝的是“生成式设计”和“工艺自动生成”被写入场景，大模型直接输出设计方案，连工程师的“灵魂画手”身份都要被替代了。

3. 新增场景：供应链韧性和低碳成硬指标

新版新增#供应链风险预警与调度 和 #碳资产全生命周期管理 两大场景。碳管理方面，要求企业从原材料采购到产品回收，全程追踪碳排放数据，甚至能生成#碳足迹报告。供应链方面，系统得能识别全球供应商的潜在风险，比如地缘政治、自然灾害，提前调整采购策略。这对出口型企业尤其重要，否则一旦供应链出问题，认证可能直接降级。

申报中的企业参考哪一版？

关于这个问题，各家企业根据自身情况，可以有不同的选择。

首先，政策确实给了缓冲期。参考2024版的经验，新版发布后通常有3-6个月过渡期，地方工信部门会具体明确执行时间。目前处在申报阶段的企业，理论上仍可使用2024版标准。

但要注意，2024版相对"温和"，2025版要求明显提高。如果你的企业数字化基础较弱，抓紧按旧标准申报确实能降低难度。特别是那些已经在旧框架下准备材料的，没必要临时换赛道。

不过也要看长远。符合2025版的企业未来在政策支持、项目申报上可能更有优势。如果你们数字化水平较高，特别是已经布局了AI、数字孪生等新技术，不妨直接挑战新标准，抢占先机。

最稳妥的做法是立即咨询当地工信部门，了解具体的政策执行时间表。同时对比两个版本，评估自身条件——如果差距不大，建议迎难而上；如果需要大规模改造，就先按旧版完成申报，再逐步升级。

以下是智能制造典型场景参考指引（2025年版）官方版全文，供大家参考。

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一、工厂建设环节

1.工厂数字化规划设计

应用建筑信息模型（BIM）、三维建模、物流仿真等技术，实现工厂设计与交付的全流程数字化，缩短建设周期。

2.数字基础设施建设

构建高性能算力网络与安全防护体系，推动 IT 与 OT 深度融合，部署 5G、动态身份验证等技术，提升工厂算力与网络安全能力。

3.数字孪生工厂构建

通过工业数据集成与异构模型融合，构建设备、产线、车间等多层级数字孪生模型，实现工厂运营实时优化。

二、产品研发环节

4.产品数字化设计

集成 CAD、CAE、PLM 工具与人工智能大模型，开展生成式设计创新，缩短产品研发周期。

5.产品虚拟验证

搭建虚实融合试验环境，应用多物理场仿真技术，实现产品功能性能的全虚拟验证，降低研发成本。

三、工艺设计环节

6.工艺数字化设计

部署工艺仿真工具与知识图谱，实现工艺参数自动生成与快速迭代优化。

7.制造工程优化

搭建中试环境或产线模拟系统，通过产能分析与虚拟测试，优化生产节拍与资源配置。

四、生产管理环节

8.生产计划优化

打通采购、生产、物流系统，应用需求预测与多目标优化算法，动态调整生产计划。

9.车间智能排产

基于安全库存与实时生产数据，采用强化学习技术实现多目标排产优化，提升资源利用率。

10.生产进度跟踪

部署数据采集与监控系统，应用机器学习实时分析生产指标，提高生产透明度。

11.生产动态调度

针对设备故障、紧急插单等扰动，通过运筹优化与遗传算法实现资源动态配置。

12.仓储智能管理

建设自动化立体仓库与智能仓储系统，应用库存实时调整技术，提高库存周转率。

13.物料精准配送

部署自主移动机器人（AGV）与路径动态规划系统，实现厂内物料准时配送。

14.危险作业自动化

应用防爆机器人、远程操控系统替代人工，实现高危环境作业的少人化。

15.安全一体化管控

整合视频监控与 AI 行为分析，构建实时风险预警平台，降低事故率。

16.能源智能管控

部署能耗采集设备与多能互补系统，实现高能耗设备参数优化与工厂能源综合调度。

碳资产全生命周期管理

建立数字化碳管理系统，应用碳足迹追踪与碳捕获技术，实现碳排放精细化核算。

18.污染在线管控

部署污染排放在线监测设备，结合污染源追溯技术，实现污染全过程动态治理。

19.网络协同制造

打造跨地域协同平台，实现研发、生产、供应链资源的自适应调度。

五、生产作业环节

20.柔性产线快速换产

集成智能机器人与可重构产线，实现多品种产品混线生产的秒级切换。

21.工艺动态优化

应用机理与数据混合建模技术，实时生成最优工艺参数，提升产品质量一致性。

22.先进过程控制

采用模型预测控制（MPC）技术，实现复杂工艺过程的闭环精准控制。

23.人机协同作业

部署协作机器人与智能穿戴设备，通过视觉识别与安全防护技术实现人机高效协作。

24.在线智能检测

构建机器视觉检测系统，应用参数放行技术实现产品质量实时判定。

25.质量精准追溯

基于条码、区块链技术，集成原料、生产、使用全链条数据，实现质量问题精准溯源。

26.质量分析与改进

构建质量知识库与预测模型，实现质量问题提前预警与持续改进。

27.设备运行监控

部署多模态数据融合系统，实现设备状态实时采集与远程操作。

28.设备故障诊断与预测

结合振动传感器与机器学习，建立设备健康管理系统，实现故障提前介入。

29.设备维修维护

应用智能终端与维修知识库，实现维修工单自动化与方案优化。

六、运营管理环节

30.智能经营决策

构建智慧决策系统，应用数字沙盘模拟与业务流程自动化技术，提升科学决策水平。

31.数智精益管理

将精益理念与大数据深度融合，实现生产要素精准管控与效率提升。

32.规模化定制

打通客户需求与柔性生产系统，实现低成本、高效率的个性化产品交付。

33.产品精准营销

基于用户画像与深度学习算法，优化营销策略并实现供需精准匹配。

七、产品服务环节

34.远程运维服务

搭建远程诊断与预测性维护系统，实现产品全生命周期健康管理。

35.产品增值服务

通过设备状态数据采集，叠加软件订阅、产品优化等服务，拓展产品价值空间。

36.客户主动服务

应用多渠道数据整合与语言大模型，实现客户参与的产品迭代与服务优化。

八、供应链管理环节

37.供应商数字化管理

建立供应商协同平台，实现采购、质量、交付数据的实时共享与协同优化。

38.采购计划优化协同

整合市场、库存、生产数据，实现采购计划自动生成与上下游协同。

39.供应链风险预警与调度

构建供应链协同平台，应用风险识别与自主修复技术，提升供应链韧性。

40.供应链物流智能配送

部署智能物流设备与路径优化系统，实现厂外物流的高效调度与准时交付。

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