李穎：充分發揮數據價(jia) 值，推進工業(ye) 互聯網創新發展

工信部信軟司巡視員李穎

（配圖來自網絡）

隨著第四次工業(ye) 革命的探索逐漸走向深入，數據作為(wei) 數字經濟時代新驅動要素的作用日益凸顯，與(yu) 傳(chuan) 統要素相比，數據具有更強的可複製性、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濟增長製約成為(wei) 可能，對培育經濟發展新動能、開辟發展新道路具有重要意義(yi) 。製造業(ye) 是國民經濟的主體(ti) 和根基，工業(ye) 數據的深度開發利用既是數字經濟實質發展的標誌，也是傳(chuan) 統產(chan) 業(ye) 數字化轉型的難點和關(guan) 鍵。隨著新一代信息技術的不斷擴散和深度應用，工業(ye) 互聯網平台應運而生，工業(ye) 產(chan) 品和生產(chan) 經營活動全生命周期數據的采集、存儲(chu) 、分析、共享、應用、服務增值等正呈現日新月異的勃勃生機，催生了一係列新產(chan) 品、新模式、新業(ye) 態，推動製造業(ye) 加速向數字化、網絡化、智能化變革。

工業(ye) 互聯網平台使數據價(jia) 值充分釋放成為(wei) 可能

在消費互聯網的發展過程中，一批企業(ye) 通過對消費者行為(wei) 數據的深度挖掘，已在商業(ye) 變革中取得顯著成效，並催生出一批數據驅動的新商業(ye) 模式。但在工業(ye) 領域，由於(yu) 數據采集更困難、數據種類更複雜、數據應用專(zhuan) 業(ye) 難度更大，對數據應用的開發利用顯得相對滯後。工業(ye) 互聯網平台的發展使得工業(ye) 數據在采集、分析和應用方式上發生巨大轉變，為(wei) 工業(ye) 數據創造價(jia) 值開辟了廣闊空間。

一是工業(ye) 互聯網平台帶來了數據采集方式的根本改變。

傳(chuan) 統的工業(ye) 數據采集主要通過人工錄入、調查問卷、電話隨訪等方式進行。這種采集方式得到的數據數量少、時效性差、精度低、成本高。隨著條形碼、二維碼、RFID、工業(ye) 傳(chuan) 感器、工業(ye) 自動控製係統、CAD/CAM/CAE/CAI、5G等技術在工業(ye) 領域得到廣泛應用，工業(ye) 數據的采集方式出現了本質的改變，工業(ye) 企業(ye) 可獲得的數據來源更豐(feng) 富、更全麵、更及時，數據種類更多（不僅(jin) 可獲得來自信息化係統的IT數據，還能獲得來自設備、員工、生產(chan) 環境的OT數據），為(wei) 工業(ye) 數據創新應用奠定了更具時效性、準確性、完整性的數據基礎。

二是工業(ye) 互聯網平台加速了工業(ye) 數據分析方式的創新突破。

工業(ye) 設備可不間斷產(chan) 生數據，並且可實現毫秒級頻率的數據采集，數據量龐大，且涉及的數據種類、數據格式以及數據結構多樣，專(zhuan) 業(ye) 關(guan) 係複雜，傳(chuan) 統的數據分析方式無法有效應對。此外，傳(chuan) 統數據分析往往將數據存儲(chu) 在邊緣側(ce) 或獨立的係統中，使數據互聯、互通、互操作受阻，無法有效提取和協同應用所需的相關(guan) 數據，阻礙了數據的相關(guan) 分析、係統利用和價(jia) 值轉化。以工業(ye) 互聯網平台為(wei) 基礎，創新應用邊緣計算、大數據、人工智能等新興(xing) 技術可突破主觀認知局限和傳(chuan) 統數據分析的因果範式，從(cong) 海量工業(ye) 數據中識別數據間的相關(guan) 性，深入挖掘數據潛在關(guan) 聯價(jia) 值，形成決(jue) 策新範式和新洞察。

三是工業(ye) 互聯網平台成為(wei) 數據價(jia) 值創造的最佳載體(ti) 。

傳(chuan) 統工業(ye) 數據應用方式大多是基於(yu) 企業(ye) 部分曆史數據開展局部分析，將部分個(ge) 體(ti) 經驗提煉成因果規則，並加以推廣應用。工業(ye) 互聯網平台的出現可實現工業(ye) 數據的在線、實時、動態、跨界分析應用，為(wei) 工業(ye) 企業(ye) 的產(chan) 品服務、生產(chan) 經營決(jue) 策等方麵提供更全麵、更快速、更精確的大數據支持，將因果規則轉變為(wei) 基於(yu) 相關(guan) 數據的個(ge) 性化精準決(jue) 策。在此基礎上，工業(ye) 互聯網平台可支持企業(ye) 加速打破傳(chuan) 統業(ye) 務煙囪式的發展模式，大大提高了數據流動的自動化水平，實現跨越地域、跨越組織的設備、業(ye) 務、市場數據的創新協同應用，構建開放生態體(ti) 係和創新發展模式。

基於(yu) 工業(ye) 互聯網平台的數據創新應用取得明顯實效

得益於(yu) 工業(ye) 數據在采集、分析、應用方式的變革，數據驅動型創新應用對於(yu) 推動工業(ye) 互聯網平台價(jia) 值落地和快速發展成效顯現。根據數據流動範圍和複雜程度，工業(ye) 互聯網平台的創新應用已在設備、企業(ye) 和供應鏈等不同層級上產(chan) 生了明顯實效。

一是設備級數據應用，實現在線、實時設備管理。

設備級數據應用是最基礎的數據應用，無論是工業(ye) 企業(ye) 對於(yu) 來自聯網設備運行信息的高級分析，還是設備製造商對自身產(chan) 品在全生命周期中的理解、管理、診斷和維護，都需要從(cong) 原先單純依賴人工、經驗轉變成基於(yu) 數據所得出的更科學和更高效的決(jue) 策。設備級數據應用通過實現工業(ye) 設備的互聯互通，將設備的運行狀態轉化為(wei) 數字，實現可視化，並基於(yu) 采集來的數據對工業(ye) 設備進行進一步的數據分析，如故障診斷通過設備運行中的相關(guan) 信息來識別其技術狀態是否正常,確定故障的性質與(yu) 部位、尋找故障起因、預報故障趨勢,並提出相應對策；預測性維護是基於(yu) 曆史數據和實時數據對即將出現的問題進行預判，可有效縮短設備非計劃停機時間、保證生產(chan) 計劃、降低運維成本；產(chan) 品即服務是設備製造商從(cong) 出售產(chan) 品向提供服務（如遠程運維、預測性維護等）的商業(ye) 模式轉變，可為(wei) 客戶帶來創新價(jia) 值、為(wei) 製造商提供新的收入來源。

二是企業(ye) 級數據應用，實現企業(ye) 精益管理。

企業(ye) 級數據應用是指打通企業(ye) OT數據與(yu) IT數據，基於(yu) 數據分析為(wei) 企業(ye) 整體(ti) 業(ye) 務和運營優(you) 化提供科學決(jue) 策，實現企業(ye) 精益管理。企業(ye) 級數據應用種類較為(wei) 豐(feng) 富，包括質量管理、能源管理、安全管理、生產(chan) 過程管理等。全麵質量管理是企業(ye) 級數據應用的典型例子。傳(chuan) 統的質量管理方式主要在生產(chan) 製造結束之後進行質量檢測。這種單環節的檢測方式對人員經驗的依賴性較高，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(chan) 品的原因和環節，從(cong) 而無法從(cong) 根本上提升產(chan) 品合格率。數據驅動型全麵質量管理應用可整合設備、員工、工藝、環境、質檢等多方數據，以點到麵形成全麵質量管理解決(jue) 方案。在製造環節，針對設備（基於(yu) 設備管理保證生產(chan) 過程質量一致性）、員工（基於(yu) 機器視覺識別員工錯誤操作）、環境（實現環境智能監控）、工藝（基於(yu) 機器學習(xi) 識別參數最優(you) 解）方麵，形成基於(yu) 數據的單點質量管理應用；在質檢環節采用基於(yu) 機器視覺的質檢方法，可確保質檢結果一致性和準確性比其他質檢方法有顯著的提升，基於(yu) 機器學習(xi) 分析質檢結果，利用缺陷智能追蹤，確定出現質量問題的原因和環節，並采取相應改善措施，形成質量管理閉環，實現全麵質量管理。

三是供應鏈級數據應用，實現供應鏈動態精準協同。

供應鏈級數據應用是工業(ye) 數據在企業(ye) 間的延伸、交互，涉及企業(ye) 、供應商、分銷商、客戶等多個(ge) 參與(yu) 方，包括計劃、采購、生產(chan) 、物流等一係列環節。高級排程是供應鏈級數據應用的典型例子。企業(ye) 根據需求預測形成生產(chan) 計劃的同時，可將訂單計劃自動拆解成相應的采購計劃、物流計劃等，並與(yu) 零部件供應商、物流服務商的係統進行數據交互，根據實際情況預測可能出現的變化（如某特定產(chan) 品供應商出現產(chan) 能不足的情況、貨運公司無法正常運輸等），或針對出現的突發狀況（如緊急訂單、零部件丟(diu) 失等）調整生產(chan) 安排，實現供應鏈動態精準協同。

供應鏈級數據應用通過企業(ye) 間的數據共享、數據交易，還可實現社會(hui) 製造能力開放共享、供應鏈金融、UBI、融資租賃等產(chan) 融創新模式，為(wei) 我國經濟發展提供新動能。

進一步加快數據驅動型創新應用落地推廣

進一步加快數據驅動型創新應用落地推廣，需要構建完善的工業(ye) 數據治理體(ti) 係，以數據價(jia) 值為(wei) 牽引不斷拓展數據應用規模、提升數據應用價(jia) 值，最大化釋放數據效能。

一是完善數據治理體(ti) 係，持續優(you) 化數據開發利用環境。

健全工業(ye) 數據交易、共享製度。從(cong) 法律層麵對工業(ye) 數據資源的產(chan) 權屬性予以界定，完善數據價(jia) 值評估，建立健全工業(ye) 數據資源交易機製和定價(jia) 機製，探索成立全國性工業(ye) 數據交易中心；完善工業(ye) 數據安全和隱私保護體(ti) 係。推動完善工業(ye) 數據安全等級保護製度，建立兼顧安全與(yu) 發展的工業(ye) 數據管理和保障體(ti) 係，加強對商業(ye) 秘密、敏感數據及隱私的保護。

二是加強應用價(jia) 值挖掘，拓展數據開發利用規模。

加強數據開發利用項目的價(jia) 值落地。以數據應用價(jia) 值為(wei) 牽引，將大數據技術、機理模型和分析結果更為(wei) 便捷、精準、低成本地運用到各業(ye) 務場景，切實幫助企業(ye) 實現降本提質增效、決(jue) 策優(you) 化和業(ye) 務延伸；擴大數據協作範圍，實現數據應用規模與(yu) 效益倍增。通過打通產(chan) 業(ye) 鏈、價(jia) 值鏈數據，提升工業(ye) 數據的跨行業(ye) 適用性，實現數據一次采集、多方反複使用，實現規模和價(jia) 值倍增，推動形成工業(ye) 數據應用的新模式、新業(ye) 態。

三是開展數據創新試點示範，加快數據開發利用模式迭代創新。

打造一批典型數據應用案例，加強試點示範引路。鼓勵有基礎、有需求、有動力的企業(ye) 深度開展數據開發利用，加強基於(yu) 新一代信息技術的工業(ye) 機理模型研發，加快形成一批基於(yu) 數字孿生、大數據分析、人工智能的數據驅動型典型案例和解決(jue) 方案；培育數據創新生態體(ti) 係，加快數據驅動型製造業(ye) 發展模式的迭代創新。在數據範圍、應用規模、開發深度不斷拓展的基礎上，加強涵蓋數據技術、應用、產(chan) 業(ye) 、資本、人才等要素的數據創新生態體(ti) 係建設，為(wei) 探索形成和迭代創新數據驅動型製造業(ye) 發展模式提供強大支持。