鲁北首例!滨医附院实施3D打印全距骨假体并人工全踝关节置换术
鲁北首例!滨医附院实施3D打印全距骨假体并人工全踝关节置换术
鲁北首例!滨医附院实施3D打印全距骨假体并人工全踝关节置换术工信部等(děng)三部门印发《电子信息制造业数字化转型实施方案》
日前(rìqián),工业和信息化部、国家发展改革委、国家数据局联合(liánhé)印发《电子信息制造业数字化转型(zhuǎnxíng)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(zhìnénghuà)升级的广度和深度,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(zhōngyāng)经济工作会议和《制造业数字化转型行动方案》有关工作部署,强调要坚持创新引领、统筹谋划、因业制宜(zhìyí)、安全有序,深化数字技术应用,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(dào)2027年(nián),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覆盖(fùgài),服务能力明显增强(míngxiǎnzēngqiáng)。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(tǐxì),形成(xíngchéng)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。
《实施方案》围绕加快(jiākuài)(jiākuài)核心数智技术(jìshù)攻关应用、“点线面(diǎnxiànmiàn)”一体化推进数转智改、加快高端化智能化绿色化协同(xiétóng)提级跃升、夯实软硬协同的多元化(duōyuánhuà)转型(zhuǎnxíng)基础、强化数字化转型服务保障五大方面,提出推进关键核心技术攻关、强化先进计算和人工智能赋能作用、加快电子信息(diànzixìnxī)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、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(jiànlìjiànquán)标准体系、完善数字化转型公共服务(gōnggòngfúwù)体系等(děng)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(tǒngchóu)协调、加大资金保障、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(diànzixìnxī)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》的(de)通知
工信部联(bùlián)电子〔2025〕95号
各省、自治区、直辖市及(jí)计划单列市、新疆生产建设兵团工业(gōngyè)和信息化、发展改革、数据主管部门:
现将《电子信息制造业数字化(shùzìhuà)转型实施方案》印发给你们,请结合实际,认真贯彻落实(guànchèluòshí)。
2025年4月(yuè)22日
电子信息制造业数字化(shùzìhuà)转型实施方案
电子信息制造业是国民经济的战略性、基础性(jīchǔxìng)、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经济深度(shēndù)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(shùzìhuà)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(nèishēng)动力,加快制造强国建设,制定本实施方案。
以习近平新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二十届二中、三中全会精神,全面落实全国新型工业化推进大会部署,加快(jiākuài)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、安全有序,深化数字技术(jìshù)应用,提高电子信息制造业数字化、网络化、智能化(zhìnénghuà)(zhìnénghuà)水平,推动生产方式和组织(zǔzhī)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(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(tígōng)有力支撑。
到2027年,电子信息制造业数字化(shùzìhuà)转型、智能化升级的新型信息基础设施基本完善(wánshàn),规模以上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(jiějuéfāngàn)全面覆盖,形成100个(gè)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(jiànlì)。
到2030年,转型场景更加丰富,建立较为完备的电子信息制造业数据基础制度体系,电子信息制造业工业数据库基本(jīběn)建成,形成(xíngchéng)一批标志性(biāozhìxìng)智能(zhìnéng)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.推进关键(guānjiàn)核心技术攻关。推动(tuīdòng)研究电子信息(diànzixìnxī)制造业数字化转型(zhuǎnxíng)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,重点(zhòngdiǎn)突破高精度高速工业控制、智能设备(shèbèi)集成、复杂系统(xìtǒng)仿真(fǎngzhēn)推演、无损检测、可靠性管理等关键共性技术,提升设备自动化编程(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、智能不良根因分析等系统及(jí)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(jiějuéfāngàn)。鼓励产学研联合建设电子信息数字化转型创新平台,协同开展前沿技术攻关。
2.加快先进通用技术推广应用(yìngyòng)。以整机(zhěngjī)产品和系统创新带动产业链(chǎnyèliàn)配套体系优化完善,打造(dǎzào)先进计算、人工智能、虚拟现实等数智技术应用标杆,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(zài)电子信息制造业应用。鼓励应用智能感知、虚拟现实、增强(zēngqiáng)现实、沉浸(chénjìn)音频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.推动数据要素价值加快释放。引导企业建立健全数据管理(shùjùguǎnlǐ)制度,推动数据管理相关标准贯标。大力发展基于数据洞察(dòngchá)、数据贯通、数据挖掘的(de)新品研发、协同制造、增值服务等新模式,深化典型场景数据分析应用。加快推动电子信息产品(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(xiàonéng)。支持建设电子信息产业大脑,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(zhìlǐ)。
4.强化先进计算、人工智能赋能(fùnéng)作用(zuòyòng)。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、设计仿真优化、技术产品(chǎnpǐn)研发、生产精细(jīngxì)管理、业务模式创新等方面广泛应用。鼓励骨干企业基于通用大模型打造适应(shìyìng)电子信息(diànzixìnxī)制造业复杂任务环境、具备跨模态数据处理能力的行业级(jí)、场景级大模型,形成(xíngchéng)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、测评等公共服务平台,推动大模型行业适配和商业化应用。推动创成式(chuàngchéngshì)设计、设备故障预测、工艺参数自动(zìdòng)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.挖掘推广重点行业数字化转型典型场景(chǎngjǐng)和解决方案。面向电子信息制造业(zhìzàoyè)研发设计、生产制造、质量管控、仓储(cāngchǔ)物流、经营管理、增值服务(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(biāozhǔnhuà)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(yàosù)、知识(zhīshí)模型、工具软件、人才技能(jìnéng)等数字化要素清单,推广工业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(chǎnyèliàn)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(hé)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(lóngtóuqǐyè)开发和共享供应链上下游采供销协同、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)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(de)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(gòngjiàn)共享。
(三)加快高端化智能化绿色化协同(xiétóng)提级跃升
8.加快高端电子信息产品(chǎnpǐn)(chǎnpǐn)智能(zhìnéng)化升级。有序(yǒuxù)推动(tuīdòng)智能产品创新研发,推动智能产品分类代码研究,培育高端智能化电子产品等(děng)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(shèbèi)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(dǎzào)数字化智能(zhìnéng)化(zhìnénghuà)转型标杆。贯彻落实工业(gōngyè)重点行业领域设备更新和(hé)技术(jìshù)改造指南,推动(tuīdòng)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企业(qǐyè)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,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(zhuàngdà)智能化绿色化融合(rónghé)产业。持续挖掘能源电子增长新(xīn)动能,加快先进计算、工业互联网、物联网、人工智能等数智技术在锂电池、光伏(guāngfú)产品研发(yánfā)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)碳排放(páifàng)可信数据空间。聚焦锂电池(lǐdiànchí)、光伏、消费电子、新型显示等重点产品,推动企业建设(jiànshè)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(zhōng)的应用,持续提升碳排放数据核算精准化和可信度(kěxìndù)。
(四(sì))夯实软硬协同的多元化转型基础
12.加强新型信息(xìnxī)基础设施建设。统筹推进先进(xiānjìn)计算产业发展,加快网络、算据、算力、算法(suànfǎ)等融合(rónghé)贯通,推动高性能(gāoxìngnéng)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(shēndù)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.建立健全标准体系。组织编制电子信息(diànzixìnxī)制造(zhìzào)业重点行业(hángyè)智能制造标准体系建设指南(zhǐnán),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(gòujiàn)电子信息制造业数字化转型标准群。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(guójiābiāozhǔn)贯标。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(qǐyè)主导或参与标准制定。
14.强化网络(wǎngluò)和(hé)数据(shùjù)安全治理。指导电子信息(diànzixìnxī)制造企业建立健全工业控制系统(kòngzhìxìtǒng)和信息系统(xìnxīxìtǒng)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。推进电子信息制造业(zhìzàoyè)细分行业领域重要数据识别等(děng)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(chǔzhì)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(qiánghuà)数字化转型服务保障
15.培育数字化(shùzìhuà)转型服务商。推动电子信息制造业数字化转型服务商建立“咨询策划+路径(lùjìng)规划+实施监督+跟踪评价”全栈式服务能力(nénglì),提升(tíshēng)全流程服务供给水平,培育一批场景型服务商、高水平(gāoshuǐpíng)系统集成服务商和出海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(yánjiū)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(zhěnduàn)评估。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。引导地方建立长效(zhǎngxiào)评价(píngjià)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公共服务(gōnggòngfúwù)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(zuòdào)“应评(yīngpíng)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,持续提升(tíshēng)政策宣贯、标准咨询、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(zhīchēng)。
18.健全数据驱动的行业管理与企业服务体系(fúwùtǐxì)。支持(zhīchí)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(yīliàn)一档”、重点企业“一企一码”画像(huàxiàng)数据库,提升行业发展的预测预警和动态运行监测(jiāncè)水平。研究(yánjiū)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(hé)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。
(二)加大资金保障(bǎozhàng)。充分运用科技重大专项、重点研发计划等现有专项资金渠道,支持电子信息制造企业数字化(shùzìhuà)转型共性关键技术攻关与数转智改。发挥国家产融合作平台赋能作用(zuòyòng),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(duì)数字化转型的支持。
(三)强化分析评价。建立电子信息(diànzixìnxī)制造业数字化转型(zhuǎnxíng)常态化评价分析机制,引导企业主动开展(kāizhǎn)评估(pínggū)(pínggū)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(rènwù)举措,持续提高产业治理能力和水平。
(四)加强(jiāqiáng)宣传推广。引导(yǐndǎo)各地区定期举办电子信息制造业(zhìzàoyè)数字化转型(zhuǎnxíng)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、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)。深化产教融合(rónghé)的电子信息制造(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(zhīchí)电子信息制造企业与高校、科研院所合作建立数字技术(jìshù)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,积极引进海外高端人才。
聚焦电子信息(diànzixìnxī)制造业特点,系统梳理研发设计、生产制造、运维服务等(děng)业务环节和经营管理、供应链管理等管理环节的(de)关键场景。坚持问题(wèntí)导向,按照急用先行的原则,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、电子信息(diànzixìnxī)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,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工具和系统兼容性不足,不同地域或部门的研发团队(tuánduì)缺乏统一的协作平台(píngtái),研发数据难以(nányǐ)实时同步共享,导致(dǎozhì)跨团队、跨部门的协作效率低下,难以快速适应新技术或新需求的变化(biànhuà)。
改造(gǎizào)目标:数字化协同研发
实现(shíxiàn)方式和(hé)需要条件:数字化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平台,消除信息孤岛,提高(tígāo)研发效率。通过统一计算协作平台,根据(gēnjù)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(hángyè):新型显示行业、先进计算行业、消费电子行业。
典型场景(chǎngjǐng)2:产品设计
痛点:电子产品结构(jiégòu)复杂度和功能性能要求不断提升,部分企业在(zài)仿真验证(yànzhèng)方面的建设滞后,机理模型构建不全面,仿真分析与测试数据无法有效关联,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,导致后期(hòuqī)额外(éwài)的产品召回和返修成本。
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,应用先进计算、数字孪生、AR/VR、知识图谱等技术,通过全虚拟仿真或者半(bàn)实物半虚拟仿真,开展(kāizhǎn)产品调试和测试验证。将仿真平台与(yǔ)物理测试系统平台的数据关联,通过物理测试数据曲线(qūxiàn)与仿真分析数据曲线对比分析,不断优化(yōuhuà)仿真模型,逐步提升仿真预测的准确性(zhǔnquèxìng)。
重点适用行业:通信设备(shèbèi)行业、先进计算行业。
典型场景3:生产工艺优化(yōuhuà)
痛点:电子产品生产工艺参数众多(zhòngduō),工艺参数修改(xiūgǎi)频繁(pínfán),随着技术升级和终端应用的(de)需求多样化,电子产品越来越微型化、精密化,对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,人工调整工艺参数工作量大,异常处理速度慢,无法及时响应(xiǎngyìng)生产需求。
改造目标(mùbiāo):工艺动态调优
实现方式和(hé)需要(xūyào)条件:建立生产过程全流程一体化(yītǐhuà)管控平台,应用先进计算、工艺机理分析、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,实现批次化生产过程工艺参数动态监测与控制,通过对(duì)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(zhòngdiǎn)适用行业:通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业(diànzihángyè)、新型显示行业、基础电子行业、能源电子行业。
典型场景(chǎngjǐng)4:生产计划调度
痛点(tòngdiǎn):电子产品升级换代快,客户(kèhù)要求复杂多变,多品种小批量生产(shēngchǎn)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、仓储物流等数据,难以实现(nányǐshíxiàn)科学有效的计划调度。
改造目标(mùbiāo):智能排产调度
实现方式和(hé)需要条件:根据市场和客户(kèhù)个性化的要求,实时监控采购供应、生产要素、制造(zhìzào)执行等数据,通过设置多类约束条件和策略,形成多种排产(páichǎn)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(tuījiàn)和调整生产计划调度方案。
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、新型显示行业、基础(jīchǔ)电子行业。
典型场景5:生产线升级改造(gǎizào)
痛点:电子信息产品(chǎnpǐn)订单多样性和定制化需求(xūqiú)日益增长,面对(miànduì)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,以(yǐ)适应不同产品的规格和需求,频繁调整增加设备停工时间,生产人员需要花费更多时间来适应新(xīn)操作流程,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(hé)需要条件:开展标准化、模块化硬件设计,部署自主(zìzhǔ)移动机器人(yídòngjīqìrén)、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(yǔ)数据集成,对(duì)生产线实时监控,采用智能控制系统,根据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(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、新型显示行业、基础(jīchǔ)电子行业。
典型场景(chǎngjǐng)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、更新换代速度快,部分企业(qǐyè)设备管理(guǎnlǐ)中依然依赖手工记录,设备维修人员技能要求高,人员流动也会导致设备管理知识(zhīshí)传递容易中断,当前(dāngqián)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(shèbèi)故障诊断与预测
实现方式和需要条件(tiáojiàn):采用统一(tǒngyī)的系统平台管理设备采购、安装、使用、报废(bàofèi)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度进行预测,提前预警潜在故障(gùzhàng),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(zhīchēng)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(shèbèi)行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业、新型显示行业、基础电子行业、能源电子行业。
典型场景(chǎngjǐng)7:产品质量管控
痛点:多数企业对品质(pǐnzhì)(pǐnzhì)影响因子(yīnzi)缺乏有效的监控与分析,欠缺分析和处理问题的经验积累,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(gǎizào)目标:智能化品质管控
实现方式和(hé)需要条件:建立完善的质量管控集成架构(jiàgòu),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(shèbèi)与(yǔ)人员、样本库、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、质量数据分析等技术,进行产品质量影响因素识别、缺陷(quēxiàn)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(bùduàn)部署预防性(yùfángxìng)措施。
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、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(diànzi)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(guīgé)多样、对存储环境温湿度要求高,且有序列号(xùlièhào)、保质期等批次管理需求,仓储管理中人工记录管理难度大,部分企业仓储配送(pèisòng)、资源计划、生产执行等系统集成度(jíchéngdù)低,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(shíxiàn)方式和需要条件(tiáojiàn):将生产消耗、仓储、运输等数据集成,根据(gēnjù)实时生产消耗,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(hángyè):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、新型显示行业。
典型(diǎnxíng)场景9:能源管理
痛点:电子信息制造业企业耗能设备多样,部分企业存在耗能设备老旧情况,尚未应用智能化的数据采集(cǎijí)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(pèidiàn)、用电情况,缺乏科学(kēxué)有效(yǒuxiào)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
实现方式和需要条件:部署能耗(nénghào)数据智能计量与采集装置(zhuāngzhì),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(fēnxī),采用能流图形式进行工厂全域可视化监测,结合(jiéhé)设备运行、生产工艺、制造成本等数据,建立综合能耗模型(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,通过控制系统(kòngzhìxìtǒng)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。
典型场景10:产品运维服务(fúwù)
痛点:电子信息制造业(zhìzàoyè)产品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(yùnwéi)意识,多处于问题发生后才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(hé)需要条件:建设服务大数据(shùjù)平台(píngtái),整合和集成产品运行工况、维修保养、故障缺陷等数据,为用户提供自助服务和智能服务等多种方案,如产品使用技巧和产品诊断排障自助服务、基于数据的远程(yuǎnchéng)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(huánjìng)数据和用户使用习惯的方案建议服务等。
重点适用行业: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(diànzihángyè)、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,不同物料交付要求多样,企业无法及时有效监控原料供应风险(fēngxiǎn),被动接受突发供货异常事件(shìjiàn),导致(dǎozhì)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(yùjǐng)与弹性管控
实现方式和需要条件:针对不同物料设定相应的采购模型,用集成建模、多目标寻优、数据跨域控制等技术(jìshù),设定合理的采购提前期,确保供应商(gōngyìngshāng)物料供货异常(yìcháng)时,企业有充足(chōngzú)的时间应对处理。建立供应链管理系统(guǎnlǐxìtǒng),集成知识图谱、先进(xiānjìn)计算等技术,开展供应链风险隐患识别、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(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(hángyè):新型显示行业、通信(tōngxìn)设备行业、先进计算行业、消费电子行业。
二、电子(diànzi)信息技术和产品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:提升北斗在智能手机、穿戴设备等产品上的应用(yìngyòng)比例,探索亚米级定位应用场景,增强产品在室内等遮挡(zhēdǎng)区域的多源融合定位、高精度(gāojīngdù)定位能力(nénglì),打造室内外无缝连续定位体系(tǐxì)。促进北斗车载终端赋能应用,通过车辆北斗地基(dìjī)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(duōpín)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、三维数字内容(nèiróng)等产品和(hé)技术,构建行业解决方案。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(jiāohù)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(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(zhìzuò)、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(rénjījiāohù)方案
实现(shíxiàn)方式:促进(cùjìn)TFT-LCD、AMOLED、Micro-LED、3D显示、激光显示等显示技术(jìshù)在(zài)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(zhōngduān)、远程连接、文化内容呈现(chéngxiàn)等场景中推广。开发视听体验(tǐyàn)数据交互终端,构建人性化、沉浸式互动体验。推动量子点显示、全息(quánxī)显示等技术攻关,加快光场重构、空中无介质物理(wùlǐ)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。
典型场景15:电子信息产品赋能新型信息基础设施建设(jiànshè)
实现方式:在工业智联、城市智联、低空(dīkōng)智联、农业智联等(děng)领域,应用协议兼容、软件定义、物联(wùlián)平台免调试接入等技术,推动通信、芯片(xīnpiàn)、显示模组等软硬件(ruǎnyìngjiàn)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(kòngzhì)提供物联支撑,满足高中低速、广域覆盖、上行增强等业务(yèwù)需求。加强搭载(dāzài)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(diànzixìnxī)产品,实现实时数据处理和高性能计算。
一图读懂《电子信息(diànzixìnxī)制造业数字化转型实施方案》


工信部等(děng)三部门印发《电子信息制造业数字化转型实施方案》
日前(rìqián),工业和信息化部、国家发展改革委、国家数据局联合(liánhé)印发《电子信息制造业数字化转型(zhuǎnxíng)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(zhìnénghuà)升级的广度和深度,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(zhōngyāng)经济工作会议和《制造业数字化转型行动方案》有关工作部署,强调要坚持创新引领、统筹谋划、因业制宜(zhìyí)、安全有序,深化数字技术应用,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(dào)2027年(nián),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覆盖(fùgài),服务能力明显增强(míngxiǎnzēngqiáng)。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(tǐxì),形成(xíngchéng)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。
《实施方案》围绕加快(jiākuài)(jiākuài)核心数智技术(jìshù)攻关应用、“点线面(diǎnxiànmiàn)”一体化推进数转智改、加快高端化智能化绿色化协同(xiétóng)提级跃升、夯实软硬协同的多元化(duōyuánhuà)转型(zhuǎnxíng)基础、强化数字化转型服务保障五大方面,提出推进关键核心技术攻关、强化先进计算和人工智能赋能作用、加快电子信息(diànzixìnxī)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、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(jiànlìjiànquán)标准体系、完善数字化转型公共服务(gōnggòngfúwù)体系等(děng)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(tǒngchóu)协调、加大资金保障、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(diànzixìnxī)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》的(de)通知
工信部联(bùlián)电子〔2025〕95号
各省、自治区、直辖市及(jí)计划单列市、新疆生产建设兵团工业(gōngyè)和信息化、发展改革、数据主管部门:
现将《电子信息制造业数字化(shùzìhuà)转型实施方案》印发给你们,请结合实际,认真贯彻落实(guànchèluòshí)。
2025年4月(yuè)22日
电子信息制造业数字化(shùzìhuà)转型实施方案
电子信息制造业是国民经济的战略性、基础性(jīchǔxìng)、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经济深度(shēndù)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(shùzìhuà)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(nèishēng)动力,加快制造强国建设,制定本实施方案。
以习近平新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二十届二中、三中全会精神,全面落实全国新型工业化推进大会部署,加快(jiākuài)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、安全有序,深化数字技术(jìshù)应用,提高电子信息制造业数字化、网络化、智能化(zhìnénghuà)(zhìnénghuà)水平,推动生产方式和组织(zǔzhī)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(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(tígōng)有力支撑。
到2027年,电子信息制造业数字化(shùzìhuà)转型、智能化升级的新型信息基础设施基本完善(wánshàn),规模以上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(jiějuéfāngàn)全面覆盖,形成100个(gè)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(jiànlì)。
到2030年,转型场景更加丰富,建立较为完备的电子信息制造业数据基础制度体系,电子信息制造业工业数据库基本(jīběn)建成,形成(xíngchéng)一批标志性(biāozhìxìng)智能(zhìnéng)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.推进关键(guānjiàn)核心技术攻关。推动(tuīdòng)研究电子信息(diànzixìnxī)制造业数字化转型(zhuǎnxíng)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,重点(zhòngdiǎn)突破高精度高速工业控制、智能设备(shèbèi)集成、复杂系统(xìtǒng)仿真(fǎngzhēn)推演、无损检测、可靠性管理等关键共性技术,提升设备自动化编程(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、智能不良根因分析等系统及(jí)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(jiějuéfāngàn)。鼓励产学研联合建设电子信息数字化转型创新平台,协同开展前沿技术攻关。
2.加快先进通用技术推广应用(yìngyòng)。以整机(zhěngjī)产品和系统创新带动产业链(chǎnyèliàn)配套体系优化完善,打造(dǎzào)先进计算、人工智能、虚拟现实等数智技术应用标杆,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(zài)电子信息制造业应用。鼓励应用智能感知、虚拟现实、增强(zēngqiáng)现实、沉浸(chénjìn)音频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.推动数据要素价值加快释放。引导企业建立健全数据管理(shùjùguǎnlǐ)制度,推动数据管理相关标准贯标。大力发展基于数据洞察(dòngchá)、数据贯通、数据挖掘的(de)新品研发、协同制造、增值服务等新模式,深化典型场景数据分析应用。加快推动电子信息产品(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(xiàonéng)。支持建设电子信息产业大脑,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(zhìlǐ)。
4.强化先进计算、人工智能赋能(fùnéng)作用(zuòyòng)。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、设计仿真优化、技术产品(chǎnpǐn)研发、生产精细(jīngxì)管理、业务模式创新等方面广泛应用。鼓励骨干企业基于通用大模型打造适应(shìyìng)电子信息(diànzixìnxī)制造业复杂任务环境、具备跨模态数据处理能力的行业级(jí)、场景级大模型,形成(xíngchéng)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、测评等公共服务平台,推动大模型行业适配和商业化应用。推动创成式(chuàngchéngshì)设计、设备故障预测、工艺参数自动(zìdòng)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.挖掘推广重点行业数字化转型典型场景(chǎngjǐng)和解决方案。面向电子信息制造业(zhìzàoyè)研发设计、生产制造、质量管控、仓储(cāngchǔ)物流、经营管理、增值服务(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(biāozhǔnhuà)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(yàosù)、知识(zhīshí)模型、工具软件、人才技能(jìnéng)等数字化要素清单,推广工业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(chǎnyèliàn)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(hé)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(lóngtóuqǐyè)开发和共享供应链上下游采供销协同、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)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(de)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(gòngjiàn)共享。
(三)加快高端化智能化绿色化协同(xiétóng)提级跃升
8.加快高端电子信息产品(chǎnpǐn)(chǎnpǐn)智能(zhìnéng)化升级。有序(yǒuxù)推动(tuīdòng)智能产品创新研发,推动智能产品分类代码研究,培育高端智能化电子产品等(děng)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(shèbèi)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(dǎzào)数字化智能(zhìnéng)化(zhìnénghuà)转型标杆。贯彻落实工业(gōngyè)重点行业领域设备更新和(hé)技术(jìshù)改造指南,推动(tuīdòng)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企业(qǐyè)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,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(zhuàngdà)智能化绿色化融合(rónghé)产业。持续挖掘能源电子增长新(xīn)动能,加快先进计算、工业互联网、物联网、人工智能等数智技术在锂电池、光伏(guāngfú)产品研发(yánfā)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)碳排放(páifàng)可信数据空间。聚焦锂电池(lǐdiànchí)、光伏、消费电子、新型显示等重点产品,推动企业建设(jiànshè)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(zhōng)的应用,持续提升碳排放数据核算精准化和可信度(kěxìndù)。
(四(sì))夯实软硬协同的多元化转型基础
12.加强新型信息(xìnxī)基础设施建设。统筹推进先进(xiānjìn)计算产业发展,加快网络、算据、算力、算法(suànfǎ)等融合(rónghé)贯通,推动高性能(gāoxìngnéng)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(shēndù)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.建立健全标准体系。组织编制电子信息(diànzixìnxī)制造(zhìzào)业重点行业(hángyè)智能制造标准体系建设指南(zhǐnán),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(gòujiàn)电子信息制造业数字化转型标准群。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(guójiābiāozhǔn)贯标。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(qǐyè)主导或参与标准制定。

14.强化网络(wǎngluò)和(hé)数据(shùjù)安全治理。指导电子信息(diànzixìnxī)制造企业建立健全工业控制系统(kòngzhìxìtǒng)和信息系统(xìnxīxìtǒng)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。推进电子信息制造业(zhìzàoyè)细分行业领域重要数据识别等(děng)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(chǔzhì)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(qiánghuà)数字化转型服务保障
15.培育数字化(shùzìhuà)转型服务商。推动电子信息制造业数字化转型服务商建立“咨询策划+路径(lùjìng)规划+实施监督+跟踪评价”全栈式服务能力(nénglì),提升(tíshēng)全流程服务供给水平,培育一批场景型服务商、高水平(gāoshuǐpíng)系统集成服务商和出海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(yánjiū)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(zhěnduàn)评估。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。引导地方建立长效(zhǎngxiào)评价(píngjià)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公共服务(gōnggòngfúwù)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(zuòdào)“应评(yīngpíng)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,持续提升(tíshēng)政策宣贯、标准咨询、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(zhīchēng)。
18.健全数据驱动的行业管理与企业服务体系(fúwùtǐxì)。支持(zhīchí)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(yīliàn)一档”、重点企业“一企一码”画像(huàxiàng)数据库,提升行业发展的预测预警和动态运行监测(jiāncè)水平。研究(yánjiū)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(hé)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。
(二)加大资金保障(bǎozhàng)。充分运用科技重大专项、重点研发计划等现有专项资金渠道,支持电子信息制造企业数字化(shùzìhuà)转型共性关键技术攻关与数转智改。发挥国家产融合作平台赋能作用(zuòyòng),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(duì)数字化转型的支持。
(三)强化分析评价。建立电子信息(diànzixìnxī)制造业数字化转型(zhuǎnxíng)常态化评价分析机制,引导企业主动开展(kāizhǎn)评估(pínggū)(pínggū)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(rènwù)举措,持续提高产业治理能力和水平。
(四)加强(jiāqiáng)宣传推广。引导(yǐndǎo)各地区定期举办电子信息制造业(zhìzàoyè)数字化转型(zhuǎnxíng)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、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)。深化产教融合(rónghé)的电子信息制造(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(zhīchí)电子信息制造企业与高校、科研院所合作建立数字技术(jìshù)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,积极引进海外高端人才。
聚焦电子信息(diànzixìnxī)制造业特点,系统梳理研发设计、生产制造、运维服务等(děng)业务环节和经营管理、供应链管理等管理环节的(de)关键场景。坚持问题(wèntí)导向,按照急用先行的原则,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、电子信息(diànzixìnxī)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,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工具和系统兼容性不足,不同地域或部门的研发团队(tuánduì)缺乏统一的协作平台(píngtái),研发数据难以(nányǐ)实时同步共享,导致(dǎozhì)跨团队、跨部门的协作效率低下,难以快速适应新技术或新需求的变化(biànhuà)。
改造(gǎizào)目标:数字化协同研发
实现(shíxiàn)方式和(hé)需要条件:数字化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平台,消除信息孤岛,提高(tígāo)研发效率。通过统一计算协作平台,根据(gēnjù)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(hángyè):新型显示行业、先进计算行业、消费电子行业。
典型场景(chǎngjǐng)2:产品设计
痛点:电子产品结构(jiégòu)复杂度和功能性能要求不断提升,部分企业在(zài)仿真验证(yànzhèng)方面的建设滞后,机理模型构建不全面,仿真分析与测试数据无法有效关联,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,导致后期(hòuqī)额外(éwài)的产品召回和返修成本。
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,应用先进计算、数字孪生、AR/VR、知识图谱等技术,通过全虚拟仿真或者半(bàn)实物半虚拟仿真,开展(kāizhǎn)产品调试和测试验证。将仿真平台与(yǔ)物理测试系统平台的数据关联,通过物理测试数据曲线(qūxiàn)与仿真分析数据曲线对比分析,不断优化(yōuhuà)仿真模型,逐步提升仿真预测的准确性(zhǔnquèxìng)。
重点适用行业:通信设备(shèbèi)行业、先进计算行业。
典型场景3:生产工艺优化(yōuhuà)
痛点:电子产品生产工艺参数众多(zhòngduō),工艺参数修改(xiūgǎi)频繁(pínfán),随着技术升级和终端应用的(de)需求多样化,电子产品越来越微型化、精密化,对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,人工调整工艺参数工作量大,异常处理速度慢,无法及时响应(xiǎngyìng)生产需求。
改造目标(mùbiāo):工艺动态调优
实现方式和(hé)需要(xūyào)条件:建立生产过程全流程一体化(yītǐhuà)管控平台,应用先进计算、工艺机理分析、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,实现批次化生产过程工艺参数动态监测与控制,通过对(duì)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(zhòngdiǎn)适用行业:通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业(diànzihángyè)、新型显示行业、基础电子行业、能源电子行业。
典型场景(chǎngjǐng)4:生产计划调度
痛点(tòngdiǎn):电子产品升级换代快,客户(kèhù)要求复杂多变,多品种小批量生产(shēngchǎn)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、仓储物流等数据,难以实现(nányǐshíxiàn)科学有效的计划调度。
改造目标(mùbiāo):智能排产调度
实现方式和(hé)需要条件:根据市场和客户(kèhù)个性化的要求,实时监控采购供应、生产要素、制造(zhìzào)执行等数据,通过设置多类约束条件和策略,形成多种排产(páichǎn)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(tuījiàn)和调整生产计划调度方案。
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、新型显示行业、基础(jīchǔ)电子行业。
典型场景5:生产线升级改造(gǎizào)
痛点:电子信息产品(chǎnpǐn)订单多样性和定制化需求(xūqiú)日益增长,面对(miànduì)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,以(yǐ)适应不同产品的规格和需求,频繁调整增加设备停工时间,生产人员需要花费更多时间来适应新(xīn)操作流程,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(hé)需要条件:开展标准化、模块化硬件设计,部署自主(zìzhǔ)移动机器人(yídòngjīqìrén)、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(yǔ)数据集成,对(duì)生产线实时监控,采用智能控制系统,根据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(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、新型显示行业、基础(jīchǔ)电子行业。
典型场景(chǎngjǐng)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、更新换代速度快,部分企业(qǐyè)设备管理(guǎnlǐ)中依然依赖手工记录,设备维修人员技能要求高,人员流动也会导致设备管理知识(zhīshí)传递容易中断,当前(dāngqián)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(shèbèi)故障诊断与预测
实现方式和需要条件(tiáojiàn):采用统一(tǒngyī)的系统平台管理设备采购、安装、使用、报废(bàofèi)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度进行预测,提前预警潜在故障(gùzhàng),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(zhīchēng)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(shèbèi)行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业、新型显示行业、基础电子行业、能源电子行业。
典型场景(chǎngjǐng)7:产品质量管控
痛点:多数企业对品质(pǐnzhì)(pǐnzhì)影响因子(yīnzi)缺乏有效的监控与分析,欠缺分析和处理问题的经验积累,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(gǎizào)目标:智能化品质管控
实现方式和(hé)需要条件:建立完善的质量管控集成架构(jiàgòu),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(shèbèi)与(yǔ)人员、样本库、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、质量数据分析等技术,进行产品质量影响因素识别、缺陷(quēxiàn)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(bùduàn)部署预防性(yùfángxìng)措施。
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、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(diànzi)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(guīgé)多样、对存储环境温湿度要求高,且有序列号(xùlièhào)、保质期等批次管理需求,仓储管理中人工记录管理难度大,部分企业仓储配送(pèisòng)、资源计划、生产执行等系统集成度(jíchéngdù)低,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(shíxiàn)方式和需要条件(tiáojiàn):将生产消耗、仓储、运输等数据集成,根据(gēnjù)实时生产消耗,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(hángyè):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、新型显示行业。
典型(diǎnxíng)场景9:能源管理
痛点:电子信息制造业企业耗能设备多样,部分企业存在耗能设备老旧情况,尚未应用智能化的数据采集(cǎijí)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(pèidiàn)、用电情况,缺乏科学(kēxué)有效(yǒuxiào)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
实现方式和需要条件:部署能耗(nénghào)数据智能计量与采集装置(zhuāngzhì),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(fēnxī),采用能流图形式进行工厂全域可视化监测,结合(jiéhé)设备运行、生产工艺、制造成本等数据,建立综合能耗模型(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,通过控制系统(kòngzhìxìtǒng)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。
典型场景10:产品运维服务(fúwù)
痛点:电子信息制造业(zhìzàoyè)产品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(yùnwéi)意识,多处于问题发生后才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(hé)需要条件:建设服务大数据(shùjù)平台(píngtái),整合和集成产品运行工况、维修保养、故障缺陷等数据,为用户提供自助服务和智能服务等多种方案,如产品使用技巧和产品诊断排障自助服务、基于数据的远程(yuǎnchéng)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(huánjìng)数据和用户使用习惯的方案建议服务等。
重点适用行业: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(diànzihángyè)、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,不同物料交付要求多样,企业无法及时有效监控原料供应风险(fēngxiǎn),被动接受突发供货异常事件(shìjiàn),导致(dǎozhì)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(yùjǐng)与弹性管控
实现方式和需要条件:针对不同物料设定相应的采购模型,用集成建模、多目标寻优、数据跨域控制等技术(jìshù),设定合理的采购提前期,确保供应商(gōngyìngshāng)物料供货异常(yìcháng)时,企业有充足(chōngzú)的时间应对处理。建立供应链管理系统(guǎnlǐxìtǒng),集成知识图谱、先进(xiānjìn)计算等技术,开展供应链风险隐患识别、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(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(hángyè):新型显示行业、通信(tōngxìn)设备行业、先进计算行业、消费电子行业。
二、电子(diànzi)信息技术和产品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:提升北斗在智能手机、穿戴设备等产品上的应用(yìngyòng)比例,探索亚米级定位应用场景,增强产品在室内等遮挡(zhēdǎng)区域的多源融合定位、高精度(gāojīngdù)定位能力(nénglì),打造室内外无缝连续定位体系(tǐxì)。促进北斗车载终端赋能应用,通过车辆北斗地基(dìjī)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(duōpín)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、三维数字内容(nèiróng)等产品和(hé)技术,构建行业解决方案。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(jiāohù)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(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(zhìzuò)、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(rénjījiāohù)方案
实现(shíxiàn)方式:促进(cùjìn)TFT-LCD、AMOLED、Micro-LED、3D显示、激光显示等显示技术(jìshù)在(zài)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(zhōngduān)、远程连接、文化内容呈现(chéngxiàn)等场景中推广。开发视听体验(tǐyàn)数据交互终端,构建人性化、沉浸式互动体验。推动量子点显示、全息(quánxī)显示等技术攻关,加快光场重构、空中无介质物理(wùlǐ)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。
典型场景15:电子信息产品赋能新型信息基础设施建设(jiànshè)
实现方式:在工业智联、城市智联、低空(dīkōng)智联、农业智联等(děng)领域,应用协议兼容、软件定义、物联(wùlián)平台免调试接入等技术,推动通信、芯片(xīnpiàn)、显示模组等软硬件(ruǎnyìngjiàn)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(kòngzhì)提供物联支撑,满足高中低速、广域覆盖、上行增强等业务(yèwù)需求。加强搭载(dāzài)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(diànzixìnxī)产品,实现实时数据处理和高性能计算。
一图读懂《电子信息(diànzixìnxī)制造业数字化转型实施方案》




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