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2020年，中國科協智能制造學會聯合體開展“智能制造科技進展研究”，經過聯合體13家成員學會的推薦、遴選，現有10項科技進展入圍“2020中國智能制造十大科技進展”。現將入圍項目予以公示。（排名不分先后）

1.數字化全成形經編裝備及智能生產管理系統

Digital Fully Fashioned WarpKnitting Equipment and Intelligent Knitting Production Management System

入圍理由：五洋紡機數字化全成形經編裝備實現了紗線上機3D智能編織，創新服裝一體成形＂織就穿＂的生產新模式，實現功能纖維、短纖的全成形編織。多維精協嵌入式工業大腦集成技術實現了安裝調試、工藝、生產、操控的遠程運維和人機交互。智能生產管理系統實現訂單的個性化定制，實現整個生產過程大數據全閉環智能管理。人工成本、產品不良率、能耗及運營成本大幅降低，生產效率大幅提升。目前，五洋紡機為世界30多個國家和地區提供衛星天線、航天網格基布、仿生草屏蔽、多用途充氣墊、立體間隔織物、絨毯、家紡、毛巾、功能網具等數字化經編裝備。

關鍵詞：一體成形；全成形經編裝備；針織智能生產管理

2.智能熱模鍛生產線關鍵技術

Development and Application of Key Technologies of Intelligent Hot DieForging Production Line

入圍理由：華中科技大學、武漢新威奇、武漢惟景三維、湖北三環鍛造等單位聯合共同研發的集鍛壓、在線質量檢測、熱模鍛/再制造技術與裝備，以及生產線監控系統等為一體的智能熱模鍛生產線，通過自主研發關鍵技術，實現高性能精密熱模鍛件的智能生產。關鍵技術包括：伺服直驅數控螺旋鍛壓技術與裝備，減少傳動環節；高溫在線三維測量技術與裝備，優化熱鍛模設計和鍛造工藝；多材料熱鍛模電弧增材制造/再制造技術與裝備，降低熱鍛模成本、提升熱鍛模使用壽命；智能熱鍛模生產線在線監控系統，實現高效穩定運行。整體提升熱模鍛行業的技術水平，使熱模鍛生產線的年產率、產品精度、合格率有較大提升，能源損耗降低顯著，支撐了我國飛機、特種車輛等高端裝備的研制與生產。

關鍵詞：熱模鍛生產線；伺服直驅數控螺旋鍛壓；高溫在線三維測量；熱鍛模電弧增材制造/再制造

3.智能液壓成形成套裝備協同控制與運維保障關鍵技術

Key Technologies of Collaborative Control and Operation and MaintenanceSupport for Up-market Intelligent Hydroforming Equipment

入圍理由：合肥合鍛研制的新一代適應多工況需求、多品種制造、精準運維服務的系列化液壓成形成套裝備及服務系統，突破了液壓成形成套裝備精密控制技術、多并聯高協同的液壓成形成套裝備的系統優化技術，實現液壓成形成套裝備的運維保障體系。研制的系列化精密等溫鍛造裝備、超高強鋼熱沖壓成形自動生產線、AT軌根部鍛造自動生產線、高速薄板沖壓液壓機生產線以及雙動充液拉深液壓裝備等高端智能液壓成形成套裝備及運維保障系統。為長征系列運載火箭燃料貯箱箱底、汽車高強度輕量化結構件等高端裝備關鍵部件成形成套裝備的精準運維提供重要保障。

關鍵詞：多工況高協同；耦合設計技術；云-邊協同服務運維技術；精準運維服務

4.面向類生命機器人的跨尺度生物制造裝備及檢測關鍵技術

Trans-scale Biofabrication Equipments and Detection Technologies for Biosyncretic Robotics

入圍理由：中科院沈陽自動化研究所在分子尺度方面，建立了具有實時超分辨視覺反饋的納米操控系統，達到45nm超高分辨，首次實現生物大分子原位可視精確操控，為細胞性能調控奠定基礎。在細胞尺度方面，建立高通量細胞在線檢測和多細胞模塊化制造組裝系統，解決了長期阻礙生物制造發展的細胞損傷難題，為類生命機器人零部件組裝和在線檢測提供了技術支撐。在組織尺度方面，建立梯度微環境與血管化的生命維持構建技術體系，為復雜類生命機器人及大尺度功能化組織器官穩定制造提供多工藝融合的跨尺度制造裝備。成果支撐了類生命機器人的發展，同時為新藥開發、器官修復再造等提供了使能支撐，展示出生物智能制造技術和裝備對基礎科學和臨床需求的使能作用。

關鍵詞：類生命機器人；納米操控；細胞裝配；生物制造

5.設施農業智慧工廠化種植模式

Intelligent Factory Planting Mode of Facility Agriculture

入圍理由：北京工業大學現代設施農業智慧工廠化種植模式，實現從“系統設計、基礎物流、關鍵裝備”三個層次創新，實現了設施農業方向的“高投入、高產出、高收益”。形成從總體設計規劃到基地運行管理的智慧化，到信息的高效利用，對高產出高收益給予最大程度上的支持。建立立體種植模式下的物料單元規格及物流系統工程體系，形成單元模塊、循環水肥、種植體系等標準。實現不同經濟作物播種、移栽、定植、收獲、物流包裝等各環節的機械化作業，通過物聯網等技術搭建了智能管控平臺。在極大降低農業勞動力的同時，立體工廠化種植模式促進葉菜、果菜、花卉、中草藥等傳統設施農業種植的變革。

關鍵詞：設施農業；工廠化種植；智能裝備

6.工程機械智能燈塔工廠

 Intelligent Lighthouse Factory of Construction Machinery

入圍理由：三一重工18號智能燈塔工廠，產線高度自動化和柔性化，控制系統的全局數字化和智能化。應用AI、大數據、IOT、數字孿生、5G、MR等新興技術，實現三現視覺管理、海量設備互聯、調試智能評測等工業互聯網系統升級；通過引入多類關節機器人、重載AGV、立庫等技術，實現多品種小批量大噸位長尺寸復雜產品的無人化、少人化制造。同時，探索出“短平快”的技改過程管控方法，技改不減保供，產能提升較大。帶動百余家智能制造解決方案供應商深度協同，促進產業人才規模及結構高質量發展，逐步推進建設世界級工程機械“智造”生態圈。

關鍵詞：智能工廠；自動化柔性化產線；工程機械智能制造

7.航天電器電子元器件智能制造

Brief Introduction on the Intelligent Manufacturing of GSA

入圍理由：貴州航天電器推動航天電器從傳統制造模式向智能制造模式轉型，連接器智能生產車間打通了產品全生命周期的數據流，突破軟硬件間的壁壘，實現產品從訂單到交付、從研發到服務的全流程集成。通過虛擬仿真技術，實現產線物流與智能裝備虛實結合、數據實時同步。視覺檢測開發技術可實現微米級的尺寸檢測與外觀篩查。智能裝備與生產運營管理系統實時數據交互，支持過萬種產品自動流轉、混線生產，不再需要人工對產線進行管理。滿足多品種、小批量、定制化的柔性化生產需求。自主研發基于工藝管理、生產過程管理、產線管理于一體的智能產線執行系統和生產運營智能調度系統，將智能化管控由車間級向公司級延伸，搭建了完善的智能制造解決方案。

關鍵詞：航天電器智能制造；微米級機器視覺；全流程集成

8.航天復雜構件多品種變批量數字化柔性生產線

Digital Flexible Production Line for Complex Aerospace Structures with Multi variety and Variable Batch

入圍理由：北京動力機械研究所建設柔性數字生產線，將傳統的機加工推式批量生產轉變為產能平衡下的單件/小批量拉式生產，實現軍工產品混流、柔性、拉式生產，實現生產模式的精益化與標準化。使用成套應用智能物流裝備，集成數控生產設備，解決了工件配送協同與上下料協同等技術難題，將裝夾、找正和調整到機床外部，大幅提高機床的綜合使用率，進而實現制造過程的自動化與數字化。通過工業互聯網實現人機料法環的互聯互通和信息感知，提升信息化，并將自動化生產與信息化管控深度融合，提高了資源利用效率、生產效率和產品質量一致性。此項科技進展有效推動了航天領域的生產模式轉變，提升和保障了生產制造和自主可控能力。

關鍵詞：多品種；變批量；柔性數字生產線；自主可控

9.高端軌道交通裝備精益化智能制造

Lean Intelligent Manufacturing Project for High-end Rail Transit

入圍理由：中車長春軌道客車以中車長客長春高速制造中心和轉向架制造中心為主，打造高端軌道交通裝備智能制造核心模式。以關鍵制造環節智能化為核心，以網絡互聯為支撐，實現制造全過程優化控制、智能調度、狀態監控、質量管控。該模式持續推廣用至全球5個國家生產基地，覆蓋軌道交通全車型制造及運維業務。實踐過程中，打造可快速推廣的智能制造管理范式。自研發到制造實現全業務鏈條數據貫通，大數據體系化分析；創新信息技術手段助力全球制造精益一體化管理；深化應用高級排程，打通供應鏈整體業務鏈條。實現生產效率、配送效率、能源利用率、一次合格率較大幅度提升，為企業實現標準化全球制造業務提供基礎。

關鍵詞：軌道交通裝備；智能制造；精益運營；MPI；流程一體化；大數據體系化分析

10.面向復雜裝備研制生產的企業級生產管控中心

Enterprise Production Control Center for Aeronautic Weapon Developmentand Production

入圍理由：成飛工業集團建設飛機制造企業級生產管控中心，通過各業務域數據整合，形成統一的基于數據的管控機制，支持企業從業務驅動管理向數據驅動管理轉型。構建多維度多尺度生產數據分析挖掘及可視化管控平臺，突破面向復雜裝備研制生產過程的多源/復雜/異構數據挖掘及集成可視化，構建基于大數據分析及風險預警模型的航空武器裝備，研制生產過程物流智能預測/預警等關鍵技術，構建高效集成的物聯感知網絡，實現多源異構數據融合驅動的多場景融合應用，形成關鍵作業過程狀態感知能力、數控加工過程智能監控能力以及具備自評估和權值自優化機制的生產過程智能預測/預警能力。

關鍵字：航空裝備；生產管控；多維度數據分析；智能預測/預警

公示期為2020年10月29日-11月5日。

公示期內若有異議，請及時反饋給智能制造科技進展評選辦公室。

聯系電話：010-68799025

郵箱：liuyq@cmes.org

關于“世界智能制造十大科技進展”、“中國智能制造十大科技進展”

自2017年起，中國科協智能制造學會聯合體持續開展“智能制造科技進展”研究，以智能化車間/工廠、智能制造技術及裝備、基礎、標準、服務模式等維度，持續跟蹤發展與應用趨勢，研究分析不同行業、企業推進智能制造的實踐案例，遴選“世界智能制造十大科技進展”、“中國智能制造十大科技進展”（簡稱“雙十”科技進展）。

“雙十”科技進展的研究、推薦、遴選，主要從創新性、應用成效、影響力、未來預期等方面考慮，在智能制造領域中具有前沿性、新穎性或實質性、示范性的技術突破；解決智能制造領域技術難點或行業熱點問題；在勞動生產率、效能回報率、對生態和生活環境改善的貢獻程度；以及對行業創新能力和競爭力的提升等方面都具有一定影響。