一、引言

在全球制造业加速向数字化、智能化转型的大背景下，智能制造已成为提升企业竞争力、推动产业升级的关键路径。为了更好地引导制造业企业开展智能制造实践，工业和信息化部在深入总结多年探索实践经验，并紧密结合技术创新与融合应用发展趋势的基础上，精心修订形成了《智能制造典型场景参考指引（2025 年版）》。该指引不仅是智能工厂梯度培育、智能制造系统解决方案 “揭榜挂帅” 以及智能制造标准体系建设等重要工作的核心参考依据，更是制造业企业在智能化转型道路上的行动指南，对推动我国制造业数字化转型和智能化升级具有深远的战略意义。

二、主要内容解读

（一）总体框架

2025 年版指引相较于 2024 年版，在结构上进行了较大幅度的优化调整。2024 年版分为 15 个环节，共涵盖 40 个场景；而 2025 年版则精简为 8 个环节，同样聚焦 40 个场景。这种结构上的优化，使得场景分类更加集中，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” 等环节，在 2025 年版中整合为 “生产管理” 与 “生产作业” 环节，这一整合使得生产过程中的计划制定、资源调度以及具体作业执行等相关业务活动的关联更加紧密，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，进一步细化了企业在产品销售后的运营服务相关业务的分类，使各环节的功能定位更加精准。

（二）具体场景

（1）场景名称调整

部分场景名称发生了变化，这些变化并非简单的文字调整，而是对场景核心内涵的进一步聚焦与提炼。以 “工厂数字化设计与交付” 在 2025 年版中变为 “工厂数字化规划设计” 为例，“规划” 一词的加入，更加强调了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”，去除了 “中试” 这一相对较为具体的环节描述，使场景名称更加简洁明了，同时也更精准地突出了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加深入，充分体现了技术的不断进步以及行业对智能制造理解的持续深化。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，利用大模型强大的数据分析与学习能力，实现生成式设计创新，能够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，这一举措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，确保工厂各类业务系统能够高效运行；部署异构网络融合、高带宽实时通信等技术，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，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。

（三）技术应用

（1）技术更新与拓展

2025 年版指引积极纳入更多前沿技术，充分展现了智能制造领域技术创新的活力。在设备故障诊断与预测、设备维修维护等场景中，引入语言大模型技术。语言大模型可以对设备运行过程中产生的大量文本数据，如设备日志、维修记录等进行深入分析，挖掘潜在的故障模式和原因，提前预测设备故障，为设备维修维护提供更精准的决策支持；在 “供应链风险预警与调度” 场景中，综合运用多源信息感知、风险评估预测、资源智能匹配等技术，实现对供应链风险的实时监测与预警，并通过智能调度优化资源配置，确保供应链的高效稳定运行。

（2）技术应用深化

对于一些在 2024 年版中已提及的技术，在 2025 年版中的应用更加深化和细化。以 “设备智能运维” 场景为例，2024 年版中仅提及使用预测性维护技术，而 2025 年版则进一步结合振动分析、声学分析等技术，对设备运行状态进行全方位监测。通过对设备振动信号、声音信号等多维度数据的综合分析，能够更准确地判断设备的运行状况，提前发现潜在故障隐患，实现故障的提前预测和介入，大大提高了设备运维的精准度和可靠性，降低了设备停机时间和维护成本。

三、对企业的指导意义

（一）提供清晰的实施路径

《智能制造典型场景参考指引（2025 年版）》为企业提供了一套系统、全面且具有可操作性的智能制造实施路径。企业可以根据自身所处的行业特点、发展阶段以及业务需求，对照指引中的 40 个典型场景，有针对性地选择适合自己的场景进行重点建设和优化。例如，对于离散制造企业，可优先关注 “柔性产线快速换产” 场景，通过应用先进的自动化设备、工业机器人以及智能化的生产管理系统，实现产线在不同产品生产之间的快速切换，满足市场对个性化定制产品的需求；对于流程制造企业，“先进过程控制” 场景则具有重要指导意义，通过引入先进的传感器技术、自动化控制系统以及数据分析算法，实现对生产过程中温度、压力、流量等关键参数的精准控制，提高产品质量稳定性和生产效率。

（二）促进技术融合与创新应用

指引中对各种前沿技术的强调和应用指导，有助于企业打破技术壁垒，促进技术融合与创新应用。企业在实施智能制造项目时，可以参考指引中各场景所涉及的技术组合，结合自身实际情况进行技术选型和集成创新。例如，在 “智能仓储物流” 场景中，企业可以将物联网技术、自动化仓储设备、智能运输管理系统以及大数据分析技术有机结合，实现仓储物流的智能化管理。通过物联网技术实时采集货物位置、库存数量等信息，利用自动化仓储设备实现货物的快速出入库和存储，借助智能运输管理系统优化物流配送路径，运用大数据分析技术预测库存需求，从而提高仓储物流效率，降低运营成本。

（三）推动企业内部协同与管理变革

智能制造的实施不仅仅是技术的升级，更是企业内部管理模式和业务流程的深度变革。《智能制造典型场景参考指引（2025 年版）》中的多个场景，如 “研产供销服深度集成”“生产管理与控制系统集成” 等，都强调了企业内部各部门之间的协同合作。企业在推进这些场景建设的过程中，需要打破部门之间的信息孤岛，加强跨部门沟通与协作，建立统一的信息共享平台和业务流程标准。例如，在 “研产供销服深度集成” 场景下，研发部门需要及时将产品设计信息传递给生产部门，生产部门根据订单需求合理安排生产计划，并与采购部门协同确保原材料的及时供应，销售部门及时反馈市场需求和客户意见，售后服务部门将产品使用过程中的问题反馈给研发和生产部门，形成一个闭环的协同创新机制，从而提升企业整体运营效率和市场响应能力。

四、实施建议

（一）深入研读，精准匹配需求

企业应组织专业团队深入研读《智能制造典型场景参考指引（2025 年版）》，全面理解各场景的业务活动、核心问题、关键技术以及预期效果。结合企业自身的发展战略、业务现状和痛点问题，对 40 个典型场景进行逐一评估和筛选，确定与企业实际需求高度匹配的场景作为重点实施对象。在筛选过程中，要充分考虑企业的资源投入能力、技术基础以及市场竞争环境等因素，确保所选场景既具有可行性，又能够为企业带来显著的价值提升。

（二）制定详细的实施计划

针对选定的智能制造典型场景，企业应制定详细的实施计划。实施计划应明确项目目标、实施步骤、时间节点、责任分工以及资源需求等内容。在实施步骤上，可采用分阶段推进的方式，先进行试点项目建设，通过试点积累经验，优化方案，然后再逐步推广到整个企业。例如，在实施 “工厂数字化规划设计” 场景时，可先选择企业内的一个车间或一条生产线进行数字化规划设计试点，验证方案的可行性和有效性后，再将成功经验推广到整个工厂；在时间节点设置上，要充分考虑项目的复杂性和可能遇到的风险，合理安排进度，避免因时间紧迫而导致项目质量下降；在责任分工方面，要明确各部门在项目实施过程中的职责和任务，建立有效的沟通协调机制，确保项目顺利推进。

（三）加强人才培养与技术引进

智能制造的实施离不开高素质的人才和先进的技术支持。企业应加大对智能制造相关人才的培养力度，通过内部培训、外部进修、校企合作等多种方式，提升员工的智能制造知识和技能水平。一方面，培养一批既懂制造技术又懂信息技术的复合型人才，负责项目的规划、实施和管理；另一方面，提高一线员工对智能制造设备和系统的操作能力，确保项目实施后能够得到有效运行和维护。同时，企业要积极关注行业技术发展动态，加强与科研机构、高校以及技术供应商的合作，及时引进先进的智能制造技术和解决方案，为企业的智能化转型提供技术保障。例如，与高校合作开展产学研项目，共同攻克智能制造领域的关键技术难题；与技术供应商建立长期合作关系，及时获取最新的设备和软件产品，并得到专业的技术支持和服务。

（四）持续评估与优化

智能制造项目的实施是一个持续改进的过程。企业应建立健全项目评估机制，定期对智能制造典型场景的实施效果进行评估和分析。评估指标可包括生产效率提升、质量改善、成本降低、客户满意度提高等方面。通过对评估数据的深入分析，及时发现项目实施过程中存在的问题和不足之处，并采取针对性的优化措施。例如，如果在评估 “设备智能运维” 场景实施效果时发现设备故障率仍然较高，可进一步优化设备故障诊断算法，加强设备日常维护保养工作，提高设备的可靠性；如果在评估 “生产统计跟踪” 场景时发现生产数据的准确性和及时性还有待提高，可优化数据采集设备和系统，加强数据质量管控。持续评估与优化能够确保企业的智能制造项目始终朝着预期目标前进，不断提升企业的智能化水平和竞争力。

五、结语

《智能制造典型场景参考指引（2025 年版）》作为我国智能制造领域的重要指导性文件，为制造业企业的数字化转型和智能化升级提供了宝贵的参考依据。通过对其结构框架、具体场景以及技术应用等方面的深入解读，我们可以清晰地看到智能制造领域的发展趋势和方向。企业在实施智能制造战略过程中，应充分借助这一指引的力量，结合自身实际情况，制定科学合理的实施方案，积极推进技术创新与应用，加强企业内部协同与管理变革，不断提升企业的智能制造水平，在激烈的市场竞争中赢得先机。同时，政府部门和行业组织也应加强对企业的引导和支持，共同营造良好的智能制造发展生态，推动我国制造业向更高质量、更具竞争力的方向迈进。