数据要素×工业制造

“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）提出发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，构建以数据为关键要素的数字经济。

一、行动计划要求

创新研发模式，支持工业制造类企业融合设计、仿真、实验验证数据，培育数据驱动型产品研发新模式，提升企业创新能力。推动协同制造，推进产品主数据标准生态系统建设，支持链主企业打通供应链上下游设计、计划、质量、物流等数据，实现敏捷柔性协同制造。提升服务能力，支持企业整合设计、生产、运行数据，提升预测性维护和增值服务等能力，实现价值链延伸。强化区域联动，支持产能、采购、库存、物流数据流通，加强区域间制造资源协同，促进区域产业优势互补，提升产业链供应链监测预警能力。开发使能技术，推动制造业数据多场景复用，支持制造业企业联合软件企业，基于设计、仿真、实验、生产、运行等数据积极探索多维度的创新应用，开发创成式设计、虚实融合试验、智能无人装备等方面的新型工业软件和装备。

二、数据要素为创新研发模式提供了强大动力。

在工业制造领域，设计、仿真、实验验证数据的有效融合，使得企业能够构建起数据驱动型产品研发新模式。这种模式以海量、实时、多源的数据为基础，通过深度学习、人工智能等先进技术对数据进行深度挖掘与分析，精准洞察市场需求、优化产品性能、缩短研发周期，从而显著提升企业的创新能力和市场响应速度。例如，汽车制造商可以利用历史销售数据、用户反馈数据以及竞品分析数据，精准定位消费者需求，结合先进的CAE（计算机辅助工程）仿真技术，高效完成新车型的设计与优化，实现从“经验驱动”到“数据驱动”的研发模式转变。

三、数据要素助力推动协同制造，构建产品主数据标准生态系统。

链主企业作为产业链的核心节点，通过打通供应链上下游设计、计划、质量、物流等数据，实现信息无缝对接与共享，有效提升供应链的整体效率与灵活性。这种数据联通不仅有助于消除信息孤岛，实现敏捷柔性生产，降低库存成本，提高订单交付速度，而且能在产品质量控制、风险预警等方面发挥重要作用。例如，全球领先的电子产品制造商苹果公司，就通过构建强大的供应链数据平台，实现了与全球数千家供应商的实时数据交互，确保了产品从设计、采购、生产到配送各环节的精准协同，极大提升了其全球竞争力。

四、数据要素赋能企业提升服务能力，实现价值链延伸。

通过整合设计、生产、运行等全生命周期数据，企业能够深入洞察产品使用状况，提供预测性维护、远程诊断、个性化定制等增值服务，从而从单一的产品销售转向全方位的服务提供，增强客户粘性，拓宽收入来源。例如，通用电气公司推出的Predix工业互联网平台，通过采集并分析其航空发动机运行数据，不仅能提前预测故障，减少停机时间，还能根据实际运行情况为客户提供定制化的维护方案，成功实现了从设备制造商向服务提供商的角色转变。

五、数据要素强化区域联动，提升产业链供应链监测预警能力。

通过促进产能、采购、库存、物流等关键数据的跨区域流通与共享，有助于打破地域限制，优化资源配置，加强区域间制造资源协同，形成优势互补的产业格局。同时，通过对这些数据的实时监控与智能分析，可有效预警产业链风险，提升应急响应能力，保障产业链供应链稳定。如在中国，各地政府正积极推动工业互联网平台建设，实现区域内乃至全国范围内的制造业数据互联互通，有力支撑了产业链供应链的韧性和安全性。

六、数据要素驱动开发使能技术，催生新型工业软件和装备。

制造业企业携手软件企业，基于设计、仿真、实验、生产、运行等多维数据，积极探索创新应用，如创成式设计、虚实融合试验、智能无人装备等，这些前沿技术将深度赋能工业制造，提升生产效率，降低人力成本，实现制造业的智能化、绿色化升级。例如，西门子开发的MindSphere工业物联网操作系统，集成了各类工业设备与系统的数据，支持开发者构建各类工业APP，极大地推动了工业软件生态的繁荣与发展。

七、数据要素驱动精准决策，优化资源配置。

通过对工业制造过程中的各类数据进行深度挖掘与智能分析，企业能够获取全面、精准的运营洞察，为战略规划、生产调度、成本控制等关键决策提供强有力的数据支撑。例如，通过对生产数据的实时监控与预测分析，企业能够精准预估产量、识别瓶颈环节，进而动态调整生产计划，优化资源配置，避免浪费，提升整体生产效率。此外，通过对市场趋势、竞争对手、客户需求等外部数据的持续追踪与深度解读，企业能够更准确地把握市场脉搏，及时调整产品策略，抢占商业先机，实现可持续增长。

八、数据要素赋能质量管理，提升产品品质。

在工业制造中，数据要素的应用不仅局限于提升生产效率，更在产品质量控制方面发挥着至关重要的作用。通过采集并分析原材料检验、生产线监控、成品检测等全过程数据，企业能够实现质量风险的早期预警与快速响应，严格把控产品品质，降低不良率，提升客户满意度。同时，借助大数据分析技术，企业能够深入挖掘质量问题的根本原因，推动质量改进活动的精准实施，持续提升产品质量水平。例如，半导体制造企业运用数据分析工具对晶圆制造过程中的大量参数进行精细监控与关联分析，及时发现并纠正可能导致良率下降的因素，确保产品的高稳定性和一致性。

九、数据要素驱动节能减排，实现绿色制造。

在追求经济效益的同时，工业制造也面临着严峻的环保压力。数据要素的应用为实现绿色制造提供了新的可能。通过收集并分析能源消耗、废弃物排放、设备运行状态等环境相关数据，企业能够精确掌握能耗分布、污染源头，制定科学的节能减排措施，降低碳足迹，提升资源利用率。此外，借助物联网、AI等技术，企业能够实现生产设备的智能化管理，如预测性维护、能效优化等，进一步减少能源浪费，提升环保绩效。例如，钢铁企业通过部署能源管理系统，实时监测并优化高炉、转炉等关键设备的能源使用，有效减少了能源消耗和二氧化碳排放，践行了绿色低碳的发展理念。

十、数据要素强化合规监管，保障数据安全。

在数据要素与工业制造深度融合的过程中，数据安全与合规问题不容忽视。企业需建立健全数据治理体系，确保数据采集、存储、处理、交换等全生命周期的合规性，防范数据泄露、滥用等风险。同时，遵循相关法律法规及行业标准，妥善处理个人隐私、商业秘密等敏感信息，保障数据主体权益。此外，通过部署先进的数据安全技术，如加密、访问控制、审计追踪等，提升数据防护能力，抵御内外部威胁，确保工业制造数据的安全可控。例如，汽车制造企业严格遵守《个人信息保护法》等相关法规，对车载数据进行分类分级管理，确保用户数据的安全与隐私。

结语

数据要素在工业制造领域的广泛应用，正在深刻改变着制造业的研发模式、生产方式、服务质量、环保实践以及风险管理等多个层面，推动制造业迈向更高水平的数字化、网络化、智能化。面对这一发展趋势，制造业企业应积极构建数据驱动的运营模式，提升数据治理能力，强化数据安全保障，充分发挥数据要素的价值，以实现创新驱动、绿色低碳、高质量发展的目标，为我国制造业转型升级和全球竞争力提升注入强大动能。