[科学技术]发展工业大数据 促进制造业数字化转型

作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，工业大数据对制造业的生产模式、运营模式和生态系统产生了重大而深远的影响，日益成为新工业革命的关键支撑和推动制造业数字化转型的重要基石。工业和信息化部发布《关于发展工业大数据的指导意见》，将为大力推进全国工业大数据工作提供全面系统的指导，为推动我国制造业高质量发展，推动工业经济向数据驱动的创新体系和发展模式转变指明道路。

江苏省委、省政府高度重视工业大数据发展。2016年，他们发布了《江苏大数据发展行动计划》，将“工业大数据”作为重点专项推广。2018年，江苏省工业和信息化厅组织实施了“加强大数据引领、促进融合发展专项行动”(推进融合应用、提升创新能力、加强载体建设专项行动)，推动工业大数据发展。

加深理解，抓住工业大数据发展机遇

江苏是制造业和信息产业大省，产业门类齐全，企业类型多样，工业数据资源丰富，信息基础设施完善，大数据产业发展迅速。2019年，工业化与工业化融合发展水平指数达到61.4，居全国首位。建成1055个省级智能车间、30个智能工厂和68个智能制造服务领先机构，11个智能制造解决方案供应商项目获得国家批准，占全国的18%。工业互联网发展加快，培育了42个省级重点工业互联网平台，近600万台设备接入14.3万家企业；有34个工业互联网基准工厂和11个首批“互联网-先进制造”特色产业基地；2019年新增云企业3.5万多家，累计云企业超过25万家。国内首个工业应用第三方应用商店“工业应用融合平台”建成，1600多个工业应用上架。江苏雄厚的制造业和信息产业基础，为工业大数据的发展创造了条件。

发展工业大数据是实施国家系列部署，实现高质量发展的战略选择。近年来，国家先后出台了《推进大数据发展行动计划》、《关于深化制造业与互联网融合的指导意见》、《关于深化互联网——先进制造业与发展产业互联网的指导意见》等政策文件，提出推进大数据技术创新和产业应用。中共十九届四中全会首次提出以数据作为生产要素参与利益分配，标志着中国正式进入数字经济“红利”大规模释放的时代。加快工业大数据发展，促进工业数据参与价值创造和分配，是工业信息系统聚焦工业领域、实施国家大数据发展战略、做大做强数字经济的必然要求。

工业大数据的发展是抓住技术产业转型机遇，促进制造业转型升级的客观需要。目前，以数字化、网络化和智能化为特征的新工业革命正在世界范围内蓬勃发展。工业大数据不仅是战略资源和关键要素，也是引领这场革命的主要动力。把握变化趋势和时间窗口，发展工业大数据产业，深化集成应用，有利于抢占新一轮产业发展制高点，进一步推动我国制造业由大变强。

发展工业大数据是满足工业企业实际需求、提高企业竞争力的重要途径。由于劳动力、资本、土地和能源等生产要素增长有限，外部交易成本高，传统制造企业迫切需要培育新的增长势头。通过对产品设计、生产、管理、仓储、物流和服务全过程大数据的收集、存储、管理和分析，数据流带动资金流、技术流、物流等资源的优化配置，从而提高生产效率、产品质量和管理能力。

加强数据治理，夯实工业大数据发展基础

完善的数据治理是实现工业数据安全流动、最大限度挖掘和释放数据价值的基础。围绕构建数据治理体系，江苏从产品、技术、安全、管理等多个维度积极探索梳理大数据标准需求，着力突破引领产业创新的基础、共性大数据标准。一是组织开展“工业大数据元数据标准与验证”技术研究。完成了1个报告(工业大数据标准体系研究框架报告)、3个规范(产品核心元数据规范、oid标识分析规范、oid标识存储规范)、2个系统(工业大数据产品核心元数据管理系统、江苏工业大数据oid标识管理系统)的建设，以及工程机械、橡胶机械、造船行业、车床行业4个领域的标准技术验证工作。目前，该标准已在全省10家企业得到应用和逐步推广。同时，充分发挥江苏软信标准委的作用，鼓励南京青田科技等企业制定《工业企业能耗大数据采集质量评估规则》等标志性和使命性目标，抢占产业发展话语权。二是根据工业和信息化部的统一部署，在苏北、苏中、苏南地区选择了徐工信息、中天互联网科技、紫光云引擎三家工业互联网平台企业，率先在全国开展工业数据分类分级测试验证。参与企业具有跨行业、跨领域、跨地区的特点。服务业涵盖工程机械、光纤光缆、电子信息、钢铁能源等诸多工业领域。，业务辐射全国，代表性强，充分验证了《工业数据分类与分类指南(试行)》的科学性和实用性。同时，江苏省也积极开展数据管理能力评估和标准化工作，在全国召开了第一批数据管理能力成熟度评估模型(dcmm)的宣传和实施会议，引导企业提高数据管理能力。

深化应用示范，探索工业大数据发展方向

坚持以需求为导向，推进大数据融合应用，典型示范企业和项目不断涌现。在提高质量方面，苏州GCL、天合光能与阿里巴巴云合作开发光伏芯片生产质量控制解决方案。通过收集生产数据，分析了影响产品成品率的关键参数，优化了生产线工艺参数，产品质量明显提高。在降低成本方面，无锡极限熵工业互联网平台针对冲压设备停机时间长、维护成本高、能耗高的共性问题，建立设备运行及故障知识库，提供设备运行监控、故障预警、预测维护、运行能效分析优化等服务。维护服务成本降低48%，累计节能13亿千瓦时。在创新模式方面，常州天正基于企业实时生产数据，创新推出中小企业信用评估、金融风险控制和信用服务。目前，平台已与多家金融机构合作，用户超过2万人，平台业务收入已占公司总收入的70%。在安全生产方面，南京安源科技整合自主研发的化工安全风险量化评估模型和算法(获国家科技进步二等奖)，为全国10多个化工园区和3000多家化工企业提供各类典型事故风险评估、监测和预警服务，显著提升企业事故防范能力。2020年，江苏省共有7个项目入选工信部大数据发展试点示范项目(工业大数据类)，占比近8%。

更加努力打造产业大数据产业生态

通过在“点”上设定示范应用项目标杆，在“面”上创建工业大数据应用示范区，点面结合培育工业大数据的产业生态。第一，加强工业大数据技术产品的研发。将制造业领域的工业大数据平台、数据安全计算和运营平台纳入省级重点核心技术研究项目。跟进和指导华中科技大学无锡研究院和南京大学数据科学研究中心在数字设计和大数据两个方向开展省级制造创新中心试点培育。二是培育江苏省工业大数据应用示范区。制定《江苏省工业大数据应用能力评估标准》(集团标准)，组织开展工业大数据应用能力评估，引导高新技术产业开发区、经济技术开发区、工业园区等产业集群，结合本地产业特点，集聚政策、资金、技术、人才等区域和行业优势资源，营造工业大数据发展的良好环境，全面提升区域工业大数据创新能力和应用水平。第三，加强供求联系，打造产业大数据生态应用。建立由数据采集企业、工业大数据解决方案提供商、工业大数据平台企业等309家服务机构组成的工业互联网服务资源库，梳理应用企业名单、企业需求名单、产品服务名单，组织“驾云”转型升级计划等一系列对接合作活动，在2019年世界物联网博览会期间举办工业大数据峰会论坛，成立江苏大数据联盟工业大数据专委会，营造良好的工业发展氛围。

下一步，江苏省工业和信息化厅将重点推进《工业大数据发展指导意见》的实施。完善产业大数据推进工作机制，充分发挥省大数据发展办公室的协调联络作用，统筹推进全省产业大数据工作。二是加强顶层设计，联合推进工业大数据与智能制造、5g、工业互联网、区块链等工作，围绕加快数据融合、促进数据共享、深化数据应用、完善数据治理、加强数据安全、促进产业发展6个方面18项任务，研究发布《关于推进江苏省工业大数据发展的实施意见》。三是突破重点领域，加快国家工业互联网大数据中心江苏分公司建设，推进工业数据高质量融合。组织产业多元化数据采集、管理、建模和分析技术研究，形成一批产业大数据机制模型，搭建产业大数据关键平台，培育一批龙头企业，繁荣产业大数据产业生态。