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征集方向!湖南省“智賦萬企”十大典型應用場景基本條件和申報流程范圍、時間
湖南省“智賦萬企”十大典型應用場景基本條件和申報流程范圍、時間、征集方向等內容整理如下,長沙、邵陽、岳陽、常德、益陽、婁底、懷化、郴州、張家界、株洲、湘潭、衡陽、永州、湘西土家族苗族自治州需要咨詢申報的可以免費咨詢漁漁為您解答!
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一、湖南省“智賦萬企”十大典型應用場景征集范圍
主要圍繞工程機械、軌道交通、中小航空發動機、新能源汽車等“4+6”先進制造業集群,聚焦5G、人工智能、工業互聯網等新一代信息技術在研發設計、生產制造、經營管理等環節深度融合應用,征集遴選一批“智賦萬企”典型應用場景。征集方向主要包括協同研發設計、柔性生產制造、機器視覺質檢、廠區智能物流、設備預測維護、設備協同作業、生產現場監測、生產能效管控、生產過程溯源、數字營銷管理等十大場景類型(詳見附件1)。
二、湖南省“智賦萬企”十大典型應用場景基本條件
1、在湖南省內注冊的制造業企業,具有獨立法人資格(石油石化等有行業特殊情況的,允許法人的分支機構申報),企業近兩年運營、財務狀況良好,無違法記錄。
2、申報單位須獲評過工信部新一代信息技術與制造業融合、工業互聯網、大數據、物聯網等相關試點示范,國家級智能制造示范工廠、智能制造典型應用場景,省級“5G+工業互聯網”示范工廠。
3、“智賦萬企”十大典型應用場景須在2023年后建成,具有較高技術水準和運營效益,并具備可復制可推廣相關條件,申報主體愿意配合開展宣傳總結。
4、“智賦萬企”典型應用場景的產品、技術及相關專利歸屬申報單位,無知識產權糾紛。
三、湖南省“智賦萬企”十大典型應用場景申報流程
1、各市州工信局負責屬地企業(不含央企及省屬企業)“智賦萬企”十大典型應用場景征集,組織項目申報單位按要求填寫湖南省“智賦萬企”十大典型應用場景申報表(詳見附件2)。申報單位對所提交材料真實性和有效性負責。
2、各市州工信局負責對本地區典型應用場景申報項目進行初審推薦,2024年3月28日前以市州為單位向省工信廳提交項目匯總表(詳見附件3)和企業申報材料紙質版(一式一份),可編輯電子版同步發送至指定郵箱。
3、中央在湘及省屬有關企業申報材料直接報送省工信廳人工智能與數字產業處。
四、湖南省“智賦萬企”十大典型應用場景其他事項
1、本次典型應用場景征集不限定推薦名額。
2、同一申報單位可申報多個方向典型應用場景。
3、省工信廳擇優發布湖南省“智賦萬企”十大典型應用場景名單,并進行宣傳推介。
湖南省“智賦萬企”十大典型應用場景征集方向
一、協同研發設計
場景描述:通過運用云計算、數字孿生等技術,將產品在物理空間內的信息進行數字化、可視化表達,模擬分析產品在不同工況下的狀態,得到對應的參數數據,并通過平臺企業整合供需雙方和設計資源,開展集成化、輕量化、協同、敏捷設計,實現無實物樣機生產,大幅降低企業試錯成本,推進新技術產業化和新產品落地。對產品結構、工藝、功能、性能、服務等要素構建完善設計制造協同體系,支撐跨企業、跨部門、跨區域、跨學科的多主體依托平臺開展協同設計,產品研發設計周期不斷縮短、試錯成本不斷降低、研發效率持續提升、產品質量顯著提高。
二、柔性生產制造
場景描述:數控機床和其他自動化工藝設備、物料自動儲運設備通過物聯網平臺等系統,實現設備和數據的互聯互通。部署柔性生產制造應用,滿足工廠在柔性生產制造過程中對實時控制、數據集成與互操作、安全與隱私保護等方面的關鍵需求,支持生產線根據生產要求進行快速重構,實現同一條生產線根據市場對不同產品的需求進行快速配置優化。同時,柔性生產相關應用可與企業資源計劃(ERP)、制造執行系統(MES)、倉儲物流管理系統(WMS)等系統相結合,將用戶需求、產品信息、設備信息、生產計劃等信息進行實時分析、處理,動態制定最優生產方案。
三、機器視覺質檢
場景描述:企業在生產現場部署工業相機或激光器掃描儀等質檢終端,建立機器視覺系統,實現機器對外觀缺陷檢測、外觀標注、自動化分揀識別等,缺陷實時檢測與自動報警,并有效記錄瑕疵信息,為質量溯源提供數據基礎,實現可靠性更高的產品質量檢測及實時監控,有效避免人工檢測過程中的主觀性和個體差異。機器視覺系統的模型更新子系統對模型進行持續優化和下發部署的管理平臺,利用產線持續采集的數據,通過標注工具進行標注后,對模型進行訓練和優化版本升級。
四、廠區智能物流
場景描述:企業運用信息技術和智能機器設備代替人力勞動,實現廠內線邊物流或庫內物流智能化,以滿足現代倉儲物流系統柔性、高效、快速反應的要求。線邊物流是指從生產線的上游工位到下游工位、從工位到緩沖倉、從集中倉庫到線邊倉,實現物料定時定點定量配送。庫內物流是在倉庫內部進行的包含揀選、搬運、輸送、分揀等環節,和物流配合還對應會有物流信息化平臺。
五、設備預測維護
場景描述:基于對企業設備性能和狀態的實時監控,獲取企業設備上的傳感器可以采集到的大量數據,構建設備歷史監測數據庫。建立預測性維護模型驗證平臺,基于故障預測機理建模等人工智能技術對監測數據進行實時分析,評估設備健康狀態,預判設備運行趨勢,智能制定設備維護保養計劃,實現設備安全預測與生產輔助決策,降低設備維護成本,延長設備使用壽命,確保生產過程連續、安全、高效。
六、設備協同作業
場景描述:綜合利用人工智能、軟件定義網絡、網絡虛擬化、授時定位等技術,建設或升級設備協同作業系統,實時采集生產現場的設備運行軌跡、工序完成情況等相關數據,并綜合運用統計、規劃、模擬仿真等方法,將生產現場的多臺設備按需靈活組成一個協同工作體系,對設備間協同工作方式進行優化,根據優化結果對制造執行系統(MES)、可編程邏輯控制器(PLC)等工業系統和設備下發調度策略等相關指令,實現多個設備的分工合作,減少同時在線生產設備數量,提高設備利用效率,降低生產能耗。
七、生產現場監測
場景描述:針對在工業園區、廠區、車間等現場生產管理、裝置監控和安全監管等需要,建立通信網絡,布局各類傳感器、攝像頭和數據監測終端,采集環境、人員動作、設備運行等監測數據,基于構建的數字化平臺的算法模型,對生產活動進行高精度識別、自定義報警和區域監控,實時提醒異常狀態,實現對生產現場的全方位智能化監測和管理,為安全生產管理提供保障。
八、生產能效管控
場景描述:實時采集企業用電、水、燃氣等各類能源消耗數據和總烴、苯系物、粉塵等污染物排放數據,實現大規模終端的海量數據秒級采集和能效狀態實時監控。輔助企業降低生產能耗,減少污染物排放量,實現清潔生產。結合人工智能等算法分析,可對企業用能需求進行預測,智能制定節能計劃,進一步挖掘節能潛力空間。通過對用能設備進行監控告警、遠程調度等操作,配合產線排程調整和設備參數設置,實現節能減排、削峰填谷。
九、生產過程溯源
場景描述:將企業生產現場的掃碼槍、工業相機、攝像頭、刷卡機等設備接入網絡,將生產過程每個工序的物料編碼、作業人員、生產設備狀態等信息實時傳輸到云平臺。云平臺將產品生產過程中的人、機、料信息進行關聯整合形成溯源數據庫,運用區塊鏈、標識等技術,實現產品關鍵要素和生產過程追溯。通過實時追溯批次、品質等原料信息,可動態調整后道工序參數,提升產品質量。
十、數字營銷管理
場景描述:基于數字化工具應用,構建供應鏈-生產-營銷-財務一體化數字運營平臺,高效協同企業內外部資源、確保各業務流程數據符合財務和管理要求,為企業各級管理者提供準確、及時、完整的運營數據,為企業營銷各級業務人員提供企業-渠道-終端-用戶全鏈路數字化閉環應用,形成業務過程透明可追溯、數據驅動業務的運營體系,依托數字銷售渠道,通過市場與客戶數據分析,精準識別需求,優化銷售策略,提高人均營收。
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