“四基”數據服務平臺建設思路與運行機制初探

李晶瑩

（中機生產力促進中心，北京 100044）

0 引言

當前制造業正逐步轉向數字化、網絡化和智能化，信息技術指數級增長、數字化網絡化智能化普及應用、系統集成創新形成了新一輪工業革命的三大驅動力。隨著人工智能技術與先進制造技術融合而形成的新一代智能制造技術的發展，工業大數據的效用挖掘與深度應用愈發體現出核心驅動作用。“四基”數據是工業大數據的核心，對企業自主創新能力發展、智能制造實施、質量管理控制、制造服務模式創新等起著至關重要的作用。

1“四基”數據平臺內涵

工業“四基”指基礎材料、基礎技術、基礎工藝和基礎零部件。“四基”工業數據平臺是指將大數據技術應用于工業“四基”領域，圍繞個性化定制、柔性敏捷制造、遠程運維等典型智能制造模式，以材料數據、工藝數據、零部件數據、產品數據、技術數據為核心，覆蓋從設計、研發、采購、制造、銷售、交付、售后服務、運維、報廢或回收再制造等整個產品全生命周期的廣義數據范疇，及相關數據應用系統。

本文中的“四基”數據包括生產經營宏數據、工具類標準化數據、可重用模塊化數據、外部通用數據等廣義范疇。

（1）生產經營宏數據。生產經營宏數據主要來自傳統企業信息化范疇，包括傳統工業設計和制造類軟件、ERP、MES、PLM、SCM、CRM、EMS等。 這些信息系統產生，積累了大量的產品研發數據、生產性數據、設備數據、經營性數據、客戶信息數據、物流供應數據、環境數據等。生產經營宏數據主要掌握在制造企業手里，典型應用場景包括產品創新、產品故障診斷與預測、智能工廠建設、工業企業供應鏈優化和產品精準營銷等。

（2）工具類標準化數據。工具類標準化數據是企業在研發設計、工藝設計、加工制造過程中廣泛應用的設計工具類數據，如機械設計常用數據及標準、基礎工藝數據、基礎材料數據、基礎零部件數據、共性技術方案等。這部分數據廣泛分布在制造企業、科研機構的設計手冊、標準文件、數據庫、工具軟件等中。

（3）可重用模塊化數據。可重用模塊化數據指非標準化的數據、不涉及企業核心技術機密、可共享可重用的數據內容。在綠色制造、敏捷制造、智能制造、服務型制造等新興制造模式及業態的發展下，產生的設計模塊數據、非標零部件數據、設備運維數據、個性化定制數據等。這部分數據在支撐提升企業自身設計、制造與服務效率同時，可通過形成的數據分析解決方案共享給同類企業，幫助降低研發成本。

（4）外部通用數據。外部通用數據指與制造企業產品決策、市場輿情分析、制造服務能力補充相關的以網絡大數據及專業科技服務機構數據為主。如專利、標準、文獻、政策、技術動態、行業動態、檢測認證信息、企業的動態、市場數據、專家、人才、培訓資料等。

2 建設“四基”數據平臺的意義

（1）“四基”數據平臺有助于推動智能制造發展。各國制造業創新戰略的實施都是基于工業大數據采集和分析，并以此為制造系統搭建應用環境。隨著物聯網、大數據等新一代信息技術與先進制造技術的融合發展，制造企業的數據將會爆炸式增長，研發與驗證過程、制造過程、產品使用過程都在源源不斷的產生大量的數據，建立“四基”數據平臺，將這些數據有效應用到企業運營管理、產品設計研發、售后與運維等整個生命周期，形成支撐智能制造模式的數據生態系統，是推動智能制造發展的源動力。

（2）“四基”數據平臺有助于加速企業自主創新。中國“四基”的薄弱主要體現在制造企業在產品設計等方面自主創新能力的不足，目前大部分中小型制造企業的研發設計不成體系，缺乏有效研發數據支撐，很多設計圖紙等數據化程度不高，無法形成知識的有效積累。建立公共數據平臺，促進共性技術資源、可重用數據模塊的開放共享，能夠有效的實現數字化設計、生產、管理、應用的一體化，縮短研發制造周期，成為企業自主創新的加速器。

（3）“四基”數據平臺有助于加強產品質量控制。目前大部分工業產品的成品檢驗都為抽樣檢驗，“四基”數據的應用帶來了更可靠的產品質量控制方案，通過收集大量產品的過程工藝參數、成品檢驗結果參數、抽查不合格品的檢驗數據以及對應的工藝、技術、管理數據，找出各種定性、定量數據與成品質量的關系，對產品質量進行預測與判斷，從而幫助企業及時改進產品質量。“四基”數據平臺的建立，有助于企業建立新的質量控制與管理手段，并形成質量問題可跟蹤、可追溯，促進企業質量目標的提升。

（4）“四基”數據平臺有助于挖掘產業發展勢能。“四基”大數據使工業基礎數據中所蘊含的價值得以挖掘和展現，從復雜的數據應用中發現新的模式與知識，從而促進制造企業的產品創新、提升經營水平和生產運作效率以及拓展新型商業模式。通過數據積累及價值挖掘，支撐協同制造、大規模個性化定制、設備健康監控、遠程運維等新興制造服務業態發展，幫助企業尋找新的利潤增長點。“四基”數據平臺將引導企業發現數據價值，通過平臺數據及使能工具開展協同創新、制造服務模式創新。

3“四基”數據平臺構建原則

需求導向。以工業強基為目標、以新一代智能制造及企業創新發展需求為牽引，以促進提升工業企業數據處理及應用能力為導向，促進跨行業、跨領域、跨地域工業大數據應用，形成良性互動的產業發展格局。

開放共享。促進基礎共性數據、可復用數據在行業內的開放與共享，通過完善數據集成共享、數據交易等使能工具開發，推動“四基”數據資源開放共享、有序流動與規范利用。

統籌協調。發揮行產業服務機構、行業龍頭企業在“四基”大數據平臺構建中的主體作用，加大政府政策支持和引導力度，營造良好的政策法規環境，形成政產學研用統籌推進的機制。加強中央、部門、地方大數據發展政策銜接，優化產業布局，形成協同發展合力。

4“四基”數據平臺建設重點

針對我國“四基”數據平臺薄弱的問題，提升工業基礎信息化與智能化水平，圍繞核心基礎零部件、關鍵基礎材料、先進基礎工藝和產業技術基礎四大基礎領域建立一大批數據平臺，構建“工業大數據PaaS云平臺+若干行業公有云平臺+企業私有云部署”的數據平臺分布格局，形成“四基”工業大數據生態圈。依托科研院所、產業聯盟和行業協會建立一批行業專屬“四基”數據平臺；依托數據基礎好的龍頭企業建設大量的企業專有數據平臺；依托具有公益性質的科研院所及第三方服務機構建立面向制造業的綜合性數據共享和交易平臺。

圖1“四基”大數據平臺布局Fig.1 The platform layout

（1）面向典型行業的“四基”大數據平臺。依托科研院所、行業協會、產學研聯盟等機構構建一批行業“四基”數據平臺。針對高檔數控機床、基礎制造裝備、工業機器人、工程機械、節能與新能源汽車等“四基”大數據實施基礎好的行業，建設一批行業公共大數據平臺。構建“四基”基礎共性數據資源池，開發一批協同設計、精準匹配、數據定制、智慧決策等應用服務工具。支撐企業開展產品決策、協同創新、虛擬研發、技術驗證等自主創新活動。

（2）企業級“四基”大數據平臺。企業級大數據平臺是對整個企業層面的內部數據和外部數據等進行匯集、處理、分析、分享的設備、工具、流程等有機的組合。內部數據主要指企業內部的設計工藝、材料、標準、技術方案、零部件數據、產品數據等基礎數據信息，ERP、MES等工業自動化控制與信息化系統產生的信息管理系統數據，以及來源于工業生產線設備、機器、產品等的多由傳感器、設備儀器儀表所產生的機器設備數據等；外部數據是指來源于工廠外部的數據，主要包括互聯網市場、環境、客戶、政府、供應鏈等外部環境產生的信息和數據。

（3）綜合性知識服務與大數據交易平臺。支持具有公益性質的科研院所及第三方服務機構建立面向制造業的生產經營共性數據共享和交易平臺，加快研究數據產品化機制、數據定價機制、數據評價機制、數據交易機制、數據安全機制，促進第三方數據交易平臺向數據資源綜合服務商轉型。鼓勵行業服務平臺和企業專有數據平臺形成大數據戰略合作聯盟，促進工業大數據的技術突破與產業擴散，促進相關技術標準的制定和推廣。整合資源、共享服務，建立數據協同、應用服務、數據交易于一體的“四基”大數據綜合交易服務平臺。綜合交易服務平臺以提供可視化的基礎、共性數據交易及可復用的數據應用模塊服務為主，提高工業企業大數據處理及應用效率。

5“四基”數據平臺運營機制分析

“四基”數據平臺將作為一個獨立運行實體，由政府財政、政策支持和引導，產學研協同創新，按市場化方式運作。

政府發揮項目部署與指導作用，指導制訂“四基”大數據平臺戰略發展規劃、技術路線圖和建立市場化運行機制及協同創新機制，為四基大數據平臺的研發與建設、行業示范應用等活動提供必要的資金支持與政策保障。

科研院所、行業協會等專業研發服務機構發揮行業研究及數據積累能力，組織開展行業“四基”平臺的研發及建設任務。組織相關行業企業、專業服務機構建立大數據戰略聯盟，促進行業數據的共享與流動。鼓勵核心成員按照市場化發展的需要通過資金、知識產權等投入方式建立緊密的企業化合作機制，按照符合商業本質的原則共同推進工業大數據的產業化。

充分發揮工業龍頭企業的產業鏈帶動作用，依托龍頭企業既有的“互聯網+制造”轉型戰略舉措，以龍頭企業為市場主體，建設和運營企業級工業大數據應用平臺，帶動龍頭企業周邊生態系統伙伴企業使用平臺服務，并逐步演進為更多企業提供服務，并按照市場機制收取服務費用。在行業應用的過程當中不斷沉淀積累共性技術資產與行業大數據平臺及綜合性知識服務與大數據交易平臺對接。

圖2“四基”平臺組織機制Fig.2 The platform organization mechanism

圖3“四基”數據平臺運行機制Fig.3 The platform operation mechanism

6 結論

本文分析了“四基”數據平臺的建設意義，提出了廣義范疇下的“四基”數據類型，提出了行業、企業、綜合性“四基”平臺的建設思路及運行機制，對建立“四基”數據平臺做了探索性的研究。