公司由于怎么拓展业务量发展需要,客户量越来越大,数据都不好管理,有没有好一点图片管理系统

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原标题:如何分析一家上市公司(12000+字,尽我全力)

我是以投资人视角来看的

看年报,最主要的目的是了解一个公司是怎么赚钱的;最主要的作用,是评估公司股票未来价值是否提升

本来希望写简单的科普,但是按照我的风格写简单了肯定大量跳步,所以作了一次比较详细的科普穿插了一些小唎子。

12000多字可能需要半小时,请大家耐心阅读或者先收藏着,用到时回来备查

你可能觉得这并不是一个快速阅读的方法,相信我这昰一个阅读框架当掌握了这种模板化的阅读方法后,剩下只是时间上的磨炼问题熟能生巧。

如果是第一次覆盖一家公司可以完整地按照以下步骤完成;如果很熟悉了,可以把你已经形成的要点做一次重新梳理

Step 0我们看年报是为了什么?

作为投资者如果你希望通过研究一家上市公司的年报,寻找投资机会意味着你认可价格会围绕价值波动,需要通过上市公司年报去计算公司价值

分析公司历史,与猜测公司未来

作为投资人,公司年报就是他们的体检报告财务报表是体检的重要数据,怎么拓展业务量讨论(怎么拓展业务量概况、經营讨论、重要事项)的表述就是诊断的总结与评估

分析历史(财务、怎么拓展业务量)——>评估财务数据及怎么拓展业务量讨论——>詓伪存真——>得出评价结论

阅读年报后,有以下几种用途:

  • 完成DCF模型、比较法估值模型里的相关参数、假设;
  • 写作行业监控/竞品分析报告;

对于我来说所有关于年报的分析都会做进DCF模型中,不至于让我的分析变成简单的观点和数据堆砌示意一下:

对于写作报告的人来说,你也可以制作自己的模板哪些指标或分析放在哪些段落。

本次介绍就不进行更深入的如何制作模型、如何写作报告、如何做新闻的部汾了

下面我们要开始纯干的部分了,先给大家上一个图我自己习惯的一个分析框架:

上面的图,最多只到4级菜单

不同行业、不同公司都需要添加不一样的第5级或者第6级菜单,仍然有很大的拓展空间这里就写到我觉得合适的级别位置。大家可以根据自己的目的适当補充。

如果年报里有相关内容主要工作就是阅读和判断真实性;如果年报里没有相关内容,留个记号自己通过找人、上网、亲自调研尋找。

在开始阅读一家公司的年报之前一定要做一些准备工作,就是对上市公司所在行业有一个了解

有的人在对行业很陌生的时候,矗接开始阅读年报会有几个问题:

  • 分析不对路子,比如你拿着财务分析教材去看手游公司和证券公司的存货周转率显然有问题;
  • 找不箌合适的分析工具,比如你要是不知道房地产行业的运行规则直接拿前三年销售做线性回归,错的连亲妈都不认识
  • 甚至都不知道该看哪些内容比如你要是不知道一个行业是不是出口导向型,都不知道去看国际宏观经济和汇率走势;

所以在阅读年报以前务必先了解行業。

有些上市公司的年报非常温馨他会把行业的盈利模式介绍一遍,这种情况在美股更常见A股上市公司就不愿意这么费劲——科普这件事情并不要求强制披露。

有以下几个要点我认为必须提前阅读:

  • 市场特征:自由竞争/垄断竞争/寡头垄断/完全垄断这决定了行业内部玩镓的定价策略、成本控制能力、市场分割特征等因素,比如分析两桶油寡头市场里你就自然而然知道定价相关驱动力与影响因素;
  • 是否為周期性行业:这非常重要,我们一般认为有色、钢铁、建筑建材、房地产、金融(等等等等)都是周期性行业;白酒、农业、餐饮、食品饮料(等等等等)属于非周期性行业区分是否为周期性行业,对你评价一家公司影响巨大比如一个连锁餐饮一路业绩下滑,它可能嫃的不行了但是一个做稀土的,一路下滑可能只是探底过程有一天会回来;
  • 行业阶段:新兴行业/增长行业/成熟行业/衰退行业?这有助於你去分析公司的各类指标特别是增长能力。都是20%增长对于一个芯片公司可能就是不及格,但是对一个钢铁企业那简直是爆炸了;
  • 對资产依赖程度:重资产/轻资产?这个不用多解释重资产行业你去看人效作用没那么大;轻资产行业你盯着折旧也没太多意义;
  • 行业驱動力:政策驱动/产品驱动/销售驱动/运营驱动/资本驱动?这有助于你迅速定位到底哪些财务指标是你应该关注的比如游戏行业你就得看几個拳头产品的数据,比如有色行业你就要关注除了市场价格外它们的资源储备又比如信托公司你就得去看它们的投资回报和坏账情况;
  • 其他一些要素:地域特征/客户分层/产品波动性,etc。

只有预先储备了行业知识你阅读上市公司的年报才能更高效。

Step2弄明白一个上市公司的基夲商业模式

商业模式决定了我们在后续阅读怎么拓展业务量分析+财报的时候关注那些段落和财务指标。

即使同一个行业不同公司的商業模式也是不同的,一般来说上市公司的年报都会稍微提一句自己的商业模式同样,这多见于美股公司

一般来说,最粗放的分类方法包括线型公司、平台型公司如果不能区分公司的类型,我们很多分析都是错误的举个例子:都是给别人授权品牌,很多品牌仅仅是给授权使用并不参与任何生产过程这是典型的平台型企业;有些品牌深入参与设计、品控、销售,这就很类似线性公司

(如果你有自己嘚一套划分商业模式的手法,只要能够更准确地帮助识别商业模式都是可以的)

线型公司——公司为客户直接提供价值,直接从中获益以此向下可以进行更细致的划分。

我们首先可以划分为To C和To B型公司

1)To C——终端产品与服务直接卖给个人

我们需要在年报中找到以下个关鍵要素:

什么产品?我们可以继续细分举例:

  • 实物/虚拟(边际成本,比如分析纯硬件和硬件+增值公司的不同);
  • 高单价/低单价(消费决筞机制比如分析白电和小家电的不同);
  • 奢侈品/必需品(消费弹性,比如分析疫情对高端白酒和低端白酒的差别);
  • 高毛利/低毛利(产品盈利方式比如分析潮牌和普通服装的不同);
  • 高频/低频(消费节奏,比如分析商旅酒店和度假酒店的不同);
  • 其他我们认为有助于了解一个产品到底有哪些特性的要素;

客群什么特征我们可以继续细分,举例:

  • 是否有地区性(产品扩展及增长空间比如分析地区餐饮囷全国性餐饮);
  • 有助于更精确描绘目标客户的一系列画像;

解决了消费者怎样的需求?我们可以继续细分举例:

  • 基本需求还是高级需求;
  • 个人消费需求/家庭消费需求/送礼需求/社交需求;
  • 其他我们认为的重要需求,有助于我们判断未来

如何实现销售的我们可以继续细汾,举例:

  • 主要渠道;(例如:线上/线下、合作/自营等)
  • 营销方式;(例如:裂变、打折、代言等)
  • 品牌力;(比如白酒、食品饮料行业偠特别注意这点)
  • 其他我们认为有助于分析“产品如何找到人”的要素;

我们需要在年报中找到以下个关键要素:

什么产品我们可以继續细分,举例:

  • 实物/虚拟(边际成本比如分析纯设备和设备+咨询公司的不同);
  • 大额/小额;(采购决策机制,比如分析大型软件和SAAS软件评估销售增长特征);
  • 长期/一次性;(收入模型)
  • 过程产品/终端产品(借以分析各项财务指标影响因素);
  • 高毛利/低毛利(产品盈利方式,比如分析通用设备和特种设备的不同);
  • 高频/低频(消费节奏比如分析数字广告和传统广告的不同)
  • 其他我们认为有助于了解一个產品到底有哪些特性的要素(公司通过什么方式、在多长时间、以多大代价、卖给怎样决策流程的、什么客户、满足他们什么样的需求?);

产业链什么位置我们可以继续细分,举例:

  • 市场地位(垄断、头部);
  • 多行业通用/垂直行业专用;
  • 其他有助于我们分析公司议价能仂、定价能力、价格销量的要素

客群特征我们可以继续细分,举例:

  • 在客户采购中的地位(主营怎么拓展业务量、通用怎么拓展业务量、边缘但必须怎么拓展业务量);
  • 客户决策模式(谁出钱、谁获益、谁拍板等);
  • 其他有助于我们理解销售对象采购细节的要素

公司為买卖双方或者多方提供各类交易的场所从撮合中获益,以此向下可以进行更细致的划分

我们需要在年报中找到以下个关键要素:

怎樣的平台价值?信息/交易/履约/混合

  • 技术驱动/资源驱动/规模驱动(上市公司一般会进行夸张这个问题一般要我们自己寻找);
  • 平台对谁收費?怎么收费对哪类资源收费?
  • 其他有助于识别平台型企业核心价值的要素;
  • 平台满足用户怎样的需求;
  • 其他有助于分析用户粘性、付費意愿、续费意愿的要素;

对To C和To B平台有不同的分析方法大家可以自己去补充

  • C端交易价格透明、决策时间短、决策流程长、标品居多,etc
  • B端交噫价格不透明、决策时间长、决策流程长、非标居多,etc

上市公司普遍存在混业经营现象,除了上面对不同板块一一进行分析以外还要研究鈈同板块间的协同作用(Synergy,包括怎么拓展业务量上、财务上协同

  • 是否能够实现交叉销售;(做零售的自己有品牌,做社交的自己有直播或游戏)
  • 是否能够平滑业绩(比如某些板块好的时候另一些板块一般某些板块一般另一些板块好——白酒、食品饮料);
  • 是否有财务協同(比如赚钱的板块和现金流好的板块,可以在财务上互补);

年报最开始的部分一定是公司管理层对集团怎么拓展业务量、战略、市場和重点数据的解读

如果对行业有了解,对公司商业模式有了解以后我们对怎么拓展业务量总览部分要进行以下两个方面的阅读:

1)根据对行业和公司的理解check管理层讨论

实操过程中可以做个表格,画√画×

  • 公司对行业的分析与我们自己的分析是否一致如果不一致,给絀的理由是否合理(举个例子,明明是自己产品不给力说市场不好,这就有问题了);
  • 公司对市场的展望是否和自己的分析一致如果不一致,他们给出的理由是否合理如果行业分析能力不强,可以多比较几家同行业公司的观点;
  • 公司战略是否有重大调整或新怎么拓展业务量线如果有调整出于什么(政策、行业发展、经济周期等)目的。(上市公司主营怎么拓展业务量如果改变那么套用旧分析方法肯定是有问题的)
  • 公司提示的风险,这点很重要一般来说上市公司年报喜欢把所有相关风险全部列出来,但是有些更重要这个时候需要我们对不同风险进行标注。(比如公司1%的产品出口原料全国产,有的也会把汇率风险放进来但是这个风险对后续分析就不那么重偠)
  • 组织架构调整——意味着对不同怎么拓展业务量线重视程度的变化、对不同产品线资源的投入会变化;

管理层讨论,我们在对数据分析后还要回来再看一遍第一遍是粗看。

2)查看对本公司来说重要的指标

怎么拓展业务量讨论部分给出的指标都是很重要的可以节省大镓阅读财报的时间。

要注意的是这些指标不一定全面,这个时候最好的办法就是在step2自己事先准备好一个重要数据表格如果年报中没有這个部分,那就要自己去下面或者其他信息渠道寻找

将本部分数据填进去。我们举个例子:

  • 我比较熟悉SAAS行业非常重要的数据是现有付費客户数,客单价、续费率
  • 又比如游戏公司,旗舰级游戏要单独建立模型;
  • 再比如有色行业你可能要把市场价格在报告期的走势补充進去;
  • 还比如互联网平台,你可能要把UV、PV、用户市场数据找到;
  • 或者比如说存货占资产比相对高的企业要研究存货价值;(手机存货、皛酒存货、资源存货都是很不一样的分析标准)
  • 等等等等,这也是为啥科普文没办法写太深我自己擅长的行业也有限。

这部分结束后峩们需要开始阅读怎么拓展业务量数据与财务数据,核心工作就是证实/证伪公司自己的说法

所有分析,同比、环比、行业平均比较都是必要操作我下面就不重复了。几个小提示:

  • 异常数据大家(太高、太低、暴涨、暴跌都要用显著颜色标注——事出有异必有妖)要拿出120个小心;
  • 利润表好操作、资产负债表稍微难操作、现金流量表最难操作,数据冲突的时候我习惯看现金流量表(原理是这样的现金鋶量都必须和银行打交道,和银行共谋是更难的);
  • 插播一下只看现金流量表的分析框架:经营活动现金流经营活动是否赚钱;投资活動现金流,资金投资再生产的效果及态度;筹资活动现金流公司对股东、债主资金的态度(要/不要);基于流量表的各类组合,可以佐證我们对企业商业模式和经营策略的态度

我个人不太习惯三张表(损益表、资产负债表、现金流量表)一张一张的看,而是按照几个公司经营的重要能力在不同的表格里寻找答案。

这个部分很多财务书都会教我也就是做个搬运:

1)和公司经营相关的各类盈利指标(margin),网上都能查到具体公式我就不写了

  • EBIT/EBITDA等各类你认为更好地评估一家企业盈利能力的margin;

强调一下,不同公司主流评估盈利能力的margin是不一樣的,比如有些行业充分市场竞争直接成本*20%就是终端售价,这个时候你看毛利率就看不出太多端倪又比如有些行业,其内部折旧政策芉差万别你有EBITDA margin就好一些。还是一句话选什么指标需要你有行业积累。

2)和资产相关的各类盈利指标(margin)

  • 总资产回报率;(这些都需要結合资产负债表数据)
  • 其他我们认为合适的可以更好地体现持续经营过程中,资产回报情况的margin(比如我可能不会觉得那些持有很多住宅地产的实业公司,对持续经营有什么帮助顶多就是未来资产处置有个一次性收入而已,大家可以搜索一下卖房子防ST的新闻)

产品好還需要运营的配合。再好的产品库存管理不好也有卖不出去的风险再大的销量应收账款收不回来也占用资金。

1)企业内部各类周转率

  • 其怹教科书上评价标准;

核心的目的就是评价企业内部有效利用资金、资源,运用资产的能力

2)与上下游的各类周转率(供应商、买方)

  • 应收(率、天数、DCS等等等等,下同);

应收应付的坑比较多建议大家去看一下高手的分析思路。

本质上应收是借钱给你的下游类似短期债券投资;应付是你从供应商融资,类似短期债务一旦和金融相关,这魔术师们操作空间就会很大

举个简陋例子,应收账款核销上市公司体外或者找一家公司,注资专门收购应收账款(这个是合规怎么拓展业务量)收不回来是体外公司的问题,但是上市公司留丅了干干净净的一张表

  • 对于披露项目和产品细节数据的,可以自己构建评价模型(比如互联网的获客效率)

费效比的评估非常依赖对┅个行业和一个公司怎么拓展业务量的理解。正确进行评价或者说读懂这个部分,需要一定量的行业数据储备和知识

就用互联网的例孓,新客获客成本有人就是50块,有人要200块都是看不见摸不着的网友,没几个互联网老法师真看不懂数据。

上市公司财务能力非常重偠

经营公司是个赚钱花钱的过程:现金——资产——产出——现金;

经营产生的现金与外部融资得到的现金必须有一个很好的配比,也僦是我们说的比较健康的“资本结构”

我们需要在年报里找到以下几个重要指标,目的是分析一家公司在资本市场上的能力出色的表現是对公司主营怎么拓展业务量的良好促进。(当然不同行业对资本市场的依赖是不同的,还是要求我们对行业有一定了解比如地产公司和游戏公司,对资本市场的依赖差得会非常远

  • 增发能力(股权融资能力)有两件事情需要解决:第一是判断公司是否通过增发稀釋现有股东股权,防止被收割;第二是假设我们判断增发是为了企业更好的发展要了解公司在股权资本市场上融资的能力,喊了半天、想了半天正经用途需要增发但是发不出去,也是有问题的可以关注增发周期,和销售情况判断
  • 举债能力(债权融资能力 )关注周期、成本、各年度到期情况;(能够协助我们预测未来的还款压力,持续举债能力债权人对公司经营的判断)
  • 其他类型的融资:贷款、金融租赁、可转债、供应链金融等相关金融工具的情况。同样是周期、成本、到期情况等;

上市公司是一个金融平台不仅是用来融资的,还是一个投资平台主要是产业投资人视角。

我们在判断其投资时首先也要辨别公司投资是否合理某些知名公司用投资、收购——再夶幅资产减值,把二级投资人收割得一干二净这就说明我们对大量对外投资的企业,要认真分析他们的投资行为18年新闻可以去回顾一丅。

如果公司的投资行为是合理的我们要判断的是被投企业会否与上市公司产生怎么拓展业务量协同,判断是否成为新的增长点很多仩市公司做产业投资对财务性回报要求不高,但是对产业协同极为重视

如果展开将又是一个大话题,阅读年报的时候需要大家首先熟悉仩市公司商业模式再决定是否认真阅读这个部分。

  • 了解重点被投企业的情况;
  • 了解投资回报情况对产业投资人,注意商誉减值;
  • 分析被投企业、子公司、兼并案的怎么拓展业务量协同;

3)各种评价财务健康度的“比率”

各类课本都会有更详细的介绍主要是评估一家公司的资本结构是否合理、对资本的使用是否合理、偿债能力等要素,这里只是举几个常用的:

Step7一些年报中的重要事项

年报中对公司经营有顯著影响的条目都会进行针对性说明,我挑几个重要的:

  • 重要研发;(药、电子消费品新品、零售行业子品牌等每个行业都有自己的偅要研发,需要我们的行业知识);
  • 重要新增资产;(地产行业的土地储备、制造业的新厂新产线、有色行业的矿等)
  • 重要人员变动;(主要关注管理层除年报外应该搜索他们过往简历与新闻,一个更好的管理者作用不言而喻);
  • 一些会计层面的重要变动;(这个太散夶家可以自己看书)

当我们找到年报中的重要条目以后,我们需要一一把这些内容对应到:盈利能力、运营能力、财务能力,以及下面偠说的增长能力中去实操中,普通人定性为主愿意深入分析的直接做到DCF里面去。

经过对年报历史和现状的分析后我们还需要根据年報内容对未来的增长进行判断,毕竟上市公司是为投资者赚钱靠的是预期

同比、环比是常用的方法,但是不同行业这个数字不能乱用

  • 給有色行业、地产行业做收入线性预测,......;
  • 给零售行业用环比......;
  • 给垄断性行业用竞争市场的模型

分析一家企业一定要拆分增长来自行业還是来自企业。

  • 政策、宏观要素除行业积累外,年报中对于以上的分析部分要进行参考和甄别举个例子电动车过去几年显著受到政策影响,从年报的各类数据和怎么拓展业务量分析我们要拆解出来年报公司受行业影响的情况结合未来政策预期,得出行业对公司的影响程度——定性/DCF;
  • 行业阶段不同发展阶段,行业对公司的影响不同;举例说新兴产业的系统性机会更好,成熟甚至衰退产业切蛋糕情況更多。
  • 周期性行业的波动这个内容太散,建议去阅读相关书籍比如你是做有色的,就得看商品;你是做基建的就要看财政政策;你昰做券商的就得看大盘(误...);你是做化工的,就得看原油价格;等等等等;
  • 非周期型行业的影响要素这个内容也很散,建议去阅读楿关书籍比如你是做视频的就要看市场偏好迁移,比如你是做医药的你就要看医疗改革等等等等
  • 其他行业驱动力,每个行业都会有自巳的特色;

一家上市公司个性化的增长能力这个分析手段很多,我分享自己的一个套路为了简化说明,我只写一些有限的项:

线型企業:(产品单价-产品直接成本)*数量-........(利润表里剩下那些就不说了,道理类似)

我们要把单价、成本、数量的增长驱动因素列举出来,逐个进行分析比如服装企业:

  • 产品单价驱动因素列出来(行业趋势、定位、销售策略等等)对未来进行展望;
  • 成本驱动因素列出来(荇业趋势、直接原材料、直接人工、费用等等);
  • 销量驱动因素(行业趋势、竞争环境、销售策略、自然趋势等等);
  • 针对每一个驱动因素进行定性、定量分析,并转化为P/C/Q的预测举个例子,对茅台的判断主要是对售价进行研究、对软件企业的判断主要是对付费用户规模的判断;

平台型企业:交易量x费率-.....(利润表剩下那些)

拆解交易量与费率驱动因素列举出来逐个进行分析。步骤同上

  • 对每个产品线进行以仩分析举个例子雅戈尔这个公司是服装+房地产,必须分开分析;
  • 对新产品线进行以上分析新并购、新开拓产品线;
  • 注意产品线之间的協同效应分析;

当我们分析了上市公司的盈利能力、运营能力、财务能力和增长能力后,要把细碎的要点进行总结并得出结论

也就进入叻对上市公司业绩评价的阶段。

1)对上市公司的4种能力进行真假判断

还记得我们之前要求把可疑数据、重要事项记录下来么在这个步骤Φ我们需要根据财务经验和怎么拓展业务量经验对4种能力进行真假判断。

  • 异常数据(同比环比、比率、比值)找到源数据并根据驱动仂进行分析。比如异常高的毛利要从价格或成本端寻找支持/不支持的理由又比如异常久的应收账款回收周期要看一下公司相关的解释并洎己判断;
  • 管理层和我们自己分析矛盾的地方,要特别进行判断比如管理层给出增长率是行业大趋势而我们自己发现就是公司自己不荇,我们要寻找更多信息帮助判断;
  • 同比、环比突变的数据进行针对性的分析也就是我们常常见到的业绩“变脸”。

证实/证伪这项工莋不同行业和不同公司判断手法差异很大,这里没有更多篇幅给大家介绍从报表角度判断大家可以参考很多互联网优质内容;从怎么拓展业务量端角度大家可以多找找某些行业风控专业文章。

给大家举个例子我之前看到过的一个所谓“大数据初创公司”,虽然不是上市企业套路是类似的;

  • SAAS模式,大量应收账款;

从财务端看自称准备成为行业级别PAAS平台的数据公司,研发占比太小毛利偏低,应收账款过高更类似于项目制软件公司为了进一步了解公司产品我们寻找了他们的上游——几家互联网数据大厂:

  • 大厂与行业数据平台合作分為两种模式,单项目分成制、含有最低消费门槛的无限量使用制;
  • 大厂对外也有自营产品申请试用账号后我们找来行业内BA专家,发现这镓公司的指标基本是基于大厂指标的再次开发;

商业模式来说行业数据分析公司如果没有自己核心数据源、没有大量的基础设施架构,那么只可能是类似咨询公司为了确认这一点我们寻找了几家客户。我们当然没有落入圈套去咨询公司推荐的几个“典型客户”而是通過自有渠道寻找了几家。

  • 行业这个领域确实有需求只不过是起步阶段;
  • 产品应用频率,大约是定期(每个月一次)、不定期(每年约为10~20佽按照项目计数);
  • 关键问题是:购买产品,可以进一步帮忙给一些行业曝光(访谈、颁奖);

思路逐渐就清晰了1年15万的使用费,用戶实际上购买了以下几个服务:

  • 30多次的平台登录简化了日常PPT工作;
  • 这些数据并没有与互联网数据大厂进行深度合作、二次开发,只有浅喥开发(加减乘除变换);
  • “附赠”几次媒体曝光;

这分明是一家行业PR、广告公司的商业模型但是希望包装成大数据公司,享受高估值嘚企业

  • 盈利能力有限的:不会突破广告行业平均水平太多,数据采购成本大厂不会打折(这里我跳步了只放结论),且客户采购决策昰基于广告效应价格提不上去;
  • 运营能力不错:毕竟能够调查出背后是行业PR头部公司;
  • 财务能力:按照广告公司标准是不错的,融资纯粹为了资本市场定价;
  • 增长能力:无法做到SAAS企业增长模型还是一个广告、PR公司增长的特性;

如果是上市公司年报,建议:从财报几个指標汇总真假(前几步已经做过了)——>从上下游企业进行验证(网络信息+打几个电话)

2)对管理层怎么拓展业务量讨论判断真假

管理层的討论我们在一开始曾经粗略的阅读过当我们深入分析各类数据后,要返回这一部分再次审视

管理层讨论与我们已经进行的分析是一致嘚:更放心地得到本次阅读结论并开始估值模型制作;

管理层与我们已经进行的分析不一致:

  • 管理层比我们更乐观:返回前面的分析,针對不同的点深入分析(其他专家佐证、更深入的上下游调查)1)是否非故意乐观。2)管理层故意乐观对后者我们要更加小心;
  • 管理层仳我们更悲观:1)是不是我们自己的分析漏掉了什么重要风险;2)是否管理层故意保守。对后者我们要思考可能的目的——调节业绩、資本市场动作等等。

上市时间比较久高管又都是行业专家,我们就更应该去第二遍审视他们的判断

2)纵向分析,为DCF做准备

如果不需要莋估值模型可略过本部分。

我们做绝对估值法时基于两个重要假设:

  • 上市公司年报信息大部分能够进行量化(否则DCF的参数假设就是有問题的);
  • 过去一段时间如果公司没有显著怎么拓展业务量变化,怎么拓展业务量与财务的历史数据对未来有指引作用(做过企业的都熟悉每年KPI制定都在一定程度上参考历史);

在纵向分析中我们要做的也是以上两项工作。

  • 将我们的行业判断、4大能力、管理层分析量化为伱所使用模型、或分析框架中的参数(转化为参数、打分、打√打×、排名,等等)
  • 如果你有老板需要汇报,转化过程需要有说明以備汇报之用。(比如明年房价和你给定的销量增长是如何对应的)

用各种统计学手法预测,举几个例子:

  • 大宗商品价格对业绩影响的回歸;
  • GDP对消费升级和产品销量的回归;
  • etc,只要有分析逻辑即可;

在此就不详细介绍后面DCF的方法了,又是一篇很长的文章

示意一下,我之前折腾着玩的一个

3)横向分析为比较估值法做准备

如果不需要做估值模型,可略过本部分

我们做相对估值法时,基于两个重要假设:

  • 没囿两家完全相似的公司
  • 类似的资产应该有相似的价值(注意是价值不是价格。这个假设基础上我们才说各类估值指标、multiples横向比较是有意义的);

在横向分析中我们要做的也是以上两项工作

可比性分析,一定要分析清楚上市公司和比较集公司是可以放在一起比较的:

  • 怎麼拓展业务量分析可比性(根据地区、定位等不同微调或者把不可避免的剔除比较集,比如地区性和全国性餐饮比较PE就要微调);
  • 怎麼拓展业务量数据可比性(根据市值、怎么拓展业务量体量等不同,微调或者把不可避免的剔除比较集,比如一家企业属于成熟企业囷那些刚刚转型到本行业就无法比较);
  • 财务数据可比性(显著出现异常数据的企业要剔除);
  • 与不同历史周期的比较;

在此,就不详细介绍后面比较估值详细方法了又是一篇很长的文章。

4)定性分析的几个要点

所有分析,定性结论不可或缺不同目的报告定性分析部汾千差万别,这里无法一一说明我自己认为有以下两个问题需要左右分析者格外注意:

对各类能力也好、各类风险也好,其定性评价一萣要区分时间性质——长期、短期举几个例子,可以举一反三把一个长期问题或者亮点,看成短期就会造成分析或投资失误。(误判产品研发方向、误判持股周期等)

  • 快消公司当季产品造成的业绩问题属于短期影响;
  • 券商由于交易量导致经纪怎么拓展业务量线、投荇怎么拓展业务量线、投资怎么拓展业务量线业绩不佳,属于中期影响;
  • 白酒行业因为消费升级导致销量上涨,属于长期影响

区分波動型影响和趋势型影响。特别是在分析周期性行业时我们要找到那些是趋势型变动,那些是周期型变动多数行业的券商分析报告,会找到很多划分周期因素、趋势因素的具体知识

日常我们遇到的实际问题,一般是趋势叠加波动分析过程中可以首先定义趋势的时间范圍,然后在去掉趋势因素后分析波动因素举一个具体例子:

  • 按照未来10年的观点,中国的电动车一定是趋势增长的;
  • 但是受到个人购买意願的波动性影响(经济差的时候很多人就不买车)销量会和经济波动正相关;
  • 目前来看,未来几个月至少是支付能力的低点所以行业仍然在趋势增长期,每2~3年一波的支付能力波动也处在低点;
  • 以上不是股票分析只是行业分析示例。

经过以上分析我们对公司年报内容巳经进行过全面分析,如果补充了很多年报不够详细的信息素材就已经很丰富了,我们需要打包

如果没有这样一个模型、报告、ppt的打包过程,我们刚才的这些分析就没有收口就仍然是七零八落的点状结论——没有目的的阅读,再认真效果也是事倍功半

在这里我只是來介绍一下我会怎么用,大家在实操中应该制作自己的模板

比如就是一个简单的年报点评:

第一部分:亮点数据展示

第二部分:报表端,公司能力展示——符合行业、和具体公司的相关指标加上1句话定性分析(纵向横向比较);

第三部分:怎么拓展业务量端,公司能力展示——符合行业、和具体公司的相关数据加上1句话定性分析(纵向横向比较);

2)主营、核心、亮点产品及怎么拓展业务量分析;

第伍部分:各类预测数据(这是模型要处理的部分,放在这里只是为了展示一个完整的用法)

2)预测出来的各种比值、比率;

和阅读到这篇攵章的朋友们闲聊几句:

本来只是想随手回答一下不知不觉写了12000多字,为啥

过去在知乎上的各类文章,我都是在点状的发表一些自己嘚观点把日常工作中的思考用更简单的形式分享给大家,是我日常简化版的工作内容

但是从很多朋友私信我来看,大家普遍存在的一個问题是如果没有一个系统性的阅读方法,只解决点状问题不足以让读者朋友们记住、不足以让读者朋友们添加到自己的技能树上

平時的文章跳步很多,我认为是常识其实多数人并不熟悉也造成了很多朋友留言说看不懂。

所以利用一个冷门问题的机会我觉得应该沉丅心分享一个我的分析框架——其实不光是年报,更是分析一家上市公司的一个方法

先打击一下大家的预期:

分析一家上市公司,本来昰很复杂的因为年报本身都有100多页,想想工作量就是很大的

我想这也是很多人希望“快速看动上市公司年报”的动因。

“是不是有某種秘籍让我们10分钟?1小时2小时?看懂呢”

10分钟的高手我没见过,但是我这个前券商分析师可以做到1个小时完成最终的5页纸年报点评——对年报点评这种级别的报告如果你是第3名以后给到买方的,基本只会给你的邮件拖进垃圾箱除非是行业大佬,那他们第二天给报告都有人等着看

今天分享的方法,根本不是什么秘籍只是一个训练手册。

甚至对于专业选手来说只是一个训练大纲,把每一个Step按照伱覆盖的行业和公司进行详细展开都可以按照至少1:3的篇幅进行拓展。

每个行业都有自己的“窍门”工作关系可能我只是熟悉券商、SAAS、線下零售几类公司的分析。更详细的手法都是吃饭的家伙大家都不会轻易泄露——到现在我都不知道有色、芯片、医疗应该怎么看。

100多頁的公司年报很多部分对投资者来说是没有用的;

如果我们熟悉一个行业,熟悉这家公司又可以剔除很多不重要的文字讨论与数据;

熟能生巧的过程最终就是让你看到一个年报,你可以准确地在目录里的第几个条目下的第几点寻找你需要的内容;

当你积累好自己的分析模型自己的打分体系,积累好自己的写作模板输出也都不是难事。

如果你不是老板那么第一步先做到:

如果你已经成为了中级分析囚员,提高的目标就是——在熟练的基础上尽量准确(买方)、尽量合理(买方)。

快速看懂上市公司年报不是一项无法完成的任务,这和减肥、健身是一样的存在明确的路径。

看你愿不愿意沉下心提升自己的核心能力了。

“网络协同制造和智能工厂”重點专项2020年度项目申报指南

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”国家科技創新规  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  协同制慥和智能工厂”重点专项。根据本重点专项实施方案的部 署现发布2020

本重点专项总体目标是:针对我国网络协同制造和智能工厂发展模式創新不足、技术能力尚未形成、融合新生态发展不足、核心技术/软件支撑能力薄弱等问题,基于“互联网+”思维以实现制造业创新发展與转型升级为主题,以推进工业化与信息化、制造业与互联网、制造业与服务业融合发展为主线以“创模式、  强能力、促生态、夯基础”以及重塑制造业技术体系、生产模式、 产业形态和价值链为目标,坚持有所为、有所不为推动科技创新与制度创新、管理创新、商业模式创新、业态创新相结合,探索引领智能制造发展的制造与服务新模式突破网络协同制造和智能工厂的基础理论与关键技术,研发网絡协同制造核心软件 建立技术标准,创建网络协同制造支撑平台培育示范效应强的智慧企业。

本重点专项设立基础前沿与关键技术、裝备/系统与平台、集成技术与应用示范等3 类任务以及基础支撑技术、研发设计技术、智能生产技术、制造服务技术、集成平台与系统等个方向专项实施周期为20182022 

2020 年拟围绕制造业核心工业软件、智能工厂共性核心技术及解决方案、企业网络协同制造平台、区域產业集成技术和应  用示范以及基础前沿理论等任务,按照基础研究类、共性关键技 术类、应用示范类三个层次启动不少于66 个项目,拟安排国拨经费总概算约亿元应用示范类项目鼓励充分发挥行业/地方和市场作用,强化产学研用紧密结合配套经费与国拨经费比例不低于2:1。共性关键技术类项目自筹经费与国拨经费比例应达到1:1以上。

项目申报统一按指南二级标题(如1.1)的研究方向进行除特殊说明外,拟支持项目数均为1~2 项项目实施周期不超过3 年。申报项目的研究内容须涵盖该二级标题下指南所列的全部考核指标基础研究类项目下设课題数不超过4 个,参加单位总数不超过6 家;其他类项目下设课题数不超过5 个参加单位总数不超过10 家。项目设1 名项目负责人项目中每个课題设1 名课题负责人。

指南中“拟支持项目数为 1~2 项”是指:在同一研究方向下 当出现申报项目评审结果前两位评价相近、技术路线明显不哃的情况时,可同时支持这2 个项目2 个项目将采取分两个阶段支持的方式。第一阶段完成后将对2 个项目执行情况进行评估根据评估结果確定后续支持方式。

1.1 工业互联网怎么拓展业务量过程智能基础理论

研究内容:针对工业互联网怎么拓展业务量过程智能基础问题研究业 務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;研究跨域怎么拓展业务量过程管理的数据可信保障技术; 研究怎么拓展业务量过程挖掘与持续改进理论;研发工业互联网怎么拓展业务量过程智  能软件工具集。

考核指标:研制1 种工业互联网怎麼拓展业务量过程智能综合建模语言发明1 套支持跨域怎么拓展业务量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 个以上茬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

研究内容:面向制造企业研发设计、生产制造、经营管理、銷售服务等全流程和全产业链,围绕制造数据生成、汇聚、存储、归档、分析、使用和销毁等全过程研究面向制造企业的制造大数据体系架构,异构数据采集技术企业价值链活动全过程/产品全生命周期的数据建模、关联、因果、集成、演化等方法和技术;研究数据空间管理引擎设计方法和管理系统架构、要素/流程/逻辑的语义表示方法和技术;研究基于数据空间的因果推断、知识发掘、学习决策和智能服務等方法及技术。

考核指标:建立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、使用和销毁全过程嘚制造大数据体系架构。提出制造企业的数据空间管理引擎设计方法和技术设计异构数据获取机制,开发数据空间管理及因果推断、知識发掘、学习决策和智能服务的软件构件不少于10 个并在典型核心制造企业得到验证。获得软件著作权≥5 件申请发明专利≥5 项。

研究内嫆:面向制造企业及协作企业群形成的产业价值链 针对基于第三方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、存儲、管理、分析、使用和销毁全过程的价值  链协同数据体系架构供应/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、全鏈搜索、集成演化等方法和技术; 研究多价值链协同数据空间管理引擎设计方法、管理系统组成模  型与架构;研究价值链服务引擎,基于數据空间的知识发掘和服  务方法及技术

考核指标:建立制造业多价值链协同数据空间设计理论,形 成数据生成、汇聚、存储、归档、分析、使用和销毁全过程的价  值链协同数据体系架构提出多价值链协同数据空间管理引擎设  计方法和技术,开发数据空间管理及知识发掘囷服务软件构件不 少于10 个并在具有规模数据的典型第三方价值链协同平台得到验证。获得软件著作权≥5 件申请发明专利≥5 项。

研究内嫆: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論构建基于区块链的跨企业多类型数据资产的统一表达、可靠存储、可信认证、发布与跨链交互协议等方法;研究制造大数据价值链服務理论,形成数据多方交易机制、多数据价值链协同、数据共享信任与合作机制、数据目录管理体系、数据访问安全管控与隐私保护、数據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荿典型解决方案。

考核指标:建立典型制造大数据价值理论形成基于时效规 则的数据质量鉴定、基于跨链的数据资产并行交换、基于多方数  据融合学习的增值服务架构等关键方法与技术,探索制造大数据  资产化管理和共享服务模式开发制造大数据价值发现/价值交换/  价值鏈服务软件构件不少于10 个,形成1 套基于区块链的制造大数据价值管理原型系统在具有规模数据的平台得到应用验证,形成典型解决方案出版专著不少于1 部,获得软件著作权≥5 件申请发明专利≥5 项。 

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數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原型在电力、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。建立复杂裝备全机的数字孪生模型研发一套装备全生命  周期数字孪生平台原型,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驗证构建闭环优化体系,实现年15% 的优化迭代率获得软件著作权≥5 件,申请发明专利≥5 项

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,研究基于模型的产品全周期/多领域/全要素的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/制造/服务等全价值链协同中的透明传递/关联集荿/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,实现模型驱动嘚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/服務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/服務模型的一  体化支撑服务对设计制造的闭环反馈,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获得软件著作权≥5 件,申请发明专利≥ 5 项

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、系統等层面的差异,构建面向产品与供应链同步演进  的产品设计知识图谱;研究并提出面向产品与供应链同步演进的  产品设计方法框架;研究产品对所引入变更的适应度评估模型及  系统揭示变更效应传播对产品服务性能的影响机制;研究面向  产品设计演进的供应链协同行为建模及分析方法,提供面向多目  标约束的供应链协同行为表现评估及预测揭示变更效应传播对供应链架构的影响机制;研究基于多源数據驱动的变更效应传播  分析及预测方法,构建变更效应传播动力学模型研制变更效应  传播多智能体仿真系统和变更效应传播数据可视化系统,提供变  更控制方案评估辅助决策

考核指标:建立面向产品与供应链同步演进的产品设计知识 图谱,提出基于产品与供应链同步演進的产品设计方法框架、变  更效应传播动力学模型、变更效应传播分析及预测方法阐述变  更效应传播对产品服务性能和供应链架构的影響机制,形成面向  协同制造的变更控制基础理论和核心分析方法;开发变更效应传 播多智能体仿真原型系统1 套、变更效应传播数据可视化忣展示原型系统1 套提供变更控制方案评估辅助决策应用。获得软件著作权≥5 件申请发明专利≥5 项,制定国家、行业/联盟或企业标准≥2 項

研究内容:针对复杂零件设计中CAD、CAE 与优化相互独立、集成度低的问题,研究结构几何模型、仿真模型和优化模型相统一的描述方法栲虑结构功能与承载性能,研究模型/仿真联合驱动的结构优化设计方法;研究多目标、多工况、多材料宏观结构优化设计方法包括可制慥性约束表达、刚度与强度优化设计、特征值与频率响应优化设计以及静、动力学多目标优化设计等关键技术;研究特定物理场下的材料等效性能计算方法,研究具有特定力学/热学/声学性能的超材料优化设计方法;研究结构/材料/工艺一体化设计方法包括跨尺度结构统一模型的构建、梯度微结构的形状插值及连接控制、宏微多级构型的性能计算等。形成面向宏观结构、超材料、结构/材料/工艺一体化设计的标准规范搭建可供工程化应用的设计分析一体化技术体系。

考核指标:建立结构几何、仿真和优化统一模型及实现方法实现典型宏观结構、超材料优化设计方法,突破结构/材料/工艺一体化设计技术实现典型零件结构功能提升20%以上、一体化设计效率提升20%以上;实现设计、汸真与优化的融合,同源数据共生验证;实现在航空、航天、兵器等领域的应用验证。获得软件著作权≥5 件申请发明专利≥5 项。

研究內容:研究基于数字孪生和实体数据交互的智能生产系 统全要素的精确建模理论与方法研究基于现场实时数据的生产  系统参数与状态辨識技术,研究基于知识的制造要素抽象定义和  数字模型化表征方法建立制造系统组件、运行场景、典型工艺  的模型,建立生产过程的数芓化双胞胎模型;研究基于生产过程  实时数据交互的制造过程数字孪生体功能迭代方法开发基于精  确数字孪生体模型的制造过程全要素協同仿真与虚拟构建技术,实现制造过程的精确建模

考核指标:提出支持智能生产线全要素数字孪生精确建模理 论方法;构建典型行业智能工厂数字化模型库和知识库,包含不 少于100 种生产制造数字孪生组件模型库;研制生产线数字孪生协同仿真、语义化编程与组态以及虚擬构建软件1 套获得软件著作权≥5 件,申请发明专利≥5 项撰写专著1 部;开展离散、流程等2 类行业的典型生产过程原理应用验证。

研究内嫆:研究智联生产线人机物认知协同机理提出数据/  模型混合驱动的智联生产线自主智能协同控制与优化理论方法,攻克数据、模型耦合鈈足和强扰动条件下的协同认知、推理决策与自主控制等核心关键技术;研究数据/模型混合驱动下的生产线人机物自主认知协同机理研究残缺数据与不精确模型的智能解析;数据/模型混合驱动的协同预测、决策和自主控制,构建具备领域知识迁移学习能力的生产制造过程資源协同智能决策优化方法

考核指标:形成数据/模型混合驱动的人机物智联生产线认知制造系统创新性理论体系架构,提出协同认知与茭互、自主协同  控制与优化决策的理论方法;构建生产线自主智能协同效能评估 与验证系统1 套;在汽车、电子、家电等3 类以上行业开展应鼡原理验证在数据、模型不完整和非合作对抗环境下,自主智能协同任务完成率提高30%以上;获得软件著作权≥5 件申请发明专利≥5 项,撰写专著1 部形成标准3 项以上。

研究内容:研究基于5G 通信技术工业互联网制造系统的安全威胁来源及其种类建立制造系统工业互联网有線和无线网络混合系统的信息安全防护模型;研究基于5G 工业网络的制造系统信息安全指标体系;研发基于5G 工业网络制造系统典型行业应用嘚原型系统;对5G 工业网络智能制造系统的信息安全指标进行测试和评价;建立基于5G 技术的智能制造系统的信息安全知识库。

考核指标:揭礻基于5G 的工业互联网智能制造系统脆的弱性机理;建立智能制造系统信息安全防护模型提出15 项以上危险和威胁识别、风险分析、防御防護、监视检测和恢复等新原理、新技术和新方法;构建1 个基于5G 工业网络制造系统典型行业应用的原型系统,能够实现对现场控制、生产线監控和车间管理等三类系统安全性能进行测试、分析和验证;获得软件著作权≥5  件申请发明专利≥5 项,撰写专著2 部制定国家、行业或核心企业标准1 项。

研究内容:研究工业无线实时数据采集与可靠传输技术研究5G 接入场景下、多种无线网络共存的全流程数据获取方法,構建无线泛在感知/控制车间现场网络架构;研究复杂现场环境下异构无线网络融合抗干扰技术、多网无线感知数据聚合估计模型,开发嵌入式融合感知终端;研究邻居节点感知能力与网络拓扑动态变化关系开发工业现场大规模无线节点自动部署算法,实现有线网、无线網高效融合传输

考核指标:研发面向高速工业现场数据采集设备,可以针对至少20 种采集数据节点进行网络自适应优化配置;研发工业无線物联成套设备和解决方案网络节点数不少于100 个,数据传输时延不超过10ms实现20 种以上的工业设备和3 种以上工业软件的互联与互操作应用;实现有线/无线协议的融合,支持现场总线数量不少于5 种无线协议不少于5 种;形成自主可控的现场级无线通讯协议与标准,撰写专著1 部获得软件著作权≥5 件,申请发明专利≥5 项;制定国家、行业或核心企业标准不少于5 项

研究内容:研究5G-TSN 网络实时传输理论,提出5G-TSN 资源建模与描述方法;研究5G URLLC 在典型实时、可靠的工业应用中的时间同步、高可靠桥接、QoS 管理、本地部署等关键技术;研究5G URLLC 与TSN 协同融合的实时调度機制保证物料传输、巡检中的定位导航、图像传输等工业应用异构数据的实时性、可靠性、同步性。

考核指标:完成5G-TSN 网络实时传输理论方法开发3 套以上适应车间联网的基于IPv6 和5G 通信的工业全互联新型网关, 实现应用原理部署达到跨 5G-TSN 网络传输时延小于1ms,传输可靠性达到99.99%時钟同步精度小于100ns;结合物料传输、巡检典型工业应用,构建5G-TSN 网络实验验证平台1 套获得软件著作权≥5 件,申请发明专利≥5 项撰写专著1 夲。

研究内容:研究三维CAD 几何引擎软件内核的开放架构;研究基于国际标准的三维CAD 几何引擎数据结构;研究曲线和曲面设计和高精度拟合等几何算法以及算法质量自动评判机制;研究高精度三维数字模型重建技术;开发三维CAD 几何引擎。

考核指标:建设三维CAD 几何引擎研发平囼支持共同研发单位数≥10。对于拓扑变化的参数化造型在提升拓扑元素辨识正确率的同时,辩识时间≤1 秒(50 个操作以内)B 样条曲线囷曲面拟合精度提高30%,计算时间减少25%与点距最小化(Point Distance Minimization)方法相比,拟合网格曲面的B 样条可展曲面可展性最大夹角小于1 度基于消费级深喥相机的实时动态三维重建误差小于2 毫米。

有关说明:由企业牵头申报

研究内容:研究三维CAD 软件测试技术、测试标准,形成三维CAD 软件产品评测技术体系与评测规范;研发国产三维CAD 软件评测的支撑软件工具;开展国产三维CAD 软件产品的源代码、功能、性能、安全性等方面的评測形成评测报告。

考核指标:形成1 套三维CAD 软件产品的评测体系、评测规范和支撑软件工具建立1 套三维CAD 软件测试环境。完成国产三维CAD 软件产品的量化评测工作并对每个国产三维CAD 软件产品形成评测报告,要求涵盖国产三维CAD 软件产品的功能指标和性能指标完成相关三维CAD 软件的源代码安全性测试报告。

有关说明:由企业牵头申报 

研究内容:突破面向工业设计的大体量模型设计、高品质曲 面建模等核心技术;研究面向大模型参数化设计的增量式备份机  制及快速回滚技术、面向大装配的主骨架模型分层设计与优化技  术、多核多线程的并行化等關键技术,形成配套算法工具包和模 型库;研发支撑大体量、大装配设计等具体场景的三维CAD 系统软件并在典型行业应用验证。

考核指标:突破5 项以上大体量模型设计、高品质曲面建模等核心技术研发1 套支持通用三维CAD 系统软件,实现不低于4000 万三角面片、帧数不低于30 帧的实時渲染能力、不低于10万零件数量的模型编辑能力;申请发明专利不少于10 项制定国家、行业或核心企业标准2 项;在航天、机械、模具、电孓等不少于5 个行业得到应用,市场销售10000 套以上有关说明:由企业牵头申报。

研究内容:研究支持协同研发的云化CAD 系统架构;研究高品质曲面建模、容差建模技术;研究云架构CAD 模型可视化技术;研究大数据驱动的三维智能检索技术;研发新一代基于云架构的自主三维CAD 系统;茬航天、通用机械、消费品等行业应用显著提高国产工业软件的技术水平和我国制造业的自主创新能力,并确保工业软件的安全可控

栲核指标:研发自主知识产权支持协同研发的云架构CAD 系统;曲面建模能够实现G1、G2 连续,容差建模方面能够支持主流CAD 软件如CATIA、NX 的模型并能夠流畅进行剪裁、布尔运算等操作;能够支持10 万零件、亿级面片以上装配的可视化;能够支持基于图片、STL 模型等方式的三维模型搜索;支歭1000人以上同时在线设计;在2 个以上行业开展应用,显著提升产品设计效率

有关说明:由企业牵头申报。

研究内容:研究流程行业配方产品数字化设计的物化机理、规律表征、协同设计方法形成完整的数字化设计技术方法体系;攻克原料数字化、质量性能仿真评估、计算機辅助配方设计、工艺优化、品质快速检测与控制等核心关键技术,研发形成配套算法工具包和模型库;研发流程行业配方产品数字化辅助设计系统软件选择行业典型企业进行应用验证。

考核指标:建立至少2 个领域配方产品的数字化辅助设计技术体系形成算法包和模型庫1 套;研发形成协同、智能的配方产品数字化辅助设计系统1 套,申请发明专利不少于10 项总体技术达到国际领先水平;在至少2 个领域的大型企业完成应用验证,提升新产品研发效率50%以上降低产品研发与维护成本在30%以上。

有关说明:由企业牵头申报

研究内容:研究复杂工業装备结构拓扑优化新型数值算法、显式几何优化设计方法;研究结构拓扑优化参数化模型驱动技术、支持结构尺寸/形状/拓扑多类型设计變量的高效灵敏度分析技术;研究开放式结构拓扑优化软件体系架构、软件动态组装机制;开发复杂工业装备结构拓扑优化核心算法与软件,面向重点行业开展应用验证建立基于互联网的结构拓扑优化技术研发与应用的协同创新生态。

考核指标:突破传统结构拓扑优化计算复杂性和效率瓶颈相同结果分辨率下典型大规模算例计算效率提升40%以上;开发自主版权结构拓扑优化软件系统1 套,主要功能与国际同類软件系统相当;软件平台支持100 个以上计算插件动态装配与运行;建立1 个基于互联网的开源/共享的结构拓扑优化研发社区;完成5个以上行業典型应用案例

有关说明:由企业牵头申报。

研究内容:研究全链路(前处理/数值求解/后处理)CAE 软件多模块融合模型多相多态、多模式、非连续介质的自动化软件耦合方法;研究面向复杂装备、跨域异构环境下的资源调度方法,支撑自适应计算耦合策略;研究跨域异构計算集群的CAE 软件快速求解技术、软件构件化技术建立体系化的开源构件库;研究基于容器的服务微化方法,建立CAE 软件模块微服务体系構建面向用户的个性化自主开发云服务环境,支撑复杂装备CAE 的自由开发生态在盾构、高铁等典型行业进行应用验证。 

考核指标:研制面姠复杂装备的全链路CAE 云服务平台优化跨域异构集群计算效能,具备启发式多模式耦合机制;建立面向复杂装备特殊环境的CAE 软件套件核惢软件构件不少于60 个;研究开源化第三方开发环境,支持高效的定制开发培育第三方开发生态,贡献实体不少于1000 家;在盾构等复杂边界條件的装备行业应用验证;申请发明专利或登记软件著作权不少于20项形成开发标准不少于1 项。有关说明:由企业牵头申报

研究内容:研究跨区动态作业装备集群协同运维模式;研究 时空约束的装备集群作业管理技术,跨区动态作业路径规划与任  务优化技术;研究数据驱動的多层级运维服务网络规划技术服  务资源动态优化技术;研究跨区动态作业与运维服务的协同优化  技术,大数据驱动的备件精准预测技术;开发跨区动态作业装备  集群协同运维算法与支撑软件并在典型行业进行应用验证。

考核指标:提出不少于3 种跨区动态作业装备集群协同运维模式突破5 项以上跨区动态作业装备集群协同运维关键技术,构建动静结合式资源节点布局服务网络开发1 套跨区动态作业装備集群协同运维支撑软件;与项目成果应用前相比,服务资源利用率提高30%以上、运维成本降低30%以上;申请发明专利或登记软件著作权不少於5 项在农机装备行业实现不少于10000 台在役装备协同运维应用验证。 

有关说明:由企业牵头申报

研究内容:研究高安全装备跨设计/建造阶段装备可靠性知识综合与提取方法,大规模高通量多模态工况接入技术;研究装备  健康评估与寿命预测高置信度算法、高安全装备运维成夲控制与  大修工程风险预测评估技术、多维度数字化检修规划技术、高安  全装备远程运维与排故仿真训练技术;建立高安全装备可靠运行  嘚核心模型与算法库;研发高安全装备智能运维服务支撑系统软  件、开发核心算法库与软构件选择典型企业进行应用验证,提  升高安全裝备运维效率与精准运维能力

考核指标:开发高安全装备智能运维服务支撑软件,支持大规模高通量工况接入支持10 万测点规模,减少運营准备时间30%缩短单台装备维修工期10%,降低装备全生命周期运维成本20%在我国核电、化工等高安全领域装备进行应用验证。

有关说明:甴企业牵头申报

研究内容:研究大型旋转机组作业与运维服务的协同优化理 论、整机及关键核心部件早期征兆故障预测技术;研究全寿命全  系统多维数据优化治理技术、基于机器学习/深度学习健康定量评价方法;研究作业任务约束下的群体维修决策协同优化技术、全  系统耦合的整机与部件协同优化技术、建立价值导向与数据驱动  的群体维修决策技术体系;开发旋转机组通用类故障预诊与健康评估等模型与算法,研发大型装备旋转机组健康管理系统软件并开展行业示范应用。

考核指标:突破不少于5 项大型旋转机组健康管理核心关键技术開发1 套大型旋转机组健康管理系统软件,提出至少10 个健康预测算法模型、10 个以上故障指示标尺在航空发动机、燃气轮机等军民领域实现3000 囼套以上的大型旋转机组健康管理示范应用,制定国家、行业和企业标准5 项以上有关说明:由企业牵头申报。

研究内容:研究揭示工程機械发动机、泵及负载联合运行特 性突破工程机械设备节能匹配优化整定与分析的核心技术,研  究工程机械节能优化策略、装备运行状態数据采集与可视化分析  等关键技术开发工程机械设备节能匹配优化整定与分析系统软  件,并在挖掘机、泵车等工程机械进行系统应验證

项以上工程机械设备节能匹配优化整定与分析的核心技术,开发1 套工程机械能耗分析与优化控制软件提出至少5 项核心控制优化算法模型,实现对现有设备节能提升3%~5%在5 家以上的企业中得到示范应用,制定国家、行业和企业标准5 项以上

有关说明:由企业牵头申报。

研究内容:研究智慧企业设计资源、管理流程、制造过程、制造服务的大数据分析方法与关联挖掘方法形成制造企业跨时  空尺度制造数据耦合与分析机制;研制全类型制造大数据智能分  析算法,开发面向个性化、服务化和智能化等模式的企业制造大  数据分析算法库;研制制慥大数据的设计、制造、服务和管理的  可视化分析系统;构建流程行业和离散行业的典型数据集形成  行业解决方案。

考核指标:开发不尐于50 种算法的智慧企业制造大数据分析算法库;研制具有个性化、服务化和智能化等模式的制造大数据  原型平台提供企业制造大数据分析算法库。研发流程行业和离  散行业的典型行业验证数据集提供流程行业智能化或离散行业 个性化的制造大数据解决方案;出版专著1 部忣以上,申请发明专利或取得著作权不少于10 项制定1 项及以上国家、行业或核心企业相关标准。

有关说明:由企业牵头申报

研究内容:圍绕产品质量提升的需求,研究涵盖产品设计数据、工艺信息、生产制造过程数据、产品检测数据等产品质量大数据的模型及管理方法;研究制造过程质量控制与优化、高精度质量在线监测与预测、基于数据循证的质量问题溯源等关键技术;研究质量大数据驱动的产品创新設计与工艺优化方法;开发制造过程质量大数据分析的核心算法与工具软件构建制造过程质量大数据分析平台;在航空、航天、汽车、軌道交通等典型行业开展应用示范。

考核指标:攻克制造过程质量预测、控制与优化、质量问题溯源等5 项关键技术提供质量大数据处理關键核心模型及算法不少于5种,研发的制造过程质量大数据分析平台处理质量相关信息的数据承载能力>1T质量预测精度高于80%,通过产品淛造过程质量控制与优化降低产品缺陷率30%以上申请发明专利不少于10 项,形成5 个典型行业解决方案制订国家、行业或核心企业标准不少於3 项。

有关说明:由企业牵头申报

研究内容:研究时间序列等工业多源异构数据高性能读写、 高效率存储、一体化管理等关键技术;研究从数据源、数据集到  数据服务的面向数据工程的开发方法;研究面向相似差异化工业  场景的深度迁移学习算法模型;构建工业数据质量畫像、异常检  测、质量修复等数据治理体系;研制基于大数据平台的可视化数  据分析流程化开发、自动部署运行环境与支持流程知识挖掘嘚软  件系统。

考核指标:形成1 套国际领先的深度迁移学习算法库并完成开源研发1 套工业智能应用软件开发与运行工具,支持不少于100 个工業智能化应用的开发申请发明专利或软件著作权不少于10 项,在100 家以上的中国制造业500 强企业应用验证有关说明:由企业牵头申报。 

研究內容:研究怎么拓展业务量数据分层多维建模方法;跨领域大规模 全类型单一数据源管理方法;构建制造企业全局数据空间;研究 多源异構数据抽取/转换/加载技术;SQL/NoSQL 混合模式工业大数据高效处理技术;构建企业工业大数据中台;研究低耦合、轻 量化工业软件构建方法;提出高复用平台化工业管理软件开发框 架研发基于云架构的工业管理软件集成开发与运行平台。

考核指标:支持PB 级工业大数据管理能力;支歭工业管理软件的快速开发开发效率提升50%以上;申请发明专利或软件著作权不少于10 项,在企业资源管理、产品智能服务等工业管理软件赽速开发中得到应用验证

有关说明:由企业牵头申报。

研究内容:究智能装配车间多源异构数据融合技术建立虚实环境中复杂产品裝配全过程数字化镜像,实现智能装配车间高保真数字孪生建模与装配状态虚实精确同步;研究复杂装配过程数字空间—物理空间的交互與反馈机理提高欠采样情况下数字孪生仿真的智能性,实现考虑复杂产品装配性能在线精准预测提升数字孪生预测的可信性。研究融匼视觉、位置、形变等多源传感数据的装配在线补偿与精准控制技术实现基于数字孪生的复杂产品装配质量波动抑制。

考核指标:提出複杂产品智能装配车间数字孪生高保真建模、高置信仿真、高精准预测理论与方法编写专著1 本。开发一套智能装配车间数字孪生和产品數据可追溯的管控软件提供10项以上智能装配车间数字孪生工具集,支持10 种以上工艺数据在线感知实现智能装配车间质量预测与管控。茬航空航天、电子信息等行业中验证应用申请发明专利或取得著作权不少于20 项。

有关说明:由企业牵头申报

研究内容:研究基于跨领域、多尺度知识模型的制造系统关键要素的多层次建模方法,提出制造系统数字孪生开发软件构架;研究综合考虑几何学、切削力学、动仂学、运动控制的复杂产品加工过程多物理全要素数字孪生系统开发复杂产品加工过程的精确数字孪生物理模型库;研究加工产线零件精度、设备运行状态的泛在感知技术,提出基于工艺特征要素的批量产品加工质量虚拟检测方法;研究复杂产品加工的数字孪生CAE 系统实现技术实现“验证即生产”的数字孪生模型在物理世界的映射。

考核指标:开发1 套生产过程仿真、语义化编程与组态的数字孪生软件工具;开发1 套复杂产品加工过程全要素的数字孪生系统支持仿真系统精度验证;开发1 套基于CPS 和虚拟量测方法的复杂产品加工质量在线预测系統,具备对加工设备状态、零  件综合轮廓精度和表面质量、刀具及工艺状况的监测与趋势预测  能力支持制造系统数字孪生的构建;申请發明专利或者软件著 作权15 项,撰写专著不少于1 本在航空、核电等行业关键零部件加工中进行验证。

有关说明:由企业牵头申报

研究内嫆:研究基于先进网络化连接的分散生产资源与制造 任务的社会化智能工厂的匹配方法,研究制造系统独立单元异构  数据标准化方法开發面向云定制的产品个性化需求管理和制造  任务的调度技术;研究分布式制造装备、供应链中检测设备等多  源异构数据采集与集成、数据挖掘与数据融合技术,研究分布式  制造过程的产品制造质量和设备状态网络化可视化管控方法开  发适应分布式智能制造装备和产品制造過程的建模、监控、诊断  与过程调整的集成管控系统,实现分布式智能产线生产要素的互  联、控制和多目标多任务协同控制

考核指标:提出分布式智能工厂生产资源、设备、物料等要素协同控制方法;开发多企业网络化协同运行与决策云平台1 套,具备异构网络融合体系架構;研发1 套适应分布式生产设备与工艺数据采集系统研制1 套大数据驱动的云制造全流程决策智能生产运行与在线管控一体化系统,具备感知终端—云端信息交互过程的数据传输调度功能;申请发明专利或者软件著作权15 项、撰写专著1 本;在增材制造、高端制造装备等领域进荇应用验证有关说明:由企业牵头申报。

研究内容:研究面向高端电池大批量制造过程的数字化仿真、分析与数字孪生技术研究电池萣制化生产过程的工艺变更和产  线重组技术,开发面向高端电池生产的智能工厂设计与工艺能力  分析技术实现电池制造能力的在线预测與虚拟验证;研究电池  制造过程的关键装备、核心工艺的数据采集、分析与处理技术, 研究基于OPC-UA 标准数据格式的电池制造产线数据通讯技術开发电池产线生产设备故障诊断、工艺波动、产品质量追踪等管控分析系统,实现电池智能生产的纵向集成

考核指标:开发基于数芓孪生技术的面向高端电池智能产线工艺优化软件1 套、基于生产过程数据分析的设备和产品智能诊断控制决策管控平台1 套、适应两类以上高端电池大批量定制化生产的智能产线1 条,产品合格率达到96%以上CPK≥1.33;形成完整的电池智能生产的解决方案,制定3 项以上行业或企业相关標准申请发明专利或者软件著作权10 项,培养1 家以上面向电池智能工厂解决方案供应商

有关说明:由企业牵头申报。

研究内容:研究基於5G 无线网络的制造设备对接、物料移动设备的定位导航、及其动态配置和组态技术研究可重构控制器  的接口与数据交换技术,实现数字囮车间制造设备和物料的快速  重构;研究制造设备、生产线和车间系统多源、多层次能量流及 能量效率特性实现制造过程的能效动态优囮;研究基于OPC-UA的数字化车间工艺数据的动态配置和管理技术,开发基于5G 与OPC-UA 的动态集成工具集及数据重构管理系统实现数字化车间设备、單元、产线等不同层次的数据动态集成。

考核指标:提出基于5G 的移动工作台设备精确定位与自主导航、产线重构及快速接入技术物料移動设备的自主导航定位精度达到厘米级;研制支持移动工作台路径规划、物料排程、定位导航、实时监测等产线移动操作设备管控软件1 套鉯上;研发一套数字化车间动态重构管理系统,支持软件定义的生产设备部署、5G 网络系统与工具集的协同处理5G 系统接入时延<5ms 的响应,數字化车间动态重构效率提升30%单位产品能效降低10%;专利和软件著作权20 项以上,撰写专著不少于1 本;在汽车、3C 等离散制造行业进行示范应鼡

有关说明:由企业牵头申报。

2.21 基于信息物理系统的超大型综合港口泛在感知与预测技术

研究内容:研究基于5G 网络的超大型综合港口泛茬感知网络构建方法和远程实时在线物料移动控制技术研究超大型综合港口生产要素的数字孪生快速构造与融合技术,研发面向超大型港口多源货种、复杂怎么拓展业务量、可视化的港口信息网络系统协同运营技术实现港口生产作业、人车动态、作业流程、资源配置的鈳视化、监测预警和应急调度控制;研究基于人工智能的港口生产运营资源优化配置、分析与决策、多维数据建模与交互、数据挖掘与深喥学习等技术的大型港口智能运营决策平台,构建数据智能、分析智能、决策智能的港口“智慧大脑”

考核指标:建立1 套基于5G 网络的现狀可察、风险可辨、未来可测的超大型综合港口泛在感知与运营预测体系,支持涵盖200 家以上单位、多源货种、复杂怎么拓展业务量的智能囮运营管控、服务和决策;研发港口“数字孪生”协同运营系统、数字化生态综合公共 服务云平台各1 套港口“数字孪生”协同运营系统嘚同步刷新响应时间小于10 秒,开发港口大数据通用服务工具软件2 件以上;申请发明专利、软件著作权10 项以上形成相关标准5 项以上。有关說明:由企业牵头申报

研究内容:面向大规模、高密度的设备接入工业应用场景,研究基于工业5G-U(Unlicensed)通信技术的广域网络互联体系架构、模型;研究基于工业5G-U 通信技术承载OPC 协议等其他通信协议的适配技术支持异构广域网络互联互通和融合;研究基于工业5G-U 通信技术研究满足抗干扰、低延时、广覆盖、高可靠的新型终端,支持智能生产线、生产车间等应用场景下的设备互联互通需求;研究针对工业5G-U 新型终端嘚诊断工具满足终端生产及现场维护管理需求。

考核指标:设计一种基于国产工业5G-U 技术的异构广域网络互联互通新架构实现工业无线現场网络与控制网络及工厂网络的融合;开发1 套不低于三种总线协议适配的适配层(OPC 协议、Modbus 协议、Profinet SRT 协议);开发 3 套以上的工业 5G-U 终端产品原型,上行最大带宽可达300Mbps下行最大带宽可达150Mbps;开发1 套终端诊断工具,支持小区信号侦测、终端各层指标呈现及状态管理;完成发明专利、登记软件著作权合计10 项以上

有关说明:由企业牵头申报。

研究内容:面向智能工厂组网需求研究基于物联网和连接路由的新一代双线鉯太网信息交互的确定性通讯方法;开发支持IPv6 具备高实时、高带宽、高可靠性等特点的新一代双线以太网应用基础关键技术;研究双线以呔网正交频分复用技术,实现工业现场网络高带宽研究双线以太网供电技术,实现本质安全供电研究双线以太网时间同步技术,实现鈈同节点间的同步采样研究不同业  务负载下的双线以太网传输技术,实现多怎么拓展业务量承载能力研发支持  上述技术的双线以太网專用芯片,实现相关功能和性能在典型的  现场工业自动化仪表、远程I/O 设备上实现示范验证。

考核指标:开发双线以太网关键共性技术研发双线以太网专用芯片,支持总线供电支持本质安全,支持IPv6 协议传输距离达到500 米,带宽满足10Mbit/s 及100Mbit/s时间同步精度小于1 微秒,现场数据延时小于1 毫秒结合典型工业应用场景,申请发明专利4 项、制定标准3 项;实现示范验证有关说明:由企业牵头申报。 

研究内容:研究典型流程工业各工序物质流、能量流的网络 化、多尺度、全流程精确建模和动态仿真方法开发基于知识学  习的运行优化方法;研究基于物質流和能量流协同的多场景能源  计划和多能源介质优化调配方法,建立智能工厂模块化协同控制  软件工具与制造系统实时运行优化平台;研究面向生产设备的新 型复杂故障智能预测与健康管理理论开发基于MR 及大数据分析的全流程产品缺陷溯源分析技术及工艺在线优化技术。

考核指标:提出基于人工智能的实时运行优化一体化技术适用于耦合度高、约束种类多、目标冲突的生产流程;开发1 套典型流程工业基于知识学习的多控制器协同和运行优化软件1 套,形成的全流程横向贯通、纵向协同一体化运行优化调度平台;研制1 套典型流程工业生产運行与在线调度一体化系统验证工厂具备生产作业无人、质量精益管控及调度工艺优化虚实融合、多工序动态协同、产线能效实时优化、产线虚拟可视特征,支持物质流能量流协同调配实现复杂工况生产计划自动生成率不低于90%、定制化产品交货期准确度提高15%、全流程生產效率指标提高5%、能耗降低5%;申请发明专利或者软件著作权15 项,制定国家/行业标准3 项撰写专著1

有关说明:由企业牵头申报。

研究内容:研究面向流程行业自主智能生产物联、工业移动互联、数据互通泛在互联、工业数字智能融合创新的工厂操作系  统体系架构;建立工厂生產运行过程的多模态、跨尺度、海量业  务数据、制造资源和知识的集成模型与集成标准支持生产管控  全流程的怎么拓展业务量适配器和垺务总线;研究基于对象化模型的信息定 义、基于知识微服务的开放APP 开发设计、工厂怎么拓展业务量快速构建与自适应演化技术;研究面姠流程智能工厂的生产过程优化、智能  车间精益质量管控、运营管理与资产优化、生产交付模式创新、  物流供应链智能化、产品追溯和智能服务、专家知识智能决策、  协同优化流程智能的怎么拓展业务量软件支撑平台系统。

考核指标:提出一种适应流程行业柔性管控与怎么拓展业务量迭代改进 的工业软件体系架构;研发一套面向流程工业知识创新与异构融 合的工厂操作系统;支持不少于50 种工业协议和30 种工厂怎么拓展业务量系统接口;研发百万点以上级分布式多元工业数据湖软件支持  时序、关系型、流式、结构化与非结构化数据的对象化存儲;研 发低代码、可组态的工业APP 开发工具与运行环境软件,提供100 种流程工业APP、20 种流程工厂决策优化模型、30 种流程工业人工智能场景算法;申请发明专利不少于30 项软件著作权不少于20 项;在不少于50 家石化、精细化工、煤化工、医药、建材企业进行示范应用。

有关说明:由企业牽头申报

研究内容:研究智能生产线新型大容量、高速、高精度物料传输系统,开发先进的网络化点到点柔性驱动方式开发高速、  高精度物料传输模块机械系统、驱动系统、整体运动协同控制系  统以及运动规划软件平台;研究动态物料识别与存取技术,开发  低应力智能拾取、线下传送、装卸装置或系统

考核指标:研制1 套适应大批量高速物料传输系统与物料拾取装置,高速物料传输定位平台重复定位精喥0.02mm最高速度120m/min,加减速2G物料拾取装置寿命次数10 万次;开发1 套高速物料传输平台运动规划和编程软件工具;支持高速转向,  支持轨道的柔性设计支持物料的稳定吸附,申请发明专利或者 软件著作权10 项

有关说明:由企业牵头申报。

2.27 定制产品可视化智能设计与仿真验证关键技术及系统研发

研究内容:针对小批量个性化定制产品设计智能化程度低及设计验证困难等导致的设计周期长和成本高等问题研究基于粅  理模型、参数集及需求协同驱动的产品定制动态可视化设计与仿  真技术,基于物理模型和参数库驱动的混合误差演变理论和补偿  技术基于混合现实的产品仿真验证与分析评价技术等;研发定  制产品可视化智能设计与仿真验证系统;研究定制产品基于需求  驱动的组件、模型、生产物料、加工工艺、供货资源以及物流配  送等环节的组织构建与智能推荐技术;研制定制产品计算机辅助  工艺过程设计系统;面向航空航天、轨道交通和国防军工等领域

考核指标:研发定制产品可视化智能设计与仿真验证系统1 套,实现基于产品需求驱动的高效定制化設计与仿真验证;研发定制产品计算机辅助工艺过程设计系统1 套支持基于原材料库、加工工艺库、组件库以及产品模型库等生成生产工藝方案;在不少于5 种产品中应用,产品关键功能和性能指标应用有效性大于90%;申请专利或取得软件著作权不少于20 项制定国家、行业/联盟戓企业标准不少于2 项。

有关说明:由企业牵头申报

研究内容:针对目前个性化定制产品功能适应性差、设计制 造效率低、质量不稳定且楿关的设计制造核心技术缺乏等问题,  结合定制产品模型研究基于统计几何的数据分析、智能匹配、  智能变形、真实感渲染、运动仿真等技术,实现产品功能、美学  与力学个性化需求的快速合理规划与智能设计/仿真研究基于数据挖掘的生产智能优化技术,并实现设计/仿嫃协同研发基于大数据分析和自主3D 内核的个性化定制产品智能设计/仿真协同平台,实现个性化定制产品大规模快速设计和协同制造改變传统的生产模式,在医疗等个性化需求较强的行业开展应用

考核指标:突破针对个性化定制产品模型基于统计几何的数 据分析、智能匹配、智能变形、真实感渲染、运动仿真、基于数  据挖掘的生产智能优化等关键技术。建立基于国人数据的专家基 础模板库收集2000 套以上模板。研发基于自主3D 内核的个性化定制产品智能设计/仿真协同平台并提供云服务在医疗等行业起草国家或行业相关标准2 项,应用案例20000 例鉯上产品交付速度提高2 倍,精度与功能满足个性化需求有关说明:由企业牵头申报。

研究内容:针对机电产品全生命周期绿色设计中鋶程分散、 方法多元、数据异构、软件工具缺乏等问题开发数字化绿色设  计工具及集成服务平台。基于物联网等信息技术开发机电产品  服役过程清单数据动态收集、共享、溯源与管理等关键技术,解  决数据缺乏、数据不及时及不完整等问题;研究面向机电产品全  生命周期的材料选择、生产、包装、运维、回收等过程的绿色设  计数据与知识模型开发产品全生命周期绿色评价与设计协同建  模技术;开发面姠机电产品节能、材料选择、工艺决策、生命终  期处理等的单元设计使能工具集;与现有设计系统集成,开发跨  组织协同的数字化绿色设計集成服务平台支持机电产品全生命  周期绿色设计、评价和仿真优化。

考核指标:建立3~5 套通贯机电产品全生命周期各阶段的清单分析与綠色设计数据库/知识库/案例库实现产品设计数据与知识共享,制定数字化绿色设计与评价标准不少于5 项形成比较完整的基于模型的产品全生命周期数字化、网络化绿色设计方法、工具和应用体系。研发模型驱动的面向生命周期的跨组织网络协同绿色设计集成服务平台臸少包含5 种以上绿色设计使能单元设计工具。在机床、工程机械、能源装备等行业中至少3 家企业、5 种典型产品进行设计、评价方面的应用产品绿色设计研发效率50%以上。申请专利、软件著作权15 项以上出版专著2 部以上。有关说明:由企业牵头申报

研究内容:面向制造企业產品研发设计、生产制造和运维服务全生命周期,针对复杂产品设计/制造/服务价值链上企业群的协同需求研究复杂产品全生命周期价值鏈协同模式、协同平台架构、模型驱动的产品全生命周期价值链协同技术、多企业/多领域/ 多平台的流程融合及系统集成技术。研发复杂产品全生命周期价值链协同平台构建产品全生命周期价值链协同数据空间,开发基于数据空间的知识建模和挖掘、产品质量管控和全价值鏈追溯、数据智能驱动的故障诊断和预测运行、产品全生命周期闭环反馈等软件构件选择航空航天、轨道交通、海洋工程、兵器装备、哋下工程、能源电力等典型行业的小批量多品种复杂产品进行应用示范。

考核指标:突破产品全生命周期闭环反馈等不少于5 类关键技术開发复杂产品质量管控和全价值链追溯等不少于5 类软件构件;研发复杂产品全生命周期价值链协同平台,构建形成产品  全生命周期价值链協同数据空间;选择典型行业的复杂产品开展 应用示范支持价值链上不少于500 家企业开展协同,实现产品全生命周期闭环反馈、质量管控囷全价值链追溯等形成平台发展模式和行业解决方案。制定国家、行业/联盟或企业标准不少于5 项申请发明专利或取得软件著作权不少於20 项。

有关说明:由企业牵头申报

研究内容:面向规模化制造产业多制造企业为核心的多价值链,针对供应/营销/服务等多怎么拓展业务量流程探索基于第三方的多价值链云服务模式,研究多价值链服务云平台架构、基于价值链协同  的数据智能技术、多价值链多链服务与茭易技术以及多平台互联  互通集成技术;研发多价值链协同云服务平台构建基于第三方  平台的多价值链数据空间,开发基于数据智能的戰略管控、智能  决策和预测运行等服务构件基于第三方平台开展多链服务,形  成多价值链服务解决方案选择汽车及零部件、农业机械等典型  规模化制造产业开展应用示范。

考核指标:突破多价值链多链服务与交易等不少于5 项关键技术开发基于数据智能的价值链战略管控等不少于5 类服务构件;研发多价值链协同云服务平台,构建形成基于第三方平台的多价值链多链服务数据空间选择典型规模化制造产業开展应用示范,为制造企业及其上下游协作企业形成的2 条及以上价值链、累计不少于2000 家企业提供多链服务形成基于第三方平台的多价徝链多链服务解决方案。制定国家、行业/联盟或企业标准不少于5 项申请发明专利或取得软件著作权不少于20 项。 

有关说明:由企业牵头申報

研究内容:围绕从生产型制造向服务型制造转变的需求,研究基于制造服务融合、支撑价值链增值的服务型制造发展模式研究产品垺务生命周期管理及其在线智能监测、远程诊断和精准服务技术,开发服务生命周期管理构件研究个性化定制、网络精准营销和价值链協同怎么拓展业务量流程再造技术,开发大规模生产个性化定制的柔性服务怎么拓展业务量构件支持订单和服务需求驱动的全链协同和縋溯。研究面向服务型制造的多领域/多平台系统集成技术研发支持怎么拓展业务量流程融合和价值增值的服务型制造平台,构建服务型淛造数据空间开发数据驱动的增值服务构件,支持资源快速整合/匹配/协同、多目标多约束动态优化调度、产品质量智能管控、多利益相關方价值分割以及企业预测性运营探索基于微服务架构和区块链技术的怎么拓展业务量流程协同机制。选择家用电子电器、汽车制造、農业机械等典型行业开展应用示范

考核指标:突破服务型制造怎么拓展业务量流程再造等不少于5 类关键技术,开发数据驱动的增值服务等不少于5 类服务构件;研发支持怎么拓展业务量流程融合和价值增值的服务型制造平台构建形成服务型制造数据空间,选择典型行业开展应用示范支持不少于1000 家企业开展服务型制造怎么拓展业务量协同,实现订单和服务需求驱动的全链协同和追溯形成服务型制造模式囷解决方案。制定国家、行业/  联盟或企业标准不少于5 项申请发明专利或取得软件著作权不少于20 项。

有关说明:由企业牵头申报

研究内嫆:针对大型多品种复杂产品制造业供应链敏捷变化造成的复杂动态效率瓶颈、质量黑点和成本困扰等问题,研究面向供应协同的复杂产品研制/批产/服务全过程网络协同制造运行模式;建立供应链驱动的设计/供应/制造/服务等多元异构数据集成应用模型研究供应链驱动的网絡协同制造开放式平台架构、用户订单驱动的产品研制/批产/服务一体化集成供应协同技术、基于时间序列成套物料驱动的生产计划与采购供应协同优化技术等。研发供应链驱动的网络协同制造集成平台开发复杂产品研制/批产/服务并行模式下的智能供应链/价值链/服务链/知识鏈支撑工具软件及工业APP,开展工业APP 生态服务实现制造资源共享管理、网络协同智能调度、数据驱动的跨企业智能决策与预测,在典型复雜产品制造企业集团开展应用示范

考核指标:突破用户订单驱动的产品研制/批产/服务一体化集成供应协同等不少于5 类关键技术,开发复雜产品研制/批产/服务并行模式下的智能供应链/价值链/服务链/知识链支撑工具软件及工业APP 等不少于5 类服务构件研发供应链驱动的网络协同淛造集成平台,选择航空航天、船舶制造等典型行业进行应用示范支持复杂产品制造企业集团及2000 家以上供应商开展供应协同, 形成供应鏈服务解决方案示范企业资源配置效率提升 30%,精准服务能力提升50%制定国家、行业/联盟或企业标准不少于5项,申请发明专利或取得软件著作权不少于20 项有关说明:由企业牵头申报。

研究内容:针对智能互联装备制造群组协同困难运维环境多变,效用发挥受限等特点研究智能互联装备网络协同制造运维集成关键技术。研究智能互联装备制造运维多场点多主体分布式协同作业情形下的异构数据采集方法、传输接口方案、存储策略、融合治理体系等;研究智能互联装备群组的协同制造技术包括重要部件的设计/生产协同、群组装备的协同優化选型等;研究智能互联装备的协同运行维护技术,包括成套装备运行工况多阶段在线评估与协同维护方案、保内保外服务的备件调度筞略等;研究制造与运维集成技术实现制造指导和运维反馈机制;研发面向智能互联装备的制造、运维协同算法与软构件,形成支持装備群组协同制造和运维的软构件体系构建集成制造和运维的云服务平台,在智能互联装备群组的典型制造运维场景中应用形成制造/运維集成解决方案。

考核指标:突破效用数据驱动的智能互联装备群组的网络协同制造/运维集成等不少于5 项关键技术形成核心算法软构件鈈少于30 个,研发形成智能互联装备网络协同制造/运维集成平台开发智能互联装备的制造/运维双向动态反馈工业APP;选择地下、交通等领域嘚工程装备群组作业典型场景进行应用,服务装备数量不少于200 台套服务用户数不少于2000 个,形成面向智能互联装备的网络协同制造/运维技術集成解决方案制定国家、行业/  联盟或企业标准不少于5 项,申请发明专利或取得软件著作权不少于20 项

有关说明:由企业牵头申报。

研究内容:面向集团制造企业构建网络协同制造集成平台的需求研究其互联产品在线运营及数据接入、企业制造装备数据接入、工业应用軟件云接入等跨企业/跨平台/跨领域制造大数据感知、采集和融通关键技术,汇聚制造企业研发设计、生产制造、经营管理和运营服务全流程及全产业链的数据资源构建集团企业数据空间;研发数据智能驱动的产线实时运行优化、产品在线智能运营和预测性维护、企业管控與智能决策以及数据智能驱动的全程追溯和精准预测等系统和软件构件。研发构建基于工业互联的网络协同制造集成平台在轨道交通、海洋工程、地下工程、市政工程、能源电力、兵器装备、汽车制造和化纤纺织等典型行业开展应用示范。

考核指标:突破制造大数据感知/采集/融通等不少于5 类关键技术研发产线实时运行优化等不少于5 类系统和构件。研发基于工业互联的网络协同制造集成平台构建企业数據空间,面向典型集团制造企业及其互联产品开展应用示范实现制造大数据自适应动态感知/采集/融通、数据智能驱动的产线实时运行优囮、产品在线智能运营和企业智能决策,形成解决方案制定国家、行业/联盟或企业标准不少于10 项,申请发明专利或取得软件著作权不少於20

有关说明:由企业牵头申报

研究内容:针对国产软件生存艰难、工业生态根底薄弱等问题,研究自主软件跨厂商融合应用和产教融合垺务模式;研究云服务互操作与智能调度、应用套件动态部署、服务资源弹性分配等关键技术;研究怎么拓展业务量及数据驱动的多主体應用服务联合实施与协同优化模型;面向国内设计制造、经营管理、客户服务等领域主流厂商应用系统软件开发典型应用案例、知识库囷应用实施教程等;汇聚多领域、多行业优质自主软件,研发基于微服务架构、面向中小企业的网络协同制造技术服务平台构建平台运營管理、技术支撑服务、技能人才培养体系,完善自主软件生态系统

考核指标:形成自主软件融合应用和产教融合服务的模式;攻克云垺务互操作与智能调度、应用套件动态部署等关键技术;开发不少于20 套自主软件的典型应用案例、知识库和应用实施教程等资源;建设面姠中小企业的网络协同制造技术服务平台1个,汇聚5 个以上厂商、5 类20 种以上自主软件产品或云系统;形成由1 个运营商、5 个以上技术服务中心、10 个以上培训基地、200 个以上院校组成的国产工业软件技术服务与技能人才培养体系服务企业不少于1000 家,培养人才10 万人次以上;形成应用套件动态部署、应用服务交互集成等标准3 个以上

有关说明:由企业牵头申报。

研究内容:面向网络协同制造平台研发应用及其系统集成商培育的需求研究模型驱动的设计/制造/服务全域一体化技术、供应/营销/服务全价值链协同技术,开发集成技术、集成接口、集成标准和支撑构件打造支撑产品研发设计/生产制造/运维服务以及  制造业产业价值链协同的数字套件。汇聚制造企业研发设计/生产制造/经营管理/销售服务等全流程和全产业链的数据资源面向数据智能驱动的企业战略管控、智能决策和预测运营的需求,研发  制造企业数据空间设计技術、设计标准和支撑构件研究多制造  模式/多类型企业/多怎么拓展业务量领域的网络协同制造平台架构、系统集成技术和集成标准,构建整体解决方案为区域企业集群/行业/企业构建网络协同制造平台、打造网络协同制造数字套件提供技术/接口/标准/构件和工具的支撑。

考核指标:形成支持大规模定制、多品种小批量生产等制造模式的网络协同制造平台架构和整体解决方案;围绕设计/制造/  服务全域一体化、供應/营销/服务全链协同以及制造企业数据空间设计与服务等3 大技术领域突破关键技术,开发不少于20 项服务构件及集成接口形成数字套件;面向行业/区域/企业,基于不少于2 大领域的成果累计服务不少于5 个网络协同制造平台的研发和运行培育1 家网络协同制造系统集成商。制萣国家、行业/联盟或企业标准不少于10 项申请发明专利或取得软件著作权不少于20

有关说明:由企业牵头申报。

3.1 面向航空航天产品制造过程嘚协同管控平台研发

研究内容:研究航空航天重大产品研发、生产、物流、供应 链等领域的人工智能应用场景构建航空航天制造过程人笁智能  场景库及公共数据集;研究具有开放性、扩展性的基于云的航空  航天制造过程人工智能平台架构,研究面向航空航天产品制造过  程嘚多源异构大数据分析与处理技术构建面向航空航天装备生  产加工过程与产品质量监控的共享工业数据服务平台;研究面向  航空航天典型制造场景的人工智能算法及大数据分析技术,研发  航空航天产品制造过程协同管控系统实现航空航天产品智能管  控各层次怎么拓展业務量服务构件的快速开发、功能配置和面向云平台的即  插即用接入。

考核指标:建立一套面向航空航天装备制造典型应用场景的工厂级协調管控平台构建包含10 个以上品种的航空航天重大产品制造过程的生产全要素模型库;提供不少于5 类的人工智能应用数据集和5 种数据标注笁具;建立面向特定应用场景的人工智能算法库,至少提供10 种场景应用算法封装面向特定航空智能应用场景的工业APP10 个以上;在2 家相关企業完成验证;制定行业和企业标准5 项,申请发明专利或登记软件著作权不少于20 项 

有关说明:由企业牵头申报。

研究内容:研究5G 接入场景丅的大型作业现场物料、工具、人员等全要素组网技术实现敏感要素可靠监管、关键要素精准定位;研究船舶制造关键生产装备运行状態的建模、分析、诊断技术,开发船舶作业管控应用的服务构件库、组合逻辑、自适应配置和接口技术;研究船舶作业装备状态监测和故障诊断技术 建立面向船舶制造装备预测性维护和寿命估计的监测系统,建立船舶制造质量生产可追溯系统实现船舶制造质量的智能化管控。

考核指标:构建5G 接入场景下大型船舶制造的系统化管控组网解决方案实现大型物料、设备、人员等关键要素组网监控比例不低于30%;开发船舶制造生产管控软件1 套,关键装备运行效能提升10%重大工艺质量缺陷降低20%,船舶制造作业进度估计偏差不超过5%整体制造周期缩短10%;申请发明专利或登记软件著作权不少于20 项;制定国家、行业或企业标准不少于5项。

有关说明:由企业牵头申报

研究内容:针对当前噺一代大型电子显示面板(OLED,MicroLED)前端制造工艺中纳米尺度物性参数无法在线定量测量感知、制约关键工艺参数控制和产线良率提高的问题突破工业  环境下适应大尺寸面板的纳米尺度形貌及电学特性原位测量技术及质量管控技术。具体包括:薄膜和衬底等纳米尺度形貌参数原位测量技术;TFT 等功能器件电学特性原位测量技术;面向大尺度工件在线测量的跨尺度三维亚纳米精确定位技术;高噪声产线  环境下终端測量执行器纳米级稳定控制技术;纳米尺度物性参数  生产工序质量耦合分析技术

考核指标:开发1 套大型电子显示面板生产线关键工艺在線测量与质量监控系统,可实现不小于1.5m 显示屏纳米形貌及电学特性的在线定量测量表面形貌测量空间分辨率Z 方向0.1nm,X-Y 方向1nm目标区域(10μm×10μm)测量时间小于10s,测量效率达到每小时30 个点位;测量系统末端执行器位置保持精度±1nm;申请发明专利或登记软件著作权不少于20 项;在OLED苼产线进行测试验证

有关说明:由企业牵头申报。

研究内容:研究钢铁冶炼生产中的物质流、能量流、成本流、信息流、控制流及其耦匼机理;开发不同工序间操作、原料与工况影响的耦合关联模型;开发基于大数据的钢铁制造过程产品质量性能预测模型;研究钢铁工业複杂多系统下数据建模、数据关联融合、工业大数据分析与挖掘、智能控制模型等关键技术;研究企业内部管控系统和外部资源的数据开放和安全机制

考核指标:开发面向钢铁生产制造系统过程产品质量预测、智能控制、参数寻优等智能模型20 个以上;构建1 套基于工业大数據的网络化协同生产智能管控平台,具备制造过程质量与能耗动态监控、质量追溯、效率与优化功能在至少2 家大型钢铁制造企业完成推廣应用;实现钢铁企业焦比降低10kg/t 以上,生产中控操作人员减少35%以上吨钢成本优化(或效益提升)不低于10 元/吨。形成标准、专利和软件著莋权20 项以上

有关说明:由企业牵头申报。

3.5 退役机电产品逆向物流技术及其跨组织信息集成服务平台

研究内容:结合废弃机电产品特点及其逆向物流模式的复杂和特殊性构建基于互联网+的废弃产品收集、质量评估、逆向物流、再制造与再利用多层次回收体系架构,研究正姠与逆向物流  集成化多维回收网络的布局优化与控制技术;研究基于物联网技  术的回收产品生命周期信息的高效追溯技术建立回收产品信息  追溯软硬件系统;研发回收产品质量状态检测技术工艺,建立高  效、适应性强的复杂机电产品多级回收检测评估技术;研究与企  业现囿信息管理系统的数据融合和集成机制面向高资源价值、  高环境风险的废弃机电产品建立协同生产商、回收商、处理商的  跨组织逆向物鋶信息集成服务平台。

考核指标:建立基于互联网+的电废弃产品收集、质量评估、逆向物流、再制造与再利用多层次回收体系开发1 套协哃生产商、回收商、处理商的跨组织废弃机电产品逆向物流信息集成服务平台,在电子电器、工程机械等2 个行业实现示范应用;突破高价徝、高环境风险零部件信息追溯技术、零部件可回收利用性评估技术、多级质量检测技术等不少于5 项的关键技术形成覆盖全国的、管理規范的逆向物流体系,申请专利5 项形成软件著作权、标准10 项以上。

有关说明:由企业牵头申报

研究内容:针对3C 产品、新能源汽车动力電池、充电设施等复杂产品柔性高效拆解生产线的智能管控等问题,研究基于大数  据驱动的拆解深度智能决策和拆解工艺优化方法;研究鈈确定条  件下高效柔性拆解线的物流仿真分析和优化技术;研究基于云计  算的知识深度强化学习技术开发云端化的拆解知识库、拆解物  料信息管控和资源调度系统;研制复杂产品的智能化柔性拆解生  产线,实现退役产品的大规模、高柔性、智能化拆解

考核指标:研发1 套媔向复杂产品柔性高效拆解生产线的拆解深度智能决策和拆解工艺优化软件,支持拆解过程的智能决策与动态规划;研发1 套面向复杂产品嘚云端化拆解知识库和拆解物料信息管控与资源调度平台系统支持针对拆解物流的信息管控与平衡调度;面向3C 产品、新能源汽车动力电池、充电设施等复杂产品,研发3 套智能化柔性拆解生产线;申请发明专利或取得著作权不少于10 项编写专著1 部,制定3 项以上相关技术标准忣规范

有关说明:由企业牵头申报。

以下应用示范类项目(3.7~3.16)由地方科技主管部门负责推荐每个省(自治区、直辖市)最多选择一个方向进行推荐,并结合本省(自治区、直辖市)推进制造业信息化相关工作总体部署作好区域内优势产业的组织协调和实施保障工作。茬同一研究方向下当出现只有一个项目申报的情况时,直接转为定向评审根据评审结果确定是否立项。已在2019 年度立项的8 个示范省(自治区、直辖市)要作好已立项目的组织实施,不再参与2020年度应用示范类项目推荐

研究内容:面向发电设备制造产业集聚区域,研究网絡协同制造发展模式;面向区域内产业龙头企业研究多品种产品协同生产、面向工程总包的生产要素优化配置、制造大数据分析决策和知识获取等集成技术,研发网络协同制造集成平台开展应用示范;面向区域内产业重点企业,研究人机物法环动态感知、全三维工艺仿嫃、多尺度动态建模、供应链可视化、基于大数据的产品智能诊断与预测性运维等技术研发产品设计制造协同管理、供应链管理等应用系统,开展应用示范;面向产业链及其关联产业的企业构建网络协同制造第三方服务平台,建设系统集成、技术服务、人才培训等网络協同制造技术服务支撑体系开展应用示范。

考核指标:提出发电设备制造产业网络协同制造发展模式和区域网络协同制造发展战略突破集成技术3 项以上,制定国家/行业/团体标准2 项以上;研制发电设备网络协同制造集成平台1套建设示范企业1 家,企业实现产品设计/制造/服務一体化资源配置效率提升30%,精准服务能力提升50%支持以龙头企业为核心的供应链/营销链/服务链企业群协同;研发发电设备设计制造协哃管理、供应链管理等应用系统2 套以上,建设示范企业2 家以上企业实现产品设计制造一体化,支持以重点企业为核心的供应链协同企業间协作效率提升20%;开发区域网络协同制造第三方服务平台1 个,平台接入并服务的企业500 家以上支持被服务的企业融入到以龙头企业/重点企业为核心的产业价值链;形成区域网络协同制造技术服务支撑体系,服务企业500家以上培育系统集成商1 家以上,培训应用人才3000 人次以上

研究内容:面向轨道客车装备制造产业聚集区域,研究网络 协同制造模式;面向区域内产业龙头企业研究产品全生命周期  健康信息感知、运维资源自适应共享匹配、产业链协作资源整合  与战略管控等集成技术,研发网络协同制造集成平台开展应用  示范;面向区域内产業重点企业,研究轨道客车关键部件数字化  设计、典型制造工艺参数智能感知、生产工艺优化及过程管控、  装配过程的仿真和优化等技术研发产品设计制造协同管理、数  字孪生智能工厂管控等应用系统,开展应用示范;面向产业链及  其关联产业的企业构建网络协同制造苐三方服务平台,建设系统集成、技术服务、人才培训等网络协同制造技术服务支撑体系开展应用示范。

考核指标:提出轨道客车制造產业网络协同制造发展模式和区域网络协同制造发展战略突破集成技术5 项以上,制定国家/行业/团体标准2 项以上;研制轨道客车网络协同淛造集成平台1套建设示范企业1 家,企业实现产品设计/制造/服务一体化资源配置效率提升30%,精准服务能力提升50%支持供应链/营销链/服务鏈企业群协同;研发产品设计制造协同管理、数字孪生智能工厂管控等应用系统2 套以上,建设示范企业2 家以上企业实现20 种以上工艺数据茬线感知,支持以重点企业为核心的供应链协同企业间协作效率提升20%;开发区域网络协同制造第三方服务平台1 个,平台接入并服务的企業300 家以上支持被服务的企业提升融入产业链能力;形成区域网络协同制造技术服务支撑体系,服务企业300 家以上培育系统集成商1 家以上,培训应用人才2000 人次以上

研究内容:面向光电子信息产业集聚区域,研究网络协同制 造发展模式;面向区域内产业龙头企业研究制造夶数据分析预  警决策、多品种产品协同生产优化、产业链协作资源整合与战略  管控等集成技术,研发网络协同制造集成平台开展应用示范; 面向区域内产业重点企业,研究光电子器件数字化创新设计及光纤通信设备模块化定制设计、基于制造物联的柔性生产执行过程  智能管控、光电子装备与大容量光纤通信设备智能远程服务等技  术研发产品设计制造协同管理、智能生产管控等应用系统,开  展应用示范;媔向产业链及其关联产业的企业构建网络协同制  造第三方服务平台,建设系统集成、技术服务、人才培训等区域  网络协同制造技术服务支撑体系开展应用示范。

考核指标:

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