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兑现多源异构数据的同心协力和仓库储存,工业

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。

原标题:工信部:支持企业建设工业大数据集成平台和大数据中心

9月4日,工信部发布《工业大数据发展指导意见。

9月4日,工信部在其网站上发布了《工业大数据发展指导意见(征求意见稿)》(简称《意见》),明确推动5G等技术在工业场景中的应用,面向能源化工、航空航天、建筑钢铁、工程机械、消费电子等重点领域培育工业大数据解决方案供应商,支持符合条件的工业大数据企业开展股权融资。

中国网财经9月4日讯 据工信部网站消息,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。《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。

《意见稿》提到,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等。

按照意见要求,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。而要实现这一目标,还需要各行业人士的共同探索和努力。

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。

《意见稿》中提到了六项保障措施,一是加强完善组织领导;二是健全统筹推进机制;三是强化财税金融支持;四是培育融合人才队伍;五是促进国际交流合作。

政策的引导和支持,使国内大数据企业生态地图加快完善。据统计,中国大数据相关企业共计超过5600家,包括已从事大数据业务的企业,以及拥有相关专利、著作正在转型中的企业。上述大数据企业大多分布在沿海地区,而北京、上海等城市的大数据企业数量较多。

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。

具体再强化财税金融支持环节,加强市场化融资力度,支持符合条件的工业大数据企业开展股权融资,引导社会风险投资向工业大数据初创企业倾斜。加强金融产品创新,延展产业链金融服务范围,探索开发工业大数据相关保险产品、信贷产品和服务。

积极构架数据共享和存储平台,有助于各类数据价值的全面释放。从整体来看,工业大数据平台主要由企业服务平台、运行监测平台和智能分析平台三大系统组成,企业服务平台和运行监测平台提供数据,智能分析平台分析数据,三大系统联合形成数据驱动应用的模式。

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。

《意见稿》中还提到了发展目标是到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。

借助工业大数据平台,工业数据标识困难、数据分散、各数据源间的数据孤立、应用困难等问题得以妥善解决,搭建工业大数据平台以数据驱动解决方案也成为了工业大数据企业的重要业务模式。

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。

下为工业大数据发展指导意见全文

目前,针对数据感知能力,国内一些企业构建了多维感知数据汇聚平台、数据治理管理平台、数据存储、数据共享服务构成的数据中台。通过采集、爬取、探查、汇聚和解析各种结构化和非结构化数据,可实现对数据的融合打通和关联建模。

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。

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。

在现有业务优化升级方面,百度的工业大数据监测平台已经逐渐延伸应用到汽车、日化等行业;三一重工利用大数据分析技术,为智能工程机械物联网提供有效的决策支持;长安汽车基于大数据,分析开展了客户个性化定制汽车服务,以此推动传统的黑箱产品生产模式转变为透明化生产(数字孪生)。

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。

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。

在预测性维护方面,工业大数据所起到的作用尤为重要。拿风电装备来讲,风电装备利用大数据结冰动力模型,对风机特征进行动态观测,重点观测和分析风机环境温度、利用率等特征,尽可能监测和诊断到早期结冰的状况,并及时进行处理,提高了风机运行效率和电网的安全性。在工业领域,利用大数据技术对各种生产机械运行状况进行预测,对出现的故障进行维护,在提高经济效益的同时,也保障了生产的安全性。

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。

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。

目前,我国工业大数据产业发展还面临诸多挑战。数据不足、数据信噪比低、数据分析难度高、数据给信息安全带来新挑战、创造出新的智能应用系统存在瓶颈等问题较为明显。加快解决这些问题,将有助推动工业大数据在各领域的深度应用。

——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。

5G时代的全面开启,正在加速推进大数据、物联网、自动驾驶、人工智能等技术和应用的普及,数据所具有的价值和战略意义正不断提升,深挖数据的应用价值对于文化交流、金融贸易等相关产业发展都具有重大意义。同时,由大数据驱动的制造业转型升级,是未来制造业节约资源消耗、保障生产安全、提升生产效率、改进产品质量、优化销售服务的必经之路。在这漫漫旅途中,需要业内人士多做尝试。

——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。

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。

责任编辑:焦旭

——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。

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。

——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。

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。

二、构建工业大数据资源体系,培育生产要素

——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。

加强工业大数据资源采集汇聚

——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。

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。

——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。

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。

——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。

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、构建工业大数据资源体系,培育生产要素

澳门三合彩票,推动工业大数据资源共享流通

加强工业大数据资源采集汇聚

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。

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。

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,

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。

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。

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。

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