山東：加速構建工業大數據創新生態

林文

工業大數據作為新—代信息技術與工業深度融合的產物，是制造業數字化、網絡化、智能化發展的基礎性戰略資源。推進工業大數據發展，激活工業數據資源要素活力，既是貫徹國家大數據戰略的關鍵舉措，也是落實數字山東建設、培育新動能的重要抓手，對于加快山東工業轉型升級和高質量發展具有重要意義。為激發工業數據資源要素潛力，促進工業數字化轉型，近日山東出臺了《推進工業大數據發展的實施方案（2020-2022年）》（以下簡稱《方案》）?！斗桨浮诽岢觯瑘猿制髽I主體、多方協同、需求牽引、示范帶動，加快工業大數據平臺、工業基礎大數據庫和工業大數據中心建設，推動工業大數據應用落地，以數據驅動加速工業升級，形成資源富集、應用繁榮、治理有序、產業進步的工業大數據生態體系。

加快數字基礎設施建設

促進工業數據采集匯聚

目前，山東工業轉型升級面臨數字基礎設施建設力度不強、產業發展所需數據支撐乏力、數據產品供給嚴重不足等問題。針對這些問題，山東將在數字基礎設施建設、工業數據采集匯聚、數據流通交易等方面進行系統部署。

在加快數字基礎設施建設方面.《方案》提出，一方面要完善網絡基礎設施。加快企業內網升級改造，推動工業無源光網絡、干兆以太網等新型工業網絡部署及各類工業通信協議兼容統一。實施“5G+工業互聯網”工程，優先在數字經濟園區、智慧化工園區、現代產業集聚區建設低時延、高可靠、廣覆蓋的網絡基礎設施。積極爭取標識解析體系國家節點在山東落地，到2022年，全省建成國家二級服務節點10個左右。

另一方面，要建設省工業大數據中心。依托省數據樞紐工程，選擇濟南、青島等市建設國家工業大數據中心省級分中心，支持能源、機械、化工等領域建設行業節點，推動省工業大數據中心與國家工業大數據中心對接，實現數據由省級節點向國家中心節點歸集。

在促進工業數據采集匯聚方面，《方案》要求，一是推動工業數據全面采集。引導重點裝備企業研制數控系統，推動關鍵設備開放數據接口，為數據全面采集提供支撐。加快高耗能、高風險、通用性強、優化價值高的工業設備數字化改造，推動研發、生產、經營、運維等壘流程的數據采集。到2022年，在化工裝置、高能耗設備和通用動力設備等領域選擇不少于1000家企業，實施“工業數據采集專項行動”。

二是加速工業數據高質量匯聚。啟動工業大數據主題庫建設，建立資源目錄體系，完善數據管理及服務機制。鼓勵優勢企業結合個性化定制、網絡化協同、智能化生產、服務化延伸、數字化管理等場景匯聚產業鏈和供應鏈數據，打造一批行業專題庫。到2022年，全省高質量工業數據集實現z級突破。

在推動數據流通交易方面，《方案》明確，一要促進工業數據共享開放。鼓勵企業搭建數據共享平臺，推進內部信息系統和數據資源整合。支持企業建設數據開放平臺和工業數據空間，引導上下游企業開放數據，推動產業鏈、供應鏈向產業網絡、供應網絡演進。

二要激發工業數據市場活力。支持建設省級工業大數據交易平臺，探索推行數據（產品）登記制度，引導數據（產品）先登記再流通。在能源、化工、冶金等領域開展數據交易試點，引導數據交易從線下、獨立交易轉向線上、平臺化交易。

深化數據融合應用

完善產業生態體系

結合近年來山東工業大數據發展的實際情況，《方案》還部署了深化數據融合應用、提升數據治理能力、強化數據安全防護和完善產業生態體系等幾方面重點任務。

在深化數據融合應用方面，《方案》明確，加快數據驅動的全流程應用。鼓勵汽車、電力、醫藥等行業企業加快構建數據驅動的集成應用。支持企業構建協同研發體系，實現基于用戶數據分析的產品創新。鼓勵企業打通生產全過程數據鏈，提升生產線智能控制、生產現場優化等能力。推動企業研發、生產、管理與銷售等全流程數據集成，提升經營管理水平。

培育數據驅動的制造新模式。在工程機械、電子電器、紡織服裝等行業培育數據驅動的新業態。鼓勵企業貫通用戶數據與制造數據，實現柔性化、定制化生產。引導企業利用數據開放平臺，發展網絡化制造和敏捷供應鏈。推動企業拓展制造能力交易、預測性運維等新型服務，大力發展服務型制造。

在提升數據治理能力方面，《方案》強調，加強工業數據分類分級管理。落實國家《工業數據分類分級指南（試行）》要求，強化企業主體責任，推動企業構建涵蓋研發、生產、運維、管理、外部等五類數據域和高、中、低三級風險的分類分級管理體系。

開展數據管理能力評估貫標。推廣《數據管理能力成熟度評估模型》（GB/T 36073-2018，簡稱DCMM），積極爭取國家試點，面向企業開展DCMM貫標服務。加強政策引導和資金支持，積極開展貫標、培訓和評估。到2022年，力爭100家企業達到3級（穩健級）以上標準。

根據《方案》要求，強化數據安全防護。一方面，構建工業數據安全管理體系。明確企業安全主體責任和各級政府監督管理責任，建立網信、通信管理、大數據、工業和信息化等部門間高效聯動機制。依托省工業互聯網安全態勢感知平臺，加強態勢感知、測試評估、預警處置等數據安全能力建設。到2022年，打造一批工業大數據安全標桿企業。

另一方面，加強工業數據安全產品研發。推動重點高校、科研機構和骨干企業聯合開展多方計算、差分隱私、同態加密等安全技術攻關，提升數據安全防護能力。到2022年，打造一批具有全國影響力的優秀產品與解決方案。

在完善產業生態體系方面，《方案》指出，一是推動工業知識模型化沉淀。組織編制工業知識圖譜，支持建設基礎共性、行業通用機理模型資源庫和工具集，搭建工業大數據公共服務平臺。加快推動工業知識、技術、經驗軟件化，鼓勵社會力量建設開放共享的工業APP和徽服務資源池。到2022年，通過公共服務平臺提供的工業APP和微服務下載量不少于2萬次。

二是構建工業大數據創新生態。采取競爭立項、定向委托、組閣揭榜等方式，突破數據匯聚、建模分析和應用開發等一批關鍵核心技術。支持建設工業大數據創新載體，到2022年，培育一批工業大數據領域重點實驗室、產業創新中心、創新服務機構和創新人才基地。

三是打造工業數據產品和服務體系。圍繞工業數據采集、存儲、加工、分析和服務，構建工業大數據基礎性、通用性產品體系。培育一批數據資源提供商和數據服務龍頭企業，發展一批數據標準制定、測試評估、研究咨詢的服務機構。優化工業大數據區域布局，形成優勢突出、帶動性強的產業集聚區。