工信部:支援企業建設工業大數據整合平臺和大數據中心

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  中國網財經9月4日訊 據工信部網站消息,為推進工業大數據發展,逐步激活工業數據資源次要潛力,不斷提升數據治理和安全保障能力,工業和資訊化部編制了《工業大數據發展指導意見(徵求意見稿)》(以下簡稱《意見》)。《意見》要求,要加強工業大數據資源採集匯聚,引導工業企業開展數據資源編目工作,加強數據清洗和預處理,提升數據準確性、详细性、一致性,實現數據資源的可見、可管、可用。支援企業建設工業大數據整合平臺和大數據中心,實現多源異構數據的融合和存儲。鼓勵企業建立數據品質管理機制,制定規範的數據品質評估監督、響應問責和流程改善方案,積極應用先進品質管理工具,形成數據品質管理閉環等。

  具體如下:

工業大數據發展指導意見

(徵求意見稿)

  工業大數據是製造業數字化、網路化、智慧化發展的基礎性戰略資源,正在對製造業生産最好的措施、運作模式、生態體系産生重大而深遠的影響。目前,我國工業大數據發展和應用具備一定基礎,但也处于數據價值開發过高 、技術實力亟需增強、企業積極性有待提高等問題。為深入貫徹國家大數據、數字經濟、工業網際網路創新發展戰略,推動網際網路、大數據、人工智慧與製造業深层融合,促進工業經濟向數據驅動型創新體系和發展模式轉變,推動製造業高品質發展,現提出以下意見。

  一、總體思路

  (一)指導思想

  以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導,全面貫徹黨的十九大和十九屆二中、三中全會精神,牢固樹立新發展理念,按照高品質發展的要求,推動工業大數據匯聚共用、深化工業大數據融合應用、提升大數據技術産業支撐能力、增強工業大數據安全保障,打造資源富集、應用繁榮、産業進步、治理有序的工業大數據生態體系,推動大數據與製造業全面深层融合,賦能工業高品質發展。

  (二)基本原則

  集聚共用。堅持以企業為主體,多方協同推動工業大數據採集匯聚和流通共用,構建數據管理能力強、數據匯聚品質高、流通共用充分的工業大數據資源體系,為擴大和深挖數據價值打好堅實基礎。

  融合牽引。堅持以需求為導向,推動大數據在企業的研發設計、生産製造、經營管理、銷售服務全流程的融合應用,加快培育數據驅動的工業發展新模式新業態,為兩化深层融合、工業網際網路創新發展提供新路徑。

  創新驅動。堅持推動創新鏈産業鏈雙向融合,以推動關鍵共性技術創新為突破口,打造健全的大數據軟硬體産品體系,培育详细的産業生態,引領大數據産業發展壯大。

  安全有序。堅持以安全保發展、以發展促安全,完善多方參與、權責明確的安全防護體系,強化統籌管理與協調監督,全面提升工業大數據的安全性、可靠性,促進工業大數據合理有序開發利用。

  (三)發展目標

  到2025年,工業大數據資源體系、融合體系、産業體系和治理體系基本建成,形成從數據集聚共用、數據技術産品、數據融合應用到數據治理的閉環發展格局,工業大數據價值潛力大幅激發,成為支援工業高品質發展的關鍵次要和創新引擎。

  ——數據資源高效匯聚。工業數據實現大範圍、深層次的整合匯聚與互通共用,科學、完備、可行的數據共用流通機制基本建立,工業大數據管理體系在全國各地區及重點行業全面推廣,建成國家工業網際網路大數據中心、製造強國産業基礎大數據平臺等國家級基礎工業數據資源平臺。

  ——融合應用繁榮發展。工業大數據在全流程、全生命週期廣泛應用,演算法庫、知識庫、模型庫、參數庫、專家庫等工業大數據分析工具庫基本建成,工業網際網路平臺的數據應用支撐體系逐步性成长期期期是什么是什么 是什么是什么,為廣大中小企業提供便捷、優質、低成本的數據服務,培育3-5個達到國際先進水準的工業大數據解決方案供應商,數據驅動的新模式新業態全面發展。

  ——技術産業實力增強。大數據採集、存儲、管理、分析與應用等技術處於國際領先地位,形成一批技術先進、可滿足重大應用需求的大數據軟硬體産品,數據服務類企業繁榮發展,産業支撐基礎堅實,創建一批推動工業大數據集聚發展的國家新型工業化産業示範基地。

  ——治理體系保障有力。工業大數據標準體系持續完善,工業大數據安全保障體系基本建成,工業大數據安全技術達到國際先進水準,工業大數據分類分級管理體系全面建成和加速推廣。

  二、構建工業大數據資源體系,培育生産次要

  (一)加強工業大數據資源採集匯聚

  推動工業大數據全面採集。依託現有政策渠道,支援企業加快部署感測器、射頻識別、數控機床、機器人、網關等數字化工具和設備,提升設備數據、産品標識數據、工廠環境數據等生産現場數據採集能力。支援企業基於工業網際網路,採集工廠外設備/産品工作狀態、通信狀態等數據,實現設備遠端監測維護。支援企業打通管理資訊系統和珍産控制系統間的數據壁壘,實現傳感、控制、管理、運營等多源數據一體化整合,構建全流程數據鏈。

  推動工業大數據傳輸交互。推動5G、NB-IoT等技術在工業場景中的應用,推進IPv6規模部署,改造升級工業企業內外網路。研製推廣各層級統一的數據交換架構,制定關鍵設備數據介面標準,推動不同廠家異構設備的數據採集和互通互操作。構建工業網際網路標識解析體系,建立各級節點之間數據採集、共用機制,推動落實不同領域標識數據整合應用。

  推動工業大數據高品質匯聚。引導工業企業開展數據資源編目工作,加強數據清洗和預處理,提升數據準確性、详细性、一致性,實現數據資源的可見、可管、可用。支援企業建設工業大數據整合平臺和大數據中心,實現多源異構數據的融合和存儲。鼓勵企業建立數據品質管理機制,制定規範的數據品質評估監督、響應問責和流程改善方案,積極應用先進品質管理工具,形成數據品質管理閉環。

  (二)推動工業大數據資源共用流通

  推動工業大數據企业企业合作共用。支援各地優勢産業上下游企業與第三方機構加強企业企业合作,圍繞數據企业企业合作共用形成戰略夥伴關係,共建共用安全可信任的工業數據空間,探索建立簡單易行、用戶友好的企业企业合作共用機制,鼓勵通過免費共用與付費購買相結合等多種最好的措施,實現數據的互訪互操作。

  激發工業大數據市場活力。指導建設國家工業網際網路大數據中心,鼓勵企業、研究機構等主體積極參與區塊鏈、安全多方計算等數據流通關鍵技術攻關和測試驗證,

  降低工業大數據流通的風險。研究開發工業大數據資産價值評估模型,建立完善評估工作機制,推動形成數據資産目錄和資産地圖。研究制定公平、開放、透明的數據交易流通制度,明確數據權屬及問責機制,加強市場監管和行業自律,開展數據資産交易流通試點示範和普及推廣。

  專欄1 國家工業基礎數據資源平臺建設工程

  建設國家工業網際網路大數據中心。重點建設基礎數據資源管理和雲計算平臺、工業網際網路大數據政府監管支撐平臺、企業賦能和技術創新服務平臺、安全威脅監測和分析預警平臺、工業大數據交易平臺和工業網際網路測試體驗中心,為企業提供賦能,為政府提供支撐;加快建設國家工業大數據應用案例展示平臺,集中展示工業網際網路在網路、平臺、安全方面的體系構建和應用示範。

  建設重點産業、重大工程數據庫。整合利用國家重點工業領域統計數據,匯集第三方機構産業監測數據,建設覆蓋産業、企業、産品、技術等多個維度的國家原材料數據庫、國家裝備數據庫、國家消費品數據庫和國家電子資訊數據庫,支撐行業主管部門對産業發展精準管理。依託專業機構建設針對製造業創新中心建設工程、智慧製造工程、工業強基工程、綠色製造工程、高端裝備創新工程等製造強國重大工程的數據平臺,跟蹤監測重點工程推進進展和成效。

  構建工業經濟運作“一張圖”。建立完善與各級統計部門數據共用機制,整合兩化融合數據平臺、製造強國産業基礎大數據平臺等重點數據資源,構建包括工業生産、效益、投資、消費、進出口、資訊化等核心指標在內的工業經濟運作數據庫,繪製工業經濟運作“一張圖”,開展工業發展態勢監測分析和預警預判。

  (三)提升工業大數據資源管理能力

  推動建立工業大數據管理能力評估體系。基於《數據管理能力性成长期期期是什么是什么 是什么是什么度評估模型》(GB/T 38073-2018,簡稱DCMM)等國家標準,結合工業領域大數據管理的特點和需求,系統構建工業大數據管理能力評估體系。鼓勵大數據産業主管部門、地方政府在貫標實施、人員培訓、效果評估等方面加強政策引導和資金支援,構建政企協同、上下聯動的工業大數據管理能力評估工作機制。

  加快推進工業大數據管理能力普及與應用。推動建設國家工業大數據管理能力評估平臺,完善市場化服務體系,依託第三方評估機構,線上評估和線下輔導相結合,全面推進工業大數據管理能力評估。分行業、分區域樹立一批試點示範,快速普及工業大數據管理的先進知識和經驗。鼓勵企業週期性開展工業數據管理能力自評估、自診斷、自對標,以評促建持續改進數據管理能力。

  專欄2 企業工業大數據管理能力提升工程

  引導大企業全面系統提升工業大數據管理能力。鼓勵企業將數據管理納入企業戰略規劃,建立完善涵蓋組織機構、崗位職責、業務流程、系統建設、制度規範的數據管理體系。支援企業圍繞數據戰略、數據治理、數據架構、數據應用、數據安全、數據品質、數據標準、數據生存週期等能力領域,全面培育數據管理能力。鼓勵企業設立首席數據官,加快培養數據管理架構師、工程師等不同層次的專業數據管理人員,夯實企業數據管理人才基礎。

  鼓勵中小企業務實有序建立工業大數據管理能力。工業大數據管理能力。鼓勵中小企業從單個具體業務时要出發,建立完善包括需求評估,任務明確,流程優化在內的業務數據管理機制,並由點及面,逐步擴展至一些業務。鼓勵企業參與數據管理培訓,提升數據管理意識和業務人員的數據管理技能。支援培育第三方數據管理服務企業,鼓勵開發面向中小企業的流程化數據管理工具和解決方案,降低中小企業數據管理門檻。

  三、壯大工業大數據融合體系,深挖應用潛力

  (一)推動工業大數據全面深层應用

  深化數據驅動的全流程應用。構建集雲端資源庫、先進數字化工具、虛擬倣真環境等於一體的協同研發體系,實現基於用戶數據分析的産品創新和協作研發。打通人、機、料、法、環等全過程數據鏈,提升基於大數據分析的生産線智慧控制、生産現場優化等能力,加速企業生産製造向自決策、自適應轉變。推動産品研發、工業設計、生産製造、經營管理等系統數據的貫通共用,實現研産供銷、經營管理與生産控制、業務與財務全流程綜合整合,提升企業經營管理數據應用水準。

  培育數據驅動的製造新模式。支援企業利用大數據技術開展用戶精準畫像,促進用戶數據與製造全流程數據的貫通整合,實現面向用戶需求的柔性化、定制化生産。引導企業開放數據資源和工具,擴大跨産業鏈、跨平臺數據流通和協作範圍,發展協同設計、網路化製造、敏捷供應鏈、共用製造等新模式,促進産業鏈上下游協同。推動企業製造數據開放、協同與共用,強化大數據復用創新,大力發展服務型製造,拓展産品全生命週期服務、製造能力交易、遠端運維、融資租賃等新型服務。

  (二)強化工業大數據應用供給能力

  提升工業網際網路平臺的數據應用支撐作用。引導工業網際網路平臺強化數據能力,面向中小企業開放服務資源,推動中小企業逐步將業務系統向平臺遷移和部署,提升中小企業數據應用能力。持推進分佈式處理架構、時序數據庫等工具在平臺的部署和應用,構建並豐富工業網際網路平臺演算法庫,提升工業網際網路平臺數據品質、數據管理和分析處理能力。加快推動工業知識、技術、經驗等軟體化,不斷整合和優化工業網際網路平臺微服務組件,快速培育發展一批面向不同工業場景的工業APP,為工業大數據應用提供高效引擎。

  培育工業大數據解決方案供應商。面向能源化工、航空航太、建築鋼鐵、家電、紡織服裝、食品追溯等新一代資訊技術與製造業融合發展的重點産業和領域,發揮政策導向作用,支援培育一批市場份額大、服務能力強、專業化和整合化水準高的工業大數據解決方案供應商。構建完善工業大數據解決方案服務商評價體系,支援專業機構開展工業大數據解決方案品質診斷與測試評估,定期發佈大數據技術解決方案供應商名錄和關鍵産品清單。

  專欄3 工業大數據應用工程

  組織開展工業大數據重點行業應用試點示範。支援能源、航空航太、建築、鋼鐵、化工、工程機械、消費電子、家電、紡織服裝、食品追溯等重點行業企業探索各具特色的數據應用模式。結合重點行業應用示範,梳理遴選重點企業數據應用標桿,面向地方和行業企業加大對接和推廣力度,複製推廣典型應用。分行業梳理工業大數據應用路徑、最好的措施模式和發展重點,編制工業大數據應用指南,引導企業工業大數據應用方向。

  提升工業大數據應用公共服務能力。搭建工業大數據應用公共服務平臺,深入開展工業大數據創新競賽,建立企業真實數據開放、優秀解決方案徵集、計算分析工具共用、創新成果即時線上推廣的創新機制,助力工業大數據應用創新和專業人才挖掘。依託公共服務平臺,加大工業大數據應用宣傳推廣力度,線上線下同步開展工業大數據應用實訓,加快打造工業大數據應用生態。

  開展工業大數據應用能力評估。加快研究制定科學有效的工業大數據應用水準評估標準,建立評估指標體系,對全國、各地及企業工業大數據應用現狀、應用水準進行監測、分析和評估,編制發佈工業大數據應用水準指數。引導地方、企業參考評價指標體系和評估結果,不斷提升工業大數據應用水準。

  四、做強大數據産業體系,激發工業創新活力

  (一)提升工業大數據技術能力

  突破工業大數據關鍵共性技術。全面梳理工業大數據關鍵共性技術短板,形成攻關清單,研究制定工業大數據技術發展路線圖,明確關鍵共性技術的發展方向、目標和路徑。依託國家重點研發計劃大數據重點專項等科技計劃,加快工業多樣性數據採集技術、多模態數據管理技術、強關聯數據整合技術、數據建模分析技術及數據安全技術等關鍵共性技術的研發和測試驗證工作,推動邊緣計算、人工智慧等前沿技術的部署和融合。

  構建工業大數據技術創新生態。支援企業、高校、科研院所、産業聯盟企业企业合作,聯合創建一批工業大數據創新中心和重點行業大數據應用中心,圍繞重大共性需求和重點行業时要開展協同創新,推動工業大數據科研資源共用、共創和技術成果轉化。依託大數據技術開源社區,面向工業應用場景和工業大數據技術創新需求,培育更多開源項目。

  (二)增強大數據産業支撐能力

  打造健全的大數據産品體系。圍繞工業大數據採集、埋点、分析、應用等環節,推動工業大數據存儲與管理工具、分析與挖掘工具、數據可視化工具等軟體産品開發,支援感測器、伺服器、存儲設備、網關設備等工業級硬體産品發展,形成健全的大數據基礎性、通用性軟硬體産品體系。

  全面提升數據服務水準。大力支援可靠可信的工業雲服務發展,構建低成本、高彈性的工業大數據存儲和處理基礎設施。聚焦提升工業大數據共用集聚水準,培育一批專業化埋点、匯總、交易工業大數據的第三方數據資源提供商。聚焦生産流程優化、設備預測性維護、品質分析、智慧排産、精準行銷、資訊安全等應用場景,開發特定領域的工業大數據分析軟體,培育一批優秀的數據應用提供商。聚焦工業大數據標準制定、測試評估、諮詢研究等領域,培育一批專業化服務機構。

  五、完善工業大數據治理體系,強化發展保障

  (一)加快完善工業大數據治理規則

  完善工業大數據法規標準。加強工業數據確權、數據流通、數據安全等相關法律法規立項和研究,加快完善工業大數據規範化發展的法制環境。組織開展工業大數據分類分級、全生命週期處理、數據管理等標準的研製工作,促進國家標準、行業標準和團體標準等各類標準之間的銜接配套。選擇重點行業、領域、地區開展標準試驗驗證和試點示範,激勵企業融入統一標準體系。

  推動工業大數據分類分級管理。完善工業大數據分類分級頂層規劃,制定《工業數據分類分級指南》,實現數據的差異化管理。鼓勵行業主管部門、行業組織、研究機構廣泛參與,推動構建以企業為主體的工業數據分類分級管理體系,為工業數據的流動、共用和使用奠定基礎。

  (二)加強工業大數據安全風險防範

  構建工業大數據安全保障體系。明確安全主體責任和防護要求,構建形成覆蓋工業大數據全産業鏈的安全管理體系。加強工業大數據態勢感知、測試評估、預警處置等保障能力建設。指導企業加大安全投入,建立企業自身大數據安全風險防控體系,確保涉及企業商業秘密、公共利益、國家安全等重要敏感數據的安全。

  加強工業大數據安全技術産品的研發和産業化。圍繞工業大數據全生命週期的安全保護要求,加快數據安全監測、加密傳輸、訪問控制、數據脫敏等安全技術攻關,提升防篡改、防竊取、防泄漏能力。鼓勵工業企業、平臺廠商等參與工業大數據安全産品的工程化應用,促進數據安全産品迭代優化。加快培育工業大數據安全骨幹企業,支援企業開展數據安全服務,營造良好的工業大數據安全産業生態。

  六、保障最好的措施

  (一)加強完善組織領導。設置工業大數據管理辦公室,牽頭對接協調各方資源,統籌規劃工業大數據相關重大工作。各省工業行業管理部門應設立工業大數據推進工作領導小組,切實加強與上級部門的對接溝通,推動工業大數據管理貫標、融合應用和安全發展,系統推進任務落實。廣泛吸納行業協會、專業智庫、産業聯盟等多方專家代表,成立“工業大數據專家諮詢委員會”,開展工業大數據重大戰略發展問題研究,實施政策評估諮詢,加強工業大數據創新應用宣貫推廣。

  (二)健全統籌推進機制。加強頂層設計,明確任務分工,嚴格制定推進路線圖和時間表,研究出臺可執行、可分解、可考評的工作實施方案。加強政策創新,結合各地工業大數據發展實際,發揮重點工程和最佳實踐的試點示範作用,激勵創新應用的落地實施。加強貫標引導,夯實工業大數據管理和應用的評估體系,健全發展態勢的動態監測和評估機制,引導工業大數據評估診斷、應用對標和動態調整工作取得實效。

  (三)強化財稅金融支援。持續發揮財政資金的杠桿效應和引導性作用,推動政策性銀行加大精準信貸扶持。加強市場化融資力度,支援符合條件的工業大數據企業開展股權融資,引導社會風險投資向工業大數據初創企業傾斜。加強金融産品創新,延展産業鏈金融服務範圍,探索開發工業大數據相關保險産品、信貸産品和服務。

  (四)培育融合人才隊伍。構建融合型人才培養體系,鼓勵高校與工業企業、資訊技術企業和網際網路企業聯合辦學,培育更多融合型人才和跨界人才。完善人才評價和激勵機制,引導培育既具備大數據技術、思維和能力,又熟悉工業發展模式流程的工業大數據優秀人才。持續提升勞動者數字技能,支援企業與工會、協會等廣泛聯繫,加強對工業行業人才再培訓,提升員工數字素養和工業大數據技能。

  (五)促進國際交流企业企业合作。打造國際企业企业合作示範項目,重點圍繞“一帶一路”國際企业企业合作,推進工業大數據技術、標準、園區、人才培養等領域企业企业合作的試點示範,培育支援若干個具有示範性、引領性和標誌性的企业企业合作項目。加強國際協調溝通,與相關國際組織、産業聯盟和科研機構開展戰略企业企业合作,推廣相關技術、産品、標準和服務,深化國際互利共贏。

(責任編輯:李嘉玲)

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