在全球制造业全面拥抱数字化与智能化的浪潮中，智能制造已成为企业构筑核心竞争力、驱动产业升级的战略路径。为了更好地引导制造业企业开展智能制造实践，工业和信息化部装备工业一司于日前发布了公开征求《智能制造典型场景参考指引（2025年版）（征求意见稿）》的意见。
8个关键环节，40个智能制造典型场景，通过新一代信息技术与制造技术深度融合，部署智能制造设备、工业软件和智能系统，为企业提供标准化、场景化的实施框架，是制造业企业在智能化转型道路上的行动指南。
一、智能制造典型场景指南
环节一：工厂建设-数字化底座搭建
1、工厂数字化规划设计
面向业务：工厂规划与空间优化、设备与产线布局、物流路径规划、设计资料交付。
针对问题：工厂设计建设周期长、布局优化难。
实施路径：搭建工厂数字化设计与交付平台，应用建筑信息模型、设备/产线三维建模、工艺/物流仿真、过程模拟等技术，开展工厂数字化设计与交付。
实施成效：缩短工厂建设或改造周期。
2、数字基础设施建设
面向业务：数据中心、工业网络、安全基础设施建设等业务活动。
针对问题：工厂算力和网络能力不足、安全防护能力弱。
实施路径：建设数字基础设施，推动IT和OT深度融合，部署网络安全防护设备，应用算力资源动态调配、负载均衡、异构网络融合、高带宽实时通信、安全态势感知、多层次纵深防御等技术，建设高性能的算力和网络基础设施，以及全方位监测防护的安全基础设施。
实施成效：提升工厂算力、网络和安全防护能力。
3、数字孪生工厂构建
面向业务：厂房、设备、管网等工厂资产的数据采集存储、数字李生模型构建
针对问题：数据格式不统一、集成管控难度大。
实施路径：应用工业数据集成、数据标识解析、异构模型融合、数字主线、工厂操作系统等技术，构建设备、产线、车间、工厂等不同层级的数字孪生模型，与真实工厂映射交互。
实施成效：提升管控效率。
环节二：产品研发-从设计到验证的全链路优化
4、产品数字化设计
面向业务：需求分析、产品定义、初步设计、详细设计、分析优化、研发管理。
针对问题：产品研发周期长、成本高。
实施路径：部署CAD、CAE、PLM等数字化设计工具，构建设计知识库，采用基于模型的设计理念，应用多学科联合仿真、物性表征与分析等技术，开展产品结构、性能、配方等设计与优化;集成市场、设计、生产、使用等产品全生命周期数据，应用数据主线、可制造性分析等技术，实现全流程系统优化；应用人工智能大模型技术，开展生成式设计创新，自动生成设计方案。
实施成效：缩短产品上市周期，降低研发成本。
5、产品虚拟验证
面向业务：产品功能性能测试、可靠性分析、安全性验证。
针对问题：新产品验证周期长、成本高。
实施路径：搭建虚实融合的试验验证环境，应用高精度建模、多物理场联合仿真、自动化测试等技术。
实施成效：降低验证成本，加速产品研发。
环节三：工艺设计-数据驱动的制造工程
6、工艺数字化设计
面向业务：工艺流程设计、仿真验证、方案优化。
针对问题：工艺设计效率低、试错成本高。
实施路径：部署工艺设计仿真工具，构建工艺知识库和行业工艺包等，应用机理建模，过程模拟、知识图谱等技术，实现工艺设计快速迭代优化；应用工艺自动化、人工智能等技术。
实施成效：工序排布、工艺指令等自动生成，缩短工艺设计周期，减少设计错误。
7、制造工程优化
面向业务：生产准备阶段的设备选型、产线调试、参数确认、资源分配。
针对问题：产线不平衡、换产时间长、资源利用率低。
实施路径：搭建中试环境或产线模拟仿真系统，应用产能分析、虚拟测试等技术。
实施成效：生产节拍优化和资源有效整合，确保制造过程稳定高效。
环节四：生产管理-全流程智能化管控
8、生产计划优化
面向业务：主计划制定、物料需求计划生成。
针对问题：市场波动频繁、交付周期长。
实施路径：构建生产计划系统，打通采购、生产和仓储物流等管控系统，应用需求预测、多目标多约束求解、产能动态规划等技术。
实施成效：实现生产计划优化和动态调整，缩短订单交付周期。
9、车间智能排产
面向业务：作业排程。
针对问题：资源利用率低、交付不及时。
实施路径：建设智能排产系统，应用复杂约束优化、多目标规划、强化学习等技术。
实施成效：实现多目标排产优化，缩短交付周期，提升资源利用率。
10、生产统计跟踪
面向业务：生产进度可视化、资源消耗统计。
针对问题：生产指标计算失真、生产异常发现滞后、资源空置浪费。
实施路径：建设数据采集与监控系统，应用实时数据分析引擎、机器学习、物料实时跟踪等技术。
实施成效：实现生产数据实时获取、生产进度实时监控、生产指标自动计算，提高生产透明度和资源利用率。
11、生产动态调度
面向业务：紧急插单、设备故障的资源动态调度需求。
针对问题：计划刚性、资源错配浪费。
实施路径：建设动态调度系统，应用运筹优化、强化学习、遗传算法、专家系统等技术。
实施成效：实现生产扰动及时响应，人力、设备、物料等制造资源的动态配置，提升生产效率和资源利用率。
12、仓储智能管理
面向业务：物料和成品出入库、库存管理。
针对问题：出入库效率低、库存成本高。
实施路径：建设自动化立体仓库和智能仓储管理系统，应用自动化盘点、仓储策略优化、多形态混存拣选、库存实时调整等技术。
实施成效：实现物料和成品出入库、存储、拣选的智能化，提高库存周转率和空间利用率。
13、物料精准配送
面向业务：厂内物流配送。
针对问题：物料配送不及时、不精准。
实施路径：部署自主移动机器人等智能物流设备和智能运输管理系统，应用室内高精度定位导航、物流路径动态规划、物流设备集群控制等技术。
实施成效：实现厂内物料配送快速响应和动态调度，提升物流配送效率和准时率。
14、危险作业自动化
面向业务：高危物料处理、极端环境操作、密闭空间作业。
针对问题：作业安全风险高、自动化水平低。
实施路径：部署工业机器人、协作机器人等智能作业单元，应用环境感知与识别、远程实时操控、自主决策等技术。
实施成效：实现危险作业环节的少人化、无人化，提高生产作业安全水平。
15、安全一体化管控
面向业务：安全风险识别、安全应急响应。
针对问题：安全风险高、实时监控难、处置效率低。
实施路径：搭建生产安全管控和应急处置系统，应用生产运行风险动态监控、危险行为识别等技术；基于人工智能等技术实现安全风险预测预警和处置方案自动生成。
实施成效：提升安全态势感知能力，降低事故发生率和损失。
16、能源智能管控
面向业务：高能耗设备节能减排、工厂多能源介质综合调度。
针对问题：能耗大、成本高。
实施路径：部署能耗采集设备和能源管控系统，开展高能耗设备建模仿真和参数优化；应用负荷预测、能源平衡分析、多能互补等技术。
实施成效：生产过程节能减排，工厂能源综合管控和整体优化，降低单位产值综合能耗。
17、碳资产全生命周期管理
面向业务：碳排放数据采集、碳足迹追踪和碳资产核算。
针对问题：碳排放计量难、碳足迹追踪效率低。
实施路径：建立数字化碳管理系统，应用碳排放精细化检测、碳排放指标自动核算、碳捕获利用与封存等技术。
实施成效：实现碳的追踪、分析、核算和交易，挖掘碳资产利用价值，降低单位产值碳排放量。
18、污染在线管控
面向业务：污染排放监测、污染物收集处理。
针对问题：污染排放计量难、管理粗放。
实施路径：部署污染排放在线采集设备和管控平台，应用污染监测、污染物质分析与治理优化、污染源追溯、危害预测预警等技术。
实施成效：污染全过程动态监测、精确追溯、风险预警和高效处理，降低污染排放水平。
19、网络协同制造
面向业务：大规模协同制造。
针对问题：打造具备开放协同创新、资源自适应调度、产供销自组织管控等特征的网络化协同平台。
实施路径：通过研发、生产、供应、金融等资源跨地域配置优化。
实施成效：协同研发创新、订单智能分配、制造能力共享、集采集销等业务高效协同，形成多方共赢的产业生态，加速产业组织形态变革。
环节五：生产作业-人机协同与质量革命
20、柔性产线快速换产
面向业务：多种类产品混线生产中的产线切换、工艺调整。
针对问题：个性化需求响应慢、产线换线时间长。
实施路径：集成智能机器人、智能机床和智能控制系统，打造工艺可重构的柔性制造单元，应用标准化接口、模块化结构、智能任务编排等技术；应用网络自组织、工装夹具自匹配、控制自适应等技术。
实施成效：产线快速切换，缩短停机换产时间；产线不停机切换，满足大规模个性化定制需求。
21、工艺动态优化
面向业务：生产工艺优化。
针对问题：工艺参数动态调优难。
实施路径：建设工艺在线优化系统，应用机理与数据混合建模、多环节联合寻优、无监督学习、工艺参数自调优等技术。
实施成效：动态生成最优的控制设定值，提高经济效益。
22、先进过程控制
面向业务：生产过程精准平稳控制。
针对问题：复杂工艺过程控制变量多、控制效果差。
实施路径：应用先进过程控制、模型预测控制、多变量协同控制等技术。
实施成效：高质量的实时闭环控制，保证工艺过程平稳性，提高产出率。
23、人机协同作业
面向业务：产品加工、装配、包装及设备巡检、维护。
针对问题：传统生产方式作业效率低、劳动强度大。
实施路径：部署协作机器人、巡检机器人、智能穿戴设备等智能制造装备，构建人机协同作业单元和管控系统，应用视觉识别、具身智能、自主规划和安全保护等技术。
实施成效：加工、装配、包装、巡检等过程人机高效协同。
24、在线智能检测
面向业务：质量数据采集、分析、判定。
针对问题：检测效率低、响应慢、一致性差。
实施路径：构建在线智能检测系统，应用智能检测、物性表征分析、机器视觉识别、参数放行等技术。
实施成效：产品质量在线快速识别判定，提升检测效率和及时性。
25、质量精准追溯
面向业务：质量问题识别、追溯。
针对问题：产品质量波动追溯困难。
实施路径：构建质量管理系统，应用标识、统计分析等技术。
实施成效：打通生产全流程质量数据，快速锁定质量问题源头，提升质量可控性和可追溯性。
26、质量分析与改进
面向业务：质量问题分析、改进。
针对问题：产品质量波动。
实施路径：建设质量管理系统，构建质量知识库，应用机理分析、根因分析等技术；应用机理分析、深度学习预测等技术。
实施成效：开展质量快速诊断和改进提升；实现质量问题提前预测预防，提升质量一致性，降低产品不良率。
27、设备运行监控
面向业务：设备运行数据采集、状态分析、集中管控。
针对问题：设备数据全面采集难、统一管理难。
实施路径：部署设备运行监控系统，集成智能传感、工业协议转换、多模态数据融合等技术。
实施成效：实现设备数据实时采集、状态分析、异常报警和远程操作，提高设备运行效率。
28、设备故障诊断与预测
面向业务：设备故障发现、诊断分析。
针对问题：设备运维成本高、非计划停机频次高。
实施路径：建立故障知识库和设备健康管理系统，模式分析等技术；应用振动分析、声学分析、特征工程、迁移学习等技术。
实施成效：实现设备故障在线报警和智能诊断；实现设备故障提前预测提前介入，保障连续生产。
29、设备维修维护
面向业务：设备运维计划制定、资源调度。
针对问题：响应滞后、修复时间长。
实施路径：部署手持扫码、电动扭矩扳手等智能终端与工具，建立维修知识库和设备维修维护管理平台，应用知识图谱、语言大模型、远程指导等技术。
实施成效：维修维护方案优化与工单自动化，提升运维效率。
环节六：运营管理-数据驱动的商业决策
30、智能经营决策
面向业务：工厂人、财、物等资源的调度和决策优化。
针对问题：资源配置效率低、依赖经验决策。
实施路径：构建智慧经营决策系统，应用多因素关联分析、数字沙盘模拟等技术；应用业务流程自动化、智能体等技术。
实施成效：提升科学经营决策水平，提升运营智能化水平，提高企业效益。
31、数智精益管理
面向业务：经营过程的人、机、料、法、环一体化管理。
针对问题：资源利用率不高、生产管理效率低等。
实施路径：应用六西格玛、6S等精益方法，将精益管理理念与大数据、云计算、数字孪生等数智技术深度融合。
实施成效：实现绩效精准核算、资源高效流动、环境全面监控等，提高整体生产经营效率。
32、规模化定制
面向业务：产品多品种小批量生产、个性化定制。
实施路径：通过网络平台、大数据分析等方式收集客户多样化需求，打通研发设计与生产环节，在个性化、模块化设计基础上，应用柔性制造系统、可重构产线等手段。
实施成效：实现规模经济效益的基础上满足用户个性化需求。
33、产品精准营销
面向业务：市场营销、销售管理。
针对问题：客户需求信息获取不及时、营销策略不合理。
实施路径：建立销售管理系统应用基于深度学习的用户精准画像、市场需求预测、智能快速报价等技术。
实施成效：基于客户需求洞察的营销策略优化和供需精准匹配，提升营销精准性。
环节七：产品服务-从交付到增值的服务延伸
34、远程运维服务
面向业务：产品运维。
针对问题：运维服务难度大。
实施路径：搭建远程运维服务系统，应用远程诊断、远程指导、故障预测等技术。
实施成效：实现产品的远程监控、远程诊断和预测性维护，提高产品运维效率，降低服务成本。
35、产品增值服务
面向业务：产品增值服务。
针对问题：价值挖掘不充分、客户粘性不足。
实施路径：推动产品智能化，远程实时采集产品状态数据，看加软件订阅、按时租赁、产品操作优化等数据驱动的增值服务。
实施成效：拓展产品价值新空间。
36、客户主动服务
面向业务：客户关系维护、产品服务迭代优化。
针对问题：响应不及时、使用体验差。
实施路径：建立客户服务管理系统应用多渠道客户数据整合、知识图谱、语言大模型、智能交互等技术。
实施成效：提高客户黏性和满意度。
环节八：供应链管理-全局协同与风险防控
37、供应商数字化管理。
面向业务：供应商入库、评价、筛选。
针对问题：供应商比选难、管控能力弱。
实施路径：建立供应商库，应用供应商风险评估、供应链溯源等技术。
实施成效：实现供应商精准画像和智能筛选，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。
38、采购计划优化协同
面向业务：采购计划制定、执行。
针对问题：市场波动大交付不及时。
实施路径：建设供应链管理系统，应用集成建模，多目标寻优、数据跨域控制等技术。
实施成效：开展市场、采购、库存、生产等数据的综合分析，实现采购计划自动生成和动态优化，并实现上下游供应商之间紧密协同。
39、供应链风险预警与调度
面向业务：供应链状态监测、风险识别、快速调整。
针对问题：供应链不透明、风险响应滞后。
实施路径：打造供应链协同平台，应用多源信息感知、风险评估预测等技术；应用资源智能匹配:预案模拟仿真、供应网络自动切换等手段。
实施成效：供应链风险在线监控、精准识别、提前预警；供应链的自主修复，提升韧性和安全水平。
40、厂外物流智能配送
面向业务：多式联运调度、配送路线规划、运输过程监控。
针对问题：物流运输过程监控难、配送周期长。
实施路径：建设供应链物流管理系统，应用车货智能匹配、实时定位跟踪:智能路径规划、智能驾驶等技术。
实施成效：实现物流全程跟踪、智能调度、异常预警和高效处理，降低供应链物流成本，提升准时交付率。
二、国产工业软件全周期赋能实践
智能制造以场景为锚点、技术为杠杆、数据为纽带，通过数字化、网络化、智能化方式推动制造业企业智能化转型。
面对产品全生命周期、生产智造过程和供应链全环节的业务需求，工业软件与智能制造设备、智能系统正在加速形成深度融合的技术生态。近年来，国产工业软件已突破关键技术壁垒，形成覆盖制造业数字化转型全周期的完整工具库。
在产品研发设计阶段，国产PLM（产品生命周期管理）软件通过参数化建模、多物理场仿真等功能，实现从概念设计到虚拟验证的端到端协同；在生产制造环节，MES（制造执行系统）与工业机器人、智能传感设备的实时数据交互，驱动工艺参数动态优化与设备预测性维护；在供应链管理领域，SCM（供应链管理）系统结合物联网技术，打通供应商库存数据与工厂生产节拍，实现物料精准配送与产能柔性调度。
九河云智造专注于为制造业企业提供全面的工业软件服务，涵盖从材料到产品制造全生命周期所需的软件选型建议、补贴申报指导等。携手华为及入选清单商家（ISV），协同提供高效、专业的工业软件解决方案，助力企业实现数字化升级。
响应广东省国产工业软件应用专项扶持计划号召，助力符合条件的本土企业精准获取百万级政策扶持，大幅降低工业软件采购成本，范围覆盖设计研发、生产制造、供应链管理等全流程，通过精准化扶持和场景化落地，护航企业数字化转型的全阶段。
通过打造“感知-分析-决策-执行”的闭环链路，国产工业软件体系正在以全周期价值赋能制造业企业的数字化实践，有效构建我国制造业数字化底座，推动智能化能力大幅跃迁，为实现制造强国战略落地提供核心支撑引擎。
