數字經濟時代，參與制造生產全流程的人、資源、機器和產品之間實現了無所不“連”（連接）和無所不“知”（感知），促進形成人與人、人與物、物與物之間的信息交互，并由此產生源源不斷的工業(yè)大數據。隨著美國工業(yè)互聯(lián)網和德國工業(yè)4.0等制造業(yè)數字化轉型戰(zhàn)略的相繼實施，工業(yè)大數據作為貫穿整個產品全生命周期和企業(yè)全價值鏈始終的核心因素，日益成為全球制造業(yè)挖掘價值、推動變革的主要抓手。

　　2020年5月13日，工業(yè)和信息化部發(fā)布《關于工業(yè)大數據發(fā)展的指導意見》（簡稱《意見》），圍繞進一步深化工業(yè)數據應用，從開展應用示范、提升平臺支撐作用、打造應用生態(tài)等方面進行重點部署，為推進更大范圍、更高水平、更深層次的工業(yè)數據應用創(chuàng)新指明了方向。在我國大力發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網、推進制造業(yè)與互聯(lián)網深度融合、促進制造業(yè)高質量發(fā)展的當下，如何進一步挖掘工業(yè)數據應用價值必將成為關注焦點。

　　01 深化工業(yè)大數據應用意義重大

　　一方面，工業(yè)大數據應用助力推動制造業(yè)數字化轉型。工業(yè)大數據貫穿于設計、生產、管理、服務等各個環(huán)節(jié)，以數據流動促進制造全過程、全產業(yè)鏈、產品全生命周期的無縫銜接和綜合集成，加速個性化、協(xié)同化、服務化制造新模式發(fā)展，催生無人制造、共享制造、供應鏈金融等新服務新業(yè)態(tài)。從國家戰(zhàn)略看，發(fā)達國家均把數據作為數字化轉型戰(zhàn)略的核心，美國制定《聯(lián)邦數據戰(zhàn)略》、歐洲發(fā)布《歐洲數據戰(zhàn)略》、日本推進價值鏈促進計劃等，都在數據開發(fā)利用方面提出相關任務要求。從企業(yè)發(fā)展看，GE、PTC、西門子等都紛紛推出基于工業(yè)互聯(lián)網、以數據為驅動的數字化解決方案，主動變革商業(yè)模式，搶占數字化轉型高地。開展大數據深度應用，引導企業(yè)發(fā)展數據驅動制造的新模式新業(yè)態(tài)，是以數字化轉型帶動工業(yè)全要素、全產業(yè)鏈、全價值鏈升級的重要舉措。

　　另一方面，工業(yè)大數據應用助力建構未來“工業(yè)智腦”。20世紀50年代，英國科學家圖靈第一次提出“機器思維”概念，認為機器將擁有智能，可以像人類一樣進行思考。如今，通過大數據、人工智能等新一代信息技術與制造系統(tǒng)的全面融合，通過工業(yè)知識、業(yè)務、流程的數據化、算法化、模型化，不僅賦予單一機器、單一設備、單一設施的“智能思維”，而且整體制造體系都將裝上“大腦”系統(tǒng)，擁有動態(tài)感知、敏捷分析、全局優(yōu)化、智能決策的強大能力，真正實現“制造智能”。深化工業(yè)數據應用，推動從產品級、設備級向產業(yè)鏈級拓展、逐步實現制造“智腦”系統(tǒng)的整體提升，是加速制造業(yè)數字化、網絡化、智能化發(fā)展的必由之路。

　　02 工業(yè)大數據應用通過多種方式創(chuàng)造價值

　　促進設計協(xié)同化，構建新型研發(fā)模式

　　通過應用工業(yè)大數據，企業(yè)和消費者、供應商、合作伙伴之間建立起數據驅動的信息主動反饋機制，基于資源共享和數據集成，加速研發(fā)端和制造端、消費端的協(xié)同創(chuàng)新。

　　在消費端

　　用戶深度參與產品的需求分析和產品設計等創(chuàng)新活動，其個性化產品需求數據、產品的交互和交易數據被挖掘分析，促進實現定制化設計。

　　在制造端

　　企業(yè)構建研發(fā)知識庫，推進數字化圖紙、標準零部件庫等設計數據在內部及產業(yè)鏈上下游的資源共享，實現跨平臺研發(fā)資源統(tǒng)籌管理和產業(yè)鏈協(xié)同設計能力提升。研究與咨詢機構Forrester《TheForresterWave：IndustrialIoTSoftwarePlatformsInChina，Q42019》報告顯示，海爾COSMOPlat鏈接超過3.3億用戶和4.3萬家企業(yè)數據，通過設計資源的社會化共享和用戶廣泛參與，創(chuàng)造了數據驅動的大規(guī)模定制生態(tài)。

　　加速生產透明化，打造新型制造體系

　　工業(yè)大數據將每個生產因素以客觀真實的量化信息形式加以呈現，方便決策者對制造能力進行整體評估，精準掌握如零部件偶發(fā)失效、機器性能磨損等諸多不確定因素，助力實現生產流程優(yōu)化和生產方式變革。

　　在車間管理層面

　　通過生產線傳統(tǒng)器采集溫度、壓力、熱能、振動和噪聲等數據，精準預判機器設備性能發(fā)生損耗和失效的時間、位置和類型，追蹤能源消耗情況，采取恰當的事先控制行為以避免產能和效率降低。如，中策橡膠借助阿里云ET工業(yè)大腦的工業(yè)大數據分析系統(tǒng)，對橡膠密封過程的產品數據、工藝數據、生產數據、監(jiān)測數據等進行綜合分析和優(yōu)化，實現密煉時長減少10%、密煉溫度降低10℃，降低了次品率和能耗率。

　　在生產流程層面

　　通過設備、工藝、產線等環(huán)節(jié)數據匯聚整合，對產品制造全過程進行建模仿真，實現物理生產在數字空間的全面映射，反向指導生產流程的柔性化組建和自我優(yōu)化。

　　助推供應鏈優(yōu)化，建立新型管理體系

　　工業(yè)大數據貫徹企業(yè)生產、管理、財務、采購、銷售等全環(huán)節(jié)，通過挖掘分析，促進業(yè)務系統(tǒng)、制造系統(tǒng)和供應鏈系統(tǒng)的無縫銜接和協(xié)同，實現基于數據的企業(yè)運營管理精準決策。

　　在組織管理方面

　　企業(yè)運用工業(yè)大數據全面抓取自身資源信息，利用云端集成分析開展管理決策，實現從金字塔靜態(tài)管理向扁平化動態(tài)管理轉變。

　　在供應鏈管理方面

　　企業(yè)通過將倉儲、配送、銷售等環(huán)節(jié)數據與市場需求、銷售價格等數據整合，運用數據分析得到更好的決策來優(yōu)化供應鏈。如，華為以訂單數據為中心，整合全球客戶數據、企業(yè)內部數據、供應商數據等資源，對供應鏈進行持續(xù)改進調整，保障了企業(yè)對客戶的敏捷響應。

　　實現產品服務化，創(chuàng)造新型商業(yè)模式

　　工業(yè)大數據幫助企業(yè)不斷創(chuàng)新產品和服務，發(fā)展新的商業(yè)模式。

　　通過內嵌傳感器和算法模型

　　產品基于前端聯(lián)網和計算推進其內部數據與外界數據的交換，并將交互結果快速反饋至后端，基于后端遠程控制實現與用戶的實時互動，幫助企業(yè)實時監(jiān)測產品運行狀態(tài)。

　　通過大數據平臺

　　企業(yè)獲得產品的銷售數據和客戶數據，延伸打造基于平臺的故障預警、遠程監(jiān)控、遠程運維、質量診斷等在線增值服務，推動以產品為核心的經營模式向“制造+服務”模式轉變。

　　03 企業(yè)層面，要加快探索工業(yè)大數據應用發(fā)展路徑

　　在生產和市場中推進量的積累

　　我國制造業(yè)基礎堅實，工業(yè)互聯(lián)網、智能制造等的廣泛實踐創(chuàng)造出全球最龐大、最復雜、最活躍的工業(yè)大數據，客觀上成為我國企業(yè)深度挖掘數據價值的后發(fā)優(yōu)勢。作為制造業(yè)大國，我國已經形成門類齊全、規(guī)模龐大的現代工業(yè)體系，覆蓋39個大類、191個中類和525個小類等全部工業(yè)門類，創(chuàng)造出海量的機器設備市場需求。隨著制造業(yè)數字化、網絡化、智能化的不斷演進，我國工業(yè)機器人、數控機床、智能生產線、智能工廠等先進應用加速普及?？梢韵胍姡T類豐富的工業(yè)生產、制造智能化應用以及數字技術與制造技術的融合發(fā)展將引發(fā)我國工業(yè)數據規(guī)模的加速加倍增長，為數據應用價值的挖掘提供了充足的樣本空間和試驗機會。我國這一數據資產優(yōu)勢要遠遠超出德國、美國、日本等制造強國。

　　通過全流程應用獲得質的突破

　　數據管理能力是基本功，也是構建“工業(yè)智腦”的關鍵和基礎。要重視提升數據管理能力，圍繞數據戰(zhàn)略、數據治理、數據架構、數據標準、數據質量、數據安全、數據應用、數據生存周期等內容規(guī)劃數據管理能力建設路徑，夯實企業(yè)數據應用基礎。建設完善設計工具、標準部件、流程工藝、試驗測試等云端資源庫，打通產品全生命周期數據鏈。深化虛擬仿真、知識挖掘、智能決策等技術在數字設計中的應用，構建數字化高效研發(fā)體系。推動產品研發(fā)、生產制造、經營管理等系統(tǒng)數據的貫通共享和應用，提升在高級排產、協(xié)同制造、質量管理、遠程維護、能源管控等方面的智能化能力。

　　加強全方位創(chuàng)新實現系統(tǒng)升級

　　圍繞工業(yè)互聯(lián)網平臺和制造業(yè)“雙創(chuàng)”平臺培育，深化工業(yè)大數據與邊緣計算、信息物理系統(tǒng)（CPS）等新興技術在制造業(yè)領域的融合應用，發(fā)展數據驅動的新技術、新業(yè)態(tài)和新模式。利用大數據技術開展用戶精準畫像，促進用戶數據與制造全流程數據的貫通集成，實現面向用戶需求的柔性化、定制化生產。大企業(yè)開放數據資源和工具，擴大跨產業(yè)鏈、跨平臺、跨區(qū)域數據流通和協(xié)作范圍，提升數據復用創(chuàng)新能力，培育規(guī)?；ㄖ?、協(xié)同制造、制造能力交易等制造業(yè)新模式新業(yè)態(tài)。制造企業(yè)、供應鏈企業(yè)和金融企業(yè)加強數據對接和信息開放共享，建立基于工業(yè)運行數據分析的主體資信評級體系，依托評級結果探索開展融資租賃、質押擔保、信用保險等產融服務新模式。

　　04 政府層面，要積極打造工業(yè)大數據應用生態(tài)

　　加強工業(yè)大數據應用發(fā)展指導

　　分行業(yè)梳理工業(yè)大數據應用路徑、方法模式和發(fā)展重點，編制工業(yè)大數據應用指南，引導企業(yè)工業(yè)大數據應用方向。加快研究制定科學有效的工業(yè)大數據應用水平評估標準，對我國、各地及企業(yè)工業(yè)大數據應用現狀、應用水平進行監(jiān)測、分析和評估，引導地方、企業(yè)依據評估標準和結果，循序漸進提升應用水平。落實《工業(yè)數據分類分級指南（試行）》，推動構建以企業(yè)為主體的工業(yè)數據分類分級管理體系，促進工業(yè)數據應用價值有效釋放。

　　開展工業(yè)大數據應用試點示范

　　圍繞鋼鐵、化工、冶金等行業(yè)能源管理需求，支持開展能源精細化管理服務平臺試點示范，探索基于數據可視化分析的節(jié)能診斷、能耗預測、即時響應等能耗智能管理模式。圍繞工程機械、汽車等行業(yè)產品管理維護需求，支持開展基于數據分析的產品全生命周期服務平臺試點示范，探索產品追溯、遠程運維、質量診斷、資產管理等增值服務創(chuàng)新。支持消費電子、服裝、制鞋、家電等制造企業(yè)建設完善直達最終用戶的需求感知平臺和服務平臺，提供個性化、在線化、便捷化的泛在服務，實現商業(yè)模式從以產品銷售為主向以增值服務為主轉變。

　　提升工業(yè)大數據應用服務能力

　　聚焦能源、航空航天、建筑、鋼鐵、化工、工程機械、消費電子、服裝、家電等新一代信息技術與制造業(yè)融合發(fā)展的重點領域，以推動大數據在研發(fā)設計、生產制造、經營管理等工業(yè)領域各環(huán)節(jié)應用為目標，培育一批市場份額大、具備自主研發(fā)能力的工業(yè)大數據系統(tǒng)解決方案服務商，推動解決方案商與制造企業(yè)等融通發(fā)展。分行業(yè)、分領域開展系統(tǒng)解決方案的研制與推廣，不斷提升系統(tǒng)解決方案專業(yè)化、集成化水平。構建完善工業(yè)大數據解決方案服務商評價體系，制定工業(yè)大數據解決方案服務商評價評估標準，支持專業(yè)機構開展工業(yè)大數據解決方案質量診斷與測試評估，分行業(yè)、分領域定期發(fā)布大數據技術解決方案供應商名錄和關鍵產品清單。

　　營造工業(yè)大數據應用創(chuàng)新環(huán)境

　　籌劃在全國范圍內開展工業(yè)大數據創(chuàng)新應用競賽，整合業(yè)界各方資源，謀劃構建真實需求場景，面向全社會征集優(yōu)秀解決方案，助力工業(yè)大數據應用創(chuàng)新和專業(yè)技術人才挖掘。加大工業(yè)大數據應用宣傳推廣力度，搭建工業(yè)大數據應用公共服務平臺，開展工業(yè)大數據應用實訓，加快打造工業(yè)大數據應用新生態(tài)。