近日，工业和信息化部重磅印发《智能制造典型场景参考指引（2025 年版）》（以下简称《指引》），为制造业在采购与供应链领域的智能化转型勾勒出清晰蓝图，有力推动我国制造业加速迈向数字化转型与智能化升级的新征程。

《指引》定调：智能制造典型场景筑牢智能工厂根基

《指引》明确指出，智能制造典型场景是智能工厂建设的基石，更是推进智能制造工作的基本业务单元。它要求企业面向产品全生命周期、生产制造全过程和供应链全环节，对工厂业务进行深度解耦。通过新一代信息技术与制造技术的深度融合，部署智能制造装备、工业软件和智能系统，以数字化、网络化、智能化的创新方式对业务进行重构，进而形成标准化、可推广的智能制造典型场景，并最终集成贯通构建起智能工厂。这一战略定位，为制造业企业明确了从传统制造向智能制造转型的关键路径。

八大环节四十场景：凝聚行业智慧结晶

基于多年来在智能制造领域的探索实践，并结合技术创新和融合应用的发展趋势，《指引》凝练出涉及工厂建设、产品研发、工艺设计、生产管理、生产作业、运营管理、产品服务、供应链管理等 8 个环节的 40 个智能制造典型场景。这些场景犹如璀璨的明珠，为智能工厂梯度培育、智能制造系统解决方案“揭榜挂帅”、智能制造标准体系建设等工作提供了极具价值的参考指引。它们不仅凝聚了行业的智慧和经验，更为制造业企业在智能化转型过程中提供了可借鉴、可复制的成功模式。

供应链管理四大场景：精准破解采购与供应链难题

供应商数字化管理：精准画像，优选合作伙伴

在供应商入库、评价、筛选等业务活动中，企业常常面临供应商比选难、管控能力弱等痛点问题。《指引》提出建立供应商库，并应用供应商风险评估、供应链溯源等先进技术。通过这些技术手段，企业能够对供应商进行精准画像和智能筛选，还能基于数据分析开展供应商评价、分级分类、寻源和优选推荐。这将帮助企业从众多供应商中精准挑选出优质合作伙伴，从源头上保障供应链的稳定性和可靠性。

采购计划优化协同：动态调整，保障生产顺畅

采购计划制定和执行过程中，市场波动大、交付不及时等问题常常困扰着企业。《指引》建议建设供应链管理系统，并应用集成建模、多目标寻优、数据跨域控制等技术。通过综合分析市场、采购、库存、生产等数据，实现采购计划的自动生成和动态优化，同时促进上下游供应商之间的紧密协同。这意味着企业能够更加灵活地应对市场变化，确保原材料和零部件的及时供应，保障生产的连续性和高效性。

供应链风险预警与调度：提前预警，增强供应链韧性

供应链的不透明和风险响应滞后是企业面临的重大挑战之一。《指引》提出打造供应链协同平台，并应用多源信息感知、风险评估预测等技术。通过这些技术，企业能够实现对供应链风险的在线监控、精准识别和提前预警。同时，应用资源智能匹配、预案模拟仿真、供应网络自动切换等手段，实现供应链的自主修复，从而提升供应链的韧性和安全水平。这将帮助企业在面对各种风险时，能够迅速做出反应，保障供应链的稳定运行。

供应链物流智能配送：全程跟踪，提升物流效率

在供应链上下游多式联运调度、配送路线规划、运输过程监控等业务活动中，物料和成品多点仓储、运输过程监控难、配送周期长等问题较为突出。《指引》建议建设供应链物流管理系统，并应用仓网规划、车货智能匹配、实时定位跟踪、智能路径规划、智能驾驶等技术。通过这些技术，企业能够实现物流全程跟踪、智能调度、异常预警和高效处理，降低供应链物流成本，提升准时交付率。这将帮助企业优化物流流程，提高物流效率，为客户提供更加优质的服务。

工业和信息化部发布的《智能制造典型场景参考指引（2025 年版）》为制造业在采购与供应链领域的智能化转型提供了全方位的指导和支持。随着这些智能制造典型场景的广泛应用和推广，相信我国制造业将在数字化转型和智能化升级的道路上取得更加显著的成效，实现高质量发展，在全球制造业竞争中占据更加有利的地位。