我国将推进工业大数据三大工程

我国将推进工业大数据三大工程

9月4日，为推动工业大数据发展趋势，逐步激发工业公共数据要素发展潜力，不断提升大数据应用能力和安全保障措施，工信部编制了《工业大数据发展指导意见(征求意见稿)》(以下简称意见)。《意见》规定，要完善工业大数据资源采集汇总，正确引导工业公司公共数据描述，完善数据清理和准备，提高数据信息的准确性、一致性和连贯性，使公共数据可见、可管、可用。适合企业搭建工业大数据综合服务平台和云数据中心，完成多源测绘异构数据信息的组合和存储。鼓励公司创建网站安全管理模型，制定标准的网站安全评估和监管、应对问责和分步改进计划，积极使用优秀的质量可视化工具，生成网站安全管理方法的闭环控制。

实际上如下:

工业大数据发展趋势实施意见

(供评论用)

工业大数据是加工制造业智能化、数字化、智能化系统发展趋势的基础性战略资源，对加工制造业的生产流程、运营模式、绿色生态管理体系造成了严重而长远的危害。目前我国工业大数据的发展趋势和应用是基本的，但也存在数据价值开发设计不足、技术水平亟待提升、公司主动性不强等问题。为深入贯彻互联网大数据、数字经济、工业互联网技术自主创新国家战略定位，促进互联网技术、互联网大数据、人工智能技术与加工制造业紧密结合，推动工业经济发展向数据驱动的自主创新管理体制和发展方式转变，推动加工制造业高质量发展，现提出以下建议。

一、总体构思

(一)准则

在新时代社会主义民主社会主义社会观的具体指导下，全面贯彻落实党的十九届二中、三中全会精神，牢固树立绿色发展理念，按照高质量发展的规定，推进工业大数据聚合共享，推进工业大数据组合应用，提高云计算技术产业链支撑能力，完善工业大数据安全防范措施。打造资源集聚、应用繁荣、产业链发展、整治有序的工业大数据绿色生态管理体系，推动互联网大数据与加工制造业全方位紧密融合，颠覆性创新产业高质量发展。

(二)基本标准

聚合共享。坚持以公司为行为主体，多方面合作推进工业大数据采集、聚合和商品流通共享，构建数据库管理能力强、数据信息聚合质量高、商品流通共享充分的工业大数据资源管理体系，为拓展和深入分析数据价值奠定坚实基础。

结合牵引带。坚持以需求为导向，推动互联网大数据在公司产品R&D和设计方案、生产加工、运营管理、销售等全流程的结合和应用，加快培育数据驱动的产业发展趋势、新模式和业态创新，为两化紧密融合和工业互联网技术改革创新呈现新途径。

创新驱动发展。持之以恒推进自主创新链全产业链双结合，以推动重要相关技术创新为突破口，打造完善的互联网大数据软硬件产品体系，培育细化的产业生态，推动信息产业稳步发展。

安保有序。坚持以安全保障发展趋势，以发展趋势促进安全，完善多方参与、各负其责的安全管理体系，强化统筹管理、和谐监管，全面提升工业大数据安全系数和可信度，促进工业大数据有效有序综合利用。

(三)发展规划

到2030年，完成工业大数据资源管理体系、组合管理体系、产业链管理体系、治理体系的基础建设，形成从数据信息采集共享、数据信息技术商品化、数据预处理应用到大数据应用的闭环控制发展趋势布局。工业大数据使用价值发展潜力被极大激发，成为工业高质量发展的重要因素和自主创新模块。

――公共数据的有效聚合。工业信息实现了大范围、多方面的整合共享，建立了科学研究、完善可行的数据信息共享商品流通体系基础，工业大数据系统管理在全国各地区、重点领域全面实施，建成了国家工业互联网技术云数据中心、制造业电力产业链基础数据管理平台等国家基础工业公共数据服务平台。

――结合应用和蓬勃发展的趋势。工业大数据广泛应用于全过程和项目生命周期。优化算法库、知识库系统、模型库、主要参数库、专家组等工业大数据分析工具库基础建设完成，工业网络平台数据信息应用模板支撑体系逐步完善，为众多中小企业提供方便、快捷、优质、低成本的网络服务，培育3-5家国际优秀的工业大数据解决方案分销商，创新全面发展新的数据驱动模式。

-高新技术产业整体实力得到提升。大数据采集、存储、管理方法、分析和应用等技术处于国际领先水平，能够产生一批技术过硬的互联网大数据软硬件产品。网络服务公司风生水起，产业链支撑点基本稳固。建立了一批推动工业大数据聚合发展趋势的国家新产业链示范产业基地。

――治理制度保障有力。工业大数据质量标准体系不断完善，工业大数据安全保障机制基础建成，工业大数据安全生产技术达到国际优秀水平，工业大数据分类管理体系全方位建成，市场推广加快。

二。构建工业大数据资源管理体系，培育规模经济

(一)完善工业大数据资源的收集和汇总

推动全方位收集工业大数据。借助现行政策，适用于公司加快部署传感器、射频识别技术、数控车床、智能机器人、网关ip等智能专用工具和机械，提高机械设备数据信息、商品标识数据信息、加工厂自然环境数据信息等现场制造的数据采集能力。公司根据工业互联网技术，采集加工厂外机器设备/商品的运行状态、通讯等数据和信息，完成机器设备的远程控制、检测和维护。适用于公司连接信息管理系统与制造自动控制系统之间的数据信息堡垒，完成传感技术、 *** 纵、管理方法、管理等多源数据信息的整合，构建全步骤数据链。

促进工业大数据传输互动。推动5G、NB-IoT等技术在工业场景的应用，推动IPv6业务规模部署，更新升级工业公司内外互联网。营销推动各级统一数据传输框架，制定主要设备数据信息的标准接口，推动不同厂商异构机设备的数据采集和互通。建立工业互联网技术标识的分析和管理系统，创建各连接点之间的数据收集和共享系统，推动不同行业标识数据集成应用的实施。

推动工业大数据高质量聚合。正确引导工业公司公共数据描述，完善数据清理和准备，提高数据信息的准确性、一致性和连贯性，使公共数据可见、可管、可用。适合企业搭建工业大数据综合服务平台和云数据中心，完成多源测绘异构数据信息的组合和存储。鼓励公司创建网站安全管理模型，制定标准的网站安全评估和监管、应对问责和分步改进计划，积极使用优秀的质量可视化工具，生成网站安全管理方法的闭环控制。

(二)促进工业大数据资源共享商品流通

推动工业大数据协同共享。适用于促进全国支柱行业中下游公司与第三方机构的合作，围绕数据信息协作和共享紧密建立战略伙伴关系，创建共享相同安全可信站点的行业数据信息室空，探索建立简单易用的协作和共享系统，鼓励按照完全免费共享和付费购买紧密结合等多种方式实现数据信息的相互访问和互 *** 作。

唤起工业大数据销售市场的魅力。引导国家工业互联网技术云数据中心基本建设，鼓励公司、科研机构等行为主体积极开展区块链技术、安全多方面计算等数据和信息商品流通核心技术的科学技术研究、检测和认证。

降低工业大数据商品流通风险。科学开发设计工业大数据财产价值分析实体模型，创建完善评估工作方案，推进数据资产文件目录和财产地形图制作。科学研究制定公平、公开、透明的数据信息交易商品流通规章制度，建立数据信息归属和问责机制，完善领域市场管理和自律，开展数据资产交易商品流通示范点示范和普及营销推广。

专栏1国家工业数据资源平台建设

国家工业互联网技术云数据中心基本建设。优化配置重点建设数据资源和云计算服务、工业互联网技术互联网大数据监管部门支撑点服务平台、公司颠覆性创新和技术创新综合服务平台、安全威胁检测分析数据管理平台、工业大数据交易平台和工业互联网技术检测体验店，为公司展现颠覆性创新，为政府部门提供支撑点；加快工业大数据应用国家经典案例服务平台基础建设，集中开展工业互联网技术管理体系在互联网、服务平台、安全层面的建立和应用示范。

查询基建重点产业链和重大项目数据库。通过整合国家重点工业行业统计数据，汇聚第三方组织产业链数据监测，基本建设涵盖产业链、公司、商品、技术等多个层面的国家原材料数据库查询、国家武器装备数据库查询、国家商品数据库查询、国家电子信息技术数据库查询，支持领域主管部门对产业发展规划的精准管理方式。在技术专业人员的帮助下，组织基本建设跟踪检测加工制造创新中心工程、智能制造系统工程、工业强基固本工程、绿色环保工程、高端装备制造自主创新工程等重点工程项目的进展和成果。

构建工业经济形势“图景”。建立健全与各统计分析单位的数据信息共享体系，整合两化融合大数据平台、制造强国产业链基础数据管理平台等关键公共数据，建立包括工业生产制造、经济效益、项目投资、消费、进出口贸易、信息管理等关键指标的工业经济形势数据库。，绘制工业经济形势“图景”，检测分析工业发展趋势，预测预警信息。

(三)提升工业大数据资源优化配置能力

推动建立工业大数据管理方法能力评价管理体系。系统软件根据《数据管理能力成熟度评估模型》(GB/T36073-2018，俗称DCMM)等国家标准，结合工业信息管理的特点和要求，构建工业大数据管理方法能力评估管理系统。鼓励信息产业主管部门和地方政府在知识产权标准实施、员工技能培训、实际效果评估等方面，提高现行政策和资产应用的正确引导。，并通过税企合作、联合管理，构建工业大数据管理方法能力评估工作方案。

积极推进工业大数据管理方法的推广应用。推进国家工业大数据管理方法能力评价服务平台基础建设，完善社会保障体系，借助第三方评价机构，将线上评价与线下推广指导紧密结合，全面推进工业大数据管理方法能力评价。分行业、分区域建设一批示范点，快速普及化工行业大数据管理方法的优秀专业知识和工作经验。鼓励公司定期开展工业数据库管理能力的自我评估、自我诊断和自我对比，通过评估促进数据库管理能力的持续提升。

第二栏公司工业大数据管理方法能力提升项目

正确引导大企业全方位系统软件提升工业大数据管理方法能力。鼓励公司将数据库管理纳入公司战略发展规划，建立健全包括组织架构、岗位职责、工作流程、系统软件基础建设、规章制度等在内的数据库管理体系。适合公司围绕数据信息发展战略、大数据应用、数据架构、数据信息应用、网络信息安全、网站安全、数据标准、数据信息生命周期时间等能力行业，全面培养数据库管理能力。鼓励企业设立顶级数据信息官，加快塑造数据库管理系统架构师、技术工程师等不同层次技术专业的数据库管理人员，压缩公司数据库管理人才。