江蘇省制造業(yè)“智改數轉網聯”示范企業(yè)培育和遴選分為聚焦生產維度的智能車間、聚焦生產和產品兩個維度的智能工廠以及聚焦生產、產品和供應鏈三個維度的標桿企業(yè)，每個層級是以場景為最小單元。根據智能制造發(fā)展情況和企業(yè)實踐，結合技術創(chuàng)新和融合應用發(fā)展趨勢，凝練總結了 3 個維度 16 個環(huán)節(jié)的 45個典型場景，從裝備、網絡及平臺三個部分梳理企業(yè)在實施“智改數轉網聯”中所需的 8 個支撐要素，以及通過“智改數轉網聯”達到的成效評價，為企業(yè)轉型升級提供參考。

　　一、典型場景

　　(一)生產全過程。

　　1.計劃調度環(huán)節(jié)。通過市場需求預測、產能分析、庫存分析、計劃排產和資源調度等，提高勞動生產率和訂單達成率，可參考以下場景：

　　(1)生產計劃優(yōu)化。構建企業(yè)資源管理系統，應用約束理論、尋優(yōu)算法和專家系統等技術，實現基于采購提前期、安全庫存和市場需求的生產計劃優(yōu)化。

　　(2)車間智能排產。應用高級計劃排程系統(APS)，集成調度機理建模、尋優(yōu)算法等技術，實現基于多約束和動態(tài)擾動條

　　件下的車間排產優(yōu)化。

　　(3)資源動態(tài)配置。依托制造執(zhí)行系統(MES)，集成大數據、運籌優(yōu)化、專家系統等技術，開展基于資源匹配、績效優(yōu)化的精準派工，實現人力、設備、物料等制造資源的動態(tài)配置。

　　2.生產作業(yè)環(huán)節(jié)。部署智能制造裝備，通過資源動態(tài)配置、工藝過程優(yōu)化、協同生產作業(yè)，提高勞動生產率、降低產值成本率，可參考以下場景：

　　(4)產線柔性配置。部署智能制造裝備，應用模塊化、成組和產線重構等技術，搭建柔性可重構產線，根據訂單、工況等變化實現產線的快速調整和按需配置，實現多種產品自動化混線生產。

　　(5)精益生產管理。應用六西格瑪、5S 管理和定置管理等精益工具和方法，開展相關信息化系統建設，實現基于數據驅動的人、機、料等精確管控，提高效率，消除浪費。

　　(6)工藝動態(tài)優(yōu)化。部署智能制造裝備，搭建生產過程全流程一體化管控平臺，應用工藝機理分析、多尺度物性表征和流程建模、機器學習等技術，動態(tài)優(yōu)化調整工藝流程/參數。

　　(7)先進過程控制。部署智能制造裝備，依托先進過程控制系統(APC)，融合工藝機理分析、多尺度物性表征和建模、實時優(yōu)化和預測控制等技術，實現精準、實時和閉環(huán)的過程控制。

　　(8)智能協同作業(yè)。部署智能制造裝備，基于 5G、TSN、邊緣計算等技術建設生產現場設備控制系統，實現生產設備、檢測裝備、物流裝備等實時控制和高效協作。

　　(9)人機協同制造。應用人工智能、AR/VR、新型傳感等技術，提高高檔數控機床、工業(yè)機器人、行業(yè)成套裝備等智能制造裝備與人員的交互、協作能力，實現加工、裝配、分揀等生產作業(yè)的人、機自主協同。

　　(10)網絡協同制造。建立網絡協同平臺，推動企業(yè)間設計、生產、管理、服務等環(huán)節(jié)緊密連接，實現基于網絡的跨企業(yè)、跨地域的業(yè)務并行協同和制造資源配置優(yōu)化。

　　3.倉儲物流環(huán)節(jié)。部署智能物流與倉儲裝備，通過配送計劃和調度優(yōu)化、自動化倉儲、配送管理，提高庫存周轉率，降低庫存成本，可參考以下場景：

　　(11)智能倉儲。建設智能倉儲管理系統(WMS)，應用條碼、射頻識別、智能傳感等技術，依據實際生產作業(yè)計劃，實現物料自動入庫(進廠)、盤庫和出庫(出廠)。

　　(12)精準配送。集成智能倉儲系統和智能物流裝備，應用實時定位、機器學習等技術，實現原材料、在制品、產成品流轉全程跟蹤，以及物流動態(tài)調度、自動配送和路徑優(yōu)化。

　　4.設備管理環(huán)節(jié)。部署智能傳感與控制裝備，通過設備運行監(jiān)測、故障診斷和健康管理，提升設備綜合效率，降低運維成本，可參考以下場景：

　　(13)在線運行監(jiān)測。集成智能傳感、5G、大數據分析等技術，通過自動巡檢、在線運行監(jiān)測等方式，判定設備運行狀態(tài)，開展性能分析和異常報警，提高設備運行效率。

　　(14)設備故障診斷與預測。綜合運用物聯網、機器學習、故障機理分析等技術，建立故障診斷和預測模型，預測故障失效模式，開展預測性維護，提高設備綜合利用率。

　　(15)設備運行優(yōu)化。建設設備健康管理系統，基于模型對設備運行狀態(tài)、工作環(huán)境等進行綜合分析，調整優(yōu)化設備運行參數，提高運行效率，延長設備使用壽命。

　　5.質量管控環(huán)節(jié)。部署智能檢測裝備，通過在線檢測、質量分析、質量追溯和閉環(huán)優(yōu)化，提高產品合格率，降低質量損失率，可參考以下場景：

　　(16)智能在線檢測。部署智能檢測裝備，融合 5G、機器視覺、缺陷機理分析、物性和成分分析等技術，開展產品質量在線檢測、分析、評價和預測。

　　(17)質量精準追溯。建設質量管理系統(QMS)，集成 5G、區(qū)塊鏈、標識解析等技術，采集并關聯產品原料、設計、生產、使用等全流程質量數據，實現全生命周期質量精準追溯。

　　(18)產品質量優(yōu)化。依托質量管理系統(QMS)和質量知識庫，集成質量機理分析、質量數據分析等技術，進行產品質量影響因素識別、缺陷分析預測和質量優(yōu)化決策。

　　6.安全管控環(huán)節(jié)。部署安全監(jiān)控和應急裝備，通過安全風險識別，應急響應聯動，提升本質安全，降低損失工時事故率，可參考以下場景：

　　(19)安全風險實時監(jiān)測與應急處置。依托感知裝置和安全生產管理系統，基于智能傳感、機器視覺、特征分析、專家系統等技術，動態(tài)感知、精準識別?；?、危險環(huán)節(jié)等各類風險，實現安全事件的快速響應和智能處置。

　　(20)危險作業(yè)自動化。部署智能制造裝備，集成智能傳感、機器視覺、特種機器人、5G 等技術，打造面向危險作業(yè)的自動化產線，實現危險作業(yè)環(huán)節(jié)的少人化、無人化。

　　7.能源管理環(huán)節(jié)。部署能耗采集裝置，通過能耗實時采集、監(jiān)測，能耗數據分析與調度優(yōu)化，提高能源利用率，降低單位產值綜合能耗，可參考以下場景：

　　(21)能耗數據監(jiān)測?；谀茉垂芾硐到y(EMS)，應用智能傳感、大數據、5G 等技術，開展全環(huán)節(jié)、全要素能耗數據采集、計量和可視化監(jiān)測。

　　(22)能效平衡與優(yōu)化。應用能效優(yōu)化機理分析、大數據和深度學習等技術，優(yōu)化設備運行參數或工藝參數，實現關鍵設備、關鍵環(huán)節(jié)等能源綜合平衡與優(yōu)化調度。

　　8.環(huán)保管控環(huán)節(jié)。部署環(huán)保監(jiān)測裝置，通過排放采集與監(jiān)控，排放分析與優(yōu)化，降低污染物排放，減少單位產值碳排放量，可參考以下場景：

　　(23)污染監(jiān)測與管控。搭建環(huán)保管理平臺，應用機器視覺、智能傳感和大數據等技術，開展排放實時監(jiān)測和污染源管理，實現全過程環(huán)保數據的采集、監(jiān)控與分析優(yōu)化。

　　(24)碳資產與廢棄物管理。開發(fā)碳資產管理平臺、廢棄物料管理平臺和行業(yè)成套裝備，集成智能傳感、物聯網、區(qū)塊鏈等技術，實現全流程的碳排放追蹤、分析、核算和交易以及廢棄物處置和循環(huán)再利用全過程的監(jiān)控、追溯。

　　9.工廠建設環(huán)節(jié)。依托數字基礎設施，推動工業(yè)知識軟件化，加快數據流通，通過工廠數字化建模、仿真、優(yōu)化和運維，提升制造系統運行效率，降低運維成本，可參考以下場景：

　　(25)工廠數字化設計。應用工廠三維設計與仿真軟件(CAX)，集成工廠信息模型、制造系統仿真、數字孿生和 AR/VR等技術，高效開展工廠規(guī)劃、設計和仿真優(yōu)化，實現數字化交付。

　　(26)數字孿生工廠建設。應用建模仿真、多模型融合等技術，構建裝備、產線、車間、工廠等不同層級的數字孿生系統，通過物理世界和虛擬空間的實時映射，實現基于模型的數字化運行和維護。

　　(27)工業(yè)技術軟件化應用。應用大數據、知識圖譜、知識自動化等技術，將工業(yè)技術、工藝經驗、制造知識和方法沉淀為數據和機理模型，進行數據化顯性化，與先進制造裝備相結合，建設知識庫和模型庫，開發(fā)各類新型工業(yè)軟件，支撐業(yè)務創(chuàng)新。

　　(28)數字基礎設施集成。部署工業(yè)互聯網、物聯網、5G、千兆光網等新型網絡基礎設施，建設工業(yè)數據中心、智能計算中心、工業(yè)互聯網平臺以及網絡、數據、功能等各類安全系統，完善支撐數字業(yè)務運行的信息基礎設施。

　　(29)數據治理與流通。應用云計算、大數據、隱私計算、區(qū)塊鏈等技術，構建可信數據空間，實現企業(yè)內數據的有效治理和分析利用，推動企業(yè)間數據安全可信流通，充分釋放數據價值。

　　(二)產品全生命周期。

　　10.產品設計環(huán)節(jié)。通過設計建模、仿真優(yōu)化和虛擬驗證，實現數據和模型驅動的產品設計，縮短產品研制周期，提高新產品產值貢獻率，可參考以下場景：

　　(30)產品數字化研發(fā)與設計。應用設計、仿真軟件和知識模型庫，基于復雜建模、物性表征與分析、多目標優(yōu)化等技術，搭建數字化協同設計環(huán)境，開展產品、配方等設計、仿真與迭代優(yōu)化。

　　(31)虛擬試驗與調試。構建虛擬試驗與調試環(huán)境，面向產品功能、性能、可靠性等方面，應用數字孿生、AR/VR、知識圖譜等技術，通過全虛擬仿真或者半實物半虛擬仿真，開展產品調試和測試驗證，縮短驗證周期，降低研發(fā)成本。

　　(32)數據驅動產品設計優(yōu)化。集成產品設計、生產作業(yè)、售后服務等環(huán)節(jié)數據，結合人工智能、大數據等技術，探索創(chuàng)成式設計，持續(xù)迭代產品模型，驅動產品形態(tài)、功能和性能的優(yōu)化創(chuàng)新。

　　11.工藝設計環(huán)節(jié)。通過工藝建模與虛擬制造驗證，實現基于數字模型的工藝快速創(chuàng)新與驗證，縮短工藝開發(fā)周期，降低生產成本，可參考以下場景：

　　(33)工藝數字化設計。應用工藝設計、仿真軟件和工藝知識庫，基于機理建模、物性表征和數據分析技術，建立加工、裝配、檢測、物流等工藝模型，進行工藝全過程仿真，預測工藝設計缺陷并優(yōu)化改進。

　　(34)可制造性設計。打通工藝設計、產品研發(fā)、生產作業(yè)等環(huán)節(jié)數據，結合知識模型庫，全面評價與及時改進產品設計、工藝的可加工性、可裝配性和可維護性等，降低制造與維護成本。

　　12.營銷管理環(huán)節(jié)。依托數字銷售渠道，通過市場與客戶數據分析，精準識別需求，優(yōu)化銷售策略，提高人均銷售額，可參考以下場景：

　　(35)銷售驅動業(yè)務優(yōu)化。應用大數據、機器學習、知識圖譜等技術，構建用戶畫像和需求預測模型，制定精準銷售計劃，動態(tài)調整設計、采購、生產、物流等方案。

　　(36)大規(guī)模個性化定制。部署智能制造裝備，依托產品模塊化、生產柔性化等，以大批量生產的低成本、高質量和高效率提供定制化的產品和服務。

　　13.售后服務環(huán)節(jié)。依托智能產品，通過運行數據采集、分析，開展產品健康監(jiān)控、遠程運維和維護，提高顧客的服務滿意率，可參考以下場景：

　　(37)產品遠程運維。建立產品遠程運維管理平臺，集成智能傳感、大數據和 5G 等技術，實現基于運行數據的產品遠程運維、健康監(jiān)控和預測性維護。

　　(38)主動客戶服務。建設客戶關系管理系統(CRM)，集成大數據、知識圖譜和自然語言處理等技術，實現客戶需求分析、服務策略決策和主動式服務響應。

　　(39)數據驅動服務。分析產品運行工況、維修保養(yǎng)、故障缺陷等數據，應用大數據、人工智能等技術，開拓專業(yè)服務、設備估值、融資租賃、資產處置等新業(yè)務，創(chuàng)造新價值。

　　(三)供應鏈全環(huán)節(jié)。

　　14.供應鏈計劃環(huán)節(jié)。通過打通供應鏈上下游生產、倉儲、物流等環(huán)節(jié)，開展供應鏈計劃協同優(yōu)化，提高供應商準時交付率，可參考以下場景：

　　(40)供應鏈計劃協同優(yōu)化。應用大數據、人工智能等技術，結合市場需求預測和倉儲、生產、物流等狀態(tài)分析，實現采購計劃、生產計劃、配送計劃的協同編制與同步更新。

　　(41)產供銷一體化。通過人工智能、云計算等技術，打通銷售、生產和采購系統的業(yè)務流、數據流，實現銷售、生產和采購的協同優(yōu)化。

　　15.供應鏈采購與交付環(huán)節(jié)。通過供應鏈采購訂單和交付物流的實時監(jiān)控，提高供應商交付率，降低采購成本，可參考以下場景：

　　(42)供應鏈采購動態(tài)優(yōu)化。建設供應鏈管理系統(SCM)，集成尋優(yōu)算法、知識圖譜、5G 等技術，實現采購訂單的精準跟蹤、可視化監(jiān)控和采購方案動態(tài)優(yōu)化。

　　(43)供應鏈智能配送與動態(tài)優(yōu)化。依托運輸管理系統，應用實時定位、人工智能等技術，實現運輸配送全程跟蹤和異常預警、裝載能力和配送路徑優(yōu)化。

　　16.供應鏈服務環(huán)節(jié)。通過供應鏈上下游數據采集與分析，精細化管理供應商，預測供應鏈風險并動態(tài)響應，確保訂單交付，可參考以下場景：

　　(44)供應商數字化管理。建立供應商管理系統(SRM)，集成大數據、知識圖譜等技術，實現供應商數據管理以及基于數據分析的供應商評價、分級分類、供應商尋源、優(yōu)選推薦。

　　(45)供應鏈風險預警與彈性管控。建立供應鏈管理系統，集成知識圖譜、云計算等技術，開展供應鏈風險隱患識別、定位、預警和高效處置。

　　二、支撐要素

　　(一)裝備。

　　1.網絡化裝備。針對工業(yè)現場“啞設備”進行網絡互聯能力改造，支撐多元工業(yè)數據采集。提升異構工業(yè)網絡互通能力，推動工業(yè)設備跨協議互通。研制異構網絡信息互操作標準，建立多層級網絡信息模型體系，實現跨系統的互操作。

　　2.智能化裝備。利用智能傳感、互聯網、大數據、數字孿生、人工智能和區(qū)塊鏈等技術，提升裝備性能、效能以及智能化水平。升級后的裝備需要具備對裝備運行狀態(tài)和環(huán)境的實時感知、分析和處理、根據裝備運行狀態(tài)變化的自主規(guī)劃、決策和控制、對故障的自診斷和自修復、對自身性能主動分析和維護、裝備間的網絡集成和網絡協同等功能。

　　(二)網絡。

　　3.現場總線+工業(yè)以太網。建設底層的現場控制器和現場智能儀表設備互連的實時控制通信網絡，在工業(yè)環(huán)境的自動化控制及過程控制中應用以太網的相關組件及技術，通過二者協同，實現網絡的快速集成、企業(yè)信息系統和控制系統的統一。

　　4.工業(yè) 5G。采用虛擬專網、混合專網方式部署 5G 網絡，加快用戶平面功能(UPF)等 5G 核心網元建設，強化生產現場 5G網絡能力。鼓勵企業(yè)基于已獲得許可的無線電頻率，探索 5G 獨立專網，創(chuàng)新靈活多樣的 5G 網絡建設服務模式。

　　(三)平臺。

　　5.工業(yè) IOT 平臺。通過傳感器設備進行生產現場人、物、系統等對象采集以及狀態(tài)信息監(jiān)控，通過多樣化網絡連接手段，將狀態(tài)信息和互聯網聯通，快速實現物品和智能化感知，方便進行識別和管理。

　　6.工業(yè)大數據平臺。支持企業(yè)建立數據收集、處理、利用的平臺化系統，將現有可編程邏輯控制器(PLC)、制造執(zhí)行系統(MES)、企業(yè)資源計劃(ERP)系統、客戶關系管理(CRM)系統、供應商關系管理(SRM)系統、供應鏈管理(SCM)系統、電子商務及財務共享服務等信息系統業(yè)務數據打通，采用大數據技術，建立邏輯關聯，整合成大數據倉庫，并進行數據價值挖掘和分析。

　　7.工業(yè)應用開發(fā)平臺?；趹瞄_發(fā)平臺提供豐富的開發(fā)工具和技術,支持企業(yè)據具體需求定制、快速構建、測試和部署應用程序,滿足企業(yè)持續(xù)改進的業(yè)務應用需求,從而節(jié)省開發(fā)時間。

　　8.工業(yè)軟件和工業(yè) APP。在公有云、私有云或混合云上部署研發(fā)類、生產類、供應鏈類、銷售類等工業(yè)軟件和工業(yè) APP，提高工業(yè)企業(yè)研發(fā)、生產、管理水平和工業(yè)裝備性能;基于工業(yè) APP輕量化和云服務的可定制、易復用、高可靠、低成本等特性，高質量滿足企業(yè)在研發(fā)設計、生產制造、供應鏈、銷售等領域的應用需求。

　　三、成效評價

　　鼓勵和支持企業(yè)從精益運營、價值增長、可持續(xù)發(fā)展和綜合能力提升等 4 個方面，持續(xù)開展全員勞動生產率、產品不良率等19 個指標的成效評價監(jiān)測，展現“智改數轉網聯”的成效和價值。

　　(一)精益運營。

　　1.全員勞動生產率。指統計期內企業(yè)工業(yè)總產值與全部職工平均人數的比率。該指標被用于衡量勞動力的效率和生產力水平。計算公式為：

　　全員勞動生產率=工業(yè)總產值/職工人數

　　單位是【萬元/人】。

　　2.資源綜合利用率。指統計期內生產的合格的產品重量或數量與投入或消耗的主要原材料重量或數量的比率。反映在生產過程中，對資源的有效利用程度。計算公式為：

　　資源綜合利用率=產品重量或數量/原材料重量或數量×100%

　　單位是【%】。

　　該指標僅適用流程行業(yè)。

　　3.產值成本率。指統計期內生產總成本與企業(yè)工業(yè)總產值的比率。該指標被用于衡量生產過程中所產生的成本與產值之間的關系。計算公式為：

　　產值成本率=總生產成本/工業(yè)總產值×100%

　　單位是【%】。

　　4.單位產品成本。指統計期內生產總成本與企業(yè)生產總數量的比率。該指標被用于衡量企業(yè)生產效率和成本控制能力。計算公式為：

　　單位產品成本=總生產成本/產品總數量×100%

　　單位是【萬元/個】。

　　5.產品不良率。指統計期內檢驗不合格數與檢驗總數的比率。該指標被用于衡量產品質量和生產過程穩(wěn)定性。計算公式為：

　　產品合格率=檢驗不合格數/檢驗總數×100%

　　單位是【%】。

　　6.質量損失率。指統計期內質量成本與工業(yè)總產值的比率。企業(yè)內外部質量損失成本包括原材料、半成品、成品報廢直接損失，返工返修工時損失以及市場質量事故處置損失。該指標被用于衡量產品質量管控效果。計算公式為：

　　質量損失率=質量成本/工業(yè)總產值×100%

　　單位是【%】。

　　7.設備綜合效率。指統計期內設備的時間稼動率、性能稼動率和良率的綜合評估。反映了在設備使用方面的效率和資源利用情況。計算公式為：

　　設備綜合效率=時間稼動率×性能稼動率×良率

　　單位是【%】。

　　8.庫存周轉率。指統計期內出庫(使用)的物料總數量或總金額與平均的庫存物料總數量或總金額的比率。反映了庫存管理的效率和存貨周轉的速度。計算公式為：

　　庫存周轉率=出庫/平均庫存

　　單位是【%】。

　　存在多個庫房時，應取平均值。

　　9.供應商準時交付率。指統計期內供應商按時準確交付的采購訂單數量與采購訂單總數量的比率。該指標被用于衡量供應商交貨可靠性和供應鏈管理效果。計算公式為：

　　供應商準時交付率=交付/采購×100%

　　單位是【%】。

　　10.訂單準時交付率。指統計期內按時準確交付的訂單數量與獲得的全部訂單數量的比率。該指標用于衡量交貨可靠性。計算公式為：

　　訂單準時交付率=交付訂單/獲得訂單×100%

　　單位是【%】。

　　(二)價值增長。

　　11.產品研制周期。指統計期內研制樣機(樣品)通過鑒定或者驗收的時間節(jié)點與新品研制項目立項時間節(jié)點差值的平均值。該指標用于衡量研發(fā)效率和市場反應速度。計算公式為：

　　產品研制周期=avg(t_通過驗收-t_項目立項)

　　單位是【天】。

　　統計期內存在多個新品研發(fā)時，應取平均周期。

　　12.人均銷售額。指統計期內企業(yè)銷售總收入與平均銷售人員總人數的比率。該指標用于衡量企業(yè)銷售業(yè)績和員工銷售能力。計算公式為：

　　人均銷售額=銷售收入/銷售人數

　　單位是【萬元/人】。

　　(三)可持續(xù)發(fā)展。

　　13.單位產值綜合能耗。指統計期內企業(yè)主要能源介質的綜合能耗量與企業(yè)工業(yè)總產值的比率。該指標用于衡量企業(yè)能源利用效率和環(huán)境影響。計算公式為：

　　單位產值綜合能耗=綜合能耗/工業(yè)總產值

　　單位是【(標準煤)噸/萬元】。

　　綜合能耗計算可參考[GB/T 2589-2020]。

　　14.單位產值二氧化碳(CO2)排放量。指統計期內企業(yè)及其全產業(yè)鏈條的二氧化碳排放量與企業(yè)工業(yè)總產值的比率。該指標用于衡量碳排放情況和環(huán)境影響。計算公式為：

　　單位產值碳排放量=碳排放量/工業(yè)總產值

　　單位是【噸/萬元】。

　　15.損失工時事故率。指統計期內造成工時損失的違章事件、安全事故起數與實際總工時的比率。該指標用于衡量企業(yè)生產與經營過程中安全性和健康管理能力。計算公式為：

　　損失工時事故率=(安全事故*200000)/實際工時

　　單位是【起/小時】。

　　(四)綜合能力提升。

　　16.先進制造模式/解決方案面向供應鏈上下游復制推廣的企業(yè)數量。指統計期內為提高供應鏈的整體效率和質量，將自身先進制造模式/解決方案向供應鏈上下游復制和推廣的企業(yè)數量。該指標用于衡量企業(yè)先進制造模式/解決方案的可擴展性和適應性。

　　單位是【家】。

　　17.關鍵設備數控化率。指統計期內采用數控化、智能化設備執(zhí)行的生產工序數量與生產工序總數量的比率。該指標用于衡量企業(yè)生產過程采用數控技術的程度和水平。計算公式為：

　　生產工序數控化率=采用數控化、智能化設備執(zhí)行的生產工序數量/生產工序總數量×100%

　　單位是【%】。

　　該指標僅適用離散行業(yè)。

　　18.先進過程控制投用率。指統計期內采用自動化控制系統控制執(zhí)行的生產工序數量與生產工序總數量的比率。該指標用于衡量企業(yè)生產過程采用先進過程控制技術的程度和水平。計算公式為：

　　先進過程控制投用率=采用自動化控制系統控制執(zhí)行的生產工序數量/生產工序總數量×100%

　　單位是【%】。

　　該指標僅適用流程行業(yè)。

　　19.關鍵設備聯網率。指統計期內聯網的數字化生產設備數量與生產設備總數量的比率。該指標用于衡量企業(yè)生產過程中利用物聯網技術實現設備互聯的程度和水平。計算公式為：

　　關鍵設備聯網率=聯網的數字化生產設備數量/生產設備總數量×100%

　　單位是【%】。