在全球制造业竞争加剧与新一代信息技术蓬勃发展的背景下，智能制造已成为推动产业升级、提升企业竞争力的核心力量。智能工厂作为智能制造的重要载体，正引领着制造业的数字化转型与智能化升级。《智能工厂梯度培育行动实施方案》的出台，为企业指明了智能工厂建设与升级的清晰路径，通过分层分级推进，助力企业逐步迈向智能制造的高阶水平。本文将深入剖析企业如何依据该方案，系统规划并高效推进智能工厂的升级进程。

一、基础级智能工厂：筑牢数字化根基

（一）评估现状，制定规划

企业首先需参考智能制造能力成熟度评估标准，对自身在生产、管理、技术等多方面的现状进行全面且深入的评估。识别现有优势，如某些生产环节已具备初步自动化设备，或已采用简单的信息化管理软件等；同时，精准找出存在的不足，例如生产数据采集的不完整性、设备之间缺乏互联互通等。基于此，制定详细的智能工厂建设提升计划，明确升级目标与具体实施路径，涵盖技术改造、设备更新、人员培训等方面的规划。

（二）构建基础能力

数字化设备部署：在生产环节，引入必要的智能制造装备，如自动化生产线、智能传感器、数控机床等，实现关键生产工序的自动化操作，提高生产效率与质量稳定性。例如，汽车零部件制造企业可部署自动化冲压设备，精准控制冲压力度与精度，减少人工操作误差。

数据采集与传输：搭建数据采集系统，实时采集设备运行数据、生产工艺参数、产品质量数据等核心数据。利用工业以太网、无线传感网络等技术，确保数据能够稳定、快速地传输至数据管理中心，为后续的分析与决策提供基础。

信息化管理系统搭建：部署生产管理软件，如制造执行系统（MES）、企业资源计划（ERP）等，实现生产计划制定、物料管理、生产调度等生产与经营管理的信息化。通过 MES 系统，企业能够实时监控生产进度，及时调整生产计划，提高生产协同效率。

（三）自建自评，持续改进

企业依照基础级智能工厂的要素条件，开展全面的自建自评工作。确保在完成各项基础能力建设后，自身的智能制造能力成熟度自评估达到二级水平。同时，注重对主要技术经济指标的监测与提升，如生产效率、产品合格率、能源利用率等，使其高于省（区、市）同行业平均水平。在运营过程中，持续收集反馈数据，对基础能力建设中的薄弱环节进行改进与优化，不断夯实智能工厂的基础。

二、先进级智能工厂：深化集成与协同

（一）提升集成能力

在基础级智能工厂的基础上，企业要着力提升数字化网络化集成能力。通过系统集成，打破信息孤岛，实现生产、管理等重点环节的集成互通与协同管控。例如，将 MES 系统与 ERP 系统深度集成，使生产数据能够实时反馈至企业资源计划层面，实现物料采购、生产计划与销售订单的高效协同。同时，加强设备之间的互联互通，实现不同品牌、不同类型设备的统一管理与协同作业，提高生产系统的整体运行效率。

（二）拓展智能化应用场景

生产过程精准控制：围绕智能制造典型场景，广泛部署先进的智能制造装备与系统。在生产线上引入机器视觉检测设备，对产品质量进行实时、精准检测，及时发现并纠正生产过程中的质量问题，实现生产过程的精细化控制。

供应链协同优化：利用信息化手段，加强与供应商、物流商等供应链合作伙伴的信息共享与协同。通过供应链管理系统，实时掌握原材料库存、物流配送进度等信息，实现供应链的敏捷响应，降低库存成本，提高供应链的整体竞争力。

智能决策支持：基于大数据分析技术，对生产经营数据进行深度挖掘与分析。建立生产预测模型，提前预测设备故障、生产需求变化等情况，为企业决策层提供科学、准确的决策支持，实现生产与经营的智能化管理。

（三）参与培育认定，分享经验

企业积极参与省级工业和信息化主管部门组织的先进级智能工厂培育和认定工作。在申报过程中，进一步梳理与完善自身的智能工厂建设成果，确保达到区域、行业领先水平。同时，注重对建设过程中的成果与经验进行总结提炼，形成具有特色的数字化转型智能化升级发展路径，并与同行企业分享交流，共同推动行业的智能化发展。

三、卓越级智能工厂：迈向综合优化与创新

（一）强化持续优化能力

卓越级智能工厂要求企业持续强化数字化网络化持续优化能力。在智能制造装备与工业软件的部署上，实现面向智能制造典型场景的体系化应用。例如，通过数字孪生技术，构建与实体工厂高度仿真的虚拟模型，实时映射生产过程中的各种状态与变化，为生产过程的在线优化提供精准依据。在产品全生命周期管理方面，实现从设计、生产、销售到售后服务的全流程数字化管理，通过数据分析与反馈，不断优化产品设计与生产工艺，提升产品质量与用户满意度。

（二）培育解决方案与标准

内部经验沉淀：卓越级智能工厂应积极将自身在建设与运营过程中积累的经验，转化为可复制、可推广的智能制造系统解决方案。例如，将企业在智能物流配送、生产调度优化等方面的成功实践，形成标准化的流程与方法，为企业内部其他工厂或同行企业提供借鉴。

标准制定与推广：参与国家或行业标准的制修订工作，将企业的先进技术与管理经验融入到标准之中。通过标准的推广应用，带动整个行业的智能化水平提升。同时，企业内部也应建立完善的智能制造 “标准群”，涵盖设备管理、生产流程、质量控制等各个环节的标准，确保企业的智能化建设与运营有章可循。

（三）争取国家级认定，引领行业发展

企业全力争取工业和信息化部联合多部门组织的卓越级智能工厂培育和认定。在获得认定后，充分发挥示范引领作用，积极开展技术交流、培训等活动，向其他企业输出先进的技术、管理经验与解决方案，推动行业内智能制造的协同创新与发展，提升企业在国内制造业领域的影响力与话语权。

四、领航级智能工厂：引领未来制造变革

（一）深度融合数智技术

领航级智能工厂处于智能制造的最前沿，企业需推动新一代人工智能、区块链、量子计算等数智技术与制造全过程的深度融合。在研发设计环节，利用人工智能算法进行产品创新设计，通过模拟仿真快速验证设计方案的可行性；在生产环节，运用机器人与人工智能技术实现生产过程的自主决策与优化，如智能机器人根据实时生产情况自主调整生产工艺参数；在供应链环节，借助区块链技术实现供应链信息的透明化与可追溯，提高供应链的安全性与可靠性。

（二）创新制造模式与生态构建

探索未来制造模式：创新研发范式、生产方式、服务体系和组织架构。例如，采用分布式制造模式，通过工业互联网将分布在不同地区的生产资源进行整合，实现产品的协同制造；构建以用户为中心的服务体系，通过产品全生命周期的数字化服务，实现从产品制造商向服务提供商的转型；优化组织架构，建立敏捷、高效的跨部门团队，以适应快速变化的市场需求与技术发展。

打造协同创新生态：通过 “母工厂” 模式，将自身的智能工厂建设经验向产业链上下游企业复制推广，带动整个产业链的智能化升级。与高校、科研机构建立紧密的合作关系，共同开展前沿技术研发与创新应用，打造智能制造协同创新生态，引领全球制造业的发展潮流。

（三）对外输出与人才培养

技术与模式输出：积极向全球输出新技术、新工艺、新装备和新模式，参与国际智能制造标准的制定，提升企业在全球制造业领域的竞争力与引领地位。例如，将企业自主研发的先进智能制造装备推向国际市场，同时向国外企业分享智能制造管理经验与解决方案。

培养领军人才：加大对智能制造领域人才的培养力度，建立完善的人才培养体系。通过内部培训、外部合作等方式，培养一批具有国际视野、掌握前沿技术的智能制造领军人才，为企业的持续创新与发展提供坚实的人才保障。同时，积极参与行业人才培养活动，为整个智能制造行业输送高素质人才。

五、保障措施

（一）组织与管理保障

企业应建立专门的智能工厂建设与管理团队，负责统筹规划、协调推进智能工厂的升级工作。明确各部门在智能工厂建设中的职责与分工，加强部门之间的沟通与协作。同时，建立健全智能工厂建设的考核与激励机制，将智能工厂建设成果与员工绩效挂钩，充分调动员工的积极性与创造性。

（二）技术与创新保障

持续加大在技术研发方面的投入，鼓励企业内部技术团队开展自主创新，同时加强与外部科研机构、高校的产学研合作，引进先进的技术与理念。积极参与行业技术交流活动，关注行业技术发展动态，及时将新技术应用到智能工厂建设中。此外，建立企业技术创新保护机制，对自主研发的技术与创新成果进行有效的保护与管理。

（三）资金与资源保障

制定合理的资金预算计划，确保智能工厂升级所需的资金投入。积极争取政府相关政策资金支持，如国家大规模设备更新、重点产业链高质量发展等项目资金。同时，拓宽融资渠道，吸引社会资本、产业基金等参与智能工厂建设。在资源保障方面，合理调配企业内部的人力、物力、财力等资源，确保智能工厂建设项目的顺利实施。

（四）人才保障

制定智能制造人才发展战略，加强人才引进与培养。通过提供具有竞争力的薪酬待遇、良好的职业发展空间等方式，吸引国内外优秀的智能制造人才加入企业。同时，加强内部员工的培训与提升，开展智能制造相关知识与技能培训，提高员工对智能工厂建设与运营的认知水平与实践能力。建立人才储备机制，为企业智能工厂的持续发展储备充足的人才资源。

六、结论

《智能工厂梯度培育行动实施方案》为企业智能工厂升级提供了全面、系统的指导框架。企业应根据自身实际情况，按照基础级、先进级、卓越级和领航级的梯度路径，有计划、分阶段地推进智能工厂的升级建设。在升级过程中，注重技术创新、管理优化、人才培养与生态构建，通过持续努力，逐步实现智能制造的高阶目标，提升企业在全球制造业市场中的竞争力，为推动我国制造业高质量发展贡献力量。