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2025年4月｜人工智能應用工程師認證課程（工信部教考中心發證）
一、引言
在全球制造業加速向數字化、智能化轉型的大背景下，智能制造已成為提升企業競爭力、推動產業升級的關鍵路徑。為了更好地引導制造業企業開展智能制造實踐，工業和信息化部在深入總結多年探索實踐經驗，并緊密結合技術創新與融合應用發展趨勢的基礎上，精心修訂形成了《智能制造典型場景參考指引（2025 年版）》。該指引不僅是智能工廠梯度培育、智能制造系統解決方案 “揭榜掛帥” 以及智能制造標準體系建設等重要工作的核心參考依據，更是制造業企業在智能化轉型道路上的行動指南，對推動我國制造業數字化轉型和智能化升級具有深遠的戰略意義。
二、主要內容解讀
（一）總體框架
2025 年版指引相較于 2024 年版，在結構上進行了較大幅度的優化調整。2024 年版分為 15 個環節，共涵蓋 40 個場景；而 2025 年版則精簡為 8 個環節，同樣聚焦 40 個場景。這種結構上的優化，使得場景分類更加集中，邏輯關系更加清晰，有助于企業更高效地理解和應用相關內容。例如，2024 年版中的 “計劃調度” 與 “生產作業” 等環節，在 2025 年版中整合為 “生產管理” 與 “生產作業” 環節，這一整合使得生產過程中的計劃制定、資源調度以及具體作業執行等相關業務活動的關聯更加緊密，管理邊界更加明確；2024 年版的 “營銷與售后” 在 2025 年版中拆分為 “運營管理” 與 “產品服務” 環節，進一步細化了企業在產品銷售后的運營服務相關業務的分類，使各環節的功能定位更加精準。
（二）具體場景
（1）場景名稱調整
部分場景名稱發生了變化，這些變化并非簡單的文字調整，而是對場景核心內涵的進一步聚焦與提煉。以 “工廠數字化設計與交付” 在 2025 年版中變為 “工廠數字化規劃設計” 為例，“規劃” 一詞的加入，更加強調了在工廠設計階段對整體布局、產能規劃、工藝流程規劃等方面的前瞻性和系統性思考，突出了規劃在工廠建設過程中的關鍵作用；“虛擬驗證與中試” 變為 “產品虛擬驗證”，去除了 “中試” 這一相對較為具體的環節描述，使場景名稱更加簡潔明了，同時也更精準地突出了產品虛擬驗證這一核心業務活動。
（2）場景內容深化
2025 年版對各場景內容的描述更加深入，充分體現了技術的不斷進步以及行業對智能制造理解的持續深化。在 “產品數字化設計” 場景中，明確增加了人工智能大模型技術的應用，利用大模型強大的數據分析與學習能力，實現生成式設計創新，能夠自動生成多種設計方案供研發人員選擇，極大地拓展了設計思路，縮短了產品設計周期；在 “工藝數字化設計” 場景中，提及應用工藝自動化、人工智能等技術實現工序排布、工藝指令等的自動生成，這一舉措不僅提高了工藝設計的效率，還減少了人為因素導致的設計錯誤，提升了工藝設計的準確性和穩定性。
（3）新增關鍵內容
數字基礎設施建設：該場景在 2025 年版中首次被明確提出，強調了其在智能制造中的基礎性支撐作用。隨著智能制造的深入發展，工廠對算力、網絡和安全防護的需求日益增長。通過建設高性能的數據中心，應用算力資源動態調配、負載均衡等技術，確保工廠各類業務系統能夠高效運行；部署異構網絡融合、高帶寬實時通信等技術，實現工廠內部設備之間、系統之間的無縫通信與數據交互；搭建安全態勢感知、多層次縱深防御等安全防護體系，有效保障工廠數據和網絡的安全。
生產統計跟蹤：此場景在 2025 年版中得到進一步強化，重點關注生產數據的實時獲取和生產進度的實時監控。通過建設數據采集與監控系統，利用實時數據分析引擎、機器學習等技術，能夠及時準確地獲取生產過程中的各類數據，并自動計算關鍵生產指標，如產量、質量、設備利用率等。同時，通過物料實時跟蹤技術，實現對原材料、在制品和成品的全程追蹤，及時發現生產異常情況，提高生產透明度和資源利用率。
（三）技術應用
（1）技術更新與拓展
2025 年版指引積極納入更多前沿技術，充分展現了智能制造領域技術創新的活力。在設備故障診斷與預測、設備維修維護等場景中，引入語言大模型技術。語言大模型可以對設備運行過程中產生的大量文本數據，如設備日志、維修記錄等進行深入分析，挖掘潛在的故障模式和原因，提前預測設備故障，為設備維修維護提供更精準的決策支持；在 “供應鏈風險預警與調度” 場景中，綜合運用多源信息感知、風險評估預測、資源智能匹配等技術，實現對供應鏈風險的實時監測與預警，并通過智能調度優化資源配置，確保供應鏈的高效穩定運行。
（2）技術應用深化
對于一些在 2024 年版中已提及的技術，在 2025 年版中的應用更加深化和細化。以 “設備智能運維” 場景為例，2024 年版中僅提及使用預測性維護技術，而 2025 年版則進一步結合振動分析、聲學分析等技術，對設備運行狀態進行全方位監測。通過對設備振動信號、聲音信號等多維度數據的綜合分析，能夠更準確地判斷設備的運行狀況，提前發現潛在故障隱患，實現故障的提前預測和介入，大大提高了設備運維的精準度和可靠性，降低了設備停機時間和維護成本。
三、對企業的指導意義
（一）提供清晰的實施路徑
《智能制造典型場景參考指引（2025 年版）》為企業提供了一套系統、全面且具有可操作性的智能制造實施路徑。企業可以根據自身所處的行業特點、發展階段以及業務需求，對照指引中的 40 個典型場景，有針對性地選擇適合自己的場景進行重點建設和優化。例如，對于離散制造企業，可優先關注 “柔性產線快速換產” 場景，通過應用先進的自動化設備、工業機器人以及智能化的生產管理系統，實現產線在不同產品生產之間的快速切換，滿足市場對個性化定制產品的需求；對于流程制造企業，“先進過程控制” 場景則具有重要指導意義，通過引入先進的傳感器技術、自動化控制系統以及數據分析算法，實現對生產過程中溫度、壓力、流量等關鍵參數的精準控制，提高產品質量穩定性和生產效率。
（二）促進技術融合與創新應用
指引中對各種前沿技術的強調和應用指導，有助于企業打破技術壁壘，促進技術融合與創新應用。企業在實施智能制造項目時，可以參考指引中各場景所涉及的技術組合，結合自身實際情況進行技術選型和集成創新。例如，在 “智能倉儲物流” 場景中，企業可以將物聯網技術、自動化倉儲設備、智能運輸管理系統以及大數據分析技術有機結合，實現倉儲物流的智能化管理。通過物聯網技術實時采集貨物位置、庫存數量等信息，利用自動化倉儲設備實現貨物的快速出入庫和存儲，借助智能運輸管理系統優化物流配送路徑，運用大數據分析技術預測庫存需求，從而提高倉儲物流效率，降低運營成本。
（三）推動企業內部協同與管理變革
智能制造的實施不僅僅是技術的升級，更是企業內部管理模式和業務流程的深度變革。《智能制造典型場景參考指引（2025 年版）》中的多個場景，如 “研產供銷服深度集成”“生產管理與控制系統集成” 等，都強調了企業內部各部門之間的協同合作。企業在推進這些場景建設的過程中，需要打破部門之間的信息孤島，加強跨部門溝通與協作，建立統一的信息共享平臺和業務流程標準。例如，在 “研產供銷服深度集成” 場景下，研發部門需要及時將產品設計信息傳遞給生產部門，生產部門根據訂單需求合理安排生產計劃，并與采購部門協同確保原材料的及時供應，銷售部門及時反饋市場需求和客戶意見，售后服務部門將產品使用過程中的問題反饋給研發和生產部門，形成一個閉環的協同創新機制，從而提升企業整體運營效率和市場響應能力。
四、實施建議
（一）深入研讀，精準匹配需求
企業應組織專業團隊深入研讀《智能制造典型場景參考指引（2025 年版）》，全面理解各場景的業務活動、核心問題、關鍵技術以及預期效果。結合企業自身的發展戰略、業務現狀和痛點問題，對 40 個典型場景進行逐一評估和篩選，確定與企業實際需求高度匹配的場景作為重點實施對象。在篩選過程中，要充分考慮企業的資源投入能力、技術基礎以及市場競爭環境等因素，確保所選場景既具有可行性，又能夠為企業帶來顯著的價值提升。
（二）制定詳細的實施計劃
針對選定的智能制造典型場景，企業應制定詳細的實施計劃。實施計劃應明確項目目標、實施步驟、時間節點、責任分工以及資源需求等內容。在實施步驟上，可采用分階段推進的方式，先進行試點項目建設，通過試點積累經驗，優化方案，然后再逐步推廣到整個企業。例如，在實施 “工廠數字化規劃設計” 場景時，可先選擇企業內的一個車間或一條生產線進行數字化規劃設計試點，驗證方案的可行性和有效性后，再將成功經驗推廣到整個工廠；在時間節點設置上，要充分考慮項目的復雜性和可能遇到的風險，合理安排進度，避免因時間緊迫而導致項目質量下降；在責任分工方面，要明確各部門在項目實施過程中的職責和任務，建立有效的溝通協調機制，確保項目順利推進。
（三）加強人才培養與技術引進
智能制造的實施離不開高素質的人才和先進的技術支持。企業應加大對智能制造相關人才的培養力度，通過內部培訓、外部進修、校企合作等多種方式，提升員工的智能制造知識和技能水平。一方面，培養一批既懂制造技術又懂信息技術的復合型人才，負責項目的規劃、實施和管理；另一方面，提高一線員工對智能制造設備和系統的操作能力，確保項目實施后能夠得到有效運行和維護。同時，企業要積極關注行業技術發展動態，加強與科研機構、高校以及技術供應商的合作，及時引進先進的智能制造技術和解決方案，為企業的智能化轉型提供技術保障。例如，與高校合作開展產學研項目，共同攻克智能制造領域的關鍵技術難題；與技術供應商建立長期合作關系，及時獲取最新的設備和軟件產品，并得到專業的技術支持和服務。
（四）持續評估與優化
智能制造項目的實施是一個持續改進的過程。企業應建立健全項目評估機制，定期對智能制造典型場景的實施效果進行評估和分析。評估指標可包括生產效率提升、質量改善、成本降低、客戶滿意度提高等方面。通過對評估數據的深入分析，及時發現項目實施過程中存在的問題和不足之處，并采取針對性的優化措施。例如，如果在評估 “設備智能運維” 場景實施效果時發現設備故障率仍然較高，可進一步優化設備故障診斷算法，加強設備日常維護保養工作，提高設備的可靠性；如果在評估 “生產統計跟蹤” 場景時發現生產數據的準確性和及時性還有待提高，可優化數據采集設備和系統，加強數據質量管控。持續評估與優化能夠確保企業的智能制造項目始終朝著預期目標前進，不斷提升企業的智能化水平和競爭力。
五、結語
《智能制造典型場景參考指引（2025 年版）》作為我國智能制造領域的重要指導性文件，為制造業企業的數字化轉型和智能化升級提供了寶貴的參考依據。通過對其結構框架、具體場景以及技術應用等方面的深入解讀，我們可以清晰地看到智能制造領域的發展趨勢和方向。企業在實施智能制造戰略過程中，應充分借助這一指引的力量，結合自身實際情況，制定科學合理的實施方案，積極推進技術創新與應用，加強企業內部協同與管理變革，不斷提升企業的智能制造水平，在激烈的市場競爭中贏得先機。同時，政府部門和行業組織也應加強對企業的引導和支持，共同營造良好的智能制造發展生態，推動我國制造業向更高質量、更具競爭力的方向邁進。
