■ 高婴劢 王宇霞
   5月13日，工信部发布 《关于工业大数据发展的指导意见》 （简称 《意见》），围绕进一步深化工业数据应用，从开展应用示范、提升平台支撑作用、打造应用生态等方面进行重点部署，为推进更大范围、更高水平、更深层次的工业数据应用创新指明了方向。
   工业大数据应用有助于推动制造业数字化转型，建构未来 “工业智脑”，深化工业大数据应用意义重大。在我国大力发展工业互联网、推进制造业与互联网深度融合、促进制造业高质量发展的当下，如何进一步挖掘工业数据应用价值必将成为关注焦点。
通过多种方式创造价值
促进设计协同化，构建新型研发模式。在消费端，用户深度参与产品的需求分析和产品设计等创新活动，促进实现定制化设计。在制造端，企业构建研发知识库，推进数字化图纸、标准零部件库等设计数据在内部及产业链上下游的资源共享，实现跨平台研发资源统筹管理和产业链协同设计能力提升。
   加速生产透明化，打造新型制造体系。在车间管理层面，通过采集温度、压力、热能、振动和噪声等数据，实现设备的预测性维护。在生产流程层面，通过设备、工艺、产线等环节数据汇聚整合，对产品制造全过程进行建模仿真，实现物理生产在数字空间的全面映射，反向指导生产流程的柔性化组建和自我优化。
   助推供应链优化，建立新型管理体系。在组织管理方面，企业运用工业大数据全面抓取自身资源信息，利用云端集成分析开展管理决策，实现从金字塔静态管理向扁平化动态管理转变。在供应链管理方面，企业通过将仓储、配送、销售等环节数据与市场需求、销售价格等数据整合，运用数据分析得到更好的决策来优化供应链。
   实现产品服务化，创造新型商业模式。工业大数据帮助企业不断创新产品和服务，发展新的商业模式。通过内嵌传感器和算法模型，帮助企业实时监测产品运行状态。
加快探索工业大数据应用发展路径
   在生产和市场中推进量的积累。我国制造业基础坚实，门类丰富的工业生产、制造智能化应用以及数字技术与制造技术的融合发展将引发我国工业数据规模的加速加倍增长，为数据应用价值的挖掘提供了充足的样本空间和试验机会。我国这一数据资产优势要远远超出德国、美国、日本等制造强国。
   通过全流程应用获得质的突破。数据管理能力是基本功，也是构建 “工业智脑”的关键和基础。推动产品研发、生产制造、经营管理等系统数据的贯通共享和应用，提升在高级排产、协同制造、质量管理、远程维护、能源管控等方面的智能化能力。
   加强全方位创新实现系统升级。围绕工业互联网平台和制造业 “双创”平台培育，深化工业大数据与边缘计算、信息物理系统 （CPS）等新兴技术在制造业领域的融合应用，发展数据驱动的新技术、新业态和新模式。
积极打造工业大数据应用生态
   加强工业大数据应用发展指导。分行业梳理工业大数据应用路径、方法模式和发展重点，编制工业大数据应用指南，引导企业工业大数据应用方向。
   开展工业大数据应用试点示范。围绕钢铁、化工、冶金等行业能源管理需求，支持开展能源精细化管理服务平台试点示范，探索基于数据可视化分析的节能诊断、能耗预测、即时响应等能耗智能管理模式。围绕工程机械、汽车等行业产品管理维护需求，支持开展基于数据分析的产品全生命周期服务平台试点示范，探索产品追溯、远程运维、质量诊断、资产管理等增值服务创新。支持消费电子、服装、制鞋、家电等制造企业建设完善直达最终用户的需求感知平台和服务平台，提供个性化、在线化、便捷化的泛在服务，实现商业模式从以产品销售为主向以增值服务为主转变。
   提升工业大数据应用服务能力。培育一批市场份额大、具备自主研发能力的工业大数据系统解决方案服务商，推动与制造企业等融通发展。分行业、分领域开展系统解决方案的研制、评价与推广，分行业、分领域定期发布大数据技术解决方案供应商名录和关键产品清单。
   营造工业大数据应用创新环境。筹划在全国范围内开展工业大数据创新应用竞赛，整合业界各方资源，谋划构建真实需求场景，面向全社会征集优秀解决方案，助力工业大数据应用创新和专业技术人才挖掘。加大工业大数据应用宣传推广力度，搭建工业大数据应用公共服务平台，开展工业大数据应用实训，加快打造工业大数据应用新生态。（作者单位：赛迪智库信息化与软件产业研究所）