附
件2
智能制造典型场景参考指引
智能制造场景是智能工厂的核心组成部分，是指面向制造过程各个环节，通过新一代信息技术、先进制造技术的深度融合，部署高档数控机床与工业机器人、增材制造装备、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备、行业成套装备等智能制造装备，集成相应的工艺、软件等，实现具备协同和自治特征、具有特定功能和实际价值的应用。根据“十三五”以来智能
制造发展情况和企业实践，结合技术创新和融合应用发展趋势，凝练总结了3个
方面
16个环节的45个智能制造典型场景，为智能工厂及智慧供应链建设提供参考。
产品全生命周期
产品设计
通过设计建模、仿真优化和虚拟验证，实现数据和模型驱动的产品设计，缩短产品研制周期，提高
新产品产值贡献率，可参考但不限于以下场景：
（1）产品数字化研发与设计。
应用设计、仿真软件和知识模型库，基于复杂建模、物性表征与分析、多目标优化等技术，搭建数字化协同设计环境，开展产品、配方等设计、仿真与迭代优化。
（2）虚拟试验与调试
。构建虚拟试验与调试环境，面向产品功能、性能、可靠性等方面，应用数字孪生、AR/VR、知识图谱等技术，通过全虚拟仿真或者半实物半虚拟仿真，开展产品调试和测试验证，缩短验证周期，降低研发成本。
（3）数据驱动产品设计优化
。集成产品设计、生产作业、售后服务等环节数据，结合人工智能、大数据等技术，探索创成式设计，持续迭代产品模型，驱动产品形态、功能和性能的优化创新。
工艺设计
通过工艺建模与虚拟制造验证，实现基于数字模型的工艺快速创新与验证，缩短
工艺开发
周期，降低生产成本
，可参考但不限于以下场景：
（4）工艺数字化设计。
应用工艺设计、仿真软件和工艺知识库，基于机理建模、物性表征和数据分析技术，建立加工、装配、检测、物流等工艺模型，进行工艺全过程仿真，预测工艺设计缺陷并优化改进。
（5）可制造性设计
。打通工艺设计、产品研发、生产作业等环节数据，结合知识模型库，全面评价与及时改进产品设计、工艺的可加工性、可装配性和可维护性等，降低制造与维护成本。
质量管控
部署智能检测装备，通过在线检测、质量分析、质量追溯和闭环优化，提高产品合格率，降低质量损失率
，可参考但不限于以下场景：
（6）智能在线检测。
部署智能检测装备，融合5G、机器视觉、缺陷机理分析、物性和成分分析等技术，开展产品质量在线检测、分析、评价和预测。
（7）质量精准追溯。
建设质量管理系统
附件2：智能制造典型场景参考指引.docx