智能制造产业专项项目申报书.docx

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1、编号： _ XX地区智能制造产业专项 项目申报书 （ 2016 年度） 项目名称：基于互联网技术的中小企业智能制造服务平台 项目承担单位（申报单位） (盖章 )： 项目总负责人（法人代表）： 项目联系人：联系方式： 项目期限： _2016_年 _10_月至 _2018_年 _8_月 填报日期： _年 _月 _日 XX 市 XX 地区开发建设管理委员会制 二一六年 1 填写说明 为建立统一、规范的 XX 地区智能制造产业专项（以下简称专项）信息管理制度，加强专项资金管理，特提出 XX 地区智能制造产业专项项目申报书格式和填写要求。 一、请严格按照表中要求填写各项。 二、项目申报书由项目承担单位提

2、出。每个项目必须具备项目总责任人（单位法人代表）。有合作单位的，需填写合作单位信息。 三、项目申报书第一次出现外文名词时，要写清全称和缩写，再出现同一词时可以使用缩写。 四、统一社会信用代码是指由国家标准委发布的、长度为 18 位的用于法人和其他组织身份识别的代码。 五、编写人员应客观、真实地填报申报材料，尊重他人知识产 权，遵守国家有关知识产权法规。在项目申报书中引用他人研究成果时，必须以脚注或其他方式注明出处，引用目的应是介绍、评论与自己的研究相关的成果或说明与自己的研究相关的技术问题。对于伪造、篡改科学数据，抄袭他人著作、论文或者剽窃他人科研成果等科研不端行为，一经查实，将记入信用记录。

3、 六、 装订要求：纸质申请书请使用 A4纸双面印刷，装订平整，不采用胶圈、文件夹、金属钉夹等带有凸出棱边的装订方式 , 于左侧装订成册，各档空格不够时，请自行加页；采用普通纸质材料作为封面；资料排序应按申报书、附件（应附清单）装订成册。 七、 项目主要承担单位根据有关要求或项目的具体需要，可加页填写或另提出项目补充说明文件。 八、申报书经评审通过后，即作为项目合同的附件。 2 一、 项目基本信息 项目 名称 基于互联网技术的中小企业智能制造服务平台 建设 地点 XX市 XX地区 预计完成时间 2018年 8月 项目 类型 专题 _共性技术研究平台 _(请根据申报指南填写 ) 方向 _产业服务应

4、用平台 _（ 请根据申报指南填写 ） 类别功能平台建设技术研发标准研发 智能制造产业化项目智能化改造和智能工厂示范应用和系统集成引进行业组织举办重大活动基础设施建设和服务应用其他 _ _ 预期 成果 类型 技术标准研究报告测试验证平台 智能工厂 数字化车间核心技术产品及装备其他 _ 项目 承担 单位 信息 单位 名称 XX物剌科技发展有限公司 单位 性质 中外合资 注册 地址 成立时间 联系人及电话 统一社会信用 代码 邮箱 传真 高新技术企业 是否 高新技术企业证书号 企业技术中心 国家级企业技术中心市级企业技术中心区级企业技术中心无 2013年 2014年 2015 年 总资产 (万元）

5、负债率 主营业务收入 (万元） 税金（万元） 利润（万元） 项目 负责人 姓名 性别 出生日期 职称 3 信息 最高学位 从事专业 固定电话 手机 传真号码 电子信箱 证件类型 证件号码 合作 单位信息 单位名称 单位性质 组织机构代码 项目 经费 来源 (万元） 总经费 中央财政收入 （仅标准类项目填写） 地方财政收入 （仅标准类项目填写） 企业投资 银行融资 其他 经费备注 申请 _万元专项支持 项目所属 领域 航空航天 新一代信息技术 数控加工和机器人 海洋工程与船舶 节能与新能源汽车 电力装备 工程机械 集成电路及专用装备 增材制造 光电子 人工智能 脑智科学 工业大数据与云计算 工业

6、互联网 其他 _（请注明） 4 二、项目立项的必要性分析 （一） 国内外相关技术研究、开发现状 （ 1）国外相关技术研究、开发现状 自 2012 年美国通用电气公司 (GE)提出工业互联网提出以来，信息化与工业化快速融合，信息技术渗透到了制造企业产业链的各个环节，条形码、二维码、 RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、 ERP、 CAD/CAM/CAE/CAI 等技术在制造企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、 物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，数字化、网络化和智能化使企业内部各级网络实现集成与互联，打破原有的业务流程与过程控制相脱节的局面，分布于不同生产制造环节的

7、各种控制系统不再是“信息孤岛”，信息的交换从底层现场层向上贯穿至控制层和管理层各级网络。通过基于云端的供应链精细管理、连续的在线监测、生产设备运行的优化、能源数据管理、工业安全生产等大大提高了企业的发展潜力，工业互联网和工业云平台代表着未来工业领域的重要发展方向。 工业互联网强调生产工艺和信息技术的融合，强调分散，增加生产设备的自主控制，把设备通过 网络的形式联接在一起。作为物理世界和控制系统提供信息连接的重要角色，传感器在工业自动化领域极为重要。第一，在智能工厂的工业过程控制中，计算机技术已经相对成熟，需要采集的信息正在不断增加，生产过程要求大量的各类传感器，如压力传感器、热敏传感器、光敏传

8、感器、气体传感器、湿敏传感器和磁敏传感器等，把大量非电量的物化参数转化成电信号控制信息，以满足各 5 个工业过程中的自动化和智能化的发展需求。随着测控系统自动化、智能化的发展，要求传感器准确度高、可靠性高、稳定性好，而且具备一定的数据处理能力，并能够自检、自校、自补偿。 然而，传统的传感器已不能满足这样的要求。国外有的文章称传统的传感器为Dumbsensor(愚蠢的、笨哑的传感器 )。 第二 ，计算机技术使传感器技术发生了巨大的变革，微处理器 (或微计算机 )和传感器相结合，产生功能强大的智能传感器。随着传感技术的发展，大量的多种类传感器节点组织的传感网络逐渐形成，该网络需要集成计算机、通信、

9、网络、智能计算、传感器、嵌入式系统、微电子等多个信息技术于一体，旨在实现对物理世界的动态智能和协同感知，国外称为 Intelligentsensor(智能传感器 )或 Smartsensor(灵巧的、 机敏的、智能传感器 )。现今使用数量较多的有压力、位移、加速度、角速度、温度、湿度和气体传感器。智能传感器是由传统的传感器和微处理器 (或微计算机 )相结合而构成的，它充分利用计算机的计算和存储能力，对传感器的数据进行处理，并能对它的内部行为进行调节，使采集的数据最佳。智能传感器的功能如下： 自补偿能力：通过软件对传感器的非线性、温度漂移、时间漂移、响应时间等进行自动补偿。 自校准功能：操作者输

10、入零值或某一标准量值后，自校准软件可以自动地对传感器进行在线校准。 自诊断功能：接通电源后，可对传感器进行自检，检查传感器各部分是否正常，并可诊断发生故障的部件。 数值处理功能：可以根据智能传感器内部的程序，自动处理数据， 6 如进行统计处理，剔除异常值等。 双向通信功能：微处理器和基本传感器之间构成闭环，微处理机不但接收、处理传感器的数据，还可将信息反馈至传感器，对测量过程进行调节和控制。 目前，世界各国都在研制与开发各种智能传感器和多功能传感器。其中最成功的是 美国 Honeywell公司研制的 DSTJ-3000智能压差压力 传感器在同一块半导体基片上用离子注入法配置扩散了压差、静压和温

11、度三个敏感元件，整个传感器还包括变换器、多路转换器、脉冲调制、微处理器和数字量输出接口等。另外还在 PROM 中装有该传感器的特性数据，以实现非线性补偿。 ParScientific 公司研制 1000 系列数字式石英智能传感的器。日本日立研究所研制出可 以识别四种气体嗅觉传感器。智能传感器是测量技术、半导体技术、计算技术、信息处理技术、微电子学、材料科学互相结合的综合密集型技术。目前各国科学家正在按下列技术途径开发研究： 利用新型 材料研制基本传感器。基本传感器是智能传感器的基础，它的制作及其性能对整个智能传感器影响甚大。除硅材料具有优良的物理特性，能够方便地制成各种集成传感器。此外还有功能

12、陶瓷、石英、记忆合金等都是制作传感器的优质材料。 利用新的加工技术。近年来利用微加工技术日趋成熟，可以加工高性能的微结构传感器、 ASIC制作技术，也可用于制造智能传感器。 采用新的测量原理和方法。谐振式传感器输出数字量，可以直接和微机及接口总线连接，不用 A/D转换器。另外，光纤传感器、化学传 7 感器、生物传感器新型传感器，为智能传感器提供新的信息来源。 (2) 国内相关技术研究、开发现状 与国外相比，我国智能传感器的研究主要集中在以下几方面： 一是采用先进的微电子技术、计算机技术，研究开发出将传感器和微处理器结合、具有各种功能的单片集成化智能传感器，这是当前智能传感器的主要发展方向之一

13、; 二是针对传感器的材料，利用生物工艺和纳米技术，开发分子和原子生物传感器，这将为以后智能传感器 的发展奠定基础 ; 三是整合国内外芯片技术，结合敏感电子元件，研发出混合型集成智能传感器，这种传感器精度更高、成本更低、稳定性更好。我国在集成智能传感器领域已经取得了重大突破，国产传感器逐步打开了智能传感器的市场份额。 智能传感器发展主要分为三个阶段，即数字化阶段、智能化补偿和校准阶段、智能化应用和网络阶段。达到第三阶段的传感器，拥有信号的检测和处理、逻辑判断、双向通信、闭环控制、自检和自诊断、智能校正和补偿、功能计算、网络通信等多种功能。但目前国内仅有少部分制造商达到这一阶段，未能大规模普及。

14、传感器的另一 个发展方向是微型化。在汽车电子化、智能化工程中，传统传感器的体积和重量大、成本高，应用受到限制，在此情况下，微型传感器应运而生。 微型传感器不仅仅指传感器的体积小、质量轻。就单一的传感器而言，微传感器是指尺寸微小的传感器，如敏感元件的尺寸从微米级到毫 8 米级、甚至达到纳米级，主要采用精密加工、微电子以及微机电系统技术，实现传感器尺寸的缩小 ;就集成的传感器而言，微传感器是指将微小的敏感元件、信号处理器、数据处理装置封装在一块芯片上而形成的集成传感器 ;就传感器系统而言，微传感器是指传感系统中不但包括微传感器，还包括 微执行器，可以独立工作，甚至由多个微传感器组成传感器网络，或者

15、可实现异地联网。就市场占有率来讲，微型传感器是目前最为成功并最具实用性的微型机电器件，目前，微型传感器已在汽车应用和提高员工效率等方面积累了良好的应用经验。其次，由于微型传感器具有体积小、功能新、便于大批量生产、单件成本低等优势。 从行业市场来看，中国传感器产业整体素质参差不齐，高端产品自给率不 足。 2014 年，我国从事传感器研制、生产和应用的企事业单位共 2000 多家，从事微系统研制、生产的企业有 50 多家，产品种类共计6000 多种，年总产量 40 多亿 只，市场销售额接近 1000 亿元。其中，2014 年传感器在工业领域的应用规模达到 143.1 亿元，约占传感器市场规模的 1

16、5%。 未来几年，信息技术在工业领域的全面应用将会促进工业传感器市场规模的迅速增长。“中国制造 2025”的提出会促进企业全面智能化改造，加快产品更新换代，提高产品技术含量，逐渐缩短国内与国际先进水平的差距，在生产设备、工业环境和流程管理等部分中融入传感器、微处理器、 PLC 和数字通信接口等现代信息技术，提高产品的数字化、智能化和网络化的程度，进而提高产品的技术含量和附加价值，最终实现我国制造企业竞 争力的提高以及整体工业水平的提高。由此可见，传感器在工业领域将会有广阔的应用前景。 9 （ 3）基于工业大数据的智能传感器对制造业的变革 在智能制造中，通过信息物理系统实现工厂、车间的设备传感和

17、控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策，并反过来指导生产。在一定程度上，工厂、车间的传感器所产生的大数据直接决定了工业 4.0所要求的智能化设备的智能水平。概括而言，基于工业大数据的智能传感器在制造业中的应用主要为以下两点： 产品故障诊断与预测。这 可以被用于产品售后服务与产品改进。通过无所不在的传感器、互联网技术的引入使产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系

18、统等数以百计的变量组成了在航状态，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报，能有效实现故障诊断和预 测。 工业物联网生产线的大数据应用。现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析（包括违反生产规定、零部件故障）等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一 10 旦有某

19、个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数 据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。 （二）项目实施对行业的影响和带动作用 （ 1）中小企业进行智能化改造的必要性 目前我国经济正处于转型期，一方面，随着劳动力、土地、环境等要素成本不断上升，产品制造过程的

20、价值附加值越来越低，利 润越来越少，融资变得越来越难，中小企业的发展步履维艰；另一方面，随着通讯技术的迅猛发展，人工智能、大数据、 3D 打印等新技术、新产品不断涌现，以信息技术与制造技术深入融合为特征的智能制造模式，正在引发制造业的深刻变革，一些有条件的加工企业通过“机器换人”实现了成本降低和效率提升、通过产品服务化转型实现附加值增加后，留给传统加工型中小企业转型升级的机会越来越紧迫。目前，我国有大量的中小企业仍集中于传统产业，生产方式粗放，普遍存在能耗高、产品附加值低、同质化严重等问题，提升中小企业创新能力、实现产业结构优化升级势 在必行。然而，考虑到中小企业在资金、人力和技术等方面的先天

21、不足，如何对中小企业进行智能化改造成为了当前需要迫切解决的问题。 11 （ 2） XX 物剌科技发展有限公司为中小企业智能制造提供的解决方案 以前的智慧 工厂解决方案以大企业为对象，需要高昂的装备费用，而现实上难以得到中小企业的快速响应，与此相反， XX 物剌科技发展有限公司的 WIMFACTORY以物联网为本， 通过成熟的 工业互联网智能技术为中小制造业制定解决方案，该方案成功融合了传感器技术和生产设备运行监测的大数据，并通过无线网络将测量数据发送给接收端。无线接收端分为可记录接收端和物联网网关接收端两种。可记录接收端配有存储卡和大屏显示，使数据存储和 显示一体化并可手持移动收数；物联网网关

22、接收端可以将收到的数据通过互联网、无线 3G 等多种方 式实时传递到公网，利用云数据平台技术，实现了数据的实时远程访问，随时检测工厂的生产过程和运用状况。目前 XX 物剌科技发展有限公司的智能传感器已应用于青岛 NIKE 工厂的五条生产线，该智能方案通过实 时监控生产设备的运行数据，对产品进行实时管理，同时对有关的生产条件数据进行收集、储存、分析，提高了对生产设备潜在问题的预测准确度，满足了 SQ 和 ISO 等品质认证的要求，并将其传输至手机终端的 app，有效提高了工厂的生产效率，降低了产品的不合格率。 （ 3）项目实施的影响和带动作用 智能制造中的核心之一是工业过程的智能监测。 XX 物

23、剌科技发展有限公司 将无线传感器网络技术应用到智能监测中，将有助于工业生产过程工艺的优化，同时可以提高生产线过程检测、实时参数采集、生产设备监控、材料消耗监测的能力和水平，使得生产过程的智能监控、智能控制、智能诊断、智能决策、智能维护水平不断提高。随着物联网的 12 快速发展和工业 4.0 的进一步推进，以智能化为核心的工业过程控制将得到快速发展，拉动基于无线传感器网络技术的工业过程监测系统解决方案的市场需求 ，同时为中小企业经济效益的提升创造有利的支撑。 三、项目目标和任务 3.1 总体目标 3.1.1 建立面向中小企业的智能制造服务平台 本项目致力于建设一个应用工业互联网技术的中小企业智能

24、制造服务平台。本项目依托长三角区位优势和 XX 地区的工业发展基础，借助 ULALA(物剌 )在工业互联网领域的先进技术，建立起面向中小制造企业的智能制造服务平台，从而推进长三角地区中小企业的信息化和工业化融合，加快所服务的中小企业智慧工厂建设步伐，优化其组织体系、业务体系、产品体系和技术体系，培育创新管理模式和运行机制，最终增强我国中小企业的市场竞争力。 3.1.2 推进国际工业互联网技术在国内落地 国际工业互联网技术正处于发展初期，这其中韩国 ULALA 公司近几 年所提出的智能工厂解决方案给韩国制造业引起了巨大轰动，在世界范围内也走在走在前列。 ULALA 公司所推出的智能工厂平台“WI

25、MFACTORY”以中小企业为服务对象，成功融合了物联网技术、机器学习技术和大数据分析技术。这些技术能够加强生产过程中的信息的 13 信息管理、掌握产销流程、提高生产过程的可控性、合理规划生产编排和生产进度，实现对企业生产过程中运行情况的实时监测。这些新技术大大提升了服务响应速度，极大降低人力成本。 其实施的对象主要为中小企业，而在我国中小企业是我国国民经济的重要组成部分，中国工业和信息化部的相 关信息显示中小企业总数已占全国企业总数的 99%以上，其创造的 GDP 相当于全国 GDP 总额的60%左右。在这一点上，中韩两国有较大相似之处，韩国中小企业数量占比也在 99%左右，其市场份额比中国

26、略高。虽然韩国中小企业的总产值与中国不可同日而语，不可否认的是，中国中小企业的智能化水平较韩国仍有较大差距。这种差距的背后是国内类似于 ULALA 智能制造服务企业的缺位的结果。 韩国 ULALA 公司在韩国中小企业的智能化建设中积累了较多经验，在韩国、中国、印度尼西亚 、墨西哥 的鞋加工、纺织品加工、塑料加工等行业、防火材料加工等企 业都有涉足，推动 ULALA 公司相关技术在我国落地有巨大的发展空间，能够创造较大的经济效益和社会效益。 3.1.3 为中小企业提供全方面的行业咨询、培训等增值服务 中小企业在推进信息化和工业化融合，逐步实现智慧工厂的建设的过程中，因财力、人才、管理水平、国际化

27、视野等方面限制，很难短时间内建立起完整体系并成熟应用工业互联网技术，更谈不上立竿见影地获得经济收益。 14 正因如此，本平台可集约化提供技术咨询、方案改进、专业人才培训等增值服务，最大程度上缩短智慧工厂建设所需时间，尽快将智能制造上的投资转化为产品质量和生产效率提升，尽可能缩短投资回收期。同时还可以协助企业做好数据保护、知识产权保护等工作。 3.2 建设内容及方案 3.2.1 建设内容 本中小企业智能制造服务平台具体包括以下建设内容： （ 1）在 PaaS 层和 SaaS 层开发中小企业智能制造应用基础服务平台软件系统。 （ 2）统一接口标准，实现依行业划分的传感器适配接入，对采集到的数据实现

28、传输、存储等。 （ 3）实现云端数据 的数据挖掘、大数据分析、机器学习等数据分析及处理作业，保障数据完全。 （ 4）开发面向终端的人机交互界面，实现所有智能智能终端接入，显示与数据交互。 （ 5）建设中小企业服务体系，全面跟进企业对于该智能服务平台的应用情况，协助解决企业应用过程中遇到的技术难题，评估企业的智能化水平，协助培训相关操作、管理人才，协助保护企业知识产权保。 3.2.2 建设方案 中小企业智能制造服务平台的主要目标是面向全行业，各领域，同 15 尽可能多的智能制造服务企业展开深度合作。初期，本中小企业智能制造服务平台近期将以与韩国 ULALA 公司 的深度合作、华东电信研究院三方的

29、深度合作，依托在韩国 ULALA 公司工业互联网相关技术和实施经验，以及 XX 华东电信研究院强大的科研实力和咨询服务能力。 该建设方案从技术实施层面上，如下图 2-1 所示，利用 ULALA 公司相关技术，从生产端、云端、应用端三个层面实现数据、机器和人的互联：首先， ULALA 将通用传感器与自己开发的智能传感器 Wicon 相连接，然后通过无线网络与云存储计算平台连接，经大数据分析和机器学习后分析出相关数据，最后传输到智能手机、平板、 PC 等智能终端，提供 实时数据 给管理者进行相关决策。 图 3-1 中小企业智能制造服务平台总体架构图 （ 1） 智能传感器 Wicon 智能传感器 W

30、icon 是该建设方案较为重要的一环，该传感器由无线传输部分和传感器控制部分组成。该传感器采用模块化设计，可依据 16 现场需要安装不同组织模块。无线传输模块兼具 Wifi、蓝牙、 ZigBee、3G-5G 等无线通讯方式。传感器控制部分支持温度、湿度、压力、距离、电压、红外、速度、平衡、磁场等 13 大类 170 多种通用传感器。 图 3-2 智能传感器 WIcon 图 3.3 WIcon适用的传感器类型 （ 2） 云服务平台 智能传感器所采集来的海量数据通过防火墙、安全网关传输到数据 17 服务器中进行存储。数据服务器由云服务器、应用服务器、数据库服务器组成。其中，数据库服务器是进行大数据

31、分析和机器学习的硬件支撑，其对硬件性能的要求较高。大数据分析离不开云计算，在云计算的 PaaS层（ Platform-as-a-Service） ,图 1 所示从远端工厂获得的传感器数据、产品数据、设置参数、 SQ data 经过大数据分析和可视化生成数据统计报表，这些数据将统一传输到 SaaS(Software-as-a-Service)层，这一层的数据可由应用端 设备进行查看和操作。 图 3-4 云处理平台的数据处理流程 （ 3）应用端 应用端的 PC、平板、智能手机等可通过 app 将 Saas 层的数据直观显示在终端设备上，普通用户可登陆后查看工厂内所有传感器状态，实时监测数据、相关数

32、据报表等。管理员可以有更高的权限，查看更高级别的分析数据，系统有异常时也会及时提醒。 18 图 3-5 应用端示例 该建设方案从企业服务实施层面上，可充分依托 XX 华东电信研究院在企业服务方面的优势。 XX 华东电信研究院既是检测机构，也是高水平的研究机构，业务范围囊括：通信网发展战略和通信技术政策研究；通信设备测试、验证、技术评估及相关技术标准和测试方法的制定、测试系统研制开发；通信计量技术与通信相关标准的制定与研究；通信网规划、通信项目可行性研究、规划、设计与技术评估服务；通信企业战略、业务与投资管理咨询；电信信息收集与综合分析、业务和设备市场的调研分析，提供行业信息支撑与信息咨询、培训

33、服务，知识产权保护等领域。 所服务的中小企业在相关技术改造实施过程中，以及改造完成后不可避免的会有技术咨询、项目规划、可行 性研究、调研分析、知识产权保护、技能培训等方面的需求，这就可充分利用 XX 华东电信研究院在上述方面的优势，实现全方位的服务，解决企业后顾之忧。 19 尤其在知识产权服务领域， XX 华东电信研究院 将充分发挥自身在技术、标准、知识产权、产业协调、政策支撑等各方面优势，利用联盟、标准化组织和知识产权协调平台，可组织精干研究力量，借助政府和产业资源，努力开拓中小企业智能制造升级转型过程中的知识产权保护工作。 3.3 考核指标及计划进度 本服务平台的考核指标方面在平台计算指标

34、、经济效益和社会效益这几个方面展开。 我国智能制造标准基础差，行业发展不平衡，为解决标准缺失、滞后以及交叉重复等问题，充分发挥标准在推进智能制造发展中的基础性和引导性作用，根据中国制造 2025的战略部署，日前，工业和信息化部、国家标准化管理委员会联合发布了国家智能制造标准体系建设指南（ 2015 年版）技术指标。该标准体系生命周期、系统层级和智能功能三个维度构建，是未来 5 年内逐步完善的。本 项目以 该体系为导向，立足实际，提出了以下指标及考核体系。 3.3.1 技术指标 其中技术指标主要包括生产端的智能传感器的性能指标、传输过程中的有效性和可靠 性、云端性能指标、和终端用户体验指标。 （

35、 1）生产端性能指标 生产端最主要的组成部分为各类通用传感器、智能传感器 Wicon、数据收集及无线传输装置等组成。这里需要确立各传感器器件的故障 20 率、停机时间、平均使用寿命等指标，无线传输模块还需要考虑发射功率、数据传输速率、传输距离等。智能传感器 Wicon 的参数指标有支持无线传输种类、内存大小、工作温度、电池容量等。 （ 2）云端性能指标 云端数据服务器的硬件指标有硬盘容量、内存大小、 CPU 性能等。云端作为支撑云计算的核心部分，是大数据分析机器学习的场所，对数据处理速度和相应时间有较大要求。其主要性能指标有：数据导入速度（条每秒）、数据导出速度（条每秒）、运算速度（ MIPS

36、）、磁盘读写（ MB/S）、存储容量（ TB）、响应时间（秒）、查询速度（毫秒）等 （ 3）应用端性能指标 应用端性能主要受到使用终端和网络传输速度的影响，其中数据传输速率由因工作场所而异。 综合来讲，相关技术指标需大大如下标准： 表 3-1 相关技术指标 指标 验收 生产端 无线传输速率 100Mbps 停机时间 10h/每年 Wicon平均寿命 5年 云端 存储容量 大于 1TB 数据导入导出速度 3200W条 /h 运算速度 1000亿 MIPS 磁盘读写速度 100M/s 查询速度 100万 /s 应用端 无线传输速率 100Mbps 21 3.3.2 其他指标及考核标准 其他方面的指

37、标主要涉及宏观性指标，以及所创造的经济效益和社会效益。 宏观性指标方面，本平台规划在未来 3 年内所服务的中小企业数量在 10 家以上，受服务企业满意度 90%以上。 本平台在推进中小企业两化融合的过程中还会带来巨大的经济效益和社会效益，这些经济效益和社会效益主要是由被改造的中小企业所体现的。结合其特点，本平台根据以下指标来评价经济效益和社会效益。 （ 1）经济效益评价 I.人均经济收益 ( 销售收入和利润 ) 增长率，是指对比一个会计年度内，智能制造企业建设后比建设前对比人均企业经济收益（销售收入与利润）增长之比例（）。 II.劳动生产率提升率，是指对比一个会计年度内，智能制造建设后比建设前

38、对比平均劳动生产率增长之比例（）。 III 投资回报率，指在对应的一个会计年度内，实施智能制造建设总投入的收益率及投入 /产出比。 （ 2）社会效益评价 I 对企业生态环境、生活环境改善的贡献率，智能制造企业建设对节能减排、城市绿化、低炭环保、宜居环境建设的促进作用，职工、居民生活环境和健康状况的改善程度，可用空气质量提升和发病率下降来度量。 II 对行业（地区 )创新能力及竞争力提升的贡献率对行业 ( 地区 ) 创 22 新能力提升率及竞争力提升的作用，对上下游企业转型升及智能化的带动作用，即促进行业企业开展智能生产及智能管理与服务的推动作用。 III 职工满意 度，职工幸福指数提升率，智能

39、制造企业建设后一个时期内职工对智能制造建设满意度，职工幸福指数提升比率（ %）。 表 3-2 考核标准 指标 验收时 经济效益 人均经济收益 ( 销售收入和利润 ) 增长率 5% 劳动生产率提升率 8% 投资回报率 40% 社会效益 对企业生态环境、生活环境改善的贡献率 3% 对行业（ 地区 )创新能力及竞争力提升的贡献率对行业( 地区 ) 创新能力提升率及竞争力提升的作用 5% 职工满意度， 职工幸福指数提升率 6% 3.3.3 计划进度 （ 1）项目建设周期 整个项目建设周期为 2016 年 10 月至 2018 年 8 月，分三期来推动： 第一期， 2016 年 10 月 2017 年

40、8 月，实现平台的基本功能。集中精力开发中小企业智能制造应用基础服务平台软件系统。并将 3-5 家试改造工厂生产一线的既有传感器统一接口标准，实现对采集到的数据实现传输、存储等。实现云端数据的数据挖掘、大数据分析、机器学习等数据分析及处理作业，保障数据完全。开发面向终端的人机交互界面，实现所有智能智能终端接入，显示与数据交互。 第二期， 2017 年 10 月 2018 年 7 月，完善平台基本功能。全面建设中小企业服务体系 ，全面跟进企业对于该智能服务平台的应用情况， 23 协助解决企业应用过程中遇到的技术难题，评估企业的智能化水平，协助培训相关操作、管理人才，协助保护企业知识产权保。大力拓

41、展客户，全面完善面向各行业的智能制造改造及服务体系。 （ 2）实施计划 本项目实施期 2 年，具体实施计划如表 2-1 所示： 表 3-3 项目实施计划 一期 2016年 10月前 完成项目技术方案评审 2016年 11月前 选取 3-5家试改造工厂生产一线的既有传感器，统一接口标准。 2016年 12月前 实现对采集到的数据实现传输、存储等 2017年 1月前 开发面向终端的人机交互界面 2017年 2月前 实现云端数据的数据挖掘、大数据分析、机器学习等数据分 析及处理作业。 2017年 4月前 实现平台的基本功能 2017 年 8月前 完成平台基本功能测试，开始平台试运行 ，启动平台推广宣

42、传 二期 2017 年 10月前 跟进试改造企业对于该智能服务平台的应用情况，解决企业 应用过程中遇到的技术难题 2017年 12月 建立服务体系，协助培训相关操作、管理人才，协助保护企 业知识产权保护。 2018年 2月前 大力拓展客户，全面完善面向各行业的智能制造改造及服务 体系 2018年 7月前 完成项目验收 3.4 财务、经济效益和社会效益分析 3.4.1 财务分析、预测及评价 （ 1）主要参数确定依据 24 I. 公司为国内中小企业提供智能化改造，由本服务平台统筹组装，运输，代加工等工作，一个中小企业的改造费用平均为 50 万元 /套 ； II. 公司运营第一年，技术改良和咨询的服

43、务较多；以后随着公司的知名度的扩大和技术的不断发展成熟，我们会逐步转向平台的系统性建设，为中小企业提供全方位的服务； III. 项目评价期为 5年。 成本费用估算范围包括生产和销售过程中发生的全部成本和费用。 （ 2）成本费用及估算 I.平台产品成本。 本公司日常所用委托加工材料单价和单耗，这里智能传感器材料及委托加工成本，包装费用，运输费用，平台到单个企业的平台软件研发成本，预算为 30.65万元。 II.劳动力成本 本项目定员 13人，考虑到 XX整个大环境下的物价水平和薪金水平，其中人均年工资及福利费为 6.06万元，年工资及福利费总额为 78.8万元。考虑到市场会越做越大，第三年开始在

44、不增加人数的情况下按 30%的增长率上调薪金水平，年工资、福利总额为 102.44万元。 III.折旧及摊销费用预测 固定资产按直线法计提折旧，折旧年限为 5年，无形资产按直线法摊销，摊销年限为 5年，每年的折旧摊销成本预计为 12万元。 IV.无形资产 对本项目现有的技术采用收益法进行评估，资产评估价值为 55万 25 元。 V.租赁费用 办公场所 XX市政府给予支持，但不可避免临时周转仓库租赁、打印机设备等租赁，全年的租赁费用预算为 4万元。 （ 3）成本费用估算结果 表 3-4 总成本费用估算表 单位：元 项目 第 1年 第 2年 第 3年 第 4年 第 5年 平台产品成本 4,291,

45、000 5,823,500 7,969,000 9,808,000 11,340,500 工资及福利 788,000 788,000 1,305,200 1,305,200 1,305,200 大修理费 5,630 5,630 5,630 5,630 5,630 租赁费用 12,000 12,000 43,200 43,200 43,200 折旧费 11,260 11,260 11,260 11,260 11,260 摊销费 160,000 110,000 110,000 110,000 110,000 销售费用 100,000 100,000 100,000 100,000 100,000

46、研发费用 690,000 960,000 1,170,000 1,680,000 2,700,000 其他管理费用 260,000 260,000 260,000 260,000 260,000 总成本 6,317,890 8,070,390 10,974,290 13,323,290 15,875,790 其中：可变成本 4,981,000 6,783,500 9,139,000 11,488,000 14,040,500 固定成本 1,336,890 1,286,890 1,835,290 1,835,290 1,835,290 注： (1) 大修理费用按固定资产原值的 10%计提。 (2

47、) 考虑初入市场，且公司的销售收入较大，公司成立的销售费用为定额 10万元。 (3) 本公司为高新技术企业（根据相关法规要求，最近一年销售收入小于 5000万元的企业，研发费用的比例不低于 6%）且公司重点在于研发，故公司的研发支出是收入的 6%。 (4) 其他管理费用按每个员工 2万元计提。 （ 4）销售收入及税金估算 表 3-5 产销量及税金预测表 单位：元 项目 第 1年 第 2 年 第 3年 第 4年 第 5年 智能改造项目数 14 19 26 32 39 26 注： (1) 本项目的增值税为 17%。 (2) 城建税与教育费附加分别为 5%和 3%。 (3) 销项税额 =销售收入（不含税） 17% 进项税额 = （委托加工费原料费） 17% （ 5）利润估算 表 3-6 利润及利润分配表 单位：元 项目 第 1 年 第 2年 第 3年 第 4年 第 5年 产品销售收入 7,000,000 9,500,000 13,000,000 16,000,000 19,500,000 应交增值税 476,000 646,000 884,000 1,088,000 1,326,00