ICS 35.240.01 CCS L 70 37 山东省 地方 标准 DB37/T 4658.2—2023 人工智能 应用场景分类 第2部分：装备 制造 Artificial intelligence —Application scenario classification —Part 2: Equipment manufacturing 2023 - 10 - 17发布 2023 - 11 - 17实施 山东省市场监督管理局 发布 DB37/T 4658.2 —2023 I 目次 前言 ................................ ................................ ................. II 引言 ................................ ................................ ................ III 1 范围 ................................ ................................ ............... 1 2 规范性引用文件 ................................ ................................ ..... 1 3 术语和定义 ................................ ................................ ......... 1 4 分类方法概述 ................................ ................................ ....... 2 5 应用场景分类信息 ................................ ................................ ... 2 参考文献 ................................ ................................ .............. 6 DB37/T 4658.2 —2023 II 前言 本文件按照 GB/T 1.1 —2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定 起草。 本文件为 DB37/T 4658《人工智能 应用场景分类》的第 2部分。DB37/T 4658已经发布了以下部分： ——第1部分：分类方法； ——第2部分：装备制造； ——第3部分：养老照护。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。 本文件由山东省工业和信息化厅提出并组织实施。 本文件由山东省人工智能标准化技术委员会归口。 DB37/T 4658.2 —2023 III 引言 近年来，随着人工智能技术与行业应用间不断融合，装备制造已成为人工智能应用场景最具潜力的 领域之一。人工智能与相关技术结合，可提高装备制造各个环节的生产效率，优化生产方式。山东省人 民政府《关于大力推进“现代优势产业集群 +人工智能”的指导意见》（鲁政字〔 2019〕84号），提出 了开展高端装备制造业智能提升工程，面向重点产业高质量发展需求，大力发展深度感知、智慧决策、 自动执行的高端智能装备和产品，培育高水平智能制造整体解决方案提供商，推广关键技术装备的集成 应用。 但当前人工智能在装备制造领域的应用场景以及装备制造对于 人工智能系统的需求信息并不明确， 导致应用场景与需求之间存在偏差，制约了人工智能在装备制造领域的应用。 为明确人工智能在装备制造领域的应用场景信息和需求信息， 推动人工智能技术在装备制造领域的 应用，制定本文件。本文件适用于装备制造的人工智能系统的需求分析、研发及设计，可作为装备制造 领域选择人工智能系统的参考。通过标准的制定和实施，可获取装备制造领域中有智能化需求的应用场 景信息和对人工智能系统的功能需求，可帮助人工智能系统供应商和用户快速对接需求，缩小供需双方 的需求偏差，扩大人工智能技术在装备制造领域的应用， 推动 装备制造领域的智能化发展。 DB37/T 4658 拟由以下三个部分构成。 —— 第1部分：分类方法。目的在于给出人工智能系统的应用场景的分类方法。 —— 第2部分：装备制造。目的在于确定装备制造行业中人工智能系统的典型应用场景类别，以 及各类应用场景对人工智能系统的共性实时生产功能需求。 —— 第3部分：养老照护。目的在于确定养老照护服务中人工智能系统的典型应用场景类别，以 及各类应用场景对人工智能系统的共性准实时服务功能需求。 DB37/T 4658.2 —2023 1 人工智能 应用场景分类 第2部分：装备制造 1 范围 本文件给出了装备制造中人工智能系统的应用场景的类别， 以及各类应用场景对人工智能系统的共 性功能需求。 本文件适用于装备制造中应用的人工智能系统的需求分析、研发和设计，指导装备制造商针对场景 需求进行人工智能系统的应用选型。 2 规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。 其中， 注日期的引用文件， 仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本 文件。 GB/T 41867 —2022 信息技术 人工智能 术语 DB37/T 4658.1—2023 人工智能 应用场景分类 第1部分：分类方法 ISO/IEC 22989:2022 信息技术 人工智能 人工智能概念和术语 (Information technology — Artificial intelligence —Artificial intelligence concepts and terminology) 3 术语和定义 GB/T 41867 —2022、DB37/T 4658.1—2023及ISO/IEC 22989:2022 界定的以及下列术语和定义适用 于本文件。 3.1 人工智能 artificial intelligence ；AI 人工智能系统 （3.2）相关机制和应用的研究和开发。 [来源：GB/T 41867 —2022，3.1.2，已修改 ] 3.2 人工智能系统 artificial intelligence system 针对人类定义的给定目标，产生诸如内容、预测、推荐或决策等输出的一类工程系统。 注1：该工程系统使用人工智能相关的多种技术和方法，开发表征数据、知识、过程等的模型，用于执行任务。 注2：人工智能系统具备不同的自动化级别。 [来源：GB/T 41867—2022，3.1.8] 3.3 应用场景 application s cenario 人工智能系统 （3.2）被使用时，环境、时间、空间、物体、人物及人物状态等一个或多个元素的 集合。 [来源：DB37/T 4658.1—2023，3.3] 3.4 任务 task DB37/T 4658.2 —2023 2 实现特定目标所需的行动。 注1：动作可以是物理的，也可以是认知的。例如，计算或创建预测、翻译、合成数据或人工制品或在物理空间中 导航。 注2：任务示例包括分类、回归、排名、聚类和降维。 [来源：ISO/IEC 22989:2022 ，3.1.35] 3.5 装备制造 equipment manufacturing 为国民经济各部门简单再生产和扩大再生产提供技术装备。 4 分类方法概述 AI系统在装备制造行业中的应用场景的分类，在考虑装备制造的行业特性的前提下，按照 DB37/T 4658.1—2023的要求，具体实施步骤包括： a) 梳理设计、生产、供应链、运营、营销、服务等企业经营活动中可使用 AI系统的场景信息； b) 根据第4章中a）给出的场景信息，分步进行场景描述、任务分解和功能识别、应用场景类别 划分以及应用场景类别信息描述。 5 应用场景分类信息 装备设计、生产、供应链、运营、营销、服务等典型业务活动包括但不限于表 1所列。 表1 装备制造典型业务活动 企业业务及经营 活动 设计 生产 供应链 运营 营销 服务 典型业务活动 设计需求分析 大规模数据计算 成品建模预测分 析 CAD制图 电路板制图 BOM方案设计 设计协同 生产产量预测 生产瓶颈预测分析 生产良率分析 员工需求预测 生产数据异常监控 生产规划调度 人员作业异常监控 生产物料流转异常 监控 工艺参数优化 设备参数优化 生产排产 车间内外生产协同 产品条码识别 产品尺寸测量 供应需求预测 供应不平衡处理 供应商分级管理 供应链网络规划 供应数据全链条可 视化 产品流转异常监控 仓库选址优化 仓储货物分类 呆滞库存处理 仓库实时动态管理 仓容预警 运输路径规划 人员实时调度 物料实时调度 车辆实时调度 货物出入库 运营数据分析