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工信部印發(fā)《智能制造典型場(chǎng)景參考指引（2025年版）》
智能制造典型場(chǎng)景是智能工廠(chǎng)建設的基礎，是推進(jìn)智能制造的基本業(yè)務(wù)單元。“十四五”以來(lái)，工業(yè)和信息化部會(huì )同相關(guān)部門(mén)不斷深化場(chǎng)景化推進(jìn)智能制造發(fā)展的路徑探索，持續迭代發(fā)布《智能制造典型場(chǎng)景參考指引》(以下簡(jiǎn)稱(chēng)《參考指引》)，總結形成了高價(jià)值、標準化、可推廣的典型場(chǎng)景。
2025年版《參考指引》基于制造企業(yè)探索實(shí)踐，結合技術(shù)創(chuàng )新與融合應用發(fā)展趨勢，從工廠(chǎng)建設、產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)管理、生產(chǎn)作業(yè)等8個(gè)重點(diǎn)環(huán)節，凝練出40個(gè)典型場(chǎng)景，并圍繞場(chǎng)景業(yè)務(wù)活動(dòng)、核心問(wèn)題、實(shí)施路徑與應用成效等方面進(jìn)行了詳細描述。相比2024年版，新版《參考指引》優(yōu)化了重點(diǎn)環(huán)節布局，新增了數字基礎設施建設、制造工程優(yōu)化、智能經(jīng)營(yíng)決策等典型場(chǎng)景，突出了人工智能新技術(shù)在典型場(chǎng)景中的融合應用，加強對企業(yè)智能化升級的引領(lǐng)。
下一步，工業(yè)和信息化部將會(huì )同相關(guān)部門(mén)以《參考指引》為基礎，深入實(shí)施智能制造工程，統籌推進(jìn)智能工廠(chǎng)梯度培育、解決方案創(chuàng )新攻關(guān)、標準體系建設優(yōu)化等重點(diǎn)工作，全力打造智能制造“升級版”，推動(dòng)智能制造向更大范圍拓展、更深程度滲透、更高水平躍升。
關(guān)于印發(fā)《智能制造典型場(chǎng)景參考指引（2025年版）》的通知
工信廳通裝函〔2025〕155號
各省、自治區、直轄市、計劃單列市及新疆生產(chǎn)建設兵團工業(yè)和信息化主管部門(mén)，有關(guān)中央企業(yè)：
為落實(shí)國務(wù)院辦公廳印發(fā)的《制造業(yè)數字化轉型行動(dòng)方案》部署，按照《“十四五”智能制造發(fā)展規劃》任務(wù)要求，打造智能制造“升級版”，結合智能制造最新實(shí)踐和發(fā)展趨勢，工業(yè)和信息化部組織編制了《智能制造典型場(chǎng)景參考指引(2025年版)》?，F印發(fā)給你們，請參考做好智能工廠(chǎng)梯度培育、智能制造系統解決方案攻關(guān)、智能制造標準研制應用等相關(guān)工作，加快推進(jìn)制造業(yè)數字化轉型、智能化升級。
工業(yè)和信息化部辦公廳
2025年4月19日
智能制造典型場(chǎng)景參考指引（2025年版）
智能制造典型場(chǎng)景是智能工廠(chǎng)建設的基礎，是推進(jìn)智能制造的基本業(yè)務(wù)單元。面向產(chǎn)品全生命周期、生產(chǎn)制造全過(guò)程和供應鏈全環(huán)節開(kāi)展工廠(chǎng)的業(yè)務(wù)解耦，通過(guò)新一代信息技術(shù)與制造技術(shù)深度融合，部署智能制造裝備、工業(yè)軟件和智能系統，以數字化、網(wǎng)絡(luò )化、智能化方式進(jìn)行業(yè)務(wù)重構，形成標準化、可推廣的智能制造典型場(chǎng)景，進(jìn)而集成貫通構成智能工廠(chǎng)。根據智能制造多年探索實(shí)踐，結合技術(shù)創(chuàng )新和融合應用發(fā)展趨勢，凝練出8個(gè)環(huán)節的40個(gè)智能制造典型場(chǎng)景，作為智能工廠(chǎng)梯度培育、智能制造系統解決方案“揭榜掛帥”、智能制造標準體系建設等工作的參考指引。
一、工廠(chǎng)建設環(huán)節
1.工廠(chǎng)數字化規劃設計
面向工廠(chǎng)規劃與空間優(yōu)化、設備與產(chǎn)線(xiàn)布局、物流路徑規劃、設計資料交付等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對工廠(chǎng)設計建設周期長(cháng)、布局優(yōu)化難等問(wèn)題，搭建工廠(chǎng)數字化設計與交付平臺，應用建筑信息模型、設備/產(chǎn)線(xiàn)三維建模、工藝/物流仿真、過(guò)程模擬等技術(shù)，建立工廠(chǎng)規劃決策知識庫，開(kāi)展工廠(chǎng)數字化設計與交付，縮短工廠(chǎng)建設或改造周期。
2.數字基礎設施建設
面向數據中心、工業(yè)網(wǎng)絡(luò )、安全基礎設施建設等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對工廠(chǎng)算力和網(wǎng)絡(luò )能力不足、安全防護能力弱等問(wèn)題，建設數字基礎設施，推動(dòng)IT和OT深度融合，部署安全防護設備，應用算力資源動(dòng)態(tài)調配、負載均衡、異構網(wǎng)絡(luò )融合、高帶寬實(shí)時(shí)通信、5G、動(dòng)態(tài)身份驗證、安全態(tài)勢感知、多層次縱深防御等技術(shù)，建設高性能的算力和網(wǎng)絡(luò )基礎設施，以及全方位監測防護的安全基礎設施，提升工廠(chǎng)算力、網(wǎng)絡(luò )和安全防護能力。
3.數字孿生工廠(chǎng)構建
面向廠(chǎng)房、設備、管網(wǎng)等工廠(chǎng)資產(chǎn)的數據采集存儲、數字孿生模型構建等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對數據格式不統一、集成管控難度大、數據價(jià)值釋放不充分等問(wèn)題，應用工業(yè)數據集成、數據標識解析、異構模型融合、數字主線(xiàn)、工廠(chǎng)操作系統、行業(yè)垂直大模型等技術(shù)，開(kāi)展數據資源管理，構建設備、產(chǎn)線(xiàn)、車(chē)間、工廠(chǎng)等不同層級的數字孿生模型，與真實(shí)工廠(chǎng)映射交互，提升管控效率，實(shí)現工廠(chǎng)運營(yíng)持續優(yōu)化。
二、產(chǎn)品研發(fā)環(huán)節
4.產(chǎn)品數字化設計
面向需求分析、產(chǎn)品定義、初步設計、詳細設計、分析優(yōu)化、研發(fā)管理等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對產(chǎn)品研發(fā)周期長(cháng)、成本高等問(wèn)題，部署CAD、CAE、PLM等數字化設計工具，構建設計知識庫，采用基于模型的設計理念，應用多學(xué)科聯(lián)合仿真、物性表征與分析等技術(shù)，開(kāi)展產(chǎn)品結構、性能、配方等設計與優(yōu)化；集成市場(chǎng)、設計、生產(chǎn)、使用等產(chǎn)品全生命周期數據，應用數據主線(xiàn)、可制造性分析等技術(shù)，實(shí)現全流程系統優(yōu)化；應用人工智能大模型技術(shù)，開(kāi)展生成式設計創(chuàng )新，自動(dòng)生成設計方案，縮短產(chǎn)品上市周期，降低研發(fā)成本。
5.產(chǎn)品虛擬驗證
面向產(chǎn)品功能性能測試、可靠性分析、安全性驗證等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對新產(chǎn)品驗證周期長(cháng)、成本高等問(wèn)題，搭建虛實(shí)融合的試驗驗證環(huán)境，應用高精度建模、多物理場(chǎng)聯(lián)合仿真、自動(dòng)化測試等技術(shù)，通過(guò)全虛擬或半實(shí)物的試驗驗證，降低驗證成本，加速產(chǎn)品研發(fā)。
三、工藝設計環(huán)節
6.工藝數字化設計
面向工藝流程設計、仿真驗證、方案優(yōu)化等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對工藝設計效率低、試錯成本高等問(wèn)題，部署工藝設計仿真工具，構建工藝知識庫和行業(yè)工藝包等，應用機理建模、過(guò)程模擬、知識圖譜等技術(shù)，實(shí)現工藝設計快速迭代優(yōu)化；應用工藝自動(dòng)化、人工智能等技術(shù)，實(shí)現工序排布、工藝指令等自動(dòng)生成，縮短工藝設計周期，減少設計錯誤。
7.制造工程優(yōu)化
面向生產(chǎn)準備階段的設備選型、產(chǎn)線(xiàn)調試、參數確認、資源分配等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對產(chǎn)線(xiàn)不平衡、換產(chǎn)時(shí)間長(cháng)、資源利用率低等問(wèn)題，搭建中試環(huán)境或產(chǎn)線(xiàn)模擬仿真系統，應用產(chǎn)能分析、虛擬測試等方法，實(shí)現生產(chǎn)節拍優(yōu)化和資源有效整合，確保制造過(guò)程穩定高效。
四、生產(chǎn)管理環(huán)節
8.生產(chǎn)計劃優(yōu)化
面向主計劃制定、物料需求計劃生成等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對市場(chǎng)波動(dòng)頻繁、交付周期長(cháng)等問(wèn)題，構建生產(chǎn)計劃系統，打通采購、生產(chǎn)和倉儲物流等管控系統，應用需求預測、多目標多約束求解、產(chǎn)能動(dòng)態(tài)規劃等技術(shù)，實(shí)現生產(chǎn)計劃優(yōu)化和動(dòng)態(tài)調整，縮短訂單交付周期。
9.車(chē)間智能排產(chǎn)
面向作業(yè)排程等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對資源利用率低、交付不及時(shí)等問(wèn)題，建設智能排產(chǎn)系統，應用復雜約束優(yōu)化、多目標規劃、強化學(xué)習等技術(shù)，基于安全庫存、生產(chǎn)過(guò)程數據等要素實(shí)現多目標排產(chǎn)優(yōu)化，縮短交付周期，提升資源利用率。
10.生產(chǎn)進(jìn)度跟蹤
面向生產(chǎn)進(jìn)度可視化、資源消耗統計等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對生產(chǎn)指標計算失真、生產(chǎn)異常發(fā)現滯后、資源空置浪費等問(wèn)題，建設數據采集與監控系統，應用實(shí)時(shí)數據分析引擎、機器學(xué)習、物料實(shí)時(shí)跟蹤等技術(shù)，實(shí)現生產(chǎn)數據實(shí)時(shí)獲取、生產(chǎn)進(jìn)度實(shí)時(shí)監控、生產(chǎn)指標自動(dòng)計算，提高生產(chǎn)透明度和資源利用率。
11.生產(chǎn)動(dòng)態(tài)調度
面向緊急插單、設備故障等事件的資源動(dòng)態(tài)調度需求，針對計劃剛性、資源錯配浪費等問(wèn)題，建設動(dòng)態(tài)調度系統，應用運籌優(yōu)化、強化學(xué)習、遺傳算法、專(zhuān)家系統等技術(shù)，實(shí)現生產(chǎn)擾動(dòng)及時(shí)響應，人力、設備、物料等制造資源的動(dòng)態(tài)配置，提升生產(chǎn)效率和資源利用率。
12.倉儲智能管理
面向物料和成品出入庫、庫存管理等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對出入庫效率低、庫存成本高等問(wèn)題，建設自動(dòng)化立體倉庫和智能倉儲管理系統，應用自動(dòng)化盤(pán)點(diǎn)、倉儲策略?xún)?yōu)化、多形態(tài)混存揀選、庫存實(shí)時(shí)調整等技術(shù)，實(shí)現物料和成品出入庫、存儲、揀選的智能化，提高庫存周轉率和空間利用率。
13.物料精準配送
面向廠(chǎng)內物流配送等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對物料配送不及時(shí)、不精準等問(wèn)題，部署自主移動(dòng)機器人等智能物流設備和智能運輸管理系統，應用室內高精度定位導航、物流路徑動(dòng)態(tài)規劃、物流設備集群控制等技術(shù)，實(shí)現廠(chǎng)內物料配送快速響應和動(dòng)態(tài)調度，提升物流配送效率和準時(shí)率。
14.危險作業(yè)自動(dòng)化
面向高危物料處理、極端環(huán)境操作、密閉空間作業(yè)等危險業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對作業(yè)安全風(fēng)險高、自動(dòng)化水平低等問(wèn)題，部署工業(yè)機器人、協(xié)作機器人等智能作業(yè)單元，應用環(huán)境感知與識別、遠程實(shí)時(shí)操控、自主決策等技術(shù)，實(shí)現危險作業(yè)環(huán)節的少人化、無(wú)人化，提高生產(chǎn)作業(yè)安全水平。
15.安全一體化管控
面向安全風(fēng)險識別、安全應急響應等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對安全風(fēng)險高、實(shí)時(shí)監控難、處置效率低等問(wèn)題，搭建生產(chǎn)安全管控和應急處置系統，應用生產(chǎn)運行風(fēng)險動(dòng)態(tài)監控、危險行為識別等技術(shù)，提升安全態(tài)勢感知能力；基于人工智能等技術(shù)實(shí)現安全風(fēng)險預測預警和處置方案自動(dòng)生成，降低事故發(fā)生率和損失。
16.能源智能管控
面向高能耗設備節能減排、工廠(chǎng)多能源介質(zhì)綜合調度等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對能耗大、成本高等問(wèn)題，部署能耗采集設備和能源管控系統，開(kāi)展多工序能耗溯源定位、高能耗設備建模仿真和參數優(yōu)化，實(shí)現生產(chǎn)過(guò)程的節能減排；應用負荷預測、能源平衡分析、多能互補等技術(shù)，實(shí)現工廠(chǎng)能源綜合管控和整體優(yōu)化，降低單位產(chǎn)值綜合能耗。
17.碳資產(chǎn)全生命周期管理
面向碳排放數據采集、碳足跡追蹤和碳資產(chǎn)核算等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對碳排放計量難、碳足跡追蹤效率低等問(wèn)題，建立數字化碳管理系統，應用碳排放精細化檢測、碳排放指標自動(dòng)核算、碳捕獲利用與封存等技術(shù)，實(shí)現碳的追蹤、分析、核算和交易，挖掘碳資產(chǎn)利用價(jià)值，降低單位產(chǎn)值碳排放量。
18.污染在線(xiàn)管控
面向污染排放監測、污染物收集處理等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對污染排放計量難、管理粗放等問(wèn)題，部署污染排放在線(xiàn)采集設備和管控平臺，應用污染監測、污染物質(zhì)分析與治理優(yōu)化、污染源追溯、危害預測預警等技術(shù)，實(shí)現污染全過(guò)程動(dòng)態(tài)監測、精確追溯、風(fēng)險預警和高效處理，降低污染排放水平。
19.網(wǎng)絡(luò )協(xié)同制造
面向大規模協(xié)同制造的需求，打造具備開(kāi)放協(xié)同創(chuàng )新、資源自適應調度、產(chǎn)供銷(xiāo)自組織管控等特征的網(wǎng)絡(luò )化協(xié)同平臺，通過(guò)研發(fā)、生產(chǎn)、供應、金融等資源跨地域配置優(yōu)化，實(shí)現協(xié)同研發(fā)創(chuàng )新、訂單智能分配、制造能力共享、集采集銷(xiāo)等業(yè)務(wù)高效協(xié)同，形成多方共贏(yíng)的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，加速產(chǎn)業(yè)組織形態(tài)變革。
五、生產(chǎn)作業(yè)環(huán)節
20.柔性產(chǎn)線(xiàn)快速換產(chǎn)
面向多種類(lèi)產(chǎn)品混線(xiàn)生產(chǎn)中的產(chǎn)線(xiàn)切換、工藝調整等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對個(gè)性化需求響應慢、產(chǎn)線(xiàn)換線(xiàn)時(shí)間長(cháng)等問(wèn)題，集成智能機器人、智能機床和智能控制系統，打造工藝可重構的柔性制造單元；應用標準化接口、模塊化結構、智能任務(wù)編排等技術(shù)，實(shí)現產(chǎn)線(xiàn)快速切換，縮短停機換產(chǎn)時(shí)間；應用網(wǎng)絡(luò )自組織、工裝夾具自匹配、控制自適應等技術(shù)，實(shí)現產(chǎn)線(xiàn)不停機切換，滿(mǎn)足大規模個(gè)性化定制需求。
21.工藝動(dòng)態(tài)優(yōu)化
面向生產(chǎn)工藝優(yōu)化業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對工藝參數動(dòng)態(tài)調優(yōu)難等問(wèn)題，建設工藝在線(xiàn)優(yōu)化系統，應用機理與數據混合建模、多環(huán)節聯(lián)合尋優(yōu)、無(wú)監督學(xué)習、工藝參數自調優(yōu)等技術(shù)，動(dòng)態(tài)生成最優(yōu)的控制設定值，提高經(jīng)濟效益。
22.先進(jìn)過(guò)程控制
面向生產(chǎn)過(guò)程精準平穩控制的要求，針對復雜工藝過(guò)程控制變量多、控制效果差等問(wèn)題，應用先進(jìn)過(guò)程控制、模型預測控制、多變量協(xié)同控制等技術(shù)，實(shí)現高質(zhì)量的實(shí)時(shí)閉環(huán)控制，保證工藝過(guò)程平穩性，提高產(chǎn)出率。
23.人機協(xié)同作業(yè)
面向產(chǎn)品加工、裝配、包裝及設備巡檢、維護等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對傳統生產(chǎn)方式作業(yè)效率低、勞動(dòng)強度大等問(wèn)題，部署協(xié)作機器人、巡檢機器人、智能穿戴設備等智能制造裝備，構建人機協(xié)同作業(yè)單元和管控系統，應用視覺(jué)識別、具身智能、自主規劃和安全保護等技術(shù)，實(shí)現加工、裝配、包裝、巡檢等過(guò)程人機高效協(xié)同。
24.在線(xiàn)智能檢測
面向質(zhì)量數據采集、分析、判定等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對檢測效率低、響應慢、一致性差等問(wèn)題，構建在線(xiàn)智能檢測系統，應用智能檢測、物性表征分析、機器視覺(jué)識別、參數放行等技術(shù)，實(shí)現產(chǎn)品質(zhì)量在線(xiàn)快速識別判定，提升檢測效率和及時(shí)性。
25.質(zhì)量精準追溯
面向質(zhì)量問(wèn)題識別、追溯等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對產(chǎn)品質(zhì)量波動(dòng)追溯困難等問(wèn)題，構建質(zhì)量管理系統，應用標識、統計分析、大數據等技術(shù)，打通生產(chǎn)全流程質(zhì)量數據，快速鎖定質(zhì)量問(wèn)題源頭，提升質(zhì)量穩定性和可追溯性。
26.質(zhì)量分析與改進(jìn)
面向質(zhì)量問(wèn)題分析、改進(jìn)等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對產(chǎn)品質(zhì)量波動(dòng)等問(wèn)題，建設質(zhì)量管理系統，構建質(zhì)量知識庫，應用機理分析、根因分析等技術(shù)，開(kāi)展質(zhì)量快速診斷和改進(jìn)提升；應用機理分析、深度學(xué)習預測等技術(shù)，實(shí)現質(zhì)量問(wèn)題提前預測預防，提升質(zhì)量一致性，降低產(chǎn)品不良率。
27.設備運行監控
面向設備運行數據采集、狀態(tài)分析、集中管控等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對設備數據全面采集難、統一管理難等問(wèn)題，部署設備運行監控系統，集成智能傳感、工業(yè)協(xié)議轉換、多模態(tài)數據融合等技術(shù)，實(shí)現設備數據實(shí)時(shí)采集、狀態(tài)分析、異常報警、遠程操作，提高設備運行效率。
28.設備故障診斷與預測
面向設備故障發(fā)現、診斷分析等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對設備運維成本高、非計劃停機頻次高等問(wèn)題，建立故障知識庫和設備健康管理系統，應用知識圖譜、機理分析、語(yǔ)言大模型、模式分析等技術(shù)，實(shí)現設備故障在線(xiàn)報警和智能診斷；應用振動(dòng)分析、聲學(xué)分析、特征工程、遷移學(xué)習等技術(shù)，實(shí)現設備故障提前預測、提前介入，保障連續生產(chǎn)。
29.設備維修維護
面向設備運維計劃制定、資源調度等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對響應滯后、修復時(shí)間長(cháng)等問(wèn)題，部署手持掃碼、電動(dòng)扭矩扳手等智能終端與工具，建立維修知識庫和設備維修維護管理平臺，應用知識圖譜、語(yǔ)言大模型、遠程指導等技術(shù)，實(shí)現維修維護方案優(yōu)化與工單自動(dòng)化，提升運維效率。
六、運營(yíng)管理環(huán)節
30.智能經(jīng)營(yíng)決策
面向工廠(chǎng)人、財、物等資源的調度和決策優(yōu)化，針對資源配置效率低、依賴(lài)經(jīng)驗決策等問(wèn)題，構建智慧經(jīng)營(yíng)決策系統，應用多因素關(guān)聯(lián)分析、數字沙盤(pán)模擬等技術(shù)，實(shí)時(shí)評估風(fēng)險與收益，提升科學(xué)經(jīng)營(yíng)決策水平；應用業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化、智能體等技術(shù)，實(shí)現關(guān)鍵業(yè)務(wù)自主決策和流程自動(dòng)執行，提升運營(yíng)智能化水平，提高企業(yè)效益。
31.數智精益管理
面向經(jīng)營(yíng)過(guò)程的人、機、料、法、環(huán)一體化管理等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對資源利用率不高、生產(chǎn)管理效率低等問(wèn)題，應用六西格瑪、6S等精益方法，將精益管理理念與大數據、云計算、數字孿生等數智技術(shù)深度融合，實(shí)現績(jì)效精準核算、資源高效流動(dòng)、環(huán)境全面監控等，提高整體生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效率。
32.規?；ㄖ?/strong>
面向產(chǎn)品多品種小批量生產(chǎn)、個(gè)性化定制等需求，通過(guò)網(wǎng)絡(luò )平臺、大數據分析等方式收集客戶(hù)多樣化需求，打通研發(fā)設計與生產(chǎn)環(huán)節，在個(gè)性化、模塊化設計基礎上，應用柔性制造系統、可重構產(chǎn)線(xiàn)等手段實(shí)現低成本、高效率生產(chǎn)，在實(shí)現規模經(jīng)濟效益的基礎上滿(mǎn)足用戶(hù)個(gè)性化需求。
33.產(chǎn)品精準營(yíng)銷(xiāo)
面向市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、銷(xiāo)售管理等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對客戶(hù)需求信息獲取不及時(shí)、營(yíng)銷(xiāo)策略不合理等問(wèn)題，建立銷(xiāo)售管理系統，應用基于深度學(xué)習的用戶(hù)精準畫(huà)像、市場(chǎng)需求預測、智能快速報價(jià)等技術(shù)，實(shí)現基于客戶(hù)需求洞察的營(yíng)銷(xiāo)策略?xún)?yōu)化和供需精準匹配，提升營(yíng)銷(xiāo)精準性。
七、產(chǎn)品服務(wù)環(huán)節
34.遠程運維服務(wù)
面向產(chǎn)品運維等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對運維服務(wù)難度大等問(wèn)題，搭建遠程運維服務(wù)系統，應用遠程指導、故障預測等技術(shù)，實(shí)現產(chǎn)品的遠程監控、遠程診斷和預測性維護，提高產(chǎn)品運維效率，降低服務(wù)成本。
35.產(chǎn)品增值服務(wù)
面向產(chǎn)品增值服務(wù)等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對價(jià)值挖掘不充分、客戶(hù)粘性不足等問(wèn)題，推動(dòng)產(chǎn)品智能化，遠程實(shí)時(shí)采集產(chǎn)品狀態(tài)數據，疊加軟件訂閱、按時(shí)租賃、產(chǎn)品操作優(yōu)化等數據驅動(dòng)的增值服務(wù)，拓展產(chǎn)品價(jià)值新空間。
36.客戶(hù)主動(dòng)服務(wù)
面向客戶(hù)關(guān)系維護、產(chǎn)品服務(wù)迭代優(yōu)化等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對響應不及時(shí)、使用體驗差等問(wèn)題，建立客戶(hù)服務(wù)管理系統，應用多渠道客戶(hù)數據整合、知識圖譜、語(yǔ)言大模型、智能交互等技術(shù)，實(shí)現客戶(hù)參與的產(chǎn)品迭代和服務(wù)優(yōu)化，提高客戶(hù)粘性和滿(mǎn)意度。
八、供應鏈管理環(huán)節
37.供應商數字化管理
面向供應商入庫、評價(jià)、篩選等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對供應商比選難、管控能力弱等問(wèn)題，建立供應商庫，應用供應商風(fēng)險評估、供應鏈溯源等技術(shù)，實(shí)現供應商精準畫(huà)像和智能篩選，開(kāi)展基于數據分析的供應商評價(jià)、分級分類(lèi)、尋源和優(yōu)選推薦。
38.采購計劃優(yōu)化協(xié)同
面向采購計劃制定、執行等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對市場(chǎng)波動(dòng)大、交付不及時(shí)等問(wèn)題，建設供應鏈管理系統，應用集成建模、多目標尋優(yōu)、數據跨域控制等技術(shù)，開(kāi)展市場(chǎng)、采購、庫存、生產(chǎn)等數據的綜合分析，實(shí)現采購計劃自動(dòng)生成和動(dòng)態(tài)優(yōu)化，并實(shí)現上下游供應商之間緊密協(xié)同。
39.供應鏈風(fēng)險預警與調度
面向供應鏈狀態(tài)監測、風(fēng)險識別、快速調整等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對供應鏈不透明、風(fēng)險響應滯后等問(wèn)題，打造供應鏈協(xié)同平臺，應用多源信息感知、風(fēng)險評估預測等技術(shù)，實(shí)現供應鏈風(fēng)險在線(xiàn)監控、精準識別、提前預警；應用資源智能匹配、預案模擬仿真、供應網(wǎng)絡(luò )自動(dòng)切換等手段，實(shí)現供應鏈的自主修復，提升韌性和安全水平。
40.供應鏈物流智能配送
面向供應鏈上下游多式聯(lián)運調度、配送路線(xiàn)規劃、運輸過(guò)程監控等業(yè)務(wù)活動(dòng)，針對物料和成品多點(diǎn)倉儲、運輸過(guò)程監控難、配送周期長(cháng)等問(wèn)題，建設供應鏈物流管理系統，應用倉網(wǎng)規劃、車(chē)貨智能匹配、實(shí)時(shí)定位跟蹤、智能路徑規劃、智能駕駛等技術(shù)，實(shí)現物流全程跟蹤、智能調度、異常預警和高效處理，降低供應鏈物流成本，提升準時(shí)交付率。
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