《智能制造典型场景参考指引（2025 年版）》与《智能制造典型场景参考指引（2024 年版）》都是推动制造业数字化转型、智能化升级的关键文件。相较于 2024 年版，2025 年版在多方面进行了优化调整，使其更契合智能制造发展的新需求。

一、2025和2024两版参考指引对比分析

（一）结构优化

2025 年版指引在结构上对 2024 年版进行了大幅度优化。2024 年版划分为 15 个环节，涵盖 40 个场景；而 2025 年版精简为 8 个环节，同样聚焦 40 个场景。这一优化让场景分类更为集中，逻辑关系更加清晰，有助于企业更高效地理解和应用相关内容。

例如，2024 年版中的 “计划调度” 与 “生产作业” 环节，在 2025 年版中整合为 “生产管理” 与 “生产作业” 环节。这种整合使生产过程中计划制定、资源调度以及具体作业执行等相关业务活动的联系更加紧密，管理边界更加明确。2024 年版的 “营销与售后” 在 2025 年版中拆分为 “运营管理” 与 “产品服务” 环节，进一步细化了企业产品销售后的运营服务相关业务分类，让各环节的功能定位更加精准。

（二）具体场景变化

1. 场景名称调整

部分场景名称有所变化，这些改变并非简单的文字修改，而是对场景核心内涵的进一步聚焦和提炼。以 “工厂数字化设计与交付” 在 2025 年版变为 “工厂数字化规划设计” 为例，“规划” 一词的加入，更加强调在工厂设计阶段对整体布局、产能规划、工艺流程规划等方面的前瞻性和系统性思考，突出了规划在工厂建设过程中的关键作用。“虚拟验证与中试” 变为 “产品虚拟验证”，去掉 “中试” 这一较为具体的环节描述，使场景名称更简洁，同时更精准地突出产品虚拟验证这一核心业务活动。

2. 场景内容深化

2025 年版对各场景内容的描述更为深入，充分体现了技术的持续进步以及行业对智能制造理解的不断深化。在 “产品数字化设计” 场景中，明确增加了人工智能大模型技术的应用。借助大模型强大的数据分析与学习能力，实现生成式设计创新，能自动生成多种设计方案供研发人员选择，极大地拓展了设计思路，缩短了产品设计周期。在 “工艺数字化设计” 场景中，提及应用工艺自动化、人工智能等技术实现工序排布、工艺指令等的自动生成，这不仅提高了工艺设计的效率，还减少了人为因素导致的设计错误，提升了工艺设计的准确性和稳定性。

3. 新增关键内容

数字基础设施建设：该场景在 2025 年版中首次被明确提出，强调了其在智能制造中的基础性支撑作用。随着智能制造的深入发展，工厂对算力、网络和安全防护的需求日益增长。通过建设高性能的数据中心，应用算力资源动态调配、负载均衡等技术，可确保工厂各类业务系统高效运行；部署异构网络融合、高带宽实时通信等技术，能实现工厂内部设备之间、系统之间的无缝通信与数据交互；搭建安全态势感知、多层次纵深防御等安全防护体系，可有效保障工厂数据和网络的安全。

生产统计跟踪：此场景在 2025 年版中得到进一步强化，重点关注生产数据的实时获取和生产进度的实时监控。通过建设数据采集与监控系统，利用实时数据分析引擎、机器学习等技术，能够及时准确地获取生产过程中的各类数据，并自动计算关键生产指标，如产量、质量、设备利用率等。同时，通过物料实时跟踪技术，实现对原材料、在制品和成品的全程追踪，及时发现生产异常情况，提高生产透明度和资源利用率。

二、《（2025 年版）》对当下智能制造转型的指引作用

（一）夯实数字化基础

数字基础设施建设场景指导企业解决工厂算力、网络和安全防护问题，推动信息技术（IT）和运营技术（OT）深度融合。通过应用算力资源动态调配、5G 等技术，提升数字化基础能力，为智能制造转型筑牢根基，保障数据高效传输、系统稳定运行，支撑各类智能化应用的开展。

（二）优化生产准备与运营管理

制造工程优化场景助力企业在生产准备阶段优化设备选型、产线调试等工作，应用产能分析、虚拟测试等方法，提高生产节拍和资源利用率，确保制造过程稳定高效。智能经营决策场景帮助企业构建智慧经营决策系统，运用多因素关联分析、数字沙盘模拟等技术，实现科学决策，应用业务流程自动化等技术，提升运营智能化水平，增强企业竞争力。

（三）推动技术创新融合

强调人工智能等新技术的融合应用，鼓励企业加大在相关技术领域的投入和探索，促进新一代信息技术与制造技术深度融合，催生新的生产模式和业务形态，推动智能制造技术创新发展。

（四）促进产业协同发展

统一规范和引导企业智能化升级的方向和标准，加强产业链上下游企业间的协同合作，如通过数据共享、技术对接、流程协同等，形成良好的智能制造产业生态，推动行业整体智能化转型。

三、《（2025 年版）》中哪些场景将成为未来制造业发展的重点？

《智能制造典型场景参考指引（2025 年版）》围绕 8 个重点环节凝练出 40 个典型场景，其中部分场景因契合制造业发展趋势、能解决关键问题，将成为未来制造业发展的重点。

（一）数字基础设施建设场景

工厂数字化转型对算力、网络和安全的需求急剧增加，该场景聚焦解决工厂算力和网络能力不足、安全防护能力弱等问题。通过推动 IT 和 OT 深度融合，运用算力资源动态调配、5G、安全态势感知等技术，打造高性能算力、网络及安全基础设施。这为各类智能制造应用筑牢根基，支撑数据的高效传输与处理、设备的稳定运行，是实现智能化生产的基础保障，工业互联网平台的稳定运行就依赖强大的数字基础设施。

（二）制造工程优化场景

生产准备阶段的优化对提升生产效率和质量至关重要。此场景针对产线不平衡、换产时间长、资源利用率低等问题，借助搭建中试环境或产线模拟仿真系统，运用产能分析、虚拟测试等方法，实现生产节拍优化和资源有效整合。能在产品投产前发现并解决潜在问题，确保制造过程稳定高效，降低生产成本，提高企业竞争力，在汽车、电子等对生产效率要求高的行业应用前景广阔。

（三）智能经营决策场景

企业在复杂多变的市场环境中，科学决策是关键。该场景面向工厂人、财、物等资源的调度和决策优化，针对资源配置效率低、依赖经验决策等问题，构建智慧经营决策系统。利用多因素关联分析、数字沙盘模拟等技术实时评估风险与收益，提升决策科学性；借助业务流程自动化、智能体等技术实现关键业务自主决策和流程自动执行，提升运营智能化水平和企业效益，将成为企业实现可持续发展的核心助力。

（四）产品数字化设计场景

市场对产品创新速度和个性化需求不断提高，此场景部署计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程（CAE）、产品生命周期管理（PLM）等数字化设计工具，采用基于模型的设计理念，运用多学科联合仿真、物性表征与分析等技术进行产品设计与优化。尤其应用人工智能大模型技术开展生成式设计创新，自动生成设计方案，能大幅缩短产品上市周期、降低研发成本，满足市场多样化需求，在消费电子、航空航天等创新驱动型行业意义重大。

四、如何推动《（2025 年版）》中重点场景的应用落地？

推动《智能制造典型场景参考指引（2025 年版）》中重点场景的应用落地，需要政府、企业和行业组织协同发力，从政策支持、技术创新、人才培养、标准建设等多个维度着手，才能将先进的智能制造理念和场景转化为实际生产力，推动制造业高质量发展。

（一）加强政策引导与支持

政府应出台专项扶持政策，为企业应用重点场景提供资金、税收等方面的优惠。设立专项资金，对实施数字基础设施建设、制造工程优化等重点场景的企业给予直接财政补贴，降低企业在技术升级、设备购置方面的资金压力；在税收方面，对相关企业减免所得税、增值税等，提高企业参与的积极性。完善产业发展规划，明确重点场景的发展方向和目标，引导资源向这些领域汇聚。比如，制定区域智能制造发展规划，明确在特定时间段内重点推动智能经营决策场景的应用，引导企业在该领域加大投入。

（二）企业积极推进技术创新与实践

企业要加大研发投入，针对重点场景的关键技术进行攻关。在数字基础设施建设场景中，企业可联合科研机构，研发更高效的算力资源动态调配技术、安全态势感知技术等，提升工厂的数字化基础能力；在产品数字化设计场景，利用人工智能大模型技术开展生成式设计创新，缩短产品研发周期。主动开展试点示范项目，以点带面推动场景应用。大型企业可率先在部分车间或生产线应用重点场景，如汽车制造企业先在某条装配线上实施智能排产、生产进度跟踪等场景，总结经验后逐步推广到整个工厂；中小企业则可聚焦自身核心业务，选择适合的重点场景进行应用，如零部件制造企业专注于工艺数字化设计场景，提升生产效率和产品质量。

（三）强化人才培养与引进

高校和职业院校要优化专业设置，开设与智能制造重点场景相关的课程。设置智能制造工程专业，细分数字基础设施建设、制造工程优化等方向，培养具备跨学科知识和实践能力的专业人才；与企业合作建立实习基地，让学生在实践中熟悉重点场景的应用流程和技术要点。企业加强内部培训，针对在职员工开展智能制造技术培训和业务流程培训，提升员工对重点场景的理解和应用能力；积极引进外部高端人才，尤其是掌握人工智能、大数据等新兴技术，且熟悉智能制造重点场景应用的复合型人才，为场景落地提供智力支持。

（四）促进产业协同与合作

加强产业链上下游企业之间的协作，共同推进重点场景的应用。在物料精准配送场景中，零部件供应商与主机厂紧密合作，共享生产计划和库存信息，通过共同优化物流配送方案，应用智能物流设备和系统，实现物料的精准配送；在智能经营决策场景，企业与金融机构、供应链合作伙伴协同，整合各方数据，利用多因素关联分析等技术，提升决策的科学性和准确性。鼓励产学研用多方合作，高校和科研机构提供技术研发支持，企业提供应用场景和实践机会，行业协会促进各方信息交流和资源共享。在数字孪生工厂构建场景，高校的科研团队研发数字孪生模型构建技术，企业将其应用于实际工厂运营，行业协会组织研讨会，推广成功经验。

（五）完善标准体系与评估机制

建立健全智能制造重点场景的标准体系，统一技术标准、数据标准和接口标准等。在数字基础设施建设场景，制定算力、网络带宽的统一标准，以及不同设备和系统之间的数据交互标准，确保各环节的兼容性和协同性；在生产管理的相关场景，规范生产计划、排产、进度跟踪等业务流程的标准，便于企业之间的对标和经验借鉴。构建科学的评估机制，对企业应用重点场景的效果进行评估和反馈。定期对企业进行评估，考核指标涵盖生产效率提升、成本降低、质量改进等方面，根据评估结果给予企业针对性的建议和指导，帮助企业持续优化重点场景的应用效果。

五、如何评估《（2025 年版）》中重点场景的应用效果？

评估《智能制造典型场景参考指引（2025 年版）》中重点场景的应用效果，可从生产效率、质量控制、成本控制、创新能力、协同合作等维度，综合运用定量和定性方法进行全面评估，为持续改进和优化提供依据。

（一）定量评估

生产效率提升评估：对比应用前后单位时间内的产量，计算产量增长率。在智能排产场景下，统计应用前某生产线月产量，以及应用后相同时间段内的产量，若应用前月产量为 5000 件，应用后提升至 6000 件，则产量增长率为（6000 - 5000）÷5000×100% = 20%。分析生产周期的变化，记录产品从原材料投入到成品产出的时间。在制造工程优化场景应用后，若原本生产周期为 10 天，优化后缩短至 8 天，表明生产效率得到提高。

质量控制效果评估：计算产品的次品率，统计应用场景前后次品数量占总生产数量的比例。在质量检测智能化场景下，应用前次品率为 5%，应用后降至 2%，说明质量控制效果显著。利用质量稳定性指标评估产品质量波动情况，计算产品关键质量特性的标准差，标准差越小，产品质量越稳定。

成本控制评估：核算应用场景后原材料、能源、人力等成本的变化。在物料精准配送场景下，若应用前原材料库存积压成本每月为 10 万元，应用后降至 6 万元，则原材料成本降低了 40%。分析设备维护成本的变化，在设备预测性维护场景中，通过提前预防设备故障，减少维修次数和维修成本。若应用前每年设备维修成本为 50 万元，应用后降至 30 万元，成本降低效果明显。

创新能力评估：统计新产品研发周期和数量，在产品数字化设计场景应用后，若新产品研发周期从 12 个月缩短至 8 个月，且同期研发的新产品数量从 3 个增加到 5 个，表明创新能力提升。评估创新成果的市场竞争力，如新产品的市场占有率、利润率等指标。若新产品上市后市场占有率在一年内达到 10%，且利润率高于行业平均水平，说明创新成果具有较强竞争力。

协同合作效果评估：考察企业与供应商、客户之间信息共享的及时性和准确性，在产业链协同场景下，通过问卷调查或系统记录，评估信息传递的延迟时间和错误率。若信息传递延迟从平均 2 天缩短至半天，错误率从 5% 降至 1%，则协同效果良好。分析供应链响应速度，在智能供应链场景应用后，统计从客户订单下达至产品交付的时间。若原本交付时间为 15 天，应用后缩短至 10 天，表明供应链协同效率提高。

（二）定性评估

基于专家评估法：以 “数字孪生工厂构建” 场景为例，组织智能制造领域专家、行业资深工程师对应用该场景的工厂进行评估。专家通过实地考察，观察数字孪生模型与实际生产过程的匹配程度，判断模型能否准确反映设备运行状态、生产流程等实际情况。若模型能实时且精准地呈现生产线上设备的运行参数、物料流动路径，甚至能模拟不同生产条件下的系统响应，专家可认定该场景在生产过程可视化和优化决策方面应用效果良好。专家还可评估数字孪生技术对工厂维护策略的影响，若借助数字孪生模型能提前发现设备潜在故障点，制定更合理的维护计划，就说明该场景在提升设备可靠性和降低维护成本上发挥了积极作用。

基于用户体验调查法：在 “智能经营决策” 场景中，针对使用相关决策系统的企业管理层、部门负责人等用户进行体验调查。设计问卷收集用户对系统功能的满意度，系统提供的数据分析是否全面、决策建议是否具有可操作性等。通过调查发现大部分用户认为系统提供的多因素关联分析报告，能帮助他们更清晰地了解市场动态、企业内部资源状况，从而做出更科学的决策，这表明该场景在辅助企业决策方面取得了较好效果。进行访谈了解用户在使用系统前后的工作感受，若用户反馈使用后决策效率提高、决策失误减少，且工作压力有所减轻，可从用户体验角度证明该场景的应用提升了企业经营决策的质量。

基于案例比较分析法：选择两个同行业企业，一家应用了 “制造工程优化” 场景，另一家未应用作为对照。对比分析两家企业在生产准备阶段的情况，设备选型的合理性、产线调试的效率等。若应用场景的企业在新设备选型时，借助模拟仿真系统能快速筛选出最适配的设备，产线调试时间也明显短于未应用企业，且后续生产中设备故障率低、生产效率高，就可推断 “制造工程优化” 场景在提高生产准备效率、保障生产稳定性方面应用效果显著。从产品质量角度比较，若应用场景企业生产的产品质量更稳定、次品率更低，也能进一步说明该场景对提升产品质量有积极作用。