2.无人仓储及智能物流

支持企业基于数字化平台开展订单全流程跟踪，建设 自动化立体仓库和无人搬运车（AGV），重点部署和打通 生产计划、仓储管理等环节，应用大数据分析技术优化仓 储布局和出入库管理，基于模型算法开展货物装载、卸载、 搬运的路径优化，提高仓储物流效率，实现订单精准配送 和准时交付。

3.供应链产品质量追溯

支持企业利用数字化供应链开展售后质量追溯，打通 出厂产品和供应链系统数据，实时响应用户产品维保需求， 针对反馈的产品数据开展大数据分析，为产品研发设计阶

段的参数优化提供依据，提升产品售后服务满意度和交付 质量，增强用户粘性。

4.供应链断链预测预警

鼓励企业建立供应链数据监测系统，整合企业资源计 划、生产执行、仓储管理、客户管理等系统数据，利用大 数据建模构建供应链风险评估模型，针对供应商交货延迟、 物流运输堵塞等关键指标设定报警阈值，实现供应链断链 的提前报警以及应急调度。

（ 六）跨环节协同

1.基于 MBSE 的产品全生命周期管理

支持企业开展产品全生命周期管理，构建基于模型的 系统工程（MBSE）平台工具，支持各类产品模型在需求、 设计、分析、验证等全生命周期贯通，并进一步与产品实 时运维数据相结合，实现基于全生命周期数据和模型集成 融合的智能决策，进而达到产品最优设计、最优制造和最 优运维。

2.基于 C2M 的大规模定制化生产

鼓励企业搭建工业互联网平台，构建用户参与设计的 功能模块，打造可以模块化编排的数字工艺和柔性产线， 建设按需生产的弹性供应链系统，打通用户订单、生产计 划、采购管理、加工生产、物流管理等数字化系统，实现 用户可自行搭建产品、工厂可按需柔性生产、配送可按时 指定送达。