DB37-T4658.2-2023人工智能 应用场景分类 第2部分：装备制造-编制说明

《人工智能应用场景分类第2部分：装备

制造》地方标准编制说明

一、工作简况

（一）任务来源

2020年7月30日，山东省市场监督管理局印发《2020

年度地方标准制（修）订计划项目》的通知（鲁市监标字

〔2020〕249号），本标准列为推荐性地方标准，计划编号

为“2020年度地方标准制（修）订计划项目—265”，立项

标准名称为《人工智能应用场景分类第2部分：装备制造

业》。本标准由山东省工业和信息化厅提出并组织实施，由

山东省人工智能标准化技术委员会归口。

（二）起草单位、起草人及任务分工

山东省计算中心（国家超级计算济南中心）、山东泰开

电力电子有限公司、山东深蓝智谱数字科技有限公司、山东

新一代标准化研究院有限公司、中国联合网络通信有限公司

济南市分公司、山东省人工智能研究院、聊城大学、神思电

子技术股份有限公司、山东省科学院自动化研究所、山东科

技大学、通标标准技术服务（青岛）有限公司、山大地纬软

件股份有限公司、数炬（山东）智能科技有限公司、聊城莱

柯智能机器人有限公司、浪潮工业互联网股份有限公司。

本标准的主要起草人为钱恒、苏涛、高永超、卢晓建、

王秋月、韩猛、宋志华、贾仰理、单珂、曾庆田、王勇、刘

辰飞、徐霞、刘斌斌、李超、史玉良、张镇、靖永慧、于静、

1

曹书森、赵宏亮、李新天、袁超利。所做工作如下：

钱恒、苏涛、高永超、卢晓建、王秋月负责标准总体设

计、调研、文本起草、技术把关工作，韩猛、宋志华、贾仰

理、单珂、曾庆田、王勇、刘辰飞负责技术资料收集分析、

征求意见工作，徐霞、刘斌斌、李超、史玉良、张镇、靖永

慧负责征求意见及修改、研讨会后修改工作，于静、曹书森、

赵宏亮、李新天、袁超利参与标准起草的讨论、征求意见及

标准试验论证工作。

（三）起草过程

1.调查研究阶段（2020年9月-2020年10月）

2020年9月-10月，标准编制工作组充分收集研究国际

国内有关人工智能（ArtificialIntelligence,AI）和场

景分类的文献资料，重点了解装备制造对人工智能系统的需

求，以及目前装备制造中人工智能系统的应用情况。多次召

开标准编制工作组内部讨论会，从装备制造企业的经营活动

入手，开始梳理人工智能系统应用于装备制造的场景信息，

同时明确不同场景对人工智能系统的功能需求信息，确定了

标准范围，并初步确立了标准框架、内容编制思路。

2.标准起草阶段（2020年11月-2021年3月）

根据前期调查，按照人工智能应用场景分类方法，对梳

理的场景信息进行分类。在标准框架下，确定主要技术内容，

编写标准草案。针对标准草案，召开技术研讨会，邀请领域

专家对标准适用性、标准技术内容开展研讨。根据专家意见

2

和建议对应用场景分类过程、应用场景分类信息应用、标准

文本语言表达等内容进行修改，多次迭代完善后，形成征求

意见稿。

3.征求意见阶段（2021年4月-2021年8月）

2021年4月，山东省人工智能标准化技术委员会组织专

家委员对标准草案进行内部征求意见，标准编制工作组根据

反馈意见对标准草案进行完善，形成并提交了《人工智能应

用场景分类第2部分：装备制造》地方标准征求意见稿。

2021年5月-7月，山东省人工智能标委会就本标准向

社会公开征求意见，同时通过山东省物联网协会、山东省人

工智能协会，面向人工智能领域研究机构、装备制造企业和

相关行业协会等35个单位或专家广泛征求意见，收到24个

单位或专家回函，回函并有建议或意见的单位或专家数9个。

本标准共收取13条意见，采纳12条，不采纳1条，并给出

了不采纳的原因。

4.送审稿形成阶段（2021年9月）

标准编制工作组整理归纳征求意见单位的反馈意见，组

织召开多次内部讨论会，逐条对意见反馈情况进行处理，修

改完善标准。同时选取装备制造中的人工智能系统开展标准

验证工作，对标准进一步修改完善，形成标准送审稿。

5.标准化行政主管部门审查阶段（2021年10月-2023

年2月）

2021年10月-11月，山东省工业和信息化厅组织完成

3

标准送审材料。2021年12月山东省市场监督管理局启用山

东省地方标准管理系统，在管理系统中报送本标准送审材料

至标准化行政主管部门进行审查。期间，标准起草组根据主

管部门的审查意见，对标准草案和编制说明进行多次修改完

善。2023年2月本标准通过标准化行政主管部门的审查，被

准许进入地方标准技术审查环节。

6.技术审查阶段（2023年3月-2023年4月）

2023年3月14日，山东省工业和信息化厅在山东省济

南市组织召开本标准的专家审查会议，共邀请9名专家组成

地方标准专家审查委员会，全面审查了本标准的先进性、合

理性、适用性、规范性等，会议一致同意该标准通过审查。

标准起草组根据地方标准技术审查意见修改并经审查专家

复审后，形成本标准草案报批稿。

二、地方标准制定目的和意义

近年来，在政策引导和技术发展的双重推动下，人工智

能正在逐渐融入装备制造，驱动企业智能化转型升级。2019

年10月，工业和信息化部印发《加快培育共享制造新模式

新业态促进制造业高质量发展的指导意见》，提出支持平

台企业积极应用云计算、大数据、物联网、人工智能等技术，

发展智能报价、智能匹配、智能排产、智能监测等功能，不

断提升共享制造全流程的智能化。山东省人民政府《关于大

力推进“现代优势产业集群+人工智能”的指导意见》（鲁

政字〔2019〕84号），提出了开展高端装备制造业智能提升

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工程，面向重点产业高质量发展需求，大力发展深度感知、

智慧决策、自动执行的高端智能装备和产品，培育高水平智

能制造整体解决方案供应商，推广关键技术装备的集成应

用。

山东省是装备制造大省，肩负着建设现代装备制造业的

重要使命。近年来，山东省装备制造发展持续加快，创新成

果不断涌现，培育出一批龙头企业，带动产业加快向集群化

发展。与此同时，山东省抢抓高端装备制造业新旧动能转换

与升级之路，大力推进人工智能、云计算等新一代信息技术

在装备制造中的应用，取得显著成效。中国重汽智能网联重

卡项目焊装车间，主要工艺自动化率达到100%，200多台机

器人可完成驾驶室焊接、涂胶、滚边、冲铆，AGV无人小车

可完成零件配送、物料传输。浪潮智能工厂在浪潮云洲工业

互联网平台助力下，实现了从柔性化生产到交付服务的全过

程智能化，服务器研发周期与订单交付周期大幅度缩短。青

岛海尔、潍柴动力等12家龙头企业智能工厂多项指标全国

领先，在人工智能等新一代信息技术的加持下，关键设备数

控化率、生产效率、库存周转率等得到显著提升。

随着人工智能技术与装备制造的融合应用，人工智能技

术已被应用到装备制造的研发设计、生产制造、流通销售等

重要环节。人工智能的发展将有力推动装备制造的快速发

展，目前人工智能在装备制造中的应用场景日趋增多，但对

应用场景理解不到位，系统应用乱象丛生，人工智能系统与

5

场景需求难以匹配，迫切需要对应用场景的类别进行划分，

明确人工智能系统在装备制造中的应用类别和场景对人工

智能系统的共性需求，解决人工智能系统供需双方的需求不

匹配、功能不合理等问题，推动适用不同装备制造应用场景

类别的人工智能技术发展，促进装备制造智能解决方案和智

能应用的大范围推广。本标准的制定实施，可为省人工智能

系统提供商、装备制造企业提供应用场景目录清单，使装备

制造企业清晰了解行业领域场景对人工智能系统的功能需

求，提高人工智能系统研发的针对性和适用性，从而保证供

需双方诉求的一致性，让人工智能系统研发找对合适的应用

场景，快速响应市场需求，让场景的应用需求，找对适用的

人工智能系统，推动山东省人工智能在装备制造的融合应

用。

三、地方标准编制原则、主要技术内容和确定依据

（一）标准编制原则

本标准依据GB/T1.1—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》给出的规则起草，该标

准编写的主要原则如下：

1.市场驱动原则：本标准的制定充分考虑装备制造经营

活动对人工智能系统的各类需求，提取场景和任务对人工智

能功能需求的共性，按照本标准系列的第1部分给出的人工

智能应用场景分类的方法和步骤，对人工智能系统在装备制

造的应用场景进行分类，确保标准与实际需求协调一致。

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2.实用性原则。充分调研装备制造行业领域对人工智能

系统的功能要求，以及当前人工智能系统的实际发展水平，

对装备制造的人工智能应用场景进行分类，给出分类信息和

对人工智能系统的功能需求，为用户选择适合的人工智能系

统提供实用性指南。

（二）本标准主要技术内容

本标准采用人工智能应用场景分类方法，对装备制造企

业业务和经营活动中人工智能系统的应用场景进行了分类，

给出了应用场景分类信息，包括应用场景类别、对人工智能

系统的共性功能需求。运用分类方法对装备制造人工智能系

统的应用场景进行任务分解和功能识别的中间过程信息，不

适宜在标准草案中给出，在此进行补充说明。

装备制造中人工智能应用场景的分类，基于装备制造企

业的业务和经营活动，首先对各活动阶段的场景及其对人工

智能系统的需求进行了分析梳理，形成本标准草案第5节表

1的装备制造典型业务活动，包括设计、生产、供应链、运

营、营销、服务等装备制造企业在业务或产品经营活动中的

主要场景和需求。基于表1的装备制造典型业务活动，对场

景中的任务进行分解，识别对人工智能系统的功能需求，形

成“装备制造应用场景-任务-功能分解表”，见下页表1。

人工智能在装备制造的应用涉及到包括计算机视觉、自

然语言处理、生物特征识别、人机交互在内的人工智能关键

技术，贯穿于企业的经营活动和产品的全生命周期，在辅助

7

企业经营、企业减少人力投入、提高企业生产工作效率等方

面发挥重大作用。

围绕决策、设计、生产、供应链、运营、营销等企业或

产品经营活动，由预测分析、智能决策、智能管理、智能作

业、监控预警等应用方面出发，考虑企业或产品经营活动产

生的场景。根据企业的经营和产品活动，识别应用场景任务

和功能，按对人工智能系统的共性功能需求对应用场景进行

类别划分和归类，完成人工智能在装备制造的应用场景分

类，形成本标准草案第5节表2的“装备制造AI系统应用

场景分类信息表”。

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表1装备制造应用场景-任务-功能分解表

经营活动活动内容应用场景子场景需求任务需要的人工智能系统功能

市场需求分

获取市场需求信息数据挖掘市场需求，预测需求变化数据收集功能、数据分析与预测功能、数据挖掘功能

析

市场趋势预利用产品的市场数据以及用户需求、喜好等数据预测市数据收集功能、数据分析与预测功能、数据挖掘功能、

获知市场的变化趋势

测场变化情况数据分类功能、数据可视化功能

市场预测

利用经营数据、成本数据等，进行数据挖掘，建立经营

分析企业经营数设计经营策略和技划；数据收集功能、数据分析与预测功能、数据挖掘功能、

模型，设置经营策略，预测经营收入，以设计营收最优

据分析应对经营风险数据可视化功能

的经营策略

战略决策对企业自身的成果数据、对标友商的相关数据、行业趋

预测分析竞争对手信获取竞争对手的情况，数据收集功能、数据分析与预测功能、数据挖掘功能、

管理势数据等进行处理分析，获取竞争企业的发展信息，为

息分析及时应对数据可视化功能

企业竞争决策提供辅助信息

对企业生产经营活动的资产报酬率、销售利税率、销售

收益性指标分析一定时期内企业的数据收集功能、数据处理功能、数据分析与预测功能、

毛利率、销售净利率、成本费用利润率数据进行综合分

分析收益及获利能力数据挖掘功能、数据可视化功能

析，获得企业的收益结果

财务能力

分析

对企业生产经营活动的流动比率、速动比率、资产负债

安全性指标分析企业在一定时期内数据收集功能、数据处理功能、数据分析与预测功能、

率、所有者权益比率等数据进行综合分析，判断企业的

分析的偿债能力数据挖掘功能、数据可视化功能

偿债能力

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表1装备制造应用场景-任务-功能分解表（续）

经营活动活动内容应用场景子场景需求任务需要的人工智能系统功能

对企业生产经营活动的存货周转率、应收帐款周转率、

流动性指标分析企业在一定时期内数据收集功能、数据处理功能、数据分析与预测功能、

流动资产周转率、固定资产周转率、总资产周转率等数

分析的资金周转情况数据挖掘功能、数据可视化功能

据进行综合分析，实现对企业资金活动的效率分析

对企业生产经营活动的人均销售收入、人均净利润、人

生产性指标分析企业在一定时期内数据收集功能、数据处理功能、数据分析与预测功能、

财务能力均资产总额、人均工资等数据进行处理分析，分析和判

预测分析分析的生产经营能力数据挖掘功能、数据可视化功能

分析断企业生产经营能力

对企业生产经营活动的销售收入增长率、税前利润增长

分析企业在一定时期内

成长性指标率、固定资产增长率、人员增长率、产品成本降低率等数据收集功能、数据处理功能、数据分析与预测功能、

经营能力的发展变化趋

战略决策分析数据进行分析处理，分析和判断企业经营能力的发展变数据挖掘功能、数据可视化功能

势

管理化趋势

市场营销辅助企业确定市场营销对现有营销数据以及实时获得的营销数据进行数据处数据收集功能、数据处理功能、数据建模功能、数据分

策略规划策略和规划理挖掘分析，预测投入与回报相适应的营销方式析与预测功能、数据挖掘功能、数据可视化功能

对市场现有产品的数据（性能、价格、市场占有率、受

产品市场市场调研，辅助企业产数据收集功能、数据处理功能、数据建模功能、数据分

战略规划众）以及企业内部人员、物料等投入数据进行综合分析，

定价品市场定价析与预测功能、数据挖掘功能、数据可视化功能

得出与成本、市场相适应的价格参考区间

企业竞争通过对竞争对手的分析数据以及企业的运营数据分析，数据收集功能、数据处理功能、数据建模功能、数据分

辅助企业确立竞争战略

战略规划辅助企业竞争战略的设计析与预测功能、数据挖掘功能、数据可视化功能

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表1装备制造应用场景-任务-功能分解表（续）

经营活动活动内容应用场景子场景需求任务需要的人工智能系统功能

原材料流动根据物料流动的数据，建立物料供应链模型，监控异常数据收集功能、数据处理功能、数据建模功能、数据分

获取物料流动状况

预测情况析与预测功能、数据挖掘功能、数据可视化功能

预测分析需求预测

原材料价格获取物料市场价格变化综合考虑市场多种因素，建立物料价格变化模型，监控数据收集功能、数据处理功能、数据建模功能、数据分

预测情况，及时采购价格变化，以实现价格最优采购析与预测功能、数据挖掘功能、数据可视化功能

根据生产过程中各工站不同种类物料的需求数据，建立

原材料需求数据收集功能、数据处理功能、数据建模功能、数据分

物料规划最优不同工站不同物料的参数模型，实现生产物料的需求预

预测析与预测功能、数据挖掘功能、数据可视化功能

测，以提前规划

人员需求预根据产品生产的多种因素，建立人员需求模型，预测不数据收集功能、数据处理功能、数据建模功能、数据分

供应链管人员配置最优

测同时间段人员需求数量，以实现人员配置最优析与预测功能、数据挖掘功能、数据可视化功能

理

设备需求预根据产品生产的多种因素，预测设备需求，实现提前规数据收集功能、数据处理功能、数据建模功能、数据分

设备配置最优

预测分析需求预测测划析与预测功能、数据挖掘功能、数据可视化功能

根据订单、市场情况、生产情况等多种数据预测销售量，数据收集功能、数据处理功能、数据建模功能、数据分

销售预测供应与需求配置最优

实现供应的动态规划析与预测功能、数据挖掘功能、数据可视化功能

根据生产商和供应商的地理位置、仓库建设和营运成

仓库选址预本、竞争对手的现况、国家政策等众多要素中进行大数数据收集功能、数据处理功能、数据建模功能、数据分

仓库位置综合考虑最优

测据提取和分析，摆脱人为主观因素的干扰，获取更加客析与预测功能、数据挖掘功能、数据可视化功能

观和精确的选址方案

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表1装备制造应用场景-任务-功能分解表（续）

经营活动活动内容应用场景子场景需求任务需要的人工智能系统功能

1、对生产、销售等数据进行分析，提前获知原材料的需

原材料的供应与需求求，实现原材料的智能采购，完成原材料的市场调度数据收集功能、数据处理功能、数据建模功能、数据分

原材料调度

相适应2、对生产计划等数据进行分析，实现原材料在企业内部析与预测功能、数据挖掘功能、数据可视化功能

的智能调度

智能决策管理调度1、对企业生产规划以及需求数据、设备使用寿命等数据

进行分析，实现设备的智能采购，完成设备的市场调度

设备供应与需求相适数据收集功能、数据处理功能、数据建模功能、数据分

设备调度2、对企业内部闲置设备数据、现有设备数据、设备折旧

应析与预测功能、数据挖掘功能、数据可视化功能

数据、设备使用寿命等数据进行分析，实现企业内部设

备的调度

供应链管

货物运输车辆配置最根据原材料、设备、货物等调度需求数据，合理规划车数据收集功能、数据处理功能、数据建模功能、数据分

理车辆调度

优辆数量以及配送数据，实现车辆配置最优析与预测功能、数据挖掘功能、数据可视化功能

数据收集功能、数据处理功能、数据建模功能、数据分

智能决策管理调度仓库调度仓库利用率最优分析历史数据，获取库存货物存取规律，动态调整库存

析与预测功能、数据挖掘功能、数据可视化功能

辅助处理仓库异常情现场视频实时回传到调度中心，为指挥决策提供详尽信语音识别功能、图像与视频检索功能、视频内容分析功

视频联动

况息能、数据采集功能、数据处理功能、数据挖掘功能

数据采集功能、数据处理功能、数据挖掘功能、图像视

实时分类盘仓库货物数据实时可对仓库中货物、设备数据等进行分类数据处理，可实现

智能管理仓储管理频内容分析功能、图像视频检索功能、模型预测功能、

点见货物/设备的分类盘点

数据可视化功能

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表1装备制造应用场景-任务-功能分解表（续）

经营活动活动内容应用场景子场景需求任务需要的人工智能系统功能

运输成本最运输成本最优，降低成对车辆数据、运送距离、道路情况及其货物/设备运送数据采集功能、数据处理功能、数据挖掘功能、模型预

优本投入要求等数据进行处理分析，设计最优运输方案测功能、自主学习功能、数据可视化功能

智能管理运输管理

规划最优路减少运输浪费，降低成数据采集功能、数据处理功能、数据挖掘功能、自主学

获取运输成本最低的运输路径

径本习功能、模型预测功能

依靠人工智能算法，识别货物图像/视频信息或人员语

自动化操作，节省人员音信息，实现货物出入库自动化，利用智能设备以及自图像处理功能、特征识别、条码/OCR识别功能、智能控

供应链管作业

理投入动运行仓储机器人完成货物搬运等仓储作业，实现无人制功能、路径规划功能、语音识别与控制功能

智能作业仓储作业作业

图像处理功能、特征识别、条码/OCR识别功能、智能控

合理规划仓库货位，实根据货物类型、大小以及配送需要合理规划货位，查找

货位选择制功能、路径规划功能、语音识别与控制功能、数据采

现仓库最用利用仓库合适货位，给出推荐货位，实现货物快速入库

集功能、数据处理功能、数据可视化功能

根据获取的周围环境数据、车辆运行数据、交通状况数路径规划功能、导航与定位功能、数据采集功能、数据

降低人员成本，提高运

智能作业货物运输据等利用导航与定位、路径规划技术等实现汽车无人驾处理功能、数据挖掘功能、机器学习功能、模型预测功

输效率

驶能、机器人视觉功能

智能监控仓库环境监测仓库温湿度变化趋势，合理调控仓库温湿度，监测智能传感器信息融合功能、图像与视频检索功能、远程

监控仓库环境异常

预警异常监控异常，以提前应对报警功能、人机交互功能

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表1装备制造应用场景-任务-功能分解表（续）

经营活动活动内容应用场景子场景需求任务需要的人工智能系统功能

仓库消防数据挖掘功能、自主学习功能、模型预测功能、图像视

监控仓库消防安全异常监测仓库消防设施的异常，及时整改

安全监控频内容分析功能、图像与视频检索功能

供应链管智能监控

理预警

供应链风提前应对管控供应链风数据采集功能、数据处理功能、数据挖掘功能、自主学

根据建立的供应链模型，预测供应链风险，

险监控险习功能、模型预测功能

客户需求根据需求信息，开展和获取用户群体需求数据，挖掘用户动态数据建立用户群数据挖掘功能、模型预测功能、自主学习功能、数据可

分析优化产品设计体需求画像，根据需求不断优化更新产品设计视化

利用人工智能算法实现庞大数据的计算处理，获取需要数据收集功能、数据处理功能、数据挖掘功能、模型预

预测分析超级计算大量数据的复杂计算

的结果测功能、自主学习功能

成品建模成品建模分析成品存在数据采集功能、数据挖掘功能、模型预测功能、知识计

产品仿真建模，产品参数、性能分析预测

研发设计预测分析的设计缺陷，优化缺陷算功能、环境建模功能、人机交互功能、信息抽取功能

根据设计方案数据，CAD

设计人员只需根据设计方案设置相应参数即可生成CAD自主学习功能、数据收集功能、数据处理功能、数据挖

制图建模自动生成图纸或三维模

图纸掘功能、模型预测功能

型

智能决策

BOM最优确定成本最优的BOM清根据产品设计方案，对预选物料（特性参数等）进行分数据挖掘功能、模型预测功能、自主学习功能、数据可

方案设计单析，确定BOM视化功能

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表1装备制造应用场景-任务-功能分解表（续）

经营活动活动内容应用场景子场景需求任务需要的人工智能系统功能

1.各专业设计一键提取，增强沟通效率

2.支持基于CAD的图纸批注讨论，实现即时图纸校对

规范设计流程，强化质自主学习功能、知识获取功能、知识表示功能、知识融

3.支持上下游专业底图局部修改，再次更新后能保留和

智能管理设计协同量，提升协同效率，实合功能、知识建模功能、知识计算功能、数据采集功能、

还原修改状态

现设计与管理一体化数据处理功能、数据挖掘功能、模型预测功能

4.提供专业内基于零件图思路的引用参照，实现专业内