以大數據助力製造強國建設

　　工業和資訊化部規劃司司長 羅 文

　　2015年中央經濟工作會議提出，要加快製造強國建設、提高基礎設施網路化水準等，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。大數據作為新一代資訊技術和産業發展的重要方向，對製造業研發設計、生産製造、經營管理、銷售服務等全産業鏈産生重要影響，大數據與製造業融合空間廣闊、發展潛力巨大。我們必須把建設製造強國與發展大數據緊密結合起來，推動製造模式變革和製造業轉型升級。

　　大數據為建設製造強國提供機遇

　　大數據成為國家競爭力的戰略制高點。當前，全球正處於新一輪科技革命和産業變革之中，通過對網際網路、物聯網等新一代資訊技術所産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。

　　大數據為製造業轉型升級開闢了新途徑。處於數據爆炸的時代，製造企業獲取、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採集、組織、分析與利用，為産品全生命週期和企業生産經營各環節提供有價值的決策參考，就能提高生産率、利潤率和企業綜合發展水準。

　　我國具備發展製造業大數據的比較優勢。我國製造業規模位居全球第一，規模以上製造企業數量眾多，資訊化發展水準日益提高，每時每刻産生大量製造數據，應用場景豐富，發展空間廣大。為加快製造強國建設步伐，近年來國務院先後出臺了《中國製造2025》《國務院關於積極推進“網際網路+”行動的指導意見》《促進大數據發展行動綱要》等政策文件，也為製造業大數據發展創造了良好的發展環境。

　　大數據推動製造業全面轉型升級

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

　　大數據實現業務場景交互，推動生産製造智慧化升級。如果説傳統的自動化、數字化、網路化給生産製造提供了“肢體”“感官”和“神經”，大數據的應用則給生産製造配上了“大腦”，使之能靈活應對各種業務場景，實現真正的智慧。通過整合、分析製造設備數據、産品數據、訂單數據以及生産過程中産生的數據，能夠使生産控制更加及時準確，生産製造的協同度和柔性化水準顯著增強。

　　大數據輔助企業科學決策，增強製造業經營管理能力。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，增強製造企業的經營管理能力。

　　大數據支撐生産型服務發展，加快製造業服務化進程。大數據加速製造業服務化轉型主要有3個方向：一是使企業業務從産品生産銷售，向生産型服務領域延伸；二是使企業發展模式從圍繞産品生産銷售提供售後服務，轉為圍繞提供持續服務進行産品設計；三是使企業的主要利潤來源從産品製造與銷售環節，轉為售後的生産型服務環節。

　　大數據與傳統業務加速融合，催生新産品新服務新業態。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、家居産品、汽車産品的功能開發中，能夠推動技術産品的跨越式創新，形成智慧可穿戴設備、智慧家居、智慧網聯汽車等製造業發展新領域，有助於搶佔製造業新的增長點和制高點。

　　促進大數據與製造業融合發展

　　當前和今後一個時期，推動大數據與製造業深度融合發展，要在以下幾方面下功夫。

　　健全工業資訊基礎設施。加快建立容量更大、服務品質更可靠的工業寬頻網路，加強製造業領域無線寬頻網路規劃佈局，部署面向智慧製造單元、智慧工廠及物聯網應用的低延時、高可靠的工業網際網路。發揮網際網路企業、工業軟體企業優勢，引導其與製造企業緊密融合，實現數據的統一採集、管理和高效處理。

　　建設製造業數據資源。推進感測器等數據採集終端的大規模應用，多渠道、多層面採集獲取數據。引導和支援骨幹企業、行業組織建設低成本、高效率的製造業大數據存儲中心和分析中心，匯聚形成系統、全面、及時、高品質的數據資源。完善製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。

　　突破製造業大數據核心技術。開放自主可控的製造業大數據平臺軟體和重點領域、重點業務環節應用軟體，支援創新型中小企業開發專業化的製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，開展製造業大數據分析關鍵演算法和關鍵技術研究。

　　提升大數據分析應用能力。建設一批高品質的製造業大數據服務平臺，推動軟體與服務、設計與製造資源、關鍵技術與標準的開放共用，增強製造業大數據應用能力。

　　提高數據安全保障能力。研究制定面向製造業領域資訊採集和管控、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。制定出臺對製造業數據採集、傳輸、保存、備份、遷移等的管理規範，有效保障數據全生命週期各階段、各環節的安全可靠。

　　培養複合型大數據人才。支援有條件的高校結合電腦、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，依託製造業大數據領域的研發和産業化項目，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。