“网络协同制造和智能工厂”重点专项2020年度项目申报指南

为落实《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006—2020  年）》《国家创新驱动发展战略纲要》《“十三五”国家科技创新规  划》《中国制造2025》和《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》等提出的要求，国家重点研发计划启动实施“网络  协同制造和智能工厂”重点专项。根据本重点专项实施方案的部 署，现发布2020 年度项目申报指南。

本重点专项总体目标是：针对我国网络协同制造和智能工厂发展模式创新不足、技术能力尚未形成、融合新生态发展不足、核心技术/软件支撑能力薄弱等问题，基于“互联网+”思维，以实现制造业创新发展与转型升级为主题，以推进工业化与信息化、制造业与互联网、制造业与服务业融合发展为主线，以“创模式、  强能力、促生态、夯基础”以及重塑制造业技术体系、生产模式、 产业形态和价值链为目标，坚持有所为、有所不为，推动科技创新与制度创新、管理创新、商业模式创新、业态创新相结合，探索引领智能制造发展的制造与服务新模式，突破网络协同制造和智能工厂的基础理论与关键技术，研发网络协同制造核心软件， 建立技术标准，创建网络协同制造支撑平台，培育示范效应强的智慧企业。

本重点专项设立基础前沿与关键技术、装备/系统与平台、集成技术与应用示范等3 类任务以及基础支撑技术、研发设计技术、智能生产技术、制造服务技术、集成平台与系统等5 个方向。专项实施周期为5 年（2018—2022 年）。

2020 年，拟围绕制造业核心工业软件、智能工厂共性核心技术及解决方案、企业网络协同制造平台、区域产业集成技术和应  用示范以及基础前沿理论等任务，按照基础研究类、共性关键技 术类、应用示范类三个层次，启动不少于66 个项目，拟安排国拨经费总概算约7 亿元。应用示范类项目鼓励充分发挥行业/地方和市场作用，强化产学研用紧密结合，配套经费与国拨经费比例不低于2:1。共性关键技术类项目，自筹经费与国拨经费比例应达到1:1以上。

项目申报统一按指南二级标题（如1.1）的研究方向进行。除特殊说明外，拟支持项目数均为1~2 项。项目实施周期不超过3 年。申报项目的研究内容须涵盖该二级标题下指南所列的全部考核指标。基础研究类项目下设课题数不超过4 个，参加单位总数不超过6 家；其他类项目下设课题数不超过5 个，参加单位总数不超过10 家。项目设1 名项目负责人，项目中每个课题设1 名课题负责人。

指南中“拟支持项目数为 1~2 项”是指：在同一研究方向下， 当出现申报项目评审结果前两位评价相近、技术路线明显不同的情况时，可同时支持这2 个项目。2 个项目将采取分两个阶段支持的方式。第一阶段完成后将对2 个项目执行情况进行评估，根据评估结果确定后续支持方式。

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基础研究

1.1 工业互联网业务过程智能基础理论

研究内容：针对工业互联网业务过程智能基础问题，研究业 务过程行为智能聚合与优化理论；研究生产要素时空配置服务与  供应链集成机制；研究跨域业务过程管理的数据可信保障技术； 研究业务过程挖掘与持续改进理论；研发工业互联网业务过程智  能软件工具集。

考核指标：研制1 种工业互联网业务过程智能综合建模语言，发明1 套支持跨域业务过程数据可信传递机制，发布支持复杂过程模型挖掘算法10 个以上，在典型工业互联网行业开展验证；获得软件著作权≥5 件，申请发明专利≥3 项。

1.2 制造企业数据空间设计理论与方法

研究内容：面向制造企业研发设计、生产制造、经营管理、销售服务等全流程和全产业链，围绕制造数据生成、汇聚、存储、归档、分析、使用和销毁等全过程，研究面向制造企业的制造大数据体系架构，异构数据采集技术，企业价值链活动全过程/产品全生命周期的数据建模、关联、因果、集成、演化等方法和技术；研究数据空间管理引擎设计方法和管理系统架构、要素/流程/逻辑的语义表示方法和技术；研究基于数据空间的因果推断、知识发掘、学习决策和智能服务等方法及技术。

考核指标：建立面向制造企业的数据空间设计理论，形成企业数据生成、汇聚、存储、归档、分析、使用和销毁全过程的制造大数据体系架构。提出制造企业的数据空间管理引擎设计方法和技术，设计异构数据获取机制，开发数据空间管理及因果推断、知识发掘、学习决策和智能服务的软件构件不少于10 个，并在典型核心制造企业得到验证。获得软件著作权≥5 件，申请发明专利≥5 项。

1.3 制造业多价值链协同数据空间设计理论与方法

研究内容：面向制造企业及协作企业群形成的产业价值链， 针对基于第三方平台构建的多价值链协同体系，研究价值链活动  数据生成、汇聚、存储、管理、分析、使用和销毁全过程的价值  链协同数据体系架构，供应/营销/服务价值链活动全过程的数据建模、快速索引、关联表示、全链搜索、集成演化等方法和技术； 研究多价值链协同数据空间管理引擎设计方法、管理系统组成模  型与架构；研究价值链服务引擎，基于数据空间的知识发掘和服  务方法及技术。

考核指标：建立制造业多价值链协同数据空间设计理论，形 成数据生成、汇聚、存储、归档、分析、使用和销毁全过程的价  值链协同数据体系架构。提出多价值链协同数据空间管理引擎设  计方法和技术，开发数据空间管理及知识发掘和服务软件构件不 少于10 个，并在具有规模数据的典型第三方价值链协同平台得到验证。获得软件著作权≥5 件，申请发明专利≥5 项。

1.4 制造大数据价值理论与方法

研究内容：面向制造业研发设计、生产制造、经营管理和销售服务等全流程以及供应、营销和服务等全价值链，研究制造大数据的价值发现理论，建立数据资源登记、数据确权与溯源、数据质量鉴定、数据价值评估、数据定价、数据资产化管理等方法；研究制造大数据价值交换理论，构建基于区块链的跨企业多类型数据资产的统一表达、可靠存储、可信认证、发布与跨链交互协议等方法；研究制造大数据价值链服务理论，形成数据多方交易机制、多数据价值链协同、数据共享信任与合作机制、数据目录管理体系、数据访问安全管控与隐私保护、数据智能应用与收益分成等方法。研发制造大数据价值管理原型系统，实现制造大数据资产汇聚、管理、交换、共享与智能应用服务，并形成典型解决方案。

考核指标：建立典型制造大数据价值理论，形成基于时效规 则的数据质量鉴定、基于跨链的数据资产并行交换、基于多方数  据融合学习的增值服务架构等关键方法与技术，探索制造大数据  资产化管理和共享服务模式。开发制造大数据价值发现/价值交换/  价值链服务软件构件不少于10 个，形成1 套基于区块链的制造大数据价值管理原型系统，在具有规模数据的平台得到应用验证，形成典型解决方案。出版专著不少于1 部，获得软件著作权≥5 件，申请发明专利≥5 项。 

1.5 面向产品全生命周期及闭环反馈的信息物理系统融合理论

研究内容：针对复杂装备设计与加工制造复杂、运营维护困难等问题，研究基于模型驱动的数字样机与数字孪生基本理论，构建贯穿产品设计、制造与运营的全周期、全要素数字孪生模型。研究涵盖几何信息、物理属性、工艺需求等特征的数字样机建模理论及其生成式设计方法，研究基于模型仿真、历史版本、测试信息等多元数据的制造过程数字孪生模型构建方法，研究融合知识图谱与计算智能的产品优化设计与仿真评价技术，研究设计/制造/运营等环节的海量异构数据集成、融合与关联映射技术，研究基于全机数字孪生模型的状态评估、故障预测、设计闭环迭代优化技术，研发装备全生命周期数字孪生平台原型，在电力、工程机械、轨道交通等领域的典型复杂产品开展应用验证。

考核指标：提出一套面向产品全生命周期及闭环反馈的信息 物理系统融合理论，突破复杂装备的多源物理特性表征、异构数 据融合、深度关联关系发现、数据模型关联等核心关键技术10 项以上。建立复杂装备全机的数字孪生模型，研发一套装备全生命  周期数字孪生平台原型，并在电力、工程机械、轨道交通等领域 的典型复杂产品开展应用验证，构建闭环优化体系，实现年15% 的优化迭代率。获得软件著作权≥5 件，申请发明专利≥5 项。

1.6 产品设计/制造/服务一体化系统建模理论

研究内容：针对产品全生命周期缺乏一体化模型支撑和全流 程闭环反馈导致的跨域协同困难、产品质量提升不足、运维服务保障不足等问题，研究基于模型的产品全周期/多领域/全要素的闭环反馈系统设计方法；研究跨域协同模型描述规范、模型与数据线索在需求定义/设计/制造/服务等全价值链协同中的透明传递/关联集成/交互反馈技术，建立产品设计/制造/服务一体化的多域弱耦合建模语言；研制基于统一建模语言的智能协同软件系统原型，实现模型驱动的产品全生命周期协同，选择轨道交通、航空航天、海洋装备等领域的典型复杂产品开展原理验证。

考核指标：提出一套产品设计/制造/服务一体化系统建模理论，开发支持多领域协同的建模语言与互联规范；研制基于统一建模语言的智能协同软件系统原型，实现设计/制造/服务模型的一  体化，支撑服务对设计制造的闭环反馈，典型产品在需求分析/设计仿真/生产制造/试验验证/运维服务过程中70%以上的需求实现基于模型的追溯和反馈，获得软件著作权≥5 件，申请发明专利≥ 5 项。

1.7 产品与供应链同步演进的变更控制体系及方法研究

研究内容：针对参与协同制造的供应链企业间存在语义、概 念、方案、系统等层面的差异，构建面向产品与供应链同步演进  的产品设计知识图谱；研究并提出面向产品与供应链同步演进的  产品设计方法框架；研究产品对所引入变更的适应度评估模型及  系统，揭示变更效应传播对产品服务性能的影响机制；研究面向  产品设计演进的供应链协同行为建模及分析方法，提供面向多目  标约束的供应链协同行为表现评估及预测，揭示变更效应传播对供应链架构的影响机制；研究基于多源数据驱动的变更效应传播  分析及预测方法，构建变更效应传播动力学模型，研制变更效应  传播多智能体仿真系统和变更效应传播数据可视化系统，提供变  更控制方案评估辅助决策。

考核指标：建立面向产品与供应链同步演进的产品设计知识 图谱，提出基于产品与供应链同步演进的产品设计方法框架、变  更效应传播动力学模型、变更效应传播分析及预测方法，阐述变  更效应传播对产品服务性能和供应链架构的影响机制，形成面向  协同制造的变更控制基础理论和核心分析方法；开发变更效应传 播多智能体仿真原型系统1 套、变更效应传播数据可视化及展示原型系统1 套，提供变更控制方案评估辅助决策应用。获得软件著作权≥5 件，申请发明专利≥5 项，制定国家、行业/联盟或企业标准≥2 项。

1.8 优化驱动的设计分析一体化技术

研究内容：针对复杂零件设计中CAD、CAE 与优化相互独立、集成度低的问题，研究结构几何模型、仿真模型和优化模型相统一的描述方法，考虑结构功能与承载性能，研究模型/仿真联合驱动的结构优化设计方法；研究多目标、多工况、多材料宏观结构优化设计方法，包括可制造性约束表达、刚度与强度优化设计、特征值与频率响应优化设计以及静、动力学多目标优化设计等关键技术；研究特定物理场下的材料等效性能计算方法，研究具有特定力学/热学/声学性能的超材料优化设计方法；研究结构/材料/工艺一体化设计方法，包括跨尺度结构统一模型的构建、梯度微结构的形状插值及连接控制、宏微多级构型的性能计算等。形成面向宏观结构、超材料、结构/材料/工艺一体化设计的标准规范，搭建可供工程化应用的设计分析一体化技术体系。

考核指标：建立结构几何、仿真和优化统一模型及实现方法，实现典型宏观结构、超材料优化设计方法，突破结构/材料/工艺一体化设计技术，实现典型零件结构功能提升20%以上、一体化设计效率提升20%以上；实现设计、仿真与优化的融合，同源数据，共生验证；实现在航空、航天、兵器等领域的应用验证。获得软件著作权≥5 件，申请发明专利≥5 项。

1.9 基于数字孪生的智能生产过程精确建模理论与方法

研究内容：研究基于数字孪生和实体数据交互的智能生产系 统全要素的精确建模理论与方法。研究基于现场实时数据的生产  系统参数与状态辨识技术，研究基于知识的制造要素抽象定义和  数字模型化表征方法，建立制造系统组件、运行场景、典型工艺  的模型，建立生产过程的数字化双胞胎模型；研究基于生产过程  实时数据交互的制造过程数字孪生体功能迭代方法，开发基于精  确数字孪生体模型的制造过程全要素协同仿真与虚拟构建技术，实现制造过程的精确建模。

考核指标：提出支持智能生产线全要素数字孪生精确建模理 论方法；构建典型行业智能工厂数字化模型库和知识库，包含不 少于100 种生产制造数字孪生组件模型库；研制生产线数字孪生协同仿真、语义化编程与组态以及虚拟构建软件1 套，获得软件著作权≥5 件，申请发明专利≥5 项，撰写专著1 部；开展离散、流程等2 类行业的典型生产过程原理应用验证。

1.10 数据/模型混合驱动的生产线自主智能协同基础理论

研究内容：研究智联生产线人机物认知协同机理，提出数据/  模型混合驱动的智联生产线自主智能协同控制与优化理论方法，攻克数据、模型耦合不足和强扰动条件下的协同认知、推理决策与自主控制等核心关键技术；研究数据/模型混合驱动下的生产线人机物自主认知协同机理，研究残缺数据与不精确模型的智能解析；数据/模型混合驱动的协同预测、决策和自主控制，构建具备领域知识迁移学习能力的生产制造过程资源协同智能决策优化方法。

考核指标：形成数据/模型混合驱动的人机物智联生产线认知制造系统创新性理论体系架构，提出协同认知与交互、自主协同  控制与优化决策的理论方法；构建生产线自主智能协同效能评估 与验证系统1 套；在汽车、电子、家电等3 类以上行业开展应用原理验证，在数据、模型不完整和非合作对抗环境下，自主智能协同任务完成率提高30%以上；获得软件著作权≥5 件，申请发明专利≥5 项，撰写专著1 部，形成标准3 项以上。

1.11 基于5G 的工业互联网信息安全技术

研究内容：研究基于5G 通信技术工业互联网制造系统的安全威胁来源及其种类，建立制造系统工业互联网有线和无线网络混合系统的信息安全防护模型；研究基于5G 工业网络的制造系统信息安全指标体系；研发基于5G 工业网络制造系统典型行业应用的原型系统；对5G 工业网络智能制造系统的信息安全指标进行测试和评价；建立基于5G 技术的智能制造系统的信息安全知识库。

考核指标：揭示基于5G 的工业互联网智能制造系统脆的弱性机理；建立智能制造系统信息安全防护模型，提出15 项以上危险和威胁识别、风险分析、防御防护、监视检测和恢复等新原理、新技术和新方法；构建1 个基于5G 工业网络制造系统典型行业应用的原型系统，能够实现对现场控制、生产线监控和车间管理等三类系统安全性能进行测试、分析和验证；获得软件著作权≥5  件，申请发明专利≥5 项，撰写专著2 部，制定国家、行业或核心企业标准1 项。

1.12 工业现场无线控制系统架构和设计方法

研究内容：研究工业无线实时数据采集与可靠传输技术，研究5G 接入场景下、多种无线网络共存的全流程数据获取方法，构建无线泛在感知/控制车间现场网络架构；研究复杂现场环境下，异构无线网络融合抗干扰技术、多网无线感知数据聚合估计模型，开发嵌入式融合感知终端；研究邻居节点感知能力与网络拓扑动态变化关系，开发工业现场大规模无线节点自动部署算法，实现有线网、无线网高效融合传输。

考核指标：研发面向高速工业现场数据采集设备，可以针对至少20 种采集数据节点进行网络自适应优化配置；研发工业无线物联成套设备和解决方案，网络节点数不少于100 个，数据传输时延不超过10ms，实现20 种以上的工业设备和3 种以上工业软件的互联与互操作应用；实现有线/无线协议的融合，支持现场总线数量不少于5 种，无线协议不少于5 种；形成自主可控的现场级无线通讯协议与标准，撰写专著1 部，获得软件著作权≥5 件，申请发明专利≥5 项；制定国家、行业或核心企业标准不少于5 项。

1.13 5G-TSN 网络实时传输基础理论与关键技术

研究内容：研究5G-TSN 网络实时传输理论，提出5G-TSN 资源建模与描述方法；研究5G URLLC 在典型实时、可靠的工业应用中的时间同步、高可靠桥接、QoS 管理、本地部署等关键技术；研究5G URLLC 与TSN 协同融合的实时调度机制，保证物料传输、巡检中的定位导航、图像传输等工业应用异构数据的实时性、可靠性、同步性。

考核指标：完成5G-TSN 网络实时传输理论方法，开发3 套以上适应车间联网的基于IPv6 和5G 通信的工业全互联新型网关， 实现应用原理部署，达到跨 5G-TSN 网络传输时延小于1ms，传输可靠性达到99.99%，时钟同步精度小于100ns；结合物料传输、巡检典型工业应用，构建5G-TSN 网络实验验证平台1 套，获得软件著作权≥5 件，申请发明专利≥5 项，撰写专著1 本。

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共性关键技术

2.1 三维CAD 几何引擎开发

研究内容：研究三维CAD 几何引擎软件内核的开放架构；研究基于国际标准的三维CAD 几何引擎数据结构；研究曲线和曲面设计和高精度拟合等几何算法，以及算法质量自动评判机制；研究高精度三维数字模型重建技术；开发三维CAD 几何引擎。

考核指标：建设三维CAD 几何引擎研发平台，支持共同研发单位数≥10。对于拓扑变化的参数化造型，在提升拓扑元素辨识正确率的同时，辩识时间≤1 秒（50 个操作以内）。B 样条曲线和曲面拟合精度提高30%，计算时间减少25%。与点距最小化（Point Distance Minimization）方法相比，拟合网格曲面的B 样条可展曲面可展性最大夹角小于1 度。基于消费级深度相机的实时动态三维重建误差小于2 毫米。

有关说明：由企业牵头申报。

2.2 三维CAD 软件技术规范与评测

研究内容：研究三维CAD 软件测试技术、测试标准，形成三维CAD 软件产品评测技术体系与评测规范；研发国产三维CAD 软件评测的支撑软件工具；开展国产三维CAD 软件产品的源代码、功能、性能、安全性等方面的评测，形成评测报告。

考核指标：形成1 套三维CAD 软件产品的评测体系、评测规范和支撑软件工具，建立1 套三维CAD 软件测试环境。完成国产三维CAD 软件产品的量化评测工作，并对每个国产三维CAD 软件产品形成评测报告，要求涵盖国产三维CAD 软件产品的功能指标和性能指标，完成相关三维CAD 软件的源代码安全性测试报告。

有关说明：由企业牵头申报。 

2.3 通用三维CAD 系统软件产品

研究内容：突破面向工业设计的大体量模型设计、高品质曲 面建模等核心技术；研究面向大模型参数化设计的增量式备份机  制及快速回滚技术、面向大装配的主骨架模型分层设计与优化技  术、多核多线程的并行化等关键技术，形成配套算法工具包和模 型库；研发支撑大体量、大装配设计等具体场景的三维CAD 系统软件，并在典型行业应用验证。

考核指标：突破5 项以上大体量模型设计、高品质曲面建模等核心技术，研发1 套支持通用三维CAD 系统软件，实现不低于4000 万三角面片、帧数不低于30 帧的实时渲染能力、不低于10万零件数量的模型编辑能力；申请发明专利不少于10 项，制定国家、行业或核心企业标准2 项；在航天、机械、模具、电子等不少于5 个行业得到应用，市场销售10000 套以上。有关说明：由企业牵头申报。

2.4 支持协同研发的云架构CAD 系统

研究内容：研究支持协同研发的云化CAD 系统架构；研究高品质曲面建模、容差建模技术；研究云架构CAD 模型可视化技术；研究大数据驱动的三维智能检索技术；研发新一代基于云架构的自主三维CAD 系统；在航天、通用机械、消费品等行业应用，显著提高国产工业软件的技术水平和我国制造业的自主创新能力，并确保工业软件的安全可控。

考核指标：研发自主知识产权支持协同研发的云架构CAD 系统；曲面建模能够实现G1、G2 连续，容差建模方面能够支持主流CAD 软件如CATIA、NX 的模型，并能够流畅进行剪裁、布尔运算等操作；能够支持10 万零件、亿级面片以上装配的可视化；能够支持基于图片、STL 模型等方式的三维模型搜索；支持1000人以上同时在线设计；在2 个以上行业开展应用，显著提升产品设计效率。

有关说明：由企业牵头申报。

2.5 流程行业配方产品数字化辅助设计软件

研究内容：研究流程行业配方产品数字化设计的物化机理、规律表征、协同设计方法，形成完整的数字化设计技术方法体系；攻克原料数字化、质量性能仿真评估、计算机辅助配方设计、工艺优化、品质快速检测与控制等核心关键技术，研发形成配套算法工具包和模型库；研发流程行业配方产品数字化辅助设计系统软件，选择行业典型企业进行应用验证。

考核指标：建立至少2 个领域配方产品的数字化辅助设计技术体系，形成算法包和模型库1 套；研发形成协同、智能的配方产品数字化辅助设计系统1 套，申请发明专利不少于10 项，总体技术达到国际领先水平；在至少2 个领域的大型企业完成应用验证，提升新产品研发效率50%以上，降低产品研发与维护成本在30%以上。

有关说明：由企业牵头申报。

2.6 复杂工业装备结构拓扑优化核心算法与软件

研究内容：研究复杂工业装备结构拓扑优化新型数值算法、显式几何优化设计方法；研究结构拓扑优化参数化模型驱动技术、支持结构尺寸/形状/拓扑多类型设计变量的高效灵敏度分析技术；研究开放式结构拓扑优化软件体系架构、软件动态组装机制；开发复杂工业装备结构拓扑优化核心算法与软件，面向重点行业开展应用验证，建立基于互联网的结构拓扑优化技术研发与应用的协同创新生态。

考核指标：突破传统结构拓扑优化计算复杂性和效率瓶颈，相同结果分辨率下典型大规模算例计算效率提升40%以上；开发自主版权结构拓扑优化软件系统1 套，主要功能与国际同类软件系统相当；软件平台支持100 个以上计算插件动态装配与运行；建立1 个基于互联网的开源/共享的结构拓扑优化研发社区；完成5个以上行业典型应用案例。

有关说明：由企业牵头申报。

2.7 面向复杂装备的CAE 云服务平台研发

研究内容：研究全链路（前处理/数值求解/后处理）CAE 软件多模块融合模型，多相多态、多模式、非连续介质的自动化软件耦合方法；研究面向复杂装备、跨域异构环境下的资源调度方法，支撑自适应计算耦合策略；研究跨域异构计算集群的CAE 软件快速求解技术、软件构件化技术，建立体系化的开源构件库；研究基于容器的服务微化方法，建立CAE 软件模块微服务体系，构建面向用户的个性化自主开发云服务环境，支撑复杂装备CAE 的自由开发生态，在盾构、高铁等典型行业进行应用验证。 

考核指标：研制面向复杂装备的全链路CAE 云服务平台，优化跨域异构集群计算效能，具备启发式多模式耦合机制；建立面向复杂装备特殊环境的CAE 软件套件，核心软件构件不少于60 个；研究开源化第三方开发环境，支持高效的定制开发，培育第三方开发生态，贡献实体不少于1000 家；在盾构等复杂边界条件的装备行业应用验证；申请发明专利或登记软件著作权不少于20项，形成开发标准不少于1 项。有关说明：由企业牵头申报。

2.8 跨区动态作业装备集群协同运维技术与软件

研究内容：研究跨区动态作业装备集群协同运维模式；研究 时空约束的装备集群作业管理技术，跨区动态作业路径规划与任  务优化技术；研究数据驱动的多层级运维服务网络规划技术，服  务资源动态优化技术；研究跨区动态作业与运维服务的协同优化  技术，大数据驱动的备件精准预测技术；开发跨区动态作业装备  集群协同运维算法与支撑软件，并在典型行业进行应用验证。

考核指标：提出不少于3 种跨区动态作业装备集群协同运维模式，突破5 项以上跨区动态作业装备集群协同运维关键技术，构建动静结合式资源节点布局服务网络，开发1 套跨区动态作业装备集群协同运维支撑软件；与项目成果应用前相比，服务资源利用率提高30%以上、运维成本降低30%以上；申请发明专利或登记软件著作权不少于5 项，在农机装备行业实现不少于10000 台在役装备协同运维应用验证。 

有关说明：由企业牵头申报。

2.9 高安全装备智能运维服务支撑软件

研究内容：研究高安全装备跨设计/建造阶段装备可靠性知识综合与提取方法，大规模高通量多模态工况接入技术；研究装备  健康评估与寿命预测高置信度算法、高安全装备运维成本控制与  大修工程风险预测评估技术、多维度数字化检修规划技术、高安  全装备远程运维与排故仿真训练技术；建立高安全装备可靠运行  的核心模型与算法库；研发高安全装备智能运维服务支撑系统软  件、开发核心算法库与软构件，选择典型企业进行应用验证，提  升高安全装备运维效率与精准运维能力。

考核指标：开发高安全装备智能运维服务支撑软件，支持大规模高通量工况接入，支持10 万测点规模，减少运营准备时间30%，缩短单台装备维修工期10%，降低装备全生命周期运维成本20%。在我国核电、化工等高安全领域装备进行应用验证。

有关说明：由企业牵头申报。

2.10 大型旋转机组健康管理系统软件

研究内容：研究大型旋转机组作业与运维服务的协同优化理 论、整机及关键核心部件早期征兆故障预测技术；研究全寿命全  系统多维数据优化治理技术、基于机器学习/深度学习健康定量评价方法；研究作业任务约束下的群体维修决策协同优化技术、全  系统耦合的整机与部件协同优化技术、建立价值导向与数据驱动  的群体维修决策技术体系；开发旋转机组通用类故障预诊与健康评估等模型与算法，研发大型装备旋转机组健康管理系统软件，并开展行业示范应用。

考核指标：突破不少于5 项大型旋转机组健康管理核心关键技术，开发1 套大型旋转机组健康管理系统软件，提出至少10 个健康预测算法模型、10 个以上故障指示标尺，在航空发动机、燃气轮机等军民领域实现3000 台套以上的大型旋转机组健康管理示范应用，制定国家、行业和企业标准5 项以上。有关说明：由企业牵头申报。

2.11 工程机械能耗分析与优化控制软件

研究内容：研究揭示工程机械发动机、泵及负载联合运行特 性，突破工程机械设备节能匹配优化整定与分析的核心技术，研  究工程机械节能优化策略、装备运行状态数据采集与可视化分析  等关键技术，开发工程机械设备节能匹配优化整定与分析系统软  件，并在挖掘机、泵车等工程机械进行系统应验证。

考核指标：突破5 项以上工程机械设备节能匹配优化整定与分析的核心技术，开发1 套工程机械能耗分析与优化控制软件，提出至少5 项核心控制优化算法模型，实现对现有设备节能提升3%~5%，在5 家以上的企业中得到示范应用，制定国家、行业和企业标准5 项以上。

有关说明：由企业牵头申报。

2.12 制造大数据分析关键技术与算法

研究内容：研究智慧企业设计资源、管理流程、制造过程、制造服务的大数据分析方法与关联挖掘方法，形成制造企业跨时  空尺度制造数据耦合与分析机制；研制全类型制造大数据智能分  析算法，开发面向个性化、服务化和智能化等模式的企业制造大  数据分析算法库；研制制造大数据的设计、制造、服务和管理的  可视化分析系统；构建流程行业和离散行业的典型数据集，形成  行业解决方案。

考核指标：开发不少于50 种算法的智慧企业制造大数据分析算法库；研制具有个性化、服务化和智能化等模式的制造大数据  原型平台，提供企业制造大数据分析算法库。研发流程行业和离  散行业的典型行业验证数据集，提供流程行业智能化或离散行业 个性化的制造大数据解决方案；出版专著1 部及以上，申请发明专利或取得著作权不少于10 项，制定1 项及以上国家、行业或核心企业相关标准。

有关说明：由企业牵头申报。

2.13 制造过程质量大数据分析平台软件

研究内容：围绕产品质量提升的需求，研究涵盖产品设计数据、工艺信息、生产制造过程数据、产品检测数据等产品质量大数据的模型及管理方法；研究制造过程质量控制与优化、高精度质量在线监测与预测、基于数据循证的质量问题溯源等关键技术；研究质量大数据驱动的产品创新设计与工艺优化方法；开发制造过程质量大数据分析的核心算法与工具软件，构建制造过程质量大数据分析平台；在航空、航天、汽车、轨道交通等典型行业开展应用示范。

考核指标：攻克制造过程质量预测、控制与优化、质量问题溯源等5 项关键技术，提供质量大数据处理关键核心模型及算法不少于5种，研发的制造过程质量大数据分析平台处理质量相关信息的数据承载能力＞1T，质量预测精度高于80%，通过产品制造过程质量控制与优化降低产品缺陷率30%以上。申请发明专利不少于10 项，形成5 个典型行业解决方案，制订国家、行业或核心企业标准不少于3 项。

有关说明：由企业牵头申报。

2.14 工业智能应用软件开发与运行工具

研究内容：研究时间序列等工业多源异构数据高性能读写、 高效率存储、一体化管理等关键技术；研究从数据源、数据集到  数据服务的面向数据工程的开发方法；研究面向相似差异化工业  场景的深度迁移学习算法模型；构建工业数据质量画像、异常检  测、质量修复等数据治理体系；研制基于大数据平台的可视化数  据分析流程化开发、自动部署运行环境与支持流程知识挖掘的软  件系统。

考核指标：形成1 套国际领先的深度迁移学习算法库并完成开源，研发1 套工业智能应用软件开发与运行工具，支持不少于100 个工业智能化应用的开发，申请发明专利或软件著作权不少于10 项，在100 家以上的中国制造业500 强企业应用验证。有关说明：由企业牵头申报。 

2.15 新型高复用工业管理软件构建方法与工具

研究内容：研究业务数据分层多维建模方法；跨领域大规模 全类型单一数据源管理方法；构建制造企业全局数据空间；研究 多源异构数据抽取/转换/加载技术；SQL/NoSQL 混合模式工业大数据高效处理技术；构建企业工业大数据中台；研究低耦合、轻 量化工业软件构建方法；提出高复用平台化工业管理软件开发框 架，研发基于云架构的工业管理软件集成开发与运行平台。

考核指标：支持PB 级工业大数据管理能力；支持工业管理软件的快速开发，开发效率提升50%以上；申请发明专利或软件著作权不少于10 项，在企业资源管理、产品智能服务等工业管理软件快速开发中得到应用验证。

有关说明：由企业牵头申报。

2.16 基于数字孪生的智能装配车间质量预测与控制技术

研究内容：研究智能装配车间多源异构数据融合技术，建立虚实环境中复杂产品装配全过程数字化镜像，实现智能装配车间高保真数字孪生建模与装配状态虚实精确同步；研究复杂装配过程数字空间—物理空间的交互与反馈机理，提高欠采样情况下数字孪生仿真的智能性，实现考虑复杂产品装配性能在线精准预测，提升数字孪生预测的可信性。研究融合视觉、位置、形变等多源传感数据的装配在线补偿与精准控制技术，实现基于数字孪生的复杂产品装配质量波动抑制。

考核指标：提出复杂产品智能装配车间数字孪生高保真建模、高置信仿真、高精准预测理论与方法，编写专著1 本。开发一套智能装配车间数字孪生和产品数据可追溯的管控软件，提供10项以上智能装配车间数字孪生工具集，支持10 种以上工艺数据在线感知，实现智能装配车间质量预测与管控。在航空航天、电子信息等行业中验证应用。申请发明专利或取得著作权不少于20 项。

有关说明：由企业牵头申报。

2.17 复杂产品加工全要素的数字孪生建模与仿真软件

研究内容：研究基于跨领域、多尺度知识模型的制造系统关键要素的多层次建模方法，提出制造系统数字孪生开发软件构架；研究综合考虑几何学、切削力学、动力学、运动控制的复杂产品加工过程多物理全要素数字孪生系统，开发复杂产品加工过程的精确数字孪生物理模型库；研究加工产线零件精度、设备运行状态的泛在感知技术，提出基于工艺特征要素的批量产品加工质量虚拟检测方法；研究复杂产品加工的数字孪生CAE 系统实现技术，实现“验证即生产”的数字孪生模型在物理世界的映射。

考核指标：开发1 套生产过程仿真、语义化编程与组态的数字孪生软件工具；开发1 套复杂产品加工过程全要素的数字孪生系统，支持仿真系统精度验证；开发1 套基于CPS 和虚拟量测方法的复杂产品加工质量在线预测系统，具备对加工设备状态、零  件综合轮廓精度和表面质量、刀具及工艺状况的监测与趋势预测  能力，支持制造系统数字孪生的构建；申请发明专利或者软件著 作权15 项，撰写专著不少于1 本。在航空、核电等行业关键零部件加工中进行验证。

有关说明：由企业牵头申报。

2.18 面向云定制的分布式智能产线协同管控集成技术

研究内容：研究基于先进网络化连接的分散生产资源与制造 任务的社会化智能工厂的匹配方法，研究制造系统独立单元异构  数据标准化方法，开发面向云定制的产品个性化需求管理和制造  任务的调度技术；研究分布式制造装备、供应链中检测设备等多  源异构数据采集与集成、数据挖掘与数据融合技术，研究分布式  制造过程的产品制造质量和设备状态网络化可视化管控方法，开  发适应分布式智能制造装备和产品制造过程的建模、监控、诊断  与过程调整的集成管控系统，实现分布式智能产线生产要素的互  联、控制和多目标多任务协同控制。

考核指标：提出分布式智能工厂生产资源、设备、物料等要素协同控制方法；开发多企业网络化协同运行与决策云平台1 套，具备异构网络融合体系架构；研发1 套适应分布式生产设备与工艺数据采集系统，研制1 套大数据驱动的云制造全流程决策智能生产运行与在线管控一体化系统，具备感知终端—云端信息交互过程的数据传输调度功能；申请发明专利或者软件著作权15 项、撰写专著1 本；在增材制造、高端制造装备等领域进行应用验证。有关说明：由企业牵头申报。

2.19 面向定制化的高端电池大批量制造过程的智能管控技术

研究内容：研究面向高端电池大批量制造过程的数字化仿真、分析与数字孪生技术，研究电池定制化生产过程的工艺变更和产  线重组技术，开发面向高端电池生产的智能工厂设计与工艺能力  分析技术，实现电池制造能力的在线预测与虚拟验证；研究电池  制造过程的关键装备、核心工艺的数据采集、分析与处理技术， 研究基于OPC-UA 标准数据格式的电池制造产线数据通讯技术，开发电池产线生产设备故障诊断、工艺波动、产品质量追踪等管控分析系统，实现电池智能生产的纵向集成。

考核指标：开发基于数字孪生技术的面向高端电池智能产线工艺优化软件1 套、基于生产过程数据分析的设备和产品智能诊断控制决策管控平台1 套、适应两类以上高端电池大批量定制化生产的智能产线1 条，产品合格率达到96%以上，CPK≥1.33；形成完整的电池智能生产的解决方案，制定3 项以上行业或企业相关标准，申请发明专利或者软件著作权10 项，培养1 家以上面向电池智能工厂解决方案供应商。

有关说明：由企业牵头申报。

2.20 离散制造数字化车间物料流、信息流、能量流的动态重构关键技术

研究内容：研究基于5G 无线网络的制造设备对接、物料移动设备的定位导航、及其动态配置和组态技术，研究可重构控制器  的接口与数据交换技术，实现数字化车间制造设备和物料的快速  重构；研究制造设备、生产线和车间系统多源、多层次能量流及 能量效率特性，实现制造过程的能效动态优化；研究基于OPC-UA的数字化车间工艺数据的动态配置和管理技术，开发基于5G 与OPC-UA 的动态集成工具集及数据重构管理系统，实现数字化车间设备、单元、产线等不同层次的数据动态集成。

考核指标：提出基于5G 的移动工作台设备精确定位与自主导航、产线重构及快速接入技术，物料移动设备的自主导航定位精度达到厘米级；研制支持移动工作台路径规划、物料排程、定位导航、实时监测等产线移动操作设备管控软件1 套以上；研发一套数字化车间动态重构管理系统，支持软件定义的生产设备部署、5G 网络系统与工具集的协同处理，5G 系统接入时延＜5ms 的响应，数字化车间动态重构效率提升30%，单位产品能效降低10%；专利和软件著作权20 项以上，撰写专著不少于1 本；在汽车、3C 等离散制造行业进行示范应用。

有关说明：由企业牵头申报。

“可再生能源与氢能技术”重点专项2020 年度项目申报指南