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工業(yè)和信息化部辦公廳關(guān)于印發(fā)《工業(yè)場景數(shù)據(jù)要素應用參考指引》的通知

2026-04-29 10:55:04來源:信息技術(shù)發(fā)展司 關(guān)鍵詞:工業(yè)場景數(shù)據(jù)要素閱讀量:5072

導讀:本指引圍繞研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理、客戶服務、產(chǎn)業(yè)協(xié)同等5個環(huán)節(jié),凝練出23個典型場景中的數(shù)據(jù)“采、集、用”及預期效果,為工業(yè)企業(yè)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務商、行業(yè)組織等推進工業(yè)數(shù)據(jù)開發(fā)利用提供參考。
  工業(yè)和信息化部辦公廳關(guān)于印發(fā)《工業(yè)場景數(shù)據(jù)要素應用參考指引》的通知
 
  工信廳信發(fā)函〔2026〕174號
 
  各省、自治區(qū)、直轄市及計劃單列市、新疆生產(chǎn)建設兵團工業(yè)和信息化主管部門:
 
  現(xiàn)將《工業(yè)場景數(shù)據(jù)要素應用參考指引》印發(fā)給你們,請引導企業(yè)以場景應用為牽引,探索工業(yè)數(shù)據(jù)“采”“集”“用”有效路徑,加快推進工業(yè)數(shù)據(jù)開發(fā)利用,促進數(shù)據(jù)要素賦能新型工業(yè)化。
 
  工業(yè)和信息化部辦公廳
 
  2026年4月20日
 
  工業(yè)場景數(shù)據(jù)要素應用參考指引為深入貫徹落實《中共中央國務院關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見》和全國新型工業(yè)化推進大會部署,加快釋放工業(yè)數(shù)據(jù)要素價值,促進數(shù)據(jù)要素賦能新型工業(yè)化,特制定本指引。本指引圍繞研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理、客戶服務、產(chǎn)業(yè)協(xié)同等5個環(huán)節(jié),凝練出23個典型場景中的數(shù)據(jù)“采、集、用”及預期效果,為工業(yè)企業(yè)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務商、行業(yè)組織等推進工業(yè)數(shù)據(jù)開發(fā)利用提供參考。
 
  一、研發(fā)設計
 
  1.數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品設計(難度★★,價值★★★★)
 
  預期效果:構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的研發(fā)模式,實現(xiàn)產(chǎn)品設計標準化、模塊化、參數(shù)化,提升產(chǎn)品研發(fā)效率。采:通過標準化接口,獲取訂單產(chǎn)品、物料清單、設計要求等設計數(shù)據(jù)。利用標準化接口、人工智能手段,獲取老師傅研發(fā)過程、設計要點等經(jīng)驗數(shù)據(jù)。集:利用數(shù)字化工具,對產(chǎn)品研發(fā)相關(guān)數(shù)據(jù)進行清洗、標注、整合等治理,形成標準化數(shù)據(jù)集。結(jié)合行業(yè)知識,注入專家經(jīng)驗,打造設計知識庫。用:應用多學科聯(lián)合仿真、物性表征與分析等技術(shù),建設產(chǎn)品研發(fā)數(shù)字化體系,優(yōu)化研發(fā)業(yè)務流程,實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的研發(fā)設計模式。
 
  2.工藝數(shù)字化設計(難度★★,價值★★★)
 
  預期效果:構(gòu)建數(shù)字化工藝設計與仿真模型,實現(xiàn)制造工藝的模擬分析、評估優(yōu)化,提升工藝設計效率、質(zhì)量。采:通過標準化接口,采集產(chǎn)品設計圖紙、工藝參數(shù)、工序圖形等工藝數(shù)據(jù)。利用標準化接口、人工智能手段,獲取老師傅工藝設計經(jīng)驗數(shù)據(jù)。集:對工藝設計相關(guān)數(shù)據(jù)進行清洗、加工等治理,形成標準化數(shù)據(jù)集。結(jié)合行業(yè)知識,注入專家經(jīng)驗,構(gòu)建工藝知識庫。用:應用工藝機理建模、知識挖掘與分析等技術(shù),推動工序排布、工藝指令等自動生成,自動識別最優(yōu)工藝參數(shù)組合,實現(xiàn)工藝設計快速迭代優(yōu)化。
 
  3.數(shù)字化協(xié)同研發(fā)(難度★★★,價值★★★)
 
  預期效果:推動企業(yè)內(nèi)部研發(fā)為主向多主體研發(fā)演進,實現(xiàn)跨企業(yè)、跨地域協(xié)同創(chuàng)新與設計,提高研發(fā)效率。采:通過傳感器、標準化接口,獲取圖紙、工藝、實驗、檢測等研發(fā)數(shù)據(jù)。通過協(xié)議互換,獲取高校、研發(fā)機構(gòu)等外部研發(fā)資源數(shù)據(jù)。集:利用數(shù)字化工具,對研發(fā)數(shù)據(jù)進行清洗、整合等治理,形成標準化數(shù)據(jù)集。結(jié)合行業(yè)領(lǐng)域知識,構(gòu)建研發(fā)設計知識庫,并根據(jù)研發(fā)情況動態(tài)更新。用:利用5G網(wǎng)絡、數(shù)字孿生、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實等技術(shù),搭建數(shù)字化協(xié)同研發(fā)平臺,實現(xiàn)設計圖紙/方案的協(xié)同優(yōu)化、研發(fā)數(shù)據(jù)共享,推動供應商、客戶等主體跨部門、跨地域在線協(xié)同研發(fā)。
 
  4.產(chǎn)品虛擬中試驗證(難度★★★,價值★★★)
 
  預期效果:實現(xiàn)在虛擬環(huán)境的仿真測試和優(yōu)化,發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品設計潛在問題,降低實物測試成本,縮短研發(fā)周期。采:通過標準化接口,獲取材料測試、分析檢測、仿真試驗等測試數(shù)據(jù)。通過傳感器,獲取產(chǎn)品試驗、工業(yè)試制、穩(wěn)定生產(chǎn)等中試各階段數(shù)據(jù)。集:利用數(shù)字化工具,開展數(shù)據(jù)清洗、融合等治理,形成標準化數(shù)據(jù)集。構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉或數(shù)據(jù)湖,或利用云儲存方式,存儲歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)。用:利用多物理場聯(lián)合仿真、虛擬現(xiàn)實、自動化測試等技術(shù),搭建虛實融合的中試環(huán)境,開展產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、性能、配方等虛擬測試驗證,識別設計薄弱環(huán)節(jié)并持續(xù)改進。
 
  5.工藝虛擬仿真驗證(難度★★★,價值★★★)
 
  預期效果:推動生產(chǎn)工藝虛擬仿真驗證,降低驗證成本,優(yōu)化工藝流程,降低設計與制造的差異。采:通過標準化接口,獲取產(chǎn)品設計、設備參數(shù)、材料屬性等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。通過傳感器、高清攝像頭,獲取生產(chǎn)環(huán)境、過程控制、資源分配等業(yè)務數(shù)據(jù)。集:通過數(shù)據(jù)清洗、整合等治理,形成標準化數(shù)據(jù)集。結(jié)合行業(yè)領(lǐng)域知識,注入專家經(jīng)驗,構(gòu)建典型工藝庫和工藝案例庫。用:應用動力學仿真分析、虛擬現(xiàn)實、作業(yè)情況模擬等技術(shù),搭建虛實融合的驗證環(huán)境,開展工藝參數(shù)、路徑的模擬仿真在線分析,推動工藝參數(shù)、流程布局等迭代優(yōu)化。
 
  二、生產(chǎn)制造
 
  6.設備智能監(jiān)測與維護(難度★★,價值★★★★)
 
  預期效果:構(gòu)建設備運行監(jiān)測體系,實現(xiàn)預測性維護,提高設備運行的可靠性和穩(wěn)定性。采:通過傳感器,采集設備運行狀態(tài)(溫度、振動、壓力等)、維護日志等數(shù)據(jù)。利用標準化接口、人工智能手段,獲取老師傅設備維護維修經(jīng)驗數(shù)據(jù)。集:利用數(shù)字化工具,對設備相關(guān)數(shù)據(jù)進行清洗、加工、整合等治理,形成標準化數(shù)據(jù)集。開展設備運維知識的抽取、存儲、管理、檢索等數(shù)據(jù)治理,打造設備運維知識庫。用:利用5G網(wǎng)絡、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、機理分析、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù),建立設備健康監(jiān)測系統(tǒng),識別設備異常信號,制定設備維護保養(yǎng)計劃,實現(xiàn)設備運行狀態(tài)分析、異常報警和智能診斷。
 
  7.數(shù)字孿生工廠建設(難度★★★★,價值★★★★)
 
  預期效果:構(gòu)建數(shù)字孿生模型,實現(xiàn)虛實實時映射和交互,識別并消除生產(chǎn)瓶頸,優(yōu)化生產(chǎn)流程。采:通過傳感器、高清攝像頭,采集車間的人員定位、環(huán)境變化等生產(chǎn)數(shù)據(jù)。通過傳感器,采集設備的基本信息、工作狀態(tài)等運維數(shù)據(jù)。通過標準化接口,采集企業(yè)采購、庫存、銷售、服務等業(yè)務數(shù)據(jù)。集:通過數(shù)據(jù)清洗、標注、融合等治理,形成標準化數(shù)據(jù)集。構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉或數(shù)據(jù)湖,存儲設備、產(chǎn)線、車間等工廠各層級數(shù)據(jù)。用:應用工廠信息模型、制造系統(tǒng)仿真、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù),構(gòu)建設備、產(chǎn)線、車間、工廠等各層級數(shù)字孿生系統(tǒng),推動生產(chǎn)流程、設備狀態(tài)等全面監(jiān)控與優(yōu)化。
 
  8.智能排產(chǎn)優(yōu)化(難度★★,價值★★★)
 
  預期效果:推動生產(chǎn)計劃的可視化、可模擬、可優(yōu)化,實現(xiàn)智能化生產(chǎn)管理與調(diào)度,提高排產(chǎn)效率和設備利用率。采:通過條碼標簽掃描,獲取產(chǎn)品信息、技術(shù)規(guī)格、交貨期、優(yōu)先級等訂單數(shù)據(jù)。通過標準化接口,獲取人力、物料、設備等資源數(shù)據(jù)。集:通過數(shù)據(jù)清洗、加工等治理,形成標準化數(shù)據(jù)集。結(jié)合行業(yè)領(lǐng)域知識,注入專家經(jīng)驗,建立生產(chǎn)計劃知識庫。用:應用多目標多約束求解、產(chǎn)能動態(tài)規(guī)劃等技術(shù),構(gòu)建智能排產(chǎn)系統(tǒng),推動生產(chǎn)計劃自動生成與動態(tài)調(diào)整,實現(xiàn)生產(chǎn)效率、成本、能耗等多目標綜合優(yōu)化。
 
  9.生產(chǎn)作業(yè)智能調(diào)度(難度★★★,價值★★★★)
 
  預期效果:實現(xiàn)生產(chǎn)作業(yè)實時跟蹤監(jiān)測,自動識別生產(chǎn)異常,及時調(diào)整生產(chǎn)任務和資源分配,快速實現(xiàn)重新排產(chǎn)。采:通過傳感器、高清攝像頭,采集機器運行狀態(tài)、員工作業(yè)等生產(chǎn)數(shù)據(jù)。通過標準化接口,獲取任務執(zhí)行、物料消耗、日志管理等系統(tǒng)數(shù)據(jù)。集:對生產(chǎn)作業(yè)數(shù)據(jù)進行清洗、加工等治理,形成標準化數(shù)據(jù)集。結(jié)合行業(yè)領(lǐng)域知識,注入專家經(jīng)驗,建立生產(chǎn)作業(yè)知識庫。用:應用具身智能、產(chǎn)線模塊化重構(gòu)等技術(shù),搭建生產(chǎn)作業(yè)動態(tài)調(diào)度系統(tǒng),推動生產(chǎn)過程自動化、智能化,實現(xiàn)人力、設備、物料等資源動態(tài)優(yōu)化配置。
 
  10.質(zhì)量智能檢測(難度★★,價值★★★★★)
 
  預期效果:推動檢測流程自動化,實現(xiàn)產(chǎn)品缺陷自動識別與分類、質(zhì)量等級自動判定,提升質(zhì)檢效率。采:通過標準化接口,獲取質(zhì)量標準、質(zhì)檢記錄、缺陷記錄等歷史檢測數(shù)據(jù)。通過自動化檢測設備,采集產(chǎn)品尺寸、外觀、性能、物理化學性質(zhì)等實時檢測數(shù)據(jù)。集:通過數(shù)據(jù)清洗、加工等治理,形成標準化數(shù)據(jù)集。結(jié)合行業(yè)領(lǐng)域知識,建立質(zhì)量特征圖譜和典型缺陷庫。用:應用5G+AI、機器視覺識別、物性表征分析等技術(shù),構(gòu)建智能化檢測與管理系統(tǒng),實現(xiàn)產(chǎn)品關(guān)鍵參數(shù)測量、分析、反饋以及質(zhì)量快速診斷與自動判定。
 
  11.質(zhì)量預測與改進(難度★★,價值★★★)
 
  預期效果:構(gòu)建“事前預防”質(zhì)量管控模式,推動質(zhì)量改進自動化、智能化,提升質(zhì)量一致性,降低產(chǎn)品不良率。采:通過標準化接口,獲取產(chǎn)品質(zhì)量檢測、原材料特性等歷史數(shù)據(jù)。通過傳感器、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),獲取工藝參數(shù)、設備運行、生產(chǎn)異常等生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)。集:利用數(shù)字化工具,對質(zhì)量歷史、生產(chǎn)等數(shù)據(jù)進行整合、加工、存儲等治理,構(gòu)建產(chǎn)品動態(tài)質(zhì)量畫像,形成產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)集。用:利用質(zhì)量波動分析、深度學習等技術(shù),基于數(shù)據(jù)監(jiān)測與分析,提前預測預防質(zhì)量問題,快速鎖定質(zhì)量問題源頭,推動質(zhì)量持續(xù)優(yōu)化。
 
  12.安全生產(chǎn)智能監(jiān)控(難度★★★,價值★★★★★)
 
  預期效果:構(gòu)建“全域感知”管理體系,精準識別違規(guī)作業(yè)、環(huán)境異常、設備風險等隱患,實現(xiàn)風險早發(fā)現(xiàn)、早處置。采:通過高清攝像頭,獲取人員定位、操作規(guī)范、設備健康指標、氣體監(jiān)測等安全監(jiān)管數(shù)據(jù)。通過標準化接口,獲取安全生產(chǎn)要求、生產(chǎn)日歷、事故案例等歷史數(shù)據(jù)。集:利用數(shù)字化工具,開展數(shù)據(jù)清洗、加工、整合等治理,形成標準化數(shù)據(jù)集。推動知識關(guān)聯(lián)、抽取、管理與檢索,打造安全生產(chǎn)知識庫。用:應用高危作業(yè)監(jiān)控、視頻智能分析等技術(shù),建設生產(chǎn)安全智能監(jiān)測與應急處置模型,實現(xiàn)生產(chǎn)過程安全態(tài)勢感知、風險預警和應急處置,精準管控重大危險源。
 
  13.大規(guī)模個性化生產(chǎn)(難度★★★,價值★★★★)
 
  預期效果:推動企業(yè)與用戶互動合作,通過滿足用戶個性化需求,快速應對市場變化。采:通過市場調(diào)研,獲取客戶消費習慣、消費能力、行為偏好等需求數(shù)據(jù)。打通消費互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),通過標準化接口,獲取設計、生產(chǎn)、采購、物流等全流程數(shù)據(jù)。集:利用數(shù)字化工具,開展數(shù)據(jù)清洗、標注、整合、存儲等治理,形成標準化數(shù)據(jù)集,構(gòu)建產(chǎn)品部件、組件、工藝、材料等數(shù)據(jù)庫。用:應用柔性制造系統(tǒng)、可重構(gòu)產(chǎn)線等手段,開展智能排產(chǎn)、在線調(diào)度,自動組建最小業(yè)務單元,實現(xiàn)規(guī)模化、個性化、定制化生產(chǎn)。
 
  三、經(jīng)營管理
 
  14.能耗智能管理與調(diào)度(難度★★,價值★★★)
 
  預期效果:開展能源負荷預測、異常能耗診斷,實現(xiàn)能源自動調(diào)配,保障能源穩(wěn)定供應、降低綜合能耗。采:通過傳感器、儀器儀表,獲取各類設備、作業(yè)單元的用電、用水、用氣、余熱、熱能需求等用能數(shù)據(jù)。通過標準化接口,獲取工藝路線、生產(chǎn)計劃、制造流程等生產(chǎn)數(shù)據(jù)。集:利用數(shù)字化工具,開展數(shù)據(jù)清洗、標注、整合、存儲等治理,推進多源數(shù)據(jù)融合,形成標準化數(shù)據(jù)集,打造能源知識庫。用:建設數(shù)字化能碳管理中心,應用能耗綜合建模仿真、能源平衡分析等技術(shù),搭建能源管控和智能調(diào)度模型,開展生產(chǎn)能耗監(jiān)測、節(jié)能潛力分析,實現(xiàn)能源在線監(jiān)測和優(yōu)化調(diào)度。
 
  15.碳資源全生命周期管理(難度★★★,價值★★★★)
 
  預期效果:構(gòu)建“管碳-算碳-降碳”一體化碳管理體系,推動碳排放準確核算、實時監(jiān)測,降低單位產(chǎn)值碳排放量。采:通過傳感器、儀器儀表,獲取煤炭、石油、燃氣、電力等能源數(shù)據(jù)。通過標準化接口,獲取原料碳含量、碳配額與交易、碳資產(chǎn)注冊等數(shù)據(jù)。集:利用數(shù)字化工具,對碳排放全周期數(shù)據(jù)進行清洗、標注、整合、存儲等治理,推進多源數(shù)據(jù)融合,形成標準化碳排放數(shù)據(jù)集。用:建設數(shù)字化能碳管理中心,應用碳排放精細化檢測、碳排放指標自動核算、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標識解析等技術(shù),開展碳排放數(shù)據(jù)盤查、碳足跡追蹤,推動全生命周期碳排放追蹤、核算和交易。
 
  16.精準營銷管理(難度★★,價值★★★★)
 
  預期效果:根據(jù)需求變化及時調(diào)整營銷策略,優(yōu)化銷售流程和渠道,打造滿足客戶需求的產(chǎn)品與服務,提高銷售效率。采:通過在線調(diào)查,獲取客戶消費習慣、消費能力、行為偏好等需求數(shù)據(jù)。通過標準化接口,獲取訂貨、銷售、庫存、生產(chǎn)、服務等系統(tǒng)數(shù)據(jù)。集:利用數(shù)字化工具,對營銷相關(guān)數(shù)據(jù)進行清洗、標注、整合、存儲等治理,推進多源數(shù)據(jù)融合,形成標準化的營銷數(shù)據(jù)集。用:應用深度學習、市場需求預測等技術(shù),建立銷售管理智能體,開展客戶畫像分析,基于客戶需求變化優(yōu)化營銷策略,推動供需精準匹配。
 
  17.倉儲智能管理(難度★★,價值★★★)
 
  預期效果:推動倉儲管理智能化,實現(xiàn)貨物庫存狀態(tài)的可視化監(jiān)控和精細化追溯,提高倉儲效率。采:通過傳感器、RFID標簽,獲取庫存物資的品種、數(shù)量、入庫時間等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。通過傳感器、視頻監(jiān)控,實時監(jiān)控貨物位置、溫濕度等動態(tài)數(shù)據(jù)。集:利用數(shù)字化工具,對倉儲管理相關(guān)數(shù)據(jù)進行清洗、標注、整合、存儲等治理,形成標準化的倉儲數(shù)據(jù)集。用:應用5G網(wǎng)絡、具身智能、多形態(tài)混存揀選等技術(shù),搭建倉儲管理智能體,實現(xiàn)物資入庫、上下貨架、發(fā)貨等智能化管理,優(yōu)化庫存布局、補貨邏輯、揀選路徑。
 
  18.物流智能配送(難度★★,價值★★★)
 
  預期效果:實現(xiàn)物流配送過程實時監(jiān)控、調(diào)度,準確反饋配送進度,合理調(diào)配運輸、倉儲等資源,提高配送準時率。采:通過傳感器、GPS定位器等設備,采集物流配送過程中的貨物信息、配送路徑、人員操作等實時數(shù)據(jù)。通過標準化接口,獲取運輸歷史、交通路況等日志數(shù)據(jù)。集:利用數(shù)字化工具,對采集的數(shù)據(jù)進行清洗、標注、加工、整合、存儲等治理,形成標準化的物流配送數(shù)據(jù)集。用:應用5G網(wǎng)絡、實時定位導航、多模態(tài)感知、智能駕駛等技術(shù),建設智能物流管理系統(tǒng),實現(xiàn)物流全程跟蹤、異常預警和高效處理。
 
  四、客戶服務
 
  19.智能客戶服務(難度★★,價值★★★★)
 
  預期效果:構(gòu)建智能客戶服務體系,快速準確理解客戶意圖,精準匹配客戶需求,提升客戶服務質(zhì)量。采:通過在線調(diào)查,獲取客戶信息、市場需求、趨勢變化等市場數(shù)據(jù)。通過客戶服務平臺,獲取客戶使用反饋、歷史服務等服務數(shù)據(jù)。集:利用數(shù)字化工具,對數(shù)據(jù)進行清洗、標注、整合等治理,形成標準化數(shù)據(jù)集。推動知識關(guān)聯(lián)、抽取、管理與檢索,打造客戶服務知識庫。用:應用多模態(tài)交互、自然語言處理、多媒體應用等技術(shù),建立客戶服務大模型和智能管理系統(tǒng),優(yōu)化智能客戶服務流程,實現(xiàn)主動式客戶服務響應。
 
  20.智能遠程運維服務(難度★★,價值★★★★)
 
  預期效果:構(gòu)建遠程運維服務平臺,實時查看產(chǎn)品/設備運行狀況,合理調(diào)配服務資源,實現(xiàn)維護效率提升與用戶體驗優(yōu)化。采:通過部署傳感器、邊緣計算網(wǎng)關(guān),采集產(chǎn)品/設備的運行狀態(tài)、健康狀態(tài)、運行軌跡等監(jiān)測數(shù)據(jù),利用數(shù)據(jù)安全技術(shù),通過5G網(wǎng)絡等無線/有線網(wǎng)絡將采集數(shù)據(jù)實時傳輸至云平臺。通過標準化接口、人工智能手段,獲取行業(yè)知識、老師傅經(jīng)驗等知識經(jīng)驗數(shù)據(jù),構(gòu)建故障診斷知識庫。集:通過數(shù)據(jù)清洗、加工、整合,形成標準化數(shù)據(jù)集。結(jié)合行業(yè)領(lǐng)域知識,構(gòu)建產(chǎn)品/設備故障與維護知識庫。用:應用自然語言處理、知識圖譜、虛擬現(xiàn)實、遠程指導等技術(shù),通過端云協(xié)同、虛擬環(huán)境使客戶獲得設備調(diào)試、故障排除、維修保養(yǎng)等遠程操作指導。
 
  五、產(chǎn)業(yè)協(xié)同
 
  21.網(wǎng)絡化協(xié)同制造(難度★★★,價值★★★★)
 
  預期效果:統(tǒng)籌開展多生產(chǎn)任務協(xié)作,實現(xiàn)制造資源、生產(chǎn)能力、市場需求的高效對接和協(xié)同共享。采:通過標準化接口,采集企業(yè)訂單需求、設備運行、物料配送、進度管理等生產(chǎn)數(shù)據(jù)。依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺和標識解析體系,獲取產(chǎn)業(yè)鏈上下游和合作伙伴設備、工具、物料、人力等數(shù)據(jù)。集:將數(shù)據(jù)統(tǒng)一集成至云平臺,實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享與安全可信流通。利用數(shù)字化工具,開展數(shù)據(jù)清洗、標注、整合等治理,形成標準化數(shù)據(jù)集。用:基于智能算法、數(shù)據(jù)分析技術(shù),推動產(chǎn)業(yè)鏈上下游制造資源配置優(yōu)化與生產(chǎn)任務共享,實現(xiàn)訂單智能分配、制造能力共享、集采集銷等業(yè)務高效協(xié)同。
 
  22.產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈高效協(xié)同(難度★★★,價值★★★★★)
 
  預期效果:推動產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈高效協(xié)同與合作,精準預測需求,提升資源利用效率,提高全鏈條整體響應速度和協(xié)同效率。采:通過標準化接口,獲取企業(yè)研發(fā)、采購、生產(chǎn)、庫存等內(nèi)部數(shù)據(jù)。通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺和標識解析體系、行業(yè)可信數(shù)據(jù)空間,獲取產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈上下游采購、庫存、銷售等數(shù)據(jù)。集:將數(shù)據(jù)統(tǒng)一集成至云平臺或數(shù)據(jù)湖,實現(xiàn)數(shù)據(jù)匯聚共享和安全可信流通。利用數(shù)字化工具,開展數(shù)據(jù)清洗、標注、整合等治理,構(gòu)建標準化產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)集。用:應用集成建模、多目標尋優(yōu)等技術(shù),建設產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈管理系統(tǒng),優(yōu)化研發(fā)、采購、生產(chǎn)、配送計劃,實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈可視化管理和協(xié)同運作。
 
  23.產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈風險管控(難度★★★,價值★★★★)
 
  預期效果:實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈風險在線監(jiān)控、精準識別、提前預警,降低斷鏈風險,提升產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈韌性和安全水平。采:通過標準化接口,獲取企業(yè)原材料采購、生產(chǎn)計劃、銷售訂單、庫存?zhèn)湄浀葍?nèi)部數(shù)據(jù)。通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺和標識解析體系、行業(yè)可信數(shù)據(jù)空間,獲取產(chǎn)業(yè)鏈上下游原材料庫存、生產(chǎn)、物流等數(shù)據(jù),推動數(shù)據(jù)安全可信流通。集:構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉或數(shù)據(jù)湖,匯聚歷史與實時更新數(shù)據(jù)。利用數(shù)字化工具,開展數(shù)據(jù)清洗、標注、整合等治理,形成標準化數(shù)據(jù)集。用:應用多源信息感知、風險評估預測等技術(shù),搭建產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈風險監(jiān)測與預警平臺,開展關(guān)鍵指標、風險事件實時監(jiān)測,量化風險等級,實現(xiàn)風險預警與應對。
 
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