通知公告

（三）各市工信局組織開展本地區內案例推薦工作，填寫《2024年實體經濟和數字經濟深度融合典型案例匯總表》（見附件），于2024年11月15日前將申報材料（一式一份）、典型案例匯總表以EMS郵寄至省工業和信息化廳（產業信息化發展處），推薦項目電子版（蓋章掃描版及可編輯電子版）發至聯系人郵箱，命名格式為“推薦單位-案例名稱-申報主體名稱”。逾期報送不予受理。

（四）推薦工作遵循企業自愿原則，原則上各市推薦案例數量不超過5個（合肥市不超過10個）。

2024年實體經濟和數字經濟深度融合典型案例要素條件

為進一步促進實體經濟和數字經濟深度融合，以信息化培育新動能，用新動能推動新發展，加快新一代信息技術全方位全鏈條普及應用，本次征集工作共設置以下4個方向、共16個子方向。一、數字化轉型通用工具產品面向數字化通用工具產品，聚焦數字化轉型過程中數字化工具產品標準化程度不高、使用成本高、二次開發難度大等問題，在數字化感知和檢測工具、數字化專用裝置、數字化“中間件”、數字化邊緣節點、SaaS化企業管理軟件等方面，遴選一批普適化、標準化、智能化通用工具產品應用典型案例。通過低成本、輕配置、普適性的數字化工具產品矩陣，引導企業加快數字化轉型。

（一）數字化感知和檢測工具（1）物料感知類：指利用光譜、色譜、質譜等檢測手段，獲取生產物料的材料成分、晶體結構等信息并實現數據分析的工具，包括但不限于光譜水質監測儀、液相色譜儀、氣相色譜質譜聯用儀等。（2）測量工具類：指運用X光、紅外、激光、聲波、電磁、壓力等感知技術，測量產品的色差、體積、形狀、質量、溫度、位置等信息并進行數據分析的工具，包括但不限于智能成像儀、智能游標卡尺、智能儀器儀表、雷達物位計等。（3）檢測工具類：指運用3D視覺、機器學習、激光感知等技術，對產品質量、生產過程、運行狀態、環境安全等進行性能檢測、數據分析、監測預警的工具，包括但不限于缺陷檢測儀、功能檢測儀等。

（二）數字化專用裝置通過綜合利用紅外感知、激光感知、機器視覺、人機交互、機器學習等技術，實現研發設計、生產制造、物流運輸等環節智能化應用的裝置，包括但不限于裝配機器人、噴涂機器人、智能立體倉庫等單一功能或集成式工具。

（三）數字化“中間件”（1）硬件協議：指用于定義設備之間如何連接和溝通的規則，包括但不限于Modbus、OPC、UART等嵌入式工業通信接口協議。（2）應用軟件連接件（接縫）：指基于數據字典體系規則開發的，用于實現不同應用軟件之間數據交互、協議轉換、安全隔離等功能的軟件工具，包括但不限于軟件接口適配工具、數據字典語義轉換工具、數據字典測試驗證工具、應用總線等。

（四）數字化邊緣節點在數據源頭的邊緣側具有融合網絡、計算、存儲、應用等核心能力的一體化數字化設備，實現工廠側局部協同優化，包括但不限于邊緣服務器、邊緣網關、邊緣控制器等智能設備。

（五）SaaS化企業管理軟件圍繞企業“研產供銷服”過程中人財物的數字化管理目標，針對生產和經營的業務場景的共性需求，形成通用的功能、業務流程和數據智能等應用，如通過預置的嵌入式人工智能數據報表等功能，實現面向用戶的場景化選配、即開即用、付費即用（標準化）的各類管理軟件。包括但不限于ERP（企業資源計劃）、協同辦公、財務管理、人力資源管理、供應鏈管理、客戶關系管理、精益管理等應用。

二、工業互聯網平臺創新領航應用

面向基于工業互聯網平臺開展模式創新的工業企業，聚焦數據難流通、跨環節難集成、企業難協同等問題，在平臺化設計、數字化管理、智能化制造、網絡化協同、個性化定制和服務化延伸等方面，遴選一批技術先進、模式創新、成效突出、規模推廣的工業互聯網平臺模式創新典型案例。通過跨場景協同的平臺新模式標桿樣板，助力企業創新發展和產業變革。

（一）平臺化設計聚焦工業設計資源分散、工具軟件落后和創新能力偏弱等問題，基于工業互聯網平臺匯聚各領域研發設計資源，通過數據積累和機器深度學習，促進工業知識經驗沉淀、仿真設計工具創新，實現輕量化、并行、敏捷、交互和模塊化設計，提高產品設計水平、協同研發效率和成本控制能力。

（二）數字化管理聚焦工業企業數據開發利用程度低、管理決策效率低和信息孤島等問題，基于工業互聯網平臺貫通全業務鏈數據，通過智能傳感器、物聯網等技術，構建數字化供應鏈管理體系，引領企業打造數字化駕駛艙，實現組織架構優化、動態精準服務、輔助管理決策等管理模式創新，提升企業經營管理能力。

（三）智能化制造聚焦信息技術應用能力差、生產效率低和管控能力弱等問題，基于工業互聯網平臺促進生產制造全過程數字化改造，推動企業智能制造單元、智能產線、智能車間建設，加快制造執行系統的云化部署和優化升級，實現對生產制造過程的動態感知、實時分析與科學決策，提升生產效率和產品質量。

（四）網絡化協同聚焦產業鏈結構復雜、信息不對稱、協作效率低等問題，基于工業互聯網平臺匯聚設計、制造、運維、供應鏈等各環節主體，推動關鍵數據共享、業務互聯和制造資源優化配置，實現跨企業、跨地區、跨行業的研發協同、制造協同、供應協同，打造覆蓋產品全生命周期的云化服務與協同服務，以數據價值網絡推動產業鏈延伸與價值鏈升級。

（五）個性化定制聚焦產品同質化程度高、附加值較低和多元化需求無法有效滿足等問題，基于工業互聯網平臺增強用戶在產品全生命周期中的參與度，精準挖掘分析用戶需求，并基于數據整合分析、模型庫共享與供應商協同，實現模塊化與個性化設計、柔性化生產、智能倉儲和準時交付，實現高效率、零庫存的生產模式。

（六）服務化延伸聚焦傳統制造競爭力下降、工業企業產品供應模式單一和售后服務要求高等問題，基于工業互聯網平臺實現對產品的遠程互聯和數據分析，發展產品追溯、遠程運維、分享制造、供應鏈金融、回收利用等創新型服務模式，推動制造向服務轉變、從出售產品到“產品+服務”轉變。

三、數字領航企業面向優質制造業企業，聚焦制造業數字化轉型路徑不清晰、應用落地難、效益不明顯等問題，在大企業、中小企業等方面，遴選一批技術創新應用、業務模式優越、組織管理高效、價值效益突出、具有較強引領帶動作用的數字領航企業典型案例。通過標桿引領帶動更多制造企業開展數字化轉型實踐，輸出優質解決方案和轉型經驗，加快產業整體轉型升級。（一）數字領航企業（大企業）聚焦大企業數字化轉型戰略路徑不清晰、技術應用不協調、組織架構不適應等問題，引導大企業深化新一代信息技術融合應用，加速全環節、全要素、全鏈條數字化改造，并沉淀一批技術先進、效益良好的系統解決方案，帶動產業鏈上下游協同轉型。

（二）數字領航企業（中小企業）聚焦中小企業數字化轉型深度有待提高等問題，引導中小企業聚焦重點業務場景關鍵需求和外部產業鏈配套需求，探索新一代信息技術應用場景，加快“小快輕準”數字化技術產品和解決方案應用普及，針對性提升成本、質量、效率、綠色、安全等方面效益，塑造差異化競爭力優勢，實現高質量發展。

四、數字化供應鏈

面向培育數字化生態的供應鏈上下游，聚焦數字化供應鏈生態上下游業務協同水平不高、全鏈條數據貫通難度大、系統解決方案供給不足等問題，在數字化供應鏈關鍵環節優化、數字化供應鏈全鏈條互聯集成、數字化供應鏈全生態協同創新等方面，遴選一批數字化供應鏈典型案例。通過提煉總結數字化供應鏈建設的優秀經驗，為企業開展數字化供應鏈建設提供指引和參考。

（一）數字化供應鏈關鍵環節優化聚焦數字化供應鏈關鍵環節，通過新一代信息技術融合應用，推動基于數據分析和模型應用的流程再造和業務環節優化，開展供應鏈計劃與預測、多元化尋源與采購、柔性化生產管理、訂單精準交付、數字化客戶服務等，全面提升供應鏈數字化運營水平，推動數字化供應鏈效率提升。

（二）數字化供應鏈全鏈條互聯集成聚焦數字化供應鏈關鍵業務管控，通過新一代信息技術融合應用，推動供應鏈核心業務集成運作和數據端到端集成，開展供應鏈網絡結構仿真建模設計、基于組合式BOM的生產制造、基于訂單仿真的物流調度、面向區域協同的供應鏈管理服務、供應鏈風險預測與防控、供應鏈綜合績效監測、供應鏈安全應急機制建設，實現供應鏈資源全流程全鏈條追溯，全面提升供應鏈柔性和韌性水平，打造上下游協同聯動的數字化供應鏈網絡。

（三）數字化供應鏈全生態協同創新聚焦數字化供應鏈生態運營，通過新一代信息技術融合應用，推動供應鏈戰略優化、內外部資源整合和基于第三方平臺的服務模式創新，開展“供應鏈+集采集銷”“供應鏈+數字金融”“供應鏈+AI大模型”“工業互聯網平臺+供應鏈”等新模式，以數據驅動供應鏈業務重構和機制創新，構建開放共享、價值共創的數字化供應鏈生態系統。

以上就是小編將為大家具體講解的內容，希望會對大家有個幫助！

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