鲁北首例!滨医附院实施3D打印全距骨假体并人工全踝关节置换术
鲁北首例!滨医附院实施3D打印全距骨假体并人工全踝关节置换术
鲁北首例!滨医附院实施3D打印全距骨假体并人工全踝关节置换术工信部等三部门印发《电子信息制造业数字化转型实施方案(shíshīfāngàn)》
日前(rìqián),工业和信息化部、国家发展改革委、国家数据局联合印发《电子信息制造业(zhìzàoyè)数字化转型实施方案》(以下简称(jiǎnchēng)《实施方案》),着力拓展电子信息制造业数字化转型、智能化升级的广度和深度,巩固电子信息制造业稳增长内生动力(dònglì),不断提升电子信息技术和产品对其他行业(hángyè)数字化转型赋能力度,助力推动新型工业化和制造强国建设。
《实施方案》落实中央经济工作会议和《制造业数字化转型行动方案》有关工作部署,强调要坚持(jiānchí)创新引领(yǐnlǐng)、统筹谋划、因业制宜(zhìyí)、安全(ānquán)有序,深化数字技术应用,推动生产方式和组织形态变革,加快电子信息制造业高端化、智能化、绿色(lǜsè)化、融合化发展(huàfāzhǎn)。《实施方案》明确提出,到2027年(nián),规模以上电子信息制造业企业关键工序数控化率(huàlǜ)超过85%,典型场景解决方案全面覆盖,服务(fúwù)能力明显增强。到2030年,建立较为完备的电子信息制造业数据基础制度体系,形成一批标志性智能产品,数字服务和标准支撑转型的环境基本完善,向全球价值链高端延伸取得新突破。
《实施方案》围绕加快(jiākuài)核心数智技术攻关应用、“点线面”一体化(huà)(huà)推进数转智改、加快高端(gāoduān)化智能化绿色(lǜsè)化协同提级跃升、夯实软硬协同的(de)多元化(duōyuánhuà)转型基础、强化数字化(shùzìhuà)转型服务保障五大方面,提出推进关键核心技术攻关、强化先进计算和人工智能赋能作用、加快电子信息(diànzixìnxī)产品智能化升级、挖掘推广重点环节数字化转型典型场景和解决方案、支持建设智慧安全的供应链(gōngyìngliàn)体系、加快培育高端电子信息智能产品、培育壮大智能化绿色化融合产业、建立健全标准体系、完善数字化转型公共服务体系等18项重点任务,系统推进行业数字化转型、智能化升级,不断完善转型支撑(zhīchēng)服务体系、强化行业管理体系数字化转型。《实施方案》还发布了覆盖电子信息制造业数字化转型、电子信息技术和产品赋能其他行业数字化转型两个方面的15个典型场景。
《实施方案》强调,要(yào)加强统筹协调、加大资金保障(bǎozhàng)、强化分析评价、加强宣传推广、加强行业数字化(shùzìhuà)人才培养,为电子信息制造业数字化转型提供坚实保障。
关于印发(yìnfā)《电子信息制造业数字化转型实施方案》的通知
工信(gōngxìn)部联电子〔2025〕95号
各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团工业和(hé)信息化、发展改革、数据主管部门(zhǔguǎnbùmén):
现将《电子信息制造业数字化转型(zhuǎnxíng)实施方案》印发给(gěi)你们,请结合实际,认真贯彻落实。
2025年4月22日(rì)
电子信息制造业数字化(shùzìhuà)转型实施方案
电子信息制造业是国民经济的战略性、基础性、先导性产业,规模(guīmó)总量大、产业链条长(tiáozhǎng)、涉及领域广(guǎng),是推动实体(shítǐ)经济与数字经济深度融合、推进新型工业化、培育壮大新质生产力的重要领域。为落实《制造业数字化转型行动方案》,推动电子信息制造业数字化转型、智能化(zhìnénghuà)升级,巩固电子信息制造业稳增长内生(nèishēng)动力,加快制造强国建设,制定本实施方案。
以习近平新(xīn)时代中国特色社会主义思想为指导,深入贯彻落实党的二十(èrshí)大和二十届二中、三中全会精神,全面落实全国新型工业化(huà)推进大会部署,加快实体经济与数字经济深度融合,坚持创新引领、统筹谋划(móuhuà)、因业(yīnyè)制宜、安全有序,深化数字技术应用,提高电子信息(diànzixìnxī)制造业数字化、网络化、智能化(zhìnénghuà)水平,推动生产方式和组织形态变革,打造发展新模式、新业态,培育(péiyù)新增长点,加快电子信息制造业高端化、智能化、绿色化、融合化发展,为推进新型工业化、建设现代化产业体系提供有力支撑。
到2027年(nián),电子信息制造业数字化转型、智能化升级的(de)新型信息基础设施基本完善,规模以上电子信息制造业企业关键工序数控(shùkòng)化率超过85%,先进计算、人工智能深度赋能行业发展。典型场景解决方案全面覆盖(fùgài),形成100个以上典型场景解决方案,服务能力明显增强,形成不少于100家(jiā)面向电子信息制造业的专业化服务商“资源池”。标准支撑体系基本形成,数字化转型人才梯队基本建立(jiànlì)。
到2030年,转型场景更加丰富,建立较为完备的电子信息(diànzixìnxī)制造业数据基础制度体系,电子信息制造业工业(gōngyè)数据库基本(jīběn)建成,形成一批标志性智能产品,数字服务和标准支撑转型的环境基本完善,数字生态基本形成,转型效率(xiàolǜ)和质量大幅提升,向全球价值链(jiàzhíliàn)高端延伸取得新突破。
(一(yī))加快核心数智技术攻关应用
1.推进关键核心技术(jìshù)攻关。推动(tuīdòng)研究电子信息(diànzixìnxī)(diànzixìnxī)制造业数字化转型(zhuǎnxíng)关键技术创新路线图。采用“揭榜挂帅”机制加强转型关键技术研发,重点突破高精度高速工业(gōngyè)控制、智能(zhìnéng)设备集成、复杂系统仿真推演、无损检测、可靠性管理等(děng)关键共性技术,提升设备自动化编程(EAP)、电子设计自动化、PCB设计、产品生命周期管理、制造执行、质量管理、智能不良(bùliáng)根因分析等系统及软件水平。研制智能工控(gōngkòng)计算机、工业智能传感设备、中大型可编程逻辑控制器(PLC)、数据采集与监视控制系统(SCADA)等关键工控设备及系统,以及智能装备、工业软件和系统解决方案。鼓励产学研联合建设电子信息数字化转型创新平台,协同开展前沿技术攻关。
2.加快(jiākuài)先进通用技术推广应用。以整机产品和系统创新带动产业链配套体系优化完善,打造先进计算、人工智能、虚拟现实等数智技术应用标杆,加快全产业链数字化(shùzìhuà)转型、智能化升级。发挥(fāhuī)首台(套)、首批次、首版次政策作用,加快安全可靠先进工控设备、智能装备和工业软件在电子信息制造业(zhìzàoyè)应用。鼓励应用智能感知、虚拟现实、增强(zēngqiáng)现实、沉浸音频等技术推动(tuīdòng)实数融合应用创新,加快智能可穿戴(chuāndài)设备、智能机器人等创新产品试用推广。
3.推动数据要素价值加快释放。引导企业建立健全数据管理(shùjùguǎnlǐ)制度,推动数据管理相关标准贯标。大力发展基于数据洞察(dòngchá)、数据贯通、数据挖掘的新品研发、协同制造(zhìzào)、增值服务等新模式,深化典型场景(chǎngjǐng)数据分析应用。加快推动电子信息(diànzixìnxī)产品由数据物质载体向数据综合服务转变,提升电子信息制造业转型升级效能。支持建设电子信息产业(chǎnyè)大脑,融合贯通产业链、供应链、服务链、创新链、知识链,推进(tuījìn)数据驱动的产业升级、创新服务和产业治理。
4.强化先进计算、人工智能赋能作用(zuòyòng)。推进(tuījìn)先进计算技术赋能新质(xīnzhì)生产力,激活先进计算在数据高效处理、设计仿真优化、技术产品研发、生产精细管理、业务模式(móshì)创新等方面(fāngmiàn)广泛应用。鼓励(gǔlì)骨干企业基于通用大(dà)模型打造适应电子信息制造业复杂任务环境、具备跨模态数据处理能力的行业级、场景(chǎngjǐng)级大模型,形成一批可泛化、可推广高质量数据集(jí),培育一批标杆应用场景,带动电子信息制造业全方位、全链条优化升级。谋划建设垂直行业大模型中试、测评等公共服务平台,推动大模型行业适配和商业化应用。推动创成式设计、设备故障预测、工艺参数自动(zìdòng)调优、质量视觉检测、工业知识智能问答等典型场景中的先进计算、人工智能深度应用。
(二)“点线面”一体化推进(tuījìn)数转智改
5.挖掘推广重点行业(hángyè)数字化转型典型(diǎnxíng)场景和(hé)解决方案。面向电子信息制造业(zhìzàoyè)研发设计、生产制造、质量管控、仓储(cāngchǔ)物流、经营管理、增值(zēngzhí)服务、供应链(gōngyìngliàn)管理、赋能应用等刚需、高频、复杂典型场景,沉淀共性需求,研发推广一批见效快、成本低、针对性强、标准化程度高的“小快轻准”解决方案。指导发布电子信息制造业数字化转型场景清单和典型案例,支持发布数据要素、知识模型、工具软件、人才技能等数字化要素清单,推广工业互联网与电子信息制造业融合(rónghé)应用场景。支持数字化水平较高的企业开发共享数字化解决方案。
6.推进产业链(chǎnyèliàn)供应链(gōngyìngliàn)智慧(zhìhuì)安全建设。鼓励具备条件的(de)地区制定数字化转型实施方案,强化重点地方产业链供应链智能化和安全化水平。充分发挥整机产品牵引作用,构建问题导向和需求导向的上下游数字化转型协同创新体系,加强核心技术、关键零部件等支撑能力建设,推动(tuīdòng)中小企业主动融入大(dà)企业产业链供应链。鼓励龙头企业开发和共享供应链上下游采供销协同、一体化质量(zhìliàng)管控、联合排产等平台,提升全链条数字化水平。
7.加快重点集群和园区智能化升级(shēngjí)。重点支持新一代信息通信、集成电路(jíchéngdiànlù)、先进电池材料等作为主导产业的国家高新区及其他重点园区,加快先进计算中心、新一代移动通信、工业互联网等新型基础设施(jīchǔshèshī)规模化建设应用,建设高标准数字园区。鼓励电子信息制造业(zhìzàoyè)领域(lǐngyù)集群公共服务平台互联互通,加快基础设施、数据要素、技术人才(réncái)等资源共建共享。
(三)加快高端化(huà)智能化绿色化协同提级跃升
8.加快高端电子信息产品智能(zhìnéng)化升级。有序推动(tuīdòng)智能产品创新研发(yánfā),推动智能产品分类(fēnlèi)代码研究,培育高端智能化电子产品(diànzichǎnpǐn)等(děng)新兴领域。深化先进计算、智能控制、人机交互、大数据等技术在人工智能(réngōngzhìnéng)终端产品的应用,加快发展智能传感器、智能移动终端、智能语音交互系统、智能可穿戴设备等,提升产品“含智量”。发展智能互联架构、智能组网、异构产品联接、集中控制等技术,推动形成智能产品高效互联生态。
9.打造数字化智能化(zhìnénghuà)转型标杆。贯彻落实工业重点行业领域设备更新和(hé)技术改造指南,推动电子信息制造业(zhìzàoyè)关键工艺技术(gōngyìjìshù)和工艺设备数字化改造升级。鼓励智能制造能力成熟度高的(de)企业加快部署智能装备和工业软件,推广模块化、成组和产线重构等技术,支持(zhīchí)建设(jiànshè)面向新一代电子信息产品的智能柔性产线。推动构建智能工厂梯度培育体系(tǐxì),支持电子信息制造业企业加快建设一批行业领先的智能工厂和5G工厂,推动电子信息“专精特新”中小企业数字化改造应改尽改,形成可复制推广的新经验、新模式。
10.培育(péiyù)壮大智能化绿色化融合产业。持续挖掘能源电子增长新(xīn)动能,加快先进计算、工业互联网、物联网、人工智能等数智技术在锂电池、光伏产品研发及制造过程应用(yìngyòng)。推进智能功率(gōnglǜ)预测、智能场站运营等新模式,促进光伏发电和储能的(de)数据共享,培育壮大数字化绿色化协同的融合产业。
11.打造重点产品全生命周期碳排放可信数据空间。聚焦锂电池、光伏、消费电子、新型显示等重点产品,推动企业(qǐyè)建设碳足迹基础(jīchǔ)数据和产品全生命周期数字化碳管理(guǎnlǐ)平台,推动全产业链碳排放数据核算和共享。强化先进计算、物联网、人工智能、区块链、工业互联网标识解析等技术在碳排放监测预警中的(de)应用(yìngyòng),持续提升(tíshēng)碳排放数据核算精准化和可信度。
(四)夯实软硬协同(xiétóng)的多元化转型基础
12.加强新型(xīnxíng)信息基础设施建设(jiànshè)。统筹推进先进(xiānjìn)计算(jìsuàn)产业发展,加快网络、算据、算力(suànlì)、算法等融合贯通,推动高性能计算、智能计算、云边端协同计算等创新(chuàngxīn)发展,完善边缘计算中心网络布局,建设高可靠、高性能、广连接的新型信息基础设施。推动新型信息基础设施深度赋能电子信息制造业应用,加快先进计算、5G-A、千兆光网、工业互联网、人工智能在电子信息制造业中的规模化应用。
13.建立健全标准(biāozhǔn)体系。组织(zǔzhī)编制电子信息制造业重点(zhòngdiǎn)行业(hángyè)智能制造标准体系建设指南,加快研制一批行业应用、典型场景和智能产品等重点标准,构建电子信息制造业数字化转型标准群。加快制定主数据、元数据、数据质量、数据管理(shùjùguǎnlǐ)等数据标准,推动数据管理国家标准贯标。推动建立电子信息制造业数字化转型标准化工作组织,统筹重点细分行业数字化转型领域的标准研制和推广应用,引导专精特新企业(qǐyè)主导或(huò)参与标准制定。
14.强化网络和数据(shùjù)安全治理。指导(zhǐdǎo)(zhǐdǎo)电子信息制造企业建立健全(jiànlìjiànquán)工业(gōngyè)控制系统和信息系统的网络安全防护制度。面向企业开展网络安全分类(fēnlèi)分级管理,加强工业控制系统、设备(shèbèi)安全防护能力(nénglì)建设,加大网络安全投入,提升网络安全防护水平。推进电子信息制造业细分行业(hángyè)领域重要数据识别等标准规范研制。指导企业健全完善数据安全管理制度,开展重要数据识别与目录备案,加强分类分级防护,落实风险评估要求,强化风险监测与应急处置能力,提高数据安全保护水平,促进数据要素流通和数据资源开发利用。指导和支持第三方机构开展工控安全评估、数据隐私安全保护等评估。
(五)强化(qiánghuà)数字化转型服务保障
15.培育数字化(shùzìhuà)转型服务商(fúwùshāng)。推动(tuīdòng)电子信息制造业数字化转型服务商建立“咨询策划+路径(lùjìng)规划+实施监督+跟踪评价”全栈式服务能力,提升全流程(liúchéng)服务供给水平,培育一批场景型服务商、高水平系统集成服务商和(hé)出海一站式数字化服务商。指导开展电子信息制造业数字化转型服务商分类分级评价、产品和解决方案适配度测评,开展数字化转型服务商分类分级评价规范标准研制和贯标。研究发布更新电子信息制造业优质(yōuzhì)数字化转型服务商、产品和解决方案目录。
16.全面开展数字化转型诊断评估。制定电子信息制造业(zhìzàoyè)(zhìzàoyè)数字化转型诊断评估实施方案,提供诊断评估和能力建设参考指引。引导地方建立长效(zhǎngxiào)评价机制,对电子信息制造业重点企业“建档立卡”,依托制造业数字化转型综合信息平台和行业公共服务平台,大力开展现场评估诊断、中小企业数字化水平(shuǐpíng)评测,做到(zuòdào)“应评尽评(jǐnpíng)”“应检尽检”。
17.完善数字(shùzì)化转型公共服务(gōnggòngfúwù)体系。推动(tuīdòng)建立电子信息制造业数字化转型促进(cùjìn)中心、中试平台,协同打造数字生态发展共同体。打造面向电子信息制造业数字化转型的数据集、技术库、工具箱(gōngjùxiāng)和资源池,持续提升政策宣贯、标准咨询、人才培训、供需对接等服务水平,夯实电子信息制造业数字化转型基础支撑。
18.健全数据驱动的行业管理(guǎnlǐ)与企业服务体系。支持建设电子信息(diànzixìnxī)制造业数字化转型智慧平台系统,构建电子信息重点(zhòngdiǎn)产业链“一链一档(yīdàng)”、重点企业“一企一码”画像数据库,提升行业发展的预测预警和动态运行监测水平(shuǐpíng)。研究构建电子信息制造业数字化转型运行监测指标体系,探索主动服务、精准(jīngzhǔn)施策、融合共治等跨部门综合行业管理新模式。
(一)加强统筹协调。建立部门合作、央地联动、产业协同的合力推进机制,全面推动电子信息(diànzixìnxī)制造业数字化转型重要(zhòngyào)政策和重大项目落地实施。支持组建电子信息制造业数字化转型专家委员会(wěiyuánhuì),强化转型重大决策、行业规划(guīhuà)、企业实践的分类指导。
(二)加大资金保障。充分运用科技(kējì)重大专项、重点研发计划等现有专项资金渠道,支持(zhīchí)(zhīchí)电子信息制造企业数字化转型共性关键技术攻关与数转智改。发挥国家产融合作平台赋能作用,将先进适用技术纳入支持范围,通过创新金融(jīnróng)产品种类(chǎnpǐnzhǒnglèi)等方式,引导金融机构加强对数字化转型的支持。
(三)强化(qiánghuà)(huà)分析评价。建立电子信息(diànzixìnxī)制造业数字化转型常态化评价分析机制,引导企业主动开展评估评价,根据评估结果制定(zhìdìng)改进提升方案,依托自身定位有序推进数字化转型、智能化升级。定期开展电子信息制造业数字化转型水平监测,建立健全监测结果反馈与优化机制,基于监测结果动态优化数字化转型任务举措,持续提高产业(chǎnyè)治理能力(nénglì)和水平。
(四)加强宣传推广(tuīguǎng)(tuīguǎng)。引导各地区定期举办(jǔbàn)电子信息制造业数字化转型政策、标准宣贯培训。征集和发布电子信息制造业数字化转型典型场景和解决方案。支持举办电子信息制造业数字化转型经验交流、智能制造创新(xīn)(xīn)大赛(dàsài)、先进计算典型应用案例征集、先进计算技术创新大赛、供需对接活动,促进数字化转型新模式、新产品、新技术的应用推广。
(五(wǔ))加强行业数字化人才培养(réncáipéiyǎng)。深化产教融合的电子信息制造业数字化转型人才培养模式,完善产教供需(xū)(gōngxū)对接机制,支持电子信息制造企业与高校、科研院所合作(hézuò)建立数字技术实训(shíxùn)基地,培养行业所需数字化转型复合型人才。依托国家相关人才工程和项目,培养电子信息制造业科技领军人才、创新团队、卓越工程师,积极引进海外高端人才。
聚焦(jùjiāo)电子信息制造(zhìzào)业特点,系统梳理研发设计、生产制造、运维服务等业务环节(huánjié)和经营管理、供应链管理等管理环节的关键场景。坚持问题导向,按照急用(jíyòng)先行的原则,以场景为切入点,推进电子信息制造业数字化转型。包括但不限于以下场景。
一、电子信息制造业数字化转型(zhuǎnxíng)
典型场景(chǎngjǐng)1:产品研发
痛点:电子信息产品技术迭代速度极快,研发过程分散度(fēnsǎndù)高且依赖物理设备设施,不同研发环节所使用的工具和系统兼容性不足,不同地域或部门的研发团队(tuánduì)缺乏统一的协作(xiézuò)平台,研发数据难以(nányǐ)实时同步共享,导致跨团队、跨部门的协作效率(xiàolǜ)低下,难以快速适应新技术或新需求的变化。
改造目标:数字化协同研发(yánfā)
实现方式(fāngshì)和需要条件:数字化协同研发利用先进计算技术为不同区域、部门甚至企业(qǐyè)之间的(de)协作提供统一平台,消除信息(xìnxī)孤岛(gūdǎo),提高研发效率。通过统一计算协作平台,根据需求动态调整计算资源,为设计、仿真、测试提供高性能的计算资源,降低设备购置和维护成本,缩短研发周期。
重点适用行业:新型(xīnxíng)显示行业、先进计算行业、消费电子行业。
典型场景2:产品设计(chǎnpǐnshèjì)
痛点:电子产品结构复杂度和功能性能要求不断提升,部分企业在(zài)仿真验证(yànzhèng)方面的建设滞后,机理模型构建不全面,仿真分析与测试数据无法有效(yǒuxiào)关联,企业在产品设计和试生产过程中存在反复修改、多次试验等现象,甚至产品交付后可能出现(chūxiàn)批量(pīliàng)性缺陷,导致后期额外的产品召回和返修成本。
改造目标:虚拟试验与调试(tiáoshì)
实现方式和需要条件:搭建仿真(fǎngzhēn)平台(píngtái),面向产品功能、性能、可靠性等(děng)方面(fāngmiàn),采用计算机辅助设计工具进行三维建模,应用先进计算、数字孪生、AR/VR、知识图谱等技术,通过全虚拟(xūnǐ)仿真或者半实物半虚拟仿真,开展产品调试和测试验证。将仿真平台与(yǔ)物理测试系统平台的数据关联,通过物理测试数据曲线与仿真分析数据曲线对比分析,不断优化仿真模型,逐步提升仿真预测的准确性。
重点适用行业(hángyè):通信设备行业、先进计算行业。
典型(diǎnxíng)场景3:生产工艺优化
痛点:电子产品生产工艺参数众多(zhòngduō),工艺参数修改频繁(pínfán),随着技术升级和终端应用的需求多样化,电子产品越来越(yuèláiyuè)微型化、精密化,对生产工艺及生产效率的要求越来越高。生产过程工艺参数易漂移,产品良率波动(bōdòng)大,人工(réngōng)调整工艺参数工作量大,异常处理速度慢,无法及时响应生产需求。
改造目标:工艺动态调优(diàoyōu)
实现方式和需要条件:建立生产(shēngchǎn)(shēngchǎn)过程全流程一体化管控平台(píngtái),应用先进(xiānjìn)计算、工艺机理(jīlǐ)分析、多尺度物性表征和流程建模、机器学习等技术,构建工艺参数预测模型,实现批次化生产过程工艺参数动态监测与控制,通过对各批次生产数据、设备状态和产线产能、产品良率和质量控制指标等参数动态分析,进行工艺优化。
重点适用行业(hángyè):通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业(diànzihángyè)、新型显示行业、基础电子行业、能源电子行业。
典型(diǎnxíng)场景4:生产计划调度
痛点(tòngdiǎn):电子产品(chǎnpǐn)升级换代快,客户要求复杂多变,多品种小批量生产已成常态,且客户对于产品交付周期要求越来(yuèlái)高,部分企业无法集成采购供应、生产执行、仓储物流等(děng)数据,难以实现科学有效的计划调度。
改造(gǎizào)目标:智能排产调度
实现(shíxiàn)方式和需要条件:根据市场和客户(kèhù)个性化的要求,实时(shíshí)监控采购供应、生产(shēngchǎn)要素、制造执行等数据,通过设置多类约束条件和策略,形成多种排产方案,最大化分配和使用资源,动态下达详细作业计划。同时(tóngshí),针对生产异常及时预警,根据异常事件类型自动推荐和调整生产计划调度方案。
重点(zhòngdiǎn)适用行业:通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费(xiāofèi)电子行业、新型显示行业、基础电子行业。
典型场景5:生产线升级(shēngjí)改造
痛点:电子信息产品订单多样性和定制化需求日益增长,面对小批量、多批次生产场景时灵活性不足,生产线需要(xūyào)频繁调整(tiáozhěng)设备设置和工艺流程(gōngyìliúchéng),以适应(shìyìng)不同产品的规格和需求,频繁调整增加(zēngjiā)设备停工时间,生产人员需要花费更多时间来适应新操作流程,延长了生产周期,增加了生产成本。
改造目标:可重构柔性产线(chǎnxiàn)
实现方式和需要条件:开展标准化、模块化(mókuàihuà)硬件设计,部署自主移动机器人、数字定位系统、柔性工装夹具、智能物流设备(shèbèi),采用5G、TSN等网络技术,构建低时延、高稳定性的(de)无线(wúxiàn)生产网络,综合应用(yìngyòng)传感器、AI边缘控制器、产线数字孪生等技术,实现设备互联成组与数据集成,对生产线实时(shíshí)监控,采用智能控制系统,根据订单和工况变化快速(kuàisù)调整和按需配置产线,实现不同产品类别的快速切换,减少换线时间和生产停顿。
重点适用行业:通信设备行业、先进计算(jìsuàn)行业、时空信息行业、消费电子行业、新型(xīnxíng)显示行业、基础电子行业。
典型场景6:设备(shèbèi)管理
痛点:电子信息制造业中自动化设备(shèbèi)应用广泛、种类繁多、更新换代速度快,部分企业设备管理中依然依赖手工(shǒugōng)记录,设备维修人员(rényuán)技能要求高,人员流动也会导致设备管理知识(zhīshí)传递容易中断,当前设备维护模式多处于被动式维护和经验(jīngyàn)式维护,紧急故障难以做出科学预判,故障维修不及时影响生产进度。
改造目标(mùbiāo):设备故障诊断与预测
实现(shíxiàn)方式和需要条件:采用统一(tǒngyī)的系统平台管理设备(shèbèi)采购、安装、使用、报废全过程(quánguòchéng),实时监控关键工艺设备运行情况,建立设备数字孪生模型,基于大(dà)数据分析和人工智能技术对设备健康度进行预测,提前预警(yùjǐng)潜在故障,研究设备运行机理,沉淀设备维保经验,形成设备故障知识库,自动提醒和推荐设备维保方案,支撑维保人员快速解决设备故障,减少非计划停机时间,延长设备使用寿命。
重点适用行业(hángyè):通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业、新型显示行业、基础电子行业、能源(néngyuán)电子行业。
典型(diǎnxíng)场景7:产品质量管控
痛点:多数企业对品质影响因子缺乏有效的监控(jiānkòng)与(yǔ)分析,欠缺分析和处理问题(wèntí)的经验积累,导致相同的问题反复发生,企业不良品质成本居高不下,尚未运用大数据技术协助(xiézhù)解决和追溯产品质量问题,客户端品质问题持续发生。
改造目标:智能化品质(pǐnzhì)管控
实现方式和(hé)需要条件:建立完善的质量管控集成架构,应用基于机器视觉的产品质检技术,借助(jièzhù)物联网技术将检测设备与人员(rényuán)、样本库、检测流程等(děng)系统互联互通,消除品质控制各环节的信息孤岛。同时,运用信息系统(xìnxīxìtǒng)等集成质量机理分析、质量数据分析等技术,进行(jìnxíng)产品质量影响因素识别、缺陷分析预测和质量优化(yōuhuà)决策,分门别类地对质量知识和异常经验进行积累、共享,归纳总结成为结构化的知识库。针对常发生的问题可以根据知识库不断部署预防性措施。
重点适用行业:通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费(xiāofèi)电子行业(diànzihángyè)、基础电子行业、能源电子行业。
典型场景8:仓储配送(pèisòng)
痛点:电子信息产品种类繁多、结构复杂,所需的(de)电子元器件、电子化学品等(děng)(děng)物流规格多样、对存储环境温湿度要求高,且有序列号、保质期等批次管理需求,仓储(cāngchǔ)管理中人工记录管理难(nán)度大,部分企业仓储配送、资源计划、生产执行等系统集成度低,配送异常难及时管理,影响生产进度。
改造(gǎizào)目标:拉式实时精准配送
实现方式和需要条件:将生产(shēngchǎn)消耗(xiāohào)、仓储、运输等数据集成,根据实时生产消耗,自动发起(fāqǐ)物料配送需求,综合运用条码技术、自动化(zìdònghuà)(zìdònghuà)立体仓库存储、人机交互分拣、自动化传输等系统,将物料按时按量精准配送至线体或工位,打造全链条“拉式精准配送”物流系统,缩短全链条配送时效。
重点适用(shìyòng)行业:通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业(diànzihángyè)、新型显示行业。
典型(diǎnxíng)场景9:能源管理
痛点:电子信息制造业企业耗能设备多样,部分企业存在耗能设备老旧情况,尚未(shàngwèi)应用智能化的数据采集工具,人工采集数据工程量大(dà)、易出错,能耗数据难以统一(tǒngyī)归档和检索,无法完整掌握整个企业的供电、配电、用电情况,缺乏科学有效的策略进行综合能效(néngxiào)优化。
改造目标:能效数智化管理与(yǔ)优化
实现方式和(hé)需要条件:部署能耗数据智能计量与采集装置,基于统一的能源管理系统,开展全环节、全要素能耗数据汇聚分析,采用能流图形式进行(jìnxíng)工厂全域可视化(kěshìhuà)监测,结合设备运行、生产工艺、制造成本等数据,建立综合(zōnghé)能耗模型,开展用能情况模拟、能效诊断和节能潜力分析,明确(míngquè)节能措施优先级,针对高耗能设备和场景,采用大数据和算法模型动态确定设备最优参数,通过控制系统实现自动(zìdòng)调整,实现整体(zhěngtǐ)能效提升。
重点适用行业(hángyè):通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业(diànzihángyè)、基础电子行业、能源电子行业。
典型场景(chǎngjǐng)10:产品运维服务
痛点:电子信息(diànzixìnxī)制造业产品(chǎnpǐn)数据没有得到有效分析利用,无法动态跟踪用户服务需求,缺乏产品主动运维意识,多处于问题发生后才(cái)去解决的被动服务阶段。
改造目标:数据驱动的(de)精准客服
实现方式和需要条件:建设服务(fúwù)大数据平台,整合和集成产品(chǎnpǐn)运行工况、维修保养、故障(gùzhàng)缺陷等数据,为用户提供自助服务和智能服务等多种方案,如(rú)产品使用技巧和产品诊断排障自助服务、基于数据的远程运维服务、基于模型和产品实时(shíshí)状态的主动保养预警服务、基于环境数据和用户使用习惯的方案建议服务等。
重点适用行业:通信设备行业、先进计算(jìsuàn)行业、时空信息(xìnxī)行业、消费电子行业、能源电子行业。
典型场景11:供应链(gōngyìngliàn)风险管理
痛点(tòngdiǎn):产品制造所需物料种类繁多,涉及采购供应商众多,不同物料交付要求多样,企业无法及时有效(yǒuxiào)监控(jiānkòng)原料供应风险,被动接受突发供货异常事件,导致内部生产组织仓促调整,影响正常生产执行。
改造目标:供应链(gōngyìngliàn)风险预警与弹性管控
实现方式和需要条件:针对不同物料(wùliào)设定相应(xiāngyìng)的采购模型(móxíng),用(yòng)集成建模、多目标寻优、数据跨域控制等技术,设定合理的采购提前期,确保供应商物料供货异常时,企业有(yǒu)充足的时间应对处理。建立供应链管理系统,集成知识图谱、先进计算等技术,开展供应链风险隐患识别、定位、预警和高效(gāoxiào)处置。建立供应商管理系统,应用供应商风险评估、供应链溯源(sùyuán)等技术,实现供应商精准画像,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。
重点适用行业(hángyè)(hángyè):新型显示行业、通信设备行业、先进计算行业、消费电子行业。
二、电子信息技术(xìnxījìshù)和产品赋能其他行业数字化转型
典型场景12:大众消费领域北斗(běidǒu)规模应用
实现方式:提升(tíshēng)北斗在(zài)智能手机、穿戴设备等产品上的(de)应用(yìngyòng)比例,探索亚米级定位应用场景,增强产品在室内等遮挡区域的多源融合定位、高精度(gāojīngdù)定位能力,打造室内外无缝(wúfèng)连续定位体系。促进北斗车载终端赋能应用,通过车辆北斗地基增强系统、高精度地图等方式,在车联网中(zhōng)推广应用北斗高精度定位技术。推动北斗多频定位、高精度定位等技术在消费级无人机、共享两轮车领域的应用,提升城市智能化精细管理水平。
典型场景13:基于XR的(de)沉浸式交互服务
实现方式:综合运用虚拟现实终端、空间计算引擎(yǐnqíng)、三维数字(shùzì)内容等(děng)(děng)产品和技术,构建行业(hángyè)解决方案。加速工业领域VR/AR技术渗透率,推广(tuīguǎng)沉浸式协同设计、智慧AR巡检、交互式三维动态仿真等典型场景和解决方案。推动XR在教育和文旅领域深度应用,推广虚拟仿真教学实训、虚拟拍摄、数字空间内容制作、AR导览、互动营销等,增强交互体验。
典型场景14:基于新型显示(xiǎnshì)的新一代人机交互方案
实现方式:促进TFT-LCD、AMOLED、Micro-LED、3D显示、激光(jīguāng)显示等显示技术在相关行业领域规模化应用,实现超高清、无障碍、3D立体等显示效果,加快在智能(zhìnéng)终端、远程连接、文化内容呈现等场景中推广(tuīguǎng)。开发(kāifā)视听体验(tǐyàn)数据交互终端,构建人性化、沉浸(chénjìn)式互动体验。推动量子点显示、全息显示等技术攻关,加快光场重构、空中(kōngzhōng)无介质物理成像、全息智能显示系统(xìtǒng)、HUD抬头显示、UI/UX、多模态交互控制技术和产品集成应用,构建人性化、智能化驾驶空间,实现人与空中实像的直接交互,满足未来(wèilái)出行的智能化需求。
典型场景(chǎngjǐng)15:电子信息产品赋能新型信息基础设施建设
实现方式:在工业智联(zhìlián)(zhìlián)、城市智联、低空智联、农业智联等领域,应用(yìngyòng)(yìngyòng)协议兼容、软件定义、物联(wùlián)平台免调试接入等技术,推动通信、芯片、显示模组(mózǔ)等软硬件产品快速适配。大规模部署智能物联产品,为信息交换共享、复杂环境(huánjìng)感知、智能决策和协同控制提供物联支撑,满足高中低速、广域覆盖、上行增强等业务需求。加强搭载人工智能(réngōngzhìnéng)技术的移动物联网终端研发供给和应用探索(tànsuǒ),促进形成网络连接、资源管理、运行维护等方面的内生智能,提升网络智能化水平。综合应用人工智能芯片、边缘计算设备、超级计算机、AI服务器等电子信息产品,实现实时数据处理和高性能计算。
一图读懂《电子信息制造业数字化(shùzìhuà)转型实施方案》


工信部等三部门印发《电子信息制造业数字化转型实施方案(shíshīfāngàn)》
日前(rìqián),工业和信息化部、国家发展改革委、国家数据局联合印发《电子信息制造业(zhìzàoyè)数字化转型实施方案》(以下简称(jiǎnchēng)《实施方案》),着力拓展电子信息制造业数字化转型、智能化升级的广度和深度,巩固电子信息制造业稳增长内生动力(dònglì),不断提升电子信息技术和产品对其他行业(hángyè)数字化转型赋能力度,助力推动新型工业化和制造强国建设。
《实施方案》落实中央经济工作会议和《制造业数字化转型行动方案》有关工作部署,强调要坚持(jiānchí)创新引领(yǐnlǐng)、统筹谋划、因业制宜(zhìyí)、安全(ānquán)有序,深化数字技术应用,推动生产方式和组织形态变革,加快电子信息制造业高端化、智能化、绿色(lǜsè)化、融合化发展(huàfāzhǎn)。《实施方案》明确提出,到2027年(nián),规模以上电子信息制造业企业关键工序数控化率(huàlǜ)超过85%,典型场景解决方案全面覆盖,服务(fúwù)能力明显增强。到2030年,建立较为完备的电子信息制造业数据基础制度体系,形成一批标志性智能产品,数字服务和标准支撑转型的环境基本完善,向全球价值链高端延伸取得新突破。
《实施方案》围绕加快(jiākuài)核心数智技术攻关应用、“点线面”一体化(huà)(huà)推进数转智改、加快高端(gāoduān)化智能化绿色(lǜsè)化协同提级跃升、夯实软硬协同的(de)多元化(duōyuánhuà)转型基础、强化数字化(shùzìhuà)转型服务保障五大方面,提出推进关键核心技术攻关、强化先进计算和人工智能赋能作用、加快电子信息(diànzixìnxī)产品智能化升级、挖掘推广重点环节数字化转型典型场景和解决方案、支持建设智慧安全的供应链(gōngyìngliàn)体系、加快培育高端电子信息智能产品、培育壮大智能化绿色化融合产业、建立健全标准体系、完善数字化转型公共服务体系等18项重点任务,系统推进行业数字化转型、智能化升级,不断完善转型支撑(zhīchēng)服务体系、强化行业管理体系数字化转型。《实施方案》还发布了覆盖电子信息制造业数字化转型、电子信息技术和产品赋能其他行业数字化转型两个方面的15个典型场景。
《实施方案》强调,要(yào)加强统筹协调、加大资金保障(bǎozhàng)、强化分析评价、加强宣传推广、加强行业数字化(shùzìhuà)人才培养,为电子信息制造业数字化转型提供坚实保障。
关于印发(yìnfā)《电子信息制造业数字化转型实施方案》的通知
工信(gōngxìn)部联电子〔2025〕95号
各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团工业和(hé)信息化、发展改革、数据主管部门(zhǔguǎnbùmén):
现将《电子信息制造业数字化转型(zhuǎnxíng)实施方案》印发给(gěi)你们,请结合实际,认真贯彻落实。
2025年4月22日(rì)
电子信息制造业数字化(shùzìhuà)转型实施方案
电子信息制造业是国民经济的战略性、基础性、先导性产业,规模(guīmó)总量大、产业链条长(tiáozhǎng)、涉及领域广(guǎng),是推动实体(shítǐ)经济与数字经济深度融合、推进新型工业化、培育壮大新质生产力的重要领域。为落实《制造业数字化转型行动方案》,推动电子信息制造业数字化转型、智能化(zhìnénghuà)升级,巩固电子信息制造业稳增长内生(nèishēng)动力,加快制造强国建设,制定本实施方案。
以习近平新(xīn)时代中国特色社会主义思想为指导,深入贯彻落实党的二十(èrshí)大和二十届二中、三中全会精神,全面落实全国新型工业化(huà)推进大会部署,加快实体经济与数字经济深度融合,坚持创新引领、统筹谋划(móuhuà)、因业(yīnyè)制宜、安全有序,深化数字技术应用,提高电子信息(diànzixìnxī)制造业数字化、网络化、智能化(zhìnénghuà)水平,推动生产方式和组织形态变革,打造发展新模式、新业态,培育(péiyù)新增长点,加快电子信息制造业高端化、智能化、绿色化、融合化发展,为推进新型工业化、建设现代化产业体系提供有力支撑。
到2027年(nián),电子信息制造业数字化转型、智能化升级的(de)新型信息基础设施基本完善,规模以上电子信息制造业企业关键工序数控(shùkòng)化率超过85%,先进计算、人工智能深度赋能行业发展。典型场景解决方案全面覆盖(fùgài),形成100个以上典型场景解决方案,服务能力明显增强,形成不少于100家(jiā)面向电子信息制造业的专业化服务商“资源池”。标准支撑体系基本形成,数字化转型人才梯队基本建立(jiànlì)。
到2030年,转型场景更加丰富,建立较为完备的电子信息(diànzixìnxī)制造业数据基础制度体系,电子信息制造业工业(gōngyè)数据库基本(jīběn)建成,形成一批标志性智能产品,数字服务和标准支撑转型的环境基本完善,数字生态基本形成,转型效率(xiàolǜ)和质量大幅提升,向全球价值链(jiàzhíliàn)高端延伸取得新突破。
(一(yī))加快核心数智技术攻关应用
1.推进关键核心技术(jìshù)攻关。推动(tuīdòng)研究电子信息(diànzixìnxī)(diànzixìnxī)制造业数字化转型(zhuǎnxíng)关键技术创新路线图。采用“揭榜挂帅”机制加强转型关键技术研发,重点突破高精度高速工业(gōngyè)控制、智能(zhìnéng)设备集成、复杂系统仿真推演、无损检测、可靠性管理等(děng)关键共性技术,提升设备自动化编程(EAP)、电子设计自动化、PCB设计、产品生命周期管理、制造执行、质量管理、智能不良(bùliáng)根因分析等系统及软件水平。研制智能工控(gōngkòng)计算机、工业智能传感设备、中大型可编程逻辑控制器(PLC)、数据采集与监视控制系统(SCADA)等关键工控设备及系统,以及智能装备、工业软件和系统解决方案。鼓励产学研联合建设电子信息数字化转型创新平台,协同开展前沿技术攻关。
2.加快(jiākuài)先进通用技术推广应用。以整机产品和系统创新带动产业链配套体系优化完善,打造先进计算、人工智能、虚拟现实等数智技术应用标杆,加快全产业链数字化(shùzìhuà)转型、智能化升级。发挥(fāhuī)首台(套)、首批次、首版次政策作用,加快安全可靠先进工控设备、智能装备和工业软件在电子信息制造业(zhìzàoyè)应用。鼓励应用智能感知、虚拟现实、增强(zēngqiáng)现实、沉浸音频等技术推动(tuīdòng)实数融合应用创新,加快智能可穿戴(chuāndài)设备、智能机器人等创新产品试用推广。
3.推动数据要素价值加快释放。引导企业建立健全数据管理(shùjùguǎnlǐ)制度,推动数据管理相关标准贯标。大力发展基于数据洞察(dòngchá)、数据贯通、数据挖掘的新品研发、协同制造(zhìzào)、增值服务等新模式,深化典型场景(chǎngjǐng)数据分析应用。加快推动电子信息(diànzixìnxī)产品由数据物质载体向数据综合服务转变,提升电子信息制造业转型升级效能。支持建设电子信息产业(chǎnyè)大脑,融合贯通产业链、供应链、服务链、创新链、知识链,推进(tuījìn)数据驱动的产业升级、创新服务和产业治理。
4.强化先进计算、人工智能赋能作用(zuòyòng)。推进(tuījìn)先进计算技术赋能新质(xīnzhì)生产力,激活先进计算在数据高效处理、设计仿真优化、技术产品研发、生产精细管理、业务模式(móshì)创新等方面(fāngmiàn)广泛应用。鼓励(gǔlì)骨干企业基于通用大(dà)模型打造适应电子信息制造业复杂任务环境、具备跨模态数据处理能力的行业级、场景(chǎngjǐng)级大模型,形成一批可泛化、可推广高质量数据集(jí),培育一批标杆应用场景,带动电子信息制造业全方位、全链条优化升级。谋划建设垂直行业大模型中试、测评等公共服务平台,推动大模型行业适配和商业化应用。推动创成式设计、设备故障预测、工艺参数自动(zìdòng)调优、质量视觉检测、工业知识智能问答等典型场景中的先进计算、人工智能深度应用。
(二)“点线面”一体化推进(tuījìn)数转智改
5.挖掘推广重点行业(hángyè)数字化转型典型(diǎnxíng)场景和(hé)解决方案。面向电子信息制造业(zhìzàoyè)研发设计、生产制造、质量管控、仓储(cāngchǔ)物流、经营管理、增值(zēngzhí)服务、供应链(gōngyìngliàn)管理、赋能应用等刚需、高频、复杂典型场景,沉淀共性需求,研发推广一批见效快、成本低、针对性强、标准化程度高的“小快轻准”解决方案。指导发布电子信息制造业数字化转型场景清单和典型案例,支持发布数据要素、知识模型、工具软件、人才技能等数字化要素清单,推广工业互联网与电子信息制造业融合(rónghé)应用场景。支持数字化水平较高的企业开发共享数字化解决方案。

6.推进产业链(chǎnyèliàn)供应链(gōngyìngliàn)智慧(zhìhuì)安全建设。鼓励具备条件的(de)地区制定数字化转型实施方案,强化重点地方产业链供应链智能化和安全化水平。充分发挥整机产品牵引作用,构建问题导向和需求导向的上下游数字化转型协同创新体系,加强核心技术、关键零部件等支撑能力建设,推动(tuīdòng)中小企业主动融入大(dà)企业产业链供应链。鼓励龙头企业开发和共享供应链上下游采供销协同、一体化质量(zhìliàng)管控、联合排产等平台,提升全链条数字化水平。
7.加快重点集群和园区智能化升级(shēngjí)。重点支持新一代信息通信、集成电路(jíchéngdiànlù)、先进电池材料等作为主导产业的国家高新区及其他重点园区,加快先进计算中心、新一代移动通信、工业互联网等新型基础设施(jīchǔshèshī)规模化建设应用,建设高标准数字园区。鼓励电子信息制造业(zhìzàoyè)领域(lǐngyù)集群公共服务平台互联互通,加快基础设施、数据要素、技术人才(réncái)等资源共建共享。
(三)加快高端化(huà)智能化绿色化协同提级跃升
8.加快高端电子信息产品智能(zhìnéng)化升级。有序推动(tuīdòng)智能产品创新研发(yánfā),推动智能产品分类(fēnlèi)代码研究,培育高端智能化电子产品(diànzichǎnpǐn)等(děng)新兴领域。深化先进计算、智能控制、人机交互、大数据等技术在人工智能(réngōngzhìnéng)终端产品的应用,加快发展智能传感器、智能移动终端、智能语音交互系统、智能可穿戴设备等,提升产品“含智量”。发展智能互联架构、智能组网、异构产品联接、集中控制等技术,推动形成智能产品高效互联生态。
9.打造数字化智能化(zhìnénghuà)转型标杆。贯彻落实工业重点行业领域设备更新和(hé)技术改造指南,推动电子信息制造业(zhìzàoyè)关键工艺技术(gōngyìjìshù)和工艺设备数字化改造升级。鼓励智能制造能力成熟度高的(de)企业加快部署智能装备和工业软件,推广模块化、成组和产线重构等技术,支持(zhīchí)建设(jiànshè)面向新一代电子信息产品的智能柔性产线。推动构建智能工厂梯度培育体系(tǐxì),支持电子信息制造业企业加快建设一批行业领先的智能工厂和5G工厂,推动电子信息“专精特新”中小企业数字化改造应改尽改,形成可复制推广的新经验、新模式。
10.培育(péiyù)壮大智能化绿色化融合产业。持续挖掘能源电子增长新(xīn)动能,加快先进计算、工业互联网、物联网、人工智能等数智技术在锂电池、光伏产品研发及制造过程应用(yìngyòng)。推进智能功率(gōnglǜ)预测、智能场站运营等新模式,促进光伏发电和储能的(de)数据共享,培育壮大数字化绿色化协同的融合产业。
11.打造重点产品全生命周期碳排放可信数据空间。聚焦锂电池、光伏、消费电子、新型显示等重点产品,推动企业(qǐyè)建设碳足迹基础(jīchǔ)数据和产品全生命周期数字化碳管理(guǎnlǐ)平台,推动全产业链碳排放数据核算和共享。强化先进计算、物联网、人工智能、区块链、工业互联网标识解析等技术在碳排放监测预警中的(de)应用(yìngyòng),持续提升(tíshēng)碳排放数据核算精准化和可信度。
(四)夯实软硬协同(xiétóng)的多元化转型基础
12.加强新型(xīnxíng)信息基础设施建设(jiànshè)。统筹推进先进(xiānjìn)计算(jìsuàn)产业发展,加快网络、算据、算力(suànlì)、算法等融合贯通,推动高性能计算、智能计算、云边端协同计算等创新(chuàngxīn)发展,完善边缘计算中心网络布局,建设高可靠、高性能、广连接的新型信息基础设施。推动新型信息基础设施深度赋能电子信息制造业应用,加快先进计算、5G-A、千兆光网、工业互联网、人工智能在电子信息制造业中的规模化应用。
13.建立健全标准(biāozhǔn)体系。组织(zǔzhī)编制电子信息制造业重点(zhòngdiǎn)行业(hángyè)智能制造标准体系建设指南,加快研制一批行业应用、典型场景和智能产品等重点标准,构建电子信息制造业数字化转型标准群。加快制定主数据、元数据、数据质量、数据管理(shùjùguǎnlǐ)等数据标准,推动数据管理国家标准贯标。推动建立电子信息制造业数字化转型标准化工作组织,统筹重点细分行业数字化转型领域的标准研制和推广应用,引导专精特新企业(qǐyè)主导或(huò)参与标准制定。

14.强化网络和数据(shùjù)安全治理。指导(zhǐdǎo)(zhǐdǎo)电子信息制造企业建立健全(jiànlìjiànquán)工业(gōngyè)控制系统和信息系统的网络安全防护制度。面向企业开展网络安全分类(fēnlèi)分级管理,加强工业控制系统、设备(shèbèi)安全防护能力(nénglì)建设,加大网络安全投入,提升网络安全防护水平。推进电子信息制造业细分行业(hángyè)领域重要数据识别等标准规范研制。指导企业健全完善数据安全管理制度,开展重要数据识别与目录备案,加强分类分级防护,落实风险评估要求,强化风险监测与应急处置能力,提高数据安全保护水平,促进数据要素流通和数据资源开发利用。指导和支持第三方机构开展工控安全评估、数据隐私安全保护等评估。
(五)强化(qiánghuà)数字化转型服务保障
15.培育数字化(shùzìhuà)转型服务商(fúwùshāng)。推动(tuīdòng)电子信息制造业数字化转型服务商建立“咨询策划+路径(lùjìng)规划+实施监督+跟踪评价”全栈式服务能力,提升全流程(liúchéng)服务供给水平,培育一批场景型服务商、高水平系统集成服务商和(hé)出海一站式数字化服务商。指导开展电子信息制造业数字化转型服务商分类分级评价、产品和解决方案适配度测评,开展数字化转型服务商分类分级评价规范标准研制和贯标。研究发布更新电子信息制造业优质(yōuzhì)数字化转型服务商、产品和解决方案目录。
16.全面开展数字化转型诊断评估。制定电子信息制造业(zhìzàoyè)(zhìzàoyè)数字化转型诊断评估实施方案,提供诊断评估和能力建设参考指引。引导地方建立长效(zhǎngxiào)评价机制,对电子信息制造业重点企业“建档立卡”,依托制造业数字化转型综合信息平台和行业公共服务平台,大力开展现场评估诊断、中小企业数字化水平(shuǐpíng)评测,做到(zuòdào)“应评尽评(jǐnpíng)”“应检尽检”。
17.完善数字(shùzì)化转型公共服务(gōnggòngfúwù)体系。推动(tuīdòng)建立电子信息制造业数字化转型促进(cùjìn)中心、中试平台,协同打造数字生态发展共同体。打造面向电子信息制造业数字化转型的数据集、技术库、工具箱(gōngjùxiāng)和资源池,持续提升政策宣贯、标准咨询、人才培训、供需对接等服务水平,夯实电子信息制造业数字化转型基础支撑。
18.健全数据驱动的行业管理(guǎnlǐ)与企业服务体系。支持建设电子信息(diànzixìnxī)制造业数字化转型智慧平台系统,构建电子信息重点(zhòngdiǎn)产业链“一链一档(yīdàng)”、重点企业“一企一码”画像数据库,提升行业发展的预测预警和动态运行监测水平(shuǐpíng)。研究构建电子信息制造业数字化转型运行监测指标体系,探索主动服务、精准(jīngzhǔn)施策、融合共治等跨部门综合行业管理新模式。
(一)加强统筹协调。建立部门合作、央地联动、产业协同的合力推进机制,全面推动电子信息(diànzixìnxī)制造业数字化转型重要(zhòngyào)政策和重大项目落地实施。支持组建电子信息制造业数字化转型专家委员会(wěiyuánhuì),强化转型重大决策、行业规划(guīhuà)、企业实践的分类指导。
(二)加大资金保障。充分运用科技(kējì)重大专项、重点研发计划等现有专项资金渠道,支持(zhīchí)(zhīchí)电子信息制造企业数字化转型共性关键技术攻关与数转智改。发挥国家产融合作平台赋能作用,将先进适用技术纳入支持范围,通过创新金融(jīnróng)产品种类(chǎnpǐnzhǒnglèi)等方式,引导金融机构加强对数字化转型的支持。
(三)强化(qiánghuà)(huà)分析评价。建立电子信息(diànzixìnxī)制造业数字化转型常态化评价分析机制,引导企业主动开展评估评价,根据评估结果制定(zhìdìng)改进提升方案,依托自身定位有序推进数字化转型、智能化升级。定期开展电子信息制造业数字化转型水平监测,建立健全监测结果反馈与优化机制,基于监测结果动态优化数字化转型任务举措,持续提高产业(chǎnyè)治理能力(nénglì)和水平。
(四)加强宣传推广(tuīguǎng)(tuīguǎng)。引导各地区定期举办(jǔbàn)电子信息制造业数字化转型政策、标准宣贯培训。征集和发布电子信息制造业数字化转型典型场景和解决方案。支持举办电子信息制造业数字化转型经验交流、智能制造创新(xīn)(xīn)大赛(dàsài)、先进计算典型应用案例征集、先进计算技术创新大赛、供需对接活动,促进数字化转型新模式、新产品、新技术的应用推广。
(五(wǔ))加强行业数字化人才培养(réncáipéiyǎng)。深化产教融合的电子信息制造业数字化转型人才培养模式,完善产教供需(xū)(gōngxū)对接机制,支持电子信息制造企业与高校、科研院所合作(hézuò)建立数字技术实训(shíxùn)基地,培养行业所需数字化转型复合型人才。依托国家相关人才工程和项目,培养电子信息制造业科技领军人才、创新团队、卓越工程师,积极引进海外高端人才。
聚焦(jùjiāo)电子信息制造(zhìzào)业特点,系统梳理研发设计、生产制造、运维服务等业务环节(huánjié)和经营管理、供应链管理等管理环节的关键场景。坚持问题导向,按照急用(jíyòng)先行的原则,以场景为切入点,推进电子信息制造业数字化转型。包括但不限于以下场景。
一、电子信息制造业数字化转型(zhuǎnxíng)
典型场景(chǎngjǐng)1:产品研发
痛点:电子信息产品技术迭代速度极快,研发过程分散度(fēnsǎndù)高且依赖物理设备设施,不同研发环节所使用的工具和系统兼容性不足,不同地域或部门的研发团队(tuánduì)缺乏统一的协作(xiézuò)平台,研发数据难以(nányǐ)实时同步共享,导致跨团队、跨部门的协作效率(xiàolǜ)低下,难以快速适应新技术或新需求的变化。
改造目标:数字化协同研发(yánfā)
实现方式(fāngshì)和需要条件:数字化协同研发利用先进计算技术为不同区域、部门甚至企业(qǐyè)之间的(de)协作提供统一平台,消除信息(xìnxī)孤岛(gūdǎo),提高研发效率。通过统一计算协作平台,根据需求动态调整计算资源,为设计、仿真、测试提供高性能的计算资源,降低设备购置和维护成本,缩短研发周期。
重点适用行业:新型(xīnxíng)显示行业、先进计算行业、消费电子行业。
典型场景2:产品设计(chǎnpǐnshèjì)
痛点:电子产品结构复杂度和功能性能要求不断提升,部分企业在(zài)仿真验证(yànzhèng)方面的建设滞后,机理模型构建不全面,仿真分析与测试数据无法有效(yǒuxiào)关联,企业在产品设计和试生产过程中存在反复修改、多次试验等现象,甚至产品交付后可能出现(chūxiàn)批量(pīliàng)性缺陷,导致后期额外的产品召回和返修成本。
改造目标:虚拟试验与调试(tiáoshì)
实现方式和需要条件:搭建仿真(fǎngzhēn)平台(píngtái),面向产品功能、性能、可靠性等(děng)方面(fāngmiàn),采用计算机辅助设计工具进行三维建模,应用先进计算、数字孪生、AR/VR、知识图谱等技术,通过全虚拟(xūnǐ)仿真或者半实物半虚拟仿真,开展产品调试和测试验证。将仿真平台与(yǔ)物理测试系统平台的数据关联,通过物理测试数据曲线与仿真分析数据曲线对比分析,不断优化仿真模型,逐步提升仿真预测的准确性。
重点适用行业(hángyè):通信设备行业、先进计算行业。
典型(diǎnxíng)场景3:生产工艺优化
痛点:电子产品生产工艺参数众多(zhòngduō),工艺参数修改频繁(pínfán),随着技术升级和终端应用的需求多样化,电子产品越来越(yuèláiyuè)微型化、精密化,对生产工艺及生产效率的要求越来越高。生产过程工艺参数易漂移,产品良率波动(bōdòng)大,人工(réngōng)调整工艺参数工作量大,异常处理速度慢,无法及时响应生产需求。
改造目标:工艺动态调优(diàoyōu)
实现方式和需要条件:建立生产(shēngchǎn)(shēngchǎn)过程全流程一体化管控平台(píngtái),应用先进(xiānjìn)计算、工艺机理(jīlǐ)分析、多尺度物性表征和流程建模、机器学习等技术,构建工艺参数预测模型,实现批次化生产过程工艺参数动态监测与控制,通过对各批次生产数据、设备状态和产线产能、产品良率和质量控制指标等参数动态分析,进行工艺优化。
重点适用行业(hángyè):通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业(diànzihángyè)、新型显示行业、基础电子行业、能源电子行业。
典型(diǎnxíng)场景4:生产计划调度
痛点(tòngdiǎn):电子产品(chǎnpǐn)升级换代快,客户要求复杂多变,多品种小批量生产已成常态,且客户对于产品交付周期要求越来(yuèlái)高,部分企业无法集成采购供应、生产执行、仓储物流等(děng)数据,难以实现科学有效的计划调度。
改造(gǎizào)目标:智能排产调度
实现(shíxiàn)方式和需要条件:根据市场和客户(kèhù)个性化的要求,实时(shíshí)监控采购供应、生产(shēngchǎn)要素、制造执行等数据,通过设置多类约束条件和策略,形成多种排产方案,最大化分配和使用资源,动态下达详细作业计划。同时(tóngshí),针对生产异常及时预警,根据异常事件类型自动推荐和调整生产计划调度方案。
重点(zhòngdiǎn)适用行业:通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费(xiāofèi)电子行业、新型显示行业、基础电子行业。
典型场景5:生产线升级(shēngjí)改造
痛点:电子信息产品订单多样性和定制化需求日益增长,面对小批量、多批次生产场景时灵活性不足,生产线需要(xūyào)频繁调整(tiáozhěng)设备设置和工艺流程(gōngyìliúchéng),以适应(shìyìng)不同产品的规格和需求,频繁调整增加(zēngjiā)设备停工时间,生产人员需要花费更多时间来适应新操作流程,延长了生产周期,增加了生产成本。
改造目标:可重构柔性产线(chǎnxiàn)
实现方式和需要条件:开展标准化、模块化(mókuàihuà)硬件设计,部署自主移动机器人、数字定位系统、柔性工装夹具、智能物流设备(shèbèi),采用5G、TSN等网络技术,构建低时延、高稳定性的(de)无线(wúxiàn)生产网络,综合应用(yìngyòng)传感器、AI边缘控制器、产线数字孪生等技术,实现设备互联成组与数据集成,对生产线实时(shíshí)监控,采用智能控制系统,根据订单和工况变化快速(kuàisù)调整和按需配置产线,实现不同产品类别的快速切换,减少换线时间和生产停顿。
重点适用行业:通信设备行业、先进计算(jìsuàn)行业、时空信息行业、消费电子行业、新型(xīnxíng)显示行业、基础电子行业。
典型场景6:设备(shèbèi)管理
痛点:电子信息制造业中自动化设备(shèbèi)应用广泛、种类繁多、更新换代速度快,部分企业设备管理中依然依赖手工(shǒugōng)记录,设备维修人员(rényuán)技能要求高,人员流动也会导致设备管理知识(zhīshí)传递容易中断,当前设备维护模式多处于被动式维护和经验(jīngyàn)式维护,紧急故障难以做出科学预判,故障维修不及时影响生产进度。
改造目标(mùbiāo):设备故障诊断与预测
实现(shíxiàn)方式和需要条件:采用统一(tǒngyī)的系统平台管理设备(shèbèi)采购、安装、使用、报废全过程(quánguòchéng),实时监控关键工艺设备运行情况,建立设备数字孪生模型,基于大(dà)数据分析和人工智能技术对设备健康度进行预测,提前预警(yùjǐng)潜在故障,研究设备运行机理,沉淀设备维保经验,形成设备故障知识库,自动提醒和推荐设备维保方案,支撑维保人员快速解决设备故障,减少非计划停机时间,延长设备使用寿命。
重点适用行业(hángyè):通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业、新型显示行业、基础电子行业、能源(néngyuán)电子行业。
典型(diǎnxíng)场景7:产品质量管控
痛点:多数企业对品质影响因子缺乏有效的监控(jiānkòng)与(yǔ)分析,欠缺分析和处理问题(wèntí)的经验积累,导致相同的问题反复发生,企业不良品质成本居高不下,尚未运用大数据技术协助(xiézhù)解决和追溯产品质量问题,客户端品质问题持续发生。
改造目标:智能化品质(pǐnzhì)管控
实现方式和(hé)需要条件:建立完善的质量管控集成架构,应用基于机器视觉的产品质检技术,借助(jièzhù)物联网技术将检测设备与人员(rényuán)、样本库、检测流程等(děng)系统互联互通,消除品质控制各环节的信息孤岛。同时,运用信息系统(xìnxīxìtǒng)等集成质量机理分析、质量数据分析等技术,进行(jìnxíng)产品质量影响因素识别、缺陷分析预测和质量优化(yōuhuà)决策,分门别类地对质量知识和异常经验进行积累、共享,归纳总结成为结构化的知识库。针对常发生的问题可以根据知识库不断部署预防性措施。
重点适用行业:通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费(xiāofèi)电子行业(diànzihángyè)、基础电子行业、能源电子行业。
典型场景8:仓储配送(pèisòng)
痛点:电子信息产品种类繁多、结构复杂,所需的(de)电子元器件、电子化学品等(děng)(děng)物流规格多样、对存储环境温湿度要求高,且有序列号、保质期等批次管理需求,仓储(cāngchǔ)管理中人工记录管理难(nán)度大,部分企业仓储配送、资源计划、生产执行等系统集成度低,配送异常难及时管理,影响生产进度。
改造(gǎizào)目标:拉式实时精准配送
实现方式和需要条件:将生产(shēngchǎn)消耗(xiāohào)、仓储、运输等数据集成,根据实时生产消耗,自动发起(fāqǐ)物料配送需求,综合运用条码技术、自动化(zìdònghuà)(zìdònghuà)立体仓库存储、人机交互分拣、自动化传输等系统,将物料按时按量精准配送至线体或工位,打造全链条“拉式精准配送”物流系统,缩短全链条配送时效。
重点适用(shìyòng)行业:通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业(diànzihángyè)、新型显示行业。
典型(diǎnxíng)场景9:能源管理
痛点:电子信息制造业企业耗能设备多样,部分企业存在耗能设备老旧情况,尚未(shàngwèi)应用智能化的数据采集工具,人工采集数据工程量大(dà)、易出错,能耗数据难以统一(tǒngyī)归档和检索,无法完整掌握整个企业的供电、配电、用电情况,缺乏科学有效的策略进行综合能效(néngxiào)优化。
改造目标:能效数智化管理与(yǔ)优化
实现方式和(hé)需要条件:部署能耗数据智能计量与采集装置,基于统一的能源管理系统,开展全环节、全要素能耗数据汇聚分析,采用能流图形式进行(jìnxíng)工厂全域可视化(kěshìhuà)监测,结合设备运行、生产工艺、制造成本等数据,建立综合(zōnghé)能耗模型,开展用能情况模拟、能效诊断和节能潜力分析,明确(míngquè)节能措施优先级,针对高耗能设备和场景,采用大数据和算法模型动态确定设备最优参数,通过控制系统实现自动(zìdòng)调整,实现整体(zhěngtǐ)能效提升。
重点适用行业(hángyè):通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业(diànzihángyè)、基础电子行业、能源电子行业。
典型场景(chǎngjǐng)10:产品运维服务
痛点:电子信息(diànzixìnxī)制造业产品(chǎnpǐn)数据没有得到有效分析利用,无法动态跟踪用户服务需求,缺乏产品主动运维意识,多处于问题发生后才(cái)去解决的被动服务阶段。
改造目标:数据驱动的(de)精准客服
实现方式和需要条件:建设服务(fúwù)大数据平台,整合和集成产品(chǎnpǐn)运行工况、维修保养、故障(gùzhàng)缺陷等数据,为用户提供自助服务和智能服务等多种方案,如(rú)产品使用技巧和产品诊断排障自助服务、基于数据的远程运维服务、基于模型和产品实时(shíshí)状态的主动保养预警服务、基于环境数据和用户使用习惯的方案建议服务等。
重点适用行业:通信设备行业、先进计算(jìsuàn)行业、时空信息(xìnxī)行业、消费电子行业、能源电子行业。
典型场景11:供应链(gōngyìngliàn)风险管理
痛点(tòngdiǎn):产品制造所需物料种类繁多,涉及采购供应商众多,不同物料交付要求多样,企业无法及时有效(yǒuxiào)监控(jiānkòng)原料供应风险,被动接受突发供货异常事件,导致内部生产组织仓促调整,影响正常生产执行。
改造目标:供应链(gōngyìngliàn)风险预警与弹性管控
实现方式和需要条件:针对不同物料(wùliào)设定相应(xiāngyìng)的采购模型(móxíng),用(yòng)集成建模、多目标寻优、数据跨域控制等技术,设定合理的采购提前期,确保供应商物料供货异常时,企业有(yǒu)充足的时间应对处理。建立供应链管理系统,集成知识图谱、先进计算等技术,开展供应链风险隐患识别、定位、预警和高效(gāoxiào)处置。建立供应商管理系统,应用供应商风险评估、供应链溯源(sùyuán)等技术,实现供应商精准画像,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。
重点适用行业(hángyè)(hángyè):新型显示行业、通信设备行业、先进计算行业、消费电子行业。
二、电子信息技术(xìnxījìshù)和产品赋能其他行业数字化转型
典型场景12:大众消费领域北斗(běidǒu)规模应用
实现方式:提升(tíshēng)北斗在(zài)智能手机、穿戴设备等产品上的(de)应用(yìngyòng)比例,探索亚米级定位应用场景,增强产品在室内等遮挡区域的多源融合定位、高精度(gāojīngdù)定位能力,打造室内外无缝(wúfèng)连续定位体系。促进北斗车载终端赋能应用,通过车辆北斗地基增强系统、高精度地图等方式,在车联网中(zhōng)推广应用北斗高精度定位技术。推动北斗多频定位、高精度定位等技术在消费级无人机、共享两轮车领域的应用,提升城市智能化精细管理水平。
典型场景13:基于XR的(de)沉浸式交互服务
实现方式:综合运用虚拟现实终端、空间计算引擎(yǐnqíng)、三维数字(shùzì)内容等(děng)(děng)产品和技术,构建行业(hángyè)解决方案。加速工业领域VR/AR技术渗透率,推广(tuīguǎng)沉浸式协同设计、智慧AR巡检、交互式三维动态仿真等典型场景和解决方案。推动XR在教育和文旅领域深度应用,推广虚拟仿真教学实训、虚拟拍摄、数字空间内容制作、AR导览、互动营销等,增强交互体验。
典型场景14:基于新型显示(xiǎnshì)的新一代人机交互方案
实现方式:促进TFT-LCD、AMOLED、Micro-LED、3D显示、激光(jīguāng)显示等显示技术在相关行业领域规模化应用,实现超高清、无障碍、3D立体等显示效果,加快在智能(zhìnéng)终端、远程连接、文化内容呈现等场景中推广(tuīguǎng)。开发(kāifā)视听体验(tǐyàn)数据交互终端,构建人性化、沉浸(chénjìn)式互动体验。推动量子点显示、全息显示等技术攻关,加快光场重构、空中(kōngzhōng)无介质物理成像、全息智能显示系统(xìtǒng)、HUD抬头显示、UI/UX、多模态交互控制技术和产品集成应用,构建人性化、智能化驾驶空间,实现人与空中实像的直接交互,满足未来(wèilái)出行的智能化需求。
典型场景(chǎngjǐng)15:电子信息产品赋能新型信息基础设施建设
实现方式:在工业智联(zhìlián)(zhìlián)、城市智联、低空智联、农业智联等领域,应用(yìngyòng)(yìngyòng)协议兼容、软件定义、物联(wùlián)平台免调试接入等技术,推动通信、芯片、显示模组(mózǔ)等软硬件产品快速适配。大规模部署智能物联产品,为信息交换共享、复杂环境(huánjìng)感知、智能决策和协同控制提供物联支撑,满足高中低速、广域覆盖、上行增强等业务需求。加强搭载人工智能(réngōngzhìnéng)技术的移动物联网终端研发供给和应用探索(tànsuǒ),促进形成网络连接、资源管理、运行维护等方面的内生智能,提升网络智能化水平。综合应用人工智能芯片、边缘计算设备、超级计算机、AI服务器等电子信息产品,实现实时数据处理和高性能计算。
一图读懂《电子信息制造业数字化(shùzìhuà)转型实施方案》




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