三部门印发《电子信息制造业数字化转型实施方案》

近日，为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，加快制造强国建设，工业和信息化部、国家发展改革委、国家数据局印发《电子信息制造业数字化转型实施方案》（以下简称《方案》）。

《方案》提出，到2027年，电子信息制造业数字化转型、智能化升级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85%，先进计算、人工智能深度赋能行业发展。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服务商“资源池”。标准支撑体系基本形成，数字化转型人才梯队基本建立。

到2030年，转型场景更加丰富，建立较为完备的电子信息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提升，向全球价值链高端延伸取得新突破。

《方案》提出，将推进关键核心技术攻关，推动研究电子信息制造业数字化转型关键技术创新路线图。将强化先进计算、人工智能赋能作用。鼓励骨干企业基于通用大模型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、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。

《方案》发布了覆盖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，包括数字化协同研发、生产工艺优化、供应链风险管理、电子信息产品赋能新型信息基础设施建设等。

典型场景

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、供应链管理等管理环

节的关键场景。坚持问题导向，按照急用先行的原则， 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

（一）研发设计

典型场景 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，研发数据难以实时同步共享，导致跨团队、跨部门的 协作效率低下，难以快速适应新技术或新需求的变化。

改造目标：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协作提供统一平台，消 除信息孤岛，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，降低设备购置和维护成本，缩短研发周期。

重点适用行业：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

痛点：电子产品结构复杂度和功能性能要求不断提升， 部分企业在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 试生产过程中存在反复修改、多次试验等现象，甚至产品交 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：虚拟试验与调试

实现方式和需要条件：搭建仿真平台，面向产品功能、 性能、可靠性等方面，采用计算机辅助设计工具进行三维建 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，通过 物理测试数据曲线与仿真分析数据曲线对比分析，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：通信设备行业、先进计算行业。

（二）生产制造

典型场景 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， 随着技术升级和终端应用的需求多样化，电子产品越来越微 型化、精密化，对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，产品良率波动大，人工调整工艺参 数工作量大，异常处理速度慢，无法及时响应生产需求。

改造目标：工艺动态调优

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，应用先进计算、工艺机理分析、多尺度物性表征和流 程建模、机器学习等技术，构建工艺参数预测模型，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：通信设备行业、先进计算行业、时空信 息行业、消费电子行业、新型显示行业、基础电子行业、能 源电子行业。

典型场景 4：生产计划调度

痛点：电子产品升级换代快，客户要求复杂多变，多品 种小批量生产已成常态，且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、仓储物流等数 据，难以实现科学有效的计划调度。

改造目标：智能排产调度

实现方式和需要条件：根据市场和客户个性化的要求， 实时监控采购供应、生产要素、制造执行等数据，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方 案。

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

典型场景 5：生产线升级改造

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和工艺流程，以适应不同产品的规格和 需求，频繁调整增加设备停工时间，生产人员需要花费更多 时间来适应新操作流程，延长了生产周期，增加了生产成本。

改造目标：可重构柔性产线

实现方式和需要条件：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，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 调整和按需配置产线，实现不同产品类别的快速切换，减少 换线时间和生产停顿。

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

典型场景 6：设备管理

痛点：电子信息制造业中自动化设备应用广泛、种类繁 多、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，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

实现方式和需要条件：采用统一的系统平台管理设备采

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，基于大数据分析和人工智能 技术对设备健康度进行预测，提前预警潜在故障，研究设备 运行机理，沉淀设备维保经验，形成设备故障知识库， 自动 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：通信设备行业、先进计算行业、时空信 息行业、消费电子行业、新型显示行业、基础电子行业、能 源电子行业。

（三）质量管控

典型场景 7：产品质量管控

痛点： 多数企业对品质影响因子缺乏有效的监控与分 析，欠缺分析和处理问题的经验积累，导致相同的问题反复 发生，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：智能化品质管控

实现方式和需要条件：建立完善的质量管控集成架构， 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，消除品质 控制各环节的信息孤岛。 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 对常发生的问题可以根据知识库不断部署预防性措施。

重点适用行业：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。

（四）仓储物流

典型场景 8：仓储配送

痛点：电子信息产品种类繁多、结构复杂，所需的电子 元器件、电子化学品等物流规格多样、对存储环境温湿度要 求高，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：拉式实时精准配送

实现方式和需要条件：将生产消耗、仓储、运输等数据 集成，根据实时生产消耗， 自动发起物料配送需求，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：通信设备行业、先进计算行业、时空信 息行业、消费电子行业、新型显示行业。

（五）经营管理

典型场景 9：能源管理

痛点：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，无法完整掌握整个企业的供电、配电、用电情况，缺乏 科学有效的策略进行综合能效优化。

改造目标：能效数智化管理与优化

实现方式和需要条件：部署能耗数据智能计量与采集装 置，基于统一的能源管理系统，开展全环节、全要素能耗数 据汇聚分析，采用能流图形式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：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。

（六）增值服务

典型场景 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，无法动态跟踪用户服务需求，缺乏产品主动运维意识， 多处于问题发生后才去解决的被动服务阶段。

改造目标：数据驱动的精准客服

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、故障缺陷等数据，为用户提供 自助服务和智能服务等多种方案，如产品使用技巧和产品诊 断排障自助服务、基于数据的远程运维服务、基于模型和产 品实时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：通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业、能源电子行业。

（七）供应链管理

典型场景 11：供应链风险管理

痛点：产品制造所需物料种类繁多，涉及采购供应商众 多，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。

改造目标：供应链风险预警与弹性管控

实现方式和需要条件：针对不同物料设定相应的采购模 型，用集成建模、多 目标寻优、数据跨域控制等技术，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、 先进计算等技术，开展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，开展基于数据分析 的供应商评价、分级分类、寻源和优选推荐。

重点适用行业：新型显示行业、通信设备行业、先进计 算行业、消费电子行业。

二、电子信息技术和产品赋能其他行业数字化转型

典型场景 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、穿戴设备等产品上的 应用比例，探索亚米级定位应用场景，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，通过车辆北斗

地基增强系统、高精度地图等方式，在车联网中推广应用北 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、共享两轮车领域的应用，提升城市智能化 精细管理水平。

典型场景 13：基于XR的沉浸式交互服务

实现方式：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。加速工业领 域 VR/AR 技术渗透率，推广沉浸式协同设计、智慧AR 巡检、 交互式三维动态仿真等典型场景和解决方案。推动 XR 在教 育和文旅领域深度应用，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、激光显示等显示技术在相关行业领域规模化应用，实 现超高清、无障碍、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 交互终端，构建人性化、沉浸式互动体验。推动量子点显示、全息显示等技术攻关，加快光场重构、空中无介质物理成像、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 现人与空中实像的直接交互，满足未来出行的智能化需求。

典型场景 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、城市智联、低空智联、农业智 联等领域，应用协议兼容、软件定义、物联平台免调试接入等技术，推动通信、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智能，提升网络智能化水平。综合应用人工智能芯片、边缘计算设备、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。

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