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2020/5/14 15:31

工信部:加快工業大數據產業發展

C114通信網  顏翊

C114訊 5月14日消息(顏翊)昨日,工信部發布了關于工業大數據發展的指導意見。

工信部要求,要按照高質量發展要求,促進工業數據匯聚共享、深化數據融合創新、提升數據治理能力、加強數據安全管理,著力打造資源富集、應用繁榮、產業進步、治理有序的工業大數據生態體系。

工信部將統籌建設國家工業大數據平臺。建設國家工業互聯網大數據中心,匯聚工業數據,支撐產業監測分析,賦能企業創新發展,提升行業安全運行水平;支持優勢產業上下游企業開放數據,加強合作,共建安全可信的工業數據空間,建立互利共贏的共享機制。引導和規范公共數據資源開放流動,鼓勵相關單位通過共享、交換、交易等方式,提高數據資源價值創造的水平。

以下為指導意見全文:

工業和信息化部關于工業大數據發展的指導意見

工信部信發〔2020〕67號

各省、自治區、直轄市及計劃單列市、新疆生產建設兵團工業和信息化主管部門(大數據產業主管部門):

工業大數據是工業領域產品和服務全生命周期數據的總稱,包括工業企業在研發設計、生產制造、經營管理、運維服務等環節中生成和使用的數據,以及工業互聯網平臺中的數據等。為貫徹落實國家大數據發展戰略,促進工業數字化轉型,激發工業數據資源要素潛力,加快工業大數據產業發展,現提出如下意見。

一、總體要求

堅持以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導,深入貫徹黨的十九大和十九屆二中、三中、四中全會精神,牢固樹立新發展理念,按照高質量發展要求,促進工業數據匯聚共享、深化數據融合創新、提升數據治理能力、加強數據安全管理,著力打造資源富集、應用繁榮、產業進步、治理有序的工業大數據生態體系。

二、加快數據匯聚

(一)推動工業數據全面采集。支持工業企業實施設備數字化改造,升級各類信息系統,推動研發、生產、經營、運維等全流程的數據采集。支持重點企業研制工業數控系統,引導工業設備企業開放數據接口,實現數據全面采集。

(二)加快工業設備互聯互通。持續推進工業互聯網建設,實現工業設備的全連接。加快推動工業通信協議兼容統一,打破技術壁壘,形成完整貫通的數據鏈。

(三)推動工業數據高質量匯聚。組織開展工業數據資源調查,引導企業加強數據資源管理,實現數據的可視、可管、可用、可信。整合重點領域統計數據和監測數據,在原材料、裝備、消費品、電子信息等行業建設國家級數據庫。支持企業建設數據匯聚平臺,實現多源異構數據的融合和匯聚。

(四)統籌建設國家工業大數據平臺。建設國家工業互聯網大數據中心,匯聚工業數據,支撐產業監測分析,賦能企業創新發展,提升行業安全運行水平。建立多級聯動的國家工業基礎大數據庫,研制產業鏈圖譜和供應鏈地圖,服務制造業高質量發展。

三、推動數據共享

(五)推動工業數據開放共享。支持優勢產業上下游企業開放數據,加強合作,共建安全可信的工業數據空間,建立互利共贏的共享機制。引導和規范公共數據資源開放流動,鼓勵相關單位通過共享、交換、交易等方式,提高數據資源價值創造的水平。

(六)激發工業數據市場活力。支持開展數據流動關鍵技術攻關,建設可信的工業數據流通環境。構建工業大數據資產價值評估體系,研究制定公平、開放、透明的數據交易規則,加強市場監管和行業自律,開展數據資產交易試點,培育工業數據市場。

四、深化數據應用

(七)推動工業數據深度應用。加快數據全過程應用,發展數據驅動的制造新模式新業態,引導企業用好各業務環節的數據。

(八)開展工業數據應用示范。組織開展工業大數據應用試點示范,總結推廣工業大數據應用方法,制定工業大數據應用水平評估標準,加強對地方和企業應用現狀的評估。

(九)提升數據平臺支撐作用。發揮工業互聯網平臺優勢,提升平臺的數據處理能力。面向中小企業開放數據服務資源,提升企業數據應用能力。加快推動工業知識、技術、經驗的軟件化,培育發展一批面向不同場景的工業APP。

(十)打造工業數據應用生態。面向重點行業培育一批工業大數據解決方案供應商。鼓勵通過開展工業大數據競賽,助力行業創新應用。加大宣傳推廣力度,開展線上線下數據應用培訓活動。

五、完善數據治理

(十一)開展數據管理能力評估貫標。推廣《數據管理能力成熟度評估模型》(GB/T 36073-2018,簡稱DCMM)國家標準,構建工業大數據管理能力評估體系,引導企業提升數據管理能力。鼓勵各級政府在實施貫標、人員培訓、效果評估等方面加強政策引導和資金支持。

(十二)推動標準研制和應用。加強工業大數據標準體系建設,加快數據質量、數據治理和數據安全等關鍵標準研制,選擇條件成熟的行業和地區開展試驗驗證和試點推廣。

(十三)加強工業數據分類分級管理。落實《工業數據分類分級指南(試行)》,實現數據科學管理,推動構建以企業為主體的工業數據分類分級管理體系。

六、強化數據安全

(十四)構建工業數據安全管理體系。明確企業安全主體責任和各級政府監督管理責任,構建工業數據安全責任體系。加強態勢感知、測試評估、預警處置等工業大數據安全能力建設,實現閉環管理,全面保障數據安全。

(十五)加強工業數據安全產品研發。開展加密傳輸、訪問控制、數據脫敏等安全技術攻關,提升防篡改、防竊取、防泄漏能力。加快培育安全骨干企業,增強數據安全服務,培育良好安全產業生態。

七、促進產業發展

(十六)突破工業數據關鍵共性技術。加快數據匯聚、建模分析、應用開發、資源調度和監測管理等共性技術的研發和應用,推動人工智能、區塊鏈和邊緣計算等前沿技術的部署和融合。

(十七)打造工業數據產品和服務體系。推動工業大數據采集、存儲、加工、分析和服務等環節相關產品開發,構建大數據基礎性、通用性產品體系。培育一批數據資源服務提供商和數據服務龍頭企業,發展一批聚焦數據標準制定、測試評估、研究咨詢等領域的第三方服務機構。

(十八)著力構建工業數據創新生態。支持產學研合作建設工業大數據創新平臺,圍繞重大共性需求和行業痛點開展協同創新,加快技術成果轉化,推動產業基礎高級化和產業鏈現代化。

八、加強組織保障

(十九)健全工作推進機制。省級工業和信息化主管部門(大數據產業主管部門)要建立工業大數據推進工作機制,統籌推進地方工業大數據發展。鼓勵各地因地制宜加強政策創新,開展重大問題研究,實施政策評估咨詢,助力工業大數據創新應用。

(二十)強化資金人才支持。發揮財政資金的引導作用,推動政策性銀行加大精準信貸扶持力度。鼓勵金融機構創新產品和服務,扶持工業大數據創新創業。完善人才培養體系,培育既具備大數據技術能力又熟悉行業需求的復合型人才。

(二十一)促進國際交流合作。圍繞政策、技術、標準、人才、企業等方面,推進工業大數據在更大范圍、更寬領域、更深層次開展合作交流,不斷提升國際化發展水平。

工業和信息化部

2020年4月28日

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寫得不太好

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