【儀表網 產業報道】工業互聯網是新一代信息通信技術與工業經濟深度融合的新型基礎設施、應用模式和工業生態，通過對人、機、物、系統等的全面連接，構建起覆蓋全產業鏈、全價值鏈的全新制造和服務體系，為工業乃至產業數字化、網絡化、智能化發展提供了實現途徑，是第四次工業革命的重要基石。
為進一步提升工業互聯網網絡、標識、平臺、安全等設施建設和融合應用水平，發掘推廣更多新模式、新業態、新場景，充分發揮工業互聯網在提質、降本、增效、綠色、安全方面的重要作用，近日，工業和信息化部印發通知，組織開展2023年工業互聯網試點示范項目申報工作。
該項目將圍繞新技術類、工廠類、載體類、園區類、網絡類、平臺類、安全類7大類27個具體方向，遴選一批工業互聯網試點示范項目。工業和信息化部將對試點示范申報材料進行評審，遴選認定符合要求的項目開展試點示范，試點示范期為2年。
通知表明，項目申報主體可以為工業企業、基礎電信企業、信息技術企業、互聯網企業、高校及科研院所、園區運營管理機構等。
值得注意的是，每個申報主體同一類型只能申報一個試點示范方向，同一申報主體最多不超過2個項目，同一項目不能重復申報；已列入前期試點示范且仍在示范期的項目(2年有效期)不可重復申報，未驗收或驗收未通過的工業互聯網創新發展工程項目不可申報，未建項目不可申報；各省、自治區、直轄市工業和信息化主管部門、通信管理局推薦項目數量原則上均不超過30個，各計劃單列市工業和信息化主管部門推薦項目數量原則上不超過15個。中央企業不占屬地指標，可直接報送，推薦項目數量原則上均不超過10個。各單位推薦項目應按優先級排序。
與2022年相比，2023年增加了新技術類試點示范方向。具體包括工業互聯網+大模型試點示范、工業工聯網+大數據試點示范、工業互聯網+數字孿生試點示范、工業互聯網+區塊鏈試點示范、工業互聯網+邊緣計算試點示范等五個方向。具體如下：
新技術類試點示范
（一）工業互聯網+大模型試點示范
制造企業基于工業互聯網+大模型開展通用智能方向應用探索，并取得顯著成效。
應用場景——滿足但不限于以下場景：
1.工業問答應用：基于大模型開展設備運維管理、工業文檔管理、經營統計分析等，實現工業文檔/知識/信息的自動檢索、管理與回復。
2.工業信息生成應用：基于大模型開展設計圖像生成、缺陷圖像生成、代碼生成等，實現圖像、程序等工業信息的自動生成。
3.工業指標優化應用：基于大模型開展仿真計算、工業流程優化、設備運行優化、巡檢與質量檢測等，實現工業指標全局優化與泛化能力提升。
應用成效——制造企業基于工業互聯網開展大模型融合探索，提升工業知識整合分析、設備智能化、信息生成及全局優化水平，推動工業數字化轉型向通用智能方向邁進。
（二）工業工聯網+大數據試點示范
制造業企業基于工業互聯網+大數據在生產、營銷相關場景實現融合應用并取得顯著成效。
應用場景——滿足但不限于以下場景：
1.設備監測：基于多源異構的設備數據在線采集和智能分析等工具，形成設備健康狀況實時監測、產能實時分析預測、設備異常預警等應用，提升企業設備管理效率。
2.工藝優化：開展重點產品、關鍵生產工序的工藝優化應用，采用大數據建模分析技術實現生產參數優化和改進，提升能源、原材料等利用效率和產品質量穩定性。
3.協同制造：開展協作設計、庫存共享、產線協同等應用，采用數據確權、數據訪問控制等技術實現數據有效流通和共享，提高企業生產效率。
4.精準營銷：基于企業歷史營銷、客戶行為、互聯網等多模態數據高速存儲和讀取工具，形成需求預測、精準產品推薦、營銷成效監測等應用，提升策略制定精準性。
應用成效——制造業企業充分發揮工業互聯網+大數據在設備監測、工藝優化、協同制造、精準營銷等方面的應用，提升營銷策略制定精準性和企業生產效率，推動企業從粗放式管理向精細化管理轉型。
（三）工業互聯網+數字孿生試點示范
制造業企業基于工業互聯網+數字孿生在研發生產相關場景實現融合應用并取得顯著成效。
應用場景——滿足但不限于以下場景：
1.跨學科仿真研發：利用多學科建模和聯合仿真技術開展分系統、多專業模型構建和集成，對系統級模型進行綜合仿真驗證，形成多物理場、多學科耦合的產品仿真研發應用，提升企業研發效率和水平。
2.設備故障分析與預測性維護：通過幾何建模、仿真建模等模型構建技術建立設備信息模型，集成設備IoT數據，開展實時數據驅動的仿真分析，形成設備故障定位、分析、預測等應用，減少企業因設備停機而造成的損失。
3.產線3D可視化監控與優化：基于三維建模技術對工業設備、產線、流程等進行建模，遠程采集產線各部位實時數據，開展產線運行狀態的監控與優化，及時發現并解決潛在問題，提高企業生產效率。
4.工廠/園區3D可視化管理與優化：利用地理信息系統(GIS)、建筑信息模型(BIM)、物聯網以及三維渲染引擎技術，開展工廠/園區可視化建模，形成工廠/園區生產過程監控、物流監控、能耗管理等應用，提升企業精細化管理水平。
應用成效——制造業企業充分發揮工業互聯網+數字孿生在產品設計、設備維護、產線監控、工廠/園區管理等方面的作用，提升企業研發生產效率，推進數字化管理水平升級。
（四）工業互聯網+區塊鏈試點示范
制造業企業基于工業互聯網在區塊鏈相關場景實現融合應用并取得顯著成效。
應用場景——滿足但不限于以下場景:
1.供應鏈追溯：利用智能合約、共識機制等技術，設計多主體業務交互規則，實現供應鏈全流程自動化執行，并有效記錄生產方、銷售方、物流方等多方的狀態信息，降低協作過程中的交易摩擦，提升協作效率，提高產品質量和柔性化水平。
2.工業安全：基于分布式標識、可驗證憑證等技術，建立設備、機器、人的虛擬數字身份和訪問控制機制，開展設備管理、訪問控制、運營狀態監控等應用，實現實體與數字身份的映射，提高設備接入安全，提供數據隱私保護。
3.可信交易：利用區塊鏈的可信記錄、可追溯等功能屬性，構建聯盟鏈，將各個主體的信息記錄、信用記錄、設備記錄進行交匯共享，用于增強交易的透明程度，提高交易的安全性及可控性，實現供應鏈金融、二手交易等場景的全流程風險控制。
4.數據共享和可信校驗：基于智能合約技術、數據模型技術、訪問控制機制、零知識證明技術等，建立平臺間的數據分享體系，構建全流程數據可信校驗機制，提高企業數據透明度和協同效率。
應用成效——制造業企業發揮工業互聯網+區塊鏈在數據確權、價值共享、主體協同等方面的技術優勢，實現其在工業制造、工業安全、工業服務數據共享的應用價值。
（五）工業互聯網+邊緣計算試點示范
制造業企業基于工業互聯網+邊緣計算在生產核心場景實現融合應用，并取得顯著成效。
應用場景——滿足但不限于以下場景：
1.邊緣控制：基于實時虛擬化、邊緣算力編排、開放自動化等技術，開展生產控制類應用升級改造，實現軟硬件解耦及集中化控制部署，提升智能化控制能力及控制要素資源利用率。
2.邊緣數采：基于邊緣感知、面向異網異構的邊緣算力網絡、邊云協同等技術，實現多源數據實時采集、應用表征以及各種制式工業數據協議轉換，打通數據流轉通道，充分釋放工業數據要素價值。
3.邊緣智能：基于模型壓縮、邊緣計算遷移等技術，實現高精度算法模型邊緣側執行推理，在視覺質檢、預測性維護、生產能效管控、現場安全監控等場景形成重點應用，優化企業生產流程。
應用成效——制造業企業充分發揮工業互聯網+邊緣計算在工業控制、數據采集、智能分析等方面的應用，實現企業各層數據的縱向集成、實時處理及高效計算，在邊緣側實現對海量接入、低時延、高安全等差異化工業應用的關鍵支撐。
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