T/EJCCCSE 066-2024 工业数字场景 总体要求

ICS 35.240.50
CCS L67
团体标准
T/EJCCCSE 066—2024
工业数字场景总体要求
Industrial digital scenarios — General requirements
2024 - 12 - 12 发布2024 - 12 - 30 实施
中国商业股份制企业经济联合会 发布

目次
前言.................................................................................. II
1 范围................................................................................ 1
2 规范性引用文件...................................................................... 1
3 术语和定义.......................................................................... 1
4 建设原则............................................................................ 2
5 作用................................................................................ 2
6 分类................................................................................ 3
7 生态................................................................................ 7
附录A（资料性） 应用数字场景清单......................................................9
附录B（资料性） 功能数字场景清单.....................................................11
参考文献.............................................................................. 12
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II
前言
本文件按照GB/T 1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定
起草。
请注意本文件的某些内容可能涉及专利，本文件的发布机构不承担识别专利的责任。
本文件由国科治慧（苏州）智能科技有限公司提出。
本文件由中国商业股份制企业经济联合会归口。
本文件起草单位：国科治慧（苏州） 智能科技有限公司、简易治慧（上海）智能科技发展有限公
司、元易宙（上海）数字科技有限公司。
本文件主要起草人：陈阳平、滕雪亮、陈煜哲。
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1
工业数字场景总体要求
1 范围
本文件规定了工业数字场景的术语和定义、建设原则、作用、分类和生态。
本文件适用于数字孪生场景规范，以达到数字转型预期效果。
2 规范性引用文件
本文件没有规范性引用文件。
3 术语和定义
下列术语和定义适用于本文件。
3.1
场景scene
指戏剧、电影中的场面。
3.2
数字场景digital scene
数字化中的情节或场面，将现实世界中的物理场景、管理场景转化为数字化的方式、方法。数字场
景是数字化的载体，又是数字化的单元。
3.3
工业数字场景industrial digital scene
工业数字化中的情节或场面，是指将数字技术应用于工业领域，通过数字技术和计算机图形学等手
段，将现实世界中的工业物理场景、工业管理场景转化为数字化的情节，以提高生产效率、优化运营管
理和推动创新发展。工业数字场景包括功能数字场景和应用数字场景。
3.4
功能数字场景functional digital scene
由工业使能工具实现的通用性、基础性的数字化功能情节，展现工具或系统本身的软件功能。
3.5
应用数字场景applying digital scene
基于功能数字场景，对应产品生命周期、生产过程、供应链环节的不同应用领域/行业的数字化业
务模式、数字化业务方式等。
3.6
产品生命周期数字场景digital scene of product lifecycle
描述产品从概念设计到售后服务的全生命周期的数字场景，包括：产品设计、工艺设计、质量管控、
营销管理、售后服务。
3.7
生产过程数字场景digital scene of production process
描述产品的生产计划与作业、仓储与物流、设备与设施、能源、安全、环保等生产全过程相关的数
字场景，包括：工厂建设、计划调度、生产作业、仓储物流、设备管理、安全管控、能源管理、环保管
控。
3.8
供应链数字场景supply chain digital scene
描述产品生产供应全环节的数字场景，包括：供应链计划、供应链采购与交付、供应链服务。
3.9
工业数字场景工具industrial digital scene tools
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2
开发功能数字场景、应用数字场景的工业智能工具，包括但不限于：产品周期设计各环节的软件工
具、产品过程生产各环节的软件工具、产品供应链各环节的软件工具。
3.10
工业数字场景平台industrial digital scene platform
为开发者提供的功能数字场景和应用数字场景可视化开发的软件系统或环境，也是管理多级工业数
字场景的一种解决方案。
4 建设原则
4.1 领导负责制
数字场景通过虚拟世界或/和物理世界解决实际工业企业中的痛点、难点，场景建设涉及面广、实
施周期长、需要持续优化和企业人财物的投入，需要建立领导负责制。以数字场景深化数字转型的认知，
提升数字素养和技能。构建面向企业数字转型的数字场景建设的组织架构和激励机制。引导业务部门和
技术部门加强沟通协作，建设跨部门、跨地域、跨学科的数字场景。
4.2 效益优先
数字场景建设遵循效益优先，与发展需求相适配，用好市场资源和公共服务，尽可能利用现有的数
字场景，因“企”制宜推进数字场景建设，基于现有数字场景的最佳实践，以数字场景降低数字转型难
度和成本，促进企业提质、增效、降本、降耗、绿色和安全发展。
4.3 应用牵引
工业数字化转型服务供给方面向企业特征及共性需求，研制小型化、快速化、轻量化、精准化的数
字场景，围绕“评估、规划、实施、优化”全流程提供专业化数字场景服务，基于应用反馈提升数字场
景服务供给水平。
4.4 协调联动
充分发挥政府作用，加强政策支持、资源统筹和管理服务，因地制宜构建工业数字场景生态，深化
产、学、研、用和金融等主体协同联动，推动形成促进工业企业数字场景工作合力。
4.5 资金支持
按照“企业出一点、平台让一点、政府补一点”，以工业数字场景提炼企业数字转型共性需求、不
同产业特定共通需求、支持共性共通的工业数字场景开发，降低工业数字场景的数字转型门槛。
发挥地方政府专项资金支持数字转型带动作用明显、成效突出的企业或数字转型公共服务的企业开
展共性数字场景建设。鼓励金融机构为共性数字场景建设融资。
4.6 试点示范
结合地区重点行业和关键领域遴选数字场景促进数字转型试点示范。培育推广数字场景服务的生
态标杆企业，支持数字场景体验中心建设，建立通用数字场景库，不断充实、优化和拓展场景库内容。
4.7 优化实践
从生产效率、产品质量、绿色低碳等方面优化实践数字场景。从试点示范数字场景中，培育、遴选、
优化一批实用、可复制的产业链、供应链上下游协同转型的数字场景，以及打通产业链、供应链的数字
场景，推广产业融通的实践数字场景。
5 作用
5.1 降本增效
利用自动化和智能化的技术手段，提高产品的生产效率和运营效率，降低人力和物力成本，实现智
能化的生产和供应链管理，提高生产效率和资源利用效率。
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5.2 拓展市场
打破传统行业的地域限制和空间限制，以数字化的形式推广和销售，使得产品和服务可以跨越时间
和空间的限制，开拓新的市场边界，扩大市场份额。
5.3 虚拟呈现
通过虚拟的方式展示产品和服务，提供了更加生动、具有沉浸感的呈现方式，提供更加真实的购物
体验，直观了解和感知产品的特性和功能，提升其参与和参与度，增强用户的购买决策能力。
5.4 转型升级
各行业带来了新的模式、技术和创新，激发企业数字转型活力，推动行业升级和创新，探索新的商
业模式和服务形态，开创新的市场空间。
6 分类
6.1 应用数字场景分类
6.1.1 产品生命周期
6.1.1.1 产品设计
通过设计建模、仿真优化和虚拟验证，实现数据和模型驱动的产品设计，缩短产品研制周期，提高
新产品产值贡献率，可参考但不限于以下数字场景：
a) 产品数字化研发与设计：应用设计、仿真软件和知识模型库，基于复杂建模、物性表征与分
析、多目标优化等技术，搭建数字化协同设计环境，开展产品、配方等设计、仿真与迭代优
化；
b) 虚拟试验与调试：构建虚拟试验与调试环境，面向产品功能、性能、可靠性等方面，应用数
字孪生、AR/VR、知识图谱等技术，通过全虚拟仿真或者半实物半虚拟仿真，开展产品调试和
测试验证，缩短验证周期，降低研发成本；
c) 数据驱动产品设计优化：集成产品设计、生产作业、售后服务等环节数据，结合人工智能、
大数据等技术，探索创成式设计，持续迭代产品模型，驱动产品形态、功能和性能的优化创
新。
6.1.1.2 工艺设计
通过工艺建模与虚拟制造验证，实现基于数字模型的工艺快速创新与验证，缩短工艺开发周期，降
低生产成本，可参考但不限于以下场景：
a) 工艺数字化设计：应用工艺设计、仿真软件和工艺知识库，基于机理建模、物性表征和数据
分析技术，建立加工、装配、检测、物流等工艺模型，进行工艺全过程仿真，预测工艺设计
缺陷并优化改进；
b) 可制造性设计：打通工艺设计、产品研发、生产作业等环节数据，结合知识模型库，全面评
价与及时改进产品设计、工艺的可加工性、可装配性和可维护性等，降低制造与维护成本。
6.1.1.3 质量管控
部署智能检测装备，通过在线检测、质量分析、质量追溯和闭环优化，提高产品合格率，降低质量
损失率，可参考但不限于以下数字场景：
a) 智能在线检测：部署智能检测装备，融合5G、机器视觉、缺陷机理分析、物性和成分分析等
技术，开展产品质量在线检测、分析、评价和预测；
b) 质量精准追溯：建设质量管理系统，集成5G、区块链、标识解析等技术，采集并关联产品原
料、设计、生产、使用等全流程质量数据，实现全生命周期质量精准追溯；
c) 产品质量优化：依托质量管理系统和质量知识库，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。
6.1.1.4 营销管理
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依托数字销售渠道，通过市场与客户数据分析，精准识别需求，优化销售策略，提高人均销售额，
可参考但不限于以下数字场景：
a) 销售驱动业务优化：应用大数据、机器学习、知识图谱等技术，构建用户画像和需求预测模
型，制定精准销售计划，动态调整设计、采购、生产、物流等方案；
b) 大规模个性化定制：部署智能制造装备，依托产品模块化、生产柔性化等，以大批量生产的
低成本、高质量和高效率提供定制化的产品和服务。
6.1.1.5 售后服务
依托智能产品，通过运行数据采集、分析，开展产品健康监控、远程运维和维护，提高顾客的服务
满意率，可参考但不限于以下数字场景：
a) 产品远程运维：建立产品远程运维管理平台，集成智能传感、大数据和5G 等技术，实现基于
运行数据的产品远程运维、健康监控和预测性维护；
b) 主动客户服务：建设客户关系管理系统，集成大数据、知识图谱和自然语言处理等技术，实
现客户需求分析、服务策略决策和主动式服务响应；
c) 数据驱动服务：分析产品运行工况、维修保养、故障缺陷等数据，应用大数据、人工智能等
技术，开拓专业服务、设备估值、融资租赁、资产处置等新业务，创造新价值。
6.1.2 生产过程
6.1.2.1 工厂建设
依托数字基础设施，推动工业知识软件化，加快数据流通，通过工厂数字化建模、仿真、优化和运
维，提升制造系统运行效率，降低运维成本，可参考但不限于以下数字场景：
a) 工厂数字化设计：应用工厂三维设计与仿真软件，集成工厂信息模型、制造系统仿真、数字
孪生和AR/VR 等技术，高效开展工厂规划、设计和仿真优化，实现数字化交付；
b) 数字孪生工厂建设：应用建模仿真、多模型融合等技术，构建装备、产线、车间、工厂等不
同层级的数字孪生系统，通过物理世界和虚拟空间的实时映射，实现基于模型的数字化运行
和维护；
c) 工业技术软件化应用：应用大数据、知识图谱、知识自动化等技术，将工业技术、工艺经验、
制造知识和方法沉淀为数据和机理模型，进行数据化显性化，与先进制造装备相结合，建设
知识库和模型库，开发各类新型工业软件，支撑业务创新；
d) 数字基础设施集成：部署工业互联网、物联网、5G、千兆光网等新型网络基础设施，建设工
业数据中心、智能计算中心、工业互联网平台以及网络、数据、功能等各类安全系统，完善
支撑数字业务运行的信息基础设施；
e) 数据治理与流通：应用云计算、大数据、隐私计算、区块链等技术，构建可信数据空间，实
现企业内数据的有效治理和分析利用，推动企业间数据安全可信流通，充分释放数据价值。
6.1.2.2 计划调度
通过市场需求预测、产能分析、库存分析、计划排产和资源调度等，提高劳动生产率和订单达成率，
可参考但不限于以下数字场景：
a) 生产计划优化：构建企业资源管理系统，应用约束理论、寻优算法和专家系统等技术，实现
基于采购提前期、安全库存和市场需求的生产计划优化；
b) 车间智能排产：应用计划排产系统，集成调度机理建模、寻优算法等技术，实现基于多约束
和动态扰动条件下的车间排产优化；
c) 资源动态配置：依托制造执行系统，集成大数据、运筹优化、专家系统等技术，开展基于资
源匹配、绩效优化的精准派工，实现人力、设备、物料等制造资源的动态配置。
6.1.2.3 生产作业
部署智能制造装备，通过资源动态配置、工艺过程优化、协同生产作业，提高劳动生产率、降低产
值成本率，可参考但不限于以下数字场景：
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a) 产线柔性配置：部署智能制造装备，应用模块化、成组和产线重构等技术，搭建柔性可重构
产线，根据订单、工况等变化实现产线的快速调整和按需配置，实现多种产品自动化混线生
产；
b) 精益生产管理：应用六西格玛、5S 管理和定置管理等精益工具和方法，开展相关信息化系统
建设，实现基于数据驱动的人、机、料等精确管控，提高效率，消除浪费；
c) 工艺动态优化：部署智能制造装备，搭建生产过程全流程一体化管控平台，应用工艺机理分
析、多尺度物性表征和流程建模、机器学习等技术，动态优化调整工艺流程/参数；
d) 先进过程控制：部署智能制造装备，依托先进过程控制系统，融合工艺机理分析、多尺度物
性表征和建模、实时优化和预测控制等技术，实现精准、实时和闭环的过程控制；
e) 智能协同作业：部署智能制造装备，基于5G、TSN、边缘计算等技术建设生产现场设备控制系
统，实现生产设备、检测装备、物流装备等实时控制和高效协作；
f) 人机协同制造：应用人工智能、AR/VR、新型传感等技术，提高高档数控机床、工业机器人、
行业成套装备等智能制造装备与人员的交互、协作能力，实现加工、装配、分拣等生产作业
的人、机自主协同；
g) 网络协同制造：建立网络协同平台，推动企业间设计、生产、管理、服务等环节紧密连接，
实现基于网络的跨企业、跨地域的业务并行协同和制造资源配置优化。
6.1.2.4 仓储物流
部署智能物流与仓储装备，通过配送计划和调度优化、自动化仓储、配送管理，提高库存周转率，
降低库存成本，可参考但不限于以下数字场景：
a) 智能仓储：建设智能仓储系统，应用条码、射频识别、智能传感等技术，依据实际生产作业
计划，实现物料自动入库（进厂）、盘库和出库（出厂）；
b) 精准配送：集成智能仓储系统和智能物流装备，应用实时定位、机器学习等技术，实现原材
料、在制品、产成品流转全程跟踪，以及物流动态调度、自动配送和路径优化。
6.1.2.5 设备管理
部署智能传感与控制装备，通过设备运行监测、故障诊断和健康管理，提升设备综合效率，降低运
维成本，可参考但不限于以下数字场景：
a) 在线运行监测：集成智能传感、5G、大数据分析等技术，通过自动巡检、在线运行监测等方
式，判定设备运行状态，开展性能分析和异常报警，提高设备运行效率；
b) 设备故障诊断与预测：综合运用物联网、机器学习、故障机理分析等技术，建立故障诊断和
预测模型，预测故障失效模式，开展预测性维护，提高设备综合利用率；
c) 设备运行优化：建设设备健康管理系统，基于模型对设备运行状态、工作环境等进行综合分
析，调整优化设备运行参数，提高运行效率，延长设备使用寿命。
6.1.2.6 安全管控
部署安全监控和应急装备，通过安全风险识别，应急响应联动，提升本质安全，降低损失工时事故
率，可参考但不限于以下数字场景：
a) 安全风险实时监测与应急处置：依托感知装置和安全生产管理系统，基于智能传感、机器视
觉、特征分析、专家系统等技术，动态感知、精准识别危化品、危险环节等各类风险，实现
安全事件的快速响应和智能处置；
b) 危险作业自动化：部署智能制造装备，集成智能传感、机器视觉、特种机器人、5G 等技术，
打造面向危险作业的自动化产线，实现危险作业环节的少人化、无人化。
6.1.2.7 能源管理
部署能耗采集装置，通过能耗实时采集、监测，能耗数据分析与调度优化，提高能源利用率，降低
单位产值综合能耗，可参考但不限于以下数字场景：
a) 能耗数据监测：基于能源管理系统，应用智能传感、大数据、5G 等技术，开展全环节、全要
素能耗数据采集、计量和可视化监测；
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b) 能效平衡与优化：应用能效优化机理分析、大数据和深度学习等技术，优化设备运行参数或
工艺参数，实现关键设备、关键环节等能源综合平衡与优化调度。
6.1.2.8 环保管控
部署环保监测装置，通过排放采集与监控，排放分析与优化，降低污染物排放，减少单位产值碳排
放量，可参考但不限于以下数字场景：
a) 污染监测与管控：搭建环保管理平台，应用机器视觉、智能传感和大数据等技术，开展排放
实时监测和污染源管理，实现全过程环保数据的采集、监控与分析优化；
b) 碳资产与废弃物管理：开发碳资产管理平台、废弃物料管理平台和行业成套装备，集成智能
传感、物联网、区块链等技术，实现全流程的碳排放追踪、分析、核算和交易以及废弃物处
置和循环再利用全过程的监控、追溯。
6.1.3 供应链环节
6.1.3.1 供应链计划
通过打通供应链上下游生产、仓储、物流等环节，开展供应链计划协同优化，提高供应商准时交付
率，可参考但不限于以下数字场景：
a) 供应链计划协同优化：应用大数据、人工智能等技术，结合市场需求预测和仓储、生产、物
流等状态分析，实现采购计划、生产计划、配送计划的协同编制与同步更新；
b) 产供销一体化：通过人工智能、云计算等技术，打通销售、生产和采购系统的业务流、数据
流，实现销售、生产和采购的协同优化。
6.1.3.2 采购与交付
通过供应链采购订单和交付物流的实时监控，提高供应商交付率，降低采购成本，可参考但不限于
以下数字场景：
a) 供应链采购动态优化：集成寻优算法、知识图谱、5G 等技术，实现采购订单的精准跟踪、可
视化监控和采购方案动态优化；
b) 供应链智能配送与动态优化：依托运输管理系统，应用实时定位、人工智能等技术，实现运
输配送全程跟踪和异常预警、装载能力和配送路径优化。
6.1.3.3 供应链服务
通过供应链上下游数据采集与分析，精细化管理供应商，预测供应链风险并动态响应，确保订单交
付，可参考但不限于以下数字场景：
a) 供应商数字化管理：集成大数据、知识图谱等技术，实现供应商数据管理以及基于数据分析
的供应商评价、分级分类、供应商寻源、优选推荐；
b) 供应链风险预警与弹性管控：集成知识图谱、云计算等技术，开展供应链风险隐患识别、定
位、预警和高效处置。
6.2 功能数字场景分类
6.2.1 概述
功能数字场景包含但不限于以下几类：计算机辅助、数据采集和分析、智能识别、虚拟呈现、计算
和安全保护。
6.2.2 计算机辅助
6.2.2.1 计算机辅助设计
利用计算机及其图形设备帮助设计人员进行设计工作， 能够减轻设计人员的重复性劳动，帮助其
专注设计本身，缩短设计周期和提高设计质量。
6.2.2.2 计算机辅助工程
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用计算机辅助求解分析复杂工程和产品的结构力学性能，以及优化结构性能等， 把工程（生产）
的各个环节有机地组织起来，实现有关信息集成，使其产生并存在于工程（产品）的整个生命周期。
6.2.2.3 计算机辅助制造
介于计划管理系统和工业控制之间的面向车间层的管理系统，可帮助企业实现生产计划管理、生产
过程控制、产品质量管理、车间库存管理和项目看板管理等。
6.2.2.4 计算机辅助测试/试验
利用计算机技术和软件工具来辅助进行测试或试验。对于装备制造，可以辅助开展子系统及其整体
装备的试验、集成测试。对于软件研发，可以辅助设计和执行测试用例、生成测试数据、控制测试设备
和记录测试结果等，以提高测试/试验的效率、准确性和可重复性，可用于各种测试场景，包括：软件
测试、硬件测试和系统测试等。
6.2.3 数据采集和分析
工业数字场景依赖于物联网技术，通过将传感器和设备连接到互联网，实现设备之间的数据采集、
互联互通和实时监控。物联网可以实现设备的智能化、远程控制和自动化。
工业数字场景通过采集各种设备和生产过程中产生的数据，并进行实时分析和处理。包括：机器传
感器数据、生产参数、设备状态等。通过数据分析，可以洞察生产状况、发现问题和优化生产过程。
6.2.4 智能识别
工业数字场景中的人工智能技术可以应用于多个方面，如：生产计划优化、预测性维护、质量控制
等。通过机器学习和深度学习算法，可以从大量数据中学习模式和规律，提供智能化的决策支持和预测
能力。
6.2.5 虚拟呈现
虚拟现实和增强现实技术可以将数字化的信息与实际场景相结合，为工业场景提供实时的可视化和
交互界面。工人可以通过头戴设备或平板电脑查看设备状态、操作指导和培训资料，提高工作效率和准
确性。
6.2.6 计算
工业数字场景需要处理大量的数据和进行复杂的计算任务，云计算和边缘计算技术可以提供高性能
的计算和存储资源。云计算提供弹性的计算和存储能力，而边缘计算则将计算任务分布到靠近设备的边
缘节点，实现近实时的数据处理和响应。
6.2.7 安全保护
工业数字场景中的数据和设备往往涉及机密信息和关键设施，因此安全性和隐私保护至关重要。工
业数字场景需要采取一系列措施，如：身份认证、加密通信、访问控制等，确保数据和系统的安全性。
7 生态
7.1 概述
构建工业数字场景生态是一个复杂而全面的系统工程。需要从政府端、服务端和企业端共同推动。
7.2 政府端
制定相关政策和法规，为工业数字场景提供引导和支持。推动数字场景生态系统建设，鼓励创新和
合作。提供财政支持和补贴，降低工业数字场景建设的成本和风险。促进工业数字场景的标准化和交互
操作，提高数字场景的互联互通。
7.3 服务端
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提供专业的咨询和支持服务，帮助企业规划和实施工业数字场景。开发和提供数字场景解决方案和
平台，满足企业需求。建立合作伙伴网络，与企业和政府机构合作，共同推动数字场景为中心的数字转
型。
7.4 企业端
确定和定义数字转型的数字场景建设目标和需求，与政府和服务提供商合作。鼓励和培养内部的数
字化能力和文化，提供员工培训和参与机会。积极参与行业数字场景规范或标准制定和共享，促进合作
和创新。
7.5 生态协作
政府、服务提供商和企业需要形成紧密的合作关系，共同推动工业数字场景的建设和发展。政府提
供政策支持和资源导向，服务提供商提供技术和解决方案，企业参与并借助这些支持和资源实施数字场
景，实现高效和可持续的工业数字场景生态协作。
数字场景供应商和大型企业等各方主体，面向上下游企业开放工业数字场景建设的订单、技术、工
具、人才、数据、知识等资源，开展共性数字场景库、工业数字场景平台、工业数字场景体验中心建设。
和金融机构加强合作，从场景服务、金融服务见成效方面提升企业数字化水平和能力。
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A
A
附录A
（资料性）
应用数字场景清单
应用数字场景应符合表A.1 的规定。
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表A.1 应用数字场景清单
企业级过程级子过程级流程级作业级/操作级
产品生命周期
产品设计
产品数字化研发与设计
不同行业的不同产品
的生命周期、生产过程
和供应链中的流程级的
数字场景有所不同。譬
如：飞机的产品设计，
包括气动/载荷设计、结
构/强度设计、重量/重
心设计等，分别有其对
应的流程数字场景。在
此不进行分类描述
不同行业的不同产品
的生命周期、生产过程
和供应链中的作业级/
操作级的数字场景有所
不同。譬如：飞机的产
品设计，包括气动/载荷
设计、结构/强度设计、
重量/重心设计等，分别
有其对应的作业级/操
作级数字场景。在此不
进行分类描述
虚拟试验与调试
数据驱动产品设计优化
工艺设计
工艺数字化设计
可制造性设计
质量管控
智能在线检测
质量精准追溯
产品质量优化
营销管理
销售驱动业务优化
大规模个性化定制
售后服务
产品远程运维
主动客户服务
数据驱动服务
生产过程
工厂建设
工厂数字化设计
数字孪生工厂建设
工业技术软件化应用
数字基础设施集成
数据治理与流通
计划进度
生产计划优化
车间智能排产
资源动态配置
生产作业
产线柔性配置
精益生产管理
工艺动态优化
先进过程控制
智能协同作用
人机协同制造
网络协同制造
仓储物流
智能仓储
精准配送
设备管理
在线运行监测
设备故障诊断与预测
设备运行优化
安全管控
安全风险实时监测与应急处置
危险作业自动化
能源管理
能耗数据监测
能效平衡与优化
环保管控
污染监测与管控
碳资产与废弃物管理
供应链环节
供应链计划
供应链计划协同优化
产供销一体化
采购与交付
供应链采购动态优化
供应链智能配送与动态优化
供应链服务
供应商数字化管理
供应链风险预警与弹性管控
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B
B
附录B
（资料性）
功能数字场景清单
功能数字场景与软件工具、系统相关，与行业相关，表B.1 以机械设备为例列出部分功能数字场
景。不同的工具供应商功能场景有所不同。
表B.1 功能数字场景清单
一级二级说明
计算机辅助
计算机辅助设计利用计算机及其图形设备帮助设计人员进行设计
计算机辅助工程用计算机辅助求解分析复杂工程问题
计算机辅助制造利用计算机及其图形设备帮助设计人员进行制造
计算机辅助试验/测试利用计算机及其图形设备帮助设计人员进行试验/试验
数据采集和分析
生产、试验、运营监控
通过在设备和生产线上布置传感器，可以实时采集关键数
据，监测设备状态、生产效率和质量，及时发现异常情况
并进行预警和调整
能源管理与节约
通过在建筑物中部署传感器，可以采集能源消耗、室内环
境和设备效率等数据，实时监测和分析，优化能源使用，
实现节能和环保目标
智能识别
智能语音
将语音信号转换为文字，并进行语义理解，实现语音助手、
语音识别输入、语音指令控制等应用，提升人机交互的便
捷性和效率
智能视觉
对图像进行分析和理解，实现图片中物体、人脸、场景等
的自动识别
智能语言处理
对自然语言文本进行分析和理解，实现文本分类、情感分
析、语义理解、机器翻译等应用，提升文本处理和智能对
话的能力
智能视频识别
对视频中的内容进行分析和理解，实现视频分类、行为识
别、物体跟踪、视频内容审核等应用，应用于视频监控、
广告分析、内容过滤等场景。
智能文字识别
对印刷体文字进行自动识别和提取，应用于文档识别、编
号识别
虚拟呈现
虚拟现实利用计算机生成一种模拟环境，使用户沉浸到该环境中
增强现实
体现出真实世界的内容，使虚拟的信息与物理内容相互补
充和叠加
混合现实
通过在现实场景呈现虚拟场景信息，在现实世界、虚拟世
界和用户之间搭起一个交互反馈的信息回路，以增强用户
体验的真实感
计算
云计算
分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据
计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务
器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返
回给用户
边缘计算
在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应
用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其
应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足
行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基
本需求
T/EJCCCSE 066—2024
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参考文献
[1] 《2023年智能制造典型场景参考指引》
[2] 《中小企业数字化转型指南》工信厅信发〔2022〕33号
[3] 百度百科词条