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1、智能制造系统解决方案供应商联盟江苏分盟中国电子技术标准化研究院华东分院新华报业传媒集团?年?月江苏省智能制造发展指数报告2 0 2 3 版前言习近平总书记就推进新型工业化作出重要指示：“要主动适应和引领新一轮科技革命和产业变革，把高质量发展的要求贯穿新型工业化全过程，把建设制造强国同发展数字经济、产业信息化等有机结合，为中国式现代化构筑强大物质技术基础”。制造业是立国之本、强国之基，推进新型工业化，加快制造强国建设，要以智能制造为主攻方向，持续推动产业结构优化升级。近年来，江苏省持续深耕智能制造领域，积极实施智能化改造、数字化转型、网络化联接“三大行动”，发挥龙头企业示范引领作用，支持中小企业
2、面向关键制造环节探索转型路径，打造数实融合强省，加快发展新质生产力。全省制造业呈现出数字化、网络化、智能化水平显著提升，新业态、新模式、新动能显著壮大，综合实力显著增强的发展态势。为全面准确把握江苏省智能制造发展情况，为我省制定制造业高质量发展政策、开展实施成效评价以及明确下一步重点工作提供数据支撑，中国电子技术标准化研究院华东分院持续三年对江苏省智能制造发展进行深度观察和跟踪研究，构建智能制造发展水平多级跟踪监测评价体系。江苏省智能制造发展指数（2023版）延续了往期研究成果，结合最新的智能制造发展态势更新了区域智能制造发展指数指标评价体系，聚焦江苏省13个设区市和“1650”产业体系，从整
3、体情况、区域、集群、企业四个维度对江苏省智能制造发展水平进行分析评价，以期为江苏省智能制造发展提供参考。注：本报告数据来源于智能制造评估评价公共服务平台、工业和信息化主管部门、江苏省和各市统计局等公开发布的数据，以及第三方平台公布的报告和行业统计报告，数据统计期限截至2023年12月31日。本报告采用的分级评价方法，主要采信了智能制造能力成熟度模型（GB/T 39116-2020）和智能制造能力成熟度评估方法（GB/T 39117-2020）两项国家标准，其中将制造企业智能制造能力成熟度水平由低到高分为一到五级。江苏省智能制造发展指数报告（2023）I目录一、智能制造发展总体情况.01 （一）
4、全省智能制造量与质呈现“双增长”.01 （二）典型行业智能化发展展现“高水平”.04 （三）中小企业数字化转型实现“快提升”.05 （四）国有企业智造持续性彰显“强引领”.07二、区域智能制造发展指数评价.08 （一）区域智能制造指数指标体系构建.08 （二）区域智能制造发展指数综合评价.09 （三）区域智能制造发展指数分项评价.10三、集群智能制造水平分析.16 （一）新型电力装备集群.16 （二）新能源集群.17 （三）物联网集群.17 （四）生物医药集群.18 （五）高端纺织集群.19 （六）新材料产业集群.19 （七）半导体集群.20 （八）节能环保集群.21前言.I （九）高端装备集
5、群.21 （十）新能源汽车集群.22 （十一）新一代信息通信集群.22 （十二）高技术船舶和海工装备集群.23 （十三）新型食品集群.23 （十四）航空航天集群.24四、企业智能制造发展水平分析.25 （一）装备维度.25 （二）网络维度.25 （三）平台维度.26 （四）生产维度.27 （五）产品维度.29 （六）供应链维度.30五、展望与建议.31 （一）发展展望.31 （二）发展建议.35整体篇本篇重点介绍了江苏省智能制造发展总体情况，通过综合分析智能制造能力成熟度等级分布情况，智能制造能力成熟度自诊断（以下简称“CMMM自诊断”）推广应用情况，不同行业、规模以及属性企业智能制造应用水平
6、，旨在为行业从业人员直观展示最新的江苏省智能制造发展“全景图”。一、智能制造发展总体情况（一）全省智能制造量与质呈现“双增长”从参与CMMM自诊断的企业总量看，截至2023年12月31日，全国七万多家企业通过智能制造评估评价公共服务平台开展CMMM自诊断，江苏省自诊断企业数量为39242家，在全国遥遥领先。从参与CMMM自诊断的企业增量看，2023年江苏省参与CMMM自诊断的企业数量较2022年增加了8963家，全国领先。图1 全国参与CMMM自诊断的企业增量TOP5地区925累计至2022年参与自诊断企业数量2023年企业增量江苏省上海市安徽省福建省广东省302793924259433376
7、2058231889635541292514634024515951393江苏省智能制造发展指数报告（2023）01图3 全省规上制造业企业智能制造能力成熟度等级分布（2021-2023）202120222023一级及以下二级三级四级及以上57.0%55.4%49.5%23.0%23.9%26.8%12.6%14.1%17.1%7.4%6.6%6.6%注1：规上制造业企业CMMM自诊断参与度是指区域内完成CMMM自诊断的规上制造业企业数量/区域内规上工业企业总数。注2：规上制造业企业是指年主营业务收入2000万元及以上的制造业企业。从全省规上制造业企业2智能制造发展成效看，26.8%的企业达到
8、成熟度二级，较2022年提高了2.9个百分点，企业进入了数字化网络化发展的新阶段。17.1%的企业迈进成熟度三级，较2022年提高了3个百分点，企业逐步从数字化网络化迈向智能化发展阶段。6.6%的企业达到成熟度四级及以上，全面进入智能化发展阶段，逐步探索新的生产方式和制造模式。江苏省以推进制造业“智改数转网联”为统领，明确数字化转型路线图，加快中小企业数字化转型、产业集群数字化转型步伐，省内企业的数字化转型成效持续提升，示范引领作用日益增强，进一步推动了全省制造业的高质量发展。从省内规上制造业企业CMMM自诊断参与度1看，泰州、南通、常州位居全省前列。图2 2023年江苏省内规上制造业企业CM
9、MM自诊断参与度TOP5城市南通市无锡市泰州市徐州市常州市80%74%68%65%65%江苏省智能制造发展指数报告（2023）02图4 省内CMMM自诊断二级及以上企业数量TOP10城市扬州市苏州市无锡市南京市常州市南通市徐州市盐城市泰州市宿迁市1185884716511475462222218204139从各设区市参与CMMM自诊断且达到成熟度二级及以上的企业数量看，扬州、苏州、无锡位列前三。从省内各区县智能制造能力成熟度平均得分看，综合选取企业样本数量大于等于100家的区县进行统计分析，结果显示，苏州工业园区、无锡高新区（新吴区）、昆山市、吴中区等区县全省领先。图5 重点区县企业智能制造能
10、力成熟度平均得分TOP15无锡高新区新吴区苏州工业园区苏州昆山市苏州吴中区无锡惠山区苏州吴江区苏州太仓市苏州常熟市苏州张家港市无锡江阴市常州武进区南京江宁区无锡锡山区常州新北区南通崇川区1.741.731.701.681.661.631.611.571.541.501.471.461.401.351.33江苏省智能制造发展指数报告（2023）0313%（二）典型行业智能化发展展现“高水平”综合选取企业样本量超过1000家的行业进行统计分析，结果显示，计算机、通信和其他电子设备制造业、汽车制造业、电气机械和器材制造业等资金技术密集型行业智能制造成熟度水平较高。从成熟度等级分布看，计算机、通信和其
11、他电子设备制造业、汽车制造业、电气机械和器材制造业三级及以上高成熟度企业占比较高，分别为24%、21%和19%；而纺织业、金属制品业和橡胶和塑料制品业三级及以上高成熟度企业占比较低，分别为7%、7%和6%。图6 2023年行业TOP10智能制造能力成熟度等级分布一级及以下二级三级四级及以上计算机、通信和其他电子设备制造业55%21%13%11%汽车制造业60%19%14%7%电气机械和器材制造业67%14%12%7%化学原料和化学制品制造业70%13%8%9%其他制造业79%12%5%4%专用设备制造业79%14%4%3%通用设备制造业82%12%4%2%橡胶和塑料制品业83%11%4%2%纺
12、织业85%8%4%3%金属制品业86%7%5%2%江苏省智能制造发展指数报告（2023）04近年来，江苏省聚焦重点集群和产业链，支持和引导企业加快生产设备和流程改造提升，推动企业从制造环节到企业层面的全面智能化改造，重点行业的智能工厂普及率（L2）较2022年均有不同程度的提升。（三）中小企业数字化转型实现“快提升”平台数据显示，截至2023年12月31日，江苏省参与CMMM自诊断的国家专精特新“小巨人”企业共909家，相较于2022年增加了559家。专精特新“小巨人”企业、中小企业3二级及以上成熟度企业占比较2022年分别提升了4%、2%，企业逐步从自动化迈向数字化网络化发展阶段。“专精特新
13、”企业专注于细分市场，掌握核心技术，具备显著的创新能力和市场优势，在数字化转型方面，更善于整合和利用资源，相对中小企业智能化能力提升较快，有望成为提升产业链竞争力和供应链稳定性的主力军。图8 2022年和2023年中小企业智能制造能力成熟度等级分布65%2022年专精特新“小巨人”情况20%11%4%61%2023年专精特新“小巨人”情况25%10%4%89%2022年中小企业情况6%3%2%87%2023年中小企业情况8%4%1%33%2022年大型企业情况22%30%15%28%2023年大型企业情况26%31%15%江苏省智能制造发展指数报告（2023）05一级以下 二级 三级 四级图7
14、 2023年与2022年江苏省重点行业智能工厂（L2）普及率2023年2022年计算机、通信和其他电子设备制造业汽车制造业电气机械和器材制造业化学原料和化学制品制造业其他制造业43%45%38%40%30%33%28%30%20%21%从智能制造能力成熟度各能力子域得分情况看，与2022年相比，中小企业在信息安全、产品服务、客户服务、集成等与市场贴合度较高的环节上智能化水平有了明显提升。尽管受限于技术、人才、资金等方面影响，但在大型企业的牵引下，中小企业凭借灵活的经营机制和敏锐的市场洞察力，通过加强产品服务、客户服务和销售环节的智能化建设，优化销售策略，动态调整运营，快速响应市场变化，从而在竞
15、争中获得更多优势。与大型企业相比，中小企业通过工艺优化、流程优化、设备优化等方式提高生产效率和质量水平，在产品设计、计划与调度、采购、物流等关键制造环节上差距正逐步缩小，但在安全与环保、能源管理等方面仍有较大的差距。图9 中小企业关键环节智能制造发展情况2022年中小企业关键环节得分 2023年中小企业关键环节得分2022年大型企业与中小企业得分差值 2023年大型企业与中小企业得分差值00.511.522.5组织战略人员技能数据集成信息安全装备网络产品设计工艺设计采购计划与调度生产作业设备管理安全与环保仓储与配送能源管理物流销售客户服务产品服务注3：中小企业是指从业人员1000人以下或营业收
16、入40000万元以下的企业。其中，从业人员300人及以上，且营业收入2000万元及以上的为中型企业；从业20人及以上，且营业收入300万元及以上的为小型企业；从业人员20人以下或营业收入300万元以下的为微型企业。江苏省智能制造发展指数报告（2023）06（四）国有企业智造持续性彰显“强引领”平台数据显示，国有企业中一级及以下低成熟度企业占比约为54%，分别低于港、澳、台投资企业、外资企业、合资企业16、16和17个百分点；三级及以上高成熟度企业占比约为25%，分别高于港、澳、台投资企业、外资企业、合资企业13、15和14个百分点。在江苏省制造业企业中，私营企业占比较高，成为全省智能制造发展的
17、关键力量。然而，私营企业整体智能制造水平还有待提升，需要加强企业的创新意识，持续改进生产工艺和流程，推进装备升级和技术突破，提升数字化和智能化运营水平。80%82%图10 不同性质企业智能制造能力成熟度等级分布54%21%16%9%一级及以下二级三级四级及以上国有企业8%3%19%71%合资企业9%3%18%70%港、澳、台投资企业70%7%3%20%外资企业73%8%3%16%股份制企业4%16%集体所有制企业4%3%11%私营企业图11 不同性质企业样本分布港、澳、台投资企业股份制企业国有企业合资企业集体所有制企业私营企业外资企业1.3%0.1%2.0%1.5%4.8%2.4%87.9%江
18、苏省智能制造发展指数报告（2023）07本篇依据 智能制造水平评价指标体系及指数计算方法（GB/T 42757-2023），结合江苏省智能制造发展的实际情况，在2022年区域智能制造发展指数指标体系的基础上进行了优化。从供给能力、支撑能力、创新能力、应用水平和综合成效五个维度构建指标体系，对江苏省不同地区智能制造发展情况进行综合评价，旨在全面客观地反映江苏省各市智能制造发展水平。二、区域智能制造发展指数评价（一）区域智能制造指数指标体系构建区域智能制造发展指数指标体系由供给能力、支撑能力、创新能力、应用水平、综合成效等5个一级指标和13个二级指标组成。为了更全面准确地评价区域智能制造发展水平，
19、2023年区域智能制造发展指数指标体系相较于2022年增加了1个一级指标（创新能力）、2个二级指标（研发参与率和创新产出），并替换了部分二级指标。各项指标均为正项指标。指标体系以2022年为基期，选取南京、无锡、苏州、常州、南通为标杆城市，以他们对应二级指标值的平均值作为每个二级指标的标杆值。区域篇表1 区域智能制造发展指数指标体系注4、5：4 是本年度增加的指标，5是本年度替换的指标。序号一级指标二级指标供给能力智能制造装备占比工业软件覆盖度5智能制造服务商市场满足度智能制造政策支撑智能化改造投资增长智能制造人才支撑研发参与率4创新产出4智能制造能力成熟度水平示范引领项目数智能制造企业增加值
20、5规模以上制造业全员劳动生产率单位工业增加值电能降幅512345678910111213支撑能力创新能力4应用水平综合成效江苏省智能制造发展指数报告（2023）08图12 2023年江苏省各市智能制造发展指数得分排名（二）区域智能制造发展指数综合评价2023年江苏省13个设区市智能制造发展指数平均得分为93，TOP3城市分别为苏州（182）、无锡（142）、南京（137），与2022年保持一致。各市根据得分可以划分为三个梯队，苏州、无锡、南京处于第一梯队，得分均超过130。常州、南通、徐州处于第二梯队，得分80到130之间。扬州、泰州、镇江、盐城、淮安、宿迁、连云港处于第三梯队，得分在80以下
21、。江苏省各市智能制造发展各有所长。第一梯队城市智能制造发展水平领跑江苏省。从5个一级指标前三名分布看，苏州、无锡、南京入围前三名指标数量分别是5个、4个、5个；从13项二级指标前三名分布看，苏州、无锡、南京入围前三名指标数量依次为11个、11个与8个。第二梯队城市间发展势头良好，从江苏省各城市一级指标色阶图看，常州市在供给能力、支撑能力、创新能力、应用水平、综合成效等一级指标上表现均衡，均位于全省前五。南通在创新能力和应用水平方面表现突出，总指数得分93，位于全省第五。第三梯队城市排名相对靠后，但在特定领域上展现出显著的潜力。例如扬州在供给能力和支撑能力表现突出，均位于全省第五，展现出较强的增
22、长潜力。整体来看，各市应立足地区发展实际，持续深耕优势领域，在固底板、补短板、锻长板上下功夫，实现智能制造全面均衡发展。连云港市48苏州市无锡市南京市常州市南通市徐州市扬州市镇江市泰州市盐城市淮安市宿迁市182142137106938279787774565493江苏省智能制造发展指数报告（2023）09注6：江苏省13个设区市一级指标色阶图颜色变化基于各城市五项一级指标数据制作，其中颜色越蓝代表数据 越小，颜色越红代表数据越大，展示了各地的优势和劣势所在。（三）区域智能制造发展指数分项评价1.供给能力指数评价智能制造供给是制造业智能制造发展的基础，是实现智能化改造数字化转型网络化联接的关键。
23、供给能力指数由智能装备占比、工业软件覆盖度和智能制造服务商市场满足度组成。从指数得分情况看，江苏省13个城市供给能力指数平均得分为66，TOP3城市分别为苏州（130）、无锡（108）和南京（102）。各市根据得分可以划分为三个梯队，苏州、无锡、南京、常州处于第一梯队，得分均超过80。扬州、徐州、镇江、盐城、南通处于第二梯队，得分在50到80之间。泰州、宿迁、淮安、连云港处于第三梯队，得分在50以下。图14 2023年江苏省各市智能制造供给能力指数得分排名苏州市无锡市南京市常州市扬州市徐州市镇江市盐城市南通市泰州市宿迁市淮安市连云港市130108102846655545151434139663
24、5综合排名城市供给能力支撑能力创新能力应用水平综合成效苏州市无锡市南京市常州市南通市徐州市扬州市镇江市泰州市盐城市淮安市宿迁市连云港市12345678910111213图13 江苏省各城市一级指标色阶图6低 高江苏省智能制造发展指数报告（2023）10江苏省各市智能制造供给能力差距明显。第一梯队中苏州高端装备产业能级跃升，2023年产值已达1.42万亿，跃居第一大产业。同时苏州以人工智能赋能制造业发展，进一步推动高端装备、电子信息等战略性新兴产业与数字经济深度融合，智能装备供给全省领先。南京市作为工业重镇和软件名城，在全国率先出台了支持工业软件发展的专项政策，将工业软件打造成城市的优势新赛道，
25、围绕工业软件产融对接、航空工业软件创新应用、南京工业软件生态建设等主题举办多场专场活动，依托品牌展会营造工业软件发展氛围，持续招引知名软件企业，鼓励企业提升工业软件的研发和应用水平，推动工业软件与制造业的深度融合，企业工业软件覆盖度不断提升，位于全省第三。无锡根据本地产业特色，招引跨行业、跨领域，行业级的工业互联网平台和系统集成商、技术服务商来锡落户或设点，充分发挥“鲶鱼效应”，扩大良性竞争，更好地满足企业专业化的改造需求，在智能制造服务侧能较好地满足本地区制造业企业需求。第二梯队中扬州聚焦重大项目增量，精准招商于无人机总装、工业母机核心部件、深海装备及高技术变配电等产业链关键环节。同时，扬州
26、强化龙头企业存量，通过资源整合，拉长数控机床、饲料机械、船舶海工等产业链，助力优势企业规模扩张，带动高端装备集群整体升级，智能装备供给位于全省第四。第三梯队城市的智能制造供给能力稍显欠缺，应抓住国家推动工业企业大规模设备更新政策机遇，加快本土智能制造服务商培育发展，加强智能装备和工业软件普及应用。江苏省智能制造发展指数报告（2023）112.支撑能力指数评价智能制造支撑能力评价指标体现了地区智能制造领域政策、人才、资金的投入和保障程度，由智能制造政策支撑、智能化改造投资增长和智能制造人才支撑组成。从指数得分情况看，江苏省13个城市支撑能力指数平均得分为82，TOP3城市分别是南京（103）、常
27、州（100）和镇江（97）。各市根据得分可以划分为三个梯队，南京、常州、镇江、苏州、扬州、泰州处于第一梯队，得分均在90以上，无锡、徐州、盐城处于第二梯队，得分在82到90之间。南通、淮安、宿迁、连云港处于第三梯队，得分在82以下。江苏省13个城市的支撑能力指数整体呈齐驱并进态势。整体来看，超过半数城市的支撑能力指数得分位于平均值以上，指数得分标准差仅为16，各市发展水平较为均衡。第一梯队与第二梯队城市差距较小，各市以规划引领，不断提升城市智能制造水平与人才吸引力，其中南京作为省会城市和“中国科教第三城”，具有国家支持特大城市转变发展方式、扩大有效投资的政策优势，央企国企总部平台、企业高度集聚
28、的资源配置优势，智能制造产业聚集度较好，技术水平较高，在聚才聚智上优势较强，具备国际化的视野，易得全球性的资源，智能制造支撑能力位列全省第一。扬州积极促进工业企业采用新技术、新工艺、新设备加大技改力度，进一步激发企业内生动力，在智能制造、节能减排中打造竞争新优势，以技术改造带动全市制造业整体竞争力提升，智能化改造投资增长全省第一。第三梯队城市的智能制造支撑能力得分均低于平均值，未来需进一步加强智能制造政策、人才、资金等方面支持力度，健全智能制造生态体系。图15 2023年江苏省各市智能制造支撑能力指数得分排名南京市常州市镇江市苏州市扬州市泰州市无锡市徐州市盐城市南通市淮安市宿迁市连云港市971
29、031009493918682827166624982江苏省智能制造发展指数报告（2023）12江苏省13个城市创新能力指数呈现明显的“头部效应”。第一梯队的苏州、南京指数得分超过平均值两倍，创新能力指数大幅领先。苏州目前拥有以苏州大学、苏州科技大学、南京大学苏州校区等为代表的高校资源和以41个院士工作站、15个国家级公共服务平台为代表的重点研发平台载体，在智能制造创新发展提供了坚实的基础。同时苏州依托苏州智能工业融合发展中心、制造业知识服务中心、工业大数据创新中心、智能制造产业协同创新中心等智能制造服务平台，推动本地企业与中外高校、大院大所创新合作发展，开展智能制造关键共性技术研究和应用，研
30、发参与率与创新产出均位于全省第一。第二梯队中南通支持领军企业联合大院大所共建高水平研发机构，推动本土企业大力突破行业关键核心技术和“卡脖子”技术难题，通过技术创新、模式创新和管理创新提高企业生产效率，研发参与率位于全省第二。第三梯队城市应夯实智能制造研发创新基础，加大对智能制造关键技术的创新和融合，缩小与第一、第二梯队城市的差距。3.创新能力指数评价智能制造创新能力指数是衡量一个地区在智能制造领域中技术革新、研发实力、创新成果转化以及新产品开发等方面综合表现的关键指标，由研发参与率和创新产出组成。从指数得分情况看，江苏省13个城市创新能力指数平均得分为81，TOP3城市分别是苏州（183）、南
31、京（169）和无锡（111）。各市根据得分可以划分为三个梯队，苏州、南京、无锡处于第一梯队，得分均在100以上，南通、常州、泰州处于第二梯队，得分在70到100之间。扬州、徐州、盐城、淮安、镇江、连云港、宿迁处于第三梯队，得分在70以下。宿迁市7图16 2023年江苏省各市智能制造创新能力指数得分排名苏州市南京市无锡市南通市常州市泰州市扬州市徐州市盐城市淮安市镇江市连云港市1831691118677726361575551353381江苏省智能制造发展指数报告（2023）13江苏省13个城市的应用水平指数呈两超多强的梯队分布格局。第一梯队中苏州、无锡的指数得分领先其他城市。从具体指标看，苏州、
32、无锡在智能制造能力成熟度水平和示范引领项目数均位列全省前二，表现优异。以无锡为例，无锡以场景应用带动“智改数转网联”项目建设，以场景化推动制造业数字化、网络化、智能化，企业通过生产换线、人机协同、“上云用数赋智”等，智能制造能力得到了显著提升，智能制造能力成熟度水平位列全省第二。在标杆建设方面，无锡坚持分级分类系统推进，逐步完善智能制造标杆梯队体系建设，在示范引领项目数得分位于全省第二。第二梯队与第一梯队得分有一定的差距，在应用水平方面仍有较大的发展潜力。以常州为例，常州以十链突破、百企领航、千景应用为抓手，纵深推进“智改数转网联”工作，提高企业智能制造水平，智能制造能力成熟度水平居全省第三。
33、徐州以智能制造为主攻方向，以工业互联网创新发展为着力点，加快打造点上企业有标杆、线上行业有示范、面上区域有样板的一体化格局，引领带动制造业智改数转网联“扩面、提质、增效”，智能制造示范引领项目数位于全省第五。第三梯队城市与前两个梯队相比，其产业基础较弱，未来仍需着力提升企业智能制造水平，加强智能制造标杆建设。4.应用水平指数评价智能制造应用水平是衡量地区智能制造发展实力的重要依据。应用水平指数由智能制造能力成熟度水平和示范引领项目数组成。从指数得分情况看，江苏省13个城市应用水平指数平均得分为123，TOP3城市分别为苏州（204）、无锡（197）、南京（168）。各市根据得分可以划分为三个梯
34、队，苏州、无锡、南京处于第一梯队，得分均超过160，遥遥领先其他城市。南通、常州、徐州处于第二梯队，得分在123到160之间。泰州、盐城、镇江、扬州、宿迁、淮安、连云港处于第三梯队，得分在123以下。图17 2023年江苏省各市智能制造应用水平指数得分排名苏州市无锡市南京市南通市常州市徐州市泰州市盐城市镇江市扬州市宿迁市淮安市连云港市2041971681391371271101069994777312367江苏省智能制造发展指数报告（2023）145.综合成效指数评价综合成效指数直接体现地区智能制造的发展成果，由智能制造企业增加值、规模以上制造业全员劳动生产率和单位工业增加值电能降幅组成。从指
35、数得分情况看，江苏省13个城市综合成效指数平均得分为101，TOP3城市分别是苏州（271）、无锡（180）和南京（130）。各市根据得分可以划分为三个梯队，苏州、无锡、南京、常州处于第一梯队，得分均超过120。南通、镇江、扬州、徐州处于第二梯队，得分在70到120之间。泰州、盐城、宿迁、连云港、淮安处于第三梯队，得分在70以下。江苏省13个城市的综合成效指数两极分化明显。苏州综合成效指数位居全省之首，指数得分达到271，明显高于平均值，但部分城市指数不到50，分化特征显著。第一梯队中苏州充分发挥数字技术对经济发展的放大、叠加、倍增作用，推进智改数转网联，聚力打造全流程服务，实现智能制造对工业
36、经济增长和产业升级的有力推动作用，智能制造企业增加值位列全省第一。无锡印发 无锡市2023年节能与工业绿色发展工作要点，分解落实节能与工业绿色发展工作目标及重点任务，推进工业企业绿色制造体系建设，单位工业增加值电能降幅居于全省首位。南京鼓励企业不断探索应用新的生产技术和方法，如购置数控机床、工业机器人、成套生产线等设备，提升核心装备和关键工序数字化水平，优化生产流程与产品工艺，企业劳动生产率不断提升。第二梯队城市得分在智能制造综合成效方面逼近第一梯队，其中镇江加快智能制造节能降耗技术研发应用，提升企业节能基础能力，健全完善能源管理制度，推进能源管理体系和能耗在线监测系统建设，提高重点行业能源利
37、用效率和重点产品能效水平，单位工业增加值电能降幅位于全省第三。第三梯队城市得分相对落后，应进一步加强智能制造对制造业生产过程的优化与改进作用，提高生产效率和产品质量，实现制造业的绿色转型和可持续发展。图18 2022年江苏省各市智能制造综合成效指数得分排名苏州市无锡市南京市常州市南通市镇江市扬州市徐州市泰州市盐城市宿迁市连云港市淮安市2711801301211008479716867524710146江苏省智能制造发展指数报告（2023）15集群篇本篇以国务院印发的 工业战略性新兴产业分类目录（2023）为分类依据，以江苏省“1650”产业体系中14个先进制造业集群（制造业领域）CMMM自诊断
38、二级及以上的企业为分析对象，围绕各个集群企业的生产特点，精选重点指标进行监测，旨在全面反映我省各集群智能制造发展进程。三、集群智能制造水平分析（一）新型电力装备集群江苏省新型电力装备集群主要包括新型电网产业，其生产企业具有技术集成度要求高、质量控制严格、供应链管理复杂度高等特点。根据平台数据显示，全省新型电力装备集群共有142家CMMM自诊断二级及以上的企业，其中96%的企业应用计算机辅助设计工具开展工艺设计，87%的企业在关键质量控制工位应用了数字化质量检测设备对产品进行实时检测和监控，65%的企业通过信息系统对供应商进行寻源与评价管理。江苏省智能制造发展指数报告（2023）16图19 新型
39、电力装备集群二级及以上企业关键指标分析96%87%65%基于计算机辅助工艺规划及工艺设计质量在线检测应用信息系统实现供应商管理（二）新能源集群江苏省新能源集群主要包括晶硅光伏、风电装备、氢能、储能等产业，其生产企业具有研发技术壁垒高、质量管控要求高、上下游产业关联度高等特点。根据平台数据显示，全省新能源集群共有670家CMMM自诊断二级及以上的企业，其中88%的企业应用工艺设计与管理系统，63%的企业实现产品可通过信息系统进行生产过程信息和使用物料信息的追溯，59%的企业通过信息系统开展供应商量化评价。（三）物联网集群江苏省物联网集群主要包括传感器、工业互联网、智能家居、车联网等产业，其生产企
40、业具有技术迭代迅速、客户定制化需求多、售后运维成本高等特点。根据平台数据显示，全省物联网集群共有87家CMMM自诊断二级及以上的企业，其中98%的企业应用工艺设计与管理系统，65%的企业应用CRM等信息系统实现客户服务管理，52%的企业建立产品远程运维服务平台，为产品提供远程监测、故障预警、预测性维护等服务。江苏省智能制造发展指数报告（2023）1759%图20 新能源集群二级及以上企业关键指标分析88%63%应用工艺设计与管理系统基于信息系统实现质量全流程追溯应用信息系统开展供应商量化评价（四）生物医药集群江苏省生物医药集群主要包括生物药、化学药、中药、医疗器械等产业，其生产企业具有研发技术
41、壁垒高、污染排放强度大、质量管控要求高等特点。根据平台数据显示，全省生物医药集群共有88家CMMM自诊断二级及以上的企业，其中84%的企业应用计算机辅助设计工具开展工艺设计，75%的企业针对企业环境评价报告中识别的污染物进行排放数据监测，59%的企业实现产品可通过信息系统进行生产过程信息和使用物料信息的追溯。江苏省智能制造发展指数报告（2023）18图21 物联网集群二级及以上企业关键指标分析98%65%52%应用工艺设计与管理系统应用信息系统实现客户服务管理建立产品远程运维服务平台图22 生物医药集群二级及以上企业关键指标分析84%75%59%基于计算机辅助工艺规划及工艺设计污染物在线监测基
42、于信息系统实现质量全流程追溯（五）高端纺织集群江苏省高端纺织集群主要包括品牌服装家纺、化学纤维等产业，其生产企业具有质量管控要求高、能源消耗和环境污染压力较大等特点。根据平台数据显示，全省高端纺织集群共有284家CMMM自诊断二级及以上的企业，其中77%的企业在关键质量控制工位应用了数字化质量检测设备对产品进行实时检测和监控，70%的企业应用能源管理系统对能耗进行监控和统计分析，65%的企业针对企业环境评价报告中识别的污染物进行排放数据监测。（六）新材料产业集群江苏省新材料产业集群主要包括先进碳材料、纳米新材料、先进金属材料、化工新材料、绿色建筑材料等产业，其生产企业具有技术密集度高、过程机理
43、复杂、设备管理严格等特点。根据平台数据显示，全省新材料产业集群共有970家CMMM自诊断二级及以上的企业，其中76%的企业应用工艺设计与管理系统，77%的企业能够实时分析生产过程结果报告并在电子看板中显示，50%的企业应用设备管理信息系统进行设备维修保养和维修过程管理。江苏省智能制造发展指数报告（2023）19图23 高端纺织集群二级及以上企业关键指标分析77%70%质量在线检测应用能源管理系统应用率 污染物在线监控65%（七）半导体集群江苏省半导体集群主要包括集成电路设计、新型显示、第三代半导体等产业，其生产企业具有制造工艺环节多、质量管控严格、精密设备管理严格等特点。根据平台显示，全省半导
44、体集群共有326家CMMM自诊断二级及以上的企业，其中84%的企业应用工艺设计与管理系统，60%的企业在关键质量控制工位应用了数字化质量检测设备对产品进行实时检测和监控，41%的企业关键工序设备具备预测性维护功能。江苏省智能制造发展指数报告（2023）20图24 新材料集群二级及以上企业关键指标分析76%77%50%应用工艺设计与管理系统生产过程可视化应用设备管理信息系统图25 半导体集群二级及以上企业关键指标分析84%60%41%应用工艺设计与管理系统质量在线检测设备预测性维护（八）节能环保集群江苏省节能环保集群主要包括先进节能环保装备等产业，其生产企业具有技术壁垒高、客户个性化要求多、售后
45、服务运营成本高等特点。根据平台数据显示，全省节能环保集群共有811家CMMM自诊断二级及以上企业，其中75%的企业应用计算机辅助设计工具开展产品的三维设计，52%的企业通过信息系统对产品运行信息、维修信息、维护工单进行管理，46%的企业通过信息系统对客户信息数据和客户服务知识开展数据与知识积累与应用。（九）高端装备集群江苏省高端装备集群主要包括工程机械、农机装备、工业母机、机器人、轨道交通装备等产业，其生产企业具有技术更新迭代快、客户定制化需求多、售后运维成本高等特点。根据平台数据显示，全省高端装备集群共有818家CMMM自诊断二级及以上的企业，其中86%的企业具有包含产品设计信息尺寸、公差、
46、工程说明、材料需求等的数字化三维模型，50%的企业的产品具有通讯和数据存储能力，48%的企业通过信息系统对客户信息数据和客户服务知识开展数据与知识积累与应用。江苏省智能制造发展指数报告（2023）21图26 节能环保集群二级及以上企业关键指标分析75%52%46%基于计算机辅助三维产品设计通过信息系统对产品运行信息、维修信息、维护工单进行管理通过信息系统对信息数据和客户服务知识进行结构化的管理图27 高端装备集群二级及以上企业关键指标分析86%50%48%基于三维模型的产品设计产品具有通讯和数据存储能力通过信息系统对信息数据和客户服务知识进行结构化的管理（十）新能源汽车集群江苏省新能源汽车集群
47、主要包括电动汽车、动力电池、汽车零部件、氢燃料电池汽车等产业，其生产企业具有技术研发门槛高、质量控制严格、供应商管理复杂度高等特点。根据平台数据显示，全省新能源汽车集群共有785家CMMM自诊断二级及以上的企业，其中83%的企业具有包含产品设计信息尺寸、公差、工程说明、材料需求等的数字化三维模型，78%的企业在关键质量控制工位应用了数字化质量检测设备对产品进行实时检测和监控，32%的企业与重要合作企业实现了部分的数据共享，进行联合预测补货。（十一）新一代信息通信集群江苏省新一代信息通信集群主要包括5G、光通信、先进通信等产业，其生产企业具有装备自动化程度要求较高、对质量过程管控严格、信息系统覆
48、盖广泛等特点。根据平台数据显示，全省新一代信息通信集群共有807家CMMM自诊断二级及以上的企业，其中80%的企业在关键质量控制工位应用了数字化质量检测设备对产品进行实时检测和监控，84%的企业建立与办公网隔离的工业控制网络或生产网络，65%的企业应用了自动化物流设备。江苏省智能制造发展指数报告（2023）22图28 新能源汽车集群二级及以上企业关键指标分析83%78%32%质量在线检测基于三维模型的产品设计供应商信息协同图29 新一代信息通信集群二级及以上企业关键指标分析80%84%65%质量在线检测建立工业控制网络自动化物流设备应用率（十二）高技术船舶和海工装备集群江苏省高技术船舶和海工装
49、备集群主要包括高技术船舶和海洋工程装备等产业，其生产企业具有生产工艺复杂、制造个性化、质量要求高等特点。根据平台数据显示，全省高技术船舶和海工装备集群共有272家CMMM自诊断二级及以上的企业，其中68%的企业实现基于三维模型的制造工艺关键环节的仿真优化，78%的企业在关键质量控制工位应用了数字化质量检测设备对产品进行实时检测和监控，62%的企业实现不同专业或产品各组件的并行设计。（十三）新型食品集群江苏省新型食品集群主要包括预制菜、酿造、功能性食品等产业，其生产企业具有质量管控严格、供应链稳定需求迫切，市场营销渠道丰富等特点。根据平台数据显示，全省新型食品集群共有153家CMMM自诊断二级及
50、以上的企业，其中96%的企业通过信息技术手段实现分销商、客户信息的管理，94%的企业实现产品可通过信息系统进行生产过程信息和使用物料信息的追溯，62%的企业应用CRM等信息系统实现客户服务管理。江苏省智能制造发展指数报告（2023）23图30 高技术船舶和海工装备集群二级及以上企业关键指标分析68%78%62%基于三维模型的制造工艺全流程仿真优化质量在线检测实现不同专业或产品各组件的并行设计图31 新型食品集群二级及以上企业关键指标分析（十四）航空航天集群江苏省航空航天集群主要包括“两机”、大飞机配套、卫星等产业，其生产企业具有产品创新性研发设计难度大、产品制造和装配要求高、生产质量要求高等特
51、点。根据平台数据显示，全省航空航天集群共有88家CMMM自诊断二级及以上的企业，其中77%的企业实现基于三维模型的制造工艺关键环节的仿真优化，84%的企业关键工序设备具备人机交互界面和远程配置能力，88%的企业实现产品可通过信息系统进行生产过程信息和使用物料信息的追溯。江苏省智能制造发展指数报告（2023）24图32 航空航天集群二级及以上企业关键指标分析77%84%88%基于三维模型的制造工艺全流程仿真优化应用人机交互界面和远程配置能力的设备基于信息系统实现质量全流程追溯96%94%62%应用信息系统实现销售管理、分销管理和客户关系管理基于信息系统实现质量全流程追溯基于客户服务平台实现服务管
52、理本篇以江苏省CMMM自诊断二级及以上的企业为样本，按照工信部智能制造典型场景建设要求，围绕装备、网络、平台三个支撑要素以及生产、产品、供应链三个维度，将其解耦为标准化场景，拆解场景建设关键指标，以企业规模为划分依据，按照大型企业与中小型企业两大维度对指标进行对比分析，旨在综合反映我省企业智能制造发展进程。四、企业智能制造发展水平分析（一）装备维度在江苏省CMMM自诊断二级及以上的企业中，装备数字化率为84%，设备联网率为84%。企业篇（二）网络维度在江苏省CMMM自诊断二级及以上的企业中，81%的企业建立与办公网隔离的工业控制网络或者生产网络，87%的企业的网络支持灵活扩展、升级。江苏省智能
53、制造发展指数报告（2023）25图33 装备维度下二级及以上企业重点场景建设情况中小企业省平均大型企业装备数字化率84%86%设备联网率83%84%86%83%（三）平台维度在江苏省CMMM自诊断二级及以上的企业中，72%的企业应用了企业级大数据平台，65%的企业应用了云化软件。江苏省智能制造发展指数报告（2023）26图34 网络维度下二级及以上企业重点场景建设情况中小企业省平均大型企业控制网络或者生产网络建立与办公网隔离的工业81%88%实现网络支持灵活扩展升级87%91%80%86%图35 平台维度下二级及以上企业重点场景建设情况中小企业省平均大型企业企业级大数据平台应用率72%88%云
54、化软件利用率65%83%70%63%在江苏省CMMM自诊断二级及以上的企业中，设备故障诊断与预测场景建设下，32%的企业关键工序设备具备预测性维护功能。在设备运行优化场景建设中，51%的企业应用设备管理信息系统进行设备维修保养和维修过程管理，61%的企业对设备的运行参数、状态进行采集，并对数据进行统一分析。（四）生产维度在江苏省CMMM自诊断二级及以上的企业中，车间智能排产场景建设下，84%的企业基于信息系统编制主生产作业计划，30%的企业通过数学模型，采用先进排产调度算法形成最优详细生产作业。在工艺动态优化场景建设中，23%的企业自动采集作业大部分数据用于优化过程模型并调整生产作业。在人机协
55、同制造场景建设中，83%的企业关键工序设备具备人机交互界面和远程配置能力。在智能在线检测场景建设中，61%的企业在关键质量控制工位应用了数字化质量检测设备对产品进行实时检测和监控。在质量精准追溯场景建设中，51%的企业实现产品可通过信息系统进行生产过程信息和使用物料信息的追溯。江苏省智能制造发展指数报告（2023）27车间智能排产场景基于信息系统编制生产规划84%86%详细生产作业建立算法模型形成优化的30%52%83%27%过程模型并调整生产作业自动采集生产数据用于优化工艺动态优化场景人机协同制造场景远程配置能力的设备应用人机交互界面和83%90%82%23%35%21%质量在线检测智能在线
56、检测场景61%81%58%质量全流程追溯基于信息系统实现质量精准追溯场景51%64%49%图36 生产维度下二级及以上企业重点场景建设情况-1中小企业省平均大型企业在江苏省CMMM自诊断二级及以上的企业中，智能仓储场景建设下，83%的企业基于标识技术进行物料管理。在精准配送场景建设中，61%的企业应用了自动化物流设备。在能耗数据监测场景建设中，76%的企业应用能源管理系统对能耗进行监控和统计分析。在安全风险实时监测与应急处置场景建设中，83%的企业实现作业安全管控信息化。在污染监测与管控场景建设中，76%的企业应用信息技术手段进行安全环保管理，68%的企业针对企业环境评价报告中识别的污染物进行
57、排放数据监测。江苏省智能制造发展指数报告（2023）28设备运行优化场景应用设备管理信息系统51%66%设备运行参数采集与优化分析61%87%49%57%设备预测性维护32%44%30%设备故障诊断与预测场景图37 生产维度下二级及以上企业重点场景建设情况-2中小企业省平均大型企业图38 生产维度下二级及以上企业重点场景建设情况-3中小企业省平均大型企业污染监测与管控场景安全环保管理应用信息技术手段76%80%污染物在线监控73%75%67%基于标识技术的物料管理智能仓储场景精准配送场景自动化物流设备应用率61%80%58%83%89%82%能源管理系统应用率能耗数据监测场景76%91%73%
58、作业安全管控信息化安全风险实时监测与应急处置场景83%88%82%68%（五）产品维度在江苏省CMMM自诊断二级及以上的企业中，产品数字化研发与设计场景建设下，71%的企业应用计算机辅助设计工具开展产品的三维设计。在工艺数字化设计场景建设中，91%的企业应用工艺设计与管理系统。在主动客户服务场景建设中，86%的企业应用CRM等信息系统实现客户服务管理。在江苏省CMMM自诊断二级及以上的企业中，销售驱动业务优化场景建设下，33%的企业根据数据模型进行市场预测。在产品远程运维场景建设中，12%的企业建立产品远程运维服务平台，为产品提供远程监测、故障预警、预测性维护等服务。在系统集成应用中，82%的
59、企业针对设备联网或信息系统间数据打通进行了相关规划，11%的企业实现全业务活动集成。江苏省智能制造发展指数报告（2023）29基于计算机辅助三维产品设计71%75%70%91%95%90%产品数字化研发与设计场景应用工艺设计与管理系统工艺数字化设计场景基于客户服务平台实现服务管理86%87%86%主动客户服务场景图39 产品维度下二级及以上企业重点场景建设情况-1中小企业省平均大型企业（六）供应链维度在江苏省CMMM自诊断二级及以上的企业中，产供销一体化场景建设下，55%企业将销售系统与仓储管理系统、生产系统集成，实现客户需求预测/客户实际需求拉动生产、采购和物流计划。在供应链智能配送与动态优
60、化场景建设中，77%的企业通过信息系统管理运力资源，81%的企业实现关键节点物流信息实时跟踪。在供应商数字化管理场景建设中，59%的企业通过信息系统对供应商进行寻源与评价管理。江苏省智能制造发展指数报告（2023）30系统集成应用数据打通进行相关规划针对设备联网或信息系统间82%84%全业务流程集成82%服务平台建立产品运远程运维12%18%12%11%17%10%产品远程运维场景根据数据模型进行市场预测33%45%32%销售驱动业务优化场景图40 产品维度下二级及以上企业重点场景建设情况-2中小企业省平均大型企业实时跟踪实现关键节点物流信息的86%供应链智能配送与动态优化场景基于信息系统管理
61、运力资源77%79%76%81%81%成实现需求拉动生产采购与物流销售系统与仓储系统生产系统集55%74%53%产供销一体化场景59%75%57%供应商管理应用信息系统实现供应供应商数字化管理场景图41 供应链维度下二级及以上企业重点场景建设情况中小企业省平均大型企业近年来，江苏省以制造强省为统揽，全力打造“智改数转网联”推进体系，推进制造业智能化改造数字化转型走深向实，全省智能制造水平明显提升。本篇立足于江苏省智能制造发展现状，结合区域、集群及企业智能发展实际，展望江苏省智能制造未来的发展前景，并提出下一阶段的发展建议，旨在推动江苏省智能制造发展迈向新高度。四、展望与建议（一）发展展望1.人
62、工智能将会驱动工业智能化升级近年来，江苏加大人工智能基础设施、创新应用的研发和支持力度，加速布局“人工智能+”，推动人工智能和实体经济融合发展，已成为全国人工智能产业创新发展的重要基地。未来江苏省将继续积极开拓“人工智能+”制造业场景应用，将智能化带入工业生产、运营、管理等领域，不断提升感知、认知和决策等多个环节，推动工业发展走向“自适应、自决策、自执行”的智能化阶段。展望篇江苏省智能制造发展指数报告（2023）312.智能制造将在多领域加速应用拓展作为我国先进制造业基地，江苏省制造业市场庞大、数字化转型需求旺盛，将为智能制造的发展提供涵盖从研发、生产、供应、销售到服务的全链条各个环节制造业应
63、用场景。未来，江苏省将重点推动智能制造在优势产业和核心环节的深度应用，将涌现一系列小型化、快速化、轻量化、精准化的转型解决方案和产品，形成大量可复制推广的细分行业数字化转型典型模式，将为全国的智能制造发展提供有价值的经验和示范。江苏省智能制造发展指数报告（2023）323.标准化将引领智能制造迈向新高度江苏省通过建立健全智能制造领域的标准体系、推进标准化试点示范项目、制定地方标准等措施，形成了智能制造发展的“江苏范式”。未来江苏省将继续加强标准引领，加大对企业标准化工作的支持力度，推进制造业数字化转型领域的标准研制与宣贯；将加强与其他地区和国际组织的合作，积极参与全球智能制造标准的制定，进一步
64、提升江苏在智能制造领域的竞争力和影响力。江苏省智能制造发展指数报告（2023）334.智能制造生态体系将会进一步完善江苏省持续推进智能制造的顶层设计和政策执行，科学谋划、统筹布局，构建多层次、多维度的政策支持体系，优化管理机制，营造良好的智能制造发展生态。未来江苏省将进一步完善政策体系和投融资环境，为企业智能制造发展创造有利的发展条件；将推动政产学研用金各方主体精准发力，为智能制造发展营造良好的制度环境和政策环境；将进一步加强国际合作与交流，通过引进国外智能制造领域的先进技术和管理经验，取长补短，提升本地智能制造发展水平。江苏省智能制造发展指数报告（2023）341.筑牢供给根基，推动自主可控
65、发展加快装备产品升级焕新，推动人工智能技术与工业机器人、工程机械、医疗器械等装备的融合，全面提升装备的感知、交互、控制和协作能力。推动智能化软件应用，发挥大模型代码和文本生成能力，探索低代码、零代码等软件开发新范式，加强工业软件交互服务的个性化、定制化，优化软件产品体系。鼓励工业互联网平台、工业软件等智能制造解决方案提供商，与“链主”“准链主”企业优先探索大模型等智能应用，推动人工智能在研发设计、生产管理优化、营销服务等全产品生命周期的应用，打造一批先进适用、稳定可靠、高性价比的智能制造系统解决方案。（二）发展建议江苏省智能制造发展指数报告（2023）35江苏省智能制造发展指数报告（2023）
66、362.分类推动转型，提升企业数字化水平引导骨干企业开展集成应用创新，建设一批生产全流程、管理全方位和产品全生命周期的示范工厂、标杆企业和“灯塔工厂”。开展场景应用推广，推动龙头骨干企业、工业互联网平台、装备服务商、软件服务商、大院大所等深入合作，在生产制造多个核心场景形成可推广的实践案例，带动中小企业参与转型。促进中小企业加强基础设施设备升级，加快应用“小快轻准”的软件，推动中小企业数字化普及应用。3.强化标准引领，凝聚行业生态合力分行业、分领域全面推进制造业数字化转型标准体系建设，依托江苏省智能工厂建设标准化技术委员会及其他相关标委会展开专项研究，组织制定、发布关键亟需国家标准、地方标准、
67、行业标准，加快研制配套标准应用指南和方法工具，同步推动技术进步、服务企业发展、加强行业指导。推动标准与产业政策的同步研究、部署和实施，在产业政策中引入先进适用标准，确保产业政策的有效落实。加强标准示范应用，邀请高校、科研机构以及企业等各方的智能制造领域专家举办线上线下标准解读会、培训会、研讨会等活动，通过产学研用深度融合促进标准落地应用。江苏省智能制造发展指数报告（2023）374.优化顶层设计，共建优良智造生态通过与“一带一路”沿线国家合作，共建实验室、联合研究中心，以平台建设和联合研究项目为基础，形成全面支撑智能制造发展的协同创新网络。围绕智能制造的关键技术，整合产学研资源，推动技术在生产环节中的应用和高效转化，强化智能制造生态系统中上下游企业的协同，优化供应链和生产链的联动效应。深化新工科建设，注重高端智能制造人才的培养，打造多层次、多专业的智能制造人才梯队，为企业数字化转型提供人才保障。江苏省智能制造发展指数报告（2023）380 5 1 2-6 2 7 0 2 0 0 6z h o u y a n g c e s i.c n微信公众号中国智能制造评估评价公共服务平台 h t t p s:/www.c 3 me p.c n
