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隨著第四次工業(yè)革命的探索逐漸走向深入，數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟時代新驅(qū)動要素的作用日益凸顯，與傳統(tǒng)要素相比，數(shù)據(jù)具有更強的可復(fù)制性、更易共享、且可無限增長和供給，使突破有限自然資源供給對經(jīng)濟增長制約成為可能，對培育經(jīng)濟發(fā)展新動能、開辟發(fā)展新道路具有重要意義。制造業(yè)是國民經(jīng)濟的主體和根基，工業(yè)數(shù)據(jù)的深度開發(fā)利用既是數(shù)字經(jīng)濟實質(zhì)發(fā)展的標志，也是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的難點和關(guān)鍵。隨著新一代信息技術(shù)的不斷擴散和深度應(yīng)用，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺應(yīng)運而生，工業(yè)產(chǎn)品和生產(chǎn)經(jīng)營活動全生命周期數(shù)據(jù)的采集、存儲、分析、共享、應(yīng)用、服務(wù)增值等正呈現(xiàn)日新月異的勃勃生機，催生了一系列新產(chǎn)品、新模式、新業(yè)態(tài)，推動制造業(yè)加速向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化變革。

在消費互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展過程中，一批企業(yè)通過對消費者行為數(shù)據(jù)的深度挖掘，已在商業(yè)變革中取得顯著成效，并催生出一批數(shù)據(jù)驅(qū)動的新商業(yè)模式。但在工業(yè)領(lǐng)域，由于數(shù)據(jù)采集更困難、數(shù)據(jù)種類更復(fù)雜、數(shù)據(jù)應(yīng)用專業(yè)難度更大，對數(shù)據(jù)應(yīng)用的開發(fā)利用顯得相對滯后。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的發(fā)展使得工業(yè)數(shù)據(jù)在采集、分析和應(yīng)用方式上發(fā)生巨大轉(zhuǎn)變，為工業(yè)數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值開辟了廣闊空間。

一是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺帶來了數(shù)據(jù)采集方式的根本改變。傳統(tǒng)的工業(yè)數(shù)據(jù)采集主要通過人工錄入、調(diào)查問卷、電話隨訪等方式進行。這種采集方式得到的數(shù)據(jù)數(shù)量少、時效性差、精度低、成本高。隨著條形碼、二維碼、RFID、工業(yè)傳感器、工業(yè)自動控制系統(tǒng)、CAD/CAM/CAE/CAI、5G等技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，工業(yè)數(shù)據(jù)的采集方式出現(xiàn)了本質(zhì)的改變，工業(yè)企業(yè)可獲得的數(shù)據(jù)來源更豐富、更全面、更及時，數(shù)據(jù)種類更多（不僅可獲得來自信息化系統(tǒng)的IT數(shù)據(jù)，還能獲得來自設(shè)備、員工、生產(chǎn)環(huán)境的OT數(shù)據(jù)），為工業(yè)數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用奠定了更具時效性、準確性、完整性的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
 

二是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺加速了工業(yè)數(shù)據(jù)分析方式的創(chuàng)新突破。工業(yè)設(shè)備可不間斷產(chǎn)生數(shù)據(jù)，并且可實現(xiàn)毫秒級頻率的數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)量龐大，且涉及的數(shù)據(jù)種類、數(shù)據(jù)格式以及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多樣，專業(yè)關(guān)系復(fù)雜，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方式無法有效應(yīng)對。此外，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析往往將數(shù)據(jù)存儲在邊緣側(cè)或獨立的系統(tǒng)中，使數(shù)據(jù)互聯(lián)、互通、互操作受阻，無法有效提取和協(xié)同應(yīng)用所需的相關(guān)數(shù)據(jù)，阻礙了數(shù)據(jù)的相關(guān)分析、系統(tǒng)利用和價值轉(zhuǎn)化。以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺為基礎(chǔ)，創(chuàng)新應(yīng)用邊緣計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)可突破主觀認知局限和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的因果范式，從海量工業(yè)數(shù)據(jù)中識別數(shù)據(jù)間的相關(guān)性，深入挖掘數(shù)據(jù)潛在關(guān)聯(lián)價值，形成決策新范式和新洞察。

三是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺成為數(shù)據(jù)價值創(chuàng)造的最佳載體。傳統(tǒng)工業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用方式大多是基于企業(yè)部分歷史數(shù)據(jù)開展局部分析，將部分個體經(jīng)驗提煉成因果規(guī)則，并加以推廣應(yīng)用。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的出現(xiàn)可實現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)的在線、實時、動態(tài)、跨界分析應(yīng)用，為工業(yè)企業(yè)的產(chǎn)品服務(wù)、生產(chǎn)經(jīng)營決策等方面提供更全面、更快速、更精確的大數(shù)據(jù)支持，將因果規(guī)則轉(zhuǎn)變?yōu)榛谙嚓P(guān)數(shù)據(jù)的個性化精準決策。在此基礎(chǔ)上，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺可支持企業(yè)加速打破傳統(tǒng)業(yè)務(wù)煙囪式的發(fā)展模式，大大提高了數(shù)據(jù)流動的自動化水平，實現(xiàn)跨越地域、跨越組織的設(shè)備、業(yè)務(wù)、市場數(shù)據(jù)的創(chuàng)新協(xié)同應(yīng)用，構(gòu)建開放生態(tài)體系和創(chuàng)新發(fā)展模式。

一是設(shè)備級數(shù)據(jù)應(yīng)用，實現(xiàn)在線、實時設(shè)備管理。設(shè)備級數(shù)據(jù)應(yīng)用是最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)應(yīng)用，無論是工業(yè)企業(yè)對于來自聯(lián)網(wǎng)設(shè)備運行信息的高級分析，還是設(shè)備制造商對自身產(chǎn)品在全生命周期中的理解、管理、診斷和維護，都需要從原先單純依賴人工、經(jīng)驗轉(zhuǎn)變成基于數(shù)據(jù)所得出的更科學(xué)和更高效的決策。設(shè)備級數(shù)據(jù)應(yīng)用通過實現(xiàn)工業(yè)設(shè)備的互聯(lián)互通，將設(shè)備的運行狀態(tài)轉(zhuǎn)化為數(shù)字，實現(xiàn)可視化，并基于采集來的數(shù)據(jù)對工業(yè)設(shè)備進行進一步的數(shù)據(jù)分析，如故障診斷通過設(shè)備運行中的相關(guān)信息來識別其技術(shù)狀態(tài)是否正常,確定故障的性質(zhì)與部位、尋找故障起因、預(yù)報故障趨勢,并提出相應(yīng)對策；預(yù)測性維護是基于歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)對即將出現(xiàn)的問題進行預(yù)判，可有效縮短設(shè)備非計劃停機時間、保證生產(chǎn)計劃、降低運維成本；產(chǎn)品即服務(wù)是設(shè)備制造商從出售產(chǎn)品向提供服務(wù)（如遠程運維、預(yù)測性維護等）的商業(yè)模式轉(zhuǎn)變，可為客戶帶來創(chuàng)新價值、為制造商提供新的收入來源。

二是企業(yè)級數(shù)據(jù)應(yīng)用，實現(xiàn)企業(yè)精益管理。企業(yè)級數(shù)據(jù)應(yīng)用是指打通企業(yè)OT數(shù)據(jù)與IT數(shù)據(jù)，基于數(shù)據(jù)分析為企業(yè)整體業(yè)務(wù)和運營優(yōu)化提供科學(xué)決策，實現(xiàn)企業(yè)精益管理。企業(yè)級數(shù)據(jù)應(yīng)用種類較為豐富，包括質(zhì)量管理、能源管理、安全管理、生產(chǎn)過程管理等。全面質(zhì)量管理是企業(yè)級數(shù)據(jù)應(yīng)用的典型例子。傳統(tǒng)的質(zhì)量管理方式主要在生產(chǎn)制造結(jié)束之后進行質(zhì)量檢測。這種單環(huán)節(jié)的檢測方式對人員經(jīng)驗的依賴性較高，容易造成漏檢、標準不一致等問題；這種檢測方式不能識別出不合格產(chǎn)品的原因和環(huán)節(jié)，從而無法從根本上提升產(chǎn)品合格率。數(shù)據(jù)驅(qū)動型全面質(zhì)量管理應(yīng)用可整合設(shè)備、員工、工藝、環(huán)境、質(zhì)檢等多方數(shù)據(jù)，以點到面形成全面質(zhì)量管理解決方案。在制造環(huán)節(jié)，針對設(shè)備（基于設(shè)備管理保證生產(chǎn)過程質(zhì)量一致性）、員工（基于機器視覺識別員工錯誤操作）、環(huán)境（實現(xiàn)環(huán)境智能監(jiān)控）、工藝（基于機器學(xué)習(xí)識別參數(shù)最優(yōu)解）方面，形成基于數(shù)據(jù)的單點質(zhì)量管理應(yīng)用；在質(zhì)檢環(huán)節(jié)采用基于機器視覺的質(zhì)檢方法，可確保質(zhì)檢結(jié)果一致性和準確性比其他質(zhì)檢方法有顯著的提升，基于機器學(xué)習(xí)分析質(zhì)檢結(jié)果，利用缺陷智能追蹤，確定出現(xiàn)質(zhì)量問題的原因和環(huán)節(jié)，并采取相應(yīng)改善措施，形成質(zhì)量管理閉環(huán)，實現(xiàn)全面質(zhì)量管理。

三是供應(yīng)鏈級數(shù)據(jù)應(yīng)用，實現(xiàn)供應(yīng)鏈動態(tài)精準協(xié)同。供應(yīng)鏈級數(shù)據(jù)應(yīng)用是工業(yè)數(shù)據(jù)在企業(yè)間的延伸、交互，涉及企業(yè)、供應(yīng)商、分銷商、客戶等多個參與方，包括計劃、采購、生產(chǎn)、物流等一系列環(huán)節(jié)。高級排程是供應(yīng)鏈級數(shù)據(jù)應(yīng)用的典型例子。企業(yè)根據(jù)需求預(yù)測形成生產(chǎn)計劃的同時，可將訂單計劃自動拆解成相應(yīng)的采購計劃、物流計劃等，并與零部件供應(yīng)商、物流服務(wù)商的系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)交互，根據(jù)實際情況預(yù)測可能出現(xiàn)的變化（如某特定產(chǎn)品供應(yīng)商出現(xiàn)產(chǎn)能不足的情況、貨運公司無法正常運輸?shù)龋蜥槍Τ霈F(xiàn)的突發(fā)狀況（如緊急訂單、零部件丟失等）調(diào)整生產(chǎn)安排，實現(xiàn)供應(yīng)鏈動態(tài)精準協(xié)同。

供應(yīng)鏈級數(shù)據(jù)應(yīng)用通過企業(yè)間的數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)交易，還可實現(xiàn)社會制造能力開放共享、供應(yīng)鏈金融、UBI、融資租賃等產(chǎn)融創(chuàng)新模式，為我國經(jīng)濟發(fā)展提供新動能。

一是完善數(shù)據(jù)治理體系，持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)開發(fā)利用環(huán)境。健全工業(yè)數(shù)據(jù)交易、共享制度。從法律層面對工業(yè)數(shù)據(jù)資源的產(chǎn)權(quán)屬性予以界定，完善數(shù)據(jù)價值評估，建立健全工業(yè)數(shù)據(jù)資源交易機制和定價機制，探索成立全國性工業(yè)數(shù)據(jù)交易中心；完善工業(yè)數(shù)據(jù)安全和隱私保護體系。推動完善工業(yè)數(shù)據(jù)安全等級保護制度，建立兼顧安全與發(fā)展的工業(yè)數(shù)據(jù)管理和保障體系，加強對商業(yè)秘密、敏感數(shù)據(jù)及隱私的保護。

二是加強應(yīng)用價值挖掘，拓展數(shù)據(jù)開發(fā)利用規(guī)模。加強數(shù)據(jù)開發(fā)利用項目的價值落地。以數(shù)據(jù)應(yīng)用價值為牽引，將大數(shù)據(jù)技術(shù)、機理模型和分析結(jié)果更為便捷、精準、低成本地運用到各業(yè)務(wù)場景，切實幫助企業(yè)實現(xiàn)降本提質(zhì)增效、決策優(yōu)化和業(yè)務(wù)延伸；擴大數(shù)據(jù)協(xié)作范圍，實現(xiàn)數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)模與效益倍增。通過打通產(chǎn)業(yè)鏈、價值鏈數(shù)據(jù)，提升工業(yè)數(shù)據(jù)的跨行業(yè)適用性，實現(xiàn)數(shù)據(jù)一次采集、多方反復(fù)使用，實現(xiàn)規(guī)模和價值倍增，推動形成工業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用的新模式、新業(yè)態(tài)。

三是開展數(shù)據(jù)創(chuàng)新試點示范，加快數(shù)據(jù)開發(fā)利用模式迭代創(chuàng)新。打造一批典型數(shù)據(jù)應(yīng)用案例，加強試點示范引路。鼓勵有基礎(chǔ)、有需求、有動力的企業(yè)深度開展數(shù)據(jù)開發(fā)利用，加強基于新一代信息技術(shù)的工業(yè)機理模型研發(fā)，加快形成一批基于數(shù)字孿生、大數(shù)據(jù)分析、人工智能的數(shù)據(jù)驅(qū)動型典型案例和解決方案；培育數(shù)據(jù)創(chuàng)新生態(tài)體系，加快數(shù)據(jù)驅(qū)動型制造業(yè)發(fā)展模式的迭代創(chuàng)新。在數(shù)據(jù)范圍、應(yīng)用規(guī)模、開發(fā)深度不斷拓展的基礎(chǔ)上，加強涵蓋數(shù)據(jù)技術(shù)、應(yīng)用、產(chǎn)業(yè)、資本、人才等要素的數(shù)據(jù)創(chuàng)新生態(tài)體系建設(shè)，為探索形成和迭代創(chuàng)新數(shù)據(jù)驅(qū)動型制造業(yè)發(fā)展模式提供強大支持。