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山东:加速构建工业大数据创新生态

工业大数据作为新一代信息技术与工业深度融合的产物,是制造业数字化、网络化、智能化发展的基础性战略资源。推进工业大数据发展,激活工业数据资源要素活力,既是贯彻国家大数据战略的关键举措,也是落实数字山东建设、培育新动能的重要抓手,对于加快山东工业转型升级和高质量发展具有重要意义。为激发工业数据资源要素潜力,促进工业数字化转型,近日山东出台了《推进工业大数据发展的实施方案(2020—2022年)》(以下简称《方案》)。《方案》提出,坚持企业主体、多方协同、需求牵引、示范带动,加快工业大数据平台、工业基础大数据库和工业大数据中心建设,推动工业大数据应用落地,以数据驱动加速工业升级,形成资源富集、应用繁荣、治理有序、产业进步的工业大数据生态体系。

加快数字基础设施建设  促进工业数据采集汇聚

目前,山东工业转型升级面临数字基础设施建设力度不强、产业发展所需数据支撑乏力、数据产品供给严重不足等问题。针对这些问题,山东将在数字基础设施建设、工业数据采集汇聚、数据流通交易等方面进行系统部署。

在加快数字基础设施建设方面,《方案》提出,一方面要完善网络基础设施。加快企业内网升级改造,推动工业无源光网络、千兆以太网等新型工业网络部署及各类工业通信协议兼容统一。实施“5G+工业互联网”工程,优先在数字经济园区、智慧化工园区、现代产业集聚区建设低时延、高可靠、广覆盖的网络基础设施。积极争取标识解析体系国家节点在山东落地,到2022年,全省建成国家二级服务节点10个左右。

另一方面,要建设省工业大数据中心。依托省数据枢纽工程,选择济南、青岛等市建设国家工业大数据中心省级分中心,支持能源、机械、化工等领域建设行业节点,推动省工业大数据中心与国家工业大数据中心对接,实现数据由省级节点向国家中心节点归集。

在促进工业数据采集汇聚方面,《方案》要求,一是推动工业数据全面采集。引导重点装备企业研制数控系统,推动关键设备开放数据接口,为数据全面采集提供支撑。加快高耗能、高风险、通用性强、优化价值高的工业设备数字化改造,推动研发、生产、经营、运维等全流程的数据采集。到2022年,在化工装置、高能耗设备和通用动力设备等领域选择不少于1000家企业,实施“工业数据采集专项行动”。

二是加速工业数据高质量汇聚。启动工业大数据主题库建设,建立资源目录体系,完善数据管理及服务机制。鼓励优势企业结合个性化定制、网络化协同、智能化生产、服务化延伸、数字化管理等场景汇聚产业链和供应链数据,打造一批行业专题库。到2022年,全省高质量工业数据集实现Z级突破。

在推动数据流通交易方面,《方案》明确,一要促进工业数据共享开放。鼓励企业搭建数据共享平台,推进内部信息系统和数据资源整合。支持企业建设数据开放平台和工业数据空间,引导上下游企业开放数据,推动产业链、供应链向产业网络、供应网络演进。

二要激发工业数据市场活力。支持建设省级工业大数据交易平台,探索推行数据(产品)登记制度,引导数据(产品)先登记再流通。在能源、化工、冶金等领域开展数据交易试点,引导数据交易从线下、独立交易转向线上、平台化交易。

深化数据融合应用  完善产业生态体系

结合近年来山东工业大数据发展的实际情况,《方案》还部署了深化数据融合应用、提升数据治理能力、强化数据安全防护和完善产业生态体系等几方面重点任务。

在深化数据融合应用方面,《方案》明确,加快数据驱动的全流程应用。鼓励汽车、电力、医药等行业企业加快构建数据驱动的集成应用。支持企业构建协同研发体系,实现基于用户数据分析的产品创新。鼓励企业打通生产全过程数据链,提升生产线智能控制、生产现场优化等能力。推动企业研发、生产、管理与销售等全流程数据集成,提升经营管理水平。

培育数据驱动的制造新模式。在工程机械、电子电器、纺织服装等行业培育数据驱动的新业态。鼓励企业贯通用户数据与制造数据,实现柔性化、定制化生产。引导企业利用数据开放平台,发展网络化制造和敏捷供应链。推动企业拓展制造能力交易、预测性运维等新型服务,大力发展服务型制造。

在提升数据治理能力方面,《方案》强调,加强工业数据分类分级管理。落实国家《工业数据分类分级指南(试行)》要求,强化企业主体责任,推动企业构建涵盖研发、生产、运维、管理、外部等五类数据域和高、中、低三级风险的分类分级管理体系。

开展数据管理能力评估贯标。推广《数据管理能力成熟度评估模型》(GB/T 36073-2018,简称DCMM),积极争取国家试点,面向企业开展DCMM贯标服务。加强政策引导和资金支持,积极开展贯标、培训和评估。到2022年,力争100家企业达到3级(稳健级)以上标准。

根据《方案》要求,强化数据安全防护。一方面,构建工业数据安全管理体系。明确企业安全主体责任和各级政府监督管理责任,建立网信、通信管理、大数据、工业和信息化等部门间高效联动机制。依托省工业互联网安全态势感知平台,加强态势感知、测试评估、预警处置等数据安全能力建设。到2022年,打造一批工业大数据安全标杆企业。

另一方面,加强工业数据安全产品研发。推动重点高校、科研机构和骨干企业联合开展多方计算、差分隐私、同态加密等安全技术攻关,提升数据安全防护能力。到2022年,打造一批具有全国影响力的优秀产品与解决方案。

在完善产业生态体系方面,《方案》指出,一是推动工业知识模型化沉淀。组织编制工业知识图谱,支持建设基础共性、行业通用机理模型资源库和工具集,搭建工业大数据公共服务平台。加快推动工业知识、技术、经验软件化,鼓励社会力量建设开放共享的工业APP和微服务资源池。到2022年,通过公共服务平台提供的工业APP和微服务下载量不少于2万次。

二是构建工业大数据创新生态。采取竞争立项、定向委托、组阁揭榜等方式,突破数据汇聚、建模分析和应用开发等一批关键核心技术。支持建设工业大数据创新载体,到2022年,培育一批工业大数据领域重点实验室、产业创新中心、创新服务机构和创新人才基地。

三是打造工业数据产品和服务体系。围绕工业数据采集、存储、加工、分析和服务,构建工业大数据基础性、通用性产品体系。培育一批数据资源提供商和数据服务龙头企业,发展一批数据标准制定、测试评估、研究咨询的服务机构。优化工业大数据区域布局,形成优势突出、带动性强的产业集聚区。

责任编辑:吴丽琳


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