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工信部等三(sān)部门印发《电子信息制造业数字化转型实施方案》

日前，工业和信息化(xìnxīhuà)部、国家发展改革委、国家数据局联合印发《电子信息制造业数字化转型实施方案》（以下简称《实施方案》），着力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内生动力(dònglì)，不断提升电子信息技术(xìnxījìshù)和产品(chǎnpǐn)对其他行业数字化转型赋能力度，助力推动新型工业化(gōngyèhuà)和制造强国建设。

《实施方案》落实中央经济工作(gōngzuò)会议和《制造业数字化(huà)转型行动方案》有关工作部署，强调要坚持(jiānchí)创新引领、统筹谋划、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(zhìnéng)化、绿色化、融合化发展。《实施方案》明确提出，到2027年(nián)，规模以上电子信息制造业企业关键工序数控化率(huàlǜ)超过(chāoguò)85%，典型场景解决方案全面覆盖，服务能力(nénglì)明显增强。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(xiàng)全球价值链高端延伸取得新突破。

《实施方案》围绕加快核心(héxīn)数智技术攻关应用、“点线面”一体化(yītǐhuà)推进数转智改、加快高端化智能化(zhìnénghuà)绿色化协同(xiétóng)提级跃升、夯实软硬协同的(de)多元化转型(zhuǎnxíng)基础、强化数字化转型服务保障五大方面，提出推进关键核心技术攻关、强化先进计算和(hé)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(huánjié)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(jiànlìjiànquán)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》强调，要加强(jiāqiáng)统筹协调、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(shùzìhuà)人才培养，为电子信息制造业数字化转型提供坚实(jiānshí)保障。

关于印发《电子信息制造业(zhìzàoyè)数字化转型实施方案》的通知

工信部联电子〔2025〕95号(hào)

各省(gèshěng)、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》印发给你们(nǐmen)，请(qǐng)结合实际，认真贯彻落实。

2025年4月22日(rì)

电子信息制造业(zhìzàoyè)数字化转型实施方案

电子信息制造业(zhìzàoyè)是(shì)国民经济的战略性、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经济深度融合、推进(tuījìn)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(shùzìhuà)转型行动方案》，推动电子信息制造业数字化转型、智能化升级，巩固(gǒnggù)电子信息制造业稳增长内生动力，加快制造强国建设(jiànshè)，制定本实施方案。

以习近平新(xīn)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二十届二中(èrzhōng)、三中全会(sānzhōngquánhuì)精神，全面落实全国新型工业化(gōngyèhuà)推进大会部署，加快实体经济与数字经济深度融合，坚持创新(chuàngxīn)引领(yǐnlǐng)、统筹谋划、因业制宜(zhìyí)、安全有序，深化数字技术应用(yìngyòng)，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提供有力支撑。

到2027年，电子信息制造业(zhìzàoyè)数字化转型、智能化升级的新型(xīnxíng)信息基础设施(jīchǔshèshī)基本(jīběn)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(xíngchéng)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(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(shùjùkù)基本(jīběn)建成，形成一批标志性智能(zhìnéng)产品，数字服务和标准支撑转型的环境(huánjìng)基本完善，数字生态(shēngtài)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。

（一）加快核心数智技术攻关应用(yìngyòng)

1.推进关键核心技术攻关(gōngguān)。推动研究电子信息制造业数字化(shùzìhuà)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(zhòngdiǎn)突破高精度高速工业控制、智能设备(shèbèi)集成、复杂系统仿真(fǎngzhēn)推演、无损检测、可靠性管理(guǎnlǐ)等关键共性技术，提升设备自动化编程(biānchéng)（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(bùliáng)根因分析等系统及(jí)软件(ruǎnjiàn)水平。研制智能工控计算机、工业智能传感设备、中大型可编程逻辑控制器（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(xiānjìn)(xiānjìn)通用技术推广应用。以整机产品和(hé)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(xiànshí)等数智技术应用标杆，加快全产业链数字化转型、智能化升级。发挥首台(shǒutái)（套）、首批次、首版次政策作用，加快安全可靠先进工控设备、智能装备和工业软件在电子信息(diànzixìnxī)制造业应用。鼓励(gǔlì)应用智能感知、虚拟现实、增强现实、沉浸音频等技术推动实数融合应用创新，加快智能可穿戴设备、智能机器人等创新产品试用推广。

3.推动数据要素价值加快释放。引导企业建立健全数据管理制度，推动数据管理相关标准贯标。大力发展基于数据洞察、数据贯通、数据挖掘的新品研发、协同制造、增值服务(fúwù)(fúwù)等新模式，深化典型场景(chǎngjǐng)数据分析(shùjùfēnxī)应用。加快推动电子信息产品由数据物质(wùzhì)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(xiàonéng)。支持建设电子信息产业大脑，融合贯通产业链、供应链(gōngyìngliàn)、服务链、创新链、知识链，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(xiānjìn)计算、人工智能(réngōngzhìnéng)赋能(fùnéng)作用。推进先进计算技术赋能新质生产力，激活先进计算在数据高效处理、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。鼓励骨干企业(gǔgànqǐyè)基于通用大模型打造适应电子信息制造业复杂(fùzá)任务环境、具备跨模态(mótài)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。谋划(móuhuà)建设(jiànshè)垂直行业大模型中试、测评等公共服务(gōnggòngfúwù)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(gùzhàng)预测、工艺参数自动调优、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”一体化推进(tuījìn)数转智改

5.挖掘推广重点行业数字化(shùzìhuà)转型典型场景和解决方案。面向电子信息制造业研发设计、生产制造、质量管控、仓储物流、经营管理、增值服务(fúwù)、供应链管理、赋能应用等刚需、高频、复杂典型场景，沉淀共性(gòngxìng)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(de)“小快轻准”解决方案。指导发布电子信息制造业数字化转型场景清单和典型案例，支持发布数据(shùjù)要素、知识模型(móxíng)、工具软件、人才(réncái)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(rónghé)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(jiànshè)。鼓励具备条件的地区制定数字化转型实施方案，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(chǎnpǐn)牵引作用，构建问题(wèntí)导向和需求(xūqiú)导向的上下游数字化转型协同(xiétóng)创新体系(tǐxì)，加强核心技术、关键零部件等支撑(zhīchēng)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供应链上下游采供销协同、一体化质量管控、联合排产等平台，提升全链条数字化水平。

7.加快重点(zhòngdiǎn)集群和(hé)园区智能化升级。重点支持新一代信息通信、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、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(shùzì)园区。鼓励电子信息(diànzixìnxī)制造业领域集群公共服务平台互联互通，加快基础设施、数据(shùjù)要素、技术人才等资源共建共享(gòngxiǎng)。

（三(sān)）加快高端化智能化绿色化协同提级跃升

8.加快高端电子信息产品(chǎnpǐn)智能(zhìnéng)化升级。有序推动智能产品创新(chuàngxīn)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(jìshù)在人工智能终端产品的应用，加快发展智能传感器(chuángǎnqì)、智能移动终端、智能语音交互系统、智能可穿戴设备等，提升产品“含智量”。发展智能互联(hùlián)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互联生态。

9.打造(dǎzào)数字化智能化转型标杆。贯彻落实工业重点行业领域设备更新和技术(jìshù)改造指南，推动电子信息(diànzixìnxī)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智能装备和工业软件，推广模块化(mókuàihuà)、成组和产线重构(zhònggòu)等技术，支持建设面向新一代(xīnyídài)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行业领先(lǐngxiān)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(huà)绿色化融合产业。持续挖掘能源电子增长新动能，加快先进计算、工业(gōngyè)互联网、物联网、人工智能等数智技术在锂电池(lǐdiànchí)、光伏产品研发及制造过程应用。推进智能功率(gōnglǜ)预测、智能场站(chǎngzhàn)运营等新模式，促进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.打造重点产品全生命周期(shēngmìngzhōuqī)碳排放可信数据空间(kōngjiān)。聚焦锂电池、光伏、消费电子、新型显示(xiǎnshì)等重点产品，推动企业建设碳足迹基础数据和(hé)产品全生命周期数字化碳管理平台，推动全产业链碳排放数据核算(hésuàn)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(jìshù)在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）夯实软硬(ruǎnyìng)协同的多元化转型基础

12.加强新型信息基础设施建设。统筹推进先进计算(jìsuàn)产业发展，加快网络、算据、算力、算法等融合贯通(guàntōng)，推动高性能计算、智能计算、云边端协同计算等创新发展，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(qiānzhào)光网、工业(gōngyè)互联网、人工智能在电子信息制造业中的规模化应用。

13.建立健全标准体系。组织编制(biānzhì)电子信息制造业重点行业智能制造标准体系建设指南，加快研制一批行业应用、典型场景(chǎngjǐng)和智能产品等(děng)重点标准，构建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、数据管理等数据标准，推动(tuīdòng)数据管理国家标准(guójiābiāozhǔn)贯标。推动建立电子信息制造业数字化转型标准化(biāozhǔnhuà)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(tèxīn)企业主导或参与标准制定。

14.强化网络和(hé)数据安全(shùjùānquán)治理。指导电子信息制造(zhìzào)企业(qǐyè)建立健全工业控制系统和信息系统的网络安全防护制度。面向企业开展(kāizhǎn)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，加大网络安全投入，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(guǎnlǐzhìdù)，开展重要数据识别与(yǔ)目录备案，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。指导和支持第三方机构开展工控安全评估、数据隐私(yǐnsī)安全保护等评估。

（五）强化数字化(shùzìhuà)转型服务保障

15.培育数字化(shùzìhuà)转型服务商(fúwùshāng)。推动电子信息(diànzixìnxī)(diànzixìnxī)制造业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”全栈式服务能力，提升全流程服务供给水平，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标准研制(yánzhì)和贯标。研究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(mùlù)。

16.全面开展数字化(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(tígōng)诊断评估和能力(nénglì)建设参考指引(zhǐyǐn)。引导(yǐndǎo)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和行业公共服务平台，大力开展现场评估诊断、中小企业数字化水平评测，做到“应评(yīngpíng)尽评”“应检尽检”。

17.完善数字化转型公共服务体系。推动建立电子信息制造业数字化转型促进(cùjìn)中心、中试平台，协同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、工具箱和(hé)资源池，持续(chíxù)提升政策(zhèngcè)宣贯、标准咨询、人才培训(péixùn)、供需对接等服务水平，夯实电子信息制造业数字化转型基础支撑。

18.健全数据(shùjù)驱动的行业管理(guǎnlǐ)与企业服务体系。支持建设电子信息制造业数字化转型智慧平台系统，构建(gòujiàn)电子信息重点产业链“一链一档”、重点企业“一企一码”画像数据库，提升行业发展的预测预警(yùjǐng)和动态运行监测水平。研究(yánjiū)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、融合共治等跨部门综合行业管理新模式(móshì)。

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

（二(èr)）加大(jiādà)资金保障。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，支持电子信息制造企业数(shù)字化转型共性关键技术攻关与数转智改。发挥国家产融合(rónghé)作(zuò)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，引导金融机构加强对数字化转型的支持。

（三）强化分析评价。建立(jiànlì)电子信息制造业数字化(shùzìhuà)转型(zhuǎnxíng)常态化评价分析机制，引导(yǐndǎo)企业主动开展评估评价，根据评估结果制定改进提升方案，依托自身定位有序推进数字化转型、智能化升级(shēngjí)。定期开展电子信息制造业数字化转型水平监测，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(tígāo)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数字化转型(zhuǎnxíng)(zhuǎnxíng)政策、标准宣贯培训。征集和发布电子信息制造业数字化转型典型(diǎnxíng)场景和解决方案(jiějuéfāngàn)。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(chuàngxīn)大赛、先进计算典型应用案例征集、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(móshì)、新产品、新技术的应用推广。

（五）加强行业数字化人才培养(péiyǎng)。深化产教融合(rónghé)的(de)电子信息制造业数字化转型(zhuǎnxíng)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高校、科研院所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(gōngchéng)和项目，培养电子信息制造业科技领军人才、创新团队(tuánduì)、卓越工程师，积极引进海外高端人才。

聚焦电子信息(diànzixìnxī)制造业特点，系统梳理研发设计、生产(shēngchǎn)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(xiānxíng)的原则(yuánzé)，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(zhìzàoyè)数字化转型

典型场景1：产品(chǎnpǐn)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(de)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(píngtái)，研发数据(shùjù)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(shìyìng)新技术或新需求的变化(biànhuà)。

改造目标(mùbiāo)：数字化协同研发

实现方式和(hé)需要条件：数字化协同(xiétóng)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(xūqiú)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(gòuzhì)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(xiāofèi)电子行业。

典型(diǎnxíng)场景2：产品设计

痛点：电子产品结构复杂度和功能性(xìng)能要求不断提升，部分(bùfèn)企业在仿真验证方面的建设滞后(hòu)，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(guòchéng)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(hòuqī)额外的产品召回和返修成本。

改造目标：虚拟试验与调试(tiáoshì)

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(jìsuànjīfǔzhù)设计工具进行(jìnxíng)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(quán)虚拟(xūnǐ)仿真或者半(bàn)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(qūxiàn)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(shèbèi)行业、先进计算行业。

典型场景3：生产工艺优化(yōuhuà)

痛点：电子产品生产(shēngchǎn)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(xūqiú)多样化，电子产品越来越微型化、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，产品良率波动大(dà)，人工调整工艺参数工作量大，异常处理速度慢，无法及时(jíshí)响应生产需求。

改造目标(mùbiāo)：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(guǎnkòng)平台，应用先进计算、工艺(gōngyì)(gōngyì)机理分析(fēnxī)、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(tōngguò)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(diànzihángyè)、新型显示(xiǎnshì)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(kèhù)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(yuèlái)高，部分企业无法集成采购供应、生产执行、仓储物流等数据(shùjù)，难以实现科学有效的计划调度。

改造目标：智能(zhìnéng)排产调度

实现方式和(hé)(hé)需要条件：根据市场(shìchǎng)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(zhíxíng)等数据，通过设置多类约束条件和策略，形成多种排产方案(fāngàn)，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(shìyòng)行业：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(chǎngjǐng)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(xūyào)频繁调整设备设置和工艺流程，以适应(shìyìng)不同(bùtóng)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(zhònggòu)柔性产线

实现方式和需要条件：开展标准化(biāozhǔnhuà)、模块化硬件设计(shèjì)，部署自主移动机器人、数字定位系统、柔性工装夹具(jiājù)、智能物流设备，采用5G、TSN等网络技术，构建低时延、高(gāo)稳定性的无线生产网络，综合(zōnghé)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(shíshí)监控，采用智能控制系统，根据(gēnjù)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(shìyòng)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、新型显示行业、基础电子行业。

典型场景6：设备管理(guǎnlǐ)

痛点：电子信息制造业中自动化设备应用广泛、种类(zhǒnglèi)繁多、更新换代速度快，部分企业设备管理(guǎnlǐ)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(gùzhàng)难以做出科学预判，故障维修不(bù)及时影响生产(shēngchǎn)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(tiáojiàn)：采用统一的系统平台管理设备采购、安装、使用(shǐyòng)、报废全过程，实时监控(jiānkòng)关键工艺设备运行(yùnxíng)情况，建立(jiànlì)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(tuījiàn)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(tōngxìn)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(diǎnxíng)场景7：产品质量管控

痛点：多数企业(qǐyè)对品质影响因子(yīnzi)缺乏有效的(de)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(chǎnpǐnzhìliàng)问题，客户端品质问题持续发生。

改造目标：智能化品质管控(guǎnkòng)

实现方式和需要(xūyào)条件：建立完善的质量管控集成(jíchéng)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(gūdǎo)。同时，运用信息系统等集成质量机理分析(fēnxī)、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(yōuhuà)决策，分门别类地(dì)对质量知识和异常经验(jīngyàn)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(shìyòng)行业：通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费(xiāofèi)电子行业、基础电子行业、能源电子行业。

典型(diǎnxíng)场景8：仓储配送

痛点：电子信息产品种类(chǎnpǐnzhǒnglèi)繁多、结构复杂，所需的电子元器件、电子化学品等(děng)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(dà)，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(yìcháng)难及时管理，影响生产进度。

改造目标：拉式(lāshì)实时精准配送

实现方式和需要条件：将生产消耗、仓储、运输等(děng)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(lìtǐcāngkù)存储、人机交互分拣(fēnjiǎn)、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(quán)链条“拉式精准配送”物流系统，缩短(suōduǎn)全链条配送时效。

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。

典型(diǎnxíng)场景9：能源管理

痛点：电子信息制造业企业耗能(hàonéng)设备多样，部分企业存在耗能设备老旧(lǎojiù)情况，尚未应用智能化的数据采集工具(gōngjù)，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(jìnxíng)综合能效优化。

改造目标(mùbiāo)：能效数智化管理与优化

实现方式和需要条件：部署(bùshǔ)能耗数据(shùjù)智能(zhìnéng)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(shèbèi)运行、生产工艺、制造(zhìzào)成本等(děng)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(zhěngtǐ)能效提升。

重点适用(shìyòng)行业：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、基础电子行业、能源电子行业。

典型场景10：产品(chǎnpǐn)运维服务

痛点：电子信息制造业产品数据没有得到(dédào)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(jiějué)的(de)被动服务阶段。

改造目标：数据(shùjù)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(bǎoyǎng)、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(zhěnduàn)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(shíshí)状态的主动(zhǔdòng)保养预警服务、基于环境数据和用户使用习惯(xíguàn)的方案建议服务等。

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、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(jíshí)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(nèibù)生产组织仓促调整，影响(yǐngxiǎng)正常生产执行。

改造目标：供应链风险预警与弹性(tánxìng)管控

实现方式和需要条件：针对不同物料(wùliào)设定相应的采购模型，用集成建模(jiànmó)、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(gōngyìngshāng)(gōngyìngshāng)物料供货异常时，企业有充足(chōngzú)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(gāoxiào)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、寻源和优选推荐。

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

二(èr)、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(guīmó)应用

实现方式：提升北斗在智能手机、穿戴设备等产品上(shàng)的应用(yìngyòng)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(gāojīngdù)定位能力，打造室内外(shìnèiwài)无缝连续(liánxù)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(jìshù)。推动北斗多频定位、高精度定位等技术在消费级无人机(wúrénjī)、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(jīyú)XR的沉浸式交互服务

实现方式(shì)：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(hé)技术，构建行业解决方案。加速工业领域(lǐngyù)(lǐngyù)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(fǎngzhēn)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(hùdòng)营销等，增强交互体验。

典型场景14：基于新型显示的新一代(xīnyídài)人机交互方案

实现方式：促进TFT-LCD、AMOLED、Micro-LED、3D显示(xiǎnshì)、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(jiākuài)在智能(zhìnéng)终端、远程连接、文化内容呈现等场景中推广。开发视听体验(tǐyàn)数据交互(jiāohù)(jiāohù)终端，构建人性化、沉浸(chénjìn)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(jièzhì)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(kōngjiān)，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(jiànshè)

实现(shíxiàn)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(miǎn)调试接入等技术，推动通信、芯片、显示模组等软硬件产品(chǎnpǐn)快速适配。大规模部署智能物联产品，为(wèi)信息交换共享、复杂环境(huánjìng)感知、智能决策和(hé)(hé)协同(xiétóng)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(jìsuàn)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。

一图读懂《电子信息制造业数字化转型(zhuǎnxíng)实施方案》