關于“蘇州市智能工廠”項目，屬于蘇州市級的信息化獎補項目，蘇州市工業和信息化局將組織專家評審，對符合條件的蘇州市智能工廠進行認定和授牌，并給予獎勵。

政策解答指導熱線：15005600923

蘇州市智能工廠項目申報條件

一、征集范圍

1、本通知所稱智能工廠指基于全面互聯、智能控制、安全可靠的工業互聯網，廣泛采用新一代信息技術和先進制造技術，綜合運用設計生產、檢驗檢測、倉儲物流等智能裝備、軟件和控制系統，覆蓋研發設計、生產制造、經營管理、運維服務等生產全流程、管理全方位和產品全生命周期，泛在連接、彈性供給、動態優化和高效配置制造資源，實現響應時間縮短、資源消耗減少、質量效益提升、運營成本降低、環境生態友好的現代工廠。本次項目征集面向全市截至2019年6月底前已經建成的智能工廠項目，分為離散型智能工廠與流程型智能工廠兩類。已獲得國家、省、市支持的項目作為征集工作的重要參考。

二、征集條件

1、企業在本市注冊，具有獨立法人資格，具有健全的財務管理機構和制度，信用良好且無違法記錄；

2、項目應在2019年6月底前竣工，且須具有知識產權歸屬明確的核心技術；

3、項目總投資不低于1億元，其中智能制造裝備、系統與軟件投入不低于7000萬元；

4、項目單位應牽頭組織系統集成商、軟件開發商、核心智能制造裝備供應商等單位按照市場化原則建立項目聯合體，聯合體須突出需求牽引和問題導向，通過簽署合作協議書，明確組織方式和責權利，形成推進智能制造發展的長效機制；

5、每個項目單位限報1個項目；

6、智能工廠項目建設具體要求參考《蘇州市智能工廠建設指南》（附件1）。

蘇州市“智能工廠”申報指南

1總則

1.1總體框架

智能工廠應實現多個數字化車間的統一管理與協同生產，應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，實現車間的精準、柔性、高效、節能的生產模式。智能工廠包括“A離散型”、“B流程型”、“C拓展應用”、“D新型技術應用”、“E績效優化”、“F模式創新”。

具體而言，A離散型或B流程型包括智能設計、智能工藝優化、智能生產、智能裝備/產線、智能管理、智能物流、集成優化、信息安全、售后服務；C拓展應用包括工業互聯網平臺、人工智能應用；D新型技術應用包括數字孿生及仿真應用、工業互聯網標識解析、5G網絡應用；E績效優化包括生產效率提高15%以上、單位產品成本降低10%以上、產品研制周期縮短20%以上、產品不良品率降低15%以上、能源利用率提高20%以上。F模式創新包括大規模個性化定制、遠程運維、網絡協同制造、服務能力輸出。

1.2基本要求

智能工廠的基本要求如下：

(1)設施全面互聯

建立各級標識解析節點和公共遞歸解析節點，促進信息資源集成共享；建立工業互聯網工廠內網，采用工業以太網、工業現場總線、IPv6等技術，實現生產裝備、傳感器、控制系統與管理系統的互聯；利用IPv6、工業物聯網等技術實現工廠內、外網以及設計、生產、管理、服務各環節的互聯，支持內、外網業務協同。

(2)系統全面互通

工廠的總體設計、工藝流程及布局均已建立數字化模型可進行模擬仿真，應用數字化三維設計與工藝技術進行設計仿真；建立制造執行系統（MES），實現計劃、調度、質量、設備、生產、能效等管理功能；建立企業資源計劃系統（ERP），實現供應鏈、物流、成本等企業經營管理功能；建立產品數據管理系統（PDM），實現產品設計、工藝數據的管理；在此基礎上，制造執行系統（MES）、企業資源計劃（ERP）與數字化三維設計仿真軟件、產品數據管理（PDM）、供應鏈管理（SCM）、客戶關系管理（CRM）等系統實現互通集成。

(3)數據全面互換

建立生產過程數據采集和分析系統（SCADA），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，并實現可視化管理。制造執行系統（MES）、企業資源計劃（ERP）與數字化三維設計仿真軟件、產品數據管理（PDM）、供應鏈管理（SCM）、客戶關系管理（CRM）等系統之間的多元異構數據實現互換。建有工業信息安全管理制度和技術防護體系，具備網絡防護、應急響應等信息安全保障能力。建有功能安全保護系統，采用全生命周期方法有效避免系統失效。

(4)產業高度互融

構建基于云計算的集成共享服務平臺，實現從單純提供產品向同時提供產品和服務轉變，從大規模生產向個性化定制生產轉變，促進制造業與服務業相融合。

2共性標準

智能車間是智能工廠的基礎，智能車間標準參見《江蘇省智能制造示范車間申報條件》。

共性標準是智能工廠的必備條件，解決智能工廠共性關鍵問題，包括智能設計、智能工藝優化、智能生產、智能裝備/產線、智能管理、智能物流、集成優化、信息安全、售后服務。

2.1智能設計（離散型）

車間/工廠的總體設計、工藝流程及布局均已建立數字化模型，并進行模擬仿真，實現規劃、生產、運營全流程數字化管理。

應用數字化三維設計與工藝設計軟件進行產品、工藝設計與仿真，并通過物理檢測與試驗進行驗證與優化；建立產品數據管理系統（PDM），實現產品設計、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。對各環節制造數據、績效數據集成分析，優化生產工藝，提高產品質量，降低生產成本。

智能設計的關鍵要素如下：

(1)數字化設計：應從設計源頭采用數字化設計，保證產品生命周期的數字化信息交互，定義各項活動信息類型和屬性，實現信息的高效利用，滿足各階段對信息的不同需求；

(2)仿真優化：在產品設計、工藝設計、試驗設計等設計各階段，以及在產品生命周期各階段反饋的信息，針對不同目標開展仿真優化，保證和提升產品對設計需求的符合性，產品的可靠性、可制造性、經濟性；

(3)面向生命周期的設計：在設計階段，應充分考慮產品制造、使用、服務、維修、退役等后續各階段需求，實現產品設計的最優化；

(4)大數據/知識工程：采集產品生命周期各階段的數據，建立產品大數據，形成和豐富知識工程，在大數據和工程知識支撐下，實現對需求的快速智能設計和仿真優化，在功能、性能、質量、可靠性與成本方面能提供最優產品。

2.2智能工藝優化（流程型）

應用數字化工藝設計技術進行設計與仿真，并通過檢測與實驗進行驗證與優化。建立產品數據管理系統（PDM），實現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。對各環節制造數據、績效數據集成分析，優化生產工藝，提高產品質量，降低生產成本。

2.3智能生產（離散型）

建立制造執行系統（MES），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。建立企業資源計劃系統

（ERP），實現供應鏈、物流、成本等企業經營管理功能。建立工廠內部通信網絡架構，實現設計、工藝、制造、檢驗、物流等制造過程各環節之間，以及制造過程與制造執行系統（MES）和企業資源計劃系統（ERP）的信息互聯互通。

2.3.1生產排程柔性化

建立高級計劃與排產系統（APS），通過集中排程、可視化調度及時準確掌握生產、設備、人員、模具等生產信息，應用多種算法提高生產排程效率，實現柔性生產，全面適應多品種、小批量的訂單需求。

2.3.2生產作業數字化

生產作業基于生產計劃自動生產，工單可傳送到機臺，系統自動接收生產工單，并可查詢工藝圖紙等工藝文件。

2.3.3質量控制可追溯

建立數據采集與監視控制系統（SCADA），通過條形碼、二維碼或無線射頻識別

（RFID）卡等識別技術，可查看每個產品生產過程的訂單信息、報工信息、批次號、工作中心、設備信息、人員信息，實現生產工序數據跟蹤，產品檔案可按批次進行生產過程和使用物料的追溯；自動采集質量檢測設備參數，產品質量實現在線自動檢測、報警和診斷分析，提升質量檢驗效率與準確率；生產過程的質量數據實時更新，統計過程控制（SPC）自動生成，實現質量全程追溯。

2.3.4生產設備自管理

設備臺賬、點檢、保養、維修等管理實現數字化；通過傳感器采集設備的相關工藝參數，自動在線監測設備工作狀態，實現在線數據處理和分析判斷，及時進行設備故障自動報警和預診斷，部分設備可自動調試修復；設備綜合效率（OEE）自動生成。

2.3.5生產管理透明化

可視化系統實時呈現包含生產狀況（生產數、生產效率、訂單總數、完成率）、品質狀況（生產數中的不良數、不良率）、設備狀況等生產數據；生產加工進度通過各種報表、圖表形式展示，直觀有效地反映生產狀況及品質狀況。

2.3.6物流配送智能化

基于條形碼、二維碼、無線射頻識別（RFID）等識別技術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集成；能夠基于生產線實際生產情況拉動物料配送，根據客戶和產品需求調整目標庫存水平。

2.3.7能源資源利用集約化

建立能源綜合管理監測系統，主要耗能設備實現實時監測與控制；建立產耗預測模型，水、電、氣（汽）、煤、油以及物料等消耗實現實時監控、自動分析，實現能源資源的優化調度、平衡預測和有效管理。

2.4智能生產（流程型）

建立生產執行系統（MES），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。建立企業資源計劃系統（ERP），實現企業經營、管理和決策的智能優化。建立工廠通信網絡架構，實現工藝、生產、檢驗、物流等制造過程各環節之間，以及制造過程與數據采集和監控系統、生產執行系統（MES）、企業資源計劃系統（ERP）之間的信息互聯互通。

2.4.1生產排程柔性化

建立高級計劃與排產系統（APS），通過集中排程、可視化調度、工業大數據等及時準確掌握生產、設備、人員等生產信息，應用多種算法提高生產排程效率，實現柔性生產，全面適應多品種、小批量的訂單需求。

2.4.2生產作業數字化

生產管理系統和分布式控制系統（DCS）全面集成，自動生成企業所需要的日報表、盤點表、月質量報表等相關報表。生產流水線上重要工藝參數、設備狀態、料位、喂料量等實行實時監控；圖形站上的生產流程圖所有顯示值均為動態數據，可定時刷新。

2.4.3質量控制可追溯

生產線安裝大量傳感器探測溫度、壓力、熱能、振動和噪聲等，用大數據分析整個生產流程，一旦某個流程偏離標準工藝，及時報警預判。質量管理系統和化驗設備無縫集成，實現在線檢測。企業基于同一個平臺系統進行操作，與檢測設備集成，自動形成使用數據，系統自動匯總質量數據信息。統計過程控制（SPC）自動生產，實現質量全程追溯。

2.4.4生產設備自管理

設備臺賬、點檢、保養、維修等管理實現數字化；通過傳感器采集設備的相關工藝參數，自動在線監測設備工作狀態，實現在線數據處理和分析判斷，及時進行設備故障自動報警和預診斷，部分設備可自動調試修復；設備綜合效率（OEE）自動生成。

2.4.5生產管理透明化

可視化系統實時呈現包含生產狀況（生產數、生產效率、訂單總數、完成率）、品質狀況（生產數中的不良數、不良率）、設備狀況等生產數據；生產加工進度通過各種報表、圖表形式展示，直觀有效地反映生產狀況及品質狀況。

2.4.6能源系統和水電儀表無縫整合

準確掌握各類能源介質分系統運行狀況；完善能源計量體系，提供數據支撐、統一數據來源。

2.4.7物流配送智能化

基于條形碼、二維碼、無線射頻識別（RFID）等識別技術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集成。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。

2.5智能裝備（離散型）

智能裝備主要包括高檔數控機床與工業機器人、增材制造裝備、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。

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互聯互通與集成。

2.6智能產線（流程型）

采用自動化生產線、機器人、高端數控機床等，建立先進控制系統，配置數據采集系統，建立實時數據平臺。

采用先進控制系統，生產工藝數據自動采集率90%以上，工廠自控投用率達到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。

2.7智能管理

建立企業資源計劃（ERP），以系統化思維和供應鏈管理為核心，科學配置資源，優化運行模式，改善業務流程，提高決策效率。利用跨供應鏈的產品全生命周期管理系統（PLM），改善產品研發速度和敏捷性，增強交付客戶化、為客戶量身定做的能力。高級計劃與排產系統（APS）應用拓展到企業上下游供應鏈，圍繞核心企業的網鏈關系，在正向需求流及逆向供應流之間增加供需平衡管控機制，實現供應鏈各環節共同規劃需求、訂單和預測分析評估調整、產能和關鍵物料規劃與控制、多工廠多車間協同、短中長期物料供需平衡管控等。

2.7.1客戶管理

企業信息中心應用先進的信息（CRM、APP等）以及互聯網技術，全方位管理企業內部銷售體系及面向市場的商業機會，需涉及人員、訂單、服務，以及客戶跟蹤、維護與反饋等信息，從而實現信息化的管理模式，并需建立創新的與客戶互動的信息平臺，所采集的交期達成、產品質量、售前（后）服務等數據需及時反饋給工廠資源管理信息中心。

2.7.2供應商管理

以數字化車間集成信息及采購運營數據為支撐，分析不同時期影響各個產品采購的主要因素，動態指導供應商管理，提升供應商水平。結合客戶訂單及生產制造基礎信息，自動計算采購清單和采購訂單分配方案，降低采購風險，提高供應商對采購決策的信服度，增強供應商戰略合作的穩定性。

2.7.3供應鏈管理

在對工廠運營和車間集成信息等進行關聯細分的基礎上，實現工廠與車間、車間與車間之間供應鏈各環節成員能力與特征的標簽化，結合客戶管理和供應商管理，以實現工廠柔性生產為目標，根據成員標簽動態調整供應鏈各環資源配置和信息流向，增強供應鏈穩定性和抗風險能力，實現供應鏈整體能力的提升。

2.7.4終端客戶質量管理

根據工廠信息系統（CRM、SCM）結合物聯網CPS技術搜集客戶質量反饋和產品使用狀況反饋數據，并用實時的、滿足大數據體量的數據匯集到大數據平臺，運用分析引擎智能分析質量問題模式及產生原因，排查影響質量的因素，智能化地提供改善建議。

2.7.5管理可視化

通過信息技術手段搜集智能工廠生產經營中產生的數據、狀態、進度、指標、異常等數據，采用數字仿真模型、大數據分析等手段提供關鍵指標（如績效）、管理預警、優化建議等決策依據和解決方案仿真。并通過圖形化和三維技術展示，形成真實工廠的數字映像。可使用電子看板、移動設備等顯示載體。

2.8智能物流

(1)基于條形碼、RFID等識別技術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集成；

(2)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，實現和AGV等自動化物流系統的無縫集成；

(3)應用知識模型實現訂單精益化管理、路徑優化和實時定位跟蹤，實現無人機運輸、物聯網跟蹤等。

2.9集成優化

智能工廠的集成優化主要是實現車間與工廠、工廠與集團之間不同層次、不同類型的設備與系統間的網絡連接，并且實現數據在不同層次、不同設備、不同系統間的傳輸，最終達到各類管理信息、產品信息、生產信息、優化信息等的互聯互通，從而實現智能工廠信息集成的閉環。

集成優化關鍵要素如下：

(1)網絡互聯：實現連續的、相互連接的計算機網絡、數控設備網絡、生產物聯/物流網絡以及工廠網絡；

(2)信息互通：在網絡互聯的基礎上，實現從車間層到工廠層、集團層雙邊的數據交換與信息通信；

(3)集成優化與閉環操作：能夠將集團層、工廠層形成的各類決策優化信息向下傳遞并實現操作。集成優化應形成信息的閉環，并實現最終產品從研發設計、生產制造、經營管理、運維服務等環節的數字化、網絡化、智能化，最終實現智能工廠各個環節的高度柔性與高度集成。

2.10信息安全

建有工業信息安全管理制度和技術防護體系，具備網絡防護、應急響應等信息安全保障能力。建有功能安全保護系統，采用全生命周期方法有效避免系統失效。

2.11售后服務

能提供基于資源的服務和基于能力的服務。能通過創新服務模式提供資源、能力的增值服務。

2.11.1售后物流服務

售后物流服務主要實現從產品發貨到交付過程中的物流管理，應綜合產品、路線、運輸工具、交付計劃、操作人員、客戶要求等信息提供物流服務。可建立售后物流管理信息系統，系統應根據客戶物流需求、交付時間等信息，結合工廠生產進度計劃，提供物流決策，相關結果應以可視化的文檔、多媒體等方式向客戶展現。在整個物流服務過程中，物流服務信息應有具完整且統一的數據存儲、數據交換、數據輸出規范，數據管理、數據交換。

2.11.2用戶培訓

用戶培訓服務應能夠實現線上與線上加線下相結合的培訓模式，提供產品使用、產品升級、技術培訓等服務。用戶培訓服務可采用在培訓完成后對培訓效果進行評估并將培訓結果自動反饋給客戶。

2.11.3產品回收

通過信息技術手段，對產品出廠后的使用狀況數據進行記錄，產品的使用狀況可包括產品使用年限、產品使用環境、產品狀態等信息，根據上述信息進行產品殘值評估，確定產品回收方式，制定產品回收計劃。可提供產品回收及再制造、再利用等綠色環保服務。

3優化標準

3.1拓展應用

3.1.1工業互聯網平臺

采用工業以太網、工業總線、無線通信網絡等技術，實現生產裝備、傳感器、控制系統與管理系統等的互聯，實現數據的、預處理、存儲、分析挖掘、可視化和智能控制等；利用工業物聯網等技術，實現與工廠內、外網的互聯互通，支持內、外網業務協同。實現工廠管理軟件之間的橫向互聯，實現數據流動、轉換和互認。在工廠內部建設工業互聯網平臺，或利用公眾網絡上的工業互聯網平臺，實現數據的集成、分析和挖掘，支撐智能化制造、網絡化協同、規模化定制、服務化延伸、數字化管理等應用，促進企業的產品創新、提升經營水平和生產效率，拓展新型商業模式。

3.1.2人工智能應用

關鍵制造裝備采用人工智能技術，通過嵌入計算機視聽覺、生物特征識別、復雜環境識別、智能語音處理、自然語言理解、智能決策控制以及新型人機交互等技術，實現制造裝備的自感知、自學習、自適應、自控制。應用機器學習、專家系統、深度學習等人工智能新技術對企業生產數據、財務數據、管理數據、采購數據、銷售數據和消費者行為數據等數據資源進行分析和挖掘，實現對研發設計、生產制造、經營管理、物流銷售、運維服務等環節的智能決策支持。

3.2新型技術應用

3.2.1數字孿生及仿真應用

應用數字化仿真技術對智能工廠進行建模，建立三維虛擬化工廠、生產線或加工設備中心和機器人工作中心，優化工廠、設備及產線布局；建立倉儲物流仿真模型，模擬仿真自動化立庫HBW運行效率、AGV運輸物料配送系統等，通過仿真降低庫存成本、

縮短執行周期、提高物流效率、優化配送路徑；建立工藝資源物流約束關系進行模擬仿真，通過MES或者APS系統獲取數據，矯正MES或APS排產計劃的局限性，分析計劃達成率和計劃對比，綜合分析設備、人員等資源利用率；通過MES系統連接三維虛擬仿真模型，實時展示監控生產運行狀態信息，包括：設備狀態、人員狀態、生產完成率、良品率等；運用VR技術置身于虛擬制造環境中，切實感受生產制造的各個環節和制造細節。

3.2.2工業互聯網標識解析

工廠內建立工業互聯網標識解析體系，能夠通過條形碼、二維碼、無線射頻識別標簽等方式唯一識別機器、零部件、在制品、工序、產品等物理對象和算法、工序等虛擬對象，在倉儲、生產制造、物流運輸等過程中實現自動定位、信息采集與處理。利用5G、AI、IPv6、IoT等新一代信息技術，通過“一碼標識、一碼解析、一碼溯源”，實現產品智能化追溯、產品防偽防竄貨、產品全生命周期數字化管理、供應鏈優化管理、設備健康管理與故障預測等典型應用。

3.2.35G網絡應用

工廠內部已覆蓋5G網絡，應用5G網絡將人、設備、物料、產品的互聯互通，實時將工廠現場數據傳輸到后端運維管理平臺，構建連接工廠內外全方位信息系統，進一步打通設計、采購、倉儲、物流等環節，滿足工業環境下設備互聯和遠程交互應用需求。

3.3績效優化

(1)生產效率提高15%以上；

(2)單位產品成本降低10%以上；

(3)產品研制周期縮短20%以上；

(4)產品不良品率降低15%以上；

(5)能源利用率提高20%以上。4創新標準

4.1大規模個性化定制

通過持續改進，實現模塊化設計方法、個性化定制平臺、個性化產品數據庫的不斷優化，形成完善的基于數據驅動的企業研發、設計、生產、營銷、供應鏈管理和服務體系，快速、低成本滿足用戶個性化需求的能力顯著提升。

(1)產品采用模塊化設計，通過差異化的定制參數，組合形成個性化產品；

(2)建有基于互聯網的個性化定制服務平臺，通過定制參數選擇、三維數字建模、虛擬現實或增強現實等方式，實現與用戶深度交互，快速生成產品定制方案；

(3)建有個性化產品數據庫，應用大數據技術對用戶的個性化需求特征進行挖掘和分析；

(4)個性化定制平臺與企業研發設計、計劃排產、柔性制造、營銷管理、供應鏈管理、物流配送和售后服務等數字化制造系統實現協同與集成。

4.2遠程運維

(1)采用遠程運維服務模式的智能裝備/產品應配置開放的數據接口，具備數據采集、通信和遠程控制等功能，利用工業互聯網采集并上傳設備狀態、作業操作、環境情況等數據，并根據遠程指令靈活調整設備運行參數；

(2)建立智能裝備/產品遠程運維服務平臺，能夠對裝備/產品上傳數據進行有效篩選、梳理、存儲與管理，并通過數據挖掘、分析，向用戶提供日常運行維護、在線檢測、預測性維護、故障預警、診斷與修復、運行優化、遠程升級等服務；

(3)智能裝備/產品遠程運維服務平臺應與設備制造商的產品全生命周期管理系統

（PLM）、客戶關系管理系統（CRM）、產品研發管理系統實現信息共享；

(4)智能裝備/產品遠程運維服務平臺應建立相應的專家庫和專家咨詢系統，能夠為智能裝備/產品的遠程診斷提供智能決策支持，并向用戶提出運行維護解決方案；

(5)建立信息安全管理制度，具備信息安全防護能力。通過持續改進，建立高效、安全的智能服務系統，提供的服務能夠與產品形成實時、有效互動，大幅度提升嵌入式系統、移動互聯網、大數據分析、智能決策支持系統的集成應用水平。

4.3網絡協同制造

(1)建有網絡化制造資源協同云平臺，具有完善的體系架構和相應的運行規則；

(2)通過協同云平臺，展示社會/企業/部門制造資源，實現制造資源和需求的有效對接；

(3)通過協同云平臺，實現面向需求的企業間/部門間創新資源、設計能力的共享、互補和對接；

(4)通過協同云平臺，實現面向訂單的企業間/部門間生產資源合理調配，以及制造過程各環節和供應鏈的并行組織生產；

(5)建有圍繞全生產鏈協同共享的產品溯源體系，實現企業間涵蓋產品生產制造與運維服務等環節的信息溯源服務；

(6)建有工業信息安全管理制度和技術防護體系，具備網絡防護、應急響應等信息安全保障能力。

4.4服務能力輸出

企業通過智能工廠建設，形成一整套行業智能工廠建設方案，依托自身在智能工廠建設方面的技術優勢，放大“溢出效應”，輸出智能工廠建設解決方案和管理經驗，為行業上下游企業提供關鍵設備研發、設備聯網、數據采集、上云上平臺、信息化系統開發、系統集成等服務，加快推動行業智能化改造和數字化轉型步伐。