黑龙江
人员
组织战略
a)应对智能制造战略的执行情况进行监控与评测，并持续优化战略；
b)应建立优化岗位结构的机制，并定期对岗位结构和岗位职责的适宜性进行评估，基于评估结果实施岗位结构优化和岗位调整；
人员技能
a)应建立知识管理平台，实现人员知识、技能、经验的沉淀与传播；
b)应将人员知识、技能和经验进行数字化与软件化；
技术
数据
a)应对数据分析模型实时优化，实现基于模型的精准执行；
集成
a)应通过ESB和ODS等方式，实现全业务活动的集成；
信息安全
a)工业网络应部署具有深度包解析功能的安全设备；
b)应自建离线测试环境，对工业现场使用的设备进行安全性测试；
c)在工业企业管理网中，应采用具备自学习、自优化功能的安全防护措施；
资源
装备
a)关键工序设备三维模型应集成设备实时运行参数，实现设备与模型间的信息实时互联；
b)关键工序设备、单元、产线等应实现基于工业数据分析的自适应、自优化、自控制等，并与其他系统进行数据分享；
网络
a)应建立分布式工业控制网络，基于SDN的敏捷网络，实现网络资源优化配置；
制造
制造包括设计、生产、物流、销售、服务等5个能力域，他们又分别有不同的能力子域。
设计
产品设计
a)应基于参数化、模块化设计，建立产品个性化定制平台，具备个性化定制的接口与能力；
b)应基于统一的三维模型，实现产品全生命周期动态管理，满足设计、生产、物流、销售、服务等应用需求；
c)应基于产品标准库和设计知识库的集成和应用，实现产品高效设计；
d)应建立产品设计云平台，实现用户、供应商等多方信息交互、协同设计和产品创新；
工艺设计
a)应基于工艺知识库的集成应用，辅助工艺优化；
b)应基于设计、工艺、生产、检验、运维等数据分析，构建实时优化模型，实现工艺设计动态优化；
c)应建立工艺设计云平台，实现产业链跨区域、跨平台的协同工艺设计；
生产
采购
a)应实现企业与供应商在设计、生产、质量、库存、物流的协同，并实时监控采购变化及风险，自动做出反馈和调整；
b)应实现采购模型和供应商评价模型的自优化；
计划与调度
a)应通过工业大数据分析，构建生产运行实时模型，提前处理生产过程中的波动和风险，实现动态实时的生产排产和调度；
b)应通过统一平台，基于产能模型、供应商评价模型等，自动生成产业链上下游企业的生产作业计划，并支持企业间生产作业计划异常情况的统一调度；
生产作业
a)宜实现生产资源自组织、自优化，满足柔性化、个性化生产的需求；
b)应基于人工智能、大数据等技术，实现生产过程非预见性异常的自动调整；
c)应基于模型实现质量知识库自优化；
设备管理
a)应采用机器学习、神经网络等，实现设备运行模型的自学习、自优化；
仓储配送
a)应基于分拣和配送模型，满足个性化、柔性化生产实时配送需求；
b)通过企业与上游供应链的集成优化，实现最优库存或即时供货；
c)适用时，应通过智能仪表、互联网、云计算和大数据技术，实现罐区阀门自动控制，实现无人罐区；
安全环保
a)应基于安全作业、风险管控等数据的分析，实现危险源的动态识别、评审和治理；
b)应实现环保监测数据和生产作业数据的集成应用，建立数据分析模型，开展排放分析及预测预警；
能源管理
a)应实现能源的动态预测和平衡，并指导生产；
物流
物流
a)应通过物联网和数据模型分析，实现物、车、路、用户的最佳方案自主匹配；
销售
销售
a)应采用大数据、云计算和机器学习等技术，通过数据挖掘、建模分析，全方位分析客户特征，实现满足客户需求的精准营销，并挖掘客户新的需求，促进产品创新；
b)宜通过虚拟现实技术，满足销售过程中客户对产品使用场景及使用方式的虚拟体验；
c)应实现产品从接单、答复交期、生产、发货到回款全过程自动管理的销售模式；
服务
客户服务
a)应采用服务机器人实现自然语言交互、智能客户管理，并通过多维度的数据挖掘，进行自学习、自优化；
产品服务
a)产品应具有自感知、自适应、自优化等功能；
b)应通过云平台，整合跨区域、跨界服务资源，构建服务生态；
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