今年3月，工信部等8部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，明确提出要加速智能工厂梯度培育、加快重点行业智能化升级。近期，在市经信委等相关部门指导下，上海市智能制造产业协会面向全球发起智能工厂超级应用场景的需求征集，现已收到多家企业的积极响应，汇聚了海量高质量需求与解决方案意向。现发布首批智能工厂应用场景需求信息，涵盖汽车、高端装备、时尚消费品等重点产业领域。
汽车
岛式柔性生产线
场景核心需求
以柔性模块装配方式切入产线，实现差异化分装、平行工艺，实现主线工艺极简，满足高效多样化制造需求
技术能力需求
1、产品快速导入，基于M架构可扩展至D架构，减少改造对量产产品影响，快速导入新产品。
2、产能柔性对接，未来“传统线+岛式线”灵活应对产量变化。
3、设备利用率提升，高附加值设备集中成“岛”，提升单元岛内设备利用率。
4、人员效率最大化，装配人员集中成“岛”，动作精准设计。
5、设备柔性化提升，跳动设备、拧紧站等。
6、需构建智控系统，协调调度各AGV系统，完成交通管制、车料匹配、协同作业等交汇场景动作。
7、需构建智能物流，精准拉动，车料协同
高端装备
电子设备维修与故障诊断
场景核心需求
针对高集成特种电子设备在运行过程中出现的故障，利用历史维修诊断信息，结合设备维修技术资料与维修工具数字化采集信息，在车间内开展故障的智能化辅助诊断与维修工序的智能化排产
技术能力需求
1、管理设备历史故障及维修诊断数据
2、构建故障维修知识库
3、构建智能辅助维修智能体
4、结合故障与维修手册，智能化安排维修工序任务
5、结合现场管理与过程管控要求，开展维修车间全要素管理
AI智能办公
场景核心需求
基于AI实现工厂内行政、生产、质量、设备、采购等全流程智能协同与决策辅助
技术能力需求
会议自动纪要、任务拆解与跟踪；AI智能问答、故障/标准知识库；智能排班、异常考勤自动核验；生产/质量/交期异常AI主动提醒
自动出图
场景核心需求
生产产品实现设计图纸标准化、参数化生成，减少人工绘图错误与耗时
技术能力需求
输入产品规格、材质、尺寸等参数，自动生成标准CAD图纸，自动保存版本
AI磁粉探伤检测
场景核心需求
生产产品表面及近表面缺陷自动化检测
技术能力需求
通过AI视觉识别磁粉痕迹，自动识别裂纹、气孔等缺陷，判定合格/不合格
AI外观检验
场景核心需求
生产产品表面粗糙度、磕碰、划伤、螺纹损伤等外观质量自动检验
技术能力需求
AI视觉实时检测外观缺陷，自动记录不合格项，减少人工漏检
热处理智能物料跟踪
场景核心需求
生产产品的热处理工序物料位置、工艺参数、时长、温度实时监控与追溯
技术能力需求
RFID/二维码绑定物料，实时跟踪热处理流程，记录温度、时间等关键参数
智能报表
场景核心需求
基于MOM系统实现产品的生产、质量、设备、能耗数据自动统计与可视化展示
技术能力需求
MOM系统自动抓取生产数据，生成日报/周报/月报，支持钻杆产量、合格率、设备OEE等分析
设备智能运维
场景核心需求
生产产品加工设备运行状态、故障、维保计划自动管理
技术能力需求
实时采集设备运行参数，异常自动报警，生成维保计划，降低停机率
机加工检测
场景核心需求
阀门零部件机加工完成后完整的尺寸检测
技术能力需求
零部件生产结束后，通过扫描与图纸对比，AI自动分析所有尺寸精度是否达标，包括零件外部尺寸，内部尺寸，行为公差
生产排单
场景核心需求
多品种，小批量阀门订单自动排产
技术能力需求
根据每个订单，自动生成生成全部零件的生产令号，根据工艺自动排产到每台设备，并实时跟踪生产进度
工业数据集成与智能问答助手
场景核心需求
现有MES、ERP数据利用率低，管理人员需频繁手动翻找合同、工艺及生产数据，数据资产处于“沉睡”状态，决策支持效率低下
技术能力需求
具备高安全性、私有化部署能力，支持语音/文字多模态交互，数据响应延迟低
关键设备预测性维护
场景核心需求
随着自动化焊接线、生产流水线等核心装备投入使用，非计划停机损失巨大。目前的定检模式难以在故障发生前及时预警
技术能力需求
支持多终端实时预警推送，提供维护建议及关联备件库存信息
工厂与盾构施工供需协同
场景核心需求
工厂生产计划与隧道掘进进度缺乏实时协同，易导致现场堆场积压或供应延迟，物流与仓储成本较高
技术能力需求
支持GIS地理信息展示，实现工厂、物流、施工现场三位一体的数据实时联动
智能排产与原材料成本优化
场景核心需求
生产计划高度依赖人工经验，无法根据原材料（钢材、水泥等）市场行情波动及实际产能进行实时动态调整，缺乏成本最优化的排产手段
技术能力需求
支持多目标优化算法，具备生产仿真功能，能够根据原材料价格波动输出最优成本控制方案
机器视觉AI质量检测
场景核心需求
目前人工质检存在主观性误差，且在大规模自动化生产中难以实现100%覆盖的高精度缺陷实时拦截
技术能力需求
缺陷识别准确率需达98%以上，支持与流水线PLC联动实现次品自动标识或拦截
核级零件视觉检测产线
场景核心需求
中小零件目视检测任务繁重、每日待检零件数1370个左右。零件需检测部位多，零件大小、形状复杂多样，无法批量合并检测，主要依靠人眼或辅助工具直接观察表面形态，存在检测效率低下、检测标准不一、漏检风险高、数据管理追溯困难。数据管理追溯困难等痛点
技术能力需求
大幅提高目视检验效率、降低人力成本，驱动企业高效运营；
形成一套目视检验知识库，沉淀企业核心智力资本；
实现检验模式创新，增强企业核心竞争力，定义行业新标准
核电堆芯罩焊接系统
场景核心需求
缺乏自动焊缝跟踪与实时调控，多层多道焊接易轨迹偏移，频发未焊透、焊偏等关键质量隐患
无焊接变形实时检测，只能焊后整改，核电构件返修难度大、周期长，严重影响生产交付进度
焊接参数固化老旧，无数据训练和自适应调优，工艺迭代滞后，焊接管控缺乏数字化 AI 智能支撑
技术能力需求
大幅提升焊接效率与焊接质量，减少返工返修产生的材料损耗和工期延误成本；
降低焊接人员招聘与培训成本；为火电、化工等高端装备制造领域的焊接工艺升级提供参考
AI+现场安全+现场管理
场景核心需求
现场安全生产是企业经营管理与合规运营的核心底线工作。现阶段企业现场安全管理长期沿用传统人工值守、定期人工巡检、事后隐患整改的被动管控模式，难以适配现代化安全生产精细化、常态化、全天候、全时段的监管高标准要求
技术能力需求
推动生产现场安全管理从传统人防模式，向数字化、智能化、主动化的技防+智防新模式转型升级，全方位筑牢生产现场安全生产防线，保障现场作业平稳有序、安全合规开展
大幅面工件高精度测量与逆向建模
场景核心需求
大型弧板、墙块等工件需快速获取三维轮廓与位姿，为机器人作业提供基准
技术能力需求
融合3D视觉+激光扫描，实现工件粗定位（±2mm）及精定位（±0.3mm），实时跟踪姿态变化
覆盖最大工件17m×5.5m，抗反光/噪声，支持无标记点自动拼接
复杂焊缝免示教自适应焊接
场景核心需求
加劲板角焊缝、背肋角钢焊缝、狭小空间型钢焊接等，人工示教效率低、质量波动大
技术能力需求
基于视觉/激光实时感知焊缝三维特征，自动规划轨迹与工艺参数，多层多道自适应焊接；UT一次合格率≥99%，支持立、横、平等多位置
重型构件自动翻转与移位
场景核心需求
大型低刚度结构模块需0~180°安全翻转，传统吊装风险高、易变形
技术能力需求
额定负载≥30t，翻转角度0~180°，定位精度≤±0.5°，最大冲击加速度≤0.2g，防倾覆
高密度焊接变形智能控制
场景核心需求
产品模块焊缝密集、拘束度高，易产生不可控变形影响精度与后续装配
技术能力需求
可建立焊接热-力-冶金耦合仿真模型，优化焊接顺序与工艺，可指导设计主动式防变形工装
立式模块自动喷砂与喷涂
场景核心需求
大型立式曲面模块需均匀除锈（Sa2.5）与涂层，人工不均匀、污染重、效率低
技术能力需求
自动轨迹规划与面覆盖率控制，集成磨料回收/粉尘/VOCs处理系统；清洁度Sa2.5，厚度均匀性≥85%（±15μm），粉尘排放≤10mg/m³，VOCs收集≥90%
时尚消费品
工厂一体化数据开发与数据治理综合应用场景
场景核心需求
需针对工厂产生的多源数据建设一套兼顾数据开发、数据治理、数据资源管理的一体化平台，实现多源异构数据统一采集接入大数据平台、标准化构建工厂数据仓库体系、落地统一数据标准与质量管控、按业务需求敏捷完成数据开发加工，最终对外提供数据服务，支撑生产经营、决策分析、质量管控等各类智能化业务场景落地
技术能力需求
1. 采用一体化平台架构，融合数据开发、数据治理、数据资源管理能力，无需跨多系统管理；
2. 兼容各类关系型数据库、时序数据库、工业协议、接口、文件等多源异构数据源，支持批量与实时数据采集；
3. 遵循DCMM数据治理规范，提供制造业数据标准、数仓分层模型模板；
4. 支持ODS/DWD/DIM/DWS/ADS标准数仓建模，具备可视化数据开发与任务运维能力；
5. 具备数据标准落地、质量校验、元数据血缘、数据资源目录能力；
6. 可对接现有大数据集群与业务系统，支持后续BI报表、指标平台、AI模型应用扩展；
7. 支持本地化部署，具备完善的权限管控、数据脱敏与安全审计能力
电子设备维修与故障诊断
场景核心需求
构建“基于工艺语义与工业大模型驱动的具身智能工厂”一体化场景，围绕制丝、卷包、仓储、物流、质量检测等核心业务环节，融合AMR、机械臂、机器狗、多模态感知设备与工业大模型能力，实现机器人自主感知环境、自主理解工艺、自主规划任务、自主协同执行，推动工厂由传统自动化向具备“感知—理解—决策—执行”闭环能力的具身智能工厂升级
技术能力需求
随着多品牌切换、高频物流响应、柔性生产以及智能制造升级需求不断增加，需要构建一个统一的具身智能工厂场景，通过工艺语义地图、工业大模型、多模态感知与多机器人协同技术，实现从“固定执行设备”向“具备环境理解与自主协同能力的智能体”升级，最终形成覆盖物流配送、质量检测、自主巡检、智能取样、柔性码垛等场景的一体化智能运行体系
设备状态实时感知系统
场景核心需求
结合卷包车间中长期智能化规划，建设统一设备状态实时感知系统，实现设备健康状态、关键工艺参数及质量状态在线监测，为预测性维护和智能决策提供数据支撑
技术能力需求
1.兼容PLC、工业以太网及现有MES系统；
2.支持多源异构传感器接入与边缘计算；
3.具备高实时性、高稳定性和可扩展性
