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5月,工信部发布《关于工业大数据发展的指导意见》,提出加快数据汇聚、推动数据共享、深化数据应用、完善数据治理、强化数据安全、促进产业发展、加强组织保障等七方面21条指导意见。工业大数据已日渐成为工业发展最宝贵的战略资源,是推动制造业数字化、网络化、智能化发展的关键生产要素。如何全面收集、合理存储、充分使用这些工业大数据,是我国推动工业互联网发展,建立数据驱动的新型工业发展模式的关键!

解析工业大数据 推动工业互联网

2020中国政府工作报告提出“发展工业互联网,推进智能制造”。这是工业互联网第二次被列入政府工作报告。党中央、国务院均强调推动大数据在工业中的应用。今年4月,引发的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,明确提出要支持构建工业等领域规范化数据开发利用的场景,提升数据资源价值。

随着工业互联网的创新发展,工业大数据应用迈出了从理念研究走向落地实施的关键步伐,在需求分析、流程优化、预测运维、能源管理等环节,数据驱动的工业新模式新业态不断涌现。

目前,工业大数据主要分为三种类型,一是生产经营相关业务数据。主要产生于企业信息系统内部,包括工业制造类软件、企业资源管理(ERP)、产品生命周期管理(PLM)、供应链管理(SCM)、客户关系管理等;二是设备物联数据。包括操作和运行情况、工况状况、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据;三是外部数据,主要是与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据。通过工业大数据全周期的应用,工业企业可以实现机器弹性生产、运营管理优化、生产协同组织与商业模式创新,促进制造业升级和生产性服务业的发展。

当前,我国工业互联网数据资源总量呈爆炸性增长,这为工业互联网发展提供了很好的依据的同时,也带来了一些挑战。诸如工业数据资源不丰富、工业数据孤岛成为普遍问题、工业数据管理滞后、工业大数据应用不够深入等。

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