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加快工业大数据产业发展

时间:2020-12-01 来源:仪器校准员 点击:

加快工业大数据产业发展
 
工业大数据是工业领域产品和服务生命周期数据的总称,包括R&D工业企业生成和使用的数据以及设计、制造、运营管理、运营维护服务、工业互联网平台中的数据。为了实施国家大数据发展战略,促进产业数字化转型,激发产业数据资源潜力,加快产业大数据产业发展,提出以下意见。
一个
 
 
加速数据融合
(a)促进工业数据的全面收集。支持工业企业实施设备数字化改造,升级各类信息系统,推进R&D生产、运营、运维全过程数据采集。支持重点企业开发工业数控系统,引导工业装备企业开放数据接口,实现全面数据采集。
(b)加快工业设备互联互通。继续推进工业互联网建设,实现工业设备全连接。加快工业通信协议的兼容统一,打破技术壁垒,形成完整的数据链。
(c)促进工业数据的高质量融合。组织行业数据资源调查,指导仪器校验企业加强数据资源管理,实现数据的可见性、管理性、可用性和可信度。整合重点领域统计数据和监测数据,建立原材料、设备、消费品和电子信息国家数据库行业。支持企业搭建数据聚合平台,实现多源异构数据的集成和聚合。
(d)协调国家工业大数据平台建设。建设全国工业互联网大数据中心,采集工业数据,支持工业监测分析,赋予企业创新发展的权能,提升行业安全运行水平。建立多层次联动国家产业基础数据库,开发产业链图和供应链图,服务制造业优质发展。
 
促进数据共享
(5)促进工业数据的开放共享。支持优势行业上下游企业开放数据,加强合作,构建安全可信的行业数据空间,建立互利共赢的共享机制。引导和规范公共数据资源的开放流动,鼓励相关单位通过共享、交换和交易提高数据资源的价值创造水平。
(6)激发工业数据市场的活力。支持数据流关键技术研究,构建可信的工业数据流通环境。建立行业大数据资产价值评估体系,研究制定公平、公开、透明的数据交易规则,加强市场监管和行业自律,开展数据资产交易试点,培育行业数据市场。
 
深化数据应用
(1)推进工业数据的深度应用。加快数据在全过程中的应用,开发新的数据驱动制造格式模式,引导企业在各业务环节善用数据。
(2开展工业数据应用示范。组织工业大数据应用试点示范,总结推广工业大数据应用方法,制定工业大数据应用水平评价标准,加强对地方和企业应用状况的评价。
(3)增强数据平台的支撑作用。充分发挥工业互联网平台优势,提升平台数据处理能力。面向中小企业开放数据服务资源,提升企业数据应用
(4)开展数据管理能力评估。推广《数据管理能力成熟度评估模型》(GB/T  36073-2020,简称DCMM),构建工业大数据管理能力评价体系,引导企业提高数据管理能力。鼓励各级政府在执行标准合规、人员培训、评估效果等方面加强政策指导和资金支持。
(5)促进标准的制定和应用。加强工业大数据标准体系建设,加快数据质量、数据治理、数据安全等关键标准的制定,选择成熟行业和地区进行测试验证和试点推广。
(6)加强工业数据的分类和分级管理。实施《工业数据分类分级指南(试行)》,实现科学数据管理,推进以企业为主体的行业数据分类和分类管理体系建设。
 
加强数据安全
建立工业数据安全管理体系。明确企业安全主体责任和各级政府监督管理责任,构建工业数据安全责任体系。加强态势感知、测试评估、预警处置等工业大数据安全能力建设,实现闭环管理,全面保障数据安全。
加强工业数据安全产品的研发。开展加密传输、访问控制、数据脱敏等安全技术重点研究,提高防篡改、防盗、防泄漏能力。加快培育安全骨干企业,提升数据安全服务,培育良好的安全产业生态。
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