附件4
2020年度项目申报指南
（征求意见稿）
电报码为落实《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》《国家创新驱动发展战略纲要》《“十三五”国家科技创新规划》《中国制造2025》和《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》等提出的要求，国家重点研发计划启动实施“网络协同制造和智能工厂”重点专项。根据本重点专项实施方案的部署，现发布2020年度项目申报指南。
1．基础前沿理论
1.1工业互联网业务过程智能基础理论
研究内容：针对工业互联网业务过程智能基础问题，研究业务过程行为智能聚合与优化理论；研究生产要素时空配置服务与供应链集成机制；研究跨域业务过程管理的数据可信保障技术；研究业务过程挖掘与持续改进理论；研发工业互联网业务过程智能软件工具集。 考核指标：研制1种工业互联网业务过程智能综合建模语言，发明1套支持跨域业务过程数据可信传递机制，发布支持复杂过程模型挖掘算法10个以上，在典型工业互联网
行业开展验证；获得软件著作权≥5件，申请发明专利≥3项。
1.2制造领域知识图谱智能构建技术与工具
研究内容：研究制造领域知识元模型构建、制造企业全域大数据组织、集成管理等方法；研究自然语言处理、机器学习、特征提取与模式识别等对制造知识挖掘与提取方法；研究制造领域知识图谱的智能构建方法；开发制造领域知识图谱构建的算法与工具软件，并在大型企业集团开展验证。 考核指标：突破制造领域知识图谱智能构建关键技术5项以上，形成1套制造领域知识图谱构建方法，发布支持制造领域知识图谱智能构建算法10个以上，在典型制造企业集团开展验证；获得软件著作权≥5件，申请发明专利≥3项。
1.3制造企业数据空间设计理论与方法
研究内容：面向制造企业研发设计、生产制造、经营管理、销售服务等全流程和全产业链，围绕制造企业制造数据的生成、汇聚、存储、归档、分析、使用和销毁等全过程，研究企业制造大数据体系架构。研究制造企业及价值链活动全过程、模型驱动的产品全生命周期的数据建模、关联、集成、演化
直流变换器等方法和技术，建立动态映射机制；研究制造企业数据空间管理引擎设计方法、支持企业活动全过程和产品生命周期的数据空间管理系统架构、要素/流程/逻辑等语义表示方法和技术等；研究基于数据空间的知识发掘、精细分析、全程追溯、精准预测、智能决策等方法和技术。构建制造企
业数据空间设计理论与方法，并在典型核心制造企业进行验证。
考核指标：建立一套面向制造企业的数据空间设计理论，形成企业数据生成、汇聚、存储、归档、分析、使用和销毁等全过程的制造大数据体系架构。面向制造企业及价值链活动全过程、模型驱动的产品全生命周期，提出数据空间管理引擎设计方法和技术，研发基于数据空间的知识发掘、精细分析、全程追溯、精准预测、智能决策等软件构件，并在典型核心制造企业得到验证。申请核心发明专利不少于10项。
1.4制造业产业价值链数据空间设计理论与方法
研究内容：面向制造企业及协作企业形成的产业价值链，针对核心制造企业多基地或基于第三方价值链协同平台构建的多价值链协同体系，研究价值链活动数据生成、汇聚、存储、管理、分析、使用和销毁等全过程的制造价值链数据体系架构。研究制造业供应/营销/服务价值链活动全过程的数据建模、快速索引、关联表示、全链搜索、集成演化等方法和技术，建立动态映射机制；研究面向制造业产业价值链的数据空间管理引擎设计方法、支持价值链活动全过程的数据空间管理系统组成模型与架
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构；研究价值链活动数据服务引擎设计方法，建立基于数据空间的知识发现、精细分析、全程追溯、精准预测、智能决策等方法。构建制造业产业价值链数据空间设计理论与方法，在典型产业价值链进行验证。
考核指标：建立制造企业多基地或基于第三方价值链协同平台构建的多价值链数据空间设计理论，形成制造业产业
价值链大数据体系架构、数据建模、快速索引、关联表示、全链搜索、集成演化等方法。面向制造业产业价值链活动全过程，提出数据空间管理引擎和价值链服务引擎设计方法，研发基于数据空间的知识发掘、精细分析、全程追溯、精准预测、智能决策等软件构件，选择具有多基地的制造企业或第三方价值链协同平台进行验证。申请发明专利不少于10项。
1.5制造大数据价值理论与方法
研究内容：面向制造业研发设计、生产制造、经营管理和销售服务等全流程以及供应、营销和服务等全产业价值链，研究制造大数据的价值发现理论，建立数据资源登记、数据确权与溯源、数据质量鉴定、数据价值评估、数据定价、数据资产化管理等方法；研究制造大数据价值交换理论，构建跨企业多类型数据资产的统一表达、可靠存储、可信认证、发布与交互协议等方法；研究制造大数据价值链服务理论，形成数据多方交易机制、数据共享信任与合作机制、数据目录管理体系、数据共享接口、
耻骨联合数据访问安全管控与隐私保护、数据智能应用与收益分成等方法。研发制造大数据价值管理原型系统，实现制造大数据资产汇聚、管理、交换、共享与智能应用服务，并形成典型解决方案。世界末日几号
考核指标：构建一套典型制造大数据价值理论，形成制造大数据价值发现、价值交换和价值链服务方法和技术。建立制造大数据资产化管理和共享服务模式。研发基于区块链的制造大数据价值管理原型系统，在典型企业制造服务流程
和价值链协同体系中得到应用验证，实现制造大数据资产汇聚、管理、交换、共享与智能应用服务，形成典型解决方案。出版专著不少于1部，申请核心发明专利不少于10项。
1.6面向产品全生命周期及闭环反馈的信息物理系统融合理论
研究内容：针对复杂装备设计与加工制造复杂、运营维护困难等问题，研究基于模型驱动的数字样机与数字孪生基本理论，构建贯穿产品设计、制造与运营的全周期、全要素数字孪生模型。研究涵盖几何信息、物理属性、工艺需求等特征的数字样机建模理论及其生成式设计方法，研究基于模型仿真、历史版本、测试信息等多元数据的制造过程数字孪生模型构建方法，研究融合知识图谱与计算智能的产品优化设计与仿真评价技术，研究设计/制造/运营等环节的海量异构数据集成、融合与关联映射技术，研究基于全机数字孪生模型的状态评估、故障预测、设计闭环迭代优化技术，研发装备全生命周期数字孪生平台，在电力、工程机械、轨道交通等领域的典型复杂产品开展应用验证。
考核指标：提出一套面向产品全生命周期及闭环反馈的信息物理系统融合理论，突破复杂装备的多源物理特性表征、异构数据融合、深度关联关系发现、数据模型关联等核心关键技术10项以上。建立复杂装备全机的数字孪生模型，研发一套装备全生命周期数字孪生平台，并在电力、工程机械、轨道交通等领域的典型复杂产品开展应用验证，构建闭环优化体系，实现年15%的优化迭代率。申请核心发明专利不少
于10项，形成标准、软件著作权10项以上。
1.7产品设计/制造/服务一体化系统建模理论
研究内容：针对产品全生命周期缺乏一体化模型支撑和全流程闭环反馈导致的跨域协同困难、产品质量提升不足、运维服务保障不足等问题，研究产品全周期/多领域/多系统/全要素的模型驱动协同机理、产品全生命周期协同理论以及基于模型的全价值链闭环反馈系统设计方法；研究跨域协同模型描述规范、模型与数据线索在需求定义/设计/仿真/制造/试验/服务等全价值链协同中的透明传递/关联集成/交互反馈技术，建立产品设计/制造/服务一体化的多域弱耦合建模语言；研制基于统一建模语言的智能协同软件系统原型，实现模型驱动的产品全生命周期协同，选择轨道交通、航空航天、海洋装备等领域的典型复杂产品开展原理验证。
考核指标：提出一套产品设计/制造/服务一体化系统建模理论，开发支持多领域协同的建模语言与互
联规范；研制基于统一建模语言的智能协同软件系统原型，实现设计/制造/服务模型的一体化，支撑服务对设计制造的闭环反馈，并选择在轨道交通、航空航天、海洋装备等典型复杂产品开展原理验证，典型产品在需求分析/设计仿真/生产制造/试验验证/运维服务过程中70%以上的需求实现基于模型的追溯和反馈。
sdtv1.8产品与供应链同步演进的变更控制体系及方法研究
研究内容：针对参与协同制造的供应链企业间存在语义、概念、方案、系统等层面的差异，构建面向产品与供应链同
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