加强数据治理 培育工业大数据产业生态

池宇

编者按：近日，工信部印发了《关于工业大数据发展的指导意见》（简称《指导意见》），以贯彻落实国家大数据发展战略、促进工业数字化转型、激发工业数据资源要素潜力、加快工业大数据产业发展为目标，提出了重点任务和保障措施，为我国工业大数据发展指明了方向。为促进《指导意见》实施，本报推出“推动工业大数据发展·促进工业数字化转型”专栏，邀请地方工业大数据主管部门相关负责人和专家学者对《指导意见》进行解读，分析我国工业大数据发展现状和存在问题，并提出落实《指导意见》和推动工业大数据发展的举措建议。

发展工业大数据是抢抓科技产业变革机遇、推动制造业转型升级的客观需要。

发展工业大数据是切合工业企业现实需求、提高企业竞争力的重要途径。

完善的数据治理是实现工业数据安全流动和最大程度挖掘释放数据价值的基础。

习近平总书记在党的十九大报告中提出，加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。工业大数据作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，对制造业生产方式、运行模式、生态体系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促进制造业实现数字化转型的重要基石。近期工信部《关于工业大数据发展的指导意见》的出台，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、工业经济向数据驱动型创新体系和发展模式转变指明路径。

江苏省委、省政府高度重视工业大数据发展，2016年出台了《江苏省大数据发展行动计划》，将“工业大数据”作为重点专项工程加以推动。2018年，江苏省工信厅组织实施“强化大数据引领，推动融合发展专项行动”（“数动未来”专项行动），从促进融合应用、提升创新能力、强化载体建设等方面推动工业大数据的发展。

深化认识

抢抓工业大数据发展机遇

江苏是制造业和信息产业大省，具有工业门类齐全、企业类型多样、工业数据资源丰富、信息基础设施完善、大数据产业发展快速等多重优势。2019年，全省两化融合发展水平指数达61.4，位居全国第一。已建成省级智能车间1055个、智能工厂30家、智能制造服务领军机构68家，11个智能制造解决方案供应商项目获国家立项，占全国18%。工业互联网发展不断提速，已培育省级重点工业互联网平台42个，已接入14.3万家企业、近600万台设备;工业互联网标杆工厂34家、首批“互联网+先进制造业”特色产业基地11个;2019年新增上云企业超过3.5万家，上云企业累计超25万家。已建成国内首个工业APP第三方应用商店“工业APP汇聚平台”，已上架1600余个工业APP。江苏坚实的制造业和信息产业基础，为发展工业大数据创造了条件，也迫切需要我们进一步深化认识，把握发展机遇。

发展工业大数据是贯彻落实国家系列部署、实现高质量发展的战略选择。近年来，国家相继出台了《促进大数据发展行动纲要》《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》等政策文件，提出促进大数据技术创新和产业应用。党的十九届四中全会《决定》首次提出将数据作为生产要素参与利益分配，标志着我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，推动工业数据参与价值创造与分配，是工信系统聚焦工业领域，落实国家大数据发展战略，做大做强数字经济的必然要求。

发展工业大数据是抢抓科技产业变革机遇、推动制造业转型升级的客观需要。当前，以数字化、网络化、智能化为特征的新工业革命在世界范围内蓬勃兴起，工业大数据不仅是战略资源和关键要素，也是引领这场变革的主要驱动力量。把握变革趋势和时间窗口，发展工业大数据产业，深化融合应用，有利于抢占新一轮的产业发展制高点，进一步推动我国制造业由大到强转变。

发展工业大数据是切合工业企业现实需求、提高企业竞争力的重要途径。传统制造企业由于劳动力、资金、土地、能源等生产要素供应增长受限以及较高的外部交易成本，迫切需要培育增长新动能，通过产品设计、生产、管理、仓储、物流、服务等全部流程各环节的大数据采集、存储、管理和分析，以数据流带动资金流、技术流，物资流等资源优化配置，达到提升生产效率、提高产品质量、增强管理能力、降低生产成本等目的，提升企业价值创造能力。

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和最大程度挖掘释放数据价值的基礎。围绕构建数据治理体系，江苏积极探索，从产品、技术、安全、管理等多个维度梳理大数据标准需求，重点突破引领产业创新的基础性、共性大数据标准。

一是组织开展“工业大数据元数据规范标准与验证”技术攻关。完成了一个报告（《工业大数据标准体系研究框架报告》）、三个规范（《产品核心元数据规范》《OID标识解析规范》《OID标识存储规范》）、两个系统（工业大数据产品核心元数据管理系统、江苏省工业大数据OID标识管理系统）的建设以及在工程机械、橡胶机械、船舶行业、车床行业四个领域的标准技术验证工作。目前，标准已在省内10家企业应用并逐步推广。同时，充分发挥江苏省软信标委作用，鼓励南京擎天科技等企业开展“工业企业能耗大数据采集质量评价规程”等地标、团标的研制，抢抓产业发展话语权。

二是根据工信部统一部署，在苏北、苏中、苏南分别选取徐工信息、中天互联科技、紫光云引擎3家工业互联网平台企业，在全国率先开展工业数据分类分级试验验证。参与企业具备跨行业、跨领域、跨区域的特点，服务行业覆盖工程机械、光纤光缆、电子信息、钢铁能源等多个行业领域，业务辐射全国，代表性较强，充分验证了《工业数据分类分级指南（试行）》的科学性、实操性。同时，江苏省还积极开展数据管理能力评估贯标，在全国首批召开数据管理能力成熟度评估模型（ DCMM）宣贯会，引导企业提升数据管理能力。

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，推动大数据融合应用，典型示范企业和项目不断涌现。在提高质量方面，苏州协鑫、天合光能与阿里云合作，研发光伏切片生产质量管控解决方案，通过采集生产数据，分析影响产品良品率的关键参数，对产线工艺参数进行优化，产品质量显著提升。

在降低成本方面，无锡极熵工业互联网平台聚焦空压机设备停机时间长、维护成本高、能耗高等共性问题，建立设备运行与故障知识库，开展设备运行监测、故障预警、预测性维护、运行能效分析优化等服务，维护和服务成本降低48%，累计节能13亿千瓦时。

在创新模式方面，常州天正创新推出基于企业实时生产数据的中小企业信用评估、金融风控和信贷服务。目前，平台与多家金融机构合作，用户已超过2万家，平台业务收入已占到公司总收入的70%。

在安全生产方面，南京安元科技集成了自主研发的化工安全风险量化评估模型及算法（荣获国家科技进步二等奖），为全国10多个化工园区和3000多家化工企业提供了各类典型事故风险评估和监测预警服务，显著提高了企业事故预防能力。2020年，江苏省共有7个项目人选工信部大数据发展试点示范项目（工业大数据类），占比接近8%。

多点发力

打造工业大数据产业生态

通过在“点”上树立示范应用项目标杆，在“面”上打造工业大数据应用示范区，点面结合，培育工业大数据产业生态。一是强化工业大数据技术产品研发。将制造领域工业大数据平台、数据安全计算与运营平台等纳入省关键核心技术攻关项目。跟踪指导华中科技大无锡研究院、南京大学数据科学研究中心开展数字设计、大数据两个方向的省制造业创新中心培育试点。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规范》（团体标准），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、工业园区等产业集聚区，结合本地产业特点，在政策、资金、技术、人才等方面，匯聚区域、行业优势资源，构建有利于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。三是加强供需对接，打造工业大数据应用生态。建立由包括数据采集企业、工业大数据解决方案提供商、工业大数据平台企业在内309家服务机构组成的工业互联网服务资源池，梳理应用企业清单、企业需求清单、产品服务清单，组织“腾云驾数”转型升级计划等系列对接合作活动，在2019年世界物联网博览会期间举办工业大数据高峰论坛，成立江苏大数据联盟工业大数据专委会，营造良好产业发展氛围。

下一步，工信厅将着力推动《关于工业大数据发展的指导意见》贯彻落实：一是完善组织领导。健全工业大数据推进工作机制，充分发挥省大数据发展办协调络作用，统筹推进全省工业大数据工作。二是加强顶层设计，协同推进工业大数据与智能制造、5G、工业互联网、区块链等工作，围绕加快数据汇聚，推动数据共享，深化数据应用，完善数据治理，强化数据安全，促进产业发展等6方面18项任务，研究出台江苏省推动工业大数据发展的实施意见。三是突破重点领域，加快推动国家工业互联网大数据中心江苏分中心建设，促进工业数据高质量汇聚。在工业多样数据采集、管理、建模分析上组织技术攻关，形成一批工业大数据机理模型，打造工业大数据重点平台，培育一批龙头企业，繁荣工业大数据产业生态。