機械工業與制造業智能化升級與自動化方案TOC\o"1-2"\h\u10742第1章概述 3279921.1背景與意義 325471.2研究目標與內容 36029第2章機械工業與制造業發展現狀分析 4157302.1國內外機械工業發展概況 4135282.2我國制造業發展現狀 4214622.3存在問題與挑戰 526107第3章智能化升級技術概述 597563.1人工智能技術 5302683.1.1機器學習 5142773.1.2深度學習 6294693.1.3計算機視覺 6164283.1.4自然語言處理 679133.2技術 6100823.2.1工業 6318963.2.2服務 6232983.2.3特種 6265793.3大數據與云計算技術 6170573.3.1大數據技術 75483.3.2云計算技術 763413.3.3云制造 718067第4章自動化方案設計 7216394.1自動化系統架構 7243844.1.1設計原則 7290024.1.2組成部分 7298834.1.3功能布局 833774.2自動化設備選型 8115574.2.1選型原則 8236074.2.2具體設備 83584.3控制系統設計 974474.3.1控制策略 92484.3.2控制算法 9262164.3.3控制系統硬件設計 984674.3.4控制系統軟件設計 95522第5章智能制造關鍵技術 9231075.1數字化設計與仿真 9139695.1.1概述 9122115.1.2關鍵技術 10129565.2智能制造執行系統 10219265.2.1概述 10177015.2.2關鍵技術 1064005.3智能物流與倉儲 10291435.3.1概述 10306665.3.2關鍵技術 1019319第6章智能制造在生產管理中的應用 1169296.1生產計劃與調度 1168666.1.1智能生產計劃 1193676.1.2智能調度 11118086.2質量管理與控制 1159316.2.1智能檢測 1173036.2.2質量追溯與改進 1157996.3設備維護與故障診斷 11262726.3.1預防性維護 11258196.3.2故障診斷與遠程維修 1225640第7章工業互聯網與大數據分析 12273867.1工業互聯網平臺架構 12123607.1.1平臺架構概述 12233617.1.2設備接入與管理 1243797.1.3邊緣計算 1253557.1.4平臺服務 12318317.2數據采集與傳輸 1211997.2.1數據采集技術 13108197.2.2數據傳輸協議 13200667.2.3數據預處理 13290277.3數據分析與挖掘 13124037.3.1數據分析方法 13144657.3.2數據挖掘技術 13226047.3.3工業大數據應用案例 1331226第8章智能制造在典型行業中的應用案例 13222568.1汽車制造業 13272588.1.1生產線智能化改造 1480088.1.2數字化車間建設 1498668.1.3智能物流系統 1410128.2電子制造業 1496278.2.1智能制造裝備 1463078.2.2生產過程智能化控制 14262388.2.3智能倉儲物流系統 14151738.3航空航天制造業 14103318.3.1數字化設計與制造 15275278.3.2智能裝配與檢測 15237228.3.3智能供應鏈管理 152941第9章智能制造人才培養與產業升級 1586409.1智能制造人才培養策略 15149599.1.1建立多層次人才培養體系 15212259.1.2強化實踐教學與產教融合 15171769.1.3創新課程體系與教學方法 15251259.1.4加強師資隊伍建設 1584149.2產業升級路徑與政策建議 1543569.2.1推動產業鏈向高端發展 15316929.2.2加強基礎設施建設 1623629.2.3制定優惠政策，鼓勵企業智能化升級 16146739.2.4建立健全產業協同創新機制 1668709.3國際合作與交流 16286979.3.1加強與國際先進企業合作 16218369.3.2促進國際人才交流 16162429.3.3參與國際標準和規則制定 1665749.3.4借鑒國際政策經驗 1620256第10章總結與展望 163066310.1研究成果總結 16884610.2存在問題與改進方向 172994110.3未來發展趨勢與挑戰 17第1章概述1.1背景與意義全球經濟一體化的發展，我國機械工業和制造業面臨著激烈的國內外市場競爭。為了提高產業競爭力，實現可持續發展，智能化升級與自動化改造成為必然趨勢。機械工業與制造業作為我國國民經濟的支柱產業，其智能化、自動化程度直接關系到國家經濟發展質量和效益。國家層面也相繼出臺了一系列政策，鼓勵企業進行智能化升級與自動化技術改造。在此背景下，機械工業與制造業的智能化升級與自動化方案研究具有重要的現實意義。，智能化升級有助于提高生產效率、降低生產成本、縮短產品研發周期，提升企業核心競爭力；另，自動化技術的應用有助于緩解勞動力短缺問題，降低勞動強度，提高生產安全性。1.2研究目標與內容本研究旨在針對機械工業與制造業的智能化升級與自動化需求，探討以下方面的內容：（1）分析我國機械工業與制造業的發展現狀，總結智能化升級與自動化技術的應用現狀及存在的問題；（2）梳理國內外先進智能化升級與自動化技術，為我國機械工業與制造業提供技術借鑒和參考；（3）研究適用于我國機械工業與制造業的智能化升級與自動化方案，包括但不限于以下方面：設備自動化改造：研究新型傳感器、執行器、控制器等關鍵部件在設備自動化中的應用；數據采集與分析：探討大數據、物聯網技術在生產過程中的應用，提高數據采集、處理和分析能力；生產線智能化：研究智能化生產線設計、布局及優化方法，提高生產線的柔性和適應性；管理與決策支持：研究企業資源計劃（ERP）、制造執行系統（MES）等信息化管理系統的集成應用，提升企業管理與決策水平；人才培養與培訓：探討智能制造背景下的人才需求，為產業人才隊伍建設提供支持。通過以上研究內容，為我國機械工業與制造業的智能化升級與自動化改造提供理論指導和實踐參考。第2章機械工業與制造業發展現狀分析2.1國內外機械工業發展概況全球經濟一體化進程的加快，機械工業在全球范圍內得到了迅速發展。國際機械工業呈現出以下特點：技術創新不斷推動產業升級，智能制造成為行業發展的重要趨勢；產業鏈分工日益細化，國際間的合作與競爭愈發激烈；發達國家機械工業向高端、精密、綠色、服務化方向發展。我國機械工業在改革開放以來取得了顯著成果，已發展成為全球最大的機械制造大國。目前我國機械工業呈現出以下特點：一是產業規模不斷擴大，整體實力顯著增強；二是產業結構調整取得階段性成果，高端裝備制造業快速發展；三是技術創新能力不斷提高，部分領域達到國際先進水平；四是國內外市場逐步拓展，國際競爭力不斷提升。2.2我國制造業發展現狀我國制造業經過多年發展，已建立起較為完善的產業體系，具備較強的國際競爭力。當前，我國制造業發展呈現以下特點：產業結構持續優化。我國制造業逐漸向高技術、高附加值領域轉型升級，新興產業快速發展，傳統產業加快改造提升。創新能力不斷提高。我國制造業在核心零部件、關鍵材料、重大裝備等領域取得一系列突破，企業研發投入不斷加大，技術創新體系逐步完善。智能制造加快推進。我國高度重視智能制造發展，推動制造業向數字化、網絡化、智能化方向轉型，智能工廠、數字化車間等新型制造模式不斷涌現。國際化步伐加快。我國制造業積極參與國際分工與合作，拓展國際市場，國際產業合作不斷深化。2.3存在問題與挑戰盡管我國機械工業與制造業取得了顯著成果，但仍存在以下問題和挑戰：一是產業基礎薄弱。部分核心技術與關鍵零部件依賴進口，影響產業鏈安全穩定。二是創新能力不足。與發達國家相比，我國制造業在原創性、顛覆性技術方面仍有較大差距。三是產業結構不合理。低端產能過剩，高端制造業發展不足，產業結構調整任務依然艱巨。四是環境壓力較大。制造業生產過程中能源消耗和污染物排放問題亟待解決。五是人才培養與市場需求不匹配。高技能人才短缺，影響制造業智能化、自動化水平的提升。六是國際市場競爭加劇。全球制造業格局的變化，我國制造業面臨來自發達國家和新興經濟體的雙重壓力。第3章智能化升級技術概述3.1人工智能技術人工智能（ArtificialIntelligence，）技術在機械工業與制造業中扮演著的角色。它通過模擬、延伸和擴展人類智能，實現對生產過程的優化與自動化。人工智能技術主要包括機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理等。3.1.1機器學習機器學習（MachineLearning，ML）是人工智能的一個重要分支，通過算法讓計算機從數據中學習，從而實現對未知數據的預測和決策。在機械工業與制造業中，機器學習技術可應用于產品缺陷檢測、生產過程優化、能耗預測等方面。3.1.2深度學習深度學習（DeepLearning，DL）是機器學習的一個子領域，通過構建多層的神經網絡，實現對復雜數據的抽象表示和特征提取。在制造業中，深度學習技術可以用于圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域，為智能化升級提供支持。3.1.3計算機視覺計算機視覺（ComputerVision）是研究如何讓計算機從圖像或視頻中獲取有意義信息的一門學科。在機械工業與制造業中，計算機視覺技術可以應用于產品外觀檢測、裝配質量分析、生產線監控等方面。3.1.4自然語言處理自然語言處理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是人工智能領域的一個重要分支，旨在讓計算機理解和人類語言。在制造業中，自然語言處理技術可以用于智能客服、文本分析、故障診斷等方面。3.2技術技術是智能化升級的關鍵技術之一，通過替代或輔助人類完成各種復雜任務，提高生產效率。在機械工業與制造業中，技術主要包括工業、服務、特種等。3.2.1工業工業是專門為制造業設計的，具有高精度、高穩定性、高重復定位精度等特點。它們可以應用于焊接、裝配、搬運、噴涂等環節，提高生產效率和產品質量。3.2.2服務服務主要應用于非生產領域，如醫療、餐飲、養老等。在機械工業與制造業中，服務可以為企業提供輔助性工作，如清潔、保安、接待等，降低人力成本。3.2.3特種特種是指針對特定環境和任務設計的，如水下、空中、核工業等。它們在機械工業與制造業中發揮著重要作用，如深海探測、高空作業、危險環境下的維護等。3.3大數據與云計算技術大數據與云計算技術為機械工業與制造業提供了強大的數據處理和分析能力，是實現智能化升級的重要支撐。3.3.1大數據技術大數據技術是指在海量數據中發覺有價值信息的一系列技術。在制造業中，大數據技術可以應用于產品研發、生產優化、市場分析等方面，為企業提供決策依據。3.3.2云計算技術云計算技術通過提供彈性、可擴展的計算資源，為機械工業與制造業的智能化升級提供支持。企業可以利用云計算技術實現數據存儲、計算和分析，降低硬件和軟件投入，提高生產效率。3.3.3云制造云制造是云計算技術在制造業的應用，通過構建虛擬制造環境，實現制造資源的優化配置和協同工作。它有助于提高企業生產效率、降低成本、縮短產品研發周期。第4章自動化方案設計4.1自動化系統架構自動化系統架構的設計是機械工業與制造業智能化升級的關鍵環節。本節將從整體角度，闡述自動化系統架構的設計原則、組成部分及功能布局。4.1.1設計原則（1）模塊化設計：將整個系統分解為多個功能模塊，便于維護、升級和擴展。（2）開放性設計：保證系統具有良好的兼容性和擴展性，支持與其他系統或設備無縫對接。（3）可靠性設計：采用高可靠性設備，保證系統長期穩定運行。（4）安全性設計：充分考慮人員安全、設備安全和信息安全，降低潛在風險。4.1.2組成部分自動化系統架構主要包括以下幾部分：（1）感知層：包括傳感器、執行器等設備，用于實時采集現場數據和執行控制指令。（2）傳輸層：通過網絡設備（如交換機、路由器等）實現數據的高速傳輸和交換。（3）控制層：包括可編程邏輯控制器（PLC）、工業控制計算機等設備，負責對現場設備進行實時控制。（4）管理層：通過人機界面（HMI）、監控軟件等實現生產過程的監控和管理。（5）決策層：利用大數據、人工智能等技術，實現生產調度、優化和決策支持。4.1.3功能布局根據機械工業與制造業的工藝特點，自動化系統功能布局如下：（1）生產數據采集：實時采集設備運行數據、生產數據等，為生產管理提供依據。（2）過程控制：對生產過程進行實時監控，實現設備自動啟停、參數調整等功能。（3）設備管理：對設備進行遠程監控、故障診斷和預防性維護。（4）生產調度：根據生產任務和設備狀態，自動生產計劃，提高生產效率。（5）質量監控：對產品質量進行在線檢測，實現質量追溯和預警。4.2自動化設備選型根據機械工業與制造業的生產需求，本節將從以下幾個方面介紹自動化設備的選型原則和具體設備。4.2.1選型原則（1）功能：設備應具備良好的功能，滿足生產需求。（2）可靠性：設備應具有高可靠性，降低故障率。（3）兼容性：設備應具有良好的兼容性，便于與其他設備或系統對接。（4）成本：在滿足生產需求的前提下，盡量選擇性價比高的設備。4.2.2具體設備（1）傳感器：選用高精度、高可靠性、抗干擾能力強的傳感器。（2）執行器：根據負載特點選擇相應類型的執行器，如氣動、電動或液壓執行器。（3）控制器：選用功能穩定、編程靈活、擴展性強的控制器，如PLC。（4）工業：根據生產工藝需求，選擇相應類型的工業。（5）智能倉儲設備：如自動立體倉庫、AGV等，提高物料搬運效率。4.3控制系統設計控制系統是自動化系統的核心部分，本節將從以下幾個方面介紹控制系統設計。4.3.1控制策略根據生產工藝需求，制定相應的控制策略，包括開環控制、閉環控制和智能控制等。4.3.2控制算法根據控制策略，選擇合適的控制算法，如PID控制、模糊控制、神經網絡控制等。4.3.3控制系統硬件設計根據控制算法和設備需求，設計控制系統硬件，包括控制器、輸入輸出模塊、通信模塊等。4.3.4控制系統軟件設計控制系統軟件設計主要包括以下內容：（1）編程環境：選擇合適的編程環境，如PLC編程軟件、組態軟件等。（2）控制邏輯：編寫控制程序，實現設備自動控制和生產過程管理。（3）人機界面：設計直觀、易操作的人機界面，方便操作人員監控生產過程。（4）數據記錄與分析：實現生產數據的實時記錄、存儲和分析，為生產優化提供依據。第5章智能制造關鍵技術5.1數字化設計與仿真5.1.1概述數字化設計與仿真技術是智能制造的基礎，通過對產品進行三維建模、虛擬仿真和功能分析，提高產品設計質量，縮短研發周期。5.1.2關鍵技術（1）三維建模技術：采用CAD軟件進行三維建模，實現產品結構的詳細設計。（2）虛擬仿真技術：利用CAE軟件對產品進行力學、熱學、流體等功能仿真，預測產品在實際工作環境中的功能。（3）多學科優化設計：通過多學科優化方法，實現產品功能與成本的平衡。5.2智能制造執行系統5.2.1概述智能制造執行系統（MES）是實現生產過程智能化、自動化的核心，通過集成生產計劃、工藝管理、質量控制等功能，提高生產效率。5.2.2關鍵技術（1）生產計劃與調度：采用智能優化算法，實現生產計劃的自動和優化調度。（2）工藝管理：通過數字化工藝文件管理，實現工藝參數的實時監控與優化。（3）質量控制：利用機器視覺、大數據分析等技術，實現產品質量的在線檢測與追溯。5.3智能物流與倉儲5.3.1概述智能物流與倉儲是制造業高效運轉的重要保障，通過自動化設備、信息化系統和智能算法，提高物流效率，降低庫存成本。5.3.2關鍵技術（1）自動化物流設備：包括自動搬運車、自動分揀線、自動立體倉庫等，實現物流過程的自動化。（2）物流信息系統：通過物聯網、大數據等技術，實現物流信息的實時采集、處理與分析。（3）智能倉儲管理：采用倉儲管理系統（WMS），實現庫存的實時監控、動態調整和優化。本章主要介紹了智能制造關鍵技術，包括數字化設計與仿真、智能制造執行系統和智能物流與倉儲。這些技術的應用將有助于我國機械工業與制造業的智能化升級與自動化發展。第6章智能制造在生產管理中的應用6.1生產計劃與調度6.1.1智能生產計劃在生產管理中，智能制造技術的應用使得生產計劃更加高效與精確。通過大數據分析、人工智能算法以及機器學習技術，企業能夠對市場需求、產能狀況及供應鏈情況進行實時監控與預測，進而優化生產計劃。智能生產計劃有助于提高生產效率，降低庫存成本，實現按需生產。6.1.2智能調度智能調度是基于智能制造系統對生產過程進行實時監控、分析與優化的過程。通過運用先進的人工智能算法，結合生產設備、人力資源、物料供應等多方面因素，實現生產過程的自動化、智能化調度。智能調度有助于提高生產線平衡，減少生產過程中的等待時間，提升整體生產效率。6.2質量管理與控制6.2.1智能檢測在智能制造環境下，通過高精度傳感器、圖像識別技術及人工智能算法，實現生產過程中產品質量的實時檢測。智能檢測技術能夠對產品進行全面、快速、準確的質量評估，保證產品質量滿足標準要求。6.2.2質量追溯與改進通過建立完整的生產數據采集與分析系統，智能制造實現了對產品質量的全程追溯。在發覺質量問題時，系統能夠快速定位問題原因，為質量改進提供有力支持。通過持續積累生產數據，智能制造系統可不斷優化質量管理體系，提升產品質量。6.3設備維護與故障診斷6.3.1預防性維護智能制造技術支持下的設備維護更加注重預防性。通過對設備運行數據的實時監控與分析，預測設備潛在故障，提前制定維護計劃。預防性維護有助于降低設備故障率，減少停機時間，延長設備使用壽命。6.3.2故障診斷與遠程維修當設備發生故障時，智能制造系統可迅速進行故障診斷，并通過與專家系統的結合，為現場維修人員提供故障解決方案。同時借助遠程通訊技術，智能制造支持遠程維修，提高維修效率，降低維修成本。通過以上三個方面，智能制造在生產管理中發揮著重要作用，有助于企業提高生產效率、降低成本、提升產品質量，為我國機械工業與制造業的智能化升級與自動化發展提供有力支持。第7章工業互聯網與大數據分析7.1工業互聯網平臺架構工業互聯網作為新一代信息技術與制造業深度融合的產物，已成為推動機械工業與制造業智能化升級的關鍵因素。本節將從工業互聯網平臺的架構角度，詳細闡述其核心組成部分及其相互關系。7.1.1平臺架構概述工業互聯網平臺架構主要包括設備層、邊緣層、平臺層和應用層。設備層負責接入各類工業設備，邊緣層實現數據預處理和實時分析，平臺層提供數據存儲、計算和通用服務，應用層則面向用戶提供各類智能化應用。7.1.2設備接入與管理設備接入是工業互聯網平臺的基礎，主要包括設備識別、設備注冊、數據采集等功能。設備管理則負責對設備進行遠程監控、故障診斷和運維管理。7.1.3邊緣計算邊緣計算在工業互聯網平臺中具有重要地位，它可以降低網絡延遲、減輕平臺計算壓力，并提高數據處理的實時性。邊緣層主要包括邊緣節點、邊緣計算框架和邊緣應用。7.1.4平臺服務平臺層為各類應用提供數據存儲、計算和通用服務。數據存儲服務包括結構化數據和非結構化數據存儲；計算服務提供大數據處理、機器學習等能力；通用服務包括用戶管理、權限控制、日志管理等。7.2數據采集與傳輸數據采集與傳輸是工業互聯網平臺的核心環節，關系到數據的實時性、完整性和準確性。本節將詳細介紹數據采集與傳輸的相關技術及解決方案。7.2.1數據采集技術數據采集技術包括有線和無線兩種方式。有線方式主要包括以太網、現場總線等技術；無線方式包括WiFi、藍牙、ZigBee、LoRa等。7.2.2數據傳輸協議數據傳輸協議包括Modbus、OPCUA、MQTT等。這些協議具有不同的特點和應用場景，可根據實際需求選擇合適的協議。7.2.3數據預處理數據預處理主要包括數據清洗、數據融合、數據壓縮等功能，以提高數據質量和傳輸效率。7.3數據分析與挖掘數據分析與挖掘是工業互聯網平臺的核心價值所在，通過對海量數據的分析，為企業提供決策支持、優化生產過程、提高設備功能等。本節將重點介紹數據分析與挖掘的方法及其在工業領域的應用。7.3.1數據分析方法數據分析方法包括描述性分析、診斷性分析、預測性分析和規范性分析。描述性分析揭示數據的基本特征；診斷性分析尋找問題原因；預測性分析預測未來趨勢；規范性分析提供優化建議。7.3.2數據挖掘技術數據挖掘技術包括分類、聚類、關聯規則挖掘、時間序列分析等。這些技術可以從海量數據中挖掘出有價值的信息，為企業管理與決策提供支持。7.3.3工業大數據應用案例本節將介紹一些典型的工業大數據應用案例，如設備故障預測、生產過程優化、能源管理、供應鏈管理等，以展示數據分析與挖掘在工業領域的實際應用價值。第8章智能制造在典型行業中的應用案例8.1汽車制造業全球經濟一體化的發展，汽車制造業面臨激烈的市場競爭，智能化升級與自動化改造成為提高企業競爭力的關鍵。本節以某國內知名汽車制造商為例，介紹智能制造在汽車制造業中的應用。8.1.1生產線智能化改造該汽車制造商通過引入智能、自動化裝配線、AGV自動搬運車等設備，實現了生產過程的自動化。同時采用工業互聯網技術，實現了設備、物料、人員之間的實時信息交互，提高了生產效率。8.1.2數字化車間建設該企業還建立了數字化車間，通過MES系統對生產過程進行實時監控，實現了生產計劃的自動排程、生產數據的實時采集與分析。利用大數據技術對生產數據進行挖掘，為生產決策提供有力支持。8.1.3智能物流系統該企業采用了智能物流系統，通過WMS倉庫管理系統、自動化立體倉庫、無人搬運車等設備，實現了物料的自動化存儲、揀選和配送，降低了物流成本，提高了物流效率。8.2電子制造業電子制造業具有產品更新換代快、生產精度要求高等特點，智能制造在電子制造業中的應用具有重要意義。以下以某知名電子制造企業為例，介紹智能制造在電子制造業中的應用。8.2.1智能制造裝備該企業引入了高精度貼片機、自動化光學檢測設備、智能等智能制造裝備，提高了生產效率和產品質量。8.2.2生產過程智能化控制通過采用工業互聯網技術，實現了生產設備、物料、人員之間的實時信息交互，提高了生產過程的協同性。同時利用大數據分析技術對生產數據進行挖掘，優化了生產參數，降低了不良率。8.2.3智能倉儲物流系統該企業采用了智能倉儲物流系統，實現了物料的自動化存儲、揀選和配送，減少了人工操作，提高了物流效率。8.3航空航天制造業航空航天制造業是典型的復雜系統制造業，對智能制造的需求尤為迫切。以下以某航空航天制造企業為例，介紹智能制造在航空航天制造業中的應用。8.3.1數字化設計與制造該企業采用CAD/CAE/CAM一體化技術，實現了產品數字化設計與制造。同時利用3D打印技術，縮短了產品研發周期，降低了研發成本。8.3.2智能裝配與檢測通過引入智能、自動化裝配線、高精度檢測設備等，實現了產品裝配與檢測的自動化。采用工業互聯網技術，實現了裝配過程的數據采集與分析，提高了產品質量。8.3.3智能供應鏈管理該企業建立了智能供應鏈管理系統，實現了供應商、生產、銷售等環節的實時信息共享，提高了供應鏈的協同效率，降低了庫存成本。同時通過大數據分析技術，優化了供應鏈策略，提高了企業的市場競爭力。第9章智能制造人才培養與產業升級9.1智能制造人才培養策略9.1.1建立多層次人才培養體系智能制造領域涉及眾多學科，包括機械工程、電子工程、計算機科學、自動化技術等。為滿足產業發展需求，應構建多層次、跨學科的人才培養體系，涵蓋本科教育、研究生教育、繼續教育等多個層面。9.1.2強化實踐教學與產教融合加強實踐教學環節，提高學生動手能力。推動產教融合，加強與企業的合作，為學生提供實習實訓機會，使人才培養與產業需求緊密結合。9.1.3創新課程體系與教學方法優化課程設置，增加人工智能、大數據、物聯網等新興技術相關課程。采用項目驅動、案例教學等教學方法，提高學生的實際操作能力和創新能力。9.1.4加強師資隊伍建設引進具有豐富產業經驗和國際化背景的高層次人才，提高教師隊伍的整體水平。加強教師培訓，提高教師的教學和科研能力。9.2產業升級路徑與政策建議9.2.1推動產業鏈向高端發展加大研發投入，突破關鍵核心技術，推動產業鏈向高端發展。培育一批具有國際競爭力的領軍企業，帶動產業鏈整體升級。9.2.2加強基礎設施建設完善智能制造基礎設施建設，提高工業互聯網、大數據中心等公共服務能力。為產業發展提供有力支撐。9.2.3制定優惠政策，鼓勵企業智能化升級出臺相關政策，對企業在智能化升級過程中產生的研發費用、設備購置等給予稅收優惠和財政補貼。降低企業智能化改造成本，提高企業積極性。9.2.4建立健全產業協同創新機制推動產