符合“数字化智能工厂”称号，核心依据是GB/T 39116-2020 智能制造能力成熟度模型，并参考国家智能制造标准体系建设指南（2024版），通常需达到成熟度2级及以上（基础级），按梯度分为四级：基础级、先进级、卓越级、领航级。下面从核心标准、分级门槛、关键技术指标三方面说明。
一、核心国家标准
1. GB/T 39116-2020《智能制造能力成熟度模型》
1级（初始级）：仅基础信息化，不算智能工厂。
2级（规范级=基础级智能工厂）：核心数据自动采集、关键工序自动化、基础系统（ERP/MES/SCADA）部署。
3级（集成级=先进级）：全流程数字化、系统集成互通、智能排产/质量追溯/设备预测维护落地。
4级（优化级=卓越级）：AI场景占比≥20%、全链路数据驱动优化、国内行业领先。
5级（引领级=领航级）：AI场景占比≥60%、技术全球领先、新模式引领行业。
2. GB/T 43553.1-2023《智能工厂数字化交付 第1部分：通用要求》：规定设计、生产、物流等全流程数字化交付标准。
3. 国家智能制造标准体系建设指南（2024版）：明确智能工厂需覆盖智能设计、智能生产、智能管理、智能物流、系统集成七大模块。
二、分级核心门槛（满足即获对应称号）
1. 基础级（最低准入，成熟度2级）
设备：关键工序数控化率≥50%，核心设备联网率≥60%。
数据：生产/质量/设备数据自动采集率≥80%，关键工位可视化监控。
系统：部署ERP+MES+SCADA，基础数据互通。
指标：人均产能、良品率高于区域行业均值，无重大安全环保事故。
2. 先进级（成熟度3级，省级示范主力）
设备：关键工序数控化率≥70%，核心设备联网率≥90%，自动化产线占比≥50%。
系统：全流程数字化贯通（研发+生产+供应链+运维），MES/ERP/WMS/L2集成打通。
智能应用：智能排产、质量全追溯、设备预测性维护、能耗优化至少落地3项。
指标：核心指标省内领先，交付周期缩短≥20%，不良率降低≥30%。
3. 卓越级（成熟度4级，国内标杆）
AI应用：AI场景占比≥20%（如视觉质检、数字孪生、工艺自优化）。
集成深度：设计-生产-运营-供应链全链路数据驱动，虚拟工厂仿真优化投产。
指标：国内行业前三，研发周期缩短≥30%，设备综合效率（OEE）≥85%。
4. 领航级（成熟度5级，全球顶尖）
AI深度融合：AI场景占比≥60%，覆盖全流程自主决策、自适应调整。
技术引领：核心装备/工业软件自主可控，模式创新全球示范。
指标：全球同行业领先，关键技术专利国际布局。
三、关键技术与管理要求（通用底线）
网络：工业以太网/5G全覆盖，设备IP化，网络安全等保2.0三级及以上。
数据：统一数据中台，数据标准合规，数据安全可控。
人员：专职数字化团队，关键岗位持证，年度技能培训≥40学时。
安全：智能设备安全可控，应急数字化预案，零重大安全事故。
四、快速判定一句话
想叫数字化智能工厂：至少达到成熟度2级（基础级），关键工序数控化≥50%、核心设备联网≥60%、ERP+MES+SCADA上线、数据自动采集≥80%。
想拿省级示范：需达3级（先进级），全流程集成+3项以上智能应用。