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工信部等三部门印发《电子信息制造业数字化转型(zhuǎnxíng)实施方案》

日前，工业和(hé)(hé)信息化部、国家发展改革委、国家数据局联合印发《电子信息制造业(zhìzàoyè)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(wěn)增长内生动力，不断提升电子信息技术和产品(chǎnpǐn)对其他行业数字化转型赋能力度，助力推动新型工业化和制造强国建设。

《实施方案》落实中央经济工作会议和《制造业(zhìzàoyè)数字化转型(zhuǎnxíng)行动方案》有关工作部署，强调要坚持创新(xīn)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(shēngchǎnfāngshì)和组织形态变革，加快电子信息制造业高端化(gāoduānhuà)、智能化(zhìnénghuà)、绿色化、融合化发展。《实施方案》明确提出，到(dào)2027年，规模以上电子信息制造业企业关键工序数控化率超过85%，典型场景解决方案全面覆盖，服务(fúwù)能力明显增强。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(huánjìng)基本完善，向全球价值链高端延伸取得新突破。

《实施方案》围绕加快核心数智技术攻关应用、“点线面”一体化推进(tuījìn)数转智改、加快高端化智能化绿色化协同提级跃升、夯实软硬协同的多元化转型(zhuǎnxíng)(zhuǎnxíng)基础、强化数字化(shùzìhuà)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(chǎnpǐn)智能化升级、挖掘推广重点环节数字化转型典型(diǎnxíng)场景和解决方案、支持建设智慧(zhìhuì)安全的供应链(gōngyìngliàn)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(hángyè)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(qítā)行业数字化转型两个方面的15个典型场景。

《实施方案》强调，要加强统筹协调、加大(jiādà)资金保障、强化分析评价、加强宣传推广(tuīguǎng)、加强行业数字化人才培养，为(wèi)电子信息制造业数字化转型提供坚实保障。

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(bùlián)电子〔2025〕95号

各省、自治区、直辖市及(jí)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(zhìzàoyè)数字化转型实施方案》印发给你们，请(qǐng)结合实际，认真贯彻落实。

2025年(nián)4月22日

电子信息制造业数字化转型实施方案(shíshīfāngàn)

电子信息(diànzixìnxī)制造业(zhìzàoyè)是国民经济的战略性、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(shítǐ)经济与数字经济深度融合、推进新型工业化、培育壮大新质生产力的重要领域。为落实(luòshí)《制造业数字化转型(zhuǎnxíng)行动方案》，推动电子信息制造业数字化转型、智能化升级，巩固电子信息制造业稳增长内生动力，加快制造强国(qiángguó)建设，制定本实施方案。

以习近平新时代(shídài)中国特色(tèsè)社会主义思想(sīxiǎng)为指导，深入贯彻落实党的二十大和二十届二中、三中全会精神，全面落实全国新型工业化(gōngyèhuà)推进大会部署，加快(jiākuài)实体经济与数字经济深度融合(rónghé)，坚持创新引领、统筹谋划、因业(yīnyè)制宜、安全有序，深化数字技术应用，提高(tígāo)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(diànzixìnxī)制造业数字化(shùzìhuà)转型、智能化升级的新型信息基础设施基本(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(réngōngzhìnéng)深度赋能行业发展。典型(diǎnxíng)场景解决方案全面覆盖，形成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(de)电子信息(diànzixìnxī)制造业数据基础制度体系，电子信息制造业工业数据库基本(jīběn)建成，形成一批标志性智能产品，数字服务(fúwù)和标准支撑转型的环境基本完善，数字生态基本形成，转型效率和质量(zhìliàng)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(jìshù)攻关应用

1.推进关键(guānjiàn)核心技术(jìshù)攻关(gōngguān)。推动研究电子信息制造业数字化转型关键技术创新路线图。采用“揭榜(jiēbǎng)挂帅”机制加强转型关键技术研发，重点突破高精度高速工业控制(kòngzhì)、智能设备集成、复杂系统仿真推演、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（EAP）、电子设计(shèjì)自动化、PCB设计、产品生命周期管理、制造执行、质量管理、智能不良根因分析等系统及软件水平。研制智能工控(gōngkòng)计算机、工业智能传感(chuángǎn)设备、中大型可编程逻辑控制器（PLC）、数据(shùjù)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(jiākuài)先进通用技术(jìshù)推广应用。以整机产品和系统创新带动产业链配套体系优化完善，打造(dǎzào)先进计算、人工智能、虚拟现实等(děng)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(cì)、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制造业应用。鼓励应用智能感知、虚拟现实、增强(zēngqiáng)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(jiākuài)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(yánfā)、协同制造、增值服务(fúwù)等新模式，深化典型场景数据分析应用。加快推动电子信息产品由数据物质载体向数据综合服务转变(zhuǎnbiàn)，提升电子信息制造业转型升级效能。支持(zhīchí)建设电子信息产业(xìnxīchǎnyè)大脑，融合贯通产业链(liàn)、供应链、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.强化先进计算(jìsuàn)、人工智能赋能作用。推进先进计算技术赋能新质生产力，激活先进计算在(zài)数据高效处理(chǔlǐ)、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(fāngmiàn)广泛应用(guǎngfànyìngyòng)。鼓励骨干企业基于通用大模型打造(dǎzào)适应电子信息制造业(zhìzàoyè)复杂任务环境、具备跨模态数据处理能力的(de)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。谋划建设垂直行业大模型中试、测评等公共服务平台(píngtái)，推动大模型行业适配和商业化应用。推动创成式设计、设备故障预测、工艺参数自动调优、质量视觉检测、工业(gōngyè)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(tuīguǎng)重点行业数字化转型典型场景和(hé)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(guǎnlǐ)、增值服务、供应链管理、赋能应用等刚需、高频、复杂典型场景，沉淀共性需求，研发推广一批见效快、成本低、针对性强、标准化程度高的“小快(xiǎokuài)轻准”解决方案。指导发布(fābù)电子信息制造业数字化转型场景清单和典型案例，支持(zhīchí)发布数据要素、知识模型、工具软件(gōngjùruǎnjiàn)、人才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应用场景。支持数字化水平较高的企业开发共享(gòngxiǎng)数字化解决方案。

6.推进产业链供应链智慧(zhìhuì)安全建设。鼓励具备条件的(de)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(hé)安全化水平(shuǐpíng)。充分发挥整机产品牵引作用，构建(gòujiàn)问题导向和需求导向的上下游数字化转型协同创新体系，加强核心技术、关键零部件等支撑能力(nénglì)建设，推动中小企业主动融入(róngrù)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(jiākuài)重点集群(jíqún)和园区智能化升级。重点支持新一代信息通信、集成电路(jíchéngdiànlù)、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(hùliánwǎng)等新型基础设施规模化建设应用，建设高标准数字(shùzì)园区。鼓励电子信息制造业领域(lǐngyù)集群公共服务平台互联互通，加快基础设施、数据要素、技术人才等资源共建共享。

（三）加快(jiākuài)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智能化升级。有序推动(tuīdòng)智能产品创新研发，推动智能产品分类代码研究，培育(péiyù)高端智能化电子产品等新兴领域。深化先进计算、智能控制(kòngzhì)、人机交互(jiāohù)、大数据等技术在人工智能终端(zhōngduān)产品的应用(yìngyòng)，加快发展智能传感器、智能移动终端、智能语音交互系统、智能可穿戴设备等，提升(tíshēng)产品“含智量”。发展智能互联架构、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.打造数字化智能化转型标杆。贯彻落实工业(gōngyè)重点行业领域(lǐngyù)设备更新(xīn)和(hé)(hé)(hé)技术改造指南，推动电子信息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(de)企业加快部署智能装备和工业软件，推广模块化、成组和产线重构等(děng)技术，支持建设面向新一代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，形成可复制推广的新经验、新模式。

10.培育壮大智能化绿色化融合产业。持续挖掘能源电子增长新动能，加快先进计算、工业互联网、物(wù)联网、人工智能等(děng)数智技术在锂电池、光伏产品研发及制造过程应用。推进(tuījìn)智能功率预测、智能场站运营等新模式，促进(cùjìn)光伏发电和储能的数据共享(shùjùgòngxiǎng)，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(quán)生命周期碳排放可信数据(shùjù)空间。聚焦锂电池、光伏、消费电子、新型(xīnxíng)显示等重点产品，推动企业建设碳足迹基础数据和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和共享。强化先进计算、物联网(liánwǎng)、人工智能、区块(qūkuài)链、工业互联网标识解析等技术在碳排放监测(jiāncè)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）夯实软硬协同(xiétóng)的多元化转型基础

12.加强新型信息基础设施建设(jiànshè)。统筹推进先进计算产业发展，加快(jiākuài)网络、算据、算力(suànlì)、算法等(děng)融合(rónghé)贯通，推动高性能计算、智能计算、云边端协同计算等创新发展，完善边缘计算中心网络布局，建设高可靠、高性能、广连接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、千兆光网、工业互联网(hùliánwǎng)、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(biāozhǔn)(biāozhǔn)体系。组织编制电子信息制造业重点行业(hángyè)智能制造标准体系建设指南，加快研制一批行业应用、典型场景和智能产品等重点标准，构建电子信息制造业数字化转型标准群。加快制定主数据(shùjù)、元数据、数据质量、数据管理等数据标准，推动(tuīdòng)数据管理国家标准贯标。推动建立电子信息制造业数字化转型标准化工作组织，统筹重点细分行业数字化转型领域(lǐngyù)的标准研制和推广应用，引导(yǐndǎo)专精特新企业主导或参与标准制定。

14.强化网络和数据安全(shùjùānquán)治理。指导(zhǐdǎo)电子信息制造企业建立健全工业控制系统和信息系统的网络安全(wǎngluòānquán)防护(fánghù)制度。面向企业开展(kāizhǎn)网络安全分类分级管理，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(tóurù)，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，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(fēngxiǎn)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(cùjìn)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、数据隐私安全保护等评估。

（五）强化数字化转型服务(fúwù)保障

15.培育(péiyù)数字化转型服务商。推动电子信息制造业(zhìzàoyè)数字化转型服务商建立“咨询策划(cèhuà)+路径规划+实施监督+跟踪评价(píngjià)”全栈式(shì)服务能力，提升全流程(liúchéng)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(jiějuéfāngàn)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。

16.全面(quánmiàn)开展数字化(shùzìhuà)转型诊断评估(pínggū)。制定电子信息制造业数字化转型诊断评估实施方案，提供诊断评估和能力建设参考指引。引导(yǐndǎo)地方(dìfāng)建立长效评价机制，对(duì)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“应评尽评”“应检尽检”。

17.完善数字化转型(zhuǎnxíng)公共服务体系。推动建立电子信息(diànzixìnxī)制造业数字化转型促进中心、中试平台(píngtái)，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(gōngjùxiāng)和资源池，持续提升政策宣贯、标准咨询、人才培训、供需对接等服务水平(fúwùshuǐpíng)，夯实电子信息制造业数字化转型基础支撑。

18.健全数据驱动的行业管理与企业(qǐyè)服务体系。支持建设电子信息制造业数字化转型智慧平台(píngtái)系统，构建电子信息重点(zhòngdiǎn)产业链“一链一档”、重点企业“一企一码”画像数据库，提升(tíshēng)行业发展的预测预警和动态运行监测水平(shuǐpíng)。研究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、央地联动、产业(chǎnyè)协同的合力推进机制，全面推动电子信息制造业(zhìzàoyè)数字化转型重要(zhòngyào)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(shíjiàn)的分类指导。

（二）加大资金保障。充分运用科技重大专项、重点(zhòngdiǎn)研发计划等现有专项资金渠道，支持电子信息制造企业数字化转型共性关键技术攻关与数转智改。发挥国家产融合作平台赋能作用，将先进(xiānjìn)适用技术纳入(nàrù)支持范围，通过创新金融产品种类等方式(fāngshì)，引导金融机构加强(jiāqiáng)对数字化转型的支持。

（三）强化分析评价(píngjià)。建立电子信息(diànzixìnxī)制造业(zhìzàoyè)数字化转型常态化评价分析机制(jīzhì)，引导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。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(fǎnkuì)与优化机制，基于监测结果动态优化数字化转型任务举措(jǔcuò)，持续提高产业治理能力和水平。

（四(sì)）加强宣传推广。引导各地区定期举办电子信息(diànzixìnxī)制造业数字化转型(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场景和解决方案。支持举办电子信息制造业数字化转型经验交流(jīngyànjiāoliú)、智能制造创新大赛、先进计算(jìsuàn)典型应用案例征集、先进计算技术创新(jìshùchuàngxīn)大赛、供需对接活动，促进数字化转型新模式、新产品、新技术的应用推广。

（五）加强行业数字化人才培养(péiyǎng)。深化产教融合的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(gōngxū)对接机制，支持电子信息制造企业与高校、科研院所合作(hézuò)建立数字技术实训基地，培养行业所需数字化转型复合型(fùhéxíng)人才。依托国家相关人才工程和项目，培养电子信息制造业科技领军(lǐngjūn)人才、创新团队、卓越工程师，积极引进海外高端人才。

聚焦电子信息制造业特点，系统梳理研发(yánfā)设计、生产制造、运维服务等业务环节(huánjié)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(jíyòng)先行的原则，以(yǐ)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(yī)、电子信息制造业数字化转型

典型场景(chǎngjǐng)1：产品研发

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工具和系统兼容性(jiānróngxìng)不足，不同地域或部门的研发团队缺乏统一的协作平台，研发数据难以(nányǐ)实时同步共享(gòngxiǎng)，导致跨团队、跨部门(kuàbùmén)的协作效率低下，难以快速适应新技术或新需求的变化(biànhuà)。

改造目标：数字化(shùzìhuà)协同研发

实现方式和需要条件：数字化协同研发利用先进计算技术为不同(bùtóng)区域、部门甚至企业之间的协作提供统一平台，消除信息孤岛，提高(tígāo)研发效率。通过统一计算协作平台，根据需求动态(dòngtài)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(jiàngdī)设备购置和维护成本，缩短(suōduǎn)研发周期。

重点适用行业(hángyè)：新型显示行业、先进计算行业、消费电子行业。

典型(diǎnxíng)场景2：产品设计

痛点：电子产品(chǎnpǐn)结构复杂度和功能性能要求不断(bùduàn)提升(tíshēng)，部分企业在仿真验证方面的建设滞后，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中(zhōng)存在反复修改、多次试验等现象，甚至产品交付(jiāofù)后可能出现批量性缺陷，导致后期额外的产品召回和返修成本。

改造目标(mùbiāo)：虚拟试验与调试

实现方式和需要条件：搭建仿真(fǎngzhēn)平台，面向产品功能、性能、可靠性等(děng)方面，采用计算(jìsuàn)机辅助设计工具进行三维建模，应用先进计算、数字孪生、AR/VR、知识图谱等技术，通过全虚拟仿真或者半实物半虚拟仿真，开展产品调试和测试验证。将仿真平台与物理(wùlǐ)测试系统(xìtǒng)平台的数据关联，通过物理测试数据曲线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：通信设备行业、先进计算(jìsuàn)行业。

典型(diǎnxíng)场景3：生产工艺优化

痛点：电子产品生产工艺(shēngchǎngōngyì)(gōngyì)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多样化，电子产品越来越微型化、精密化，对生产工艺及生产效率的要求越来越高(gāo)。生产过程工艺参数易(yì)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，无法及时响应生产需求。

改造(gǎizào)目标：工艺动态调优

实现方式和(hé)需要条件：建立生产过程全流程一体化管控平台，应用先进计算、工艺机理分析、多尺度物性表征和流程建模(jiànmó)、机器学习等技术(jìshù)，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(zhǐbiāo)等参数动态分析，进行(jìnxíng)工艺优化。

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、新型显示行业、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：电子产品升级换代快(kuài)，客户要求复杂多变，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(jíchéng)采购供应、生产执行、仓储物流等(děng)数据，难以实现科学有效的计划调度。

改造目标(mùbiāo)：智能排产调度

实现方式和需要条件：根据(gēnjù)市场和客户个性化的要求，实时监控采购供应、生产要素、制造执行等数据(shùjù)，通过设置多类约束条件和策略(cèlüè)，形成多种(duōzhǒng)排产方案，最大化分配和使用资源，动态下达(xiàdá)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。

重点适用行业(hángyè)：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5：生产线升级(shēngjí)改造

痛点：电子信息产品(chǎnpǐn)(chǎnpǐn)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(chǎngjǐng)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)不同产品的规格和需求，频繁调整增加设备停工时间，生产人员需要花费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：可重构柔性(róuxìng)产线

实现(shíxiàn)方式和需要条件(tiáojiàn)：开展标准化、模块化硬件设计，部署自主移动机器人、数字定位系统、柔性工装夹具、智能物流设备(shèbèi)，采用5G、TSN等网络技术，构建低时延(shíyán)、高稳定性的无线(wúxiàn)生产网络，综合应用传感器、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，对生产线实时监控，采用智能控制系统，根据订单和工况变化(biànhuà)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(tíngdùn)。

重点适用行业(hángyè)：通信设备行业、先进计算行业、时空信息(xìnxī)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、种类繁多(fánduō)、更新换代速度快，部分企业(qǐyè)设备管理中依然依赖(yīlài)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(zhōngduàn)，当前设备维护模式多处于被动式维护和经验式维护，紧急故障难以做出科学预判，故障维修不及时影响生产进度(jìndù)。

改造目标：设备故障诊断(gùzhàngzhěnduàn)与预测

实现方式和需要条件(tiáojiàn)：采用统一的系统平台(píngtái)管理设备(shèbèi)采购、安装、使用、报废全过程，实时监控关键工艺设备运行情况，建立设备数字孪生模型，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(chéndiàn)设备维保经验，形成(xíngchéng)设备故障知识库，自动提醒和推荐设备维保方案，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(yáncháng)设备使用寿命。

重点适用行业：通信设备行业、先进计算行业、时空(shíkōng)信息(xìnxī)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：多数企业对品质影响因子缺乏有效的监控与分析，欠缺分析和处理问题(wèntí)的经验积累，导致相同的问题反复发生，企业不良品质成本(chéngběn)居高不下，尚未运用大(dà)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(gǎizào)目标：智能化品质管控

实现方式和需要条件：建立完善的(de)质量管控集成架构，应用基于机器视觉的产品质检技术(jìshù)，借助物联网(liánwǎng)技术将检测设备与人员、样本库、检测流程等(děng)系统互联互通，消除品质控制各环节的信息孤岛。同时，运用信息系统等集成质量机理分析、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(yùcè)和质量优化决策，分门别类地对质量知识和异常经验进行积累、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(bùshǔ)预防性措施(cuòshī)。

重点适用行业：通信设备(shèbèi)行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业(diànzihángyè)、基础电子行业、能源电子行业。

典型场景8：仓储配送(pèisòng)

痛点(tòngdiǎn)：电子信息产品种类繁多、结构复杂，所需的电子元器件、电子化学品等物流规格多样、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(xūqiú)，仓储管理中人工记录管理难度大，部分(bùfèn)企业仓储配送、资源(zīyuán)计划、生产执行(zhíxíng)等系统集成度低，配送异常难及时管理，影响生产进度。

改造目标：拉式实时精准(jīngzhǔn)配送

实现方式和需要条件：将生产(shēngchǎn)消耗、仓储、运输等数据集成，根据实时生产消耗，自动发起物料配送需求(xūqiú)，综合运用条码(tiáomǎ)技术、自动化(zìdònghuà)立体仓库存储、人机交互分拣、自动化传输等系统，将物料按时按量精准配送至线体(zhìxiàntǐ)或工位，打造全链条“拉式精准配送”物流系统，缩短全链条配送时效。

重点适用(shìyòng)行业：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。

典型(diǎnxíng)场景9：能源管理

痛点：电子信息制造业企业(qǐyè)耗能(hàonéng)设备多样，部分企业存在耗能设备老旧情况，尚未应用智能化的数据采集工具，人工采集数据工程量大、易出错，能耗数据难以(nányǐ)统一归档和(hé)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综合能效优化。

改造目标：能效数智化(shùzhìhuà)管理与优化

实现方式和需要条件：部署能耗数据智能计量(jìliàng)与采集装置，基于统一的能源管理系统，开展全环节(huánjié)、全要素能耗数据汇聚分析，采用(cǎiyòng)能(yòngnéng)流图形式进行工厂全域可视化监测，结合设备运行、生产工艺、制造成本等数据，建立综合能耗模型，开展用能情况模拟、能效诊断和节能(jiénéng)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(cānshù)，通过控制系统实现自动调整，实现整体能效提升。

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、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(zhìzàoyè)产品数据没有得到有效分析(fēnxī)利用，无法动态跟踪用户服务需求，缺乏(quēfá)产品主动运维意识，多处于问题发生后才去解决的被动服务阶段。

改造目标：数据驱动(qūdòng)的精准客服

实现方式和(hé)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、故障缺陷等(děng)数据，为用户提供(tígōng)自助服务和智能服务等多种方案，如产品使用(shǐyòng)技巧和产品诊断排障自助服务、基于(jīyú)数据的远程运维服务、基于模型和产品实时状态的主动保养预警服务、基于环境数据和用户使用习惯的方案建议服务等。

重点适用行业(hángyè)：通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费(xiāofèi)电子行业、能源电子行业。

典型场景11：供应链风险管理(fēngxiǎnguǎnlǐ)

痛点：产品制造所需物料种类繁多(fánduō)，涉及采购供应商众多，不同物料交付要求多样，企业无法及时有效监控(jiānkòng)原料供应风险，被动接受突发供货异常事件，导致内部生产组织(zǔzhī)仓促调整，影响正常生产执行。

改造目标：供应链风险(fēngxiǎn)预警与弹性管控

实现方式和需要条件：针对不同物料设定相应的采购模型，用集成建模、多目标(mùbiāo)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)物料供货异常时(shí)，企业有充足的时间应对处理。建立(jiànlì)供应链管理系统(guǎnlǐxìtǒng)，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，开展基于数据分析(shùjùfēnxī)的供应商评价、分级分类、寻源(xúnyuán)和优选推荐。

重点适用(shìyòng)行业：新型显示行业、通信设备行业、先进(xiānjìn)计算行业、消费电子行业。

二、电子信息技术和产品赋能其他行业数字化(shùzìhuà)转型

典型场景(chǎngjǐng)12：大众消费领域北斗规模应用

实现方式：提升北斗(běidǒu)在(zài)(zài)智能手机、穿戴设备等产品上的应用比例，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、高精度定位能力，打造室内外无缝连续定位体系(tǐxì)。促进北斗车(chē)载终端赋能应用，通过车辆(chēliàng)北斗地基增强系统、高精度地图等方式，在车联网中(zhōng)推广应用北斗高精度定位技术。推动北斗多频定位、高精度定位等技术在消费级无人机、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：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技术(jìshù)，构建行业解决方案。加速工业领域VR/AR技术渗透率，推广沉浸式协同(xiétóng)设计、智慧AR巡检、交互(jiāohù)式三维动态仿真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(zhìzuò)、AR导览、互动营销等，增强(zēngqiáng)交互体验。

典型场景14：基于新型显示的新一代人机交互方案(fāngàn)

实现方式(shì)：促进(cùjìn)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(guīmóhuà)应用(yìngyòng)，实现超高清、无障碍、3D立体等显示效果，加快在智能终端、远程连接、文化内容呈现等场景中(zhōng)推广。开发视听体验数据交互终端，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(jiàshǐ)空间，实现人与空中实像(shíxiàng)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(fùnéng)新型信息基础设施建设

实现方式：在工业智联(zhìlián)、城市智联、低空智联、农业智联等(děng)领域，应用协议兼容、软件定义、物联平台免调试接入等技术，推动通信、芯片、显示模组等软硬件产品快速适配。大规模部署智能物联产品，为信息交换共享、复杂(fùzá)环境感知、智能决策(juécè)和协同(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(de)移动物联网终端研发供给和应用探索，促进形成网络(wǎngluò)连接、资源管理(zīyuánguǎnlǐ)、运行维护等方面的内生智能，提升网络智能化(zhìnénghuà)水平。综合应用人工智能芯片、边缘计算设备、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(yītú)读懂《电子信息制造业数字化转型实施方案》