經研究，決定開展 2025 年智能工廠梯度培育工作。現將有關要求通知如下：
一、建設內容
按照工業和信息化部《智能工廠梯度培育行動實施方案》，智能工廠按建設內容和發展水平分為“基礎級、先進級、卓越級、領航級”四個層級。
（一）基礎級
支持企業開展數字化網絡化基礎能力建設，圍繞國家《智能制造典型場景參考指引》部署必要的智能制造裝備、工業軟件和系統，實現核心數據實時采集，關鍵生產工序自動化、生產與經營管理信息化，開展點狀智能化探索。
（二）先進級
支持企業在基礎級智能工廠的基礎上，提升數字化網絡化集成能力，廣泛部署智能制造裝備、工業軟件和系統，實現生產經營數據互通共享，關鍵生產過程精準控制，生產與經營協同管控，在重點場景開展智能化應用。
（三）卓越級
支持企業在先進級智能工廠基礎上，強化數字化網絡化持續優化能力，體系化部署智能制造裝備、工業軟件和系統，實現設計生產經營數據集成貫通，制造裝備智能管控，生產過程在線優化，開展產品全生命周期和供應鏈全環節的綜合優化，推動多場景系統級智能化應用。帶動供應鏈上下游協同開展智能化升級，探索構建企業智能制造“標準群”，培養一批智能工廠建設和運營人才。
（四）領航級
支持企業在卓越級智能工廠的基礎上，推動新一代人工智能等數智技術與制造全過程的深度融合，實現裝備、工藝、軟件和系統的研發與應用突破，推動研發范式、生產方式、服務體系和組織架構等創新，探索未來制造模式，帶動產業模式和企業形態變革。打造全球領先的應用標桿，引領產業鏈上下游形成智能制造協同創新生態，形成較為完善的企業智能制造“標準群”，推動形成行業、國家標準，培養智能制造領軍人才。
二、重點工作
（一）構建梯度培育推進體系
省工業和信息化廳負責理順智能工廠梯度培育與省級智能車間、智能工廠遴選的關系，構建覆蓋全省的智能工廠梯度培育體系，組織開展先進級智能工廠培育認定工作，聯合有關部門擇優向工業和信息化部推薦卓越級、領航級智能工廠。各地工業和信息化主管部門負責本地基礎級智能工廠培育工作，制定本地智能工廠梯度培育方案，完善智能工廠梯度培育庫，統籌開展智能制造能力成熟度自評估和規上工業企業數字化轉型診斷服務，擇優推薦先進級智能工廠。
（二）推動基礎級智能工廠自評自建
各地工業和信息化主管部門要積極組織本地規上工業企業按照《智能制造能力成熟度模型》（GB/T 39116-2020），開展智能制造能力成熟度評估，推動企業掌握自身智能制造水平，以評估結果指導智能工廠建設，自評估結果從一級到五級共分為五個等級，其中基礎級、先進級智能工廠應達到二級及以上、卓越級智能工廠應達到三級及以上、領航級智能工廠應達到四級及以上。
（三）加快先進級智能工廠培育
省工業和信息化廳負責先進級智能工廠認定工作，適時印發申報通知開展省級智能車間、智能工廠的申報工作。各地工業和信息化主管部門組織已入選省級智能車間、智能工廠的企業和擬申報先進級智能工廠的企業通過平臺進行常態化自評估。
（四）做好卓越級、領航級智能工廠培育推薦
各地工業和信息化主管部門要加強本地區卓越級智能工廠跟蹤管理和經驗總結，積極組織先進級智能工廠創建卓越級智能工廠。省工業和信息化廳聯合相關部門積極引導有條件、有意愿的高水平卓越級智能工廠向領航級智能工廠邁進。
三、相關要求
（一）請各省轄市、濟源示范區、航空港區工業和信息化主管部門高度重視，理清智能工廠梯度培育和市級智能工廠之間的關系，制定當地智能工廠梯度培育方案，統籌開展相關工作。
（二）智能制造能力成熟度自評估依托智能制造評估評價公共服務平臺（www.c3mep.cn）開展，已注冊企業直接登錄平臺開展自評估，未注冊企業請先注冊。請各省轄市、濟源示范區、航空港區工業和信息化主管部門認真組織，依托平臺按季度對自評估工作進行動態管理和核查（各級工信部門的管理賬號及密碼，前期已發送到各地），于每季度結束前將自評估達到二級的企業名單（WPS 版和 PDF 版）報送至省工業和信息化廳數字化與未來產業處，首批名單于 4 月 28 日前報送。
（三）按照工業和信息化部相關要求，智能工廠梯度培育認定工作嚴格按照“基礎級、先進級、卓越級、領航級”四個層級從低到高順次認定。
智能工廠梯度培育要素條件
一、基礎要求
1. 企業應為規模以上工業企業，企業和產品均具有較強市場競爭力。
2. 企業近三年生產經營正常，誠信守法，近三年未發生重大（含）以上安全、環保、質量事故（事件），未被列入嚴重失信主體名單。
3. 工廠使用的關鍵技術裝備、工業軟件、工業操作系統、系統解決方案等安全可控，網絡安全和數據安全風險可控。
4. 企業應建立智能工廠統籌規劃、建設和運營的組織機制，擁有一批智能制造專業人才。
5. 企業具備基本的數字化、網絡化、智能化能力，智能制造能力成熟度自評價水平達到《智能制造能力成熟度模型》相應的要求。
二、基礎級智能工廠
企業參考《智能制造典型場景參考指引》（以下簡稱《典型場景參考》，見附件 3），圍繞工廠建設、研發設計、生產作業、生產管理、運營管理等開展智能工廠建設，至少覆蓋生產作業環節，建設場景數不低于《典型場景參考》中的 6 個場景，智能制造能力成熟度自評價水平達到《智能制造能力成熟度模型》二級及以上。
1. 工廠建設：開展產線級、車間級數字化規劃與建設；部署安全可控的智能制造裝備、工業軟件、系統和數字基礎設施。
2. 研發設計：開展產品、工藝數字化研發設計。
3. 生產作業：開展關鍵裝備和工藝數字化升級，實現關鍵裝備、工序和系統的實時監控，以及關鍵生產工序自動化作業。
4. 生產管理：應用信息系統，對作業計劃、產品質量、設備資產、生產物料等進行管理，實現關鍵生產過程精益化。
5. 運營管理：應用信息系統，對采購、銷售、庫存、財務和人力資源等進行管理，實現經營數據精準核算和績效指標量化評估。
三、先進級智能工廠
企業參考《典型場景參考》，圍繞工廠建設、研發設計、生產作業、生產管理、運營管理等開展智能工廠建設，至少覆蓋生產作業、生產管理、運營管理三個環節，建設場景數不低于 10 個場景，智能制造能力成熟度自評價水平達到《智能制造能力成熟度模型》二級及以上。
1. 工廠建設：開展車間級、工廠級數字化規劃與建設；對工藝路線、產線布局和物流路徑等進行仿真；廣泛部署安全可控的智能制造裝備、工業軟件和系統。
2. 研發設計：開展產品、工藝的數字化研發設計和仿真迭代，應用智能化設計工具，實現產品設計、工藝設計數據統一管理和協同。
3. 生產作業：開展關鍵裝備和工序數智技術應用，實現關鍵裝備異常預警、關鍵工序數據在線分析、關鍵生產過程精準控制、產品關鍵質量特性數字化檢測。
4. 生產管理：通過對生產過程、倉儲物流、設備運行、產品質量等進行數字化集成管控，應用智能化分析工具，實現高效輔助計劃排產和生產業務協同管控，并開展安全能源環保數字化管理。
5. 運營管理：通過經營管理與生產作業等業務的數據集成貫通，應用智能化管理工具，實現成本有效管控、訂單及時交付、績效指標動態評估等，開展供應鏈數字化管理。
四、卓越級智能工廠
企業參考《典型場景參考》，圍繞工廠建設、研發設計、生產作業、生產管理、運營管理等開展智能工廠建設，覆蓋全部五個環節，建設場景數不低于 15 個場景，智能制造能力成熟度自評價水平達到《智能制造能力成熟度模型》三級及以上。
1. 工廠建設：開展工廠級數字化規劃與建設，以及數據治理工作；對工廠進行系統建模和優化，實現工廠數字化交付，推動虛擬工廠建設；體系化部署安全可控的智能制造裝備、工業軟件和系統。
2. 研發設計：開展產品、工藝協同研發設計、集成建模和仿真，實現基于模型和數據的系統優化。
3. 生產作業：開展多場景數智技術應用，實現裝備運行狀態智能分析和故障診斷、生產過程智能管控和在線優化、過程質量在線檢測與控制。
4. 生產管理：通過生產全過程數據綜合分析，實現生產計劃與排程自動生成、設備全生命周期管理、質量精準追溯和持續改進、物流倉儲策略優化、安全應急聯動、能源環保綜合管控等，推動主要生產要素的智能協同優化。
5. 運營管理：通過多維數據智能分析，實現用戶需求精準識別和敏捷響應、全廠資源協同優化、產品增值服務、設計生產服務閉環優化、智能化決策支持等，推進供應鏈上下游“鏈式”協同。
五、領航級智能工廠
企業參考《典型場景參考》，圍繞工廠建設、研發設計、生產作業、生產管理、運營管理等開展智能工廠建設，覆蓋全部五個環節，建設場景數不低于 20 個場景，智能制造能力成熟度自評價水平達到《智能制造能力成熟度模型》四級及以上。
1. 工廠建設：構建工廠數字孿生系統，實現對物理制造過程的精準映射和反饋控制；建立較為完備的數據治理體系，推動形成企業數據資產；開展安全可控的智能制造裝備、工業軟件和系統等研發和應用突破。
2. 研發設計：探索數據與知識驅動的研發設計創新，開展虛擬驗證和中試。
3. 生產作業：開展人工智能在工藝、裝備等方面創新應用，實現生產過程動態優化、智能決策控制、產線動態調整。
4. 生產管理：探索多目標、多擾動、多約束情況下的生產計劃優化和智能排產調度，推動制造資源的全面優化利用。建立能源、碳資產、安全、環保綜合管理創新機制，推動可持續制造。
5. 經營管理：推進工廠橫向、縱向、端到端集成，構建智慧供應鏈，推動生產方式、服務體系和組織架構等變革，探索未來制造模式。
