4月22日，工业和信息化部与国家标准化管理委员会联合印发《国家智能制造标准体系建设指南（2024版）》（以下简称《指南》），明确提出以标准化建设为核心抓手，系统推进智能制造高质量发展，目标到2026年构建覆盖智能装备、工业软件、智能工厂等核心领域的标准体系，制修订超100项国家标准和行业标准，为新型工业化提供坚实支撑。该文件的发布标志着我国智能制造标准化建设迈入全面深化阶段，对化工、新材料、能源等行业的数字化转型具有重要指导意义。
政策背景：标准引领智能制造高质量发展
随着全球制造业竞争加剧，智能制造已成为推动产业升级的核心引擎。我国“十四五”规划将智能制造列为制造业转型的主攻方向，但行业仍面临关键技术标准缺失、设备互联互通性不足、数据协同效率低等挑战。此次发布的《指南》聚焦钢铁、石化、化工、汽车等14个重点领域，针对近3年亟待解决的标准化问题，提出“基础共性标准+关键技术标准+行业应用标准”的三层架构，旨在通过统一标准打通智能制造全链条，加速技术成果转化与规模化应用。
《指南》围绕智能装备、工业软件、智能工厂、智慧供应链、智能赋能技术、智能制造新模式及工业网络七大方向，细化关键技术标准要求：
智能装备标准
智能感知与控制装备：规范智能传感器、仪器仪表的数据感知、互联互通及协议一致性要求，推动多源异构数据协同。
数控机床与工业机器人：明确运动控制、安全维护标准，加速人形机器人、仿生灵巧手等新兴技术的产业化落地。
智能检测与装配装备：统一检测设备组成要素、数据接口与集成规范，提升复杂工况下的检测精度与效率。
智能工厂与智慧供应链
要求构建覆盖生产计划、资源调度、质量追溯的全流程数字化标准，强化工厂与供应链的业务协同能力。
工业网络与智能赋能技术
重点布局5G、边缘计算、数字孪生等技术的标准化应用，推动制造系统实时响应与自适应优化。
作为《指南》重点覆盖的领域之一，化工行业将迎来三方面变革：
检测设备标准化：智能检测装备需满足统一的数据接口、通信协议及性能测试标准，解决传统设备兼容性差、数据孤岛问题。
工艺模型质量提升：增材制造、反应过程优化等环节需建立工艺知识库与三维模型数据质量标准，提高生产可控性。
全链条协同创新：通过智慧物流、智能仓储标准的落地，实现从原材料到成品的全流程数字化管控，降低能耗与安全风险。
《指南》明确未来三年将优先推动以下标准研制：
智能感知装备：多CPU协调、管理壳架构等标准，增强设备智能化水平；
工业机器人：人形机器人通用技术要求、数控机床信息模型标准；
检测与物流装备：互联互通通用要求、标识解析规范，支撑跨系统集成；
增材制造：三维工艺模型质量评估指南，推动复杂零部件高效生产。
《国家智能制造标准体系建设指南（2024版）》的发布，不仅为行业划定了清晰的技术路径，更将加速形成“标准-技术-产业”良性循环。随着标准体系的逐步完善，化工、新材料等领域的设备供应商、技术服务商需加快适配新规，以创新驱动抢占市场先机。
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