🔥 工信部等六部门发布2026年度智能制造揭榜挂帅工作的通知
智能制造是制造强国建设的核心主攻方向，也是制造业数字化转型的关键路径。工业和信息化部联合科技部、财政部、国务院国资委、国家数据局、国家知识产权局等六部门，每年组织开展智能制造揭榜挂帅工作，面向全社会征集智能制造领域优秀解决方案和应用场景。2026年度智能制造揭榜挂帅工作已正式启动，鼓励制造企业和解决方案供应商积极参与，共同推动我国智能制造高质量发展。
智能制造揭榜挂帅工作是落实《”十四五”智能制造发展规划》的重要举措，旨在通过”揭榜”机制，遴选一批技术先进、成效显著、可复制推广的智能制造标杆项目和解决方案，加速核心技术攻关和推广应用。
💰 揭榜挂帅工作的核心激励
成功入选揭榜挂帅名单的企业和项目，将获得以下政策支持：
| 支持方向 | 具体政策红利 |
|---|---|
| 专项资金支持 | 优先获得国家和地方智能制造专项资金支持 |
| 标杆品牌效应 | 入选名单由六部门联合发布，具有极高的权威性和行业影响力 |
| 推广应用机会 | 入选方案将在全国范围内推广，获得更多市场机会 |
| 产业链对接 | 优先参与产业链对接活动，获取上下游合作机会 |
| 标准制定参与 | 优先参与智能制造相关国家标准和行业标准的制定 |
| 金融支持 | 获得金融机构智能制造专项信贷产品支持 |
📋 揭榜方向与申报条件
揭榜方向
2026年度智能制造揭榜挂帅工作通常围绕以下方向展开：
1. 智能制造核心技术装备
- 高档数控机床与工业机器人
- 增材制造装备
- 智能传感与控制装备
- 智能检测与装配装备
- 智能物流与仓储装备
2. 工业软件与智能制造系统
- MES制造执行系统
- APS高级计划与排程系统
- 数字孪生与仿真系统
- 工业互联网平台
- AI驱动的智能制造决策系统
3. 智能制造应用场景
- 离散型智能制造（汽车、电子、装备等）
- 流程型智能制造（石化、钢铁、建材等）
- 网络协同制造
- 个性化定制
- 远程运维与服务
4. 智能制造基础能力
- 工业数据管理与数据安全
- 工业网络与5G+工业互联网
- 智能制造标准体系建设
- 智能制造人才培养
申报条件
- 申报主体：在中华人民共和国境内注册、具有独立法人资格的企业或企业联合体
- 技术先进性：揭榜方案的核心技术应达到国内领先或国际先进水平
- 实施成效：已有成功应用案例，具备可量化验证的实施成效
- 推广价值：方案具有行业示范意义和规模化推广前景
- 知识产权：核心技术拥有自主知识产权，无知识产权纠纷
🎯 制造企业如何参与揭榜挂帅？
角色一：作为应用方（需求方）揭榜
制造企业可结合自身数字化转型需求，作为应用场景提供方参与揭榜：
- 梳理企业智能制造需求和痛点
- 寻找合适的技术合作伙伴（解决方案供应商）
- 共建智能制造示范项目
- 形成可复制可推广的应用模式
角色二：作为解决方案提供方揭榜
工业软件和智能制造解决方案供应商可申报核心技术和产品：
- 展示技术产品的先进性和成熟度
- 提供成功应用案例和效果数据
- 体现产品的行业适用性和推广价值
📋 企业参与揭榜挂帅的分步路线图
第一阶段：能力建设与案例积累（2-3个月）
- ✅ 部署数晰IoT物联平台，实现生产设备全面联网和数据采集，夯实智能制造数据基础
- ✅ 上线MES制造执行系统，实现生产计划、执行、质量、追溯全流程数字化管理
- ✅ 搭建AI知识库，将工艺经验和专家知识数字化，支撑智能决策
- ✅ 积累系统运行数据，形成可量化的实施成效报告
第二阶段：申报材料准备（1-2个月）
- ✅ 对照揭榜方向，选择最匹配的申报类别
- ✅ 提炼技术亮点和创新点，撰写技术方案说明
- ✅ 整理应用案例和效果数据（生产效率提升、成本降低、良品率提升等）
- ✅ 准备知识产权证明材料
第三阶段：提交申报与答辩准备（1个月）
- ✅ 通过工信部申报系统提交材料
- ✅ 准备答辩PPT和现场演示方案
- ✅ 组织模拟答辩，完善答辩内容
💡 数晰产品助力企业参与智能制造揭榜挂帅
广州数晰智能科技有限公司的产品体系高度契合智能制造揭榜挂帅的核心方向：
MES制造执行系统 —— 智能制造的核心引擎
- 智能排产：APS高级排程算法，支持多约束条件下的最优排产方案，产能利用率提升20%以上
- 移动报工：扫码报工+移动端操作，实现车间无纸化生产执行，报工效率提升50%
- 质量管理：电子质检+SPC统计过程分析，实现质量数据实时监控和预警，良品率提升30%
- 全程追溯：从原材料批次到成品出库的全链路追溯，一键查询产品生产履历
- 数字孪生：车间三维可视化+实时数据映射，构建虚拟车间映射
IoT物联平台 —— 智能制造的数据底座
- 多协议支持：覆盖OPC UA、Modbus、MQTT、Profinet等200+工业协议
- 边缘计算：支持边缘侧数据预处理和实时控制，满足低延迟场景需求
- 设备模型：预置CNC、注塑机、机器人等常见设备的数据模型
- 5G+工业互联网：支持5G网络环境下的数据采集和传输
AI知识库 —— 智能决策的大脑
- 工艺知识管理：将专家经验转化为可计算的知识图谱
- 智能推荐：基于历史数据推荐最优工艺参数
- 异常诊断：AI辅助故障诊断和原因分析
- 预测性维护：基于设备运行数据预测故障风险
📎 政策参考
- 工业和信息化部（官网查询最新通知公告）
- 中国政府网
- 参考文件：工业和信息化部等六部门关于开展2026年度智能制造揭榜挂帅工作的通知（具体文号以官方发布为准）
📞 联系我们
如需了解智能制造解决方案和揭榜挂帅申报支持，欢迎联系：
- 市场合作：赵先生 131-8919-5857（市场总监）
- 技术咨询：麦先生 186-6563-2270（技术总监）
- 公司网站：www.sxiai.cn
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