开发工业大数据以促进制造业的数字化转型

作为新一代信息技术与制造业深度集成的产物，工业大数据对制造业的制造模式，运营模式和生态系统具有重大而深远的影响. 它已越来越成为新工业革命的关键支持和促进. 数字化转型的重要基石. 工业和信息化部《关于工业大数据发展的指导意见》将为在全国大力推广工业大数据提供全面，系统的指导，并为促进中国制造业的高质量发展指明道路. 工业和工业经济向数据驱动型创新系统和发展模式的转变.

江苏省委，省政府高度重视工业大数据的发展. 2016年，发布了《江苏省大数据发展行动计划》，以促进“工业大数据”为重点专项. 2018年，江苏省工业和信息化厅组织实施了《加强大数据领导，促进发展融合的专项行动》（《数字化未来》专项行动），以促进产业大数据的发展. 促进集成应用，增强创新能力和加强运营商建设等方面. 的发展.

加深了解，抓住工业大数据发展机遇

江苏省是制造业和信息产业的重要省份，具有工业种类齐全，企业种类多样，工业数据资源丰富，信息基础设施完善以及大数据产业快速发展等多重优势. 2019年，全省两产业综合发展指数将达到61.4，位居全国第一. 建成省级智能车间1055个，智能工厂30个，智能制造服务领先机构68个，国家批准智能制造解决方案提供商项目11个，占全国的18％. 工业互联网的发展继续加快，培育了42个省级重点工业互联网平台元数据应用纲要，近1400万企业连接了近600万台设备. 34个工业互联网标杆工厂，首批“互联网先进制造”特色产业基地11. 2019年，新增云企业3.5万多家，云企业累计超过25万家. 在中国建立了第一个工业应用程序第三方应用程序商店“工业应用程序融合平台”，并列出了1,600多种工业应用程序. 江苏扎实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.

开发工业大数据是实现国家系列部署并实现高质量发展的战略选择. 近年来，中国相继发布了《促进大数据发展的行动纲要》，《关于深化制造业与互联网一体化发展的指导意见》，《关于深化互联网发展的指导意见》等政策文件. 并提出“面向工业互联网的先进制造”，并提出了促进大数据技术创新和工业应用的方案. 党的十九届四中全会首先提出使用数据作为生产要素来参与利益分配，这标志着我国正式进入数字经济释放“股息”时代. . 加快工业大数据的发展，促进工业数据在价值创造和分配中的参与，是工业信用体系关注工业领域元数据应用纲要，实施国家大数据发展战略，使数字经济做大做强的必然要求. 更强大.

发展工业大数据是抓住技术产业改革机遇，促进制造业转型升级的客观需要. 当前，以数字化，网络和智能为特征的新工业革命正在全世界兴起. 工业大数据不仅是战略资源和关键要素，还是引领这一变化的主要动力. 把握变化趋势和时间窗口，发展工业大数据产业，深化整合和应用，将有助于抓住新一轮工业发展的制高点，进一步促进我国制造业由大到强的转型.

发展工业大数据是满足工业企业实际需求和提高竞争力的重要途径. 由于劳动力，资本，土地和能源等生产要素的供给增长有限，以及外部交易成本较高，传统制造公司迫切需要培养新的增长动力. 通过产品设计，生产，管理，仓储，物流，服务等，对大数据的收集，存储，管理和分析进行链接，利用数据流来驱动资源的优化配置，如资金流，技术流程，物料流程等，以达到提高生产效率，提高产品质量，增强管理能力，降低生产成本等目的. 价值创造能力.

加强数据治理，为工业大数据的发展奠定坚实的基础

完善的数据治理是实现工业数据安全流，最大化挖掘和释放数据价值的基础. 江苏以建立数据治理体系为重点，积极从产品，技术，安全和管理等多个维度探索和梳理大数据标准的需求，着力突破引领产业创新的基本和通用大数据标准. . 一是组织开展“工业大数据元数据标准与验证”技术研究. 完成一份报告（“工业大数据标准系统研究框架报告”），三个规范（“产品核心元数据规范”，“ OID徽标分析规范”，“ OID徽标存储规范”）和两个系统（工业大数据产品核心）元数据管理系统，江苏工业大数据OID徽标管理系统）在工程机械，橡胶机械，造船业，车床业四个领域的建设和标准技术验证. 目前，该标准已在全省10家企业中应用并逐步推广. 同时，充分发挥江苏省软信标委员会的作用，鼓励南京青田科技等企业开展《工业企业能源质量数据收集质量评价规程》等标志性建筑和集团标志的研究与开发. 消费”，并为工业发展抓住话语权. 其次，根据工信部的统一部署，徐工信息，中天互联网技术和紫光云引擎被选为苏北，苏中，苏南三大工业互联网平台公司. 在全国范围内进行工业数据分类和分级测试验证. 参与企业具有跨行业，跨领域，跨地区的特点. 服务业涵盖了许多工业领域，例如工程机械，光缆和钢铁能源. 该业务覆盖全国，具有很高的代表性. 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，同时江苏省也在积极开展数据管理能力的评估和实施工作，并举办了第一批数据管理工作. 在国家举行的能力成熟度评估模型（DCMM）公开会议上，指导企业提高其数据管理能力.

深化应用演示，探索工业大数据的发展方向

坚持以需求为导向，促进大数据应用集成，典型的示范企业和项目不断涌融风险控制和信用服务. 目前，该平台已与多家金融机构合作，拥有超过2万名用户，平台业务收入已占公司总收入的70％. 在安全生产方面，南京安源科技集成了自主研发的化学安全风险定量评估模型和算法（获得国家科学技术进步奖二等奖），为十多个化工园区，三千多个化工园区提供了多种典型模型. 遍布全国的化工公司事故风险评估，监测和预务已大大提高了公司的事故预防能力. 2020年，工业和信息化部共选定江苏省7个项目作为工业大数据试点示范项目，占近8％.

建立工业大数据产业生态的多点努力

通过在“点”上建立示范应用项目基准，在“面”上创建工业大数据应用示范区，结合点和面，培育工业大数据产业生态. 一是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技术攻关项目. 跟踪指导华中科技大学无锡研究院，南京大学数据科学研究中心开展数字化设计，大数据两个方向的省制造业创新中心培育试点. 二是在江苏省培育工业大数据应用示范区. 制定了《江苏省工业大数据应用能力评价标准》（集团标准），组织开展了工业大数据应用能力评价，指导了高新技术产业开发区，经济技术开发区，工业园区等产业集聚区区域，结合当地产业特色，在政策，资金，技术和人才等方面，将聚集区域和产业优势资源，为工业大数据的发展营造良好环境，全面提升区域工业大数据创新能力. 和应用程序级别. 三是加强供需关系，构建工业大数据应用生态. 建立由309个服务组织组成的工业互联网服务资源库，包括数据收集企业，工业大数据解决方案提供商和工业大数据平台企业，整理出应用企业列表，企业需求列表，产品服务列表，并组织“一系列”对接“腾云家书”转型升级计划等合作活动，在2019年世界物联网博览会期间举行了工业大数据高峰论坛，并成立了江苏大数据联盟工业大数据专门委员会，营造了良好的工业发展氛围.

接下来，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. 一是提高组织领导能力. 完善工业大数据工作机制，充分发挥省大数据发展办公室的协调联络作用，协调全省工业大数据的推广. 二是加强顶层设计，协调工业大数据和智能制造，5G，工业互联网，区块链等的推广，重点是加快数据聚合，促进数据共享，深化数据应用，改善数据治理，加强数据安全，促进产业发展6个方面的18个任务，研究发布江苏省促进工业大数据发展的实施意见. 三是突破重点领域，加快建设国家工业互联网大数据中心江苏省分中心，促进工业数据的高质量聚集. 组织产业多元化数据采集，管理，建模和分析方面的技术突破，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.

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