【儀表網 儀表文件】近日，工業和信息化部發布《關于工業大數據發展的指導意見》(工信部信發〔2020〕67號，下稱《指導意見》)，對我國工業大數據發展進行了全面部署，進一步促進大數據與工業深度融合發展。
 

 

 

　　工業大數據涵蓋工業領域產品和服務全生命周期的各類數據，是新一代信息網絡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。發展工業大數據，有利于促進工業數字化轉型，激活工業數據資源要素潛力。
 

　　黨中央、國務院高度重視工業大數據發展。指出，要系統推進工業互聯網基礎設施和數據資源管理體系建設?！洞龠M大數據發展行動綱要》《關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》等政策文件的重點任務均提出要促進工業大數據的發展和應用。近日，黨中央、國務院印發《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，明確提出要支持構建工業等領域規范化數據開發利用的場景，提升工業數據資源價值。
 

　　在前期深入調研、梳理問題、聽取相關企業和專家意見建議的基礎上，工業和信息化部研究制定了《指導意見》?！吨笇б庖姟返某雠_，一是落實黨中央、國務院工作部署，推進制造強國和網絡強國建設，加快工業數字化轉型進程；二是促進工業數據匯聚、共享和應用，強化數據治理和數據安全，著力解決我國工業大數據發展面臨的突出問題；三是凝聚各方共識，構建協同推進的工作體系，形成工業大數據發展合力。
 

　　二、關于《指導意見》的整體思路
 

　　《指導意見》以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，全面貫徹黨的和十九屆二中、三中、四中全會精神，順應大數據與工業深度融合發展趨勢，通過促進工業數據匯聚共享、深化數據融合創新、提升數據治理能力、加強數據安全管理，打造資源富集、應用繁榮、產業進步、治理有序的工業大數據生態體系。
 

　　三、關于《指導意見》的重點任務
 

　　為激發工業數據要素潛力，全面提升工業大數據產業發展水平，《指導意見》提出了6個方面18項重點任務。
 

　　一是加快數據匯聚。把數據資源高質量采集上來、匯聚起來，是工業大數據開發利用的前提和基礎。作為制造大國，我國工業數據資源極為豐富，但當前，工業數據采集匯聚中還存在不少困難，數據不可見、不可管、不可用等問題突出。為此，《指導意見》設置了4項重點任務，多種舉措推動工業大數據高質量采集匯聚，為擴大和深挖數據要素價值打好堅實基礎，主要是：支持工業企業實施設備數字化改造，引導工業設備企業開放數據接口；推進工業互聯網建設，加快工業設備互聯互通；組織開展工業數據資源調查，整合重點領域統計數據和監測數據，在重點行業建設國家數據庫，支持企業建設數據匯聚平臺；建設國家工業互聯網大數據中心，建立多級聯動的國家工業基礎大數據庫。
 

　　二是推動數據共享。數據自主有序流動，是激發數據要素價值、擴大數據生產力乘數效應的重要途徑。黨中央、國務院近日發布的《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》把“數據”與土地、勞動力、資本、技術等傳統要素并列，努力推動數據的市場化流動共享和優化配置?？?，以歐盟為代表的發達工業國家和地區，在推動工業數據共享流通方面已經進行了前沿探索，我國工業數據的共享流通主要發生在企業內部和產業鏈上下游企業間，亟待從局部拓展到全局。為此，《指導意見》設置了2項重點任務，逐步推動工業數據在更大范圍、更加充分和有序地共享流通，主要是：支持企業共建安全可信的工業數據空間，引導和規范公共數據資源開放流動；開展數據流動關鍵技術攻關，構建工業大數據資產價值評估體系，明確交易規則，加強市場監管，培育工業數據市場。
 

　　三是深化數據應用。融合應用是構建數據驅動閉環的根本牽引力，但傳統工業企業，特別是中小型工業企業普遍存在對數據應用的認識不足、能力不夠等問題，此外，大數據應用的深度和廣度還需進一步拓展。為此，《指導意見》設置了4項重點任務，通過從需求和供給兩端發力，共同推動工業大數據融合應用縱深發展，主要是：加快數據全過程應用，發展數據驅動的制造新模式新業態；組織開展工業大數據應用試點示范，制定工業大數據應用水平評估標準；提升工業互聯網平臺支撐作用，面向中小企業開放數據服務資源，培育發展工業APP；培育工業大數據解決方案供應商，開展競賽、培訓等活動，打造工業數據應用生態。
 

　　四是完善數據治理。強化數據治理的目的是為了提升數據質量，保障數據的可用可管、完整準確和安全可信。當前，我國工業企業普遍存在數據管理意識缺乏，管理方式落后、管理體系不健全等問題，制約了數據價值的釋放。為此，《指導意見》設置了3項重點任務，通過提升工業數據治理能力，為工業大數據開發利用保駕護航，主要是：推廣《數據管理能力成熟度評估模型》(DCMM)國家標準，構建工業大數據管理能力評估體系，鼓勵各級政府加強政策引導和資金支持；加強工業大數據標準體系建設，推動關鍵標準研制、試驗驗證和試點推廣；落實《工業數據分類分級指南(試行)》，構建工業數據分類分級管理體系。
 

　　五是強化數據安全。安全是促進工業數據發展必須守住的底線，也反過來成為制約發展的天花板。由于存在敏感數據被竊取、正常生產運行受干擾等風險，工業企業在數據深度應用、流通共享等方面存在很多顧慮，掣肘了工業大數據流動和應用。為此，《指導意見》設置2項重點任務，通過構建工業大數據安全保障體系，筑好筑牢發展的底線和防線，主要是：建立工業數據安全責任體系，加強工業大數據安全能力建設；開展安全技術攻關，加強工業數據安全產品研發，培育安全骨干企業和安全產業生態。
 

　　六是促進產業發展。技術產業是數據深化應用的有力支撐。近年來，我國大數據技術產業快速發展，但在關鍵共性技術、產品體系和服務能力等方面還存在短板，這成為制約高水平融合應用的重要瓶頸。為此，《指導意見》設置了3項重點任務，通過促進工業大數據技術產業發展，強化應用支撐能力，主要是：加快工業數據關鍵共性技術研發應用，推動前沿技術部署融合；構建工業大數據產品體系，培育工業數據服務企業，發展第三方服務機構；支持產學研合作建設工業大數據創新平臺，開展協同創新，加快技術成果轉化。
 

　　四、關于《指導意見》的保障措施
 

　　為保障各項重點任務有序開展，確保相關工作取得實效，《指導意見》提出了三個方面的保障措施：
 

　　一是健全工作推進機制，省級主管部門要建立工業大數據推進工作機制，因地制宜加強政策創新，統籌推進工業大數據發展。二是強化資金人才支持，發揮財政資金引導作用，推動各類金融機構加大扶持力度，完善人才培養體系。三是促進交流合作，圍繞政策、技術、標準、人才、企業等方面開展深層次合作交流，提升化發展水平。