今年3月，工信部等8部門聯合印發《“人工智能+制造”專項行動實施意見》，明確提出要加速智能工廠梯度培育、加快重點行業智能化升級。近期，在市經信委等相關部門指導下，上海市智能制造產業協會面向全球發起智能工廠超級應用場景的需求征集，現已收到多家企業的積極響應，匯聚了海量高質量需求與解決方案意向。現發布首批智能工廠應用場景需求信息，涵蓋汽車、高端裝備、時尚消費品等重點產業領域。
汽車
島式柔性生產線
場景核心需求
以柔性模塊裝配方式切入產線，實現差異化分裝、平行工藝，實現主線工藝極簡，滿足高效多樣化制造需求
技術能力需求
1、產品快速導入，基于M架構可擴展至D架構，減少改造對量產產品影響，快速導入新產品。
2、產能柔性對接，未來“傳統線+島式線”靈活應對產量變化。
3、設備利用率提升，高附加值設備集中成“島”，提升單元島內設備利用率。
4、人員效率最大化，裝配人員集中成“島”，動作精準設計。
5、設備柔性化提升，跳動設備、擰緊站等。
6、需構建智控系統，協調調度各AGV系統，完成交通管制、車料匹配、協同作業等交匯場景動作。
7、需構建智能物流，精準拉動，車料協同
高端裝備
電子設備維修與故障診斷
場景核心需求
針對高集成特種電子設備在運行過程中出現的故障，利用歷史維修診斷信息，結合設備維修技術資料與維修工具數字化采集信息，在車間內開展故障的智能化輔助診斷與維修工序的智能化排產
技術能力需求
1、管理設備歷史故障及維修診斷數據
2、構建故障維修知識庫
3、構建智能輔助維修智能體
4、結合故障與維修手冊，智能化安排維修工序任務
5、結合現場管理與過程管控要求，開展維修車間全要素管理
AI智能辦公
場景核心需求
基于AI實現工廠內行政、生產、質量、設備、采購等全流程智能協同與決策輔助
技術能力需求
會議自動紀要、任務拆解與跟蹤；AI智能問答、故障/標準知識庫；智能排班、異常考勤自動核驗；生產/質量/交期異常AI主動提醒
自動出圖
場景核心需求
生產產品實現設計圖紙標準化、參數化生成，減少人工繪圖錯誤與耗時
技術能力需求
輸入產品規格、材質、尺寸等參數，自動生成標準CAD圖紙，自動保存版本
AI磁粉探傷檢測
場景核心需求
生產產品表面及近表面缺陷自動化檢測
技術能力需求
通過AI視覺識別磁粉痕跡，自動識別裂紋、氣孔等缺陷，判定合格/不合格
AI外觀檢驗
場景核心需求
生產產品表面粗糙度、磕碰、劃傷、螺紋損傷等外觀質量自動檢驗
技術能力需求
AI視覺實時檢測外觀缺陷，自動記錄不合格項，減少人工漏檢
熱處理智能物料跟蹤
場景核心需求
生產產品的熱處理工序物料位置、工藝參數、時長、溫度實時監控與追溯
技術能力需求
RFID/二維碼綁定物料，實時跟蹤熱處理流程，記錄溫度、時間等關鍵參數
智能報表
場景核心需求
基于MOM系統實現產品的生產、質量、設備、能耗數據自動統計與可視化展示
技術能力需求
MOM系統自動抓取生產數據，生成日報/周報/月報，支持鉆桿產量、合格率、設備OEE等分析
設備智能運維
場景核心需求
生產產品加工設備運行狀態、故障、維保計劃自動管理
技術能力需求
實時采集設備運行參數，異常自動報警，生成維保計劃，降低停機率
機加工檢測
場景核心需求
閥門零部件機加工完成后完整的尺寸檢測
技術能力需求
零部件生產結束后，通過掃描與圖紙對比，AI自動分析所有尺寸精度是否達標，包括零件外部尺寸，內部尺寸，行為公差
生產排單
場景核心需求
多品種，小批量閥門訂單自動排產
技術能力需求
根據每個訂單，自動生成生成全部零件的生產令號，根據工藝自動排產到每臺設備，并實時跟蹤生產進度
工業數據集成與智能問答助手
場景核心需求
現有MES、ERP數據利用率低，管理人員需頻繁手動翻找合同、工藝及生產數據，數據資產處于“沉睡”狀態，決策支持效率低下
技術能力需求
具備高安全性、私有化部署能力，支持語音/文字多模態交互，數據響應延遲低
關鍵設備預測性維護
場景核心需求
隨著自動化焊接線、生產流水線等核心裝備投入使用，非計劃停機損失巨大。目前的定檢模式難以在故障發生前及時預警
技術能力需求
支持多終端實時預警推送，提供維護建議及關聯備件庫存信息
工廠與盾構施工供需協同
場景核心需求
工廠生產計劃與隧道掘進進度缺乏實時協同，易導致現場堆場積壓或供應延遲，物流與倉儲成本較高
技術能力需求
支持GIS地理信息展示，實現工廠、物流、施工現場三位一體的數據實時聯動
智能排產與原材料成本優化
場景核心需求
生產計劃高度依賴人工經驗，無法根據原材料（鋼材、水泥等）市場行情波動及實際產能進行實時動態調整，缺乏成本最優化的排產手段
技術能力需求
支持多目標優化算法，具備生產仿真功能，能夠根據原材料價格波動輸出最優成本控制方案
機器視覺AI質量檢測
場景核心需求
目前人工質檢存在主觀性誤差，且在大規模自動化生產中難以實現100%覆蓋的高精度缺陷實時攔截
技術能力需求
缺陷識別準確率需達98%以上，支持與流水線PLC聯動實現次品自動標識或攔截
核級零件視覺檢測產線
場景核心需求
中小零件目視檢測任務繁重、每日待檢零件數1370個左右。零件需檢測部位多，零件大小、形狀復雜多樣，無法批量合并檢測，主要依靠人眼或輔助工具直接觀察表面形態，存在檢測效率低下、檢測標準不一、漏檢風險高、數據管理追溯困難。數據管理追溯困難等痛點
技術能力需求
大幅提高目視檢驗效率、降低人力成本，驅動企業高效運營；
形成一套目視檢驗知識庫，沉淀企業核心智力資本；
實現檢驗模式創新，增強企業核心競爭力，定義行業新標準
核電堆芯罩焊接系統
場景核心需求
缺乏自動焊縫跟蹤與實時調控，多層多道焊接易軌跡偏移，頻發未焊透、焊偏等關鍵質量隱患
無焊接變形實時檢測，只能焊后整改，核電構件返修難度大、周期長，嚴重影響生產交付進度
焊接參數固化老舊，無數據訓練和自適應調優，工藝迭代滯后，焊接管控缺乏數字化 AI 智能支撐
技術能力需求
大幅提升焊接效率與焊接質量，減少返工返修產生的材料損耗和工期延誤成本；
降低焊接人員招聘與培訓成本；為火電、化工等高端裝備制造領域的焊接工藝升級提供參考
AI+現場安全+現場管理
場景核心需求
現場安全生產是企業經營管理與合規運營的核心底線工作。現階段企業現場安全管理長期沿用傳統人工值守、定期人工巡檢、事后隱患整改的被動管控模式，難以適配現代化安全生產精細化、常態化、全天候、全時段的監管高標準要求
技術能力需求
推動生產現場安全管理從傳統人防模式，向數字化、智能化、主動化的技防+智防新模式轉型升級，全方位筑牢生產現場安全生產防線，保障現場作業平穩有序、安全合規開展
大幅面工件高精度測量與逆向建模
場景核心需求
大型弧板、墻塊等工件需快速獲取三維輪廓與位姿，為機器人作業提供基準
技術能力需求
融合3D視覺+激光掃描，實現工件粗定位（±2mm）及精定位（±0.3mm），實時跟蹤姿態變化
覆蓋最大工件17m×5.5m，抗反光/噪聲，支持無標記點自動拼接
復雜焊縫免示教自適應焊接
場景核心需求
加勁板角焊縫、背肋角鋼焊縫、狹小空間型鋼焊接等，人工示教效率低、質量波動大
技術能力需求
基于視覺/激光實時感知焊縫三維特征，自動規劃軌跡與工藝參數，多層多道自適應焊接；UT一次合格率≥99%，支持立、橫、平等多位置
重型構件自動翻轉與移位
場景核心需求
大型低剛度結構模塊需0~180°安全翻轉，傳統吊裝風險高、易變形
技術能力需求
額定負載≥30t，翻轉角度0~180°，定位精度≤±0.5°，最大沖擊加速度≤0.2g，防傾覆
高密度焊接變形智能控制
場景核心需求
產品模塊焊縫密集、拘束度高，易產生不可控變形影響精度與后續裝配
技術能力需求
可建立焊接熱-力-冶金耦合仿真模型，優化焊接順序與工藝，可指導設計主動式防變形工裝
立式模塊自動噴砂與噴涂
場景核心需求
大型立式曲面模塊需均勻除銹（Sa2.5）與涂層，人工不均勻、污染重、效率低
技術能力需求
自動軌跡規劃與面覆蓋率控制，集成磨料回收/粉塵/VOCs處理系統；清潔度Sa2.5，厚度均勻性≥85%（±15μm），粉塵排放≤10mg/m³，VOCs收集≥90%
時尚消費品
工廠一體化數據開發與數據治理綜合應用場景
場景核心需求
需針對工廠產生的多源數據建設一套兼顧數據開發、數據治理、數據資源管理的一體化平臺，實現多源異構數據統一采集接入大數據平臺、標準化構建工廠數據倉庫體系、落地統一數據標準與質量管控、按業務需求敏捷完成數據開發加工，最終對外提供數據服務，支撐生產經營、決策分析、質量管控等各類智能化業務場景落地
技術能力需求
1. 采用一體化平臺架構，融合數據開發、數據治理、數據資源管理能力，無需跨多系統管理；
2. 兼容各類關系型數據庫、時序數據庫、工業協議、接口、文件等多源異構數據源，支持批量與實時數據采集；
3. 遵循DCMM數據治理規范，提供制造業數據標準、數倉分層模型模板；
4. 支持ODS/DWD/DIM/DWS/ADS標準數倉建模，具備可視化數據開發與任務運維能力；
5. 具備數據標準落地、質量校驗、元數據血緣、數據資源目錄能力；
6. 可對接現有大數據集群與業務系統，支持后續BI報表、指標平臺、AI模型應用擴展；
7. 支持本地化部署，具備完善的權限管控、數據脫敏與安全審計能力
電子設備維修與故障診斷
場景核心需求
構建“基于工藝語義與工業大模型驅動的具身智能工廠”一體化場景，圍繞制絲、卷包、倉儲、物流、質量檢測等核心業務環節，融合AMR、機械臂、機器狗、多模態感知設備與工業大模型能力，實現機器人自主感知環境、自主理解工藝、自主規劃任務、自主協同執行，推動工廠由傳統自動化向具備“感知—理解—決策—執行”閉環能力的具身智能工廠升級
技術能力需求
隨著多品牌切換、高頻物流響應、柔性生產以及智能制造升級需求不斷增加，需要構建一個統一的具身智能工廠場景，通過工藝語義地圖、工業大模型、多模態感知與多機器人協同技術，實現從“固定執行設備”向“具備環境理解與自主協同能力的智能體”升級，最終形成覆蓋物流配送、質量檢測、自主巡檢、智能取樣、柔性碼垛等場景的一體化智能運行體系
設備狀態實時感知系統
場景核心需求
結合卷包車間中長期智能化規劃，建設統一設備狀態實時感知系統，實現設備健康狀態、關鍵工藝參數及質量狀態在線監測，為預測性維護和智能決策提供數據支撐
技術能力需求
1.兼容PLC、工業以太網及現有MES系統；
2.支持多源異構傳感器接入與邊緣計算；
3.具備高實時性、高穩定性和可擴展性
