随着数字技术的快速发展，制造业面临着如何有效利用数据和技术进行转型的挑战。制造业企业的春天来了！三部门联手教你数字化转型（附公开课），其中明确要以解决企业痛点难点问题为目标、以提升全要素生产率为导向、以场景数字化为切入点，综合考虑技术成熟度、经济可行性、商业模式可持续性，精准识别数字化转型优先领域和重点方向。
数据要素如今已在工业制造中得到广泛的运用，在2024年“数据要素x”大赛的优秀项目案例中，涵盖了数据采集、存储、处理、分析和应用等多个方面，通过推动制造业的数字化转型和智能化升级，提升企业的效率、灵活性和创新能力。通过这些案例的梳理，可以看出每个案例在实际应用中都取得了显著的成效，体现出数据作为要素在企业高质量发展中的重要驱动作用。
案例一：基于工业互联网平台的制造业全流程数智化解决方案
以链主企业需求为牵引，推动产业链上下游企业数据共享，提升整体协同效率40%以上。采用大企业共建、中小企业共享、开发者共创的模式，构建可持续的工业数据要素新生态。
- 统一的数字底座：建设统一的工业操作系统基座，支持企业快速部署MES系统、ERP系统、CRM系统等应用，提升部署效率、降低部署成本。现代物联栈支持与工业领域主流硬件平台、工业现场总线和网络接口兼容，提高工业数据采集和物联效率。
- 灵活的数据存储：本地化和云端存储满足不同客户的数据存储需求，提供灵活的数据存储方式。上云方案和激励措施为中小企业提供从咨询、规划、迁移到运维的全方位服务，帮助其上云用数。
- 高效的大数据处理中心：“天数”大数据平台包括数据开发管理平台、数据资产目录、数据同步系统等，支持企业进行数据治理。帮助企业低成本、高效率地进行数据治理，助力工业数据“供”出来、“动”起来、“用”起来。
- 融合大数据和大模型技术：“天智”工业大模型应用于智能制造、智能研发、智能工艺优化等领域，助力企业提质、降本、增效。大模型自主进化技术解决工业精度问题，提升机械臂控制指令生成的准确性及便捷性。
案例二：基于数据要素驱动的钢铁产业链协同智慧运营平台
为客户年降低检测成本超5000万元，每年直接经济效益约4.1亿元。沉淀超过6200张数据资源表、1900个业务指标及100万工业传感点位数据。实现数据应用平均开发周期缩短50%以上。构建面向客户端、制造端、供应端的三大类场景服务，实现产业链整体成本下降3%以上。将南钢的数据解决方案与产品推广至钢铁、矿山等多个行业，助力相关企业转型升级。
- 数据汇聚整合：开发基于云边端架构的工业互联网平台，实现多元异构数据的高效接入和实时传输计算。
- 数据开发利用体系：建立8大类28个数据管理规范、35个管理流程。
- 安全防护体系：构建包括数据加密存储、多策略数据备份机制、数据访问权限控制等安全防护体系。区块链技术提供多场景的数据确权、存证、追溯、共享等智能合约服务，链上交易总数超过1300万笔。
案例三：构建数据跨境流通平台，助力出海能源企业高质量发展
在海外能源与交通基础设施运维场景中，输电线路故障定位并同步通知境外运维人员仅需30分钟。为跨国电网企业及铁路运营方提供高效、精准的运维决策支持。为出海能源企业提供全方位、高效率的管理与供应链协同解决方案。演进为“装备+服务”“施工+服务”“总包+服务”的盈利模式，与产业生态共享收益。
- 汇聚境外多维数据：从相关跨境企业获取多类型多维度的数据，生成运维分析、财务分析等报告。
- 保障数据安全：通过加密、脱敏、哈希值校验等算法功能，保障数据传输过程中的安全性。通过对数据传输过程的数据本身与网络节点的存证，保证全程的可追溯性。
案例四：基于工业模型的数据要素流通交易平台
在平台上开发各类工业模型，目前平台已沉淀标准化、可复制的工业模型4451个。平台注册工业企业用户数超过7.5万，注册开发者数量超过3万名。
- 构建丰富工业模型数据产品：汇聚企业内外部的工业设备数据、业务表单及行业和第三方社会数据，形成完善的工业数据库。
- 搭建数据流通交易平台：API数据资产开放平台对工业数据产品进行统一封装，实现企业间数据高效流通。无需对原系统改造，即可实现跨行业、跨企业的数据共享与协同。
- 提供全周期数据流通运营管理能力：从数据确权合规到收益分配定价、应用审核管理、安全流通交易等全周期数据流通运营管理服务。
- 构建安全可信的工业数据流通体系：基于区块链、隐私计算技术，探索构建安全可信数据空间。解决了数据在汇聚融合、加工治理环节中的数据泄露问题。
案例五：创新驱动数据赋能，构建钢铁行业智慧供应链服务平台
车辆里程利用率提高80%，车辆空驶率降低10%，实载率提高80%，平均等货时间缩短至4小时。各板块总交易量超1.7亿吨，总交易额突破6000亿元。
- 搭建钢铁行业智慧供应链服务平台：融合采购、电子商务、钢材贸易、现代物流、数据信息集成及金融服务等现代供应链业务领域。整合供应链资源，打通供应链上下游各个环节，提升协同能力与周转效率。
- 实现多源头、多主体的数据采集：应用5G、云计算、AI、物联网等技术，打破数据孤岛，实现高效实时的数据采集与云端汇聚。与“交通部信用服务管理平台”、北斗定位系统等合作，获取实时数据。
- 优化数据集成与应用分析：通过实时数据清洗、标准化处理，确保数据的有效性和一致性。通过数据可视化展示关键经营指标集趋势变化，提供数字化预警功能。
案例六：全链多维数据融通，打造轮胎研产销服新范式
通过自研轮胎数据大脑，推动试验成本降低80%，研发周期缩短70%，碳排放降低80%。累计减少客户车辆起火129起，减少在途事故90%以上。客户满意度提升超50%。通过服务增值，实现可持续的盈利。
- 数据挖掘赋能智慧轮胎：依托物联网智慧传感器，对实车轮胎状态进行持续实时监测，实现主动分级预警。通过建立轮胎、车辆模型和车队算法模型，提前预测轮胎寿命，爆胎和自燃概率。
- 体系技术共同保障数据安全：项目获得CCRC信息安全管理体系认证证书。利用多层防护、预警、隔离、行为管理的方式组建整体安全架构。
案例七：数据精融合驱动企业高质量发展
通过数据综合分析，实现在制品及产成品库存降低40余万吨，原燃料库存降低47万吨。吨钢物流成本降低15.46元，实现累计额降低1.15亿元。
- 打造工业大数据平台：高质量集成100余套系统数据，拉通重组企业不同部门、不同生产基地、不同上下游的业务系统。通过数存、数成、数典、数现、数智等套件，提供一站式工具集合服务平台。
- 打造多类数据应用：形成供应链协同应用、双碳模型及碳足迹等典型应用。解决产业链协同效率低、工艺复杂“不透明”、钢铁企业绿色低碳转型等问题。
- 建立完善安全治理机制：采用数据存储加密、数据脱敏、数据安全溯源等手段进行安全加固。通过实施数据分类分级、严格的授权管理等措施，提升数据的安全管控能力。
- 推出差异化服务：增强产销协同、采购与生产协同等能力，助力企业提质、降本、增效。为大中型钢铁企业提供数据利用咨询和实施解决方案。
案例八：数据驱动的工厂数字孪生仿真优化系统，助力制造业企业数字化转型
产线生产效率提升10%-25%，运营成本降低10%-20%，产品综合良率提高5%-10%。实现对工厂生产流程的全面仿真与优化，提供设备运行优化、生产工艺优化等多种工业场景的数据价值挖掘能力。通过项目定制化开发、订阅模式、免费+增值等多种方式实现稳定可持续的商业转化。提供灵活可定制化的数字孪生解决方案，涵盖生产流程优化、设备预测性维护、资源配置优化等。
- 推动生产制造环节数据融合共享：通过数字孪生模型结合IOT系统实时采集设备运行状态、设备参数、工艺参数和生产环境参数等数据。集成企业现有的ERP、MES、PLM等业务系统，获取生产计划、物料消耗、产品设计等关键数据。
- 依托AI算法模型提高生产制造效率和产品品质：运用机器学习和深度学习算法技术预测分析设备运行过程存在的潜在问题，降低生产运维成本。提供最优排产计划和调度控制，提升产品良率，实现全流程仿真优化运行。
- 建立完善安全治理机制保障数据安全：通过敏感数据智能识别技术和数据分类分级自动化标注技术，自定义敏感数据类型。按业务场景对数据动态脱敏，满足数据交付合规要求。
热点关注问题
问题1：在“基于工业互联网平台的制造业全流程数智化解决方案”中，如何通过大数据和大模型技术实现智能化数据应用？
答：在该解决方案中，大数据和大模型技术的融合主要体现在以下几个方面：
- “天智”工业大模型：该模型应用于多个工业场景，包括智能制造、智能研发、智能工艺优化等。通过训练内置了3900多个机理模型与200多个专家算法库的工业大模型，提升了机械臂控制指令生成的准确性和便捷性。
- 大模型自主进化技术：通过研发基于知识图谱和机理模型的大模型自主进化技术，解决工业精度问题。这种技术使得模型能够根据实际应用场景不断优化和进化，提升其在复杂工业环境中的表现。
- 专家模型调度编排技术：通过调度编排技术，实现大模型在不同工业场景中的应用，确保模型能够在各种复杂条件下高效运行，从而助力企业提质、降本、增效。
问题2：在“基于数据要素驱动的钢铁产业链协同智慧运营平台”中，如何通过数据安全防护体系保障数据的安全流通？
答：该平台通过多种技术手段构建了多层次的数据安全防护体系：
- 数据加密存储：采用高级加密算法对数据进行加密存储，确保数据在存储过程中的安全性。
- 多策略数据备份机制：通过定期备份和异地备份，确保数据在发生意外时能够迅速恢复。
- 数据访问权限控制：实施严格的访问控制策略，确保只有授权人员才能访问敏感数据。
- 数据脱敏机制：在数据传输和使用过程中，对敏感数据进行脱敏处理，防止数据泄露。
- 区块链技术：通过区块链技术实现数据的确权和存证，确保数据在流转过程中的可追溯性和不可篡改性。
- 态势感知：通过实时监控和分析数据流动情况，及时发现和处理安全威胁。
问题3：在“全链多维数据融通打造轮胎研产销服新范式”中，如何通过数据挖掘提升轮胎的使用安全和管理效率？
答：在该项目中，数据挖掘技术被广泛应用于提升轮胎的使用安全和管理效率：
- 实时监测：依托物联网智慧传感器，对实车轮胎的状态进行持续实时监测，包括胎温、胎压、载荷等关键指标。通过实时数据采集，系统能够智能判断轮胎的异常和安全状态，并实现主动分级预警。
- 数据预测：通过建立轮胎、车辆模型和车队算法模型，系统能够提前预测轮胎的寿命、爆胎和自燃概率。这种预测能力使得用户能够及时采取措施，避免潜在的安全风险。
- 数据应用：通过数据挖掘，系统能够对轮胎的全生命周期进行多维数据采集和统计分析，形成详细的数据报告。这些数据不仅用于提升轮胎的使用安全，还能帮助用户优化轮胎的使用和维护策略，降低使用成本。
综合来看，制造业能够以全流程数智化的综合解决方案，通过数据采集、存储、处理和分析的全面提升，显著改善了效率和创新能力。通过统一的工业操作系统基座和现代物联栈，数据采集和物联效率也得到了明显提高。本地化和云端存储的混合方式，确保了数据的安全性和实时性。数据开发管理平台和智能问答系统的使用，增强了数据处理的效率和决策支持的质量。我们接下去将推出相应的体系课程，敬请关注。
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来源：国家数据局，本篇针对全文由生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考，请以原文为准。
