聚焦產業鏈上下游企業研發設計、生產制造、運維服務、經營管理、供應鏈管理等場景，以場景為切入點梳理數字化轉型痛點需求，繪制重點行業、重點產業鏈數字化轉型場景圖譜（簡稱“一圖譜”），明確企業數字化轉型路徑，促進產業鏈上下游企業協同開展轉型升級。分場景梳理數據要素、知識模型、工具軟件、人才技能等數字化轉型要素清單（簡稱“四清單”，合稱“一圖四清單”），助力政產學研各界聯合攻堅場景數字化轉型關鍵難點。

No.1

場景參考架構

場景是制造業全生命周期的基本單元，也是供需雙方協同推進數字化轉型的紐帶。制造業數字化轉型可以轉化為多個更具操作性的場景轉型，通過打造標準化的數字場景解決方案，實現以場景轉型之“和”形成行業整體轉型之“解”。

一、場景分類

基于企業或產業鏈創造價值的過程，將場景劃分為研發設計、生產制造、運維服務、經營管理、供應鏈管理等，同時區分跨環節協同類。具體如下：

1、研發設計：利用計算機輔助設計、數字化仿真、數字樣機、模型驅動設計等數字技術和工具，開展產品樣品或服務樣例設計和仿真，包含產品平臺化設計、產品協同測試驗證、產品工藝虛擬仿真、產線及工廠三維優化設計等細分場景。

2、生產制造：利用物聯網、計算機輔助生產、數字化制造執行系統等數字技術和工具，將原材料、零部件、能源、信息等批量轉化為產品或服務，包含多工廠/多基地協同排產、生產工藝優化、質量智能檢測、遠程能耗監測、安環監測與監管等細分場景。

3、運維服務：利用互聯網連接、數字化售后服務等，開展企業設備健康管理，并為客戶提供產品售后跟蹤和技術支持，包括設備在線監測維護、產品運維及后市場服務等細分場景。

4、經營管理：利用數字化技術手段和信息管理系統，對企業經營過程進行計劃、組織、指揮、協調和控制，包括財務智能化管理、客戶洞察與營銷管理、人員數字化管理等細分場景。

5、供應鏈管理：利用物聯網、大數據、人工智能等數字技術和企業資源計劃（ERP）、供應鏈管理（SCM）、客戶關系管理（CRM）等數字化工具，對產品從原材料采購到產品質量追溯全流程的計劃、過程進行管理，包括多級供應商管理、無人倉儲及智能物流、供應鏈產品質量追溯、供應鏈斷鏈預測預警等細分場景。

6、跨環節協同：應用數據集成、模型打通等方式，聯通企業不同業務管理環節，實現跨環節整體協同優化，包括基于系統工程（MBSE）的產品全生命周期管理、基于從消費者到生產者（C2M）的大規模定制化生產等細分場景。

二、場景數字化要素

場景的數字化轉型需要相配套的數字化要素支撐。圍繞場景轉型所需的“人、機、料、法、環”等資源，將場景數字化要素劃分為數據要素、知識模型、工具軟件、人才技能等4類要素以及數字基礎設施保障。

1、數據要素：以電子形式存在，利用運算、挖掘、建模等方式，支撐實際生產經營業務活動并發揮重要價值，是場景數字化轉型的關鍵驅動要素。

2、知識模型：利用數據挖掘、機器學習、人工智能等技術，對場景中對象、現象和原理進行數字化、結構化處理，形成反映工業機理、業務邏輯等現實場景的算法、數據結構或數字模塊等，是場景數字化轉型的重要載體。

3、工具軟件：場景數字化轉型所需的各類數字化工具，包括數字化集成工具、通用軟件工具、專用軟件工具等，是場景數字化轉型的關鍵支撐要素。

4、人才技能：場景數字化轉型過程中相關決策者、管理者、執行者等應當具備的關鍵能力要求，包含技術研發類、應用實施類、業務管理類等所需相關技能，是場景數字化轉型的關鍵保障要素。

三、場景數字化協同

依據數字化轉型場景圖譜，通過工具打通、數據互連、模型互認等要素連接，暢通場景間工具鏈、數據鏈、模型鏈等數字主線，實現產業鏈上下游各環節以及企業內研、產、管、服等各類業務活動的數字化貫通和網絡化協同。通過提質、降本、節能等價值標簽明確場景轉型成效，將數字化語言轉化為企業管理語言，更高效助力企業實現精益化管理。

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No.2

典型場景示例

一、研發設計

1、產品平臺化設計

引導企業應用云化軟件工具，按需訂閱產品設計、仿真模擬等軟件服務，提升產品設計和仿真效率，降低軟件運維成本。鼓勵企業應用基于AI的創成式設計軟件工具，構建設計模型、仿真模型等數據集，開展模型訓練，快速生成固定參數和約束條件下的產品結構性能設計方案，實現產品敏捷研發。

2、產品協同測試驗證

鼓勵制造業企業開展協同設計，支持企業建設協同設計平臺，集成常用研發設計軟件和產品模型庫，打造統一在線協同研發環境，整合需求開發、產品結構設計、功能性能仿真等環節，聯合配套零部件企業基于平臺開展協同測試驗證，縮短產品設計和求解時間。鼓勵企業應用數字孿生技術構建產品數字樣機，利用云平臺存儲和共享數字樣機數據，支撐跨部門、跨區域實時訪問和性能評估，通過機器學習快速定位數字樣機潛在問題，降低中試成本。

3、產品工藝虛擬仿真

引導企業利用虛擬現實、增強現實技術，在數字化環境中創建產品加工過程的仿真模型，結合人工智能算法和大數據分析，根據產品特征和生產要求，模擬產品實際生產過程的工藝參數，自動生成工藝加工路線，實現工藝過程快速設計優化。

4、產線及工廠三維優化設計

鼓勵企業基于數字孿生建立工廠、產線、物流系統的數字化模型，開展虛擬環境下的仿真分析，靈活調整設備位置、產線走向等，對工廠生產運作進行可視化設計、驗證，實現產線性能、生產流程和資源配置的優化。

二、生產制造

1、多工廠/多基地協同排產

支持企業應用基于工業互聯網平臺的訂單管理工業APP，集成集團采購、生產、倉儲等多環節數據，建立統一的生產計劃管理體系，結合各工廠產能情況，綜合制定跨工廠/跨基地生產訂單執行計劃，實現集團效益的最大化。

2、生產工藝優化

支持企業部署分布式控制系統（DCS）、先進控制系統（APC）、實時優化控制系統（RTO），構建推廣基于數字孿生、大模型的產線智能控制應用，以大模型方式比較不同生產條件下產品收率變化情況，形成最佳工藝參數控制策略，疊加數字孿生技術，支撐制造過程傳感、監測與自適應控制等，實現生產工藝、裝備調參、物料平衡等生產作業的智能化提升。

3、生產流程優化

支持企業開發部署高級計劃排產系統（APS），基于云平臺打通設計、計劃、加工、檢測等數據并實時分析。鼓勵企業按需打造柔性生產應用，根據生產執行情況，實時監控計劃異常，提供可視化的插單、異常處理機制，支持基于約束規則的最優生產能力配置，并在業務持續運行中智能優化排程與調度模型，實現模型在車間智能排產與調度系統中固化及復用。

4、質量智能檢測

鼓勵企業應用基于工業互聯網平臺的質量管理工業APP，建立貫穿產品全生命周期的質量管控體系，融合機器視覺、缺陷機理分析、工業大模型、標識解析等，開展產品質量在線檢測與分析，快速識別缺陷種類與影響因素，推動產品全生命周期質量精準追溯，實現產品迭代優化。

5、遠程能耗監測

鼓勵企業部署基于工業互聯網平臺的能耗管理工業APP，應用智能傳感、大數據等技術，開展全環節能耗數據可視化監測，建立能效平衡與優化模型，進行能源平衡智能優化分析，結合大模型、尋優算法等技術，實現工廠能源綜合平衡與優化調度，提高企業綠色化水平。

6、安環監測與監管

鼓勵企業部署基于工業互聯網平臺的安環管理工業APP，采用智能傳感、機器視覺、大數據分析等技術，動態感知危化品、危險環節、污染源等各類安環風險，開發安全生產風險監測與污染物管理模型，實現智能預測、預警及全過程檢測，提高企業安全生產水平。

三、運維服務

1、設備在線監測維護

鼓勵企業部署基于工業互聯網平臺的設備管理工業APP，運用機器學習、人工智能等技術進行在線診斷，智能分析設備狀態并進行預測性維護，提升設備可靠性和運營效率，實現長期的成本節約。

2、產品運維及后市場服務

鼓勵企業搭建工業互聯網平臺，結合人工智能等技術，實現對產品配件采購、庫存和物流的可視化管理與分析，并通過平臺管理產品信息，探索提供設備租賃與產能共享等一站式配套服務，促進資源共享，優化資源配置，提高設備利用效率。鼓勵企業開展平臺化設計、定制化服務、供應鏈管理和產品全生命周期管理等服務，探索產品服務化、工程服務化和知識服務化等創新服務模式，加快企業沿產業鏈向高附加值環節躍升。

四、經營管理

1、財務智能化管理

面對企業財務管理流程長、重復工作多、人為失誤不可避免等問題，鼓勵企業針對財務管理，應用機器人流程自動化（RPA）技術改進流程，推動重復性工作的自動化處理，減少人工操作和失誤。引導集團型企業部署統一的財務管理平臺，推動財務管理系統與業務系統集成，支持基于平臺的線上實時協作管理，實現業務活動全流程資金及時響應。

2、客戶洞察與營銷管理

引導企業基于人工智能、大數據等技術構建商業智能（BI），通過集成客戶關系管理（CRM）、辦公自動化（OA）、企業資源計劃（ERP）等不同業務信息系統，開展經營數據匯聚和經營分析模型應用，快速分析客戶需求，識別高價值客戶群體，實現基于模型的客戶洞察與營銷智能決策。

3、人員數字化管理

支持企業部署云化人員績效管理系統，實時記錄績效表現，并分析績效趨勢和問題。部署在線學習平臺和數字化培訓工具，依托虛擬現實、增強現實等技術，實現虛擬化環境下的知識和操作技能學習，并在線追蹤學習進展，提高人員培訓效率。

五、供應鏈管理

1、多級供應商采購管理

支持企業構建基于工業互聯網平臺的多級供應商采購管理系統，基于模型優化供應資源結構，將一級供應商管理延伸至二級供應商或多級供應商，引導一級、二級供應商上鏈用鏈，開展多級供應商臺賬管理，應用大數據分析技術開展供應商尋優，及時備份關鍵供應節點，開展供應商提前接入，保障零部件的質量穩定、交付及時，提升最終成品綜合性能。

2、無人倉儲及智能物流

支持企業基于數字化平臺開展訂單全流程跟蹤，建設自動化立體倉庫和無人搬運車（AGV），重點部署和打通生產計劃、倉儲管理等環節，應用大數據分析技術優化倉儲布局和出入庫管理，基于模型算法開展貨物裝載、卸載、搬運的路徑優化，提高倉儲物流效率，實現訂單精準配送和準時交付。

3、供應鏈產品質量追溯

支持企業利用數字化供應鏈開展售后質量追溯，打通出廠產品和供應鏈系統數據，實時響應用戶產品維保需求，針對反饋的產品數據開展大數據分析，為產品研發設計階段的參數優化提供依據，提升產品售后服務滿意度和交付質量，增強用戶粘性。

4、供應鏈斷鏈預測預警

鼓勵企業建立供應鏈數據監測系統，整合企業資源計劃、生產執行、倉儲管理、客戶管理等系統數據，利用大數據建模構建供應鏈風險評估模型，針對供應商交貨延遲、物流運輸堵塞等關鍵指標設定報警閾值，實現供應鏈斷鏈的提前報警以及應急調度。

六、跨環節協同

1、基于MBSE的產品全生命周期管理

支持企業開展產品全生命周期管理，構建基于模型的系統工程（MBSE）平臺工具，支持各類產品模型在需求、設計、分析、驗證等全生命周期貫通，并進一步與產品實時運維數據相結合，實現基于全生命周期數據和模型集成融合的智能決策，進而達到產品最優設計、最優制造和最優運維。

2、基于C2M的大規模定制化生產

鼓勵企業搭建工業互聯網平臺，構建用戶參與設計的功能模塊，打造可以模塊化編排的數字工藝和柔性產線，建設按需生產的彈性供應鏈系統，打通用戶訂單、生產計劃、采購管理、加工生產、物流管理等數字化系統，實現用戶可自行搭建產品、工廠可按需柔性生產、配送可按時指定送達。

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審核編輯 黃宇