附件3
“网络协同制造和智能工厂”重点专项
临汾十中（征求意见稿）
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》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，现提出2021年度项目申报指南建议。
1.基础支撑技术
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研究内容：针对工业边缘计算高复用、可移植等应用设计的需求，研究支撑控制、组态、数据等多种应用开发的系统级图形化建模语言；研究微服务与轻量化容器的工业边缘应用部署、移植与动态重构方法；研究面向工业边缘计算建模语言的确定性分布式计算模型。
考核指标：形成工业边缘系统级建模语言，实现不少于10种常用工业边缘计算语言混合设计编译；研发一套建模语言集成开发环境以及运行时系统，支撑不少于5种工业边缘计算应用开发，在汽车、物流等大规模生产行业开展应用验
证；在系统级建模语言与运行时方面，制定国家或国际标准不少于3项，获得软件著作权不少于5件，申请发明专利不少于5项。
1.2基于区块链的可信工业互联网关键技术
研究内容：针对大规模工业互联网场景下的可信数据交互和协调制造需求，研究网络内生的工业区块链架构，设计大容量、低时延和可扩展的区块链共识机制，研究适配工业制造场景的物联数据智能采集合约和制造实体智能协同合约；研究内置区块链的可信数据传输技术，建立物联节点、边缘设备和制造实体的全局唯一网络标识，基于区块链共识反馈实现标识节点的安全属性评估，基于节点安全属性评估实现内生安全的弹性传输机制；研究去中心化的可信协调制造技术，以区块链共识算法驱动制造任务一致性协同，基于区块链溯源机制实现下发制造指令的全周期监测，基于节点内置智能任务合约，实现下发指令的快速协同处理；研制“区块链+”智慧工业原型平台，验证集成方案和系统指标。
考核指标：围绕“区块链+”智慧工业原型平台，开发软件构件不少于10个，具备区块链即服务能力，上链节点不少于1千个，最大任务处理能力不少于1千条/秒；具备节点安全属性评估和可信数据交互能力，
支持最大并发分析流数量不少于10万条/秒，支持不少于6000种攻击检测；具备去中心化的制造任务协同能力，支持对OPC、Modbus
TCP/Modbus RTU、Siemens S7、Ethernet/IP(CIP)、MMS、IEC104、DNP3等不少于50种主流工业协议的深度解析；“区块链+”智慧工业原型平台在车辆装配、能源电力等大规模生产行业开展不少于2个应用验证，支持不同行业的快速重构；在工业区块链技术方面获得软件著作权不少于10件，申请发明专利不少于10项。
碳的化学性质研究内容：面向制造业产品场景化应用的大规模个性化定制需求，针对跨企业产品生态难互通、服务碎片、设计生产交付难同步等问题，围绕产品生态数据生成、汇聚、存储、分析、使用和销毁全过程，研究场景驱动的产品生态数据空间设计理论，研究跨企业产品生态异构数据采集汇聚、数据建模、清洗融合、关联表示、可靠存储、可信交换、快速索引、集成演化等方法；研究场景驱动的产品生态数据空间服务引擎，形成基于跨企业产品生态数据空间的知识图谱构建、知识挖掘、主动决策及智能服务等方法及技术；研制场景驱动的产品生态数据空间管理原型系统，实现场景驱动的产品生态数据空间构建、服务和管理，并形成典型解决方案。
考核指标：建立场景驱动的产品生态数据空间设计理论与方法体系，形成产品生态数据生成、汇聚、
存储、分析、使用和销毁全过程的数据体系架构。提出场景驱动的产品生态数据空间服务引擎，开发产品生态数据空间构建及知识挖
掘、主动决策和智能服务软件构件不少于10个，构建跨企业产品生态百万级结点、千万级边知识图谱。研制场景驱动的产品生态数据空间管理原型系统，在家电、电子等大规模生产行业，围绕核心制造企业及不少于200个产品生态合作企业开展应用验证，实现产品生态协同服务效率提升不少于20%。制定国家、行业或企业标准不少于2项，获得软件著作权不少于5件，申请发明专利不少于5项。
江阴市卫生局1.4工业大数据驱动的产品质量智能管控理论和方法
研究内容：针对工业环境中资源分散、时延敏感、机理复杂等因素导致的产品质量难以得到有效管控的问题，研究面向产品质量的多过程汇聚的“工业互联网+”大数据集成标准和模式，以及基于工业互联网、OT/IT融合、云边协同的产品质量大数据服务架构；研究工业大数据驱动的数据模型构建、评估以及数据模型与机理模型的融合理论和方法，揭示生产、运维与设备故障之间的数理因果关系；研究复杂工业场景中基于机器视觉和深度学习的影响产品质量的生产操作行为识别和异常事件探测技术，以及产品质量相关的动态不确定业务过程建模、挖掘、优化和预测方法；面向电气、能源、特种设备等大规模生产行业开展相关理论、方法和技术的应用验证。
考核指标：围绕工业大数据驱动的产品质量智能管控理论和方法，开发多源工业大数据集成融合、生
kidd血型产操作行为识
别、异常事件探测、业务过程挖掘和预测等软件服务构件不少于10个；构建不少于10个产品质量相关的工业大数据典型应用场景，形成不少于10种场景应用算法；开发工业大数据驱动的产品质量智能管控软件系统原型，实现多级覆盖的产品质量大数据汇集、分析、管控和可视化，降低产品缺陷率不低于10%，面向电气、能源、特种设备（不少于2个）等大规模生产行业开展应用验证；在多源工业大数据集成模式、产品质量智能管控等方面，制定国家、行业（联盟）或企业标准不少于3项；获得软件著作权不少于5件，申请发明专利不少于5项。
1.5制造业价值链多维数据空间及服务理论
研究内容：解决制造业价值链中的数据维度多、综合管理复杂、服务价值受限等问题，研究制造行业全业务流程及价值链多维数据的集成融合方法，研究多维数据空间模型、数据空间全周期过程的可视分析理论和动态数据可视化方案；研究多维协同数据体系架构，探索多维数据空间协同模式与优化管控机理，建立数据交互与共享机制；研究面向制造产品生命周期的价值链多维数据分析方法，探索面向多角的产品知识生成技术，形成多维数据空间的服务技术体系；在汽车、轨道交通等典型离散制造行业开展应用验证。
考核指标：建立面向制造产品生命周期价值链的多维协同数据体系架构，形成制造业价值链多维数据
空间协同服务
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