关于组织开展2022年湖南省制造业数字化转型典型应用场景申报工作的通知

关于组织开展2022年湖南省制造业数字化转型典型应用场景申报工作的通知 

各市州工信局，有关企业和机构：

　　为深入贯彻党的二十大精神，全面落实“三高四新”战略定位和使命任务，加快推动制造业数字化转型，支撑打造国家重要先进制造业高地，根据《湖南省打造国家重要先进制造业高地若干财政支持政策》(湘财企〔2022〕10号)，省工信厅决定组织开展2022年湖南省制造业数字化转型典型应用场景申报工作。现就有关事项通知如下：

　　一、征集方向

　　1、重点围绕巩固“老三样”(工程机械、轨道交通装备、中小航空发动机及航空航天装备)、建设“新三样”(电子信息、新能源汽车和现代石化)、培育“未来三样”(新材料、生物医药、节能环保)等产业集群，聚焦5G、人工智能、工业互联网、大数据等新一代信息技术在制造业研发设计、生产制造、经营管理等环节深度融合应用，遴选一批制造业数字化转型典型应用场景。

　　2、典型应用场景征集方向包括协同研发设计、远程设备操控、设备协同作业、柔性生产制造、现场辅助装配、机器视觉质检、厂区智能物流、无人智能巡检、生产现场检测、设备预测维护等十大场景类型(详见附件1)。

　　二、征集条件

　　1、在湖南省境内注册的制造业企业，企业近三年运营、财务状况良好，无违法记录;

　　2、典型应用场景须在湖南省境内，项目已建成并具有较高技术水准和运营效益，具备可复制可推广相关条件;

　　3、典型应用场景的产品、技术及相关专利归属申报单位，无知识产权纠纷。

　　三、征集程序

　　1、各市州、县市区工信部门负责本地区(含央企及省属企业)制造业数字化转型典型应用场景征集;组织项目申报单位按要求填写2022年湖南省制造业数字化转型典型应用场景申报书(详见附件2)，申报材料必须真实有效，发现有弄虚作假行为的取消申报资格，并同步通报有关企业信用体系。

　　2、各市州工信局负责对本地区2022年湖南省制造业数字化转型典型应用场景申报项目进行初审推荐，2022年11月25日前以市州为单位将项目汇总表(详见附件3)和企业纸质申报材料一式两份邮寄至省工信厅人工智能与数字产业处，电子版一并发送至指定邮箱。申报书和项目汇总表均需加盖推荐单位公章（受疫情影响地区可先将项目申报书和汇总表扫描发送至指定电子邮箱）。

　　3、省工信厅对2022年湖南省制造业数字化转型典型应用场景申报项目进行形式审查并组织专家集中评审、现场答辩(受疫情影响地区企业采取线上答辩，答辩事项另行通知)，择优发布10个左右2022年湖南省制造业数字化转型典型应用场景名单。

　　四、其他事项

　　1、本次项目征集不限定推荐名额，各市州工信局要高度重视，认真组织，择优推荐。

　　2、鼓励基础电信运营商、2022年湖南省制造业数字化转型服务商向所辖市州工信部门推荐所服务的优秀制造业数字化转型典型应用场景项目。

　　3、省工信厅对入选2022年湖南省制造业数字化转型典型应用场景的企业项目给予政策支持。

　　联系人及电话：徐江辉  0731—88955549

　　邮寄地址：湖南省长沙市天心区新韶东路467号

　　电子邮箱：hngxtrgznc@163.com

　　附件：1.制造业数字化转型典型应用场景征集方向

　　2.2022年湖南省制造业数字化转型典型应用场景申报书

　　3.2022年湖南省制造业数字化转型典型应用场景汇总表

　　附件下载：附件1-3

　　湖南省工业和信息化厅

　　2022年11月8日

附件1：

制造业数字化转型典型应用场景征集方向

　　(一)协同研发设计

　　场景描述：通过运用云计算、数字孪生等技术，将产品在物理空间内的信息进行数字化、可视化表达，模拟分析产品在不同工况下的状态，得到对应的参数数据，并通过平台企业整合供需双方和设计资源，开展集成化、轻量化、协同、敏捷设计，实现无实物样机生产，大幅降低企业试错成本，推进新技术产业化和新产品落地。对产品结构、工艺、功能、性能、服务等要素构建完善设计制造协同体系，支撑跨企业、跨部门、跨区域、跨学科的多主体依托平台开展协同设计，产品研发设计周期不断缩短、试错成本不断降低、研发效率持续提升、产品质量显著提高。

　　基础条件：企业具有较为丰富的数字化研发与设计经验、较完善的数字化管理流程，提供数据共享管理、协作信息管理，以及协作中的数据流管理。

　　(二)远程设备操控

　　场景描述：综合利用工业自动化、信息化、数字化和新一代信息技术等技术，升级设备操控系统，建设物联网平台，实现工业设备与各类数据采集终端的网络化，可以远程实时获得生产现场全景视频画面及各类终端数据，并通过设备操控系统实现对现场工业设备的实时精准操控，提供系统预警报警和各类数据报表，实现PC端和移动端的同步监控，有效保证控制指令快速、准确、可靠执行。

　　基础条件：企业工业设备已完成自动化改造，具备开放的工业通信协议和数据接口，可以实现工业协议与网络协议的转换，具备稳定可靠的组网环境。

　　(三)设备协同作业

　　场景描述：综合利用人工智能、软件定义网络、网络虚拟化、授时定位等技术，建设或升级设备协同作业系统，实时采集生产现场的设备运行轨迹、工序完成情况等相关数据，并综合运用统计、规划、模拟仿真等方法，将生产现场的多台设备按需灵活组成一个协同工作体系，对设备间协同工作方式进行优化，根据优化结果对制造执行系统(MES)、可编程逻辑控制器(PLC)等工业系统和设备下发调度策略等相关指令，实现多个设备的分工合作，减少同时在线生产设备数量，提高设备利用效率，降低生产能耗。

　　基础条件：企业工业设备支持远程操控，设备间协同作业流程和调度逻辑清晰，生产现场有成熟的组网环境。

　　(四)柔性生产制造

　　场景描述：数控机床和其他自动化工艺设备、物料自动储运设备通过物联网平台等系统，实现设备和数据的互联互通。部署柔性生产制造应用，满足工厂在柔性生产制造过程中对实时控制、数据集成与互操作、安全与隐私保护等方面的关键需求，支持生产线根据生产要求进行快速重构，实现同一条生产线根据市场对不同产品的需求进行快速配置优化。同时，柔性生产相关应用可与企业资源计划(ERP)、制造执行系统(MES)、仓储物流管理系统(WMS)等系统相结合，将用户需求、产品信息、设备信息、生产计划等信息进行实时分析、处理，动态制定最优生产方案。

　　基础条件：企业生产设备高度自动化、智能化，生产线可根据要求进行设备自主组合和参数自动配置。

　　(五)现场辅助装配

　　场景描述：企业现场操作人员基于AR远程协作平台，佩戴AR眼镜和借助辅助机器人，实时采集现场图像、视频、声音等数据，实时传输至现场辅助装配系统，系统对数据进行分析处理，生成生产辅助信息，反馈到现场终端，实现操作步骤的增强图像叠加、装配环节的数字化、可视化呈现，帮助现场人员进行复杂设备或精细化设备的装配。借助AR远程协作平台，及时同步提供专家的指导信息、设备操作说明书、图纸、文件等，有效提升现场操作人员的装配水平，实现装配过程智能化，提升装配效率。

　　基础条件：企业具有AR/VR应用基础，具备设备数采、设备系统运维管理经验，现场实现5G网络覆盖。

　　(六)机器视觉质检

　　场景描述：企业在生产现场部署工业相机或激光器扫描仪等质检终端，建立机器视觉系统，实现机器对外观缺陷检测、外观标注、自动化分拣识别等，缺陷实时检测与自动报警，并有效记录瑕疵信息，为质量溯源提供数据基础，实现可靠性更高的产品质量检测及实时监控，有效避免人工检测过程中的主观性和个体差异。机器视觉系统的模型更新子系统对模型进行持续优化和下发部署的管理平台，利用产线持续采集的数据，通过标注工具进行标注后，对模型进行训练和优化版本升级。

　　基础条件：企业的产品/物料能够进行检出缺陷等级划分，拥有针对检测产品/物料的成熟图像处理和分析算法，具备视觉质检设备安装条件。

　　(七)厂区智能物流

　　场景描述：企业运用信息技术和智能机器设备代替人力劳动，实现厂内运线边物流或库内物流智能化，以满足现代仓储物流系统柔性、高效、快速反应的要求。线边物流是指从生产线的上游工位到下游工位、从工位到缓冲仓、从集中仓库到线边仓，实现物料定时定点定量配送。库内物流是在仓库内部进行的包含拣选、搬运、输送、分拣等环节，和物流配合还对应会有物流信息化平台。

　　基础条件：企业部署智能物流调度系统并具备丰富的接口，AGV、AMR、叉车等物流类设备已完成自动化改造，企业商品入库存储、搬运、分拣等作业全流程实现了标准化。

　　(八)无人智能巡检

　　场景描述：部署无人智能巡检装置，搭载工装巡检模块，根据工装管控系统下发的指令，开展指定区域的工装自动巡检任务，采集现场视频、语音、图片或获取设备运行数据，对厂房内的工装盘点并对位置异常的工装进行标记;智能巡检系统进行自动分析，发现隐患自动发起隐患工单，自动调取设备以往维修保养记录及解决方案，减少隐患事故损失，有效提升安全等级、巡检效率及安防效果，从而实现对整个厂房内工装的有效管理。

　　基础条件：企业巡检装置(机器人、无人机等)已完成数字化改造，巡检模块具有相应图像识别、深度学习等智能技术和算法，与企业所需数据库通信畅通。

　　(九)生产现场监测

　　场景描述：针对在工业园区、厂区、车间等现场生产管理、装置监控和安全监管等需要，建立通信网络，布局各类传感器、摄像头和数据监测终端，采集环境、人员动作、设备运行等监测数据，基于构建的数字化平台的算法模型，对生产活动进行高精度识别、自定义报警和区域监控，实时提醒异常状态，实现对生产现场的全方位智能化监测和管理，为安全生产管理提供保障。

　　基础条件：企业具备精益管理基础，监测方法、监测指标明确，监测现场具备所需的网络通信能力，具备整合各类垂直监测系统应用的能力。

　　(十)设备预测维护

　　场景描述：基于对企业设备性能和状态的实时监控，获取企业设备上的传感器可以采集到的大量数据，构建设备历史监测数据库。建立预测性维护模型验证平台，基于故障预测机理建模等人工智能技术对监测数据进行实时分析，评估设备健康状态，预判设备运行趋势，智能制定设备维护保养计划，实现设备安全预测与生产辅助决策，降低设备维护成本，延长设备使用寿命，确保生产过程连续、安全、高效。

　　基础条件：企业具备设备本体数据、传感器数据的采集手段，拥有行业经验，建立预测性维护模型验证平台，建立机理模型和算法模型。