“網絡協同制造和智能工廠”重點專項2020年度項目申報指南

2020-03-25 11:50:00
科技部辦公廳
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“網絡協同制造和智能工廠”重點專項2020年度項目申報指南



為落實《國家中長期科學和技術發展規劃綱要(2006—2020  年)》《國家創新驅動發展戰略綱要》《“十三五”國家科技創新規  劃》《中國制造2025》和《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》等提出的要求,國家重點研發計劃啟動實施“網絡  協同制造和智能工廠”重點專項。根據本重點專項實施方案的部 署,現發布2020 年度項目申報指南。

本重點專項總體目標是:針對我國網絡協同制造和智能工廠發展模式創新不足、技術能力尚未形成、融合新生態發展不足、核心技術/軟件支撐能力薄弱等問題,基于“互聯網+”思維,以實現制造業創新發展與轉型升級為主題,以推進工業化與信息化、制造業與互聯網、制造業與服務業融合發展為主線,以“創模式、  強能力、促生態、夯基礎”以及重塑制造業技術體系、生產模式、 產業形態和價值鏈為目標,堅持有所為、有所不為,推動科技創新與制度創新、管理創新、商業模式創新、業態創新相結合,探索引領智能制造發展的制造與服務新模式,突破網絡協同制造和智能工廠的基礎理論與關鍵技術,研發網絡協同制造核心軟件, 建立技術標準,創建網絡協同制造支撐平臺,培育示范效應強的智慧企業。

本重點專項設立基礎前沿與關鍵技術、裝備/系統與平臺、集成技術與應用示范等3 類任務以及基礎支撐技術、研發設計技術、智能生產技術、制造服務技術、集成平臺與系統等個方向。專項實施周期為20182022 。

2020 年,擬圍繞制造業核心工業軟件、智能工廠共性核心技術及解決方案、企業網絡協同制造平臺、區域產業集成技術和應  用示范以及基礎前沿理論等任務,按照基礎研究類、共性關鍵技 術類、應用示范類三個層次,啟動不少于66 個項目,擬安排國撥經費總概算約億元。應用示范類項目鼓勵充分發揮行業/地方和市場作用,強化產學研用緊密結合,配套經費與國撥經費比例不低于2:1。共性關鍵技術類項目,自籌經費與國撥經費比例應達到1:1以上。

項目申報統一按指南二級標題(如1.1)的研究方向進行。除特殊說明外,擬支持項目數均為1~2 項。項目實施周期不超過3 年。申報項目的研究內容須涵蓋該二級標題下指南所列的全部考核指標?;A研究類項目下設課題數不超過4 個,參加單位總數不超過6 家;其他類項目下設課題數不超過5 個,參加單位總數不超過10 家。項目設1 名項目負責人,項目中每個課題設1 名課題負責人。

指南中“擬支持項目數為 1~2 項”是指:在同一研究方向下, 當出現申報項目評審結果前兩位評價相近、技術路線明顯不同的情況時,可同時支持這2 個項目。2 個項目將采取分兩個階段支持的方式。第一階段完成后將對2 個項目執行情況進行評估,根據評估結果確定后續支持方式。

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基礎研究


1.1 工業互聯網業務過程智能基礎理論

研究內容:針對工業互聯網業務過程智能基礎問題,研究業 務過程行為智能聚合與優化理論;研究生產要素時空配置服務與  供應鏈集成機制;研究跨域業務過程管理的數據可信保障技術; 研究業務過程挖掘與持續改進理論;研發工業互聯網業務過程智  能軟件工具集。

考核指標:研制1 種工業互聯網業務過程智能綜合建模語言,發明1 套支持跨域業務過程數據可信傳遞機制,發布支持復雜過程模型挖掘算法10 個以上,在典型工業互聯網行業開展驗證;獲得軟件著作權≥5 件,申請發明專利≥3 項。

1.2 制造企業數據空間設計理論與方法

研究內容:面向制造企業研發設計、生產制造、經營管理、銷售服務等全流程和全產業鏈,圍繞制造數據生成、匯聚、存儲、歸檔、分析、使用和銷毀等全過程,研究面向制造企業的制造大數據體系架構,異構數據采集技術,企業價值鏈活動全過程/產品全生命周期的數據建模、關聯、因果、集成、演化等方法和技術;研究數據空間管理引擎設計方法和管理系統架構、要素/流程/邏輯的語義表示方法和技術;研究基于數據空間的因果推斷、知識發掘、學習決策和智能服務等方法及技術。

考核指標:建立面向制造企業的數據空間設計理論,形成企業數據生成、匯聚、存儲、歸檔、分析、使用和銷毀全過程的制造大數據體系架構。提出制造企業的數據空間管理引擎設計方法和技術,設計異構數據獲取機制,開發數據空間管理及因果推斷、知識發掘、學習決策和智能服務的軟件構件不少于10 個,并在典型核心制造企業得到驗證。獲得軟件著作權≥5 件,申請發明專利≥5 項。

1.3 制造業多價值鏈協同數據空間設計理論與方法

研究內容:面向制造企業及協作企業群形成的產業價值鏈, 針對基于第三方平臺構建的多價值鏈協同體系,研究價值鏈活動  數據生成、匯聚、存儲、管理、分析、使用和銷毀全過程的價值  鏈協同數據體系架構,供應/營銷/服務價值鏈活動全過程的數據建模、快速索引、關聯表示、全鏈搜索、集成演化等方法和技術; 研究多價值鏈協同數據空間管理引擎設計方法、管理系統組成模  型與架構;研究價值鏈服務引擎,基于數據空間的知識發掘和服  務方法及技術。

考核指標:建立制造業多價值鏈協同數據空間設計理論,形 成數據生成、匯聚、存儲、歸檔、分析、使用和銷毀全過程的價  值鏈協同數據體系架構。提出多價值鏈協同數據空間管理引擎設  計方法和技術,開發數據空間管理及知識發掘和服務軟件構件不 少于10 個,并在具有規模數據的典型第三方價值鏈協同平臺得到驗證。獲得軟件著作權≥5 件,申請發明專利≥5 項。

1.4 制造大數據價值理論與方法

研究內容:面向制造業研發設計、生產制造、經營管理和銷售服務等全流程以及供應、營銷和服務等全價值鏈,研究制造大數據的價值發現理論,建立數據資源登記、數據確權與溯源、數據質量鑒定、數據價值評估、數據定價、數據資產化管理等方法;研究制造大數據價值交換理論,構建基于區塊鏈的跨企業多類型數據資產的統一表達、可靠存儲、可信認證、發布與跨鏈交互協議等方法;研究制造大數據價值鏈服務理論,形成數據多方交易機制、多數據價值鏈協同、數據共享信任與合作機制、數據目錄管理體系、數據訪問安全管控與隱私保護、數據智能應用與收益分成等方法。研發制造大數據價值管理原型系統,實現制造大數據資產匯聚、管理、交換、共享與智能應用服務,并形成典型解決方案。

考核指標:建立典型制造大數據價值理論,形成基于時效規 則的數據質量鑒定、基于跨鏈的數據資產并行交換、基于多方數  據融合學習的增值服務架構等關鍵方法與技術,探索制造大數據  資產化管理和共享服務模式。開發制造大數據價值發現/價值交換/  價值鏈服務軟件構件不少于10 個,形成1 套基于區塊鏈的制造大數據價值管理原型系統,在具有規模數據的平臺得到應用驗證,形成典型解決方案。出版專著不少于1 部,獲得軟件著作權≥5 件,申請發明專利≥5 項。 

1.5 面向產品全生命周期及閉環反饋的信息物理系統融合理論

研究內容:針對復雜裝備設計與加工制造復雜、運營維護困難等問題,研究基于模型驅動的數字樣機與數字孿生基本理論,構建貫穿產品設計、制造與運營的全周期、全要素數字孿生模型。研究涵蓋幾何信息、物理屬性、工藝需求等特征的數字樣機建模理論及其生成式設計方法,研究基于模型仿真、歷史版本、測試信息等多元數據的制造過程數字孿生模型構建方法,研究融合知識圖譜與計算智能的產品優化設計與仿真評價技術,研究設計/制造/運營等環節的海量異構數據集成、融合與關聯映射技術,研究基于全機數字孿生模型的狀態評估、故障預測、設計閉環迭代優化技術,研發裝備全生命周期數字孿生平臺原型,在電力、工程機械、軌道交通等領域的典型復雜產品開展應用驗證。

考核指標:提出一套面向產品全生命周期及閉環反饋的信息 物理系統融合理論,突破復雜裝備的多源物理特性表征、異構數 據融合、深度關聯關系發現、數據模型關聯等核心關鍵技術10 項以上。建立復雜裝備全機的數字孿生模型,研發一套裝備全生命  周期數字孿生平臺原型,并在電力、工程機械、軌道交通等領域 的典型復雜產品開展應用驗證,構建閉環優化體系,實現年15% 的優化迭代率。獲得軟件著作權≥5 件,申請發明專利≥5 項。

1.6 產品設計/制造/服務一體化系統建模理論

研究內容:針對產品全生命周期缺乏一體化模型支撐和全流 程閉環反饋導致的跨域協同困難、產品質量提升不足、運維服務保障不足等問題,研究基于模型的產品全周期/多領域/全要素的閉環反饋系統設計方法;研究跨域協同模型描述規范、模型與數據線索在需求定義/設計/制造/服務等全價值鏈協同中的透明傳遞/關聯集成/交互反饋技術,建立產品設計/制造/服務一體化的多域弱耦合建模語言;研制基于統一建模語言的智能協同軟件系統原型,實現模型驅動的產品全生命周期協同,選擇軌道交通、航空航天、海洋裝備等領域的典型復雜產品開展原理驗證。

考核指標:提出一套產品設計/制造/服務一體化系統建模理論,開發支持多領域協同的建模語言與互聯規范;研制基于統一建模語言的智能協同軟件系統原型,實現設計/制造/服務模型的一  體化,支撐服務對設計制造的閉環反饋,典型產品在需求分析/設計仿真/生產制造/試驗驗證/運維服務過程中70%以上的需求實現基于模型的追溯和反饋,獲得軟件著作權≥5 件,申請發明專利≥ 5 項。

1.7 產品與供應鏈同步演進的變更控制體系及方法研究

研究內容:針對參與協同制造的供應鏈企業間存在語義、概 念、方案、系統等層面的差異,構建面向產品與供應鏈同步演進  的產品設計知識圖譜;研究并提出面向產品與供應鏈同步演進的  產品設計方法框架;研究產品對所引入變更的適應度評估模型及  系統,揭示變更效應傳播對產品服務性能的影響機制;研究面向  產品設計演進的供應鏈協同行為建模及分析方法,提供面向多目  標約束的供應鏈協同行為表現評估及預測,揭示變更效應傳播對供應鏈架構的影響機制;研究基于多源數據驅動的變更效應傳播  分析及預測方法,構建變更效應傳播動力學模型,研制變更效應  傳播多智能體仿真系統和變更效應傳播數據可視化系統,提供變  更控制方案評估輔助決策。

考核指標:建立面向產品與供應鏈同步演進的產品設計知識 圖譜,提出基于產品與供應鏈同步演進的產品設計方法框架、變  更效應傳播動力學模型、變更效應傳播分析及預測方法,闡述變  更效應傳播對產品服務性能和供應鏈架構的影響機制,形成面向  協同制造的變更控制基礎理論和核心分析方法;開發變更效應傳 播多智能體仿真原型系統1 套、變更效應傳播數據可視化及展示原型系統1 套,提供變更控制方案評估輔助決策應用。獲得軟件著作權≥5 件,申請發明專利≥5 項,制定國家、行業/聯盟或企業標準≥2 項。

1.8 優化驅動的設計分析一體化技術

研究內容:針對復雜零件設計中CAD、CAE 與優化相互獨立、集成度低的問題,研究結構幾何模型、仿真模型和優化模型相統一的描述方法,考慮結構功能與承載性能,研究模型/仿真聯合驅動的結構優化設計方法;研究多目標、多工況、多材料宏觀結構優化設計方法,包括可制造性約束表達、剛度與強度優化設計、特征值與頻率響應優化設計以及靜、動力學多目標優化設計等關鍵技術;研究特定物理場下的材料等效性能計算方法,研究具有特定力學/熱學/聲學性能的超材料優化設計方法;研究結構/材料/工藝一體化設計方法,包括跨尺度結構統一模型的構建、梯度微結構的形狀插值及連接控制、宏微多級構型的性能計算等。形成面向宏觀結構、超材料、結構/材料/工藝一體化設計的標準規范,搭建可供工程化應用的設計分析一體化技術體系。

考核指標:建立結構幾何、仿真和優化統一模型及實現方法,實現典型宏觀結構、超材料優化設計方法,突破結構/材料/工藝一體化設計技術,實現典型零件結構功能提升20%以上、一體化設計效率提升20%以上;實現設計、仿真與優化的融合,同源數據,共生驗證;實現在航空、航天、兵器等領域的應用驗證。獲得軟件著作權≥5 件,申請發明專利≥5 項。

1.9 基于數字孿生的智能生產過程精確建模理論與方法

研究內容:研究基于數字孿生和實體數據交互的智能生產系 統全要素的精確建模理論與方法。研究基于現場實時數據的生產  系統參數與狀態辨識技術,研究基于知識的制造要素抽象定義和  數字模型化表征方法,建立制造系統組件、運行場景、典型工藝  的模型,建立生產過程的數字化雙胞胎模型;研究基于生產過程  實時數據交互的制造過程數字孿生體功能迭代方法,開發基于精  確數字孿生體模型的制造過程全要素協同仿真與虛擬構建技術,實現制造過程的精確建模。

考核指標:提出支持智能生產線全要素數字孿生精確建模理 論方法;構建典型行業智能工廠數字化模型庫和知識庫,包含不 少于100 種生產制造數字孿生組件模型庫;研制生產線數字孿生協同仿真、語義化編程與組態以及虛擬構建軟件1 套,獲得軟件著作權≥5 件,申請發明專利≥5 項,撰寫專著1 部;開展離散、流程等2 類行業的典型生產過程原理應用驗證。

1.10 數據/模型混合驅動的生產線自主智能協同基礎理論

研究內容:研究智聯生產線人機物認知協同機理,提出數據/  模型混合驅動的智聯生產線自主智能協同控制與優化理論方法,攻克數據、模型耦合不足和強擾動條件下的協同認知、推理決策與自主控制等核心關鍵技術;研究數據/模型混合驅動下的生產線人機物自主認知協同機理,研究殘缺數據與不精確模型的智能解析;數據/模型混合驅動的協同預測、決策和自主控制,構建具備領域知識遷移學習能力的生產制造過程資源協同智能決策優化方法。

考核指標:形成數據/模型混合驅動的人機物智聯生產線認知制造系統創新性理論體系架構,提出協同認知與交互、自主協同  控制與優化決策的理論方法;構建生產線自主智能協同效能評估 與驗證系統1 套;在汽車、電子、家電等3 類以上行業開展應用原理驗證,在數據、模型不完整和非合作對抗環境下,自主智能協同任務完成率提高30%以上;獲得軟件著作權≥5 件,申請發明專利≥5 項,撰寫專著1 部,形成標準3 項以上。

1.11 基于5G 的工業互聯網信息安全技術

研究內容:研究基于5G 通信技術工業互聯網制造系統的安全威脅來源及其種類,建立制造系統工業互聯網有線和無線網絡混合系統的信息安全防護模型;研究基于5G 工業網絡的制造系統信息安全指標體系;研發基于5G 工業網絡制造系統典型行業應用的原型系統;對5G 工業網絡智能制造系統的信息安全指標進行測試和評價;建立基于5G 技術的智能制造系統的信息安全知識庫。

考核指標:揭示基于5G 的工業互聯網智能制造系統脆的弱性機理;建立智能制造系統信息安全防護模型,提出15 項以上危險和威脅識別、風險分析、防御防護、監視檢測和恢復等新原理、新技術和新方法;構建1 個基于5G 工業網絡制造系統典型行業應用的原型系統,能夠實現對現場控制、生產線監控和車間管理等三類系統安全性能進行測試、分析和驗證;獲得軟件著作權≥5  件,申請發明專利≥5 項,撰寫專著2 部,制定國家、行業或核心企業標準1 項。

1.12 工業現場無線控制系統架構和設計方法

研究內容:研究工業無線實時數據采集與可靠傳輸技術,研究5G 接入場景下、多種無線網絡共存的全流程數據獲取方法,構建無線泛在感知/控制車間現場網絡架構;研究復雜現場環境下,異構無線網絡融合抗干擾技術、多網無線感知數據聚合估計模型,開發嵌入式融合感知終端;研究鄰居節點感知能力與網絡拓撲動態變化關系,開發工業現場大規模無線節點自動部署算法,實現有線網、無線網高效融合傳輸。

考核指標:研發面向高速工業現場數據采集設備,可以針對至少20 種采集數據節點進行網絡自適應優化配置;研發工業無線物聯成套設備和解決方案,網絡節點數不少于100 個,數據傳輸時延不超過10ms,實現20 種以上的工業設備和3 種以上工業軟件的互聯與互操作應用;實現有線/無線協議的融合,支持現場總線數量不少于5 種,無線協議不少于5 種;形成自主可控的現場級無線通訊協議與標準,撰寫專著1 部,獲得軟件著作權≥5 件,申請發明專利≥5 項;制定國家、行業或核心企業標準不少于5 項。

1.13 5G-TSN 網絡實時傳輸基礎理論與關鍵技術

研究內容:研究5G-TSN 網絡實時傳輸理論,提出5G-TSN 資源建模與描述方法;研究5G URLLC 在典型實時、可靠的工業應用中的時間同步、高可靠橋接、QoS 管理、本地部署等關鍵技術;研究5G URLLC 與TSN 協同融合的實時調度機制,保證物料傳輸、巡檢中的定位導航、圖像傳輸等工業應用異構數據的實時性、可靠性、同步性。

考核指標:完成5G-TSN 網絡實時傳輸理論方法,開發3 套以上適應車間聯網的基于IPv6 和5G 通信的工業全互聯新型網關, 實現應用原理部署,達到跨 5G-TSN 網絡傳輸時延小于1ms,傳輸可靠性達到99.99%,時鐘同步精度小于100ns;結合物料傳輸、巡檢典型工業應用,構建5G-TSN 網絡實驗驗證平臺1 套,獲得軟件著作權≥5 件,申請發明專利≥5 項,撰寫專著1 本。


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共性關鍵技術


2.1 三維CAD 幾何引擎開發

研究內容:研究三維CAD 幾何引擎軟件內核的開放架構;研究基于國際標準的三維CAD 幾何引擎數據結構;研究曲線和曲面設計和高精度擬合等幾何算法,以及算法質量自動評判機制;研究高精度三維數字模型重建技術;開發三維CAD 幾何引擎。

考核指標:建設三維CAD 幾何引擎研發平臺,支持共同研發單位數≥10。對于拓撲變化的參數化造型,在提升拓撲元素辨識正確率的同時,辯識時間≤1 秒(50 個操作以內)。B 樣條曲線和曲面擬合精度提高30%,計算時間減少25%。與點距最小化(Point Distance Minimization)方法相比,擬合網格曲面的B 樣條可展曲面可展性最大夾角小于1 度?;谙M級深度相機的實時動態三維重建誤差小于2 毫米。

有關說明:由企業牽頭申報。

2.2 三維CAD 軟件技術規范與評測

研究內容:研究三維CAD 軟件測試技術、測試標準,形成三維CAD 軟件產品評測技術體系與評測規范;研發國產三維CAD 軟件評測的支撐軟件工具;開展國產三維CAD 軟件產品的源代碼、功能、性能、安全性等方面的評測,形成評測報告。

考核指標:形成1 套三維CAD 軟件產品的評測體系、評測規范和支撐軟件工具,建立1 套三維CAD 軟件測試環境。完成國產三維CAD 軟件產品的量化評測工作,并對每個國產三維CAD 軟件產品形成評測報告,要求涵蓋國產三維CAD 軟件產品的功能指標和性能指標,完成相關三維CAD 軟件的源代碼安全性測試報告。

有關說明:由企業牽頭申報。 

2.3 通用三維CAD 系統軟件產品

研究內容:突破面向工業設計的大體量模型設計、高品質曲 面建模等核心技術;研究面向大模型參數化設計的增量式備份機  制及快速回滾技術、面向大裝配的主骨架模型分層設計與優化技  術、多核多線程的并行化等關鍵技術,形成配套算法工具包和模 型庫;研發支撐大體量、大裝配設計等具體場景的三維CAD 系統軟件,并在典型行業應用驗證。

考核指標:突破5 項以上大體量模型設計、高品質曲面建模等核心技術,研發1 套支持通用三維CAD 系統軟件,實現不低于4000 萬三角面片、幀數不低于30 幀的實時渲染能力、不低于10萬零件數量的模型編輯能力;申請發明專利不少于10 項,制定國家、行業或核心企業標準2 項;在航天、機械、模具、電子等不少于5 個行業得到應用,市場銷售10000 套以上。有關說明:由企業牽頭申報。

2.4 支持協同研發的云架構CAD 系統

研究內容:研究支持協同研發的云化CAD 系統架構;研究高品質曲面建模、容差建模技術;研究云架構CAD 模型可視化技術;研究大數據驅動的三維智能檢索技術;研發新一代基于云架構的自主三維CAD 系統;在航天、通用機械、消費品等行業應用,顯著提高國產工業軟件的技術水平和我國制造業的自主創新能力,并確保工業軟件的安全可控。

考核指標:研發自主知識產權支持協同研發的云架構CAD 系統;曲面建模能夠實現G1、G2 連續,容差建模方面能夠支持主流CAD 軟件如CATIA、NX 的模型,并能夠流暢進行剪裁、布爾運算等操作;能夠支持10 萬零件、億級面片以上裝配的可視化;能夠支持基于圖片、STL 模型等方式的三維模型搜索;支持1000人以上同時在線設計;在2 個以上行業開展應用,顯著提升產品設計效率。

有關說明:由企業牽頭申報。

2.5 流程行業配方產品數字化輔助設計軟件

研究內容:研究流程行業配方產品數字化設計的物化機理、規律表征、協同設計方法,形成完整的數字化設計技術方法體系;攻克原料數字化、質量性能仿真評估、計算機輔助配方設計、工藝優化、品質快速檢測與控制等核心關鍵技術,研發形成配套算法工具包和模型庫;研發流程行業配方產品數字化輔助設計系統軟件,選擇行業典型企業進行應用驗證。

考核指標:建立至少2 個領域配方產品的數字化輔助設計技術體系,形成算法包和模型庫1 套;研發形成協同、智能的配方產品數字化輔助設計系統1 套,申請發明專利不少于10 項,總體技術達到國際領先水平;在至少2 個領域的大型企業完成應用驗證,提升新產品研發效率50%以上,降低產品研發與維護成本在30%以上。

有關說明:由企業牽頭申報。

2.6 復雜工業裝備結構拓撲優化核心算法與軟件

研究內容:研究復雜工業裝備結構拓撲優化新型數值算法、顯式幾何優化設計方法;研究結構拓撲優化參數化模型驅動技術、支持結構尺寸/形狀/拓撲多類型設計變量的高效靈敏度分析技術;研究開放式結構拓撲優化軟件體系架構、軟件動態組裝機制;開發復雜工業裝備結構拓撲優化核心算法與軟件,面向重點行業開展應用驗證,建立基于互聯網的結構拓撲優化技術研發與應用的協同創新生態。

考核指標:突破傳統結構拓撲優化計算復雜性和效率瓶頸,相同結果分辨率下典型大規模算例計算效率提升40%以上;開發自主版權結構拓撲優化軟件系統1 套,主要功能與國際同類軟件系統相當;軟件平臺支持100 個以上計算插件動態裝配與運行;建立1 個基于互聯網的開源/共享的結構拓撲優化研發社區;完成5個以上行業典型應用案例。

有關說明:由企業牽頭申報。

2.7 面向復雜裝備的CAE 云服務平臺研發

研究內容:研究全鏈路(前處理/數值求解/后處理)CAE 軟件多模塊融合模型,多相多態、多模式、非連續介質的自動化軟件耦合方法;研究面向復雜裝備、跨域異構環境下的資源調度方法,支撐自適應計算耦合策略;研究跨域異構計算集群的CAE 軟件快速求解技術、軟件構件化技術,建立體系化的開源構件庫;研究基于容器的服務微化方法,建立CAE 軟件模塊微服務體系,構建面向用戶的個性化自主開發云服務環境,支撐復雜裝備CAE 的自由開發生態,在盾構、高鐵等典型行業進行應用驗證。 

考核指標:研制面向復雜裝備的全鏈路CAE 云服務平臺,優化跨域異構集群計算效能,具備啟發式多模式耦合機制;建立面向復雜裝備特殊環境的CAE 軟件套件,核心軟件構件不少于60 個;研究開源化第三方開發環境,支持高效的定制開發,培育第三方開發生態,貢獻實體不少于1000 家;在盾構等復雜邊界條件的裝備行業應用驗證;申請發明專利或登記軟件著作權不少于20項,形成開發標準不少于1 項。有關說明:由企業牽頭申報。

2.8 跨區動態作業裝備集群協同運維技術與軟件

研究內容:研究跨區動態作業裝備集群協同運維模式;研究 時空約束的裝備集群作業管理技術,跨區動態作業路徑規劃與任  務優化技術;研究數據驅動的多層級運維服務網絡規劃技術,服  務資源動態優化技術;研究跨區動態作業與運維服務的協同優化  技術,大數據驅動的備件精準預測技術;開發跨區動態作業裝備  集群協同運維算法與支撐軟件,并在典型行業進行應用驗證。

考核指標:提出不少于3 種跨區動態作業裝備集群協同運維模式,突破5 項以上跨區動態作業裝備集群協同運維關鍵技術,構建動靜結合式資源節點布局服務網絡,開發1 套跨區動態作業裝備集群協同運維支撐軟件;與項目成果應用前相比,服務資源利用率提高30%以上、運維成本降低30%以上;申請發明專利或登記軟件著作權不少于5 項,在農機裝備行業實現不少于10000 臺在役裝備協同運維應用驗證。 

有關說明:由企業牽頭申報。

2.9 高安全裝備智能運維服務支撐軟件

研究內容:研究高安全裝備跨設計/建造階段裝備可靠性知識綜合與提取方法,大規模高通量多模態工況接入技術;研究裝備  健康評估與壽命預測高置信度算法、高安全裝備運維成本控制與  大修工程風險預測評估技術、多維度數字化檢修規劃技術、高安  全裝備遠程運維與排故仿真訓練技術;建立高安全裝備可靠運行  的核心模型與算法庫;研發高安全裝備智能運維服務支撐系統軟  件、開發核心算法庫與軟構件,選擇典型企業進行應用驗證,提  升高安全裝備運維效率與精準運維能力。

考核指標:開發高安全裝備智能運維服務支撐軟件,支持大規模高通量工況接入,支持10 萬測點規模,減少運營準備時間30%,縮短單臺裝備維修工期10%,降低裝備全生命周期運維成本20%。在我國核電、化工等高安全領域裝備進行應用驗證。

有關說明:由企業牽頭申報。

2.10 大型旋轉機組健康管理系統軟件

研究內容:研究大型旋轉機組作業與運維服務的協同優化理 論、整機及關鍵核心部件早期征兆故障預測技術;研究全壽命全  系統多維數據優化治理技術、基于機器學習/深度學習健康定量評價方法;研究作業任務約束下的群體維修決策協同優化技術、全  系統耦合的整機與部件協同優化技術、建立價值導向與數據驅動  的群體維修決策技術體系;開發旋轉機組通用類故障預診與健康評估等模型與算法,研發大型裝備旋轉機組健康管理系統軟件,并開展行業示范應用。

考核指標:突破不少于5 項大型旋轉機組健康管理核心關鍵技術,開發1 套大型旋轉機組健康管理系統軟件,提出至少10 個健康預測算法模型、10 個以上故障指示標尺,在航空發動機、燃氣輪機等軍民領域實現3000 臺套以上的大型旋轉機組健康管理示范應用,制定國家、行業和企業標準5 項以上。有關說明:由企業牽頭申報。

2.11 工程機械能耗分析與優化控制軟件

研究內容:研究揭示工程機械發動機、泵及負載聯合運行特 性,突破工程機械設備節能匹配優化整定與分析的核心技術,研  究工程機械節能優化策略、裝備運行狀態數據采集與可視化分析  等關鍵技術,開發工程機械設備節能匹配優化整定與分析系統軟  件,并在挖掘機、泵車等工程機械進行系統應驗證。

考核指標:突破5 項以上工程機械設備節能匹配優化整定與分析的核心技術,開發1 套工程機械能耗分析與優化控制軟件,提出至少5 項核心控制優化算法模型,實現對現有設備節能提升3%~5%,在5 家以上的企業中得到示范應用,制定國家、行業和企業標準5 項以上。

有關說明:由企業牽頭申報。

2.12 制造大數據分析關鍵技術與算法

研究內容:研究智慧企業設計資源、管理流程、制造過程、制造服務的大數據分析方法與關聯挖掘方法,形成制造企業跨時  空尺度制造數據耦合與分析機制;研制全類型制造大數據智能分  析算法,開發面向個性化、服務化和智能化等模式的企業制造大  數據分析算法庫;研制制造大數據的設計、制造、服務和管理的  可視化分析系統;構建流程行業和離散行業的典型數據集,形成  行業解決方案。

考核指標:開發不少于50 種算法的智慧企業制造大數據分析算法庫;研制具有個性化、服務化和智能化等模式的制造大數據  原型平臺,提供企業制造大數據分析算法庫。研發流程行業和離  散行業的典型行業驗證數據集,提供流程行業智能化或離散行業 個性化的制造大數據解決方案;出版專著1 部及以上,申請發明專利或取得著作權不少于10 項,制定1 項及以上國家、行業或核心企業相關標準。

有關說明:由企業牽頭申報。

2.13 制造過程質量大數據分析平臺軟件

研究內容:圍繞產品質量提升的需求,研究涵蓋產品設計數據、工藝信息、生產制造過程數據、產品檢測數據等產品質量大數據的模型及管理方法;研究制造過程質量控制與優化、高精度質量在線監測與預測、基于數據循證的質量問題溯源等關鍵技術;研究質量大數據驅動的產品創新設計與工藝優化方法;開發制造過程質量大數據分析的核心算法與工具軟件,構建制造過程質量大數據分析平臺;在航空、航天、汽車、軌道交通等典型行業開展應用示范。

考核指標:攻克制造過程質量預測、控制與優化、質量問題溯源等5 項關鍵技術,提供質量大數據處理關鍵核心模型及算法不少于5種,研發的制造過程質量大數據分析平臺處理質量相關信息的數據承載能力>1T,質量預測精度高于80%,通過產品制造過程質量控制與優化降低產品缺陷率30%以上。申請發明專利不少于10 項,形成5 個典型行業解決方案,制訂國家、行業或核心企業標準不少于3 項。

有關說明:由企業牽頭申報。

2.14 工業智能應用軟件開發與運行工具

研究內容:研究時間序列等工業多源異構數據高性能讀寫、 高效率存儲、一體化管理等關鍵技術;研究從數據源、數據集到  數據服務的面向數據工程的開發方法;研究面向相似差異化工業  場景的深度遷移學習算法模型;構建工業數據質量畫像、異常檢  測、質量修復等數據治理體系;研制基于大數據平臺的可視化數  據分析流程化開發、自動部署運行環境與支持流程知識挖掘的軟  件系統。

考核指標:形成1 套國際領先的深度遷移學習算法庫并完成開源,研發1 套工業智能應用軟件開發與運行工具,支持不少于100 個工業智能化應用的開發,申請發明專利或軟件著作權不少于10 項,在100 家以上的中國制造業500 強企業應用驗證。有關說明:由企業牽頭申報。 

2.15 新型高復用工業管理軟件構建方法與工具

研究內容:研究業務數據分層多維建模方法;跨領域大規模 全類型單一數據源管理方法;構建制造企業全局數據空間;研究 多源異構數據抽取/轉換/加載技術;SQL/NoSQL 混合模式工業大數據高效處理技術;構建企業工業大數據中臺;研究低耦合、輕 量化工業軟件構建方法;提出高復用平臺化工業管理軟件開發框 架,研發基于云架構的工業管理軟件集成開發與運行平臺。

考核指標:支持PB 級工業大數據管理能力;支持工業管理軟件的快速開發,開發效率提升50%以上;申請發明專利或軟件著作權不少于10 項,在企業資源管理、產品智能服務等工業管理軟件快速開發中得到應用驗證。

有關說明:由企業牽頭申報。

2.16 基于數字孿生的智能裝配車間質量預測與控制技術

研究內容:究智能裝配車間多源異構數據融合技術,建立虛實環境中復雜產品裝配全過程數字化鏡像,實現智能裝配車間高保真數字孿生建模與裝配狀態虛實精確同步;研究復雜裝配過程數字空間—物理空間的交互與反饋機理,提高欠采樣情況下數字孿生仿真的智能性,實現考慮復雜產品裝配性能在線精準預測,提升數字孿生預測的可信性。研究融合視覺、位置、形變等多源傳感數據的裝配在線補償與精準控制技術,實現基于數字孿生的復雜產品裝配質量波動抑制。

考核指標:提出復雜產品智能裝配車間數字孿生高保真建模、高置信仿真、高精準預測理論與方法,編寫專著1 本。開發一套智能裝配車間數字孿生和產品數據可追溯的管控軟件,提供10項以上智能裝配車間數字孿生工具集,支持10 種以上工藝數據在線感知,實現智能裝配車間質量預測與管控。在航空航天、電子信息等行業中驗證應用。申請發明專利或取得著作權不少于20 項。

有關說明:由企業牽頭申報。

2.17 復雜產品加工全要素的數字孿生建模與仿真軟件

研究內容:研究基于跨領域、多尺度知識模型的制造系統關鍵要素的多層次建模方法,提出制造系統數字孿生開發軟件構架;研究綜合考慮幾何學、切削力學、動力學、運動控制的復雜產品加工過程多物理全要素數字孿生系統,開發復雜產品加工過程的精確數字孿生物理模型庫;研究加工產線零件精度、設備運行狀態的泛在感知技術,提出基于工藝特征要素的批量產品加工質量虛擬檢測方法;研究復雜產品加工的數字孿生CAE 系統實現技術,實現“驗證即生產”的數字孿生模型在物理世界的映射。

考核指標:開發1 套生產過程仿真、語義化編程與組態的數字孿生軟件工具;開發1 套復雜產品加工過程全要素的數字孿生系統,支持仿真系統精度驗證;開發1 套基于CPS 和虛擬量測方法的復雜產品加工質量在線預測系統,具備對加工設備狀態、零  件綜合輪廓精度和表面質量、刀具及工藝狀況的監測與趨勢預測  能力,支持制造系統數字孿生的構建;申請發明專利或者軟件著 作權15 項,撰寫專著不少于1 本。在航空、核電等行業關鍵零部件加工中進行驗證。

有關說明:由企業牽頭申報。

2.18 面向云定制的分布式智能產線協同管控集成技術

研究內容:研究基于先進網絡化連接的分散生產資源與制造 任務的社會化智能工廠的匹配方法,研究制造系統獨立單元異構  數據標準化方法,開發面向云定制的產品個性化需求管理和制造  任務的調度技術;研究分布式制造裝備、供應鏈中檢測設備等多  源異構數據采集與集成、數據挖掘與數據融合技術,研究分布式  制造過程的產品制造質量和設備狀態網絡化可視化管控方法,開  發適應分布式智能制造裝備和產品制造過程的建模、監控、診斷  與過程調整的集成管控系統,實現分布式智能產線生產要素的互  聯、控制和多目標多任務協同控制。

考核指標:提出分布式智能工廠生產資源、設備、物料等要素協同控制方法;開發多企業網絡化協同運行與決策云平臺1 套,具備異構網絡融合體系架構;研發1 套適應分布式生產設備與工藝數據采集系統,研制1 套大數據驅動的云制造全流程決策智能生產運行與在線管控一體化系統,具備感知終端—云端信息交互過程的數據傳輸調度功能;申請發明專利或者軟件著作權15 項、撰寫專著1 本;在增材制造、高端制造裝備等領域進行應用驗證。有關說明:由企業牽頭申報。

2.19 面向定制化的高端電池大批量制造過程的智能管控技術

研究內容:研究面向高端電池大批量制造過程的數字化仿真、分析與數字孿生技術,研究電池定制化生產過程的工藝變更和產  線重組技術,開發面向高端電池生產的智能工廠設計與工藝能力  分析技術,實現電池制造能力的在線預測與虛擬驗證;研究電池  制造過程的關鍵裝備、核心工藝的數據采集、分析與處理技術, 研究基于OPC-UA 標準數據格式的電池制造產線數據通訊技術,開發電池產線生產設備故障診斷、工藝波動、產品質量追蹤等管控分析系統,實現電池智能生產的縱向集成。

考核指標:開發基于數字孿生技術的面向高端電池智能產線工藝優化軟件1 套、基于生產過程數據分析的設備和產品智能診斷控制決策管控平臺1 套、適應兩類以上高端電池大批量定制化生產的智能產線1 條,產品合格率達到96%以上,CPK≥1.33;形成完整的電池智能生產的解決方案,制定3 項以上行業或企業相關標準,申請發明專利或者軟件著作權10 項,培養1 家以上面向電池智能工廠解決方案供應商。

有關說明:由企業牽頭申報。

2.20 離散制造數字化車間物料流、信息流、能量流的動態重構關鍵技術

研究內容:研究基于5G 無線網絡的制造設備對接、物料移動設備的定位導航、及其動態配置和組態技術,研究可重構控制器  的接口與數據交換技術,實現數字化車間制造設備和物料的快速  重構;研究制造設備、生產線和車間系統多源、多層次能量流及 能量效率特性,實現制造過程的能效動態優化;研究基于OPC-UA的數字化車間工藝數據的動態配置和管理技術,開發基于5G 與OPC-UA 的動態集成工具集及數據重構管理系統,實現數字化車間設備、單元、產線等不同層次的數據動態集成。

考核指標:提出基于5G 的移動工作臺設備精確定位與自主導航、產線重構及快速接入技術,物料移動設備的自主導航定位精度達到厘米級;研制支持移動工作臺路徑規劃、物料排程、定位導航、實時監測等產線移動操作設備管控軟件1 套以上;研發一套數字化車間動態重構管理系統,支持軟件定義的生產設備部署、5G 網絡系統與工具集的協同處理,5G 系統接入時延<5ms 的響應,數字化車間動態重構效率提升30%,單位產品能效降低10%;專利和軟件著作權20 項以上,撰寫專著不少于1 本;在汽車、3C 等離散制造行業進行示范應用。

有關說明:由企業牽頭申報。

“可再生能源與氫能技術”重點專項2020 年度項目申報指南

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