我国将推进工业大数据三大工程

9月4日，为推进工业大数据发展，逐步激活工业数据资源要素潜力，不断提升数据治理和安全保障能力，工业和信息化部编制了《工业大数据发展指导意见(征求意见稿)》(以下简称《意见》)。《意见》要求，要加强工业大数据资源采集汇聚，引导工业企业开展数据资源编目工作，加强数据清洗和预处理，提升数据准确性、完整性、一致性，实现数据资源的可见、可管、可用。支持企业建设工业大数据集成平台和大数据中心，实现多源异构数据的融合和存储。鼓励企业建立数据质量管理机制，制定规范的数据质量评估监督、响应问责和流程改善方案，积极应用先进质量管理工具，形成数据质量管理闭环等。

具体如下：

工业大数据发展指导意见

(征求意见稿)

工业大数据是制造业数字化、网络化、智能化发展的基础性战略资源，正在对制造业生产方式、运行模式、生态体系产生重大而深远的影响。目前，我国工业大数据发展和应用具备一定基础，但也存在数据价值开发不足、技术实力亟需增强、企业积极性有待提高等问题。为深入贯彻国家大数据、数字经济、工业互联网创新发展战略，推动互联网、大数据、人工智能与制造业深度融合，促进工业经济向数据驱动型创新体系和发展模式转变，推动制造业高质量发展，现提出以下意见。

一、总体思路

(一)指导思想

以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中全会精神，牢固树立新发展理念，按照高质量发展的要求，推动工业大数据汇聚共享、深化工业大数据融合应用、提升大数据技术产业支撑能力、增强工业大数据安全保障，打造资源富集、应用繁荣、产业进步、治理有序的工业大数据生态体系，推动大数据与制造业全面深度融合，赋能工业高质量发展。

(二)基本原则

集聚共享。坚持以企业为主体，多方协同推动工业大数据采集汇聚和流通共享，构建数据管理能力强、数据汇聚质量高、流通共享充分的工业大数据资源体系，为扩大和深挖数据价值打好坚实基础。

融合牵引。坚持以需求为导向，推动大数据在企业的研发设计、生产制造、经营管理、销售服务全流程的融合应用，加快培育数据驱动的工业发展新模式新业态，为两化深度融合、工业互联网创新发展提供新路径。

创新驱动。坚持推动创新链产业链双向融合，以推动关键共性技术创新为突破口，打造健全的大数据软硬件产品体系，培育完整的产业生态，引领大数据产业发展壮大。

安全有序。坚持以安全保发展、以发展促安全，完善多方参与、权责明确的安全防护体系，强化统筹管理与协调监督，全面提升工业大数据的安全性、可靠性，促进工业大数据合理有序开发利用。

(三)发展目标

到2025年，工业大数据资源体系、融合体系、产业体系和治理体系基本建成，形成从数据集聚共享、数据技术产品、数据融合应用到数据治理的闭环发展格局，工业大数据价值潜力大幅激发，成为支持工业高质量发展的关键要素和创新引擎。

——数据资源高效汇聚。工业数据实现大范围、深层次的集成汇聚与互通共享，科学、完备、可行的数据共享流通机制基本建立，工业大数据管理体系在全国各地区及重点行业全面推广，建成国家工业互联网大数据中心、制造强国产业基础大数据平台等国家级基础工业数据资源平台。

——融合应用繁荣发展。工业大数据在全流程、全生命周期广泛应用，算法库、知识库、模型库、参数库、专家库等工业大数据分析工具库基本建成，工业互联网平台的数据应用支撑体系逐步成熟，为广大中小企业提供便捷、优质、低成本的数据服务，培育3-5个达到国际先进水平的工业大数据解决方案供应商，数据驱动的新模式新业态全面发展。

——技术产业实力增强。大数据采集、存储、管理、分析与应用等技术处于国际领先地位，形成一批技术先进、可满足重大应用需求的大数据软硬件产品，数据服务类企业繁荣发展，产业支撑基础坚实，创建一批推动工业大数据集聚发展的国家新型工业化产业示范基地。

——治理体系保障有力。工业大数据标准体系持续完善，工业大数据安全保障体系基本建成，工业大数据安全技术达到国际先进水平，工业大数据分类分级管理体系全面建成和加速推广。

二、构建工业大数据资源体系，培育生产要素

(一)加强工业大数据资源采集汇聚

推动工业大数据全面采集。依托现有政策渠道，支持企业加快部署传感器、射频识别、数控机床、机器人、网关等数字化工具和设备，提升设备数据、产品标识数据、工厂环境数据等生产现场数据采集能力。支持企业基于工业互联网，采集工厂外设备/产品工作状态、通信状态等数据，实现设备远程监测维护。支持企业打通管理信息系统和生产控制系统间的数据壁垒，实现传感、控制、管理、运营等多源数据一体化集成，构建全流程数据链。

推动工业大数据传输交互。推动5G、NB-IoT等技术在工业场景中的应用，推进IPv6规模部署，改造升级工业企业内外网络。研制推广各层级统一的数据交换架构，制定关键设备数据接口标准，推动不同厂家异构设备的数据采集和互通互操作。构建工业互联网标识解析体系，建立各级节点之间数据采集、共享机制，推动落实不同领域标识数据集成应用。

推动工业大数据高质量汇聚。引导工业企业开展数据资源编目工作，加强数据清洗和预处理，提升数据准确性、完整性、一致性，实现数据资源的可见、可管、可用。支持企业建设工业大数据集成平台和大数据中心，实现多源异构数据的融合和存储。鼓励企业建立数据质量管理机制，制定规范的数据质量评估监督、响应问责和流程改善方案，积极应用先进质量管理工具，形成数据质量管理闭环。

(二)推动工业大数据资源共享流通

推动工业大数据合作共享。支持各地优势产业上下游企业与第三方机构加强合作，围绕数据合作共享形成战略伙伴关系，共建共用安全可信任的工业数据空间，探索建立简单易行、用户友好的合作共享机制，鼓励通过免费共享与付费购买相结合等多种方式，实现数据的互访互操作。

激发工业大数据市场活力。指导建设国家工业互联网大数据中心，鼓励企业、研究机构等主体积极参与区块链、安全多方计算等数据流通关键技术攻关和测试验证，

降低工业大数据流通的风险。研究开发工业大数据资产价值评估模型，建立完善评估工作机制，推动形成数据资产目录和资产地图。研究制定公平、开放、透明的数据交易流通制度，明确数据权属及问责机制，加强市场监管和行业自律，开展数据资产交易流通试点示范和普及推广。

专栏1国家工业基础数据资源平台建设工程

建设国家工业互联网大数据中心。重点建设基础数据资源管理和云计算平台、工业互联网大数据政府监管支撑平台、企业赋能和技术创新服务平台、安全威胁监测和分析预警平台、工业大数据交易平台和工业互联网测试体验中心，为企业提供赋能，为政府提供支撑；加快建设国家工业大数据应用案例展示平台，集中展示工业互联网在网络、平台、安全方面的体系构建和应用示范。

建设重点产业、重大工程数据库。整合利用国家重点工业领域统计数据，汇集第三方机构产业监测数据，建设覆盖产业、企业、产品、技术等多个维度的国家原材料数据库、国家装备数据库、国家消费品数据库和国家电子信息数据库，支撑行业主管部门对产业发展精准管理。依托专业机构建设针对制造业创新中心建设工程、智能制造工程、工业强基工程、绿色制造工程、高端装备创新工程等制造强国重大工程的数据平台，跟踪监测重点工程推进进展和成效。

构建工业经济运行“一张图”。建立完善与各级统计部门数据共享机制，整合两化融合数据平台、制造强国产业基础大数据平台等重点数据资源，构建包括工业生产、效益、投资、消费、进出口、信息化等核心指标在内的工业经济运行数据库，绘制工业经济运行“一张图”，开展工业发展态势监测分析和预警预判。

(三)提升工业大数据资源管理能力

推动建立工业大数据管理能力评估体系。基于《数据管理能力成熟度评估模型》(GB/T36073-2018，简称DCMM)等国家标准，结合工业领域大数据管理的特点和需求，系统构建工业大数据管理能力评估体系。鼓励大数据产业主管部门、地方政府在贯标实施、人员培训、效果评估等方面加强政策引导和资金支持，构建政企协同、上下联动的工业大数据管理能力评估工作机制。

加快推进工业大数据管理能力普及与应用。推动建设国家工业大数据管理能力评估平台，完善市场化服务体系，依托第三方评估机构，线上评估和线下辅导相结合，全面推进工业大数据管理能力评估。分行业、分区域树立一批试点示范，快速普及工业大数据管理的先进知识和经验。鼓励企业周期性开展工业数据管理能力自评估、自诊断、自对标，以评促建持续改进数据管理能力。

专栏2企业工业大数据管理能力提升工程

引导大企业全面系统提升工业大数据管理能力。鼓励企业将数据管理纳入企业战略规划，建立完善涵盖组织机构、岗位职责、业务流程、系统建设、制度规范的数据管理体系。支持企业围绕数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准、数据生存周期等能力领域，全面培育数据管理能力。鼓励企业设立首席数据官，加快培养数据管理架构师、工程师等不同层次的专业数据管理人员，夯实企业数据管理人才基础。

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