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融合大數據 加快建設制造強國

來源:經濟日報

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所屬頻道:新聞中心

關鍵詞:大數據,互聯網+,制造業

        2015年中央經濟工作會議提出,要加快制造強國建設、提高基礎設施網絡化水平等,推動形成新的增長點。黨的十八屆五中全會提出,實施國家大數據戰略。

                                 融合大數據 加快建設制造強國
           大數據作為新一代信息技術和產業發展的重要方向,對制造業研發設計、生產制造、經營管理、銷售服務等全產業鏈產生重要影響,大數據與制造業融合空間廣闊、發展潛力巨大。我們必須把建設制造強國與發展大數據緊密結合起來,推動制造模式變革和制造業轉型升級。

      大數據為建設制造強國提供機遇

      大數據成為國家競爭力的戰略制高點。當前,全球正處于新一輪科技革命和產業變革之中,通過對互聯網、物聯網等新一代信息技術所產生的海量數據進行分析,能夠總結經驗、發現規律、預測趨勢、輔助決策,拓展人類認識世界和改造世界的能力,給人類經濟社會創新發展提供強大引擎。

      大數據為制造業轉型升級開辟了新途徑。處于數據爆炸的時代,制造企業獲取、管理和利用到的數據量越來越大、種類越來越多,若能對數據進行科學的采集、組織、分析與利用,為產品全生命周期和企業生產經營各環節提供有價值的決策參考,就能提高生產率、利潤率和企業綜合發展水平。

      我國具備發展制造業大數據的比較優勢。我國制造業規模位居全球第一,規模以上制造企業數量眾多,信息化發展水平日益提高,每時每刻產生大量制造數據,應用場景豐富,發展空間廣大。為加快制造強國建設步伐,近年來國務院先后出臺了《中國制造2025》《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》《促進大數據發展行動綱要》等政策文件,也為制造業大數據發展創造了良好的發展環境。

      大數據推動制造業全面轉型升級

      大數據精準響應用戶需求,提高制造業研發設計水平。在研發設計過程中應用大數據,能夠推動打造集成創新平臺,廣泛收集和深入挖掘消費者的使用行為數據與意見反饋信息,更準確地掌握海量消費者的使用喜好,并借由眾創、眾包等方式,將消費者帶入到產品的需求分析和研發設計等創新活動中,推動產品設計方案的持續改進。

      大數據實現業務場景交互,推動生產制造智能化升級。如果說傳統的自動化、數字化、網絡化給生產制造提供了“肢體”“感官”和“神經”,大數據的應用則給生產制造配上了“大腦”,使之能靈活應對各種業務場景,實現真正的智能。通過整合、分析制造設備數據、產品數據、訂單數據以及生產過程中產生的數據,能夠使生產控制更加及時準確,生產制造的協同度和柔性化水平顯著增強。

      大數據輔助企業科學決策,增強制造業經營管理能力。大數據的應用,能夠推動跨行業、跨區域創新組織的建立和協同設計、電子商務、眾包眾創等新模式的發展,增強制造企業的經營管理能力。

      大數據支撐生產型服務發展,加快制造業服務化進程。大數據加速制造業服務化轉型主要有3個方向:一是使企業業務從產品生產銷售,向生產型服務領域延伸;二是使企業發展模式從圍繞產品生產銷售提供售后服務,轉為圍繞提供持續服務進行產品設計;三是使企業的主要利潤來源從產品制造與銷售環節,轉為售后的生產型服務環節。

      大數據與傳統業務加速融合,催生新產品新服務新業態。我國擁有全球最大的消費市場和最多樣的消費需求,將大數據融入到可穿戴設備、家居產品、汽車產品的功能開發中,能夠推動技術產品的跨越式創新,形成智能可穿戴設備、智能家居、智能網聯汽車等制造業發展新領域,有助于搶占制造業新的增長點和制高點。

      促進大數據與制造業融合發展

      當前和今后一個時期,推動大數據與制造業深度融合發展,要在以下幾方面下功夫。

      健全工業信息基礎設施。加快建立容量更大、服務質量更可靠的工業寬帶網絡,加強制造業領域無線寬帶網絡規劃布局,部署面向智能制造單元、智能工廠及物聯網應用的低延時、高可靠的工業互聯網。發揮互聯網企業、工業軟件企業優勢,引導其與制造企業緊密融合,實現數據的統一采集、管理和高效處理。

      建設制造業數據資源。推進傳感器等數據采集終端的大規模應用,多渠道、多層面采集獲取數據。引導和支持骨干企業、行業組織建設低成本、高效率的制造業大數據存儲中心和分析中心,匯聚形成系統、全面、及時、高質量的數據資源。完善制造業數據資源建設相關體制機制,創新政策激勵手段,形成各方面積極參與、互利共贏的數據資源建設生態。

      突破制造業大數據核心技術。開放自主可控的制造業大數據平臺軟件和重點領域、重點業務環節應用軟件,支持創新型中小企業開發專業化的制造行業數據處理分析技術和工具,提供特色化的數據服務。推動多學科交叉融合,開展制造業大數據分析關鍵算法和關鍵技術研究。

      提升大數據分析應用能力。建設一批高質量的制造業大數據服務平臺,推動軟件與服務、設計與制造資源、關鍵技術與標準的開放共享,增強制造業大數據應用能力。

      提高數據安全保障能力。研究制定面向制造業領域信息采集和管控、敏感數據管理等方面的大數據安全保障制度建設。研究制定數據分級標準,推動數據保護、個人隱私、數據資源權益和開發利用等方面的標準化工作和立法工作。制定出臺對制造業數據采集、傳輸、保存、備份、遷移等的管理規范,有效保障數據全生命周期各階段、各環節的安全可靠。

      培養復合型大數據人才。支持有條件的高校結合計算機、數學、統計等相關專業優勢,設立大數據相關專業。鼓勵高校、科研機構和企業有計劃、分層次的引進大數據相關的戰略科學家和創新領軍人才,依托制造業大數據領域的研發和產業化項目,引進擁有實踐經驗的大數據管理者、大數據分析員等高端人才。


    (審核編輯: 智慧羽毛)

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