5.“网络协同制造和智能工厂”重点专项2018年度项目申报指南.pdf

附件 5 “网络协同制造和智能工厂”重点专项 2018 年度项目申报指南 为落实《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020 年）》《国家创新驱动发展战略纲要》《“十三五”国家科技创新规 划》 《中国制造 2025》和《国务院关于积极推进“互联网+”行动的 指导意见》等提出的要求，国家重点研发计划启动实施“网络协同 制造和智能工厂”重点专项。根据本重点专项实施方案的部署，现 发布 2018 年度项目申报指南。 本重点专项总体目标是：针对我国网络协同制造和智能工厂 发展模式创新不足、技术能力尚未形成、融合新生态发展不足、 核心技术/软件支撑能力薄弱等问题，基于“互联网+”思维，以实 现制造业创新发展与转型升级为主题，以推进工业化与信息化、 制造业与互联网、制造业与服务业融合发展为主线，以“创模式、 强能力、促生态、夯基础”以及重塑制造业技术体系、生产模式、 产业形态和价值链为目标，坚持有所为、有所不为，推动科技创 新与制度创新、管理创新、商业模式创新、业态创新相结合，探 索引领智能制造发展的制造与服务新模式，突破网络协同制造和 智能工厂的基础理论与关键技术，研发网络协同制造核心软件， — 1 — 建立技术标准，创建网络协同制造支撑平台，培育示范效应强的 智慧企业。 本重点专项设立基础前沿与关键技术、装备/系统与平台、集 成技术与应用示范 3 类任务以及基础前沿技术、研发设计技术、 智能生产技术、制造服务技术、集成平台与系统 5 个方向。专项 实施周期为 5 年（2018-2022 年） 。 2018 年，拟在 5 个方向，按照基础研究类、共性关键技术类、 应用示范类 3 个层次，启动不少于 35 个项目，拟安排国拨经费 总概算约 7.6 亿元。应用示范类项目鼓励充分发挥地方和市场作 用， 强化产学研用紧密结合， 配套经费与国拨经费比例不低于 2:1。 共性关键技术类项目，配套经费与国拨经费比例不低于 1:1。 项目申报统一按指南二级标题（如 1.1）的研究方向进行。除 特殊说明外，拟支持项目数均为 1~2 项。项目实施周期不超过 4 年。申报项目的研究内容须涵盖该二级标题下指南所列的全部考 核指标。项目下设课题数不超过 5 个，每个课题参研单位不超过 5 个，每个项目的参研单位总数不超过 15 个。项目设 1 名项目负 责人，项目中每个课题设 1 名课题负责人。 指南中“拟支持项目数为 1~2 项”是指：在同一研究方向下， 当出现申报项目评审结果前两位评价相近、技术路线明显不同的 情况时，可同时支持这 2 个项目。2 个项目将采取分两个阶段支 — 2 — 持的方式。第一阶段完成后将对 2 个项目执行情况进行评估，根 据评估结果确定后续支持方式。 1．基础前沿与关键技术 1.1 智能工厂工业互联网系统理论与技术（基础前沿类） 研究内容：针对工业互联网系统结构复杂性问题，研究建立 工业互联网系统理论体系。建立互联网与智能工厂控制网络融合 的体系架构，构建由现场总线、控制网络以及互联网组成的复杂 大系统，支持网络资源配置和多网络集成。研究智能工厂工业互 联网复杂大系统理论，给出由离散、连续和随机变量构成的工业 互联网混杂系统模型。研究工业互联网系统的质量指标，建立在 多种网路、多分辨率采样周期和网络时延、抖动、丢包等情况下 工业网络系统控制稳定性和系统质量的评价方法。研究工业互联 网复杂大系统的优化设计技术，研发智能工厂工业互联网系统验 证平台，包括：制造执行、系统控制、设备监控和网络感知等。 形成由工业互联网构建的典型行业解决方案，实现对工业互联网 复杂大系统理论验证。 考核指标：实现互联网与 IEC61158 定义的 20 种主流工业以 太网和现场总线网络融合的体系架构，建立覆盖现场总线、控制 网络和互联网组成的复杂大系统模型，提出工业互联网系统的质 量指标、评价方法、优化设计方法。研发由制造执行、系统控制、 — 3 — 设备监控和网络感知等组成的工业互联网验证平台。针对典型行 业，形成以工业互联网系统组成的行业解决方案，对网络系统进 行理论分析和质量评价。出版专著 1 部及以上，申请发明专利或 取得著作权不少于 10 项，制定 1 项及以上国家、行业或核心企 业相关标准，发表 SCI/EI 检索的高质量学术论文不少于 10 篇。 1.2 工业互联网边缘计算节点设计方法与技术（基础前沿类） 研究内容：针对工业环境智能感知、工业数据边缘处理、工 业实时控制和工业应用服务一体化设计的问题，研究工业互联网 边缘计算节点设计方法，包括：数据驱动的高效自适应边缘计算 方法、可编程边缘计算模型的构建方法、智能算法功能块规范、 控制网络智能互联方法等。研发支持功能块规范的嵌入式系统程 序运行环境，开发智能感知、边缘计算、实时控制和应用服务等 功能的功能块程序集。研发边缘计算节点原理样机，支持多种工 业网络智能互联和边缘计算功能。构建多种工业异构网络互联系 统，提供离散行业解决方案。 考核指标：实现数据驱动的高效自适应边缘计算方法，可编 程边缘计算模型的构建方法，以及控制网络智能互联方法。制定 智能感知、边缘计算、实时控制和应用服务等功能块规范，开发 开放的功能块可编程程序运行环境， 支持 30 种以上智能算法功能 块，实现 IEC61158 定义的 20 种以上主流工业以太网或现场总线 — 4 — 网络智能互联。研制工业互联网边缘运算节点原理样机，基于 WEB 技术解决 20 种主流工业网络与互联网互联互通和数据共享 问题，原理样机与现场设备之间的通信周期小于 10ms。构建由边 缘计算节点组成的工业互联网系统验证平台，包括现场总线、控 制总线以及互联网等网络体系，提供离散行业解决方案。出版专 著 1 部及以上，申请发明专利或取得著作权不少于 10 项，制定 1 项及以上国家、行业或核心企业相关标准，发表 SCI/EI 检索的高 质量学术论文不少于 10 篇。 1.3 制造企业制造大数据分析方法与系统（基础前沿类） 研究内容：为了满足个性化定制、智能化生产、网络化协同 和服务延伸等新型业务模式需求，研究智慧企业设计资源、管理 流程、制造过程、制造服务的大数据分析方法与关联挖掘方法， 形成制造企业跨时空尺度制造数据耦合与分析机制。研制全类型 制造大数据智能分析算法，开发面向个性化、服务化和智能化等 模式的企业制造大数据分析算法库。研制制造大数据的设计、制 造、服务和管理的可视化分析系统。构建流程行业和离散行业的 典型数据集，形成行业解决方案。 考核指标： 开发不少于 50 种算法的智慧企业制造大数据分析 算法库。研制具有个性化、服务化和智能化等模式的制造大数据 原型平台，提供企业制造大数据分析算法库。研发流程行业和离 — 5 — 散行业的典型行业验证数据集，提供流程行业智能化或离散行业 个性化的制造大数据解决方案。出版专著 1 部及以上，申请发明 专利或取得著作权不少于 10 项，制定 1 项及以上国家、行业或 核心企业相关标准，发表 SCI/EI 检索的高质量学术论文不少于 10 篇。 1.4 制造企业数据空间构建方法与技术（基础前沿类） 研究内容：针对制造企业制造大数据发展与利用问题，研究 制造大数据体系结构，建立设计资源、管理流程、制造过程、产 品服务等大数据模型。研究结构化和非结构化数据的集成、更新 和演化方法，异构多源制造数据的高效存储和索引方法。研究制 造大数据治理方法，包括面向设计/管理/制造/服务大数据的关联 理解与挖掘、知识演化与推理、智慧要素描述与生成、人机整合 与增强、自我维持与安全交互等方法。研制覆盖设计、制造、服 务、管理等多业务的数据空间管理系统原型，形成典型行业解决 方案。 考核指标：构建制造大数据体系结构，建立设计资源、管理 流程、制造过程、制造服务等大数据模型。研发异构多源制造数 据的关联挖掘、知识推理、人机协同、自我维持、安全管理、数 据集成/更新/演化等工具软件构件 15 个。研发制造大数据应用原 型系统，实现设计、制造、服务和管理等 4 个业务领域解决方案。 — 6 — 出版专著 1 部及以上，申请发明专利或取得著作权不少于 10 项， 制定 1 项及以上国家、行业或核心企业相关标准，发表 SCI/EI 检 索的高质量学术论文不少于 10 篇。 1.5 智能生产线信息物理系统理论与技术（基础前沿类） 研究内容：围绕个性化定制生产管控，研究智能工厂信息物 理系统自组织运行方法，建立覆盖生产线感知、运行、重构和决 策等过程的时变动态模型。研究信息物理融合计算方法，支持多 时空尺度模型的统一计算求解，实现生产过程的自主感知、运行 优化、智能决策和动态重构。开发可根据动态生产任务进行自组 织生产的信息物理原型系统，实现动态生产环境自主感知、多类 型生产任务自组织调度、复杂工艺参数自优化配置、装备控制策 略自适应调整等功能。研发面向个性化定制的智能生产线信息物 理系统架构， 选取具有定制化生产需求的离散行业进行应用验证， 形成行业解决方案。 考核指标：建立时变过程的智能生产线信息物理系统动态模 型，覆盖生产线感知、运行、重构和决策等 4 大核心过程。提出 多时空尺度模型的统一计算求解方法，时间尺度覆盖秒、分、小 时，空间尺度覆盖设备、工位、产线。制定信息物理模型与统一 计算框架的标准接口规范，实现信息物理系统的灵活扩展功能。 研制支持个性化定制生产管控的信息物理原型系统和实验验证平 — 7 — 台各 1 套，具备在不停机条件下支持不少于 3 类产品、每类产品 不少于 5 种型号的混线生产能力。形成汽车、3C 等离散行业解决 方案。出版专著 1 部及以上，申请发明专利或取得著作权不少于 10 项，制定 1 项及以上国家、行业或核心企业相关标准，发表 SCI/EI 检索的高质量学术论文不少于 10 篇。 1.6 智能生产线虚拟重构理论与技术（基础前沿类） 研究内容：针对制造企业物理资源与数字世界之间存在交互 数字鸿沟，研究智能工厂虚拟重构设计方法，提升智能工厂设计 与构建能力。研究面向制造过程的部件、资源和系统等智能生产 线的镜像理论。研发智能生产线在虚拟空间的同步重组方法，建 立多任务虚拟场景中生产单元分层动态重构、物理仿真和可信性 度量系统。构建大数据驱动的制造过程数字孪生仿真平台，实现 生产设备离线虚拟组合设计仿真、 智能生产线在线实时虚拟运行、 生产工艺离线和在线仿真与优化等功能。形成离散行业智能生产 线虚拟重构解决方案。 考核指标：建立智能生产线虚拟动态重构方法，实现制造过 程的部件、资源和系统等虚拟与物理实体的映射。研制物理实体 与虚拟场景动态同步重建技术， 孪生仿真粒子数不少于 100 万个， 仿真显示帧率不少于 40fps。研究复杂时变场景虚拟环境的可信性 度量和评价方法，使仿真精度达到 99.9%以上。构建典型智能生 — 8 — 产线数字孪生平台，实现生产设备离线虚拟组合设计仿真、智能 生产线在线实时虚拟运行、生产工艺离线和在线仿真与优化等功 能。 形成 1 套离散行业智能生产线虚拟重构系统的完整解决方案。 出版专著 1 部及以上，申请发明专利或取得著作权不少于 10 项， 制定 1 项及以上国家、行业或核心企业相关标准，发表 SCI/EI 检 索的高质量学术论文不少于 10 篇。 1.7 “互联网+”产品定制设计方法与技术（基础前沿类） 研究内容：针对用户深度参与产品研发设计过程、产品个性 化与规模化研发设计亟待融合的实际需求，研究“互联网+”环境下 个性化需求分类、预测与转化建模基础理论、模式和方法；研究 大数据驱动的“互联网+”环境下产品个性化设计技术，包括基于新 一代人工智能的定制产品设计意图理解与智能反馈技术、“互联网 +”环境下产品定制功能精确求解与设计可配置性方法、产品定制 功能虚拟体验、性能可信预测与强化设计等技术；研发“互联网+” 定制设计资源库、案例分析库和使能工具集；研发支持个性化用 户深度参与的“互联网+”产品定制设计原型系统，并面向服装、电 梯、盾构机等典型行业和产品开展应用验证。 考核指标：提出并建立“互联网+”环境下产品个性化设计模 式、理论和方法体系，揭示“互联网+”产品定制设计机理和演化规 律，突破“互联网+”产品定制设计关键技术不少于 5 项，研发“互 — 9 — 联网+”定制设计工具与构件不少于 30 项，构建“互联网+”定制设 计资源库和案例分析库，完成“互联网+”产品定制设计原型系统， 形成面向服装、电梯、盾构机等典型行业和产品的“互联网+”定制 设计解决方案并得到应用验证。出版专著 1 部及以上，申请发明 专利或取得著作权不少于 10 项，制定 1 项及以上国家、行业或 核心企业相关标准。 1.8 支持个性化设计的众包平台研发（基础前沿类） 研究内容：针对现有研发设计体系难以适应互联网环境下海 量个性化需求爆发，双边匹配准确度偏低、设计工具标准和在线 流程管理规范缺失等问题，探索“互联网+”众包产品设计规律，研 究开放式网络环境下众包产品定制研发设计模式、机理和自组织 生态化网络系统；研究精确需求导向的众包产品个性化设计方法 与支撑技术，包括多主体在线交互设计技术、设计资源匹配与共 享技术、个性化需求分类与异构数据集成技术、基于大数据的设 计资源关联挖掘、动态更新、状态反馈及智能推送技术等；构建 众包产品设计、制造与服务的资源案例库、设计服务库和使能工 具集；研发支持个性化设计的众包平台；形成面向模具、家电、 家具等标准定制行业的典型众包产品设计解决方案，并开展应用 验证。 考核指标：提出不少于 2 类众包产品个性化设计模式与运行 — 10 — 机制，形成以“众包设计”为主要模式的新型研发设计体系，突破 不少于 5 项众包个性化设计关键技术，研发不少于 30 项支持众 包个性化设计的资源案例库、设计服务库和使能工具，研发完成 支持个性化设计的众包平台，突破时间、空间、成本对制造业创 新设计活动的限制，实现网络众包、异地协同下的设计要素资源 共享，在模具、家电、家具等典型行业的众包设计中得到应用验 证。出版专著 1 部及以上，申请发明专利或取得著作权不少于 10 项，制定 1 项及以上国家、行业或核心企业相关标准。 1.9 产品全生命周期模型管理技术与系统（基础前沿类） 研究内容：针对复杂产品跨域信息交换和数据共享问题，研 究融合产品模型、过程模型、知识模型的复杂产品全生命周期模 型定义体系、统一表达方法与互联规范；研究跨单位、跨阶段、 跨层次的全生命周期模型协同、计算协同、流程协同方法以及模 型数据管理技术，包括面向产品全生命周期的模型知识获取、多 领域协同建模、产品全生命周期模型构建与管理技术等；研发支 持统一模型管理、模型数据特征关联匹配、智能检索查询等功能 的软件构件和使能工具集，研发支持设计、分析、制造规划和维 护服务等各环节的复杂产品全生命周期模型管理原型系统；面向 航空航天等领域的典型产品开展应用验证。 考核指标：提出基于模型面向产品全生命周期的数字化设计 — 11 — 技术理论框架、模型定义方法和管理体系，制定不少于 5 项统一 产品全生命周期信息模型规范和数字化评价标准，突破不少于 10 项产品全生命周期模型构建与管理技术， 实现不少于 20 项模型管 理软件工具和构件，建立不少于 2 套通贯产品全生命周期各阶段 的知识库/数据库/案例库，研发完成 1 套复杂产品模型管理原型 系统，面向航空航天等领域的典型产品开展应用验证，产品数字 化率不低于 80%，产品研制周期缩短不少于 40%。出版专著 1 部 及以上，申请发明专利或取得著作权不少于 10 项，制定 1 项及 以上国家、行业或核心企业相关标准。 1.10 智能工厂设计仿真技术与软件工具开发（基础前沿类） 研究内容：针对缺少数字化设计仿真软件工具导致的智能工 厂设计周期长、生产过程效能难以预测，无法验证所设计的智能 工厂制造能力等问题，研发智能工厂跨领域设计、仿真一体化软 件工具，实现制造系统软-硬件交互，物理系统-信息系统仿真与 设计。研究组成智能工厂关键要素物料流、能量流、信息流交互 的语义建模方法和可视化组件技术，实现智能工厂生产系统快速 布局；研究制造系统关键装备的弱装配关系建模和指令驱动运动 性能仿真技术，实现支持 3D 组态的制造系统物化建模和性能仿 真；研究面向智能工厂数字化设计的虚拟仿真系统与物理系统数 据实时交互及融合接口，建立基于数据驱动的数字模型与物理实 — 12 — 体同步运行验证机制，实现智能工厂制造能力的虚拟验证与同步 运行。 考核指标：开发智能工厂设计与可视化虚拟仿真工具软件 1 套，支持 3D 组态建模和空间运动性能仿真；构建制造系统多层 次知识模型，支持智能工厂的概念设计和物化设计；建立智能工 厂关键要素的知识模型库不少于 100 个；开发底层控制系统和仿 真系统数据交互融合接口设备，实现中等规模智能工厂控制系统 和仿真系统的指令转换和交互设计仿真，支持 3 种以上工业控制 总线和 200 以上控制节点。出版专著 1 部及以上。 1.11 面向智能工厂动态生产的实时优化运行技术与系统（基 础前沿类） 研究内容：为解决动态生产多任务协同，安全/质量/效益多 目标协同，车间/装置生产运行与底层控制在线联动优化等难题， 研究基于在线学习/优化与大数据的动态生产多目标/多任务实时 优化运行与协同控制一体化技术，建立智能工厂实时运行优化平 台，及时响应智能工厂柔性生产和管控一体化优化的要求。具体 研究内容包括：研究结合在线学习/优化和大数据的多目标/多任 务实时优化方法，研发装置实时优化运行与协同控制一体化技术 与工具软件， 研究装置实时优化与车间实时调控的智能联动方法， 研发多目标/多任务协同的智能车间实时调控与运行优化工具软 — 13 — 件与平台。 考核指标：形成结合在线学习/优化和大数据的多目标/多任 务实时优化混合智能算法库，算法种类超过 20 种；开发装置实时 优化运行与协同控制一体化工具软件 1 套；突破装置实时优化与 车间实时调控的智能联动方法，智能车间运行优化单次耗时小于 0.5 小时；开发多目标/多任务协同的智能车间实时运行优化平台 1 套，在 3 类智能工厂应用验证，并集成到智能工厂管控平台。 出版专著不少于 2 部。 1.12 智能加工产线的工艺感知与产品加工精度控制技术（基 础前沿类） 研究内容： 针对批量零件加工过程缺乏有效的工艺感知技术， 制造数据难以同步收集和孤立导致的加工质量建模与溯源困难等 问题，开展零件加工生产线数据多粒度同步采集、工艺感知、加 工精度控制技术等研究。研究长链条加工过程的实时数据采集与 分析技术，开发面向批量零件加工的产线工艺参数与状态的数据 采集系统；研究上下游加工工艺参数的耦合机制分析方法，建立 智能产线零件加工精度预测模型；研究制造装备加工精度演变与 退化机理，开发智能产线加工设备动态误差自学习建模与在线补 偿技术，研制加工产线关键设备精度自愈控制平台。 考核指标：提出面向复杂零件批量加工的基于大数据学习的 — 14 — 工艺控制与建模方法；研发 4 套以上适应批量零件加工的制造数 据同步采集装置；开发 1 套用于复杂零件批量加工过程数据采集 与精度预测系统；开发 1 套用于智能产线的适应 6 种以上国内外 主流数控系统加工设备的动态误差建模与精度自愈服务平台；研 发 1 套复杂零件加工工艺优化软件系统；在装备制造和汽车零件 等 2 类以上加工行业中验证应用，零件加工次品率减少 15%。出 版专著 1 部及以上。 1.13 制造系统在线工艺规划与产线重构软件工具（基础前沿 类） 研究内容：围绕产品加工、装配等场景的个性化定制、多品 种混线制造等柔性生产需求，提出面向工艺变更、场景感知和产 线重构的生产系统智能重组方法。研究个性化定制产品的装配工 艺自主规划和工序自主编排技术，研究典型离散制造工艺智能组 态技术和自学习工艺规划方法，实现工艺在线规划与产线动态重 组同步运行；研究制造系统场景在线感知技术，开发基于深度学 习的多场融合智能感知和场景特征智能提取系统；研究自适应产 品定制化需求的生产系统布局、生产工艺流程及路径规划、底层 控制设备动态在线调整与动态重组等技术，实现工艺变更和产线 重组时制造系统关键装备的虚拟定义、原地重组。 考核指标：开发产品装配工艺智能生成软件 1 套，支持定制 — 15 — 化产品装配工艺自主规划和工序自主编排；研发柔性制造系统工 艺过程场景智能感知硬件设备及场景特征提取软件工具 1 套，系 统具有场景特征识别与工件定位识别功能；开发面向产品混线制 造的生产线关键装备虚拟定义和功能重组软件工具 1 套，支持多 工序在线协同调度和物料系统动态重组变更；在高端装备制造、 航空航天等离散制造业进行应用验证；制定标准不少于 6 项，出 版专著不少于 2 部。 1.14 制造企业主导的制造服务价值网融合技术与方法（基础 前沿类） 研究内容：针对我国制造业核心企业服务价值链延伸与协同 模式创新不足， 以及向价值链高端转移缺少平台支撑的突出问题， 围绕产品三包期内外的制造核心企业及其协作企业群业务协同的 实际需求，研究“互联网+”环境下基于业务驱动与资源共享的服务 生命周期价值链协同模式与优化机理，重构产品服务生命周期价 值网络。研究核心企业主导的制造服务生命周期价值网络协同理 论、方法与技术，包括服务生命周期价值网络建模、分析、优化 和评价技术，面向产品后市场的保内保外业务协同技术，基于故 障诊断与质量改进的服务全生命周期闭环质量控制技术，以及基 于售后配件多级管理的配件链协同技术等。形成制造服务生命周 期价值网协同优化解决方案，研发相关软件构件，实现基于价值 — 16 — 链协同的制造与服务业务流程融合、信息系统互联互通，为加速 我国制造服务生命周期价值链协同与生态化发展提供理论与方法 支撑。 考核指标：提出面向服务全生命周期的跨主体/跨流程制造和 服务价值链融合模式、技术与方法，突破制造与服务融合的不少 于 3 项价值网融合使能技术，开发支持产品三包期内外服务生命 周期的制造服务云平台，形成基于云平台的服务生命周期价值网 协同优化解决方案，服务价值链协作企业数累计不少于 1000 家。 成果在复杂装备制造等典型行业得到应用。申请发明专利或取得 软件著作权不少于 20 项；制定国家、行业或核心企业标准不少于 2 项。 1.15 基于第三方平台的多价值链协同技术与方法（基础前沿 类） 研究内容：针对制造业传统供应链管理带来的“价值链孤岛” 以及产业价值链协同模式创新不足等问题，研究基于第三方云平 台及业务驱动的多价值链协同模式与协同机制，包括多制造企业 为核心的多价值链协同形态与运行机理。研究多价值链业务协同 与优化方法，多价值链企业群业务重构与组织方法，跨企业价值 链的多链协同模型，跨企业价值链的多链协同与优化技术等。围 绕供应/营销/服务等业务流程，开发面向典型行业的多价值链协 — 17 — 同与优化构件，研发支持多价值链协同的第三方云服务平台。形 成基于第三方平台的多价值链协同解决方案，基于第三方平台实 现多制造企业为核心的多价值链业务协同。 考核指标：提出基于第三方平台的多价值链协同模式、方法 和技术，突破 3~4 项多价值链及链间协同优化技术。研发供应/ 营销/服务等多价值链协同与优化构件，形成支持多价值链协同的 第三方云服务平台原型及解决方案，申请发明专利或取得软件著 作权不少于 20 项，制定国家、行业（联盟）或企业标准不少于 2 项。基于同一平台实现多制造企业为核心的供应、营销或服务多 价值链企业群业务协同，包括跨企业价值链的多链业务协同，开 展业务协同的协作企业不少于 3000 家， 制造企业为核心上下游协 同的价值链不少于 3 条，跨链业务协同效率提升 30%。要求平台 实现第三方运营，核心制造企业间、制造企业与平台运营企业间 无关联关系。成果在汽车或工程机械等典型行业得到应用。 2．装备/系统与平台 2.1 复杂产品建模与仿真系统（共性关键技术类） 研究内容：针对复杂产品在需求、设计、试验、运维等全系 统建模与协同仿真方面的实际需求，研究模型驱动的复杂产品多 学科全流程协同设计建模、仿真优化方法与标准规范；研究复杂 产品全系统统一建模技术、白盒/灰盒/黑盒模型互联集成技术、 — 18 — 基于模型的混合现实技术、多仿真目标机模型自动划分、协同仿 真计算与综合验证技术；基于多领域统一建模语言构建多学科工 业知识模型库和重点行业功能模型库，开发基于开放式架构的多 学科复杂产品建模与仿真系统，实现模型仿真、混合现实、知识 库/模型库等在航空、航天、海洋、医疗工程等重点领域复杂产品 全系统综合设计验证与设计优化中的深入应用。 考核指标：突破复杂产品信息物理模型互联集成技术，研发 1 套基于多领域统一建模的复杂产品建模与仿真系统，实现复杂 产品全系统统一建模、 基于模型自动划分与部署的多机协同仿真， 支持复杂产品全系统仿真和综合验证，针对不少于 3 个仿真目标 机实现仿真模型自动划分与协同仿真计算，行业功能模型库不少于 5 个，基础模型组件不少于 4000 个，在不少于 2 个国家重大工程总 体院所、不少于 20 个工业单位开展应用验证，提升产品设计研制与 仿真验证效率不低于 30%。申请发明专利或取得著作权不少于 25 项，制定国家、行业或核心企业相关标准不少于 5 项。 2.2 产品自适应在线设计技术平台研发（共性关键技术类） 研究内容：针对产品设计适应性差、在线交互能力弱、协同 响应速度慢等问题，研究环境及制造大数据驱动的产品自适应设 计系统架构， 研究自适应与在线交互相结合的产品优化设计方法； 研究包含设计数据、经验、模型等在内的显性设计知识组织管理 — 19 — 技术，研究涵盖产品自适应在线设计主要环节的多源异构大数据分 析/融合/冲突消解及协同自适应控制等技术；构建产品在线设计、 制造、应用与迭代反馈过程的设计知识库、构件库与工具集；开发 数据驱动的产品自适应在线设计制造集成技术平台并开展应用。 考核指标： 提出大数据驱动的产品自适应在线设计集成方法、 模型与系统架构， 突破自适应决策与控制等关键技术不少于 5 项， 研发产品自适应在线设计集成工具和软件构件不少于 20 项， 构建 不少于 2 个行业的产品自适应在线设计知识库，开发不少于 2 套 产品自适应在线设计技术平台，建立产品自适应在线设计技术验 证系统，形成产品自适应在线设计集成解决方案，覆盖需求决策、 设计探索、方案设计、参数优化、制造服务、故障预测等完整设 计过程，在不少于 2 个行业开展应用。申请发明专利或取得著作 权不少于 25 项，制定国家、行业或核心企业相关标准不少于 2 项。 2.3 集团企业研发设计资源集成共享平台研发（共性关键技 术类） 研究内容：针对集团制造企业及所属企业/工厂之间研发设计 资源分散孤立、共享程度不高、协同效率偏低等问题，围绕产品 设计/制造/服务全生命周期对设计资源共享和集成管理的需求， 开展集团企业设计资源共享与集成模式研究。研究集团企业研发 — 20 — 设计流程及平台化/模块化/并行化/柔性化重组技术、研发设计资 源聚集/共享/追溯与管理技术等。研发支持产品全生命周期研发 设计资源共享集成以及分布式研发设计资源空间构建的软件构件 和工具集；研发形成集团企业研发设计资源集成共享平台。在航 空航天、轨道交通、海洋工程、地下工程、能源电力等离散行业 大型集团制造企业开展应用，实现覆盖全集团范围的研发设计全 流程的资源共享。 考核指标：突破集团企业平台化/模块化以及资源聚集/共享/ 反馈/追溯与管理等不少于 10 项关键技术；形成支持产品设计/制 造/服务全生命周期资源共享和集成管理以及分布式研发设计资 源空间构建的软件构件和工具集，申请发明专利或登记软件著作 权不少于 25 项；研发形成集团企业研发设计资源共享与协同平 台。成果支持不少于 2 类集团制造企业及所属企业/工厂的全面应 用，实现面向产品设计/制造/服务全生命周期的研发设计资源共 享与集成，研发设计资源共享比例不低于 70%，制定研发设计资 源共享与集成的国家、行业或企业标准不少于 3 项，形成研发设 计资源分布式共享与集成模式。 有关说明：由企业牵头申报。 2.4 智能加工产线工艺全流程智能决策技术与系统（共性关 键技术类） — 21 — 研究内容：针对智能工厂零件批量加工过程中缺乏制造数据 分析与处理方法，导致工艺能力低下、工艺决策缺乏科学依据等 问题，开展工艺能力分析与决策技术研究，开发相关系统。研究 零件加工过程数据与机理分析相结合的全流程性能预测方法，研 究零件加工过程的数据挖掘与机器学习算法，开发基于大数据驱 动的智能加工产线全流程决策平台；研究产品能耗和效率与设备 状态、工艺参数的关联关系，开发基于多源异构数据融合的效率、 能耗监测与管控平台；研究基于零件批量加工数据分析的加工工 艺与流程优化方法，开发智能加工产线的全流程智能决策和优化 软件系统。 考核指标：构建 1 套适用于批量零件加工制造的大数据工艺 能力分析平台；开发智能加工产线加工效率预测监测工具软件 1 套；开发智能加工产线能耗监测与优化工具软件 1 套；开发加工 工艺全流程智能决策与优化软件 1 套；在航空航天、汽车和装备 等行业验证，提升零件制造效率 10%，加工次品率减少 15%；申 请发明专利不少于 10 项，取得软件著作权不少于 3 项。 2.5 软件定义的工业异构网络融合关键技术与设备研发（共 性关键技术类） 研究内容：围绕工业异构网络融合互联和统一管理需求，研 究包含 IPv6 车间级骨干网、工业现场无线网和工业实时以太网的 — 22 — 多网融合架构和通信机制，形成工业异构网络融合体系；研究无 线/有线网络协议快速转换技术、工业 IPv6 骨干网和工业实时以 太网的高速转换技术， 实现控制网与管理网信息的高效互联互通； 研究工业现场复杂电磁环境下无线抗干扰传输、多源异构混合数 据流跨网信息融合调度、确定性传输等技术，保证混合数据流跨 网端到端管控信息确定性； 研发软件定义的工业异构网络管理器， 研制基于 SDN 的工业 IPv6 骨干网交换机。 考核指标：研发异构网络毫秒级协议转换装置及并行处理单 元；研发软件定义的工业异构网络管理器；研发支持三种以上工 业实时以太网的 SDN 工业 IPv6 骨干网交换机；突破跨网协议转 换技术和融合通信机制,提供一套车间级的工业异构网络融合架 构及系统；支撑采集类、交互类和控制类混合业务流的信息融合 与跨网传输，控制类数据传输时延达到毫秒级，在制造车间实现 现场级技术验证；形成标准 7 项以上，申请发明专利不少于 10 项，取得软件著作权不少于 4 项。 2.6 面向智能工厂的现场级工业物联网关键设备（共性关键 技术类） 研究内容：围绕智能工厂行业产线和工艺匹配的管理及各类 业务数据实时交换实际需求，开发兼容现有工业总线标准的高速 协议转换设备。开发支持时间敏感网络(TSN)的高速以太网网关 — 23 — 设备。开发工业物联网新型网关和数据交换设备，可支持多种工 业无线网络、双线以太网接入，提升工业物联网的多业务承载能 力。开发网络性能可视化分析监控平台，设计易于操作的网络配置 软件及标准数据调用接口，实现相关性能信息在终端平台上的图形 化显示和网络的远程配置。研究新一代双线以太网正交频分复用技 术、时间同步技术，实现工业现场网络高带宽和多业务承载。 考核指标：研发工业现场级高速网关设备、现场级交换设备， 其中：采用 OPC-UA 架构，循环时间（Cycle time）小于 10us， 低于 500ns 级抖动；接口传输速率达到 1Gbps，满足现场监控数 据以及音视频监测数据等各种工业大数据传输； 支持 SDN 和 IPv6 技术，实现对时间敏感网络和非时间敏感网络的统一，支持实时 操作系统和通用操作系统； 支持不少于 4 个实时千兆以太网端口； 平均故障间隔时间(MTBF)大于 10 万小时；双线以太网设备支持 IPv6，传输距离大于 500 米，传输速率达到 100Mbps，时间同步 精度达到 1 微秒，现场数据延时小于 1 毫秒，可同时承载测控数 据和图片视觉数据；形成标准 3 项以上，申请发明专利不少于 10 项，取得软件著作权不少于 4 项。 2.7 基于机器学习的智能控制器及编程工具（共性关键技术类） 研究内容：面向智能工厂执行复杂任务且具有网络协同、自 学习能力的新型智能控制器的需求，研究支持智能工厂“认知-决 — 24 — 策-控制”多功能一体化的智能控制模式和网络协同技术，实现控 制器无边界网络化的动态仿真、全分布式控制以及多种控制器的 协作运行、无缝集成。研究融合边缘智能的高性能实时计算硬件 平台和多线程实时调度方法，研发智能控制器实时多任务控制引 擎。研发满足工业级实时性、可靠性、安全性要求的智能控制器 产品和基于深度学习的编程工具，编程工具支持基于学习、推理 的控制器功能块动态自组及代码生成。 考核指标： 研制面向智能工厂的网络协同智能控制系统平台， 含 PLC 控制器、高可信智能控制器两类新一代控制器，抗扰度达 到工业 EMC 三级，支持冗余配置、安全防护；高可信智能控制 系统诊断覆盖率大于 90%，并通过安全完整性等级（SIL）3 级认 证；PLC 控制器具备逻辑控制、运动控制功能及自学习能力，指 令系统兼容 IEC61131-3 等国际标准，具有分布式控制和多控制器 协作控制运算能力；控制引擎支持 256 个控制任务实时调度，调 度周期不超过 16 毫秒，每周期 PLC 指令不少于 10~100 万条；研 发 1 套智能化过程监控软件平台和在线可视化编程开发调试工 具，同时支持最少 1 种指令编程方法和 1 种图形化编程方法，在 流程工业或者离散制造取得应用示范；申请发明专利不少于 10 项，取得软件著作权不少于 7 项。 2.8 智能工厂管控平台通用架构及开发工具（共性关键技术类） — 25 — 研究内容：针对智能生产中的加工制造过程管控平台需求， 研究支持云平台的智能工厂管控平台系统的参考模型、 集成方法、 业务要素与软件架构，开发通用的适应智能加工制造过程二次开 发的智能工厂通用管控平台架构及开发工具，研究通用的、开放 的、面向对象的工厂管控二次开发语言标准。研究平台的业务功 能自适应演化与定制等技术，开发面向智能制造的原材料、设备、 产品、人员与 MES 系统的双向互通技术，实现生产排程到设备 执行的自动下达与数据回传，基于现场实时感知、数据与知识的 应用； 研究智能工厂管控平台与制造企业决策平台数据交互技术， 实现工厂制造数据链与企业产品数据链、资源数据链、供应数据 链以及服务数据链的深度集成，定义与企业资源计划系统（ERP） 互操作的通用接口标准；研制智能加工管控云平台和共性工业 APP，实现感知、分析、推理、决策与控制的集成，形成面向典 型应用的系统解决方案。 考核指标：研发支持大批量和多品种加工制造过程的管控平 台架构及开发工具，平台具有跨主流操作系统（Windows，Linux， Android 等）的通用性；软件框架提供功能接口标准开放方法， 实现功能的快速扩展，功能扩展接口 50%以上代码开源；平台支 持公有云部署以及关键业务私有云部署，具备网络容灾能力，发 生故障可快速切换至后备虚拟机；开发制造质量大数据集成、分 — 26 — 析、过程调整与可视化管控等软件工具 2 套以上；开发面向航空 航天、汽车制造或者电子制造行业的 4 套以上面向质量、效率、 成本、能耗等主题的共性工具类 APP；申请发明专利不少于 10 项，取得软件著作权不少于 7 项。 有关说明：由企业牵头申报。 2.9 基于闭环反馈的复杂产品制造服务融合技术及平台（共 性关键技术类） 研究内容：针对长寿命复杂产品运行跨度长、工作工况复杂、 运维数据量大、事故后果严重、保障服务困难且成本高等问题， 开展面向全生命周期的长寿命复杂产品制造服务融合技术研究， 研究复杂产品服务生命周期数据挖掘与知识发现技术和面向设计 制造改进的复杂产品服务生命周期信息闭环反馈与融合技术，突 破数据驱动的复杂产品状态异常检测、趋势预测与故障诊断等关 键技术，建立面向全寿命的复杂产品群体维修时机协同优化、目 标导向的整机与部件维修策略全局优化、基于状态预测的备件规 划等优化模型，研发复杂产品制造服务集成管理平台、核心算法 库和软构件，开展典型行业应用，支撑长寿命复杂产品高效安全 运行、产品持续改进和制造企业的业务转型。 考核指标：提出面向全生命周期的复杂产品制造服务融合技 术、方法和模型，突破 6~7 项复杂产品服务生命周期数据挖掘与 — 27 — 知识发现、维修时机和维修策略协同优化、面向设计制造改进的 复杂产品服务生命周期信息闭环反馈与融合等制造服务关键技 术，开发复杂产品制造服务集成管理平台，提供至少 20 种算法与 模型构件，在至少 2 个行业的企业开展平台应用，设计制造和服 务信息集成度提高 20%，状态预测和故障诊断准确率提高 10%。 申请发明专利或取得软件著作权不少于 20 项，制定国家、行业或 核心企业标准不少于 2 项。 2.10 典型行业装备运行服务平台及智能终端研制（共性关键 技术类） 研究内容：针对高端装备远程诊断与运维服务的实际需求， 重点发展装备实时状态感知与智能互联技术，掌握装备智能化、 在线互联互通等关键技术，重点突破窄带接入、边缘计算、协议 适配、多源异构数据融合等智能终端技术，研制面向装备在线增 值服务的智能互联嵌入式终端，支持典型行业高端装备的智能互 联及装备运行状态数据的实时采集、处理，工况协议自动解析； 开发高端装备在线互联实时运维服务平台、核心算法库与应用构 件，集成智能互联终端实现多种类、集群式智能互联装备的同时 在线、状态监测、作业调度与运行管理等服务，形成高端装备智 能运维服务的规模化应用，开创我国高端装备远程智能运维服务 新模式。 — 28 — 考核指标：面向典型装备攻克 8 项以上装备窄带接入、边缘 计算、协议适配、增值决策等实时状态感知与智能互联关键技术， 研制基于蜂窝的窄带物联网（Narrow Band Internet of Things, NB-IoT） 、 边缘计算等技术的 10 款以上智慧互联嵌入式终端产品， 异构数据融合效率>10000 条/秒，响应时间<1 秒，工况协议自动 解析覆盖比率>80%；研发 1 套高端装备在线互联实时运行服务平 台，服务云平台能支持百万感知节点同时在线运行并提供管理服 务。申请发明专利或取得软件著作权不少于 20 项；制定国家、行 业或核心企业标准不少于 2 项。 2.11 产品服务生命周期集成平台研发（共性关键技术类） 研究内容：针对制造企业服务化及发展服务型制造的需求， 面向产品设计、制造以及三包期内外的服务生命周期，研究产品 服务生命周期集成管理模式。开展产品设计/制造/服务业务流程 及集成管理、产品服务生命周期设计/制造/服务资源共享、产品 全生命周期闭环质量控制、服务生命周期配件管理与精准服务、 服务价值链协同与优化、数据驱动的产品增值服务等关键技术研 究。研发设计/制造/服务集成管理系统与服务价值链业务协同系 统等，面向制造核心企业构建产品服务生命周期集成管理平台。 在离散制造行业遴选制造企业及协作企业群开展应用，形成面向 产品服务生命周期的设计/制造/服务集成解决方案。 — 29 — 考核指标：突破产品服务生命周期的设计/制造/服务集成管 理、资源共享以及服务价值链协同等不少于 5 项关键技术，形成 设计/制造/服务集成管理系统与服务价值链业务协同系统，构建 形成典型行业产品三包期内外服务生命周期集成管理平台，申请 相关发明专利或登记软件著作权不少于 25 项。成果在不少于 3 类核心制造企业及 2000 家以上协作企业群应用，制定设计/制造/ 服务集成管理与服务价值链业务协同的国家、行业或核心企业标 准不少于 5 项，促进示范企业制造服务收入占比提高 15%。 有关说明：由企业牵头申报。 2.12 基于开放架构的云制造关键技术与平台研发（共性关键 技术类） 研究内容：围绕生产现场设备、产线上云及制造全产业链业 务上云，制造资源/能力云端动态集成和智能协同,以及面向第三 方资源的工业应用开放生态构建等实际需求，研究融合新一代人 工智能、边缘计算和区块链等技术的云制造平台开放架构；研发 制造大数据和模型驱动的工业应用 APP 构建技术、基于边缘计算 的云制造资源/能力接入技术；开发工业智能引擎驱动、基于“开 放架构+边缘计算”的云制造平台，提供工业设备/产线接入、制造 资源/能力接入、工业应用 APP 开发和管理等开放 API 接口，建 立基于区块链的平台安全体系；在高端装备、汽车、模具制造等 — 30 — 行业开展平台应用，建立“云制造+边缘制造”新模式，加速构建云 制造生态系统。 考核指标：提出云制造平台开放架构；突破制造大数据和模 型驱动的工业应用 APP 构建、基于边缘计算的云制造资源/能力 接入等两类关键技术， 形成工业应用开发方法及工具不少于 5 种； 研制云制造平台 1 个，提供制造微服务引擎、面向软件定义制造 的流程引擎、大数据分析引擎、仿真引擎和人工智能引擎等工业 智能引擎功能不少于 5 种，提供制造大数据、人工智能和仿真计 算的算法与模型构件不少于 30 种， 提供具有边缘计算能力的工业 设备、产线和服务接入模型与接口不少于 10 种，支持 4 种以上 主流工业现场通信协议，提供平台开放 API 接口不少于 200 种； 在不少于 5 个行业的 10 家制造企业实现平台应用，接入工业设 备 1 万台以上，实现企业设备、产线、业务上云，运营成本降低 20%以上，产品不良品率降低 30%以上，产品研制周期缩短 30% 以上；申请发明专利或取得软件著作权不少于 20 项，制订国家、 行业标准不少于 3 项。 2.13 网络协同制造系统集成技术与工具研发（共性关键技术 类） 研究内容：针对支持大规模定制和复杂产品定制的网络协同 制造平台开发及应用实施过程中技术集成的需求，研究网络协同 — 31 — 制造平台体系架构及其设计方法；构建网络协同制造集成技术标 准体系，研究模型定义与管理、数据解析与交换、数据/模型与业 务融合等网络协同制造系统集成支撑技术和标准；研发支持智慧 企业、智能工厂/车间与智能生产线之间系统的互联互通接口及规 范；研制数据接入与分析、业务柔性建模、模型管理与转换、集 成需求解析、集成能力匹配、集成效果分析等网络协同制造系统 集成支撑工具集。 考核指标：形成网络协同制造平台体系架构，突破网络协同 制造系统集成支撑技术不少于 5 项，支持企业 5 类以上应用系统 间的集成；开发支持网络协同制造系统集成的中间件 15 项以上， 集成接口 15 项以上，支撑工具 10 项以上；建立网络协同制造集 成技术标准体系，制定国家标准或行业标准不少于 5 项，核心企 业标准不少于 15 项； 所形成的平台体系架构、 集成中间件及接口、 集成支撑工具、集成标准，在不少于 2 类网络协同制造平台研发 和不少于 3 类智慧企业实施中得到应用，开展网络协同制造及智 能工厂建设服务收入累计达 40 亿元以上。 2.14 支持大规模定制生产的网络协同制造平台研发（共性关 键技术类） 研究内容：开展支持大规模定制生产方式的制造企业网络协 同制造发展模式研究。研究支持大规模定制生产的网络协同制造 — 32 — 平台开放式架构，产品研发设计、生产制造、运维服务一体化集 成技术，智能供应链/营销链/服务链协同技术，产品、设计、制 造、管理、供应、营销和服务等多源异构数据建模与集成技术， 用户参与创新与数据驱动的用户及产品画像、开放式资源管理等 关键技术以及网络协同制造系统集成标准。研发产品设计/制造/ 运维服务一体化的支撑软件，大规模定制生产模式下的智能供应 链/营销链/服务链协同支撑软件，开放式制造资源管理、多主体 多目标智能调度、全流程可视化管控等软件与工具，企业数据空 间构建及产品数据链/制造数据链/服务数据链/资源数据链集成支 撑软件；研发数据驱动的制造企业战略管控、智能决策与预测运 营支撑系统，构建支持大规模定制生产的网络协同制造平台。在 大规模定制生产的典型离散制造行业开展应用。 考核指标：提出支持大规模定制生产方式的网络协同制造发 展模式。突破产品设计/制造/运维服务一体化、智能供应链/营销 链/服务链协同以及多源异构数据集成等不少于 5 类关键技术；围 绕网络协同制造集成与协同，制定不少于 7 项国家、行业或核心 企业标准。研发不少于 20 项支撑软件与工具，申请发明专利或登 记软件著作权不少于 20 项， 形成支持大规模定制生产方式的网络 协同制造开放式架构与支撑软件构件库，构建形成支持大规模定 制生产的典型行业网络协同制造平台。成果在不少于 2 类行业的 — 33 — 3 家及以上核心制造企业中实现应用，示范企业资源配置效率提 升 30%，精准服务能力提升 50%。形成支持大规模定制生产方式 的网络协同制造技术解决方案。 有关说明：由企业牵头申报。 2.15 支持复杂产品定制生产的网络协同制造平台研发（共性 关键技术类） 研究内容：开展支持复杂产品定制生产的制造企业网络协同 制造发展模式研究。研究支持复杂产品定制生产的网络协同制造 平台开放式架构，模型驱动的产品研发设计/生产制造/运维服务 一体化集成技术，订单驱动的生产管理和供应链协同优化技术， 产品、设计、制造、管理、供应、营销和服务等多源异构数据建 模与集成技术，用户参与创新与开放式资源管理等关键技术以及 网络协同制造系统集成标准。研发产品设计/制造/运维服务一体 化支撑软件，复杂产品定制生产模式下的智能供应链/营销链/服 务链协同支撑软件，开放式制造资源管理、多主体多目标智能调 度、全流程可视化管控等软件与工具，企业数据空间构建及产品 数据链/制造数据链/服务数据链/资源数据链集成等支撑软件；研 发数据驱动的制造企业战略管控、 智能决策与预测运营支撑系统， 构建支持复杂产品定制生产的网络协同制造平台。在复杂产品定 制生产的典型离散制造行业开展应用。 — 34 — 考核指标：提出支持复杂产品定制生产的网络协同制造发展 模式；突破模型驱动的产品设计/制造/运维服务一体化、智能供 应链/营销链/服务链协同以及多源异构数据集成等不少于 5 类关 键技术； 围绕支持复杂产品定制生产的网络协同制造集成与协同， 制定不少于 7 项国家、行业或核心企业标准。研发不少于 20 项 支撑软件与工具，申请发明专利或登记软件著作权不少于 20 项， 形成支持复杂产品定制生产的网络协同制造开放式架构与支撑软 件构件库，构建形成支持复杂产品定制生产的典型行业网络协同 制造平台。成果在不少于 2 类行业的 3 家及以上核心制造企业中 实现应用，示范企业资源配置效率提升 30%，精准服务能力提升 50%。形成支持复杂产品定制生产方式的网络协同制造技术解决 方案。 有关说明：由企业牵头申报。 3．集成技术与应用示范 3.1 多品种大批量混线加工智能工厂集成技术研究和应用示 范（应用示范类） 研究内容：以智能工厂行业级解决方案为总体目标，研究大 批量精密加工柔性化混线生产的智能工厂的设计仿真、运行优化 和动态重构解决方案，研究新型工业网络、工厂管控平台的纵向 集成应用方案，实现制造单元、柔性产线、生产车间多层次全要 — 35 — 素互联、全数字集成、全过程监控，支持全制造流程工艺参数感 知、加工精度建模和智能补偿、加工制造质量决策等，并采用制 造大数据理论实现智能工厂高效运行，以国产高端数控装备为基 础、以自主知识产权管控系统为核心，以汽车动力总成关键零部 件混线制造为背景建立应用示范。 考核指标：以汽车动力总成关键零部件国产化柔性化加工线 为背景建立智能工厂应用示范，具备加工、清洗、压装、物流等 全过程自动化产线的设计运行仿真和信息-物理交互能力，支持 20 种以上工艺数据在线感知；开发适应 4 种以上国内外主流数控 系统的加工装备精度建模和精度自愈软件 1 套；开发多品种加工 质量在线检测数据管理与决策软件 1 套；支持主流工业总线、3 种以上工业无线网络协议转换， 支持 10 种以上设备单元互联互通 和状态监控；支持至少 2 类产品、6 个型号以上动力总成零部件 不间断实时混线制造；支持制造大数据驱动全流程生产运行优化 与决策的智能工厂管控平台，实现刀具、夹具、卡爪、物料等全 生产要素的实时自动调整与远程维护。 有关说明：由企业牵头申报。 3.2 多品种小批量复杂构件加工智能工厂集成技术研究和应 用示范（应用示范类） 研究内容：以面向多品种小批量加工智能工厂行业级解决方 — 36 — 案为总体目标，研究多品种小批量复杂构件加工的柔性化混线生 产的智能工厂的设计仿真、运行优化和动态重构解决方案，研究 工业网络、多品种加工智能工厂管控平台的纵向集成技术，研究 加工工艺过程的感知与数据分析技术，实现生产车间加工全要素 互联、全过程监控，支持全制造流程工艺参数感知、加工精度建 模和智能补偿、加工精度决策等，以大数据理论实现多品种小批 量加工智能工厂高效运行，以国产高端数控装备为基础、以自主 知识产权管控系统为核心，以航空航天复杂构件加工生产线为背 景建立应用示范。 考核指标：以复杂构件的加工生产为背景建立智能工厂应用 示范，具备完整的设计运行仿真和信息-物理交互能力，支持 20 种以上工艺数据在线感知；开发适应 4 种以上国内外主流数控系 统的加工装备精度建模和精度自愈软件 1 套；开发复杂构件加工 精度与工艺过程优化决策软件 1 套；支持主流工业总线、3 种以 上工业无线网络协议转换， 支持 10 种以上设备单元互联互通和状 态监控；支持多品种小批量复杂零件加工大数据驱动全流程生产 运行优化与决策的智能工厂管控平台。 有关说明：由企业牵头申报。 3.3 支持大规模定制生产的网络协同制造集成技术研究与应 用示范（应用示范类） — 37 — 研究内容：面向汽车制造、工程机械、家用电子电器、轻工、 纺织服装、 农业机械等大规模定制生产的制造企业实现战略管控、 智能决策与预测运营的需求，针对 1~2 个典型行业，研究大规模 定制生产方式下制造企业网络协同制造发展模式和整体解决方 案。集成本专项技术和软件研发成果，研发产品研发设计、生产 制造、运维服务一体化集成技术与接口，构建产品研发设计/生产 制造/运维服务一体化的技术体系；研究智能供应、营销和服务价 值链协同技术与接口，构建市场拉动和数据驱动的从企业管理到 供应链/营销链/服务链协同的产业价值链协同技术体系；研究产 品数据链、制造数据链、服务数据链与资源数据链的集成技术与 接口，构建制造企业数据空间；形成支持大规模定制生产的制造 企业网络协同制造平台，实现数据驱动的企业战略管控、智能决 策与预测运营。 考核指标：突破产品研发设计/生产制造/运维服务一体化、 企业管理及供应链/营销链/服务链协同、产品数据链/制造数据链/ 服务数据链/资源数据链集成等不少于 10 项集成与协同技术，开 发应用软件构件、集成标准、集成接口及工具集，形成制造企业 数据空间，制定支持大规模定制生产的企业网络协同制造集成与 协同标准不少于 7 项，申请发明专利或登记软件著作权不少于 20 项。针对 1~2 个典型行业，形成网络协同制造平台及整体解决方 — 38 — 案，推进数据驱动与预测运营为特征的资源优化配置、流程精细 化管理以及企业智能化决策的和精准化服务； 实现对年产 20 万台 套以上规模的多品种混流生产（连续不切换）企业的支持，企业 资源配置效率提升 30%，精准服务能力得到大幅提升。形成支持 大规模定制生产方式的制造企业网络协同制造发展模式。 有关说明：由企业牵头申报。 3.4 支持复杂产品定制生产的网络协同制造集成技术研究与 应用示范（应用示范类） 研究内容：面向航空航天、轨道交通、海洋工程、兵器装备、 地下工程、能源电力、大型数控等支持复杂产品定制生产的制造 企业实现战略管控、智能决策与预测运营的需求，针对 1~2 个典 型行业，研究复杂产品定制生产方式下制造企业网络协同制造发 展模式和整体解决方案。集成本专项技术和软件研发成果，研发 模型驱动的产品研发设计、生产制造、运维服务一体化集成技术 与接口，构建产品研发设计/生产制造/运维服务一体化的技术体 系；研究智能供应、营销和服务价值链协同技术与接口，构建用 户参与的智能供应链/营销链/服务链协同技术体系；研究产品数 据链、制造数据链、服务数据链与资源数据链的集成技术与接口， 构建制造企业数据空间；形成支持复杂产品定制生产的制造企业 网络协同制造平台，实现数据驱动的企业战略管控、智能决策与 — 39 — 预测运营。 考核指标：突破复杂产品研发设计/生产制造/运维服务一体 化、企业管理及供应链/营销链/服务链协同、产品数据链/制造数 据链/服务数据链/资源数据链集成等不少于 10 项集成与协同技 术，开发应用软件构件、集成标准、集成接口及工具集，形成制 造企业数据空间，制定支持复杂产品定制生产的企业网络协同制 造集成与协同标准不少于 7 项，申请发明专利或登记软件著作权 不少于 20 项。针对 1~2 个典型行业，形成网络协同制造平台及 整体解决方案， 推进数据驱动与预测运营为特征的资源优化配置、 流程精细化管理以及企业智能化决策的和精准化服务；企业资源 配置效率提升 30%，精准服务能力得到大幅提升。形成支持复杂 产品定制生产方式的制造企业网络协同制造发展模式。 有关说明：由企业牵头申报。 3.5 网络协同制造技术资源服务平台研发与应用示范（应用 示范类） 研究内容：针对网络协同制造和智能工厂应用中共性技术资 源匮乏、产教融合深度不够等问题，研究支持众创的网络协同制 造技术资源共享服务模式；研发优质技术资源众创、数据驱动的 个性化服务、技术资源协同共享等技术；开发典型应用案例、虚 拟仿真实训系统等技术资源，汇聚制造企业、系统集成商、专业 — 40 — 机构等优势资源，包括行业解决方案、专业技能培训课件等，形 成网络协同制造和智能工厂技术资源池；构建网络协同制造技术 资源服务平台； 建设网络协同制造和智能工厂技术应用体验基地； 开展网络协同制造和智能工厂技术资源服务规模化应用示范，促 进网络协同制造和智能工厂技术资源共享互联，支持网络协同制 造和智能工厂专业技术人才培养。 考核指标：提出支持众创的网络协同制造技术资源共享服务 模式；突破关键技术，形成技术资源众创、个性化服务定制等工 具 3 个以上；以众创模式开发技术资源或产品 20 个以上；形成 网络协同制造和智能工厂技术资源池，包括典型应用案例、虚拟 仿真实训系统、行业技术专家资源等资源 30 类以上；构建网络 协同制造技术资源服务平台 1 个，集成 200 个以上第三方服务； 建设网络协同制造和智能工厂技术应用体验基地 2 个、技术培训 特色基地 10 个；形成网络协同制造和智能工厂技能型人才培养 体系，覆盖地市超过 100 个，服务企业和职业院校超过 5000 家， 培训网络协同制造和智能工厂各类人才 10 万人次以上。 — 41 —