10月23日消息,工信部發布的《電力裝備制造業數字化轉型實施方案》指出,到2027年,電力裝備制造業數字化轉型取得明顯成效。
一是數字化水平明顯提升,電力裝備制造業重點企業關鍵工序數控化率、數字化研發設計工具普及率分別超過75%、90%。二是標桿引領作用持續增強,建成15個左右國家級智能工廠、5家左右數字領航企業、10個左右5G工廠。三是支撐服務能力不斷完善,建設3個左右電力裝備制造數字化轉型促進中心,培育10個左右特色專業型工業互聯網平臺、優秀解決方案服務商。到2030年,電力裝備制造業規模以上企業在研發設計、生產制造、運維服務等環節完成深度數字化改造,人工智能賦能效果明顯,數字化改造達到世界先進水平。
以下為原文
電力裝備制造業數字化轉型實施方案
電力裝備是國民經濟發展中基礎性、戰略性產業之一,是加快能源綠色低碳轉型、保障國家能源安全的重要物質技術基礎,是落實碳達峰、碳中和戰略的重要保證。加快行業數字化轉型,是提升電力裝備研發制造水平、保障質量可靠性、提升產業鏈運行效率的重要舉措,是推動電力裝備制造業高質量發展的必然要求。為深入貫徹習近平總書記關于推動電力裝備發展的重要指示精神,認真落實國務院關于制造業數字化轉型行動總體部署,加快實施《制造業數字化轉型行動方案》,推動電力裝備制造業數字化轉型,制定本實施方案。
一、總體要求
以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導,認真貫徹落實黨的二十大和二十屆二中、三中全會精神,立足新發展階段,完整、準確、全面貫徹新發展理念,構建新發展格局,加快推進新型工業化,深入實施能源安全戰略,錨定碳達峰、碳中和目標,推進能源綠色低碳轉型,以推動電力裝備數字化轉型為主體,堅持問題導向、需求導向、實用導向,強化軟硬協同,以新一代信息技術與電力裝備制造業深度融合為主線,以智能制造為主攻方向,分類、分級推進數字化轉型工作,形成場景、工廠、產業鏈和產業集群立體式數字化發展路徑,以數字化轉型提升電力裝備產業基礎能力和產業鏈現代化水平,不斷推進電力裝備高質量發展。
到2027年,電力裝備制造業數字化轉型取得明顯成效。一是數字化水平明顯提升,電力裝備制造業重點企業關鍵工序數控化率、數字化研發設計工具普及率分別超過75%、90%。二是標桿引領作用持續增強,建成15個左右國家級智能工廠、5家左右數字領航企業、10個左右5G工廠。三是支撐服務能力不斷完善,建設3個左右電力裝備制造數字化轉型促進中心,培育10個左右特色專業型工業互聯網平臺、優秀解決方案服務商。到2030年,電力裝備制造業規模以上企業在研發設計、生產制造、運維服務等環節完成深度數字化改造,人工智能賦能效果明顯,數字化改造達到世界先進水平。
二、重點任務
(一)加快關鍵環節數字化轉型
1.研發設計數字化。
在成套發電裝備、輸配電裝備產品設計、工藝優化等環節,融合運用虛擬現實、智能算法、大數據等,實現零部件到整機的多方協同設計。利用載荷分析工具、數值模擬技術,開展風電葉片、燃氣輪機葉片、水輪機轉輪、變壓器等智能設計,提升設計效率。加強電磁熱力流等多場耦合仿真工具在電機轉子、勵磁設備、變壓器、開關保護電器等產品設計中的應用。
2.生產制造數字化。
支持電力裝備整機企業建設協同制造平臺,促進生產制造過程智能化和高效協同。面向電力裝備整機及零部件企業開發生產資源庫、工藝數據庫和排產模型庫,構建智能計劃排程系統。在成套發電、輸變電裝備生產過程中,推廣機器人自動焊接技術,提高焊接質量、效率。加快成套發電裝備制造企業建立定轉子線圈、沖片、疊片智能制造生產線,提高生產效率。在大型發電裝備等復雜產品裝配中,探索大空間數字測量設備和虛擬裝配技術應用,縮短裝配流程和周期。
3.質量管理數字化。
支持企業建設電力裝備整機制造全生命周期質量管理平臺,提高裝備制造整體質量管控水平。加快運用人工智能圖像識別、大數據分析等技術,開展產品表面缺陷、金屬部件焊縫、零部件尺寸等檢測和分析。探索建立電力裝備企業產品數字身份管理,利用工業互聯網標識解析技術,實現批次性風險產品快速精準定位和質量追溯。引導龍頭企業建設產業鏈質量數據平臺,促進質量信息互聯互通,提升產業鏈質量協同發展水平。
4.供應鏈管理數字化
。加快企業依托新一代信息技術,開展采購尋源、采購計劃、訂單確認、物流運輸、合同結算等,加強供應鏈流程互聯互通。鼓勵電力裝備制造企業和電網、電站、物流企業等進行深度合作,建設共享共用的倉儲管理、物流配送數據資源平臺,提高庫存周轉效率。引導重點企業建設供應鏈風險監測和預警系統,提高供應鏈風險分析研判能力。搭建重點電力裝備全生命周期綠色供應鏈管理平臺,加快建設綠色供應鏈。
5.運維服務數字化。
加快在風光水火核等大型發電裝備以及特高壓輸變電裝備領域運用數字孿生、智能傳感技術,對機組進行遠程監控、故障診斷和預測性運維服務等。建設汽輪機葉片等電力裝備高溫熱部件壽命監測與管理系統,評估部件工作狀態、溫度、應力和壽命。建設滿足特定地理和氣候環境下的風電裝備智能運維平臺,利用物聯網、大數據、AI視覺、無人機等技術,對風電機組、風機葉片等進行遠程狀態監測、故障預測。
6.節能管理數字化
。推進數字技術和綠色技術在電力裝備設計、制造中的融合應用。引導電力裝備企業建立完善的制造過程碳排放數據計量、監測、分析平臺,實現企業能碳精細化管理。支持重點耗能電力裝備上云上平臺,對裝備運行能耗進行實時監測。對光伏、風電機組等清潔能源裝備開展碳足跡核算,鼓勵行業協會、龍頭企業建設電力裝備碳足跡相關數據庫。
(二)夯實數字化轉型基礎
7.健全標準體系
。構建完善的電力裝備制造業數字化轉型標準體系,制定電力裝備制造工業元數據、系統可靠性要求等基礎通用標準,以及遠程運維、質量管控、個性化定制等重點場景標準。重點編制電力裝備制造數字化轉型評價標準,推進產品主數據標準生態建設,加強與兩化融合管理體系、數據管理能力成熟度和智能制造成熟度等國家標準體系的融合銜接,加快標準宣貫和應用推廣。
8.強化評估診斷
。建立電力裝備制造數字化轉型服務平臺,引導電力裝備企業廣泛開展線上自評估。指導行業編制電力裝備制造數字化轉型評估診斷工作指南,規范評估服務流程。鼓勵地方政府遴選電力裝備制造數字化轉型評估服務商,“一企一檔”編制評估診斷報告,“一企一策”精準制定數字化轉型實施方案。
9.夯實網絡數據基礎
。引導電力裝備制造企業積極開展內外網絡改造和裝備聯網升級,優化網絡基礎設施,提升裝備聯網率。鼓勵企業實施工業互聯網安全分類分級管理,提升網絡安全防護水平。指導企業開展重要數據識別與目錄備案,加強數據分類分級保護,落實風險評估、監測處置等要求,提升數據安全保護能力和水平。
10.推動制造裝備改造
。加快制造裝備更新改造,開展數控機床與基礎制造裝備、增材制造裝備、工業機器人、工業控制裝備、傳感與檢測裝備等智能化改造升級。推進工廠內無人車輛、巡檢機器人等裝備部署應用,提升生產過程感知、決策和執行能力。引導輸配電裝備企業探索柔性生產、個性化定制等制造新模式。加快發電裝備控制系統、風資源仿真設計軟件等工業軟件攻關突破。
(三)構建數字化協同轉型生態
11.加快鏈式轉型
。引導龍頭企業加強中小企業數字化轉型合作,帶動產業鏈中小企業“鏈式”轉型。支持龍頭企業制定產業鏈上下游協同改造方案,“鏈式”開展數字化改造,提升產業鏈整體數字化水平。鼓勵龍頭企業結合自身轉型經驗,打造可復制推廣的典型解決方案,為上下游企業提供產品全生命周期、全產業鏈統一的數字化改造服務。
12.推動集群轉型
。聯合政產學研等各方力量,打通產業集群內的數據鏈、創新鏈、信息鏈和服務鏈,形成數字化轉型合力,推進集群內企業面式轉型。在電力裝備產業聚集地,開展工業互聯網平臺、數字化服務商進園區、進基地、進集群。在電力裝備先進制造業集群鼓勵組建數字化轉型聯合體,為集群內企業數字化轉型供需對接、應用推廣等提供便利。
13.培育優質服務商
。聚焦電力裝備制造研發設計、質量管控、運維服務、全生命周期管理等關鍵環節,培育綜合型解決方案服務商。開展電力裝備行業數字化轉型服務商分類分級評價規范標準研制,實施數字化轉型服務商分類分級評價規范標準貫標試點。引導服務商提升全流程服務供給水平,建立咨詢策劃+路徑規劃+實施監督+跟蹤評價全棧式服務能力。
三、組織實施
(一)完善工作推進機制加強部門協同、央地聯動,營造良好發展氛圍,形成推動電力裝備制造業數字化轉型合力。各地區加強與本方案的工作銜接,統籌推進各地區電力裝備企業數字化轉型重點工作。鼓勵地方政府組織企業線上線下開展數字化評估診斷,指導企業分類分級開展數字化改造。指導編制電力裝備制造數字化轉型典型案例,加快案例宣傳推廣。
(二)強化企業主體作用強化企業在數字化轉型中的主體地位,鼓勵企業加大數字化轉型資金投入,用于開展新型技術改造、數字技術升級和應用創新。引導企業加強員工數字技能培訓,培育數字化轉型專業人才。支持龍頭企業開展“鏈式”轉型,帶動上下游企業數字化協同改造,充分發揮標桿示范企業的引領作用,實現大中小企業協同轉型。
(三)提升服務支撐水平依托行業協會、科研院所、高校等機構,建設電力裝備制造數字化轉型促進中心,為企業提供診斷、咨詢、評估等服務。加快數字化轉型服務商迭代開發高質量數字化解決方案,培育帶動性強、可復制可推廣的典型經驗。通過特色活動,加強行業交流和信息共享,為電力裝備制造業數字化轉型營造良好氛圍。
中服云(www.cserver.com.cn)——長期致力于工業物聯網平臺及工業APP的研發和服務,工業物聯網技術業界領先。全力打造自動數據采集獲取技術+數據分析價值挖掘技術兩個核心技術,基于“平臺+APPS”的產品架構思想。從數字化底座、到智能化生產、再到生產環境的智能化,形成了完整的“中服云”數智化產品品牌。致力于業務層和物理層的深度融合,從根本上解決智能化的核心問題。
審核編輯 黃宇
-
智能工廠
+關注
關注
3文章
999瀏覽量
42416
發布評論請先 登錄
相關推薦
評論