工業(yè)互聯網是新一代信息通信技術與工業(yè)經濟深度融合的新型基礎設施、應用模式和工業(yè)生態(tài)，通過對人、機、物、系統等的全面連接，構建起覆蓋全產業(yè)鏈、全價值鏈的全新制造和服務體系，為工業(yè)乃至產業(yè)數字化、網絡化、智能化發(fā)展提供了實現途徑，是第四次工業(yè)革命的重要基石。
為進一步提升工業(yè)互聯網網絡、標識、平臺、安全等設施建設和融合應用水平，發(fā)掘推廣更多新模式、新業(yè)態(tài)、新場景，充分發(fā)揮工業(yè)互聯網在提質、降本、增效、綠色、安全方面的重要作用，近日，工業(yè)和信息化部印發(fā)通知，組織開展2023年工業(yè)互聯網試點示范項目申報工作。
該項目將圍繞新技術類、工廠類、載體類、園區(qū)類、網絡類、平臺類、安全類7大類27個具體方向，遴選一批工業(yè)互聯網試點示范項目。工業(yè)和信息化部將對試點示范申報材料進行評審，遴選認定符合要求的項目開展試點示范，試點示范期為2年。
通知表明，項目申報主體可以為工業(yè)企業(yè)、基礎電信企業(yè)、信息技術企業(yè)、互聯網企業(yè)、高校及科研院所、園區(qū)運營管理機構等。
值得注意的是，每個申報主體同一類型只能申報一個試點示范方向，同一申報主體最多不超過2個項目，同一項目不能重復申報；已列入前期試點示范且仍在示范期的項目(2年有效期)不可重復申報，未驗收或驗收未通過的工業(yè)互聯網創(chuàng)新發(fā)展工程項目不可申報，未建項目不可申報；各省、自治區(qū)、直轄市工業(yè)和信息化主管部門、通信管理局推薦項目數量原則上均不超過30個，各計劃單列市工業(yè)和信息化主管部門推薦項目數量原則上不超過15個。中央企業(yè)不占屬地指標，可直接報送，推薦項目數量原則上均不超過10個。各單位推薦項目應按優(yōu)先級排序。
與2022年相比，2023年增加了新技術類試點示范方向。具體包括工業(yè)互聯網+大模型試點示范、工業(yè)工聯網+大數據試點示范、工業(yè)互聯網+數字孿生試點示范、工業(yè)互聯網+區(qū)塊鏈試點示范、工業(yè)互聯網+邊緣計算試點示范等五個方向。具體如下：
新技術類試點示范
(一)工業(yè)互聯網+大模型試點示范
制造企業(yè)基于工業(yè)互聯網+大模型開展通用智能方向應用探索，并取得顯著成效。
應用場景——滿足但不限于以下場景：
1.工業(yè)問答應用：基于大模型開展設備運維管理、工業(yè)文檔管理、經營統計分析等，實現工業(yè)文檔/知識/信息的自動檢索、管理與回復。
2.工業(yè)信息生成應用：基于大模型開展設計圖像生成、缺陷圖像生成、代碼生成等，實現圖像、程序等工業(yè)信息的自動生成。
3.工業(yè)指標優(yōu)化應用：基于大模型開展仿真計算、工業(yè)流程優(yōu)化、設備運行優(yōu)化、巡檢與質量檢測等，實現工業(yè)指標全局優(yōu)化與泛化能力提升。
應用成效——制造企業(yè)基于工業(yè)互聯網開展大模型融合探索，提升工業(yè)知識整合分析、設備智能化、信息生成及全局優(yōu)化水平，推動工業(yè)數字化轉型向通用智能方向邁進。
(二)工業(yè)工聯網+大數據試點示范
制造業(yè)企業(yè)基于工業(yè)互聯網+大數據在生產、營銷相關場景實現融合應用并取得顯著成效。
應用場景——滿足但不限于以下場景：
1.設備監(jiān)測：基于多源異構的設備數據在線采集和智能分析等工具，形成設備健康狀況實時監(jiān)測、產能實時分析預測、設備異常預警等應用，提升企業(yè)設備管理效率。
2.工藝優(yōu)化：開展重點產品、關鍵生產工序的工藝優(yōu)化應用，采用大數據建模分析技術實現生產參數優(yōu)化和改進，提升能源、原材料等利用效率和產品質量穩(wěn)定性。
3.協同制造：開展協作設計、庫存共享、產線協同等應用，采用數據確權、數據訪問控制等技術實現數據有效流通和共享，提高企業(yè)生產效率。
4.精準營銷：基于企業(yè)歷史營銷、客戶行為、互聯網等多模態(tài)數據高速存儲和讀取工具，形成需求預測、精準產品推薦、營銷成效監(jiān)測等應用，提升策略制定精準性。
應用成效——制造業(yè)企業(yè)充分發(fā)揮工業(yè)互聯網+大數據在設備監(jiān)測、工藝優(yōu)化、協同制造、精準營銷等方面的應用，提升營銷策略制定精準性和企業(yè)生產效率，推動企業(yè)從粗放式管理向精細化管理轉型。
(三)工業(yè)互聯網+數字孿生試點示范
制造業(yè)企業(yè)基于工業(yè)互聯網+數字孿生在研發(fā)生產相關場景實現融合應用并取得顯著成效。
應用場景——滿足但不限于以下場景：
1.跨學科仿真研發(fā)：利用多學科建模和聯合仿真技術開展分系統、多專業(yè)模型構建和集成，對系統級模型進行綜合仿真驗證，形成多物理場、多學科耦合的產品仿真研發(fā)應用，提升企業(yè)研發(fā)效率和水平。
2.設備故障分析與預測性維護：通過幾何建模、仿真建模等模型構建技術建立設備信息模型，集成設備IoT數據，開展實時數據驅動的仿真分析，形成設備故障定位、分析、預測等應用，減少企業(yè)因設備停機而造成的損失。
3.產線3D可視化監(jiān)控與優(yōu)化：基于三維建模技術對工業(yè)設備、產線、流程等進行建模，遠程采集產線各部位實時數據，開展產線運行狀態(tài)的監(jiān)控與優(yōu)化，及時發(fā)現并解決潛在問題，提高企業(yè)生產效率。
4.工廠/園區(qū)3D可視化管理與優(yōu)化：利用地理信息系統(GIS)、建筑信息模型(BIM)、物聯網以及三維渲染引擎技術，開展工廠/園區(qū)可視化建模，形成工廠/園區(qū)生產過程監(jiān)控、物流監(jiān)控、能耗管理等應用，提升企業(yè)精細化管理水平。
應用成效——制造業(yè)企業(yè)充分發(fā)揮工業(yè)互聯網+數字孿生在產品設計、設備維護、產線監(jiān)控、工廠/園區(qū)管理等方面的作用，提升企業(yè)研發(fā)生產效率，推進數字化管理水平升級。
(四)工業(yè)互聯網+區(qū)塊鏈試點示范
制造業(yè)企業(yè)基于工業(yè)互聯網在區(qū)塊鏈相關場景實現融合應用并取得顯著成效。
應用場景——滿足但不限于以下場景:
1.供應鏈追溯：利用智能合約、共識機制等技術，設計多主體業(yè)務交互規(guī)則，實現供應鏈全流程自動化執(zhí)行，并有效記錄生產方、銷售方、物流方等多方的狀態(tài)信息，降低協作過程中的交易摩擦，提升協作效率，提高產品質量和柔性化水平。
2.工業(yè)安全：基于分布式標識、可驗證憑證等技術，建立設備、機器、人的虛擬數字身份和訪問控制機制，開展設備管理、訪問控制、運營狀態(tài)監(jiān)控等應用，實現實體與數字身份的映射，提高設備接入安全，提供數據隱私保護。
3.可信交易：利用區(qū)塊鏈的可信記錄、可追溯等功能屬性，構建聯盟鏈，將各個主體的信息記錄、信用記錄、設備記錄進行交匯共享，用于增強交易的透明程度，提高交易的安全性及可控性，實現供應鏈金融、二手交易等場景的全流程風險控制。
4.數據共享和可信校驗：基于智能合約技術、數據模型技術、訪問控制機制、零知識證明技術等，建立平臺間的數據分享體系，構建全流程數據可信校驗機制，提高企業(yè)數據透明度和協同效率。
應用成效——制造業(yè)企業(yè)發(fā)揮工業(yè)互聯網+區(qū)塊鏈在數據確權、價值共享、主體協同等方面的技術優(yōu)勢，實現其在工業(yè)制造、工業(yè)安全、工業(yè)服務數據共享的應用價值。
(五)工業(yè)互聯網+邊緣計算試點示范
制造業(yè)企業(yè)基于工業(yè)互聯網+邊緣計算在生產核心場景實現融合應用，并取得顯著成效。
應用場景——滿足但不限于以下場景：
1.邊緣控制：基于實時虛擬化、邊緣算力編排、開放自動化等技術，開展生產控制類應用升級改造，實現軟硬件解耦及集中化控制部署，提升智能化控制能力及控制要素資源利用率。
2.邊緣數采：基于邊緣感知、面向異網異構的邊緣算力網絡、邊云協同等技術，實現多源數據實時采集、應用表征以及各種制式工業(yè)數據協議轉換，打通數據流轉通道，充分釋放工業(yè)數據要素價值。
3.邊緣智能：基于模型壓縮、邊緣計算遷移等技術，實現高精度算法模型邊緣側執(zhí)行推理，在視覺質檢、預測性維護、生產能效管控、現場安全監(jiān)控等場景形成重點應用，優(yōu)化企業(yè)生產流程。
應用成效——制造業(yè)企業(yè)充分發(fā)揮工業(yè)互聯網+邊緣計算在工業(yè)控制、數據采集、智能分析等方面的應用，實現企業(yè)各層數據的縱向集成、實時處理及高效計算，在邊緣側實現對海量接入、低時延、高安全等差異化工業(yè)應用的關鍵支撐。
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