2025年4月，工业和信息化部与国家标准化管理委员会联合印发《国家智能制造标准体系建设指南（2024版）》，标志着我国智能制造标准化战略进入深化阶段。
这是自2015年以来我国第四版智能制造标准体系文件，旨在落实“十四五”智能制造规划，推动制造业向高端化、智能化、绿色化转型。
到2026年，制修订100项以上国家标准与行业标准，构建适应新型工业化的标准体系，支撑智能制造从“试点示范”向“全面推广”升级。
随着标准实施深化，一个更高效、更开放、更具韧性的智能制造生态体系加速成型，为新型工业化注入强劲动能，推动我国从“制造大国”向“标准强国”跨越。
一、“三维一体”：基础共性标准筑牢底座
新版指南将标准体系划分为基础共性、关键技术、行业应用三大模块。基础标准聚焦术语、安全等通用规则，关键技术覆盖智能装备等七大领域，行业标准针对轻工、化工等行业细化应用场景。
新增人工智能、数字孪生等赋能技术标准，强化工业软件与智能装备的集成要求。例如，明确工业大模型训练数据规范，推动AI算法与生产系统深度融合。
重点填补智能检测、供应链协同等领域空白，如制定智能物流装备通信协议统一标准。建立“典型场景标准群”，针对设计、生产等环节推出定制化方案。
为行业提供“共同语言”，避免重复建设与技术割裂。聚焦智能制造通用性需求，包括6类标准：
- 通用标准：术语定义、参考模型、典型场景指引，解决“概念统一”问题。
- 安全标准：功能安全、网络安全、数据安全，保障智能制造系统可靠性。
- 可靠性标准：工程管理、技术方法，提升设备与系统稳定运行能力。
- 检测与评价标准：测试方法、指标体系、解决方案，量化智能制造实施效果。
- 人员能力标准：从业人员技能要求与评价体系，填补人才标准化空白。
二、“三维一体”：关键技术标准赋能转型
智能装备与工业网络为核心基础层，工业软件与智能工厂为执行层，智慧供应链与新模式为业务优化层，智能赋能技术为支撑层，形成闭环生态。
数字孪生（同时存在于智能工厂和智能赋能技术）、边缘计算（赋能技术&工业网络）等技术在多领域重复应用，体现技术集成性。
围绕智能制造的7大技术方向制定标准：
- 智能装备：规范传感器、机器人、物流装备等的数据接口与性能测试，推动设备互联。
- 工业软件：研发设计（CAD/CAE）、生产制造（MES/APS）等软件的集成与应用指南，打破信息孤岛。
- 智能工厂：设计、交付、生产、管理等全流程标准，实现虚实融合的工厂优化。
- 智慧供应链：上下游协同、风险评估标准，提升产业链韧性。
- 智能赋能技术：人工智能、数字孪生、区块链等与制造业融合的应用规范。
- 新模式标准：个性化定制、远程运维等创新模式的实施路径。
- 工业网络：5G、TSN等网络技术的低时延、高可靠要求。
新增人工智能大模型、数字孪生装备等前沿领域标准，体现技术前瞻性。
| 标准分类 | 核心内容 | 关键技术/方法 | 应用目标 |
|---|---|---|---|
| 1. 智能装备 | – 涵盖智能感知与控制装备、数控机床、工业机器人、智能检测装备、智能物流仓储装备、增材制造装备 – 规定信息模型、数据字典、通信协议、接口及性能测试等要求 |
设备互联互通、统一数据规范、协议兼容性 | 提升装备智能化水平，保证设备间协同运作 |
| 2. 工业软件 | – 覆盖研发设计、经营管理、生产制造、控制执行软件 – 规范数字化车间、智能工厂及企业运营中的集成与应用 |
系统集成技术、多场景适配、跨层级数据流打通 | 实现工业软件全生命周期管理，优化资源配置 |
| 3. 智能工厂 | – 涉及工厂设计、交付、生产、管理、物流和集成优化 – 规定设计交付流程，以及运营中的智能设计、生产、物流管控等 |
数字化孪生、柔性生产流程、智能物流调度、多系统协同 | 打造高效、柔性、可扩展的智能化生产体系 |
| 4. 智慧供应链 | – 包含建设、运营、评估标准 – 规范供应链协同管理流程 |
数据分析、需求预测、动态资源调配、风险评估 | 增强供应链协同效率与韧性，降低运营风险 |
| 5. 智能赋能技术 | – 涵盖AI、大数据、云计算、边缘计算、数字孪生、区块链 | 智能算法优化、实时数据处理、去中心化信任机制 | 推动技术赋能制造业，提升智能化决策能力 |
| 6. 智能制造新模式 | – 覆盖大规模定制、智能运维、网络协同制造、产销一体化 | 标准化服务与产品融合、分散资源整合与协同 | 实现个性化需求响应，促进全产业链协同创新 |
| 7. 工业网络 | – 涉及无线/有线网络、网络融合、资源管理 | 满足低时延、高可靠需求，支持异构网络组网 | 确保工业环境下的实时通信与数据安全 |
来源：数治网DTZed
关键点分析
1. 标准化难点
- 差异化需求：例如工业网络要求低时延，工业软件需灵活适配不同行业场景；
- 跨平台兼容：如通信协议（OPC UA vs. MQTT）需统一规范。
2. 应用价值对比
| 标准类别 | 效率提升重心 | 典型场景示例 |
|---|---|---|
| 智能装备/工业网络 | 生产环节自动化 | 机械臂协同装配、远程设备监控 |
| 智慧供应链 | 产业链协同韧性 | 订单-库存动态匹配、供应链弹性恢复 |
| 智能制造新模式 | 商业模式创新 | C2M个性化定制、预测性维护服务 |
三、“三维一体”：行业应用标准精准落地
智能制造标准体系需兼顾行业特性与跨领域共性需求，以支撑制造业向高效、绿色、安全的智能化方向转型。
数字孪生（汽车、航空航天）、人工智能（石化）、工业机器人（轨道交通）等技术成为各行业标准制定重点，推动智能化与柔性化生产。
针对14个重点行业（如钢铁、汽车、电子）的差异化需求，制定细分标准：
- 钢铁/石化：聚焦流程优化、安全环保，制定智能工厂分层管控标准。
- 汽车/航空航天：突出多品种小批量特点，规范数字孪生设计与协同制造。
- 轻工/纺织：面向消费端需求，制定个性化定制与智能产品标准。
避免“一刀切”，推动标准与行业痛点深度结合。
| 行业 | 关键行业特点 | 重点标准领域 | 核心技术/应用 |
|---|---|---|---|
| 钢铁行业 | 流程长、工序多、生产体系复杂 | 分层集成优化管控（质量/物流/能源/安全/设备）、铁钢轧工序智能控制 | 生产智能化控制、智能检测装备 |
| 有色金属行业 | 金属种类多、原料差异大、工艺复杂 | 标识与数据编码、智能控制与设备设施技术、数据采集与治理 | 数字化平台应用、数据治理体系 |
| 石化行业 | 高风险、高实控需求、高能耗 | 智能工厂信息模型与参考架构、AI与数字孪生应用规范 | 数字孪生、人工智能技术集成 |
| 化工行业 | 生产危险性高、细分领域多 | 全流程管控（优化控制/安全环保/质量/能源/仓储物流/设备） | 危化品生产智能管理技术 |
| 建材行业 | 细分领域多、工艺差异显著 | 工艺仿真、优化控制、质量管控、能源与设备管理 | 跨工艺仿真优化技术 |
| 汽车行业 | 技术密集、零部件复杂 | 数字孪生研发设计、试验验证、产线制造集成 | 数字孪生全周期应用 |
| 电力装备行业 | 产品多样化、定制化需求高 | 智能工厂建设指南、系统集成规范 | 大规模定制化生产集成系统 |
| 船舶与海洋工程装备 | 智能装备集成应用不规范 | 智能装备/工厂、供应链协同、远程检验技术规范 | 装备集成与远程协同技术 |
| 轨道交通装备 | 多品种、小批量生产 | 智能装备检测认证、三维模型应用、机器人接口与工艺标准 | 三维数字化设计与工业机器人集成 |
| 航空航天行业 | 多品种、小批量、基于模型的研制 | 模型数字化设计、云端协同平台、复杂工艺仿真与环境监测 | 云协同设计与虚拟仿真技术 |
| 轻工行业 | 细分领域多、工艺差异大 | 机械互联互通、远程运维、能效检测校准 | 轻工设备物联与能效优化技术 |
| 纺织行业 | 离散型为主、局部流程型制造 | 专用装备互联互通、信息模型构建、远程运维技术 | 纺织装备智能化协同技术 |
| 电子信息行业 | 技术复杂度高、产品迭代快 | 专用智能装备与系统的信息模型、互联互通标准 | 高速迭代智能化产线技术 |
| 其他行业 | – | 食品：智能工厂设计、标识解析； 农机/工程机械：个性化设计、智能运维； 光伏：智能工厂、智慧供应链、信息安全 |
行业专属技术（如食品工艺优化、农机大规模定制、光伏数据管理） |
来源：数治网DTZed
核心总结
1. 共性关注领域
- 安全与环保：石化、化工、建材、民爆等行业均制定安全风险管控标准。
- 能源管理：钢铁、化工、建材等流程型行业强调能源优化与节能。
- 设备互联互通：纺织、电子信息、轻工等离散型行业聚焦设备协同与数据交互。
2. 差异化技术路径
- 流程型行业（钢铁/石化）：侧重全流程优化与数字孪生集成；
- 离散型行业（汽车/航空航天）：依赖数字孪生设计与柔性生产；
- 高危行业（化工/民爆）：强化安全监控与应急管理标准。
四、数据驱动重塑制造业决策生态
《国家智能制造标准体系建设指南（2024版）》的核心目标之一，是推动制造业从传统经验决策向数据驱动决策转型。
智能制造标准体系的落地，推动工业数据从“副产品”升级为战略资产。数据流贯穿研发、生产、服务全链条，形成闭环优化机制。
通过标准化的数据采集、分析与应用，智能制造体系在创新、效率、个性化、问题解决四个维度实现优化升级。
1. 从经验试错到精准研发
数据驱动的协同研发模式，减少重复实验，提高创新成功率。
- 智能装备数据接口标准：确保设备互联互通，实现研发数据实时共享。
- 数字孪生建模标准：构建虚拟仿真环境，加速产品迭代验证。
2. 从粗放管理到精准运营
数据驱动的精益生产，降低能耗与浪费，提升整体运营效率。
- 智能工厂数据采集标准：统一生产设备、物流系统的数据格式，实现全流程可视化。
- 工业软件集成标准：消除信息孤岛，优化生产调度与供应链协同。
3. 个性需求响应
数据驱动的柔性制造，满足消费者个性化需求，提升市场竞争力。
- 个性化定制标准：规范用户需求数据采集与生产柔性适配机制。
- 智能产品数据标准：定义智能家电、可穿戴设备的数据交互协议。
4. 风险智能预警
数据驱动的预测性维护与风险管控，减少非计划停机与供应链中断。
- 设备健康管理标准：定义传感器数据采集与故障预测模型。
- 供应链风险预警标准：规范库存、物流、市场数据的实时监测与分析。
智能制造标准体系的核心价值，在于将数据转化为决策力，推动制造业从“制造”向“智造”跃迁。企业需加快数据能力建设，抢占智能制造竞争高地。
五、多维产业升级
为确保标准落地，《指南》提出由国家智能制造标准化协调推进组牵头，联合产学研力量，避免标准重复或冲突。鼓励企业参与标准预研，缩短技术迭代与标准制定的时间差。通过试点项目、贯标行动收集实践问题，动态更新标准体系。参与ISO、IEC等国际标准制定，推广中国方案，增强国际话语权。
1、企业能力重构
- 大型企业：通过智能工厂标准优化生产流程，实现能耗降低。
- 中小企业：依托行业应用标准，低成本复用成熟解决方案，减少试错成本。
- 装备厂商：统一接口标准后，设备兼容性提高，市场拓展阻力减小。
2、产业升级加速
- 产业链协同：智慧供应链标准促进上下游数据共享，缩短交货周期。
- 新模式普及：个性化定制标准推动制造业从“批量生产”转向“按需服务”。
- 技术融合加速：人工智能、数字孪生等标准明确应用路径，降低技术落地门槛。
3、国际竞争力跃升
- 技术自主可控：标准体系减少对国外技术的依赖，保障产业链安全。
- 国际标准话语权：50余项国际标准的输出，增强全球影响力。
- 绿色转型支撑：智能工厂与能源管理标准助力“双碳”目标实现。
结语
《国家智能制造标准体系建设指南（2024版）》通过数据要素的系统性激活，正在重构我国制造业的价值创造逻辑。从设备振动数据预测故障，到消费数据驱动产品迭代，数据流已渗透制造全链条。
这种转变不仅带来效率提升和成本优化，更催生出网络协同制造、大规模个性化定制等新范式。随着数据标准与AI技术的深度融合，我国制造业正从“机械执行”时代跨入“智能决策”新纪元，为全球工业变革提供可复制的“中国方案”。
未来竞争焦点将转向数据资产运营能力，谁率先构建起“感知-分析-决策-进化”的智能闭环，谁就能赢得智能制造的下一个十年。
以标准化为纽带，连接技术创新与产业实践，是推动新型工业化的关键工具。随着标准体系建设的落地，我国智能制造将从“单点突破”迈向“系统升级”，为全球制造业转型提供“中国范式”。
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来源：工信部网站，本篇结合生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考，请以原文为准。图片：Homa Appliances，Unsplash
