10月23日，工信部發(fā)布的《電力裝備制造業(yè)數(shù)字化轉型實施方案》指出，到2027年，電力裝備制造業(yè)數(shù)字化轉型取得明顯成效。

　　一是數(shù)字化水平明顯提升，電力裝備制造業(yè)重點企業(yè)關鍵工序數(shù)控化率、數(shù)字化研發(fā)設計工具普及率分別超過75%、90%。二是標桿引領作用持續(xù)增強，建成15個左右國家級智能工廠、5家左右數(shù)字領航企業(yè)、10個左右5G工廠。三是支撐服務能力不斷完善，建設3個左右電力裝備制造數(shù)字化轉型促進中心，培育10個左右特色專業(yè)型工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、優(yōu)秀解決方案服務商。到2030年，電力裝備制造業(yè)規(guī)模以上企業(yè)在研發(fā)設計、生產制造、運維服務等環(huán)節(jié)完成深度數(shù)字化改造，人工智能賦能效果明顯，數(shù)字化改造達到世界先進水平。

　　以下為原文

工業(yè)和信息化部關于印發(fā)《電力裝備制造業(yè)數(shù)字化轉型實施方案》的通知

各省、自治區(qū)、直轄市、新疆生產建設兵團工業(yè)和信息化主管部門，有關中央企業(yè)，有關行業(yè)協(xié)會，有關電力裝備生產企業(yè)： 現(xiàn)將《電力裝備制造業(yè)數(shù)字化轉型實施方案》印發(fā)給你們，請結合實際，認真貫徹實施。

　　工業(yè)和信息化部

　　2024年9月5日
 

電力裝備制造業(yè)數(shù)字化轉型實施方案

　　電力裝備是國民經濟發(fā)展中基礎性、戰(zhàn)略性產業(yè)之一，是加快能源綠色低碳轉型、保障國家能源安全的重要物質技術基礎，是落實碳達峰、碳中和戰(zhàn)略的重要保證。加快行業(yè)數(shù)字化轉型，是提升電力裝備研發(fā)制造水平、保障質量可靠性、提升產業(yè)鏈運行效率的重要舉措，是推動電力裝備制造業(yè)高質量發(fā)展的必然要求。為深入貫徹習近平總書記關于推動電力裝備發(fā)展的重要指示精神，認真落實國務院關于制造業(yè)數(shù)字化轉型行動總體部署，加快實施《制造業(yè)數(shù)字化轉型行動方案》，推動電力裝備制造業(yè)數(shù)字化轉型，制定本實施方案。

　　一、總體要求

　　以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，認真貫徹落實黨的二十大和二十屆二中、三中全會精神，立足新發(fā)展階段，完整、準確、全面貫徹新發(fā)展理念，構建新發(fā)展格局，加快推進新型工業(yè)化，深入實施能源安全戰(zhàn)略，錨定碳達峰、碳中和目標，推進能源綠色低碳轉型，以推動電力裝備數(shù)字化轉型為主體，堅持問題導向、需求導向、實用導向，強化軟硬協(xié)同，以新一代信息技術與電力裝備制造業(yè)深度融合為主線，以智能制造為主攻方向，分類、分級推進數(shù)字化轉型工作，形成場景、工廠、產業(yè)鏈和產業(yè)集群立體式數(shù)字化發(fā)展路徑，以數(shù)字化轉型提升電力裝備產業(yè)基礎能力和產業(yè)鏈現(xiàn)代化水平，不斷推進電力裝備高質量發(fā)展。

　　到2027年，電力裝備制造業(yè)數(shù)字化轉型取得明顯成效。一是數(shù)字化水平明顯提升，電力裝備制造業(yè)重點企業(yè)關鍵工序數(shù)控化率、數(shù)字化研發(fā)設計工具普及率分別超過75%、90%。二是標桿引領作用持續(xù)增強，建成15個左右國家級智能工廠、5家左右數(shù)字領航企業(yè)、10個左右5G工廠。三是支撐服務能力不斷完善，建設3個左右電力裝備制造數(shù)字化轉型促進中心，培育10個左右特色專業(yè)型工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、優(yōu)秀解決方案服務商。到2030年，電力裝備制造業(yè)規(guī)模以上企業(yè)在研發(fā)設計、生產制造、運維服務等環(huán)節(jié)完成深度數(shù)字化改造，人工智能賦能效果明顯，數(shù)字化改造達到世界先進水平。

　　二、重點任務

　　(一)加快關鍵環(huán)節(jié)數(shù)字化轉型

　　1.研發(fā)設計數(shù)字化。在成套發(fā)電裝備、輸配電裝備產品設計、工藝優(yōu)化等環(huán)節(jié)，融合運用虛擬現(xiàn)實、智能算法、大數(shù)據(jù)等，實現(xiàn)零部件到整機的多方協(xié)同設計。利用載荷分析工具、數(shù)值模擬技術，開展風電葉片、燃氣輪機葉片、水輪機轉輪、變壓器等智能設計，提升設計效率。加強電磁熱力流等多場耦合仿真工具在電機轉子、勵磁設備、變壓器、開關保護電器等產品設計中的應用。

　　2.生產制造數(shù)字化。支持電力裝備整機企業(yè)建設協(xié)同制造平臺，促進生產制造過程智能化和高效協(xié)同。面向電力裝備整機及零部件企業(yè)開發(fā)生產資源庫、工藝數(shù)據(jù)庫和排產模型庫，構建智能計劃排程系統(tǒng)。在成套發(fā)電、輸變電裝備生產過程中，推廣機器人自動焊接技術，提高焊接質量、效率。加快成套發(fā)電裝備制造企業(yè)建立定轉子線圈、沖片、疊片智能制造生產線，提高生產效率。在大型發(fā)電裝備等復雜產品裝配中，探索大空間數(shù)字測量設備和虛擬裝配技術應用，縮短裝配流程和周期。

　　3.質量管理數(shù)字化。支持企業(yè)建設電力裝備整機制造全生命周期質量管理平臺，提高裝備制造整體質量管控水平。加快運用人工智能圖像識別、大數(shù)據(jù)分析等技術，開展產品表面缺陷、金屬部件焊縫、零部件尺寸等檢測和分析。探索建立電力裝備企業(yè)產品數(shù)字身份管理，利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標識解析技術，實現(xiàn)批次性風險產品快速精準定位和質量追溯。引導龍頭企業(yè)建設產業(yè)鏈質量數(shù)據(jù)平臺，促進質量信息互聯(lián)互通，提升產業(yè)鏈質量協(xié)同發(fā)展水平。

　　4.供應鏈管理數(shù)字化。加快企業(yè)依托新一代信息技術，開展采購尋源、采購計劃、訂單確認、物流運輸、合同結算等，加強供應鏈流程互聯(lián)互通。鼓勵電力裝備制造企業(yè)和電網(wǎng)、電站、物流企業(yè)等進行深度合作，建設共享共用的倉儲管理、物流配送數(shù)據(jù)資源平臺，提高庫存周轉效率。引導重點企業(yè)建設供應鏈風險監(jiān)測和預警系統(tǒng)，提高供應鏈風險分析研判能力。搭建重點電力裝備全生命周期綠色供應鏈管理平臺，加快建設綠色供應鏈。

　　5.運維服務數(shù)字化。加快在風光水火核等大型發(fā)電裝備以及特高壓輸變電裝備領域運用數(shù)字孿生、智能傳感技術，對機組進行遠程監(jiān)控、故障診斷和預測性運維服務等。建設汽輪機葉片等電力裝備高溫熱部件壽命監(jiān)測與管理系統(tǒng)，評估部件工作狀態(tài)、溫度、應力和壽命。建設滿足特定地理和氣候環(huán)境下的風電裝備智能運維平臺，利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI視覺、無人機等技術，對風電機組、風機葉片等進行遠程狀態(tài)監(jiān)測、故障預測。

　　6.節(jié)能管理數(shù)字化。推進數(shù)字技術和綠色技術在電力裝備設計、制造中的融合應用。引導電力裝備企業(yè)建立完善的制造過程碳排放數(shù)據(jù)計量、監(jiān)測、分析平臺，實現(xiàn)企業(yè)能碳精細化管理。支持重點耗能電力裝備上云上平臺，對裝備運行能耗進行實時監(jiān)測。對光伏、風電機組等清潔能源裝備開展碳足跡核算，鼓勵行業(yè)協(xié)會、龍頭企業(yè)建設電力裝備碳足跡相關數(shù)據(jù)庫。

　　(二)夯實數(shù)字化轉型基礎

　　7.健全標準體系。構建完善的電力裝備制造業(yè)數(shù)字化轉型標準體系，制定電力裝備制造工業(yè)元數(shù)據(jù)、系統(tǒng)可靠性要求等基礎通用標準，以及遠程運維、質量管控、個性化定制等重點場景標準。重點編制電力裝備制造數(shù)字化轉型評價標準，推進產品主數(shù)據(jù)標準生態(tài)建設，加強與兩化融合管理體系、數(shù)據(jù)管理能力成熟度和智能制造成熟度等國家標準體系的融合銜接，加快標準宣貫和應用推廣。

　　8.強化評估診斷。建立電力裝備制造數(shù)字化轉型服務平臺，引導電力裝備企業(yè)廣泛開展線上自評估。指導行業(yè)編制電力裝備制造數(shù)字化轉型評估診斷工作指南，規(guī)范評估服務流程。鼓勵地方政府遴選電力裝備制造數(shù)字化轉型評估服務商，“一企一檔”編制評估診斷報告，“一企一策”精準制定數(shù)字化轉型實施方案。

　　9.夯實網(wǎng)絡數(shù)據(jù)基礎。引導電力裝備制造企業(yè)積極開展內外網(wǎng)絡改造和裝備聯(lián)網(wǎng)升級，優(yōu)化網(wǎng)絡基礎設施，提升裝備聯(lián)網(wǎng)率。鼓勵企業(yè)實施工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全分類分級管理，提升網(wǎng)絡安全防護水平。指導企業(yè)開展重要數(shù)據(jù)識別與目錄備案，加強數(shù)據(jù)分類分級保護，落實風險評估、監(jiān)測處置等要求，提升數(shù)據(jù)安全保護能力和水平。

　　10.推動制造裝備改造。加快制造裝備更新改造，開展數(shù)控機床與基礎制造裝備、增材制造裝備、工業(yè)機器人、工業(yè)控制裝備、傳感與檢測裝備等智能化改造升級。推進工廠內無人車輛、巡檢機器人等裝備部署應用，提升生產過程感知、決策和執(zhí)行能力。引導輸配電裝備企業(yè)探索柔性生產、個性化定制等制造新模式。加快發(fā)電裝備控制系統(tǒng)、風資源仿真設計軟件等工業(yè)軟件攻關突破。

　　(三)構建數(shù)字化協(xié)同轉型生態(tài)

　　11.加快鏈式轉型。引導龍頭企業(yè)加強中小企業(yè)數(shù)字化轉型合作，帶動產業(yè)鏈中小企業(yè)“鏈式”轉型。支持龍頭企業(yè)制定產業(yè)鏈上下游協(xié)同改造方案，“鏈式”開展數(shù)字化改造，提升產業(yè)鏈整體數(shù)字化水平。鼓勵龍頭企業(yè)結合自身轉型經驗，打造可復制推廣的典型解決方案，為上下游企業(yè)提供產品全生命周期、全產業(yè)鏈統(tǒng)一的數(shù)字化改造服務。

　　12.推動集群轉型。聯(lián)合政產學研等各方力量，打通產業(yè)集群內的數(shù)據(jù)鏈、創(chuàng)新鏈、信息鏈和服務鏈，形成數(shù)字化轉型合力，推進集群內企業(yè)面式轉型。在電力裝備產業(yè)聚集地，開展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、數(shù)字化服務商進園區(qū)、進基地、進集群。在電力裝備先進制造業(yè)集群鼓勵組建數(shù)字化轉型聯(lián)合體，為集群內企業(yè)數(shù)字化轉型供需對接、應用推廣等提供便利。

　　13.培育優(yōu)質服務商。聚焦電力裝備制造研發(fā)設計、質量管控、運維服務、全生命周期管理等關鍵環(huán)節(jié)，培育綜合型解決方案服務商。開展電力裝備行業(yè)數(shù)字化轉型服務商分類分級評價規(guī)范標準研制，實施數(shù)字化轉型服務商分類分級評價規(guī)范標準貫標試點。引導服務商提升全流程服務供給水平，建立咨詢策劃+路徑規(guī)劃+實施監(jiān)督+跟蹤評價全棧式服務能力。

　　三、組織實施

　　(一)完善工作推進機制加強部門協(xié)同、央地聯(lián)動，營造良好發(fā)展氛圍，形成推動電力裝備制造業(yè)數(shù)字化轉型合力。各地區(qū)加強與本方案的工作銜接，統(tǒng)籌推進各地區(qū)電力裝備企業(yè)數(shù)字化轉型重點工作。鼓勵地方政府組織企業(yè)線上線下開展數(shù)字化評估診斷，指導企業(yè)分類分級開展數(shù)字化改造。指導編制電力裝備制造數(shù)字化轉型典型案例，加快案例宣傳推廣。

　　(二)強化企業(yè)主體作用強化企業(yè)在數(shù)字化轉型中的主體地位，鼓勵企業(yè)加大數(shù)字化轉型資金投入，用于開展新型技術改造、數(shù)字技術升級和應用創(chuàng)新。引導企業(yè)加強員工數(shù)字技能培訓，培育數(shù)字化轉型專業(yè)人才。支持龍頭企業(yè)開展“鏈式”轉型，帶動上下游企業(yè)數(shù)字化協(xié)同改造，充分發(fā)揮標桿示范企業(yè)的引領作用，實現(xiàn)大中小企業(yè)協(xié)同轉型。

　　(三)提升服務支撐水平依托行業(yè)協(xié)會、科研院所、高校等機構，建設電力裝備制造數(shù)字化轉型促進中心，為企業(yè)提供診斷、咨詢、評估等服務。加快數(shù)字化轉型服務商迭代開發(fā)高質量數(shù)字化解決方案，培育帶動性強、可復制可推廣的典型經驗。通過特色活動，加強行業(yè)交流和信息共享，為電力裝備制造業(yè)數(shù)字化轉型營造良好氛圍。

　　附件：典型場景

典型場景

　　一、研發(fā)設計

　　1.典型場景：大型發(fā)電機組數(shù)字化設計

　　痛點：在傳統(tǒng)的發(fā)電機組設計中，缺乏多方設計協(xié)同能力，設計方、制造方、服務方的設計軟件存在差異，設計規(guī)范不統(tǒng)一，設計效率較低。

　　改造目標：通過設計平臺的統(tǒng)一集成，打通各方的設計過程數(shù)據(jù)，形成一致的設計版本，實現(xiàn)設計過程數(shù)據(jù)、模型數(shù)據(jù)的共享共用，從而提升研發(fā)設計效率。

　　實現(xiàn)方式和需要條件：通過運用統(tǒng)一的研發(fā)設計工具，使設計方、制造方等多方之間規(guī)范定義和傳遞產品研發(fā)設計、工藝設計等各階段成果和數(shù)據(jù)，實現(xiàn)多專業(yè)協(xié)同設計，提高跨部門合作效率。同時對三維軟件進行深度開發(fā)，運用大數(shù)據(jù)和人工智能技術，將機組三維制造信息與三維設計信息共同定義到產品的三維模型中，實現(xiàn)高度集成。最終形成唯一的設計模型數(shù)據(jù)源，推動企業(yè)高效開展設計仿真，和產品性能、可制造性、可裝配性等分析，實現(xiàn)設計、工藝、制造協(xié)同。

　　2.典型場景：高壓氣體開關數(shù)字化設計

　　痛點：高壓氣體開關長期以來存在電弧物性參數(shù)不全、開斷數(shù)字化設計方法不準、溫升與機械可靠性模型不全面、精密測試手段不足等難題，亟待突破。

　　改造目標：建設高壓氣體開關數(shù)字化設計(仿真)平臺，引領我國高壓開關由經驗試錯向可預測性數(shù)字化設計變革。

　　實現(xiàn)方式和需要條件：研究燃弧平衡態(tài)及弧后非平衡態(tài)多組分氣體電弧物性參數(shù)計算方法、精細光譜輻射計算方法、以及弧后臨界擊穿場強計算方法與實驗裝置，建立氣體電弧基礎參數(shù)數(shù)據(jù)庫，支撐開關電弧精確建模。建立高壓氣體開關電弧開斷全過程精確模擬方法，提出適合工程應用的弧后熱擊穿及電擊穿判據(jù)。建立針對高壓氣體開關的電磁熱流全耦合仿真模型，建立基于虛擬樣機技術的高壓氣體開關開斷過程動力學仿真方法。建立融合高速攝像、動態(tài)壓力傳感等技術的綜合測量平臺。

　　二、生產制造

　　3.典型場景：特高壓輸配電裝備智能化制造及檢測

　　痛點：特高壓輸配電裝備制造涉及零部件種類繁多、異形零件占比大，面臨裝配工藝復雜、裝配自動化技術難度較大、裝配工序自動化水平低等問題。

　　改造目標：導入自動化產線，實現(xiàn)產品智能化裝配制造和檢測。

　　實現(xiàn)方式和需要條件：應用傳感器、激光測量與定位、機器視覺識別、伺服耦合等系統(tǒng)，通過機器人控制、三維視覺算法、數(shù)字孿生、5G等技術，實現(xiàn)機器人自動上下料、自動加工裝配、自動檢測試驗、自動包裝發(fā)運、自動配送入庫等工序的數(shù)字化管控，保證產品制造的質量一致性，提高裝備的裝配制造效率，提升產品質量可靠性。

　　4.典型場景：汽輪機中小葉片加工黑燈產線

　　痛點：汽輪機葉片加工目前仍多采用人工作業(yè)，效率和質量依賴操作者的經驗與技術水平，存在人工成本高、誤差大、效率低等問題，無法保證產品的合格率。

　　改造目標：建立針對汽輪機中小葉片自動化加工產線，實現(xiàn)24小時無人值守加工。

　　實現(xiàn)方式和需要條件：綜合運用機內在線測量與自補償、機內自動測刀、加工過程監(jiān)控技術，代替人工測量補償?shù)倪^程，完成零件加工的自動化補償。采用工業(yè)機器人和零點快換技術，并在產線內預設與自動導向車(AGV)的接駁站，實現(xiàn)完全的自動化上下料和加工。以產線管控系統(tǒng)為核心，將制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)、倉庫控制系統(tǒng)(WCS)和智能AGV貫通，實現(xiàn)多品種小批量汽輪機葉片的混線生產及無人值守加工。

　　5.典型場景：光伏組件數(shù)字化產線

　　痛點：傳統(tǒng)光伏組件工廠大量依賴人工和經驗，產品質量和生產過程一致性難以保證，而且數(shù)據(jù)共享難，協(xié)同效率低，影響生產能耗、產品質量和交付效率。

　　改造目標：通過產線數(shù)字化，實現(xiàn)資源管理、質量管理、生產管理等協(xié)同，提高制造效率。

　　實現(xiàn)方式和需要條件：在光伏組織制造車間，全面導入生產過程管理(MES)、倉儲管理(WMS)、設備管理(EAM)、質量管理(QMS)、數(shù)字化能源管理(EMS)等軟件，結合工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)字孿生等新技術，開展產線物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡集成、設備和生產系統(tǒng)控制程序優(yōu)化、AI技術與裝備的有機融合，建立多系統(tǒng)集成的數(shù)字化產線，實現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)共享和協(xié)同制造。

　　6.典型場景：電力裝備鋼構部件柔性焊接

　　痛點：傳統(tǒng)手工焊接焊縫質量不穩(wěn)定，返工率高，焊縫成型外觀差，而且焊接產生的強光和廢氣對人體傷害大，工作環(huán)境惡劣，影響焊接工人健康。

　　改造目標：打造基于數(shù)字化的焊接柔性線，以適應不同場景和空間，減少人工焊接量。

　　實現(xiàn)方式和需要條件：應用模塊化和產線重構等技術，搭建柔性焊接產線。運用單懸臂焊接、雙機器人懸臂焊接、小龍門焊接、大龍門焊接機器人，實現(xiàn)垂直焊和水平焊。根據(jù)焊縫大小和焊接材質不同，通過焊接機器人自動換槍，滿足特殊位置、特殊材質焊接要求。

　　7.典型場景：高壓開關關鍵零部件視覺對中裝配

　　痛點：高壓開關零部件存在尺寸偏差較大，目前多采用人工裝配，可操作空間狹小、需多次人工調節(jié)，裝配耗時耗力，同時易造成產品裝配質量不一致問題。

　　改造目標：通過視覺引導裝配技術實時調整位置進行自動裝配。

　　實現(xiàn)方式和需要條件：通過搭建三工位殼體、動端裝配的硬件平臺及智能視覺引導裝配系統(tǒng)測試平臺，利用視覺引導技術實現(xiàn)三工位隔離開關殼體及動端的裝配、硬件驅動控制、三維數(shù)據(jù)采集、引導數(shù)據(jù)計算、機械臂裝配控制、數(shù)據(jù)鏡像場景交互顯示等功能，確保三工位隔離開關動端及接地端的三相對中，提高裝配效率及裝配質量。

　　三、質量管理

　　8.典型場景：汽輪機核心零部件質量管控

　　痛點：部分汽輪機生產過程的質量信息采用手工記錄，執(zhí)行效率低、信息記錄不全，無法及時識別質量問題,質量追溯困難。

　　改造目標：實現(xiàn)質量全過程的精準追溯，提高質量管理效率，降低制造成本，提高產品質量。

　　實現(xiàn)方式和需要條件：針對汽輪機制造過程的質量檢驗，面向葉片、輪盤等核心產品，運用大數(shù)據(jù)、AI大模型等技術，搭建自動上下料、自動檢測分析的一體化系統(tǒng)。構建數(shù)字化質量檢驗系統(tǒng)，實現(xiàn)檢驗計劃、供應商監(jiān)造、進貨檢驗、制造質量管理、測量設備等平臺化管控。將數(shù)字化質量檢驗系統(tǒng)與生產管控系統(tǒng)集成，打通質量數(shù)據(jù)鏈，構建質量管理統(tǒng)計分析、在線監(jiān)控預警及質量協(xié)同改進的管控體系。

　　9.典型場景：變壓器線圈視覺檢測

　　痛點：變壓器制造定制化程度較高，難以建立完善的視覺檢測模型，目前視覺檢測場景應用范圍有限，識別精度低。

　　改造目標：通過新一代信息技術應用，實現(xiàn)關鍵生產環(huán)節(jié)自動檢測，提升質量一致性。

　　實現(xiàn)方式和需要條件：以機器視覺技術為核心，通過光學、機械、電氣、軟件、算法的協(xié)調配合，開發(fā)高效、精確的線圈繞制綜合在線檢測裝備，并通過結合AI機器視覺和3D掃描技術，實現(xiàn)線圈繞制的自動化檢測和質量控制，提高產品質量、生產效率，降低成本。

　　四、產業(yè)鏈管理

　　10.典型場景：電力裝備制造物料智能倉儲物流

　　痛點：制造過程中的物料揀選和搬運流程過于繁瑣，部分物料管理需要人工記錄，速度慢、易出錯。

　　改造目標：通過智能倉儲物流系統(tǒng)，快速實現(xiàn)產品的出庫，以及精準配送。

　　實現(xiàn)方式和需要條件：采用倉儲管理系統(tǒng)(WMS)系統(tǒng)，通過條碼的應用，將物料從原料入庫、上架、出庫到成品出庫進行全流程跟蹤，精準監(jiān)控物料的流轉、半成品的轉序以及成品的包裝明細等信息。并將WMS與AGV通過接口進行對接，選擇最優(yōu)路線將物料自動配送到指定的工位，綁定搬運的物料信息與轉序的單據(jù)，記錄每道工序的產出以及接收情況，提升管理效率，提高物料送達速率和準確率。

　　11.典型場景：大型變壓器制造資源協(xié)同

　　痛點：大型變壓器制造周期長、零部件數(shù)量采購工作量大，難以進行批量化的生產組織，制約項目交付進度。

　　改造目標：通過協(xié)同制造，實現(xiàn)前端與營銷、后端與供應商、訂單與交付的打通，使產業(yè)鏈聯(lián)動更加高效，優(yōu)化資源配置。

　　實現(xiàn)方式和需要條件：建立物料、客戶、供應商及其他基礎數(shù)據(jù)統(tǒng)一資源管理平臺，實現(xiàn)統(tǒng)一采購、統(tǒng)一生產、統(tǒng)一調配。整合分散的采購資源，提高供方合作質量，規(guī)范采購流程，優(yōu)化采購成本，控制供應風險。實時監(jiān)控采購績效，全方位展示庫存情況，有效控制庫存水平、提高庫存周轉率，實現(xiàn)采購、庫存與財務一體化。

　　五、運維服務

　　12.典型場景：風力發(fā)電場機組智能運維

　　痛點：傳統(tǒng)的風電場巡檢通常需要人工登塔，存在一定的安全風險，而且傳統(tǒng)目視檢查難以識別高段塔筒、風機葉片缺陷。

　　改造目標：通過新一代信息技術，實現(xiàn)塔筒、機組及葉片的遠程監(jiān)測和運維。

　　實現(xiàn)方式和需要條件：通過搭載攝像頭和其他傳感器的無人機，實時獲取風電場的圖像、溫度、濕度等數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對風機葉片、塔筒等部位的常規(guī)巡檢，并配合風機自身狀態(tài)數(shù)據(jù)AI信息對比，及時發(fā)現(xiàn)運行問題，運用爬塔小車和智能機器人，對風電裝備進行遠程檢修，降低人工作業(yè)安全風險，確保風電場的正常運行。

　　13.典型場景：核電站儀控運行維護智能化平臺

　　痛點：核電站各系統(tǒng)間接口復雜，沒有統(tǒng)一的平臺進行匯總和管理，不能直接展示問題原因、解決方法等，導致維護成本高、人力投入大等問題。

　　改造目標：建立核電領域專用的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，打破不同系統(tǒng)間的信息孤島，對儀控系統(tǒng)全方位監(jiān)視和統(tǒng)計分析，降低維護成本。

　　實現(xiàn)的方式和需要條件：通過解決核電廠海量實時數(shù)據(jù)處理、邊緣數(shù)據(jù)采集、人工智能算法等技術，研究核電領域的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，采用“平臺+APP”架構，具備多源異構數(shù)據(jù)采集、海量數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)倉湖存儲、智能算法、可視化展示等能力，提升核電廠系統(tǒng)的統(tǒng)一性，提高對系統(tǒng)運行、維護狀態(tài)感知和決策能力。

　　14.典型場景：發(fā)電機組狀態(tài)監(jiān)測及智能預警診斷

　　痛點：當前大部分電廠數(shù)字化程度不高，底層基礎設施仍采用傳統(tǒng)信號處理方式，機組運行數(shù)據(jù)利用程度不高，機組運維數(shù)字化程度低，部分異常無法及時預警。

　　改造目標：實現(xiàn)發(fā)電機組在線狀態(tài)監(jiān)測及運行異常智能預警診斷。

　　實現(xiàn)方式和需要條件：運用大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)字孿生等技術，開發(fā)汽輪機軸系故障、熱力性能監(jiān)測診斷、高溫部件應力分析及壽命監(jiān)測、回熱系統(tǒng)預警診斷、潤滑油系統(tǒng)預警診斷等系統(tǒng)，實現(xiàn)裝備狀態(tài)監(jiān)測、能效分析、性能優(yōu)化、故障預警、智能診斷功能，顯著提升機組運行經濟性、安全性、穩(wěn)定性以及運維智能化水平。

　　15.典型場景：加工制造裝備運行狀態(tài)監(jiān)控

　　痛點：部分企業(yè)對數(shù)控加工裝備、焊接機器人、熱處理爐等關鍵核心裝備缺乏有效的監(jiān)測手段，而且在裝備故障發(fā)生后，缺少對故障分析、統(tǒng)計，無法復用故障處理經驗。

　　改造目標：實現(xiàn)加工制造裝備狀態(tài)監(jiān)測與控制，提高裝備使用效能，保障制造過程安全可靠。

　　實現(xiàn)方式和需要條件：針對數(shù)控機床、機器人、焊機、熱處理爐等關鍵核心裝備，搭建車間物聯(lián)網(wǎng)。開發(fā)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)(SCADA)系統(tǒng)，對裝備運行時間以及生產過程中的狀態(tài)參數(shù)、工藝參數(shù)、故障信息等進行實時采集。采集的各類型數(shù)據(jù)統(tǒng)一進入數(shù)據(jù)平臺進行管理，實現(xiàn)與工藝要求的匹配性分析。建立裝備關鍵參數(shù)等指標的監(jiān)控策略，對裝備故障、異常情況進行及時處理和調整。優(yōu)化生產過程，提高裝備使用效率，為車間排產及資源動態(tài)配置提供有力保障。