北检（北京）检测技术研究院

5　建设模块坚持“融合发展，并行推进”，循序渐进推进企业数字化工厂建设进程。5.1　原料存储与处理该模块包括原料接收区、储存罐、混合槽等设施。原料接收区通常配备卸料平台和输送系统，方便将原材料卸载至储存罐或直接作为原材料进入工艺流程处理。储存罐要求具备密封性能和计量统计功能，以确保储存的原料质量不受外界环境影响。混合槽用于按照配方选择相应的原料，进行混合处理。5.2　生产线生产线模块主要由一系列的生产设备组成，包括反应釜、离心机、干燥器、过滤器等。这些设备用于完成农药的合成、分离、固化等工艺步骤，最终形成产品原料。自动化控制系统对整个生产线进行监控和控制，实现生产参数的调节和优化，确保产品质量稳定。5.3　智能设备管理针对生产装置的智能设备管理，则可采用AMS等类似软件进行智能设备（HART）设备的管理，实现智能设备的重要参数管理、参数调校等。5.4　质量检测与控制该模块包括质量检测设备、仪器和方法，用于对生产过程中的原料、中间产品和最终产品进行质量测试。常见的质量检测包括物理性质测试、化学成分分析、杂质检测等。通过对检测结果进行实时监控和分析，及时调整生产过程中的参数，确保产品符合相关质量标准和规定。5.5　包装与仓储在该模块中，生产好的农药经过包装设备进行包装，通过智能仓储和物流管理系统，实现了农药的高效包装盒流转，常见的包装形式有瓶装、袋装、桶装等。包装后的产品存放在专门的仓库中，要求设置合适的温度、湿度和通风条件，确保产品质量不受损害。5.6　自动化物流该模块利用自动化设备和物流系统，实现产品从生产线到仓库的自动运输。例如，采用输送带、AGV等装置进行产品的搬运，通过条码或RFID技术进行产品追踪和管理，实现了产品的快速入库和出库，在此过程中减少了人工操作的失误，同时也通过数据分析和算法优化，加快物流效率，降低人工成本。5.7　数据管理与集成在整个工厂中，各个模块产生的数据需要进行集中管理和分析。该模块使用信息化技术，通过将设备连接到互联网，实现了设备之间的互交。通过管理平台，将生产过程中的数据进行采集、存储和分析，通过可视化界面呈现给管理人员，以便实时监控生产状态、进行异常预警和管理决策。此外，还可以将工厂数据与企业ERP系统集成，实现信息的互通共享。5.8　能源与环保该模块涉及到工厂的能源供应和环境保护措施。能源供应可以包括电力、蒸汽、燃气、水等，需要建设相应的供应系统和设备，确保工厂正常运行。环保方面主要包括废水处理、废气处理和固体废弃物处理等，采用适当的处理装置和方法，避免环境污染，遵守相关环境保护法规，保护生态环境，实现可持续发展道路。5.9　全生命周期管理该模块从产品设计、原材料采购、生产制造到产品销售和售后服务等环节进行全方位管理。通过建立追溯系统和供应链管理平台，对产品的来源、生产过程和销售情况进行跟踪和管理，确保产品质量和安全。5.10　安全与监控工厂安全是一个重要的考虑因素，包括人员安全、设备安全和物资安全等方面。该模块配备安全防护设备，例如摄像头、门禁系统、消防系统等，以确保生产过程和场所的安全。同时，通过监控系统对关键设备和生产环境进行实时监测，并及时发出警报和处理异常情况。生产装置的安全、环保、健康等数据的采集和管理，包括：安全生产风险监测预警、双重预防机制信息化、特殊作业全过程信息化、人员车辆自动定位系统、智能视频监控系统、安全生产全要素管理等，如HSE系统。5.11　培训与人力资源该模块针对工厂员工进行专业培训和技能提升，建立OTS系统,也可以利用AR、VR等科技技术，以适应智能化工厂的运营需求。此外，人力资源管理也包括招聘、人事管理、绩效考核和员工福利等方面，保证人力资源的合理配置和人员稳定性。5.12　经营管理财务、采购、资产、人力资源管理，企业可通过OA或者BPM等软件实现统一协同，打造信息平台一体化。5.13　智能数据分析通过监测和分析生产过程中的数据，可引入AI技术，实时评估关键指标，例如生产能力利用率、设备运转率、原材料消耗、产品单耗等，从而及时发现潜在问题并进行调整，提高生产效率和品质。利用智能数据分析技术对产品质量数据进行统计和分析，建立质量预测模型，准确判断产品是否符合标准要求，并及时采取措施修正。还可以通过监测供应链数据，追溯原材料的质量和来源，确保产品质量的可控性。利用感知设备的数据以及智能算法进行故障预测和维护规划。通过分析设备状态和工作数据，提前预警设备故障风险，并制定相应的维护计划，以避免设备停机和生产延误。基于数据驱动的方法，利用智能数据分析技术发现并量化生产过程中的瓶颈与问题，提出改进方案，并进行实时监测和验证。不断迭代改进，提高生产效率和质量水平。

本文件规定了数字乡村数据中心建设相关的建设原则、组成部分、逻辑架构、性能要求和安全、运维等方面的规范要求。本文件适用于各类主体建设数字乡村数据中心。

本文件规定了数字乡村物联网建设的建设原则、数字乡村物联网通信参考体系结构、接口描述、接口要求、物联网选型技术、施工、运营管理及安全保障等方面的要求。本文件适用于数字乡村物联网的建设。

本文件规定了数字乡村应用系统建设相关的概述、建设原则、数据管理要求、业务系统要求、数据接口要求、运行环境要求、性能要求、安全要求、运营维护要求等方面的要求。本文件适用于各类主体进行数字乡村相关应用系统建设。

4.1.1基本条件：a）总体要求。申报主体应在浙江省内注册，具有独立法人资格的农药生产企业。要求企业生产运营和财务状况良好，近2年内没有违法行为，未发生安全、质量或环境等方面的重大问题。b）数字化车间培育项目。要求在浙江省内进行建设，新建和改建项目均可申报。数字化车间培育项目建成前三年内的软硬件总投资应符合浙江省经济和信息化厅相关文件要求。三年内已认定为智能工厂、数字化车间的项目和已经入库培育的项目不能重复申报推荐。4.1.2建设要求：数字化车间培育项目建设参考《浙江省数字化车间/智能工厂建设实施方案》相关能力要素进行建设。项目实施后应在提高生产效率、降低运营成本、缩短研制周期、提升产品良率、提高能源利用率以及产业链协同发展等方面取得（或预期取得）明显成效，在新技术、新装备、新模式应用方面取得创新突破，在农药行业中具有示范推广和引领带动作用，并同意对外宣传展示和推广应用。

本文件规定了成绩单基础数据结构及其数据集。本文件适用于基于区块链的数字教育档案管理系统中成绩单数据设计、开发和应用。

本标准规定了企业数字化建设的全过程管理，包括数字化建设的基础条件、实施路径、运营管理和评价体系

本标准适用于各类企业，包括制造业、服务业、高新技术产业等

不同类型和规模的企业可根据实际情况参照执行

本标准不适用于政府部门和事业单位

本标准的制定旨在为企业提供一套系统化的数字化建设管理方法和规范，提出了中小企业数字化建设的基础条件、实施路径、运营管理和评价体系，帮助中小企业更好地寻找数字化建设实施路径的同时，也能帮助政府部门更加精准地评估企业数字化建设效果。标准内容具体包括企业数字化建设规划、数字化建设实施路径、数字化建设管理运营、数字化建设水平评价等。

技术内容重点集中在数据安全技术能力要求上，其过程重点参考了GB/T22239-2019《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》、GB/T22240-2019《信息安全技术网络安全等级保护定级指南》、GB/T35273-2020《信息安全技术个人信息安全规范》、GB/T39477-2020《信息安全技术政务信息共享数据安全技术要求》和GB/T41479-2022《信息安全技术网络数据处理安全要求》等标准。

本文件规定了管道焊缝射线底片数字化入库及智能评定的基本规定、技术流程、焊缝底片数字化扫描、焊缝底片数据库、焊缝底片图像预处理、焊缝底片缺陷智能评定及复评、智能识别及复评结果的验证、同口底片识别、焊片信息管理系统、报告编写及成果入库等要求。本文件适用于射线底片数字化入库及智能评定工作。

3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1数字化果园DigitalOrchard通过应用现代信息技术，将果园的生产、管理和销售等多个环节进行数字化，形成一种新型的果园运营模式。3.2物联网internetofthings通过感知设备，按照约定协议，连接物、人、系统和信息资源，实现对物理和虚拟世界的信息进行处理并作出反应的智能服务系统。[来源:GB/T33745-2017，2.1.1]4建设要求4.1科技引领4.2绿色环保4.3安全稳定4.4接口开放5建设范围5.1数据范围5.2硬件设施5.3软件系统5.4运用维护5.5安全保障6数据采集6.1环境数据6.2管理数据6.3虫害数据6.4生长数据7软件系统7.1生产环境监测系统7.2水肥一体化管理系统7.3远程可视管理系统7.4质量安全追溯系统7.5移动应用平台8硬件设施8.1环境监测设备8.2水肥一体化设备8.3高清摄像装置8.4智能虫控设备8.5无人机和农业机器人9评价管理9.1设备配置9.2系统完善程度9.3数据采集和处理能力9.4决策支持9.5智能化程度9.6安全保障9.7用户体验9.8经济效益

本文件规定了数字工厂虚拟仿真实训系统的术语和定义、基本要求、技术原理及特点、系统架构、功能模块、运行测试。本文件适用于数字工厂虚拟仿真实训系统的设计及应用。