本文小編將為大家介紹2023年成都市數字化車間和智能工廠申報條件、材料要求和獎補政策等內容，詳情如下，看完之后對于該項目還有疑問，或是想要了解更多申報內容，可以直接致電咨詢，政策小編在線解答。

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一、成都市數字化車間和智能工廠獎補政策

　　支持企業在產品研發、生產控制、經營管理、物流營銷等各環節加大新技術、新裝備應用，加快兩化深度融合，對評定為市級數字化車間或智能工廠的，按建設投入的15%給予一次性補助，單個項目最高分別不超過300萬元、500萬元（晉級補差）。

二、成都市數字化車間和智能工廠申報認定條件

　　（一）申報主體為制造業領域在成都市內依法注冊登記、納稅、具有健全財務管理機構和制度的獨立法人或按照有關要求實行財稅獨立核算的非獨立法人企業（石化、能源）。

　?。ǘ┥陥蟮臄底只囬g、智能工廠應在成都市域范圍內，已建成并投入使用，符合《成都市數字化車間和智能工廠要素條件》。

　?。ㄈ┯邢铝星闆r之一的，不得申報：

1.近三年以來（2020年以來，下同），在生產經營中發生重大生產安全事故、環境污染事故和存在嚴重產品質量等問題的單位。

2.近三年以來，被納入失信黑名單的單位或法定代表人。

3.不符合國家產業政策的企業和項目。

三、成都市數字化車間和智能工廠申報材料

　　申報企業根據申報數字化車間、智能工廠兩個方向，按照《成都市數字化車間申報書》《成都市智能工廠申報書》要求準備相關材料。同時提供智能制造能力成熟度自評表，以及信用中國網站反映的無不良信用和違法記錄查詢截圖，查詢時間不得早于通知發布日期。此次申報市級智能工廠的，請同步準備申報工廠內包含的數字化車間的相關材料。

四、數字化車間和智能工廠要素條件

　　一、數字化車間

1.總體設計   車間布局、產品工藝設計實現數字建模，并進行模擬仿真，基本實現全流程數字化管理。

2.數字化設備/產線   離散型：制造裝備數控化率超過70%，并實現高檔數控機床與工業機器人、智能傳感與控制裝備、智能檢測與裝配裝備、智能物流與倉儲裝備等關鍵技術裝備之間的信息數據互聯互通與集成。關鍵技術裝備實現運行狀態在線監控、異常預警、遠程診斷和運行優化，實現設備的預測性維護與保養。設備臺賬、點檢、保養、維修等管理實現數字化。流程型：采用自動化生產線、機器人、高檔數控機床等，建立先進控制系統，配置數據采集系統，生產工藝數據自動采集率90%以上，關鍵生產環節實現基于模型的先進控制和在線優化。產線實現運行狀態的在線監控、異常預警、遠程診斷和運行優化，實現設備的預測性維護與保養。設備臺賬、點檢、保養、維修等管理實現數字化。

3.通信網絡   建立車間內部通信網絡建構，實現設計、工藝、生產、車間內部物流等各環節及設備的互聯互通，實現制造過程控制與工廠企業資源計劃管理系統間的信息交互。

4.集中控制系統   建立車間制造執行系統，整合車間各環節數據資源，通過對車間現場的數據采集、編程控制和人機交互等，進行運行狀態監控和分析，優化控制制造資源，實現計劃調度、設備、生產過程控制、質量控制、能效等管理功能，并與企業資源計劃管理系統、產品設計管理系統等實現協同。

5.計劃調度   根據產品訂單、生產計劃、工藝、資源狀態、原材料等約束條件，自動生成車間作業計劃。根據物料投放、設備狀態、產品產出等生產信息實現作業計劃的動態調整，并對生產過程出現的異常情況及時進行應急處置。開展基于人崗匹配、人員績效的精準人員派工。

6.生產作業   通過制造執行系統自動獲取生產計劃，接收生產工單，下發工藝文件至產線，通過生產過程數據采集和分析系統，實現生產進度、現場操作、質量檢驗、設備狀態、物料傳送等生產現場數據自動上傳，構建生產運行實時模型，優化生產工藝、排產方案或生產作業計劃。

7.倉儲物流   離散型：應用條形碼、二維碼、無線射頻識別等識別技術實現工序間的精準傳送和出入庫管理。必要時，應用AGV、RGV、立體倉庫等實現關鍵件的倉儲和配送。流程型：通過生產線實際生產計劃實時拉動物料的精準配送，實現物料配送自動控制、優化調度，與生產計劃、制造執行有機協同。

8.質量追溯   離散型：生產過程廣泛采用條形碼、二維碼等識別技術或標識解析技術，實現對物料、半成品、成品流動的追蹤與追溯。在關鍵工序采用自動化、智能化質量檢測設備，實現質量信息的追溯和及時報警預判。流程型：采用在線分析儀、傳感器、軟測量等智能感知先進技術，實現原料、關鍵工藝質量參數和成品的在線自動檢測、診斷分析、全程追溯和及時報警預判。每批次產品均可通過產品檔案實現使用物料信息、生產作業信息和質量信息的追溯。

9.能源、安全與環保   根據車間需求建立水、電、氣等重點能源消耗的動態監控和計量，對高能耗企業設備能耗數據開展統計與分析，制定合理的能耗評價指標。對存在較高安全與環境風險的項目，實現有毒有害物質排放和危險源的自動監測與監控、生產安全全方位監控，建立應急反應和處理機制。根據車間生產制造特點和需求，對涉及有害氣體、粉塵、廢水的，配備相應的自動監測、調節、自動報警等智能化控制設備。車間廢棄物處置納入信息系統統一管理。

　　備注：車間是指車間是企業內部組織生產的基本單位，由若干工段或生產班組構成，擁有完成生產任務所必需的廠房或場地、機器設備、工具和一定的生產人員、技術人員和管理人員。

　　數字化車間是指制造業企業以生產對象所要求的工藝和設備為基礎，以信息技術、自動化、測控技術等為手段，通過車間生產數據采集、分析和運用處理，對生產過程進行數字化規劃、管理、診斷和優化，基本實現設備、產品、工藝和生產數字化的實施單元。

　　二、智能工廠

1.總體設計   工廠的總體設計、工藝流程及布局均已建立數字化模型，應用數字化三維設計與工藝技術進行設計；將車間的各類生產數據進行采集、分析與決策，并將優化信息再次傳送到數字化車間，實現多個數字化車間的統一管理與協同生產，實現了車間的精準、柔性、高效、節能的生產模式和可視化管理。

2.產品設計   應用計算機輔助設計工具和設計知識庫，開展基于模型的產品設計、仿真優化和測試。建立產品數據管理系統，實現產品多配置管理、研發項目管理，產品設計、工藝數據的集成管理。對產品生產過程建立虛擬模型，仿真并優化生產流程。

3.工藝設計   離散型：應用計算機輔助工藝過程設計工具和工藝知識庫，采用高效加工、精密裝配等先進制造工藝，集成三維建模、仿真驗證等技術，進行基于模型的離散工藝設計。流程型：建設工藝技術系統和工藝知識庫，結合原料物性表征、工藝機理分析、過程建模和工藝集成等技術，開展過程工藝設計與流程全局優化。

4.網絡通信   建立工廠內部通信網絡，通過集成技術規范、中間件工具、數據接口和集成平臺等，實現設計、工藝、制造、檢驗、物流等制造過程各環節之間，以及制造執行、企業資源計劃、供應鏈管理、產品數據管理等關鍵信息化管理系統之間的信息互聯互通與集成，以及依靠統一的數據編碼、數據交換格式和規則，實現數據及分析結果的跨部門流動、轉換和互認。建立具有網絡安全隔離、授權訪問、遠程配置、可擴展升級等功能的工業控制網絡、生產網絡和辦公網絡。

5.數據中心   根據工廠總體設計，設立企業內部的獨立數字化部門，建立適應企業業務特點和發展需求的統一數據中心/數據平臺，通過數據治理及數據集成，實現生產經營關鍵績效指標決策的智能分析，支持跨部門及部門內部數據分析和處理，為制造活動提供優化建議和決策支持。

6.計劃調度   基于安全庫存、采購提前期、生產提前期、生產過程數據等要素進行生產能力分析，自動生成生產作業計劃，并將自動排產系統與采購、生產、銷售等環節進行數據協同，實現異常情況自動預警。應用多種智能算法提高生產排程效率，實現柔性化排產、生產，能夠靈活適應小批量、多品種、個性化的訂單需求。

7.生產作業   離散型：建立制造執行系統，實現生產計劃管理、生產過程控制、產品質量管理、車間庫存管理、項目看板管理智能化，提高企業制造執行能力。流程型：建立制造執行系統，生產計劃、調度均建立模型，實現生產模型化分析決策、過程量化管理、成本和質量動態跟蹤以及從原材料到產成品的一體化協同優化。

8.質量追溯   集成條碼、標識和***等技術，采集產品物料、生產過程、客戶使用的質量信息，實現產品質量精準追溯。通過質量數據統計分析、全流程質量追溯和質量管理系統，進行產品質量影響因素識別、缺陷分析預測和質量優化提升。

9.經營管理   建立企業資源計劃系統，以系統化思維和供應鏈管理為核心，對企業的采購、銷售、能源、生產安全、環保以及產品、設計、生產、物流等環節進行系統化集成和精益化協同，推動訂單管理、生產管理、售后服務三個層面全部業務流程的閉環管理，為實現企業經營管理輸出優化建議。

10.倉儲物流   建立倉儲管理系統，應用條形碼、二維碼、無線射頻識別技術或標識解析技術等實現自動出入庫管理，實現倉儲配送與生產計劃、制造執行以及企業資源管理等業務的協同優化；能夠基于生產線實際生產情況拉動物料配送，基于客戶和產品需求調整目標庫存水平。

11.能源、安全與環保   根據制造特點和工藝要求，配備相應的智能監測、調節、處理系統，建立產耗管理模型，對能耗數據進行自動采集、統計與動態分析，實現面向制造全過程的能源資源優化調度、平衡預測和有效管理。對存在較高安全與環境風險的項目，實現有毒有害物質排放和危險源的自動監測與監控、生產安全全方位監控，建立應急反應和處理機制。具備工控系統防護和管理安全架構，定期對關鍵工業控制系統開展信息安全風險評估。應用機器視覺、智能傳感和大數據等技術，實現排放實時監測、分析預警和排放優化方案輔助決策，進行固廢處置與循環再利用全過程監控、追溯。

12.人員培訓   根據生產和管理需求，定期、分層級對管理人員、技術人員、操作員工等開展信息技術、系統運維、設備維護、數據安全、數據分析等數字化能力提升培訓。

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