關于松江區開展工業互聯網創新應用場景項目儲備征集工作的通知
各企業：
為貫徹落實《推動工業互聯網創新升級實施“工賦上海”三年行動計劃(2020-2022年)》（滬府辦〔2020〕38號）《上海市全面推進城市數字化轉型“十四五”規劃》（滬府辦發〔2021〕29號）等文件精神，全面推動松江區制造業數字化、網絡化、智能化轉型，現啟動工業互聯網創新應用場景項目儲備征集工作，組織一批已建、在建和擬建的數字化應用場景納入《松江區工業互聯網創新應用場景項目儲備庫》，同時，本年度松江區工業互聯網產業創新工程專項資金支持范圍必須是儲備庫中的優秀應用場景。現將《松江區工業互聯網創新應用場景項目儲備入庫表》轉發給你們，請各單位高度重視積極申報。
各申報單位于2022年7月30日前將項目材料（入庫表和其他證明材料）發送至郵箱：luweiming@songjiang.gov.cn。
聯系人：陸瑋明；電話：37736448
松江區科學技術委員會
2022年7月5日
附件：《工業互聯網創新應用場景項目儲備入庫表》
名詞解釋
協同研發設計：主要指遠程研發試驗和異地協同設計兩個環節，遠程研發實驗是指利用 5G 及增強現實/虛擬現實（AR/VR）技術建設或升級企業研發實驗系統，實時采集現場實驗畫面和實驗數據；異地協
同設計是指基于數字孿生、AR/VR 等技術建設協同設計系統，實時生成工業部件、設備、系統、環境等數字模型，通過同步傳輸設計數據，實現異地設計人員利用洞穴狀自動虛擬環境（CAVE）仿真系統、頭戴式 5G AR/VR、5G 便攜式設備（Pad）等終端接入沉浸式虛擬環境，實現對2D/3D 設計圖紙的協同修改與完善，提高設計效率。
遠程設備操控：綜合利用 5G、自動控制、邊緣計算等技術，建設或升級設備操控系統，通過在工業設備、攝像頭、傳感器等數據采集終端上內置 5G 模組或部署 5G 網關等設備，實現工業設備與各類數據采集終端的網絡化，設備操控員可以遠程實時獲得生產現場全景高清視頻畫面及各類終端數據，并通過設備操控系統實現對現場工業設備的實時精準操控，有效保證控制指令快速、準確、可靠執行。
設備協同作業：在生產現場的工業設備、攝像頭、傳感器等數據采集終端實時采集生產現場的設備運行軌跡、工序完成情況等相關數據，并綜合運用統計、規劃、模擬仿真等方法，將生產現場的多臺設備按需靈活組成一個協同工作體系，對設備間協同工作方式進行優化，根據優化結果對制造執行系統（MES）、可編程邏輯控制器（PLC）等工業系統和設備下發調度策略等相關指令，實現多個設備的分工合作，減少同時在線生產設備數量，提高設備利用效率，降低生產能耗。
柔性生產制造：通過 5G 網絡與多接入邊緣計算（MEC）系統結合，部署柔性生產制造應用，滿足工廠在柔性生產制造過程中對實時控制、數據集成與互操作、安全與隱私保護等方面的關鍵需求，支持生產線根據生產要求進行快速重構，實現同一條生產線根據市場對不同產品的需求進行快速配置優化。
現場輔助裝配：利用 AR/VR 眼鏡、智能手機、PAD 等智能終端采集現場圖像、視頻、聲音等數據，通過網絡實時傳輸至現場輔助裝配系統，系統對數據進行分析處理，生成生產輔助信息，通過網絡下發至現場終端，實現操作步驟的增強圖像疊加、裝配環節的可視化呈現，幫助現場人員進行復雜設備或精細化設備的裝配。另外，專家的指導信息、設備操作說明書、圖紙、文件等也可以通過網絡實時同步到現場終端，現場裝配人員簡單培訓后即可上崗，有效提升現場操作人員的裝配水平，實現裝配過程智能化，提升裝配效率。
機器視覺質檢：在生產現場部署工業相機或激光器掃描儀等質檢終端，實時拍攝產品質量的高清圖像，通過網絡傳輸至部署在 MEC 上的專家系統，專家系統基于人工智能算法模型進行實時分析，對比系統中的規則或模型要求，判斷物料或產品是否合格，實現缺陷實時檢測與自動報警，并有效記錄瑕疵信息，為質量溯源提供數據基礎。
設備故障檢測：在現場設備上加裝功率傳感器、振動傳感器和高清攝像頭等，實時采集設備數據，傳輸到設備故障診斷系統。設備故障診斷系統負責對采集到的設備狀態數據、運行數據和現場視頻數據進行全周期監測，建立設備故障知識圖譜，對發生故障的設備進行診斷和定位，通過數據挖掘技術，對設備運行趨勢進行動態智能分析預測，并通過網絡實現報警信息、診斷信息、預測信息、統計數據等信息的智能推送。
廠區智能物流：廠區智能物流場景主要包括線邊物流和智能倉儲。線邊物流是指從生產線的上游工位到下游工位、從工位到緩沖倉、從集中倉庫到線邊倉，實現物料定時定點定量配送。智能倉儲是指通過物聯網、云計算和機電一體化等技術共同實現智慧物流，降低倉儲成本、提升運營效率、提升倉儲管理能力。通過智能物流系統，可以實現物流終端控制、商品入庫存儲、搬運、分揀等作業全流程自動化、智能化。
無人智能巡檢：指巡檢機器人或無人機等移動化、智能化安防設備替代巡檢人員進行巡邏值守，采集現場視頻、語音、圖片等各項數據，自動完成檢測、巡航以及記錄數據、遠程告警確認等工作。
生產現場監測：在工業園區、廠區、車間等現場，通過各類傳感器、攝像頭和數據監測終端設備采集環境、人員動作、設備運行等監測數據，回傳至生產現場監測系統，對生產活動進行高精度識別、自定義報警和區域監控，實時提醒異常狀態，實現對生產現場的全方位智能化監測和管理，為安全生產管理提供保障。
生產單元模擬：在生產單元各類設備上采集海量生產數據、設備數據、環境數據等實時上傳至邊緣云平臺。邊緣云平臺利用三維（3D）建模技術建設與物理生產單元對應的虛擬生產單元，實現生產制造狀態實時透明化、可視化。利用模型仿真、孿生共智等基于數字孿生模型的技術進行分析處理，實現產能預測、過程感知、轉產輔助等功能。
精準動態作業：利用5G傳輸和定位的技術能力，在室外場景下配合北斗定位，精確測量大型機械的位置以及偏轉角、俯仰角等姿態數據；在室內場景下配合工業相機等設備，精確測量生產對象的高度、位移、角度等數據，通過5G網絡將測量數據實時傳輸至控制系統。控制系統根據生產需要實時、動態調整對象的位置和姿態，提升生產作業精度和自動化水平。
生產能效管控：通過內置5G模塊的儀器儀表，實時采集企業用電、水、燃氣等各類能源消耗數據和總烴、苯系物、粉塵等污染物排放數據，實現大規模終端的海量數據秒級采集和能效狀態實時監控。輔助企業降低生產能耗，減少污染物排放量，實現清潔生產。結合人工智能等算法分析，可對企業用能需求進行預測，智能制定節能計劃，進一步挖掘節能潛力空間。通過對用能設備進行監控告警、遠程調度等操作，配合產線排程調整和設備參數設置，實現節能減排、削峰填谷。
工藝合規校驗：綜合利用工業相機、物聯網傳感器、激光雷達、智能儀表等設備，全方位監測企業生產原料、半成品和成品的各項指標，實時跟蹤工作區域工人手工、操作設備的流程步驟，監測投料和配料數量，通過將采集的指標、操作信息等同步傳送至邊緣云平臺。邊緣云平臺利用人工智能、大數據、云計算等技術對工人實際操作工序、取料信息等進行分析，并與規定標準流程進行實時合規校對，分析找出顛倒順序、危險操作和錯誤取料等現象，實現工藝檢測自動告警。
生產過程追溯：將企業生產現場的掃碼槍、工業相機、攝像頭、刷卡機等設備接入網絡，將生產過程每個工序的物料編碼、作業人員、生產設備狀態等信息實時傳輸到云平臺。云平臺將產品生產過程中的人、機、料信息進行關聯整合形成溯源數據庫，運用區塊鏈、標識等技術，實現產品關鍵要素和生產過程追溯。通過實時追溯批次、品質等原料信息，可動態調整后道工序參數，提升產品質量。
設備預測維護：將企業生產現場的工業設備、攝像頭、傳感器等接入網絡，實時傳輸設備的運行狀態至云平臺，實現工業生產設備性能和狀態的實時監控，構建設備歷史監測數據庫。基于故障預測機理建模等人工智能技術對監測數據進行實時分析，評估設備健康狀態，預判設備運行趨勢，智能制定設備維護保養計劃，實現設備安全預測與生產輔助決策，有效降低設備維護成本，延長設備使用壽命，確保生產過程連續、安全、高效。
廠區智能理貨：在企業廠區、工業園區內部署掃碼槍、工業相機或網絡視頻錄像機（NVR）等信息采集終端，將拍攝的條碼數據、高清圖像或視頻等信息實時上傳至云平臺。利用光學字符識別（OCR）等人工智能技術自動識別貨物標識、外觀、尺寸、品相等信息，實現全廠貨物的實時盤點和管理。云平臺與廠區業務系統實時交互，實現按需碼放貨物、品質定級、實時分揀等功能的自動化和智能化，助力企業提升產品全生命周期的管理能力。
全域物流監測：綜合利用5G、大數據、邊緣計算、人工智能等技術，通過工業運輸裝備上的智能監控終端，實時采集全域運輸途中的運輸裝備、貨物、人員等的圖像和視頻數據，并通過5G網絡傳輸至云平臺。云平臺對運輸裝備進行實時定位和軌跡回放，對貨物、人員進行實時監測，實現工業運輸的全過程監控，能夠避免疲勞駕駛、危險駕駛等行為，有效保障冷鏈物流、保稅品運輸、危化品運輸等過程中運輸裝備、貨物和人身安全。
虛擬現場服務：虛擬現場服務主要包括產品展示體驗、輔助技能學習、遠程運維指導等三類服務。產品展示體驗服務通過對工業產品的外型數據及內部結構進行立體化建模，構建虛擬數字展廳，通過傳輸至平板電腦、增強現實/虛擬現實（AR/VR）眼鏡等智能終端，與數字模型實時互動，實現產品細節的沉浸式體驗和感受。輔助技能學習服務基于AR/VR融合構建貼近真實場景的全虛擬場景，進行操作技能培訓和自由操作練習，提高技能學習效率。遠程運維指導服務通過在全虛擬場景中，疊加遠端專家指導數據形成端云協同，使端側獲得實時操作指導，提升運維服務的效率和質量。
企業協同合作：利用5G+數采技術，縱向實現上下游企業大規模關鍵設備聯網和數據實時采集；通過5G+邊緣計算，橫向實現制造執行系統（MES）、供應商關系管理系統（SRM）等互聯互通，并統一集成至云平臺實現數據共享。企業可實時追蹤內部生產過程和進度，對委托外部生產的工序進行監控并實時跟蹤協同流程，快速滿足用戶的個性化定制需求和多品類生產需求。通過平臺連接供給側和需求側，實現供需對接與交易撮合。
供應鏈可視化：利用大數據、云計算、5G等信息技術，采集、傳遞、存儲、分析、處理供應鏈中的訂單、物流以及庫存等相關指標信息，按照供應鏈需求，以圖形化的方式展現。
資源動態組織：通過工業以太網和CIM 模塊、MES系統等互聯，打通工廠內人員、生產設備、搬運設備、輔助設備等主要生產要素之間的信息流互聯互通，實現生產管理與生產控制一體化管控，促進生產執行的全過程閉環管理。
車間智能排產：運用大數據、云計算等信息技術實現科學高效的計劃排產，將生產設計指令下發至生產車間，生產車間根據計劃安排生產任務，任務完成后將按生產實績反饋至生產計劃，實現了聯動生產、均衡生產。
采購策略優化：應用云、大數據、人工智能技術等，根據生產制造情況同步實現采購方案的調整優化，同時實現在線訂購、比價及供應商評價等功能。
質量精準追溯：應用工業互聯網標識解析、RFID電子標簽等技術賦予每一個產品唯一的“身份證”，實現產品質量精準追溯，可以精確地查找產品問題根源，明確責任主體。
精準作業派工：應用大數據、云計算技術，以MES系統為核心，在生產制造規范化管理的基礎上，以信息化、可視化、真實化提供的數據支撐，電子化指導人員操作，充分發揮人的作用，構建數字化、網絡化和適度智能的生產模式。
用戶直連制造：C2M是英文Customer-to-Manufacturer（用戶直連制造）的縮寫，是指現代制造業中由用戶驅動生產的反向生產模式。C2M模式基于互聯網、大數據、人工智能，以及通過生產線的自動化、定制化、節能化、柔性化[2]，運用龐大的計算機系統隨時進行數據交換，按照客戶的產品訂單要求，設定供應商和生產工序，最終生產出個性化產品的工業化定制模式。
產品遠程運維：應用大數據、5G、云計算等技術，建立產品遠程運維服務平臺，能夠對產品上傳數據進行有效篩選、梳理、存儲與管理，并通過數據挖掘、分析，提供在線監測、故障預警、故障診斷與修復、預測性運維、運行優化、遠程升級等服務。
資產全生命周期管理：以數字化工廠/車間建設為核心，在全制程自動化線創建基礎上，集成制造執行、智能倉儲、能效管理、產品全生命周期管理等系統，實現對人機料法環測能的全生命周期數字化運營與管理。
市場快速分析預測：綜合利用大數據、邊緣計算、人工智能等技術，通過智能決策系統對市場供求變化及其他因素的發展變化趨勢作出趨勢分析和量化分析。
產品質量優化：通過數字化、智能化管理提高產品生產制造效率，同時應用VR/AR等機器視覺質檢設備，保障生產安全穩定，降低誤檢率。
安全風險實時監測與識別等：應用VR/AR等機器視覺質檢設備，對諸如員工安全生產行為、設備正常運行進行監控，同時對違規操作、故障等因素進行聲控警告，及時識別安全風險，降低安全隱患。