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工信部等三(sān)部门印发《电子信息制造业数字化转型实施方案》

日前，工业和信息化部、国家发展改革委、国家数据局联合印发《电子信息(diànzixìnxī)制造业(zhìzàoyè)数字化转型实施方案》（以下(yǐxià)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(zhìnénghuà)升级的广度和深度，巩固电子信息制造业稳增长内生动力，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(hé)《制造业数字化转型行动方案》有关工作部署，强调要(yào)坚持创新引领、统筹谋划(móuhuà)、因业制宜、安全有序，深化数字技术应用，推动生产方式和组织形态变革，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(xíngchéng)一批标志性智能产品(chǎnpǐn)，数字服务和标准支撑转型的环境基本完善，向全球价值链(jiàzhíliàn)高端延伸取得新突破。

《实施方案》围绕加快核心(héxīn)数智技术攻关应用、“点线面”一体化(huà)推进数转智改、加快高端化智能化绿色化协同(xiétóng)提级(tíjí)跃升、夯实软硬协同的(de)多元化转型基础、强化数字化转型服务保障五大方面，提出推进关键(guānjiàn)核心技术攻关、强化先进计算和人工智能赋能作用(zuòyòng)、加快电子信息产品智能化升级、挖掘推广重点环节数字化转型典型场景(chǎngjǐng)和解决方案、支持(zhīchí)建设智慧安全的供应链体系、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(děng)18项重点任务，系统推进行业数字化转型、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(fùgài)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(jiāqiáng)统筹协调、加大资金保障、强化分析评价、加强宣传推广、加强行业数字化(shùzìhuà)人才培养，为电子信息制造业数字化转型提供坚实(jiānshí)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(gèshěng)、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、发展改革、数据主管部门：

现将(xiànjiāng)《电子信息制造业数字化转型实施方案》印发(yìnfā)给你们，请结合实际，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(zhuǎnxíng)实施方案

电子信息制造业(zhìzàoyè)(zhìzàoyè)是(shì)国民经济的战略性(zhànlüèxìng)、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(wèi)落实《制造业数字化转型行动方案》，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。

以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，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(quánmiànluòshí)全国新型工业化推进(tuījìn)大会部署，加快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(shēnhuà)数字技术(jìshù)应用，提高电子信息制造业(zhìzàoyè)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(móshì)、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，电子信息制造业数字化转型、智能化升级的新型信息基础设施基本完善，规模以上电子信息制造业企业关键工序数控(shùkòng)化率超过85%，先进计算、人工智能(réngōngzhìnéng)深度赋能行业发展。典型场景(chǎngjǐng)解决方案(jiějuéfāngàn)(jiějuéfāngàn)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”。标准支撑体系基本形成，数字化转型人才梯队基本建立(jiànlì)。

到2030年，转型场景更加丰富，建立较为完备的(de)电子信息制造业数据基础(jīchǔ)制度体系，电子信息制造业工业数据库基本建成，形成一批标志性智能产品(chǎnpǐn)，数字(shùzì)服务和(hé)标准支撑转型的环境基本完善，数字生态基本形成，转型效率和质量大幅提升，向全球价值链高端延伸取得新突破。

（一）加快核心(héxīn)数智技术攻关应用

1.推进关键核心技术攻关(gōngguān)。推动研究电子信息制造业数字化转型(zhuǎnxíng)关键技术创新路线图。采用“揭榜挂帅”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、智能(zhìnéng)设备集成、复杂(fùzá)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(jí)软件水平。研制智能工控计算机、工业智能传感设备、中大型可编程逻辑控制器（PLC）、数据采集(cǎijí)与(yǔ)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(qiányánjìshù)攻关。

2.加快先进(xiānjìn)通用技术(jìshù)推广应用。以整机产品(chǎnpǐn)和(hé)系统创新(chuàngxīn)带动(dàidòng)产业链配套体系优化完善，打造先进计算、人工智能、虚拟现实等数智技术应用标杆，加快全产业链数字化转型、智能化升级。发挥首台（套）、首批次、首版次政策作用(zuòyòng)，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(shùjù)要素价值加快释放。引导企业(qǐyè)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、协同(xiétóng)制造、增值服务等新模式，深化(shēnhuà)典型场景数据分析应用。加快推动电子信息产品(chǎnpǐn)由数据物质载体向(xiàng)数据综合服务转变，提升电子信息制造业转型升级效能。支持建设电子信息产业大脑(dànǎo)，融合贯通产业链、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、人工智能赋能作用。推进先进计算技术(jìshù)赋能新质生产力，激活先进计算在数据(shùjù)高效处理、设计仿真优化(yōuhuà)、技术产品研发(yánfā)、生产精细管理、业务模式创新等方面广泛应用(guǎngfànyìngyòng)。鼓励骨干企业基于(jīyú)通用大模型打造适应电子信息制造业复杂任务环境、具备跨模态数据处理能力的行业(hángyè)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(quánfāngwèi)、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，推动大模型行业适配和商业化应用。推动创成式(chuàngchéngshì)设计、设备故障预测、工艺参数自动调优(diàoyōu)、质量视觉检测、工业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(diǎnxiànmiàn)”一体化推进数转智改

5.挖掘推广重点行业(hángyè)数字化转型典型场景(chǎngjǐng)和解决方案。面向电子信息制造(zhìzào)业研发设计(shèjì)、生产制造、质量管控、仓储物流、经营管理、增值(zēngzhí)服务、供应链管理、赋能应用等刚需(xū)、高频、复杂典型场景，沉淀共性需求，研发推广一批(yīpī)见效快(jiànxiàokuài)、成本低、针对性强、标准化程度高的“小快轻准”解决方案。指导发布电子信息制造业数字化转型场景清单和典型案例，支持发布数据要素、知识模型、工具软件、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数字化解决方案。

6.推进产业链供应链(gōngyìngliàn)智慧安全建设。鼓励具备条件的地区制定数字化(shùzìhuà)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。充分发挥整机产品牵引作用，构建问题导向(dǎoxiàng)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建设，推动中小企业主动(zhǔdòng)融入(róngrù)大(dà)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.加快重点集群(jíqún)和园区(yuánqū)智能化升级(shēngjí)。重点支持新一代信息通信(tōngxìn)、集成电路、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(yídòng)通信、工业互联网等新型基础设施规模化建设应用，建设高标准数字园区。鼓励电子信息制造业领域集群公共服务平台(píngtái)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）加快高端化智能化绿色化协同提级(tíjí)跃升

8.加快高端(gāoduān)电子信息产品智能化升级。有序(yǒuxù)推动智能产品创新研发，推动智能产品分类代码研究(yánjiū)，培育高端智能化电子产品等(děng)新兴(xīnxīng)领域。深化先进计算、智能控制、人机交互、大数据等技术在人工智能终端(zhōngduān)产品的应用，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，提升产品“含智量”。发展智能互联架构(jiàgòu)、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(zhìnéng)化转型标杆。贯彻落实工业重点行业领域设备更新和(hé)技术(jìshù)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(shēngjí)。鼓励智能制造能力成熟度高的企业加快部署智能装备和工业软件(ruǎnjiàn)，推广模块化、成组和产线重构(zhònggòu)等技术，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(gōngchǎng)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(yīnggǎi)尽改，形成可复制推广的新经验、新模式。

10.培育壮大智能(zhìnéng)化绿色化融合产业。持续挖掘能源电子增长(zēngzhǎng)新动能，加快先进计算、工业互联网、物联网、人工智能等数智技术在锂电池、光伏产品研发及制造过程应用。推进智能功率预测、智能场站运营等新模式，促进(cùjìn)光伏发电(fādiàn)和储能的数据共享，培育壮大数字化(shùzìhuà)绿色化协同的融合产业。

11.打造重点产品全生命周期碳(tàn)(tàn)(tàn)排放可信(kěxìn)数据(shùjù)空间。聚焦锂电池、光伏、消费电子、新型显示等(děng)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、人工智能、区块链、工业互联网标识解析等技术在碳排放监测预警中的应用，持续提升碳排放数据核算精准化和可信度。

（四）夯实(hāngshí)软硬协同的多元化转型基础

12.加强(jiāqiáng)新型信息(xìnxī)(xìnxī)基础设施建设。统筹推进先进计算产业发展，加快网络(wǎngluò)、算据、算力、算法等融合贯通，推动高性能(gāoxìngnéng)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(diànzixìnxī)制造业应用，加快先进计算、5G-A、千兆光网、工业互联网、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)体系。组织编制电子信息制造业重点行业智能制造标准体系建设指南，加快(jiākuài)研制一批行业应用、典型场景和智能产品等(děng)重点标准，构建电子信息制造业数字化转型(zhuǎnxíng)标准群。加快制定主数据、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(xìfēn)行业数字化转型领域的标准研制和推广应用，引导专精特新企业主导或(huò)参与标准制定。

14.强化(qiánghuà)网络和数据安全治理。指导电子信息制造企业建立健全工业控制系统(kòngzhìxìtǒng)和信息系统的网络安全防护制度。面向企业开展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(nénglì)建设，加大网络安全投入，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(yánzhì)。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，落实风险评估(pínggū)要求(yāoqiú)，强化风险监测(jiāncè)与应急处置能力，提高数据安全保护水平，促进数据要素流通和数据资源开发利用。指导和支持(zhīchí)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(zhuǎnxíng)服务保障

15.培育数字化转型服务商(fúwùshāng)。推动电子信息制造业数字化转型服务商建立“咨询策划+路径(lùjìng)规划+实施(shíshī)监督+跟踪评价”全栈式服务能力，提升全流程服务供给水平，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(shìpèi)度测评，开展数字化转型服务商分类分级评价规范(guīfàn)标准研制和贯标。研究发布(fābù)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.全面开展数字化转型诊断评估。制定(zhìdìng)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(hé)能力建设参考指引。引导地方建立长效(zhǎngxiào)评价机制，对电子信息制造业重点企业“建档立卡(jiàndànglìkǎ)”，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(zhōngxiǎoqǐyè)数字化水平评测，做到“应评尽评(jǐnpíng)”“应检尽检”。

17.完善数字化转型公共服务体系。推动建立(jiànlì)电子信息制造业数字化转型促进中心、中试平台，协同(xiétóng)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、工具箱和资源(zīyuán)池，持续提升(tíshēng)政策宣贯(xuānguàn)、标准咨询、人才培训、供需对接等服务水平，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(qūdòng)的行业管理(guǎnlǐ)与企业服务体系。支持(zhīchí)建设电子信息(diànzixìnxī)制造业数字化转型智慧平台系统，构建电子信息重点产业链“一链一档”、重点企业“一企一码”画像数据库，提升行业发展(fāzhǎn)的预测预警和动态(dòngtài)运行监测水平。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。

（一）加强统筹协调。建立部门(bùmén)合作、央地联动、产业协同的合力推进机制，全面推动电子信息制造业(zhìzàoyè)(zhìzàoyè)数字化转型重要政策和重大项目落地(luòdì)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、企业实践的分类指导。

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

（三）强化分析(fēnxī)评价(píngjià)。建立电子信息制造业数字化转型常态化评价分析机制，引导企业主动开展评估评价，根据评估结果制定改进提升(tíshēng)方案，依托自身(zìshēn)定位有序推进数字化转型、智能化(zhìnénghuà)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与优化机制，基于监测结果动态优化数字化转型任务举措，持续提高产业治理能力(nénglì)和水平。

（四）加强宣传推广。引导各地区定期(dìngqī)举办电子信息(diànzixìnxī)(diànzixìnxī)制造业数字化转型政策、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(jiějuéfāngàn)。支持举办电子信息制造业数字化转型经验交流、智能制造创新大赛、先进计算典型应用案例征集、先进计算技术创新大赛、供需对接活动(huódòng)，促进数字化转型新模式、新产品、新技术的(de)应用推广。

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

聚焦电子信息(diànzixìnxī)制造业特点，系统梳理研发设计、生产制造、运维服务等业务环节和经营管理、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，以场景为切入点，推进电子信息制造业数字化转型。包括(bāokuò)但不(bù)限于以下场景。

一、电子信息制造业数字化转型(zhuǎnxíng)

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(yánfā)过程分散度高且依赖物理设备设施，不同研发环节所使用(shǐyòng)的工具和系统兼容性不足，不同地域或部门的研发团队缺乏统一(tǒngyī)的协作(xiézuò)平台，研发数据难以实时同步共享，导致跨团队、跨部门的协作效率低下，难以快速适应新技术或新需求的变化(biànhuà)。

改造目标(mùbiāo)：数字化协同研发

实现方式(fāngshì)和需要条件：数字化协同研发利用先进计算技术为不同区域(qūyù)、部门(bùmén)甚至企业之间的协作提供统一(tǒngyī)平台，消除信息孤岛，提高研发效率。通过统一计算协作平台，根据需求动态调整计算资源(jìsuànzīyuán)，为设计、仿真、测试提供高性能的计算资源，降低设备购置和维护成本，缩短研发周期。

重点适用行业：新型显示行业、先进(xiānjìn)计算行业、消费电子行业。

典型场景2：产品设计(chǎnpǐnshèjì)

痛点：电子产品(chǎnpǐn)结构复杂度和功能性能(xìngnéng)要求不断提升，部分(bùfèn)企业在仿真验证方面的建设滞后(zhìhòu)，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存在反复修改、多次(duōcì)试验等现象，甚至产品交付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：虚拟试验与(yǔ)调试

实现方式(fāngshì)和需要条件：搭建仿真平台，面向产品功能、性能、可靠性等方面，采用(cǎiyòng)计算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(bàn)实物半虚拟仿真，开展产品调试和测试(cèshì)验证。将仿真平台与物理(wùlǐ)测试系统平台的数据关联，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(yùcè)的准确性。

重点适用行业：通信(tōngxìn)设备行业、先进计算行业。

典型(diǎnxíng)场景3：生产工艺优化

痛点：电子产品(diànzichǎnpǐn)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。生产过程工艺参数易漂移(piāoyí)，产品良率波动大，人工调整工艺参数工作量大，异常处理速度慢，无法及时(jíshí)响应生产需求。

改造目标：工艺动态(dòngtài)调优

实现方式和需要(xūyào)条件：建立(jiànlì)生产(shēngchǎn)过程全流程一体化(yītǐhuà)管控(guǎnkòng)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、机器学习等技术，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等参数动态分析，进行工艺优化。

重点适用行业：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(diànzihángyè)、新型显示行业、基础电子行业、能源电子行业。

典型场景4：生产计划(jìhuà)调度

痛点：电子产品升级换代快，客户要求复杂多变，多品种小批量生产已成常态，且(qiě)客户对于产品交付周期要求越来(yuèlái)高，部分(bùfèn)企业无法集成采购供应、生产执行、仓储物流等数据，难以实现科学有效的计划调度(diàodù)。

改造(gǎizào)目标：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(de)要求，实时监控采购供应、生产要素、制造执行等(děng)数据，通过设置多类约束条件和策略，形成多种排产方案，最大化分配和使用(shǐyòng)资源，动态下达详细作业计划(jìhuà)。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、先进计算(jìsuàn)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(shēngchǎnxiàn)升级改造

痛点：电子信息产品订单多样性和定制化需求(xūqiú)日益增长，面对小批量、多批次生产场景时灵活性不足，生产线需要频繁(pínfán)调整设备设置和工艺流程，以适应不同产品的(de)规格和需求，频繁调整增加(zēngjiā)设备停工时间，生产人员(rényuán)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

实现方式和需要条件：开展标准化、模块化硬件设计，部署自主移动机器人(yídòngjīqìrén)、数字定位系统、柔性工装夹具、智能物流设备(shèbèi)(shèbèi)，采用5G、TSN等网络技术(jìshù)，构建低时延、高稳定性的无线生产网络，综合应用传感器、AI边缘控制器、产线数字孪生(luánshēng)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快速调整(tiáozhěng)和按(àn)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。

重点适用行业(hángyè)(hángyè)：通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业、新型显示行业、基础电子行业。

典型(diǎnxíng)场景6：设备管理

痛点：电子信息制造业中自动化(zìdònghuà)设备应用广泛、种类(zhǒnglèi)繁多(fánduō)、更新换代速度快(kuài)，部分(bùfèn)企业设备管理中依然依赖手工记录，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，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。

改造(gǎizào)目标：设备故障诊断与预测

实现方式和需要条件：采用统一的系统平台管理设备采购、安装、使用、报废(bàofèi)全过程，实时监控关键工艺设备(gōngyìshèbèi)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(yánjiū)设备运行机理，沉淀设备维保经验，形成设备故障知识库，自动提醒和推荐设备维保方案，支撑(zhīchēng)维保人员快速解决(jiějué)设备故障，减少非计划(jìhuà)停机时间，延长设备使用寿命。

重点(zhòngdiǎn)适用行业：通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业(diànzihángyè)、新型显示行业、基础电子行业、能源电子行业。

典型场景7：产品质量(chǎnpǐnzhìliàng)管控

痛点(tòngdiǎn)：多数企业对品质影响因子缺乏有效的(de)监控与分析，欠缺分析和处理问题的经验积累，导致相同的问题反复发生，企业不良品质成本居高不下，尚未(shàngwèi)运用(yùnyòng)大数据技术协助解决和追溯产品质量问题，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(hé)需要条件：建立完善的质量管控集成(jíchéng)架构，应用基于机器视觉的产品质检技术，借助物联网技术将检测设备与人员、样本库、检测流程等系统互联互通，消除品质控制各环节的信息(xìnxī)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、缺陷分析预测和质量优化决策，分门别类地对质量知识和异常(yìcháng)(cháng)经验进行积累、共享，归纳总结成为(chéngwéi)结构化的知识库。针对常发生的问题(wèntí)可以根据知识库不断部署预防性措施。

重点(zhòngdiǎn)适用行业：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、基础电子行业、能源电子行业。

典型(diǎnxíng)场景8：仓储配送

痛点(tòngdiǎn)：电子(diànzi)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(wùliú)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(jìlù)管理难度大，部分企业仓储配送、资源计划、生产执行等系统集成度低，配送异常难及时管理，影响生产进度。

改造目标：拉式实时(shíshí)精准配送

实现方式和需要条件：将(jiāng)生产消耗(xiāohào)、仓储、运输等数据集成，根据实时(shíshí)生产消耗，自动(zìdòng)发起物料配送(pèisòng)需求，综合运用条码技术、自动化立体仓库存储、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。

重点适用行业(hángyè)：通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业、新型(xīnxíng)显示行业。

典型场景(chǎngjǐng)9：能源管理

痛点：电子信息制造业企业(qǐyè)耗能设备(shèbèi)多样，部分企业存在耗能设备老旧情况，尚未应用智能化的(de)数据采集工具，人工采集数据工程量大、易出错，能耗数据难以统一归档和检索，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(jìnxíng)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(hé)(hé)需要条件：部署能耗数据智能计量与(yǔ)采集装置，基于统一的能源管理系统，开展全环节、全要素能耗数据汇聚分析，采用能流图形式进行工厂(gōngchǎng)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(zōnghé)能耗模型，开展用能情况模拟、能效诊断和节能潜力分析，明确节能措施优先级，针对高耗能设备和场景，采用大(dà)数据和算法模型动态确定设备最优参数，通过控制系统(kòngzhìxìtǒng)实现自动调整，实现整体能效提升。

重点(zhòngdiǎn)适用行业：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、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(tòngdiǎn)：电子信息制造业产品(chǎnpǐn)(chǎnpǐn)数据没有得到有效分析利用，无法动态跟踪用户服务需求，缺乏产品主动运维意识，多处于问题发生后才去解决的被动服务阶段。

改造目标：数据驱动的(de)精准客服

实现方式和(hé)需要条件：建设服务(fúwù)大数据平台，整合和集成产品运行工况、维修保养(wéixiūbǎoyǎng)、故障缺陷等(děng)数据，为用户提供自助服务和智能服务等多种方案，如产品使用技巧和产品诊断排障(páizhàng)自助服务、基于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(xìnxī)行业、消费电子行业、能源电子行业。

典型(diǎnxíng)场景11：供应链风险管理

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

改造目标：供应链风险预警(yùjǐng)与弹性管控

实现方式和需要条件：针对不同物料(wùliào)设定相应的(de)采购模型，用集成建模、多目标寻优、数据跨域控制等技术(jìshù)，设定合理的采购提前期，确保供应商物料供货异常时，企业有充足的时间应对处理(chǔlǐ)。建立供应链管理系统，集成知识图谱、先进计算等技术，开展供应链风险(fēngxiǎn)隐患识别(shíbié)、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、寻源和优选推荐。

重点适用行业：新型显示行业、通信(tōngxìn)设备行业、先进计算行业、消费电子行业(diànzihángyè)。

二、电子信息技术和(hé)产品赋能其他行业数字化转型

典型场景12：大众消费领域北斗(běidǒu)规模应用

实现方式：提升北斗在智能手机、穿戴设备等产品上的(de)应用(yìngyòng)比例，探索亚米级定位(dìngwèi)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(liánxù)定位体系。促进北斗车(chē)载终端赋能应用，通过车辆北斗地基增强系统、高精度地图等方式，在车联网中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(chéngshì)智能化精细管理水平(guǎnlǐshuǐpíng)。

典型场景13：基于XR的沉浸(chénjìn)式交互服务

实现方式(fāngshì)：综合运用虚拟(xūnǐ)现实终端(zhōngduān)、空间计算引擎、三维数字内容等产品和(hé)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(tuīguǎng)沉浸式协同设计、智慧AR巡检、交互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、AR导览、互动营销等，增强交互体验。

典型场景14：基于新型显示的新一代(xīnyídài)人机交互方案

实现(shíxiàn)方式：促进TFT-LCD、AMOLED、Micro-LED、3D显示(xiǎnshì)(xiǎnshì)、激光显示等显示技术在相关行业领域(lǐngyù)规模化应用，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推广。开发(kāifā)视听体验(tǐyàn)数据交互(jiāohù)终端，构建人性化、沉浸式互动体验。推动量子(liàngzǐ)点显示、全息显示等技术攻关，加快光场重构、空中无介质(jièzhì)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、智能化驾驶空间，实现人与空中实像的直接交互，满足未来出行的智能化需求。

典型场景(chǎngjǐng)15：电子信息产品赋能新型信息基础设施建设

实现(shíxiàn)(shíxiàn)方式：在工业智联、城市智联、低空智联、农业智联等领域，应用协议兼容、软件定义、物(wù)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(zhìnéng)物联产品，为信息交换共享、复杂环境感知(gǎnzhī)、智能决策和(hé)协同控制提供物联支撑，满足(mǎnzú)高中低速(dīsù)、广域覆盖、上行增强等业务需求。加强搭载人工智能技术的移动物联网终端研发供给和应用探索，促进形成网络连接、资源管理、运行维护等方面的内生智能，提升网络智能化水平。综合应用人工智能芯片、边缘计算(jìsuàn)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。

一图读懂《电子信息制造业数字化(shùzìhuà)转型实施方案》