盘点2024年安徽省各市智能工厂梯度培育行动申报时间流程和申报条件要素指南等内容，合肥市以及阜阳市、六安市、安庆市、池州市、亳州市、宿州市、马鞍山市、黄山市、宣城市、淮北市、淮南市、蚌埠市、铜陵市、芜湖市、滁州市等地需要咨询申报的可以免费咨询渔渔为您解答指导！

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安徽省各市智能工厂梯度培育行动申报时间流程

一、构建智能工厂梯度培育体系

按照《智能工厂梯度培育行动实施方案》《智能工厂梯度培育要素条件》（附件1、2），分基础级、先进级、卓越级和领航级四个层级开展智能工厂梯度培育。其中：

（一）鼓励制造业企业参考智能制造能力成熟度评估结果制定智能工厂建设提升计划，对照基础级智能工厂要素条件开展自建自评。

（二）省级工业和信息化主管部门联合相关部门制定本地区、有关中央企业制定本集团智能工厂培育计划和支持措施，组织开展先进级智能工厂评审认定工作，并推荐符合条件的申报卓越级智能工厂。

（三）工业和信息化部联合国家发展改革委、财政部、国务院国资委、市场监管总局、国家数据局共同组织开展卓越级智能工厂培育工作。

（四）鼓励有意愿、有条件的卓越级智能工厂积极申报领航级智能工厂，由所在地区或所属中央企业向工业和信息化部等部门推荐，在国家智能制造专家委员会指导下开展建设工作。

二、2024年度卓越级智能工厂培育工作

（一）申报条件

1. 申报主体在中华人民共和国境内注册，具有独立法人资格（石油石化、有色金属等有行业特殊情况的，允许法人的分支机构申报），并满足《智能工厂梯度培育要素条件》基础要求。

2. 申报主体已完成智能工厂建设，智能制造水平处于国内领先，原则上应已获评先进级智能工厂，并达到卓越级智能工厂要素条件要求。

3. 申报主体愿意配合开展现场核查、技术推广和典型案例交流等工作。

（二）组织实施

1. 申报主体参考《智能制造典型场景参考指引（2024年版）》（工信厅通装函〔2024〕361号）、《智能工厂梯度培育要素条件》，按照《卓越级智能工厂项目申报材料清单》（附件3）编制申报书，于2024年11月22日前完成线上申报。申报主体应对申报内容真实性负责，并确保申报材料不涉及国家秘密、商业秘密。

2. 各地工业和信息化主管部门会同发展改革、财政、国资、市场监管、数据主管部门组织本地区的项目推荐工作，有关中央企业组织本集团的项目推荐工作。各省（区、市）推荐项目数量不超过20个，计划单列市、新疆生产建设兵团、有关中央企业推荐项目数量不超过5个。

3. 推荐单位应于2024年11月29日前完成线上审核，按推荐项目优先顺序填写推荐汇总表（附件4），并将加盖公章的纸质版申报书（须与线上填报一致）、推荐汇总表各1份，报送工业和信息化部（装备工业一司），有关中央企业同步报送国务院国资委（科技创新局）。

4. 工业和信息化部会同国家发展改革委、财政部、国务院国资委、市场监管总局、国家数据局组织卓越级智能工厂评审认定和宣传推广。

5. 各地工业和信息化、发展改革、财政、国资、市场监管、数据主管部门，有关中央企业应加强对智能工厂的分级指导和监督，鼓励给予相应政策支持。

6. 项目申报、评审、管理、评估等工作基于智能制造数据资源公共服务平台开展。

安徽省各市智能工厂梯度培育要素条件

为指导基础级、先进级、卓越级和领航级智能工厂梯度 建设，特制定本要素条件。

一、基础要求

1.  企业应为规模以上工业企业，企业和产品均具有较强 市场竞争力。

2.  企业近三年经营和财务状况良好，无不良信用记录、 无较大及以上安全、环保等事故，无违法违规行为。

3.  工厂使用的关键技术装备、工业软件、工业操作系统、 系统解决方案等安全可控，网络安全和数据安全风险可控。

4.  企业应建立智能工厂统筹规划、建设和运营的组织机 制，拥有一批智能制造专业人才。

5.  基础级和先进级工厂智能制造能力成熟度评估水平 达到 GB/T 39116-2020《智能制造能力成熟度模型》二级及 以上，卓越级智能工厂应达到三级及以上，领航级智能工厂 应达到四级及以上。

二、基础级智能工厂

开展数字化网络化基础能力建设，围绕智能制造典型场景部署必要的智能制造装备、工业软件和系统，实现核心数据实时采集、关键生产工序自动化、生产与经营管理信息化， 开展点状智能化探索。

（一）建设内容

鼓励企业参考《智能制造典型场景参考指引（2024 年 版）》，围绕工厂建设、研发设计、生产作业、生产管理、 运营管理等开展智能工厂建设，且至少覆盖生产作业环节。

1.  工厂建设[1]：开展产线级、车间级数字化规划与建设； 部署安全可控的智能制造装备、工业软件、系统和数字基础 设施。

2.  研发设计[2] ：开展产品、工艺数字化研发设计。

3.  生产作业[3] ：开展关键装备和工艺数字化升级，实现 关键装备、工序和系统的实时监控，以及关键生产工序自动 化作业。

4.  生产管理[4]：应用信息系统，对作业计划、产品质量、 设备资产、生产物料等进行管理，实现关键生产过程精益化。

5.  运营管理[5] ：应用信息系统，对采购、销售、库存、 财务和人力资源等进行管理，实现经营数据精准核算和绩效 指标量化评估。

（ 二）建设成效

1.  参考《智能工厂建设关键绩效指标参考》（ 附 1 ）、 T/CAMS182-2024《智能制造效能通用评测方法》，评估智

能工厂建设成效，主要技术经济指标应高于省（ 区、市）同 行业平均水平。

三、先进级智能工厂

提升数字化网络化集成能力，面向智能制造典型场景广泛部署智能制造装备、工业软件和系统，实现生产经营数据 互通共享、关键生产过程精准控制、生产与经营协同管控， 在重点场景开展智能化应用。

（一）建设内容

鼓励企业参考《智能制造典型场景参考指引（2024 年 版）》，围绕工厂建设、研发设计、生产作业、生产管理、 运营管理等开展智能工厂建设，且至少覆盖生产作业、生产 管理、运营管理三个环节。

1.  工厂建设：开展车间级、工厂级数字化规划与建设； 对工艺路线、产线布局和物流路径等进行仿真；广泛部署安 全可控的智能制造装备、工业软件和系统。

2.  研发设计：开展产品、工艺的数字化研发设计和仿真 迭代，应用智能化设计工具，实现产品设计、工艺设计数据 统一管理和协同。

3.  生产作业：开展关键装备和工序数智技术应用，实现 关键装备异常预警、关键工序数据在线分析、关键生产过程 精准控制、产品关键质量特性数字化检测。

4.  生产管理：通过对生产过程、仓储物流、设备运行、 产品质量等进行数字化集成管控，应用智能化分析工具，实 现高效辅助计划排产和生产业务协同管控，并开展安全能源 环保数字化管理。

5.  运营管理：通过经营管理与生产作业等业务的数据集 成贯通，应用智能化管理工具，实现成本有效管控、订单及 时交付、绩效指标动态评估等，开展供应链数字化管理。

（ 二）建设成效

1.  参考《智能工厂建设关键绩效指标参考》（ 附 1 ）、 T/CAMS182-2024《智能制造效能通用评测方法》，评估智 能工厂建设成效，主要技术经济指标应处于省（ 区、市）同 行业领先水平。

2.  在省（ 区、市）同行业起到引领带动作用。

四、卓越级智能工厂

强化数字化网络化持续优化能力，面向智能制造典型场 景体系化部署智能制造装备、工业软件和系统，实现设计生 产经营数据集成贯通、制造装备智能管控、生产过程在线优 化，开展产品全生命周期和供应链全环节的综合优化，推动 多场景系统级智能化应用。

（一）建设内容

鼓励企业参考《智能制造典型场景参考指引（2024 年 版）》，围绕工厂建设、研发设计、生产作业、生产管理、

运营管理等开展智能工厂建设，原则上应覆盖全部五个环节。

1.  工厂建设：开展工厂级数字化规划与建设，以及数据 治理工作；对工厂进行系统建模和优化，实现工厂数字化交 付，推动虚拟工厂建设；体系化部署安全可控的智能制造装 备、工业软件和系统。

2.  研发设计：开展产品、工艺协同研发设计、集成建模 和仿真，实现基于模型和数据的系统优化。

3.  生产作业：开展多场景数智技术应用，实现装备运行 状态智能分析和故障诊断、生产过程智能管控和在线优化、 过程质量在线检测与控制。

4.  生产管理：通过生产全过程数据综合分析，实现生产 计划与排程自动生成、设备全生命周期管理、质量精准追溯 和持续改进、物流仓储策略优化、安全应急联动、能源环保 综合管控等，推动主要生产要素的智能协同优化。

5.  运营管理：通过多维数据智能分析，实现用户需求精 准识别和敏捷响应、全厂资源协同优化、产品增值服务、设 计生产服务闭环优化、智能化决策支持等，推进供应链上下 游 “链式”协同。

（ 二）建设成效

1.  参考《智能工厂建设关键绩效指标参考》（ 附 1 ）、 T/CAMS182-2024《智能制造效能通用评测方法》，评估智 能工厂建设成效，主要技术经济指标应处于国内同行业领先 水平。

2.  在国内同行业起到引领带动作用，带动供应链上下游 协同开展数智化升级。

3.  培育形成具有行业推广价值的智能制造解决方案，探 索构建企业智能制造“标准群”。

4.  建立较为完善的智能制造复合型人才培养体系，培养 一批智能工厂建设和运营人才。

五、领航级智能工厂

推动新一代人工智能等数智技术与制造全过程的深度融合，实现装备、工艺、软件和系统的研发与应用突破，推 动研发范式、生产方式、服务体系和组织架构等创新，探索 未来制造模式，带动产业模式和企业形态变革。

（一）建设内容

鼓励企业参考《智能制造典型场景参考指引（2024 年 版）》，围绕工厂建设、研发设计、生产作业、生产管理、 运营管理等开展智能工厂建设，须覆盖全部五个环节。

1.  工厂建设：构建工厂数字孪生系统，实现对物理制造  过程的精准映射和反馈控制；建立较为完备的数据治理体系，

推动形成企业数据资产；开展安全可控的智能制造装备、工 业软件和系统等研发和应用突破。

2.  研发设计：探索数据与知识驱动的研发设计创新，开 展虚拟验证和中试。

3.  生产作业：开展人工智能在工艺、装备等方面创新应 用，实现生产过程动态优化、智能决策控制、产线动态调整。

4.  生产管理：探索多目标、多扰动、多约束情况下的生  产计划优化和智能排产调度，推动制造资源的全面优化利用。 建立能源、碳资产、安全、环保综合管理创新机制，推动可  持续制造。

5.  经营管理：推进工厂横向、纵向、端到端集成，构建 智慧供应链，推动生产方式、服务体系和组织架构等变革， 探索未来制造模式。

（ 二）建设成效

1.  参考《智能工厂建设关键绩效指标参考》（ 附 1 ）、 T/CAMS182-2024《智能制造效能通用评测方法》，评估智 能工厂建设成效，主要技术经济指标全球领先。

2.  打造全球领先的应用标杆，通过“母工厂”等方式推动 工厂建设经验复制推广，引领产业链上下游形成智能制造协 同创新生态。

3.  培育的智能制造解决方案实现对外输出，形成较为完 善的企业智能制造“标准群”，推动形成行业、国家标准。

4.  培养智能制造领军人才，对外提供智能工厂建设和运 营指导或服务。

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