賈映輝 許亞倩 呂海霞

當(dāng)前，我國正處在經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量變革、效率變革、動力變革的關(guān)鍵時期，很多傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)面臨利用信息技術(shù)加快轉(zhuǎn)型升級的迫切需求。工業(yè)大數(shù)據(jù)是指在工業(yè)領(lǐng)域信息化應(yīng)用中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，成為提升企業(yè)智能化水平、驅(qū)動工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心支撐，正迎來重要發(fā)展機遇期。同時，工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展在數(shù)據(jù)資源整合、應(yīng)用推廣、標(biāo)準(zhǔn)化等方面存在諸多問題，亟待出臺相關(guān)政策措施促進(jìn)保障工業(yè)大數(shù)據(jù)在工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展中的落地應(yīng)用。

工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展態(tài)勢

一、中央和地方政府高度重視工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展

我國政府高度重視發(fā)展工業(yè)大數(shù)據(jù)，國務(wù)院、各部委相繼出臺編制了《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016-2020年）》、《工業(yè)技術(shù)軟件化三年行動計劃（2018-2020年）等系列重大戰(zhàn)略和政策措施，把智能制造作為兩化融合的主攻方向，系統(tǒng)部署大數(shù)據(jù)發(fā)展工作，推動大數(shù)據(jù)在工業(yè)研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理、市場營銷、售后服務(wù)等產(chǎn)品全生命周期、產(chǎn)業(yè)鏈全流程各環(huán)節(jié)的應(yīng)用，不斷推動制造模式變革和工業(yè)轉(zhuǎn)型升級。各地方政府積極謀劃，蘇州、成都、廣東等地均出臺了促進(jìn)工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展的政策文件，大力激發(fā)社會創(chuàng)造力和市場活力，加快新舊動能接續(xù)轉(zhuǎn)換，為工業(yè)大數(shù)據(jù)與實體經(jīng)濟(jì)的加速融合提供了良好的政策環(huán)境。隨著政策的落實，工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展迎來重要發(fā)展機遇期，推動大數(shù)據(jù)將在產(chǎn)品的創(chuàng)新、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)供應(yīng)鏈的分析優(yōu)化等工業(yè)各個方面創(chuàng)造價值。

二、領(lǐng)先企業(yè)積極布局工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)

當(dāng)前，工業(yè)大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品與服務(wù)已成為國際科技與制造業(yè)巨頭競相布局的關(guān)鍵陣地。GE面向全球企業(yè)與開發(fā)者率先推出了Predix平臺，可提供涵蓋工業(yè)研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理、服務(wù)等全流程的工業(yè)技術(shù)服務(wù)與數(shù)字解決方案;西門子的MindSphere平臺能將預(yù)防性維護(hù)、能源數(shù)據(jù)管理以及工廠資源優(yōu)化等工業(yè)數(shù)據(jù)與軟件匯聚在一起，為企業(yè)級用戶提供決策參考;IBM投資建設(shè)了Bluemix創(chuàng)新工業(yè)云平臺，提供涵蓋工業(yè)大數(shù)據(jù)、移動應(yīng)用、沃森（Watson）、分析、整合、DevOps、安全和物聯(lián)網(wǎng)等各領(lǐng)域超過120種軟件工具與服務(wù)。

與此同時，國內(nèi)企業(yè)也進(jìn)行了諸多有益探索，并取得了積極進(jìn)展。三一重工組建樹根互聯(lián)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，集成了大數(shù)據(jù)分析及預(yù)測模型、端到端全流程運營管理系統(tǒng)等軟件工具和系統(tǒng)，可以為客戶提供精準(zhǔn)的大數(shù)據(jù)分析、預(yù)測、運營支持及商業(yè)模式創(chuàng)新服務(wù)。海爾自主研發(fā)了支持大規(guī)模定制的COSMO平臺，該平臺形成了包括協(xié)同創(chuàng)新、眾創(chuàng)眾包、柔性制造、供應(yīng)鏈協(xié)同、設(shè)備遠(yuǎn)程診斷維護(hù)、物流服務(wù)資源的分布式調(diào)度等全流程的應(yīng)用解決方案。

三、工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景拓展不斷拓展

工業(yè)大數(shù)據(jù)可應(yīng)用于現(xiàn)有業(yè)務(wù)優(yōu)化、推動大中型企業(yè)實現(xiàn)智能制造升級和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型，并支撐中小企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)。在現(xiàn)有業(yè)務(wù)優(yōu)化升級方面，百度的工業(yè)大數(shù)據(jù)監(jiān)測平臺已逐漸延伸應(yīng)用到汽車、日化等行業(yè);三一重工利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)為智能工程機械物聯(lián)網(wǎng)提供有效決策支持;長安汽車基于大數(shù)據(jù)分析開展了客戶個性化定制汽車服務(wù)，推動傳統(tǒng)的黑箱產(chǎn)品生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)變?yōu)橥该骰a(chǎn)（數(shù)字孿生）。在支撐創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)方面，優(yōu)制網(wǎng)基于設(shè)備規(guī)格、參數(shù)要求，完成了對合作伙伴的精確搜索、充分提高了制造、檢測設(shè)備的共享使用率，利用工業(yè)大數(shù)據(jù)成功推動了制造業(yè)在分享經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的實踐與應(yīng)用。

四、產(chǎn)業(yè)發(fā)展生態(tài)環(huán)境持續(xù)優(yōu)化

得益于國家政策的大力支持，我國工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域生態(tài)環(huán)境得以不斷優(yōu)化。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟聯(lián)盟會員數(shù)量已突破400家，成立“8+8”組織架構(gòu)，從產(chǎn)業(yè)需求、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、應(yīng)用推廣、安全保障、國際合作等角度開展務(wù)實工作并取得了多項研究成果。在技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)方面，中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院聯(lián)合多家制造業(yè)企業(yè)與信息技術(shù)公司，編制了《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺標(biāo)準(zhǔn)化白皮書（2018）》，為推進(jìn)我國工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展，構(gòu)建可持續(xù)發(fā)展的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺生態(tài)做出了積極的貢獻(xiàn)。

存在問題

一、企業(yè)各領(lǐng)域信息化程度差異大，信息孤島現(xiàn)象嚴(yán)重

信息化建設(shè)程度差異大，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)資源缺失。一方面，由于不同領(lǐng)域、以及同一領(lǐng)域不同企業(yè)的信息化投入差異很大，導(dǎo)致企業(yè)信息化程度不一致，信息化程度低的企業(yè)的數(shù)據(jù)源缺失。另一方面，由于部分工業(yè)企業(yè)在信息化建設(shè)過程中，缺乏科學(xué)合理的系統(tǒng)和信息資源規(guī)劃，導(dǎo)致信息系統(tǒng)和業(yè)務(wù)系統(tǒng)的支撐關(guān)系不強，業(yè)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)資源缺失，如工業(yè)企業(yè)管控、制造執(zhí)行的業(yè)務(wù)系統(tǒng)缺少必要的信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)源支撐。

同時，數(shù)據(jù)管理機制不健全，數(shù)字資源碎片化。由于對企業(yè)數(shù)據(jù)資源缺少管理機制和使用規(guī)劃，導(dǎo)致各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)散落在各業(yè)務(wù)部門，相關(guān)的數(shù)據(jù)標(biāo)簽、存儲、編碼、處理機制各異等，從而導(dǎo)致企業(yè)數(shù)據(jù)可用性差、數(shù)據(jù)質(zhì)量低、業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)之間數(shù)據(jù)集成共享困難等問題，信息孤島現(xiàn)象嚴(yán)重，工業(yè)大數(shù)據(jù)難以發(fā)揮應(yīng)用的價值。

二、數(shù)據(jù)模型及經(jīng)驗積累不足，全流程、全系統(tǒng)的綜合應(yīng)用發(fā)展受到制約

工業(yè)知識和經(jīng)驗缺失，工業(yè)數(shù)據(jù)處理能力不足。工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用是大數(shù)據(jù)技術(shù)和工業(yè)行業(yè)全價值鏈典型場景的融合應(yīng)用，既涉及眾多細(xì)分行業(yè)，又涵蓋工業(yè)流程各個環(huán)節(jié)，對專精領(lǐng)域的工業(yè)知識要求很高。而我國工業(yè)知識體系建設(shè)起步晚，工業(yè)基礎(chǔ)和工業(yè)know-how方面落后，尤其在制造的知識和經(jīng)驗方面積累不夠，使工業(yè)數(shù)據(jù)全流程、全系統(tǒng)的綜合應(yīng)用受到限制。

基礎(chǔ)技術(shù)、架構(gòu)、平臺、工具等有待進(jìn)一步完善。工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用對實時性、有效性和安全性的需求都高于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，這對工業(yè)大數(shù)據(jù)核心技術(shù)體系、應(yīng)用架構(gòu)、工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)庫和分析可視化工具都提出了更高的要求，需要有針對性的進(jìn)行優(yōu)化研發(fā)。

三、工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)和服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化水平較低，規(guī)?；l(fā)展存在較大挑戰(zhàn)

產(chǎn)業(yè)融合深度和廣度有待進(jìn)一步拓展。我國工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用主要局限在企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)品成本減低、運營效率提高、異常檢測等方面，產(chǎn)業(yè)融合水平較低，在改進(jìn)產(chǎn)品、定義用戶需求、提供增值服務(wù)、轉(zhuǎn)變工業(yè)系統(tǒng)運行模式和商業(yè)模式等方面需進(jìn)一步拓展和深化，利用工業(yè)數(shù)據(jù)挖據(jù)創(chuàng)造更高效的價值。

數(shù)據(jù)政策法規(guī)體系不健全，不利于生態(tài)建設(shè)。合法、合規(guī)的數(shù)據(jù)利用、開放和共享，以及信息安全對工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展至關(guān)重要。目前，我國在工業(yè)大數(shù)據(jù)相關(guān)的法律法規(guī)還不完善，在很大程度上影響了工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展和生態(tài)的建設(shè)培育。

四、跨界融合人才短缺，促進(jìn)人才高效匯聚成為緊迫需求

致力于工業(yè)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)支撐技術(shù)的人才缺失。工業(yè)大數(shù)據(jù)核心技術(shù)、平臺、工具等需要針對典型業(yè)務(wù)場景進(jìn)行研發(fā)優(yōu)化，我國工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)工程師、算法工程師等基礎(chǔ)支撐人才不足，造成核心技術(shù)、平臺、工具等發(fā)展緩慢，阻礙了工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展。

致力于工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘的跨界復(fù)合型人才缺失。工業(yè)大數(shù)據(jù)的使用者既需要掌握大數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)知識，又需要深刻理解各種典型工業(yè)業(yè)務(wù)場景，更高層次的應(yīng)用還涉及產(chǎn)品、用戶需求、企業(yè)管理決策、商業(yè)模式等方面，工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)對跨界復(fù)合型人才的能力需求更強烈。目前我國工業(yè)大數(shù)據(jù)的跨界復(fù)合人才缺失，阻礙了工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的發(fā)展。

措施建議

一、支持核心技術(shù)研發(fā)創(chuàng)新

依托軟件和信息技術(shù)服務(wù)企業(yè)，加強對工業(yè)軟件實時操作系統(tǒng)的內(nèi)核開發(fā)和優(yōu)化技術(shù)，以及對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺數(shù)據(jù)集成和邊緣處理技術(shù)、IaaS技術(shù)、數(shù)據(jù)管理技術(shù)等核心技術(shù)的研發(fā)創(chuàng)新。突破數(shù)據(jù)存儲與管理技術(shù)，以及工業(yè)大數(shù)據(jù)機理模型建模技術(shù)、知識推理技術(shù)等高端新型工業(yè)軟件核心技術(shù)，提升工業(yè)領(lǐng)域所需各類嵌入式數(shù)據(jù)庫、實時數(shù)據(jù)庫、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的數(shù)據(jù)存儲與處理能力。開展工業(yè)大數(shù)據(jù)測試床項目，加速孵化工業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案，促進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用。推進(jìn)高端設(shè)備讀寫自由研究，實現(xiàn)工業(yè)軟件、物聯(lián)設(shè)備的自主可控，促進(jìn)設(shè)備數(shù)據(jù)融合流通。

二、促進(jìn)工業(yè)數(shù)據(jù)匯聚共享

支持企業(yè)構(gòu)建以數(shù)據(jù)驅(qū)動為核心、覆蓋工業(yè)全環(huán)節(jié)、全流程和產(chǎn)品全生命周期的數(shù)據(jù)閉環(huán)，打通各個環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)鏈條，促進(jìn)數(shù)據(jù)資源融會貫通。建立國家、行業(yè)、企業(yè)三級架構(gòu)的工業(yè)大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，加強共性平臺建設(shè)，完善各級服務(wù)平臺之間的數(shù)據(jù)共享交互機制，引導(dǎo)工業(yè)大數(shù)據(jù)開放共享發(fā)展。建設(shè)工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺，聯(lián)合國內(nèi)領(lǐng)先工業(yè)系統(tǒng)及解決方案企業(yè)、信息技術(shù)企業(yè)和工業(yè)生產(chǎn)企業(yè)，共同開放能夠?qū)崿F(xiàn)底層設(shè)備數(shù)據(jù)集成、計算處理和分析的新型工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺，支持第三方開發(fā)工業(yè)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。

三、積極開展試點示范工作

針對綜合集成、協(xié)調(diào)設(shè)計、協(xié)同制造等工業(yè)軟件關(guān)鍵能力，選擇基礎(chǔ)條件好、示范效應(yīng)強、影響范圍廣的行業(yè)領(lǐng)域積極開展應(yīng)用試點示范，探索工業(yè)大數(shù)據(jù)集成應(yīng)用創(chuàng)新實踐，打造可復(fù)制推廣樣板。支持企業(yè)探索工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)、應(yīng)用和服務(wù)模式，建立試點間企業(yè)互聯(lián)互通的數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，逐步擴(kuò)大影響范圍，為廣泛培育數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)提供實踐經(jīng)驗。舉辦工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新大賽，發(fā)掘?qū)I(yè)技術(shù)人才，培育一批創(chuàng)新隊伍，構(gòu)建創(chuàng)新及產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用平臺，促進(jìn)賽事結(jié)果轉(zhuǎn)化和產(chǎn)學(xué)研用緊密結(jié)合，助力工業(yè)經(jīng)濟(jì)提質(zhì)增效升級。

四、加強標(biāo)準(zhǔn)體系研制推廣

依據(jù)國家智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系總體平臺和建設(shè)指南，建立工業(yè)大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，圍繞大數(shù)據(jù)在工業(yè)產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、物流、銷售、維保服務(wù)等全生命周期的應(yīng)用進(jìn)行相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)及技術(shù)框架研制。加快制定參考架構(gòu)、模型、工業(yè)軟件產(chǎn)品線工程、工業(yè)信息安全、工業(yè)大數(shù)據(jù)等基礎(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)，中間件、工業(yè)APP封裝、數(shù)據(jù)模型、語義等技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，符合性測試、互操作測試、質(zhì)量度量等測評標(biāo)準(zhǔn)。支持骨干企業(yè)及行業(yè)協(xié)會組織積極參與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)大數(shù)據(jù)等方面的標(biāo)準(zhǔn)制定，在智能制造重大示范項目中率先探索工業(yè)大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用，積極開展對標(biāo)準(zhǔn)體系的宣貫落實，并予以檢驗和完善。

五、強化專業(yè)人才培養(yǎng)引培

依托重大人才工程，加快培養(yǎng)引進(jìn)一批精通工業(yè)基礎(chǔ)知識和新一代信息技術(shù)知識的跨學(xué)科、復(fù)合型人才，培育數(shù)據(jù)機械工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、用戶界面專家等跨界人才。支持軟件和信息技術(shù)服務(wù)企業(yè)、工業(yè)制造業(yè)企業(yè)與高等院校、科研院所加強合作，共建實習(xí)實訓(xùn)基地，發(fā)展訂單式、現(xiàn)代學(xué)徒制等專業(yè)化人才培養(yǎng)模式，有針對性培養(yǎng)實用型、技能型人才，提升技術(shù)人員的綜合數(shù)據(jù)處理能力。在高校和理工科大學(xué)開設(shè)數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)，培養(yǎng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)師、分析師、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)挖掘工程師等專業(yè)人才。支持行業(yè)組織聯(lián)合軟件、制造業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)領(lǐng)域企業(yè)開展跨行業(yè)技術(shù)交流活動，支持建設(shè)一批“工業(yè)+數(shù)據(jù)技術(shù)”實訓(xùn)基地。