车间/工厂的总体设计、工艺流程及布局已建立数字化模型，并进行模拟仿真，实现规划、生产、运营全流程数字化管理。

实现对物流、能流、物性、资产的全流程监控，建立数据采集和监控系统，生产工艺数据自动数采率达到 90%以上。采用在线分析仪、智能传感器、软测量、工业过程大数据建模等智能感知先进技术，实现原料、关键工艺质量参数和成品检测数据的采集和集成利用，建立实时的质量预警。生产过程的质量数据实时更新，统计过程控制（SPC）自动生成，实现质量全程追溯。采用先进控制系统，工厂自控投用率达到 90%以上，关键生产环节实现基于模型的先进控制和在线优化。

建立制造执行系统（MES），实现制造数据、计划排产、生产调度、质量、设备、能效等管理功能。建立企业资源计划系统（ERP），实现供应链、物流、成本等企业经营管理功能,以系统化思维和供应链管理为核心，科学配置资源，优化运行模式，改善业务流程，提高决策效率。

建立企业级的统一数据平台，整合数据资源，支持跨部门及部门内部常规数据分析。建立工厂内部通信网络架构，实现设计、工艺、制造、检验、物流等制造过程各环节之间，以及制造执行系统（MES）、企业资源计划系统（ERP）、产品数据管理系统（PDM）、供应链管理系统（SCM）、客户关系管理系统（CRM）等关键信息化管理系统之间的信息互联互通与集成。采取信息安全措施，具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。

基于条形码、二维码、无线射频识别（RFID）等识别技术实现自动出入库管理。实现仓储配送与生产计划、制造执行以及企业资源管理等业务的集成，能够基于生产线实际生产情况拉动物料配送，根据客户和产品需求调整目标库存水平。

建立能源综合管理监测系统，主要耗能设备实现实时监测与控制。建立产耗预测模型，水、电、气（汽）、煤、油以及物料等消耗实现实时监控、自动分析，实现能源资源的优化调度、平衡预测和有效管理。

实现生产效率高 20%以上，能源利用率提高 10%以上，运营成本降低低 20%以上，产品研制周期缩短 30%以上，产品不良品率降低 20%以上。

 关键制造装备采用人工智能技术，通过嵌入计算机视听觉、生物特征识别、复杂环境识别、智能语音处理、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等技术，实现制造装备的自感知、自学习、自适应、自控制。结合行业特点，基于大数据分析技术，应用机器学习、知识发现与知识工程以及跨媒体智能等方法，在产品质量改进与缺陷检测、生产工艺过程优化、设备健康管理、故障预测与诊断等关键环节具备人工智能特征。

     制订智能制造相关的基础共性和关键技术标准或行业应用基础性标准。研制具有自主知识产权的核心技术装备或关键短板装备。拥有智能制造相关的授权发明专利、软件著作权。创新应用大规模个性化定制型、网络协同型、远程运维服务型等智能制造新模式。