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《江苏省工业大数据发展实施意见》

苏工信数据〔2020〕661号
级别:江苏省级状态: 有效
分类:其他政策,江苏省级,其他
支持方式:其他
支持产业:高端装备制造
发文单位:江苏省工业和信息化厅

        为深入贯彻国家大数据、数字经济、工业互联网创新发展战略,推动互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术与制造业深度融合,促进工业经济向数据驱动型发展模式转变,根据工信部《工业大数据发展的指导意见》,制定本实施意见。

        一、总体思路及目标

        以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,牢固树立新发展理念,着力激发企业内生动力,持续提升工业数据采集、汇聚、治理、应用及安全管理能力;强化工业大数据产品及服务供给,推进工业大数据技术创新、企业培育、载体建设、生态打造,以数据驱动江苏制造业加速转型升级。  

        到2023年,全省工业大数据发展水平保持全国前列,培育10个省级工业大数据应用示范区,打造10个工业大数据典型应用场景,50家工业大数据产品和服务标杆企业,60个工业大数据应用示范项目。到2025年,初步形成资源富集、应用繁荣、产业进步、治理有序的工业大数据生态体系,工业大数据成为支撑工业高质量发展的关键要素和创新引擎。

        二、重点任务

        (一)加强工业数据采集汇聚

        1、推动工业数据全面采集。推动企业加快数字化改造,运用先进传感技术、数字仪器仪表、智能控制系统改造现有生产装备,提升工业现场数据采集能力。推动大型企业部署研发设计、生产管控、经营管理等工业软件,支持中小企业应用轻量级、低成本的服务,实现设计、传感、控制、管理、运营等多源数据的全面采集。支持企业打通研发设计、生产管控、经营管理系统数据,构建全流程数据链。鼓励行业龙头企业发挥引领作用,带动产业链上下游企业采用兼容统一的数据采集、编码、通信方案。到2023年,规上工业企业生产设备数字化率达到65%。

        2、推动工业数据传输交互。加快5G、窄带物联网建设及IPv6规模部署,建设“低时延、高可靠、广覆盖”的工业企业外网。支持企业对工业设备进行网络互联能力改造,利用工业无源光网络等新型企业内网技术,构建“内外协同、灵活高效、安全可靠”的企业内部网络。加快工业互联网标识解析二级节点建设,实现异主、异地、异构信息的智能关联,探索通过对工业数据标识,实现工业数据的按需查询和交互共享。到2023年,全省主要工业集聚区实现5G网络全覆盖,规上工业企业数字化生产设备联网率达到51%,建成工业互联网标识解析二级节点40个以上。    

        3、推动工业数据处理汇聚。组织开展边缘数据中心建设试点,提升工业现场大吞吐、低时延边缘数据汇聚处理能力。组织开展区域、行业工业大数据中心建设试点,推动行业数据汇聚,提供工业资源共享、解决方案推广、产融合作、供需对接等服务。充分发挥省工业企业资源集约利用平台作用,加强产业链、供应链数据汇聚,形成工业基础大数据库,支撑工业经济运行监测分析。

        (二)推动工业数据共享流通

        4、促进工业数据共享开放。鼓励行业龙头企业联合上下游企业、工业互联网平台企业,围绕数据共享流通,形成战略伙伴关系,面向供应链管控、协同研发等高价值数据共享应用场景,合作建设共享环境安全可信、共享过程全程可控、可多对多高效共享的工业数据空间。到2023年,力争建成1-2个工业数据空间。

        5、强化安全共享技术支撑。组织开展数据共享流通技术攻关,支持企业、研发机构应用区块链、多方安全计算等技术,探索研发工业大数据安全共享与开发平台,实现数据授权访问,以可用不可见、可用不可得等方式安全共享,构建工业数据可信流通环境。

        6、探索工业数据流通交易。鼓励行业龙头与上下游企业合作探索利益分成、直接购买等多种数据交易方式,通过对多方数据整合利用形成新的产品或服务。鼓励有条件的地区在工业数据资产价值评估模型、数据资产化目录体系、数据共享流通模式等方面先行先试,积极争取国家工业数据资产交易试点,探索培育工业数据交易市场。

        (三)深化工业数据融合应用

        7、培育工业大数据应用示范区。依据《江苏省工业大数据应用能力评估规范》,聚焦先进制造业集群,引导产业集聚度高、数字化基础好、升级改造意愿强、示范带动作用大的工业集聚区开展应用能力评估,推动园区在政策、资金、技术、人才等方面,汇聚区域、行业优势资源,构建有利于工业大数据发展的良好环境,全面提升工业大数据创新能力和应用水平。到2023年,培育10个江苏省工业大数据应用示范区。

        8、探索重点行业应用路径。构建江苏工业大数据产品服务资源池,从解决工业企业痛点入手,紧贴企业需求,分行业组织资源池企业与工业企业开展供需对接。推动工业与交通、环境、医疗等领域数据交汇应用,结合行业需求进行工业生产研发。围绕信息化基础较好的优势行业,挖掘工业大数据典型应用场景以及工业大数据+人工智能、区块链、AR/VR /MR、工业互联网标识等融合应用案例,编制《工业大数据行业应用指南》。到2023年,打造不少于10个工业大数据典型应用场景,培育不少于60个工业大数据应用示范项目。

        9、协同推进大中小企业应用。鼓励大企业利用工业互联网平台、大数据平台等,向中小企业共享生产要素、开放创新资源、提供人才支持,形成协同创新、相互促进的应用体系。支持大企业结合自身经验向中小企业分享数字化解决方案和工具包,降低中小企业数字化成本。加快推动大企业主导建设产业数字化发展生态,提高中小企业获取数据、应用数据的能力,推动中小企业数字化转型,形成一批可推广可复制的转型示范案例。

        10、培育工业新模式新业态。推动企业利用大数据、工业互联网等技术创新业态模式。支持企业探索基于“AI+大数据”的自主化设计和智能仿真,构建以数据模型驱动的新型创新能力。推动企业打通用户需求、研发设计、生产制造等环节数据,探索个性化定制与柔性生产模式。引导企业加强工业数据和工业知识集成应用,实现生产加工、运行管理等过程的最优化决策和自适应调整。支持龙头企业打通产业链上下游,建设开放、弹性、智能的供应链体系,实现产业链范围的动态优化与最佳决策。鼓励企业利用产品全生命周期数据,培育设备健康管理、产品远程运维等新服务模式。

        (四)完善工业数据治理体系

        11、推进工业数据分类分级。着力加强《工业数据分类分级指南(试行)》宣贯,引导企业以业务流程、信息系统为单位,做好数据梳理分类和分级差异化管理,逐步扩大工业数据分类分级试点覆盖面,构建以企业为主体的工业数据分类分级及数据安全保障管理体系,培育一批工业数据分类分级标杆企业。

        12、开展工业数据管理能力评估。以提升企业数据管理能力作为盘活数据资源、提升数据质量、加快数据要素价值创造、培育数据要素市场的重要抓手,加强《数据管理能力成熟度评估模型》(DCMM)宣贯,大力提高各级工信主管部门、企业的数据管理意识,支持DCMM评估贯标试点及普及推广。推动具备条件的企业设置首席数据官(CDO),制定并实施企业数据管理战略,组织开展数据管理能力自评估、自诊断、自对标,持续提高数据管理能力。鼓励DCMM评估机构结合评估工作,梳理推广一批有效解决工业数据管理问题的产品和解决方案,支撑企业提高数据管理水平。到2023年,力争100家企业通过评估试点,数据管理能力达到3级(稳健级)标准。

        13、推动标准研制和应用。积极推动《信息技术 大数据 工业产品核心元数据》(GB/T 38555-2020)等国家标准应用推广。依托江苏省软件和信息技术标准化技术委员会大数据工作组,重点突破引领产业发展的基础性、共性工业大数据标准,鼓励工业企业、信息技术服务企业积极参与工业大数据标准制定,到2023年,牵头或参与制定团体及以上工业大数据标准5项左右。

        (五)培育工业大数据产业生态

        14、突破工业大数据关键技术。编制“江苏工业大数据技术能力图谱”,梳理优势领域,围绕工业多样性数据采集、工业大数据平台边云协同、多模态数据管理、强关联数据集成、数据建模分析、数据安全等共性技术及行业应用关键技术,组织开展技术攻关。

        15、构建工业大数据创新载体。聚焦工业大数据关键共性技术开展协同创新,支持重点企业、高校、科研院所采用实体化运营方式,创建省级制造业创新中心。围绕培育工业大数据“新技术、新产品、新模式、新标准、新应用”,推动政产学研用合作建设开放协同的创新平台,培育江苏省“数动未来”融合创新中心,到2023年,在工业大数据方向培育5个以上江苏省“数动未来”融合创新中心。

        16、打造工业大数据产品和服务体系。推动工业大数据采集、整理、分析、应用等环节产品研发,重点打造算法为核心、软硬一体的落地性强、易用性好的工业大数据产品。聚焦工业数据汇聚共享,培育一批专业采集、清洗、标注、交易工业大数据的数据资源提供商,形成一批高质量行业数据库,不少于1000组行业数据集。聚焦生产流程优化、设备预测性维护、质量分析、智能排产、精准营销等大数据应用场景,培育一批优秀的数据应用提供商以及总集成、总承包服务商,形成一批工业知识图谱、工业算法库、工业模型库。聚焦工业大数据标准制定、测试评估、研究咨询,培育一批第三方服务机构。到2023年,培育工业大数据产品和服务标杆企业50家。

        17、促进工业大数据领域合作交流。加强大数据企业和工业企业交流合作,分行业开展对接活动,发挥行业组织作用,促进跨行业交流,凝聚发展共识。鼓励平台企业、数据应用提供商、整体解决方案提供商、咨询机构加强合作,共同开拓市场,为客户提供一站式服务。依托“i创杯”互联网创新创业大赛、江苏大数据开发与应用大赛等赛事平台,鼓励工业企业将痛点转化为赛题,举办工业大数据专题赛和专场路演,加强参赛企业团队、工业企业、融资机构多方合作。

        三、保障措施

        (一)完善工作机制

        各级工业和信息化主管部门要建立本地区工业大数据推进工作机制,将工业大数据与工业互联网、5G、物联网等技术,及电子、装备、消费品、原材料等产行业发展协同推进。加强省市联动,鼓励各地结合本地优势产业,因地制宜加强政策创新,加快推进工业大数据技术创新和融合应用。

        (二)加大政策支持

        发挥各级财政资金引导作用,要加大各有关专项资金对工业大数据技术攻关、企业培育、数据管理、应用示范、标准研制、载体建设的支持力度。鼓励各地、各园区对入园落户的工业大数据企业发展提供支持,配套政策措施。

        (三)加快人才培养

        加强对省内工业大数据领军企业主要负责人、技术负责人能力培训。支持高校院所、产业联盟、骨干企业深化合作,创新人才培养模式,共同培养既具备大数据思维又熟悉工业的复合型、实用型工业大数据人才。

        (四)强化安全保障

        明确企业安全主体责任和政府监督管理责任,推动企业加大安全投入,完善工业信息安全管理制度,建立企业工业信息安全风险防控体系。加快安全骨干企业培育,推动数据安全产品研发,增强数据安全服务能力,全面保障数据安全。

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