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工信部等三部门印发《电子信息制造业数字化转型(zhuǎnxíng)实施方案》

日前，工业和信息化部、国家(guójiā)发展改革委、国家数据局联合印发《电子信息(diànzixìnxī)制造业数字化转型实施方案》（以下简称《实施方案》），着力(zhuólì)拓展电子信息制造业数字化转型、智能化升级的广度和深度，巩固电子信息制造业稳增长(zēngzhǎng)内生动力，不断提升电子信息技术(xìnxījìshù)和产品对其他行业数字化转型赋能力度，助力推动新型工业化和制造强国建设。

《实施方案(shíshīfāngàn)》落实中央经济工作会议和(hé)《制造业(zhìzàoyè)数字化转型行动方案》有关工作部署，强调要坚持创新(chuàngxīn)引领、统筹(tǒngchóu)谋划、因业制宜、安全有序，深化数字技术应用，推动生产方式和组织形态变革，加快电子信息制造业高端化、智能化、绿色化、融合化发展。《实施方案》明确提出，到2027年，规模(guīmó)以上(yǐshàng)电子信息制造业企业关键工序数控化率超过85%，典型场景解决方案全面覆盖(fùgài)，服务能力明显增强(míngxiǎnzēngqiáng)。到2030年，建立较为完备的电子信息制造业数据基础制度体系，形成一批标志性智能产品，数字服务和标准支撑转型的环境基本完善，向全球价值链高端延伸取得新突破。

《实施方案》围绕加快核心数智技术攻关应用、“点线面”一体化推进数转智改、加快高端化智能化(zhìnénghuà)绿色化协同提级跃升、夯实软硬协同的(de)(de)多元化转型(zhuǎnxíng)(zhuǎnxíng)基础、强化数字化转型服务保障五大方面(fāngmiàn)，提出推进关键核心技术攻关、强化先进(xiānjìn)计算和人工智能赋能作用、加快电子信息产品智能化升级(shēngjí)、挖掘推广重点环节数字化转型典型(diǎnxíng)场景和解决方案、支持建设智慧安全的供应链体系、加快培育(péiyù)高端电子信息智能产品、培育壮大智能化绿色化融合产业、建立健全标准体系、完善数字化转型公共服务体系等18项重点任务，系统推进行业数字化转型、智能化升级，不断完善转型支撑服务体系、强化行业管理体系数字化转型。《实施方案》还发布了覆盖(fùgài)电子信息制造业数字化转型、电子信息技术和产品赋能其他行业数字化转型两个方面的15个典型场景。

《实施方案(shíshīfāngàn)》强调，要加强(jiāqiáng)统筹协调(xiétiáo)、加大资金保障、强化分析评价、加强宣传推广、加强行业数字化人才培养，为电子信息制造业数字化转型提供坚实保障。

关于(guānyú)印发《电子信息制造业数字化转型实施方案》的通知

工信(gōngxìn)部联电子〔2025〕95号

各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团工业和信息化(xìnxīhuà)、发展(fāzhǎn)改革、数据主管部门：

现将《电子信息制造业数字化转型实施方案(shíshīfāngàn)》印发给你们，请结合实际(jiéhéshíjì)，认真贯彻落实。

2025年4月(yuè)22日

电子信息制造业数字化转型实施方案(shíshīfāngàn)

电子信息制造业(zhìzàoyè)是(shì)国民经济(jīngjì)的战略性、基础性、先导性产业，规模总量大、产业链条长、涉及领域广，是推动实体经济与数字(shùzì)经济深度融合、推进新型工业化、培育壮大新质生产力的重要领域。为落实《制造业数字化转型行动方案(fāngàn)》，推动电子信息制造业数字化转型、智能化升级，巩固电子信息制造业稳增长内生动力，加快制造强国(qiángguó)建设，制定本实施方案。

以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻落实党的二十大和(hé)二十届(jiè)二中、三中全会精神，全面落实全国新型(xīnxíng)工业化推进大会部署，加快实体经济与数字经济深度融合，坚持(jiānchí)创新(chuàngxīn)引领、统筹谋划、因业制宜、安全(ānquán)有序，深化数字技术应用，提高电子信息制造业数字化、网络化、智能化水平，推动生产方式和组织形态(xíngtài)变革，打造发展新模式、新业态，培育新增长点，加快电子信息制造业高端化、智能化、绿色化、融合化发展，为推进新型工业化、建设现代化产业体系(tǐxì)提供有力支撑。

到2027年，电子信息制造业数字化转型、智能化升级(shēngjí)的新型信息基础设施基本完善，规模以上电子信息制造业企业关键工序数控化率超过(chāoguò)85%，先进(xiānjìn)计算、人工智能深度(shēndù)赋能行业发展。典型场景解决方案全面覆盖，形成100个以上典型场景解决方案，服务能力明显增强，形成不少于100家面向电子信息制造业的专业化(zhuānyèhuà)服务商“资源池”。标准(biāozhǔn)支撑体系基本形成，数字化转型人才梯队基本建立。

到2030年，转型场景更加丰富，建立较为完备(wánbèi)的(de)电子信息(diànzixìnxī)制造业数据基础制度体系，电子信息制造业工业数据库基本建成，形成一批标志性智能产品，数字服务和标准支撑转型的环境基本完善，数字生态基本形成，转型效率和质量大幅(dàfú)提升，向全球价值链高端延伸取得(qǔde)新突破。

（一）加快(jiākuài)核心数智技术攻关应用

1.推进关键核心技术攻关。推动研究电子信息(diànzixìnxī)制造业(zhìzàoyè)数字化转型关键技术创新路线图。采用“揭榜挂帅”机制加强转型关键技术研发，重点突破高精度高速工业控制、智能(zhìnéng)(zhìnéng)(zhìnéng)设备集成、复杂系统(xìtǒng)仿真推演、无损检测、可靠性管理等(děng)关键共性(gòngxìng)技术，提升设备自动化编程（EAP）、电子设计自动化、PCB设计、产品生命周期管理、制造执行、质量管理、智能不良根因分析等系统及软件水平。研制(yánzhì)智能工控计算机、工业智能传感设备、中大型可编程逻辑(luójí)控制器（PLC）、数据采集与监视控制系统（SCADA）等关键工控设备及系统，以及智能装备、工业软件和系统解决方案。鼓励产学研联合建设电子信息数字化转型创新平台，协同开展前沿技术攻关。

2.加快先进通用技术推广应用(yìngyòng)。以整机产品和系统创新带动产业链配套体系优化完善，打造先进计算、人工智能、虚拟现实等数智技术应用标杆，加快全产业链数字化(shùzìhuà)转型、智能化升级。发挥(fāhuī)首台（套）、首批次(cì)、首版次政策作用，加快安全可靠(ānquánkěkào)先进工控设备、智能装备和工业软件在电子信息制造业应用。鼓励应用智能感知(gǎnzhī)、虚拟现实、增强现实、沉浸音频等技术推动(tuīdòng)实数融合应用创新，加快智能可穿戴设备、智能机器人等创新产品试用推广。

3.推动(tuīdòng)数据要素价值加快释放(shìfàng)。引导企业建立健全数据管理制度(zhìdù)，推动数据管理相关标准贯标。大力发展基于(jīyú)数据洞察、数据贯通、数据挖掘(shùjùwājué)的新品研发、协同制造、增值服务等新模式，深化典型场景数据分析应用(yìngyòng)。加快推动电子信息产品由数据物质载体向数据综合服务转变，提升电子信息制造业转型升级效能。支持建设电子信息产业大脑，融合贯通产业链、供应链、服务链、创新链、知识(zhīshí)链，推进数据驱动的产业升级、创新服务和产业治理。

4.强化先进计算、人工智能(zhìnéng)赋能(fùnéng)作用。推进(tuījìn)先进计算技术赋能新质生产力，激活先进计算在(zài)数据高效处理、设计仿真优化、技术产品研发、生产精细管理、业务模式创新等方面广泛应用(guǎngfànyìngyòng)。鼓励骨干企业基于通用大(dà)模型(móxíng)打造适应电子信息制造业复杂任务环境、具备跨模态数据处理能力的行业级、场景级大模型，形成一批可泛化(fànhuà)、可推广高质量数据集，培育一批标杆应用场景，带动电子信息制造业全方位、全链条优化升级。谋划(móuhuà)建设垂直行业大模型中试、测评等公共服务平台，推动大模型行业适配和商业化应用。推动创成式设计、设备故障预测、工艺(gōngyì)参数自动调优、质量视觉检测、工业知识智能问答等典型场景中的先进计算、人工智能深度应用。

（二）“点线面”一体化(yītǐhuà)推进数转智改

5.挖掘推广(tuīguǎng)重点(zhòngdiǎn)行业数字化转型典型场景和解决方案。面向电子信息(diànzixìnxī)制造业(zhìzàoyè)研发设计、生产制造、质量管控、仓储物流、经营管理、增值服务、供应链管理、赋能应用等(děng)刚需、高频、复杂典型场景，沉淀共性需求，研发推广一批见效快、成本低、针对性强、标准化程度高的“小快轻准”解决方案。指导(zhǐdǎo)发布电子信息制造业数字化转型场景清单和典型案例，支持(zhīchí)发布数据要素(yàosù)、知识模型、工具软件、人才技能等数字化要素清单，推广工业互联网与电子信息制造业融合应用场景。支持数字化水平较高的企业开发共享数字化解决方案。

6.推进产业链供应链智慧安全建设。鼓励具备条件的地区制定数字化(shùzìhuà)(shùzìhuà)(huà)转型实施方案，强化重点地方产业链供应链智能化和安全化水平。充分发挥整机产品牵引作用，构建问题导向和需求(xūqiú)导向的上下游数字化转型协同创新体系，加强核心技术、关键零部件等支撑能力建设，推动中小企业主动融入大企业产业链供应链。鼓励龙头企业开发和共享(gòngxiǎng)供应链上下游采供销协同、一体化质量管控、联合(liánhé)排产等平台(píngtái)，提升全链条数字化水平。

7.加快重点(zhòngdiǎn)集群(jíqún)和园区智能化升级。重点支持新一代信息通信(tōngxìn)、集成电路、先进电池材料等作为主导产业的国家高新区及其他重点园区，加快先进计算中心(jìsuànzhōngxīn)、新一代移动通信、工业互联网等新型基础设施规模化建设应用，建设高标准数字园区。鼓励电子信息(diànzixìnxī)制造业领域集群公共服务(gōnggòngfúwù)平台互联互通，加快基础设施、数据要素、技术人才等资源共建共享。

（三）加快高端化智能化绿色化协同(xiétóng)提级跃升

8.加快(jiākuài)高端电子信息产品智能(zhìnéng)化升级。有序推动智能产品创新研发，推动智能产品分类代码研究，培育高端智能化电子产品等(děng)新兴领域。深化先进计算、智能控制、人机交互、大数据等技术在人工智能终端产品的应用，加快发展(fāzhǎn)智能传感器(chuángǎnqì)、智能移动终端、智能语音交互系统、智能可穿戴设备等，提升(tíshēng)产品“含智量”。发展智能互联架构、智能组网、异构产品联接、集中控制等技术，推动形成智能产品高效(gāoxiào)互联生态。

9.打造数字化智能化(zhìnénghuà)转型标杆。贯彻落实工业重点行业领域设备更新(xīn)和技术改造(jìshùgǎizào)指南，推动电子信息制造业关键工艺技术和工艺设备数字化改造升级。鼓励智能制造能力成熟度高的企业加快部署(bùshǔ)智能装备和工业软件，推广模块化、成组和产线(chǎnxiàn)重构等(děng)技术，支持建设面向新一代电子信息产品的智能柔性产线。推动构建智能工厂梯度培育体系，支持电子信息制造业企业加快建设一批(yīpī)行业领先的智能工厂和5G工厂，推动电子信息“专精特新”中小企业数字化改造应改尽改，形成可复制(fùzhì)推广的新经验、新模式。

10.培育壮大智能化(zhìnénghuà)绿色化融合产业。持续挖掘能源电子增长新动能，加快先进(xiānjìn)计算、工业互联网、物(wù)联网、人工智能(réngōngzhìnéng)等数智技术在锂电池、光伏产品研发及制造过程应用。推进智能功率预测、智能场站运营等新模式，促进(cùjìn)光伏发电和储能的数据共享，培育壮大数字化绿色化协同的融合产业。

11.打造(dǎzào)重点产品全生命周期碳排放可信数据空间(kōngjiān)。聚焦锂电池、光伏、消费(xiāofèi)电子(diànzi)、新型显示等重点产品，推动企业建设碳足迹基础数据和产品全生命周期数字化碳管理平台，推动全产业链(chǎnyèliàn)碳排放数据核算和共享。强化先进计算、物联网、人工智能、区块链、工业互联网标识解析等技术在(zài)碳排放监测预警中的应用，持续提升碳排放数据核算精准化和可信度。

（四）夯实(hāngshí)软硬协同的多元化转型基础

12.加强新型信息基础设施(jīchǔshèshī)建设。统筹推进先进计算产业发展，加快网络、算据、算力、算法等融合贯通，推动高性能计算、智能计算、云边端协同(xiétóng)计算等创新发展，完善边缘(biānyuán)计算中心网络布局，建设高可靠、高性能、广连接(liánjiē)的新型信息基础设施。推动新型信息基础设施深度赋能电子信息制造业应用，加快先进计算、5G-A、千兆光网(guāngwǎng)、工业互联网(hùliánwǎng)、人工智能在电子信息制造业中的规模化应用。

13.建立健全标准(biāozhǔn)(biāozhǔn)体系。组织编制电子信息制造业重点行业智能制造标准体系建设指南，加快(jiākuài)研制一批行业应用、典型场景(chǎngjǐng)和(hé)智能产品等重点标准，构建(gòujiàn)电子信息制造业数字化转型标准群。加快制定主数据、元数据、数据质量(zhìliàng)、数据管理等数据标准，推动数据管理国家标准贯标。推动建立电子信息制造业数字化转型标准化工作组织，统筹重点细分行业数字化转型领域的标准研制和推广应用，引导专精特新企业主导或参与标准制定。

14.强化网络和数据(shùjù)(shùjù)安全治理。指导电子信息制造企业建立健全工业控制系统(kòngzhìxìtǒng)和信息系统的网络安全(wǎngluòānquán)防护制度。面向企业开展网络安全分类(fēnlèi)分级管理，加强工业控制系统、设备安全防护能力建设(jiànshè)，加大(jiādà)网络安全投入，提升网络安全防护水平。推进电子信息制造业细分行业领域重要数据识别等标准规范研制。指导企业健全完善数据安全管理制度，开展重要数据识别与目录(mùlù)备案，加强分类分级防护，落实风险评估要求，强化风险监测与应急处置能力，提高数据安全保护水平，促进数据要素流通和数据资源开发利用。指导和支持(zhīchí)第三方机构开展工控安全评估、数据隐私安全保护等评估。

（五）强化数字化转型服务保障(bǎozhàng)

15.培育数字化转型服务商。推动电子信息制造业(zhìzàoyè)数字化转型服务商建立“咨询策划+路径规划+实施(shíshī)监督+跟踪评价”全栈式(shì)服务能力，提升全流程服务供给水平(shuǐpíng)，培育一批场景型服务商、高水平系统集成服务商和出海一站式数字化服务商。指导开展电子信息制造业数字化转型服务商分类(fēnlèi)分级评价、产品和解决方案适配度测评，开展数字化转型服务商分类分级评价规范(guīfàn)标准研制和贯标。研究(yánjiū)发布更新电子信息制造业优质数字化转型服务商、产品和解决方案目录。

16.全面(quánmiàn)开展数字化(shùzìhuà)转型诊断评估。制定电子信息制造业数字化转型诊断评估实施方案，提供诊断评估和能力(nénglì)建设(jiànshè)参考指引。引导地方建立长效评价机制，对电子信息制造业重点企业“建档立卡”，依托制造业数字化转型综合信息平台(píngtái)和行业公共服务平台，大力开展现场评估诊断、中小企业(zhōngxiǎoqǐyè)数字化水平评测，做到“应评尽评”“应检尽检”。

17.完善数字化转型公共服务体系(tǐxì)。推动建立电子信息制造业数字化转型促进中心、中试平台，协同(xiétóng)打造数字生态发展共同体。打造面向电子信息制造业数字化转型的数据集、技术库(kù)、工具箱和资源(zīyuán)池，持续提升政策宣贯、标准咨询、人才培训、供需对接等服务水平(fúwùshuǐpíng)，夯实电子信息制造业数字化转型基础支撑。

18.健全数据驱动的行业管理与企业(qǐyè)服务体系。支持建设电子信息制造业数字化转型智慧平台(píngtái)系统，构建电子信息重点产业链(chǎnyèliàn)“一链一档”、重点企业“一企一码”画像数据库，提升(tíshēng)行业发展的预测(yùcè)预警和动态运行监测水平。研究构建电子信息制造业数字化转型运行监测指标体系，探索主动服务、精准施策、融合共治等(děng)跨部门综合行业管理新模式。

（一）加强(jiāqiáng)统筹协调。建立部门合作、央地联动、产业协同的合力推进机制，全面推动电子信息制造业数字化转型(zhuǎnxíng)重要政策和重大(zhòngdà)项目落地实施。支持组建电子信息制造业数字化转型专家(zhuānjiā)委员会，强化转型重大决策、行业规划、企业实践的分类指导。

（二）加大资金(zījīn)保障。充分运用科技重大专项、重点研发计划等现有专项资金渠道，支持(zhīchí)电子信息制造企业数字化转型共性关键技术攻关与数转智改。发挥国家(guójiā)产融合作平台赋能作用，将先进适用技术纳入支持范围，通过创新金融产品种类等方式，引导金融机构加强(jiāqiáng)对数字化转型的(de)支持。

（三）强化(huà)分析评价。建立电子信息制造业数字化转型常态化评价分析机制(jīzhì)，引导企业主动开展评估评价，根据评估结果制定改进提升方案，依托自身定位有序(yǒuxù)推进数字化转型、智能化升级(shēngjí)。定期(dìngqī)开展电子信息制造业数字化转型水平监测(jiāncè)，建立健全监测结果反馈与优化机制，基于监测结果动态优化数字化转型任务举措，持续提高产业治理能力和水平。

（四）加强宣传推广。引导各地区定期举办电子信息制造业(zhìzàoyè)数字化转型政策、标准宣贯(xuānguàn)培训(péixùn)。征集和发布电子信息制造业数字化转型典型场景和解决方案。支持举办电子信息制造业数字化转型经验交流、智能制造创新大赛、先进(xiānjìn)计算典型应用(yìngyòng)案例征集、先进计算技术创新大赛、供需对接活动，促进数字化转型新模式、新产品、新技术的(de)应用推广。

（五）加强行业数字(shùzì)化人才(réncái)培养。深化产教融合的电子信息制造(zhìzào)业数字化转型人才培养模式，完善产教供需对接机制，支持电子信息制造企业与(yǔ)高校、科研院所(suǒ)合作建立数字技术实训基地，培养行业所需数字化转型复合型人才。依托国家相关人才工程和项目，培养电子信息制造业科技领军人才、创新团队、卓越工程师，积极引进(yǐnjìn)海外高端人才。

聚焦电子信息制造业特点，系统梳理研发设计、生产制造、运维服务等业务环节和经营管理、供应链(gōngyìngliàn)管理等管理环节的关键场景。坚持问题(wèntí)导向(dǎoxiàng)，按照急用(jíyòng)先行的原则，以场景为切入点，推进电子信息制造业数字化转型。包括但不限于以下场景。

一、电子信息制造业数字化转型(zhuǎnxíng)

典型(diǎnxíng)场景1：产品研发

痛点：电子信息产品技术迭代速度极快，研发过程分散度高且依赖物理设备设施，不同研发环节所使用的工具和系统兼容性不足，不同地域或部门的研发团队缺乏统一的协作平台，研发数据难以(nányǐ)实时同步共享，导致跨(kuà)团队、跨部门的协作效率(xiàolǜ)低下(dīxià)，难以快速适应新技术或新需求的变化(biànhuà)。

改造(gǎizào)目标：数字化协同研发

实现方式和需要条件：数字化协同研发利用先进计算技术为不同区域、部门甚至企业之间的(de)协作提供统一(tǒngyī)平台，消除信息孤岛(gūdǎo)，提高研发效率。通过统一计算协作平台，根据需求动态调整计算资源，为设计、仿真、测试提供高性能的计算资源，降低设备(shèbèi)购置和维护成本，缩短(suōduǎn)研发周期。

重点适用行业(hángyè)：新型显示行业、先进计算行业、消费电子行业。

典型场景2：产品设计(chǎnpǐnshèjì)

痛点：电子产品结构复杂度和(hé)功能性能要求不断提升，部分企业在(zài)仿真验证方面的建设滞后，机理模型构建不全面，仿真分析与测试数据无法有效关联，企业在产品设计和试生产过程中(zhōng)存在反复修改、多次试验等(děng)现象，甚至(shènzhì)产品交付后可能出现批量性缺陷，导致后期额外的产品召回和返修成本。

改造目标(mùbiāo)：虚拟试验与调试

实现方式和需要(xūyào)条件：搭建仿真平台(píngtái)，面向产品功能、性能、可靠性等方面，采用计算(jìsuàn)机辅助设计工具进行三维(sānwéi)建模，应用先进计算、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。将仿真平台与物理测试系统平台的数据关联(guānlián)，通过物理测试数据曲线与仿真分析数据曲线对比(duìbǐ)分析，不断优化仿真模型，逐步提升仿真预测的准确性。

重点适用行业(hángyè)：通信设备行业、先进计算行业。

典型场景(chǎngjǐng)3：生产工艺优化

痛点：电子产品生产工艺参数众多，工艺参数修改频繁，随着技术升级(jìshùshēngjí)和终端应用的需求多样化，电子产品越来越(yuèláiyuè)微型化、精密化，对(duì)生产工艺及生产效率的要求越来越高。生产过程工艺参数易漂移，产品良率(liánglǜ)波动大，人工调整工艺参数工作量大，异常(yìcháng)处理速度慢，无法及时响应生产需求。

改造目标：工艺动态(dòngtài)调优

实现方式和需要条件：建立生产过程全流程一体化管控平台，应用(yìngyòng)先进计算、工艺(gōngyì)机理分析(fēnxī)、多尺度物性表征(biǎozhēng)和流程建模、机器学习等技术，构建工艺参数预测模型(móxíng)，实现批次化生产过程工艺参数动态监测与控制，通过对各批次生产数据、设备状态和产线产能、产品良率和质量控制指标等参数动态分析，进行工艺优化。

重点适用行业(hángyè)：通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业(diànzihángyè)、新型显示行业、基础电子行业、能源电子行业。

典型(diǎnxíng)场景4：生产计划调度

痛点：电子产品升级换代(shēngjíhuàndài)快，客户要求复杂多变(fùzáduōbiàn)，多品种小批量生产已成常态，且(qiě)客户对于产品交付周期要求越来高，部分企业无法集成采购供应、生产执行、仓储物流(wùliú)等数据，难以实现科学有效的计划调度。

改造目标：智能排产(páichǎn)调度

实现方式和需要条件：根据市场和客户个性化的要求(yāoqiú)，实时监控(jiānkòng)采购供应、生产要素、制造执行等数据(shùjù)，通过设置多类约束条件和策略，形成多种排产方案，最大化分配和使用(shǐyòng)资源，动态下达详细作业计划。同时，针对生产异常及时预警，根据异常事件类型自动推荐和调整生产计划调度(diàodù)方案。

重点适用行业(hángyè)：通信设备行业、先进(xiānjìn)计算行业、时空信息行业、消费电子行业、新型显示行业、基础电子行业。

典型场景5：生产线升级(shēngjí)改造

痛点：电子信息产品订单多样性和定制化需求日益增长，面对(miànduì)小批量、多批次生产场景时灵活性不足，生产线需要频繁调整设备设置(shèzhì)和工艺流程，以适应不同产品的规格和需求，频繁调整增加(zēngjiā)设备停工时间，生产人员需要花费(huāfèi)更多时间来适应新(xīn)操作流程，延长了生产周期，增加了生产成本。

改造(gǎizào)目标：可重构柔性产线

实现(shíxiàn)方式和(hé)(hé)(hé)需要条件：开展标准化、模块化硬件设计，部署自主移动机器人、数字定位系统、柔性工装夹具、智能物流设备，采用5G、TSN等网络技术(jìshù)，构建低时延、高稳定性的无线生产网络，综合应用传感器、AI边缘控制器、产线数字孪生等技术，实现设备互联成组与数据集成，对生产线实时监控，采用智能控制系统，根据订单和工况变化快速(kuàisù)调整和按需配置产线，实现不同产品类别(chǎnpǐnlèibié)的快速切换，减少换线时间和生产停顿。

重点适用行业(hángyè)：通信设备行业、先进计算行业、时空(shíkōng)信息行业、消费电子行业、新型显示行业、基础电子行业。

典型场景(chǎngjǐng)6：设备管理

痛点：电子信息制造业中自动化设备应用(yìngyòng)广泛、种类繁多(fánduō)、更新换代速度快，部分企业设备管理中依然依赖手工记录，设备维修人员技能(jìnéng)要求高，人员流动也会导致设备管理知识传递容易中断，当前设备维护(wéihù)模式多处于被动式维护和经验式维护，紧急故障难以做出科学预判(yùpàn)，故障维修不及时影响生产进度。

改造目标：设备故障诊断与预测(yùcè)

实现方式和需要条件：采用统一的系统平台管理设备(shèbèi)采购、安装、使用、报废全过程，实时监控关键工艺设备运行情况，建立设备数字孪生模型(móxíng)，基于大数据分析和人工智能技术对(duì)设备健康度进行预测，提前预警潜在故障，研究(yánjiū)设备运行机理，沉淀设备维保经验，形成(xíngchéng)设备故障知识库，自动(zìdòng)提醒和推荐设备维保方案，支撑维保人员快速解决设备故障，减少非计划停机时间，延长设备使用寿命。

重点适用行业(hángyè)：通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业、新型(xīnxíng)显示行业、基础电子行业、能源电子行业。

典型(diǎnxíng)场景7：产品质量管控

痛点：多数企业对品质(pǐnzhì)影响因子缺乏有效的监控(jiānkòng)与分析，欠缺分析和处理问题(wèntí)的经验积累，导致相同的问题反复发生(fāshēng)，企业不良品质成本居高不下，尚未运用大数据技术协助解决和追溯产品质量问题，客户端品质问题持续发生。

改造目标：智能化(zhìnénghuà)品质管控

实现方式和需要条件：建立(jiànlì)完善的(de)(de)质量管控集成架构，应用基于机器视觉的产品质检技术，借助物联网技术将检测设备与人员、样本库、检测流程等系统互联互通(hùliánhùtōng)，消除品质控制各(gè)环节的信息孤岛。同时，运用信息系统等集成质量机理分析、质量数据分析等技术，进行产品质量影响因素(yīnsù)识别、缺陷分析预测和质量优化决策，分门别类地对质量知识和异常经验进行积累、共享，归纳总结成为结构化的知识库。针对常发生的问题(wèntí)可以根据知识库不断部署预防性措施。

重点(zhòngdiǎn)适用行业(hángyè)：通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业、基础电子行业、能源电子行业。

典型场景8：仓储配送(pèisòng)

痛点：电子信息产品种类繁多、结构复杂，所需(xū)的电子元器件、电子化学品等物流规格多样(duōyàng)、对存储环境(huánjìng)温湿度要求高(gāo)，且有序列号、保质期等批次管理需求，仓储管理中人工记录管理难度大，部分企业(qǐyè)仓储配送、资源计划、生产执行等系统集成度低，配送异常难及时管理，影响生产进度。

改造目标：拉式(lāshì)实时精准配送

实现方式和需要(xūyào)条件：将生产消耗、仓储、运输等数据集成(jíchéng)，根据实时生产消耗，自动发起物料配送(pèisòng)需求，综合运用条码技术、自动化立体仓库存储、人机交互分拣、自动化传输等系统，将物料按时按量精准(jīngzhǔn)(jīngzhǔn)配送至线体或工位，打造全链条“拉式精准配送”物流系统，缩短全链条配送时效。

重点适用行业：通信(tōngxìn)设备行业、先进计算(jìsuàn)行业、时空信息行业、消费电子行业、新型显示行业。

典型场景(chǎngjǐng)9：能源管理

痛点(tòngdiǎn)：电子信息制造业企业耗能设备多样，部分企业存在耗能设备老旧情况，尚未应用智能化的数据(shùjù)采集工具，人工采集数据工程量大、易出错，能耗数据难以统一归档和检索，无法完整掌握(zhǎngwò)整个企业的供电、配电、用电情况，缺乏科学有效的策略进行(jìnxíng)综合能效优化。

改造目标：能效数智化管理(guǎnlǐ)与优化

实现方式和(hé)需要条件：部署能耗(nénghào)数据(shùjù)智能计量与采集装置(zhuāngzhì)，基于统一的能源管理系统(guǎnlǐxìtǒng)，开展全环节、全要素能耗数据汇聚分析，采用能流图形式(xíngshì)进行工厂全域可视化监测，结合设备运行、生产工艺、制造成本等数据，建立综合能耗模型，开展用能情况模拟、能效诊断和节能潜力分析，明确节能措施优先级，针对高耗能设备和场景，采用大(dà)数据和算法模型动态确定设备最优参数，通过控制系统实现自动调整，实现整体能效提升。

重点适用行业(hángyè)：通信设备行业、先进计算(jìsuàn)行业、时空信息行业、消费电子行业、基础电子行业、能源电子行业。

典型(diǎnxíng)场景10：产品运维服务

痛点：电子信息制造业产品数据没有得到有效分析利用(lìyòng)，无法动态跟踪用户服务需求，缺乏产品主动运维(yùnwéi)意识，多处于问题发生后才(cái)去解决的被动服务阶段。

改造目标：数据驱动(qūdòng)的精准客服

实现方式和需要条件：建设服务大数据平台，整合和集成产品运行工况、维修保养、故障缺陷等(děng)(děng)数据，为用户提供自助服务和智能服务等多种方案(fāngàn)，如产品使用技巧和产品诊断排障自助服务、基于数据的(de)远程运维服务、基于模型和产品实时(shíshí)状态的主动保养预警服务、基于环境数据和用户使用习惯的方案建议服务等。

重点适用行业：通信(tōngxìn)设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业(diànzihángyè)、能源电子行业。

典型(diǎnxíng)场景11：供应链风险管理

痛点：产品制造所需物料(wùliào)种类繁多，涉及采购供应商众多(zhòngduō)，不同物料交付要求多样，企业无法及时有效监控原料供应风险，被动接受突发供货异常事件，导致内部生产组织仓促调整，影响正常生产执行(zhíxíng)。

改造(gǎizào)目标：供应链风险预警与弹性管控

实现(shíxiàn)方式和需要条件：针对不同物料设定相应的(de)采购模型，用集成建模、多目标寻优、数据跨域控制等(děng)技术，设定合理的采购提前期，确保供应商物料供货异常时，企业有充足的时间应对处理。建立供应链管理系统，集成知识图谱、先进计算(jìsuàn)等技术，开展(kāizhǎn)供应链风险隐患识别、定位、预警和高效处置。建立供应商管理系统，应用供应商风险评估、供应链溯源等技术，实现供应商精准画像(huàxiàng)，开展基于数据分析的供应商评价、分级分类(fēnjífēnlèi)、寻源和优选推荐。

重点适用行业：新型(xīnxíng)显示行业、通信(tōngxìn)设备行业、先进计算行业、消费电子行业。

二、电子信息技术和产品(chǎnpǐn)赋能其他行业数字化转型

典型场景(chǎngjǐng)12：大众消费领域北斗规模应用

实现方式：提升北斗在智能手机、穿戴设备等(děng)产品上的应用比例，探索亚米级定位(dìngwèi)应用场景，增强产品在室内等遮挡区域的多源融合定位、高精度(gāojīngdù)定位能力，打造室内外无缝连续定位体系。促进北斗车载终端赋能应用，通过(tōngguò)车辆北斗地基增强系统、高精度地图等方式，在车联网中(zhōng)推广应用北斗高精度定位技术。推动北斗多频定位、高精度定位等技术在消费级无人机、共享两轮(liǎnglún)车领域(lǐngyù)的应用，提升城市智能化精细管理水平。

典型场景13：基于XR的沉浸式交互(jiāohù)服务

实现(shíxiàn)方式：综合运用虚拟现实终端、空间计算引擎、三维数字内容等产品和技术，构建行业解决方案(jiějuéfāngàn)。加速工业领域VR/AR技术渗透率，推广沉浸式协同(xiétóng)设计、智慧AR巡检(xúnjiǎn)、交互式三维动态仿真等典型场景和解决方案。推动(tuīdòng)XR在教育和文旅领域深度(shēndù)应用，推广虚拟仿真教学实训、虚拟拍摄、数字空间内容制作、AR导览、互动营销等，增强交互体验。

典型场景14：基于(jīyú)新型显示的新一代人机交互方案

实现方式：促进TFT-LCD、AMOLED、Micro-LED、3D显示(xiǎnshì)、激光(jīguāng)显示等显示技术在相关行业领域规模化(guīmóhuà)应用，实现超高清、无(wú)障碍、3D立体等显示效果，加快在智能终端、远程连接、文化内容呈现等场景中推广。开发视听体验数据交互(jiāohù)终端，构建人性化、沉浸式互动体验。推动量子点显示、全息(quánxī)显示等技术攻关，加快光场重构、空中(kōngzhōng)无介质物理成像、全息智能显示系统、HUD抬头显示、UI/UX、多模态交互控制技术和产品集成应用，构建人性化、智能化驾驶空间，实现人与(yǔ)空中实像的直接交互，满足未来(wèilái)出行的智能化需求。

典型(diǎnxíng)场景15：电子信息产品赋能新型信息基础设施建设

实现方式：在工业智联、城市(chéngshì)智联、低空智联、农业智联等领域，应用协议兼容、软件定义、物(wù)联平台免调试接入等技术，推动(tuīdòng)通信、芯片、显示模组等软硬件产品快速适配。大规模部署智能物联产品，为信息交换共享、复杂环境感知、智能决策(juécè)和协同控制提供物联支撑，满足高中低速、广域覆盖、上行增强(zēngqiáng)等业务需求。加强搭载人工智能技术的移动物联网终端研发供给(gōngjǐ)和应用探索，促进形成网络连接、资源管理、运行维护等方面的内生(nèishēng)智能，提升网络智能化水平。综合(zōnghé)应用人工智能芯片、边缘计算设备(shèbèi)、超级计算机、AI服务器等电子信息产品，实现实时数据处理和高性能计算。

一图读懂《电子信息制造业数字化转型实施方案(shíshīfāngàn)》