数据如今已成为一种新型的生产要素，其在工业制造中的应用能够显著提高生产效率、优化资源配置，并推动产业转型升级。数据要素是指在生产、分配、交换和消费等经济活动中产生和积累的数据资源。其特点是可再生性、可共享性、可重复使用性和广泛分布性。
数据要素可以提高生产效率、降低生产成本、优化资源配置、促进创新，从而增强企业竞争力。通过分析生产过程中的设备运行数据、原材料使用数据、供应链管理数据和售后服务数据，优化产品设计、生产过程监控、供应链管理和售后服务。
01 聚焦场景应用
《“数据要素×工业制造”入门解析》聚焦数据要素在工业制造中的具体应用场景，主要包括智能排程系统、工业云平台和智能仓储物流系统等。智能排程系统通过分析设备运行数据、原材料使用数据和人员排班数据，优化生产排程，从而提高生产效率，减少浪费，降低生产成本。
工业云平台则通过云计算技术实现生产过程中的数据共享和协同，促进产业链上下游企业的协同创新，降低全产业链的运营成本。智能仓储物流系统通过分析供应链管理数据，优化库存管理和物流配送，提高仓储物流效率，降低物流成本，提高资金使用效率。
此外，数据分析与人工智能技术的融合通过机器学习算法，实现对生产过程中数据的智能分析和预测，指导技术创新决策，提高技术创新的准确性和效率，降低技术更新换代的成本。
02 迈向全流程数智化
随着工业4.0的推进，制造业正面临着从传统生产模式向数字化、智能化转型的挑战。《制造业全流程数智化实务入门》从构建统一的数字底座入手，提升制造业的数据采集和物联效率，简化系统部署和数据存储，增强数据分析能力。
通过统一的工业操作系统基座，支持企业快速部署MES、ERP和CRM等应用，显著提升数据采集效率。该方法通过提供小、快、轻、准类应用，减少技术支持和培训成本。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以及上百种工业通讯和物联协议兼容，确保数据的广度和深度。
通过高效的物联协议和实时数据处理机制，数字底座能够即时传输采集到的数据，确保数据的时效性和可用性，从而支持实时监控和决策。统一数字底座可以广泛支持各种传感器和数据源，深入采集生产现场的各类数据，帮助企业全面了解生产过程中的细节，提升数据分析和优化的潜力。
“统一数字底座”通过现代物联栈的设计来实现对多种设备和协议的兼容。具体实现方式包括：
- 广泛的硬件平台支持：现代物联栈能够与工业领域的主流硬件平台兼容，这意味着它可以支持各种类型的传感器、控制器和执行器。
- 多种工业现场总线支持：物联栈支持多种工业现场总线，如Modbus、Profibus、Profinet等，这些总线广泛应用于工业自动化领域。
- 网络接口和通讯协议兼容：物联栈能够与各种网络接口和通讯协议兼容，包括以太网、Wi-Fi、蓝牙、Zigbee等，确保数据能够在不同的网络环境中高效传输。
- 上百种工业通讯和物联协议：物联栈支持上百种工业通讯和物联协议，如OPC UA、MQTT、CoAP等，这些协议能够确保数据在不同设备和系统之间的无缝传输。
03 网络安全与重要数据识别
随着制造业数字化转型的加速，网络安全问题日益凸显，尤其是在工业控制系统和供应链管理中。《制造业网络安全风险和防护策略实践》首先在零信任框架下，通过多因素身份验证、最小权限原则、网络分段等技术手段，企业可以有效提升其网络安全防护能力，减少安全风险，确保业务的连续性和稳定性。
在制造业网络安全中，确保网络环境的安全可控，零信任架构通过以下几个关键措施来提升网络基础设施的安全性：
- 严格身份验证：所有接入网络的人员和设备都需要经过严格的身份验证。这包括但不限于多因素身份验证（MFA），结合密码、生物特征或数字证书等多种验证方式，确保只有授权的用户和设备才能访问网络。
- 最小权限原则：仅授予用户完成工作任务所必需的最小权限，减少潜在的损害。这意味着用户在网络中的活动受到严格限制，无法随意访问敏感资源。
- 网络分段和微分段：将网络划分为多个小段，限制攻击者在网络内部的横向移动路径。这种策略通过隔离不同的网络区域，减少攻击者从一个区域渗透到另一个区域的机会。
- 持续监控和威胁检测：部署先进的威胁检测系统，实时监控网络流量和活动，及时发现并应对潜在的安全威胁。
装备制造企业在数据管理过程中需要识别和管理具有高价值、高风险和高敏感性的数据。这些数据对企业和社会的运行具有重要影响，涉及国家安全、社会稳定和企业核心竞争力等方面。通过详细的流程设计和多维度评估方法，有效管理和保护重要数据，有助于企业在数据管理过程中遵循法律法规和政策要求，落实数据安全保障责任。
在装备制造企业重要数据识别过程中，确保数据识别的全面性和准确性主要通过以下几个步骤实现：
- 数据资产梳理：首先，企业需要对所有数据进行全面盘点，了解数据资产的总体情况，确保数据资产的全面性和完整性。这一步骤帮助识别出企业内的核心数据。
- 多维度评估：通过定量和定性分析方法，从数据的安全性、保密性和重要性等多个维度进行评估。定量分析方法用于对数据进行数值和统计特征的分析，而定性分析方法则用于对数据的内容、来源和用途进行描述和评估。
- 风险因素识别：识别可能影响数据安全的风险因素，并制定有效的风险控制措施，以降低数据安全风险。这一步骤确保识别的数据不仅在技术上重要，而且在安全上也有高度敏感性。
- 数据分级管理：通过数据分级管理的方式，对重要数据进行分类，确保敏感数据不被随意访问和泄露。这种方法有助于企业更有效地管理和保护数据。
- 审核和备案：通过企业内部审核和数据安全审计，确保识别的重要数据符合企业的管理规范和实际需求。此外，向上级机构进行数据资产备案，确保数据管理的规范性和透明度。
04 全面实施数字化转型
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），提出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。
制造业企业面临着数字化转型的迫切需求，在生产、运营和管理等方面通过数字化手段进行系统性优化和改进，提升企业的竞争力和可持续发展能力。在制造业企业数字化转型的分步组织实施过程中，确保转型规划和实施的科学性和有效性主要包括以下几个步骤：
- 评估诊断：对企业现有的业务流程、信息化水平和数字化需求进行全面评估和诊断，明确存在的问题和改进方向。这一步骤有助于识别企业当前的业务瓶颈和数字化需求。
- 明确转型目标和方向：根据评估结果，结合企业的发展战略和市场需求，明确数字化转型的具体目标、路径和优先领域。这一步骤确保转型规划与企业的长远发展目标一致。
- 编制规划方案：制定详细的数字化转型规划方案，包括技术架构、实施步骤、资源保障和风险应对措施。规划方案应具备可操作性和灵活性，以应对可能的变化。
- 成立数字化转型领导小组：明确各部门职责，建立跨部门协作机制，确保转型工作的顺利推进。领导小组应具备决策权和协调能力，以推动各项任务的落实。
- 开展数字化培训教育：提升全员数字化意识和能力，形成数据驱动、创新驱动的企业文化。通过培训，确保员工能够适应数字化转型带来的变化。
- 组建数字化转型队伍：选拔具备数字化技能和经验的员工，组建专业的数字化转型团队，负责转型项目的实施和管理。专业团队的建立有助于确保转型项目的顺利进行。
- 遴选外部服务商：选择具备相关资质和技术实力的外部服务商，提供技术支持和咨询服务。外部服务商的选择应基于其专业能力和成功案例。
- 制定实施计划：按照规划方案，制定详细的实施计划和时间节点，确保项目高质量、高标准推进。实施计划的制定应考虑企业的实际情况和资源限制。
05 热点关注问题
问1：数据要素在工业制造中的应用面临哪些主要挑战？这些挑战如何影响数据要素的有效应用？
数据要素在工业制造中的应用面临的主要挑战包括数据安全与隐私保护、数据标准化与互操作性、以及数据分析与人工智能技术的融合创新。数据安全和隐私保护问题是工业制造中数据应用的首要挑战，因为工业数据通常涉及敏感信息，如何在利用数据的同时保护用户隐私和企业机密是一个亟待解决的问题。
数据标准化与互操作性问题则涉及到不同系统和平台之间的数据共享，缺乏统一的标准会导致数据孤岛现象，影响数据的有效利用。最后，数据分析与人工智能技术的融合创新需要更高的技术水平和研发投入，这对企业的创新能力提出了更高的要求。这些挑战如果不能有效解决，将直接影响数据要素在工业制造中的有效应用和推广。
问2：数据存储方案是如何结合本地与云端存储的优势的？
数据存储方案通过结合本地与云端存储的优势，提供了灵活且高效的数据存储方式：
- 本地存储：对于涉及企业核心机密或敏感信息的数据，可以存储在本地的专用服务器或安全存储设备中。这种方式确保了数据的安全性和可控性，防止数据泄露和未经授权的访问。
- 云端存储：对于公开或分析类的数据，可以存储在云端。云端存储提供了弹性扩展和高效的数据处理能力，适合中小型企业利用云平台的经济性和灵活性，降低IT投资和维护成本。
- 混合存储：结合本地和云端存储的优点，企业可以根据数据的敏感性和访问需求，选择合适的存储方式。这种方式既能满足数据实时性的需求，又能充分利用云计算资源和大数据技术，提高数据存储和处理效率。
通过这种混合存储方案，企业能够灵活应对不同类型数据的存储需求，确保数据的安全性和高效性。
问3：在制造业中，如何通过供应链安全策略来防范供应链攻击？
在制造业中，防范供应链攻击需要采取一系列综合措施：
- 全面考察供应商安全资质：对供应商进行严格的安全评估，包括对其安全记录、安全管理措施和安全设施的实地考察。确保供应商具备足够的安全意识和能力。
- 明确供应商的网络安全责任：在合同中明确规定供应商在网络安全方面的责任和义务，包括数据保护、预防网络攻击等。明确供应商在出现问题时应承担的法律后果。
- 定期复审供应商的安全表现：定期对供应商进行安全审计，评估其在过去一段时间内的安全举措及其成效。通过持续的审查机制，督促供应商不断提升安全管理水平。
- 建立长期稳定的合作关系：选择并建立与供应商之间长期稳定的合作关系，促使其更加积极主动地关注安全问题并付诸实际行动，从而带动整个供应链安全保障体系的不断强化和提高。
通过这些措施，制造业企业可以有效防范供应链攻击，确保供应链的安全性和稳定性。
问4：装备制造企业的重要数据识别流程中，数据资产判别阶段的主要任务是什么？
在装备制造企业的重要数据识别流程中，数据资产判别阶段的主要任务包括以下几个方面：
- 确定数据价值：根据数据的实际应用和业务需求，评估数据的价值。数据价值决定了数据在企业中的重要性和使用频率。这一步骤帮助识别出对企业运营和管理具有重要影响的数据。
- 评估数据安全性：对数据的安全风险进行评估，确保数据在企业内部的安全可靠。这包括识别可能的数据泄露风险和制定相应的安全措施。
- 确定影响因素：从多个维度评估数据，包括数据价值的评估、数据安全性的评估以及法律合规性的评估。这一步骤确保数据识别的全面性和准确性。
- 多维度评估：综合考虑数据的安全性、保密性和重要性，确保识别的数据不仅对企业运营重要，而且具有高度的安全敏感性。
- 通过这些任务，企业可以在数据资产判别阶段有效地识别出对企业运营和管理具有重要影响的数据，并确保这些数据的安全性和合规性。
问5：在聚焦场景突破方面，“生成式人工智能技术应用”和“设备运维场景落地”具体是如何实现的？
在制造业企业数字化转型的聚焦场景突破中，“生成式人工智能技术应用”和“设备运维场景落地”是两个重要的应用方向：
生成式人工智能技术应用：
- 故障预测：生成式人工智能技术可以通过分析历史故障数据和设备运行数据，预测设备的潜在故障，从而提前采取预防措施，减少停机时间。
- 维护建议：该技术可以根据设备的实时状态和历史维护记录，生成个性化的维护建议，优化维护计划，提高维护效率。
- 自动生成报告：生成式人工智能可以自动生成设备运维报告，提供详细的设备运行状态和维护记录，帮助管理人员快速了解设备状况。
设备运维场景落地：
- 定制化运维场景：针对不同类型的设备和运维需求，开发定制化的运维场景。例如，对于复杂的生产设备，可以开发专门的运维系统，实现设备的远程监控和故障诊断。
- 数据驱动的运维：通过收集和分析设备运行数据，识别设备的性能瓶颈和潜在问题，优化运维策略，提高设备的可靠性和使用寿命。
- 增值服务：利用数据分析结果，提供设备健康管理、运维优化等增值服务，提升客户满意度和企业盈利能力。例如，通过数据分析，可以为客户提供设备使用建议和节能方案。
结语
数据要素为工业制造提供了丰富的信息资源和创新动力，有助于提高生产效率、产品质量和产业链协同创新能力。通过数据要素的应用，工业制造有望实现产业转型升级，推动高质量发展，为国家经济增长和科技创新提供有力支撑。
未来，随着物联网、大数据、人工智能等技术的不断发展，工业制造将更加智能化、绿色化和柔性化。持续创新与技术进步将不断拓展数据要素在工业制造的应用场景，为行业带来更多的创新和发展机遇。面对数据安全、隐私保护、标准化等挑战，需要建立健全相关制度和标准体系，促进数据要素的安全合规使用。
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来源：数治网院iDigi，图片：Alexander Grey，Unsplash
