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省工信厅关于对《山东省推进工业大数据发展的实施方案(2020-2022年)》 公开征求意见的通知

日期: 2020-09-16
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来源: 山东省物联网协会
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发布日期: 2020-09-16

为贯彻落实《工业和信息化部关于工业大数据发展的指导意见》(工信部信发〔2020〕67号)精神,激发工业数据资源要素潜力,加快推进我省工业大数据发展,省工业和信息化厅组织起草了《山东省推进工业大数据发展的实施方案(2020-2022年)(征求意见稿)》。现面向社会公开征求意见,如有意见或建议,请于9月21日前反馈至省工信厅数据产业推进处。

联 系 人:陈倩倩 王俊人

联系电话:0531-86198606

电子邮箱:cytjc@shandong.cn

附件:《山东省推进工业大数据发展的实施方案(2020-2022年)》(公开征求意见稿).docx


山东省工业和信息化厅

2020年9月16日


山东省推进工业大数据发展的实施方案(2020-2022年)

(公开征求意见稿)


工业大数据是工业领域产品和服务全生命周期数据的总称。为贯彻国家大数据战略,落实《工业和信息化部关于工业大数据发展的指导意见》(工信部信发〔2020〕67号)精神,促进工业数字化转型,结合我省工作实际,制定本实施方案。

一、总体要求

(一)指导思想

以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,深入贯彻落实党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神以及省委、省政府决策部署,坚持企业主体、多方协同、需求牵引、示范带动,加快数字基础设施建设、促进工业数据采集汇聚、推动数据流通交易、深化数据融合应用、提升数据治理能力、强化数据安全防护、完善产业生态体系,以数据驱动加速工业升级,助力山东新旧动能转换和经济高质量发展。

(二)发展目标

到2022年年底,全省工业数据采集汇聚、共享开放、流通交易机制初步建立,融合创新应用水平大幅提升,通过打造“一个平台(即工业大数据平台,包括数据共享平台、数据开放平台、数据交易平台、公共服务平台等)一个库(即工业基础大数据库,包括工业主题库和行业专题库等)、一批应用(即工业大数据应用)一片云(即工业大数据中心)”,基本形成资源富集、应用繁荣、治理有序、产业进步的工业大数据生态体系。

二、重点任务

(一)加快数字基础设施建设

1.完善网络基础设施。加快企业内网升级改造,推动工业无源光网络、工业以太网、工业无线网等新型工业网络部署以及各类工业通信协议兼容统一。鼓励工业企业建设可管、可控、可信、可溯的工业生产网络。实施“5G+工业互联网”工程,优先在数字经济园区、智慧化工园区、现代产业集聚区建设低时延、高可靠、广覆盖的网络基础设施。积极争取标识解析体系国家节点在山东落地,推广标识解析应用,到2022年年底,全省建设10个左右国家二级服务节点。

2.建设省工业大数据中心。积极承担国家工业大数据中心省级分中心建设任务,依托省数据枢纽工程,选择济南、青岛等地建设省大数据中心区域节点,支持能源、机械、化工等领域建设行业节点,推动省工业大数据中心与国家工业大数据中心对接,实现数据由省级节点向国家中心节点归集,加快工业数据“聚、通、用”。

(二)促进工业数据采集汇聚

1.推动工业数据全面采集。支持离散型和流程性制造业对高耗能、高风险、通用性强、优化价值高的工业设备实施数字化改造,升级各类信息系统,收集工厂外产品工作状态、通信状态等信息,推动研发、生产、经营、运维等全流程的数据采集。引导重点装备企业研制工业数控系统,推动关键设备开放数据接口,为工业数据全面采集提供支撑。到2022年年底,面向化工装置、高能耗设备、通用动力设备、新能源设备和智能化设备等应用场景选择不少于1000家企业,实施“工业数据采集专项行动”。

2.加速工业数据高质量汇聚。整合市场监管、生态环境、税务、能源等部门涉及工业企业相关数据,启动工业主题库建设,建立资源目录体系,完善主题库数据管理及服务机制。鼓励优势企业结合个性化定制、网络化协同、智能化生产、服务化延伸、数字化管理等应用场景汇聚产业链、供应链数据,打造一批行业专题库。建立健全“一数一源”的动态归集机制,持续完善工业主题库和行业专题库,全面提升多级联动的工业基础大数据库数据质量。到2022年年底,高质量工业数据集实现泽(Z)级突破。

(三)推动数据流通交易

1.促进工业数据共享开放。鼓励企业搭建数据共享平台,推进内部信息系统和数据资源整合。支持重点行业大型企业积极发挥龙头作用,建设数据开放平台和工业数据空间,引导上下游企业开放数据,推动产业链、供应链向产业网络、供应网络演进。依托山东公共数据开放网,加快公共数据开放流动,提高数据价值创造水平。

2.激发工业数据市场活力。依托省数据交易中心,建设全省统一的工业大数据交易平台,制定数据交易管理办法,探索推行数据(产品)登记制度,引导数据(产品)先登记再流通。率先在能源、化工、建材、医药等领域国有企业开展数据交易试点,引导省内工业数据交易从线下、独立交易转向线上、平台化交易。开展数据资产价值评估和价值挖掘,建立完善评估工作机制,推动形成数据资产目录和资产地图。

(四)深化数据融合应用

1.加快数据驱动的全流程应用。鼓励汽车、电力、生物医药、化工等优势行业龙头企业加快构建数据驱动的全流程应用。构建集云端资源库、先进数字化工具、虚拟仿真环境等于一体的协同研发体系,实现基于用户数据分析的产品创新和协作研发。打通人、机、料、法、环等全过程数据链,提升基于大数据分析的生产线智能控制、生产现场优化等能力,加速企业生产制造向自决策、自适应转变。推动企业设计研发、生产制造与经营管理等系统数据的全流程综合集成,提升经营管理数据应用水平。

2.培育数据驱动的制造新模式。在工程机械、电工电器、纺织服装等行业培育数据驱动的新模式、新业态。支持企业利用大数据技术开展用户精准画像,促进用户数据与制造全流程数据的贯通集成,实现面向用户需求的柔性化、定制化生产。引导企业开放数据资源和工具,扩大跨产业链、跨平台数据流通和协作范围,发展协同设计、网络化制造、敏捷供应链、共享制造等新模式,促进产业链上下游协同。推动企业制造数据开放、协同与共享,强化数据复用创新,大力发展服务型制造,拓展产品全生命周期服务、制造能力交易、远程运维、融资租赁等新型服务。

(五)提升数据治理能力

1.加强工业数据分类分级管理。落实国家《工业数据分类分级指南(试行)》要求,强化工业企业主体责任,推动企业构建涵盖研发、生产、运维、管理、外部等五类数据域和高中低三级风险的分类分级管理体系。加强宣贯培训,遴选一批工业数据管理能力较强的先行企业,立足行业特征细化数据分类目录和分级量化指标,实现数据科学管理。依托省数据交易中心,面向能源、化工等重点行业,选择一批重点园区、行业平台和龙头企业开展数据资源目录梳理,逐步构建标准统一、规范完整的工业大数据资源目录体系。

2.开展数据管理能力评估贯标。推广《数据管理能力成熟度评估模型》(GB/T 36073-2018,简称DCMM),支持省内咨询机构主动与DCMM标准研制单位、评估服务机构对接,打造高素质数据管理人才队伍,面向省内重点行业龙头企业开展DCMM贯标服务。鼓励各地加强政策引导和资金支持,积极开展贯标、培训、评估等工作。到2022年年底,力争100家企业达到3级(稳健级)以上标准要求。

(六)强化数据安全防护

1.构建工业数据安全管理体系。明确企业安全主体责任和各级政府监督管理责任,建立网信、通管、工信等部门间高效联动机制,构建工业数据安全责任体系。利用省工业互联网安全态势感知平台,加强态势感知、测试评估、预警处置等工业数据安全能力建设,全面保障数据安全。到2022年年底,全省打造一批工业大数据安全标杆企业。

2.加强工业数据安全产品研发。推动省内重点高校、科研机构和骨干企业联合开展加密传输、访问控制、数据脱敏等安全技术攻关,提升防篡改、防窃取、防泄漏能力。发挥我省密码体系健全和安全可信芯片技术领先等优势,建立自主可控、安全可信的数据安全技术体系,增强数据安全服务能力,形成良好安全产业生态。到2022年年底,打造一批具有全国影响力的优秀产品与解决方案。

(七)完善产业生态体系

1.推动工业知识模型化沉淀。组织编制工业知识图谱,支持建设基础共性、行业通用机理模型资源库和工具集,搭建工业大数据公共服务平台,提升工业知识供给能力。加快推动工业知识、技术、经验的软件化,培育发展一批面向不同场景的工业APP和微服务。鼓励社会力量建设开放共享的工业APP和微服务资源池,动态完善供应商推荐名录,推动工业APP和微服务广泛应用。到2022年年底,通过工业大数据公共服务平台提供的工业APP和微服务下载量不少于2万个。

2.构建工业大数据创新生态。采取竞争立项、定向委托、组阁揭榜等方式,集中突破数据汇聚、建模分析、应用开发、资源调度和监测管理等一批关键核心技术。支持产学研合作建设工业大数据创新载体,围绕重大共性需求和行业痛点开展协同创新,加快技术成果转化。到2022年年底,培育一批工业大数据重点实验室、技术创新中心、创新服务平台、院士工作站与博士后工作站。

3.打造工业数据产品和服务体系。推动工业数据采集、存储、加工、分析和服务等环节相关产品开发,构建工业大数据基础性、通用性产品体系。培育一批数据资源提供商和数据服务龙头企业,发展一批聚焦数据标准制定、测试评估、研究咨询等领域的第三方服务机构。进一步优化工业大数据区域布局,形成优势突出、辐射带动性强的产业集聚区(园区)。从2020年开始,定期开展“三优两重”评选活动,形成一批工业大数据优秀产品、优秀解决方案、优秀应用案例、重点大数据企业和重点大数据资源(信息库)。

三、保障措施

(一)健全工作推进机制。各级工业和信息化主管部门会同网信、科技、财政、国资、大数据、通管等部门,建立推进工业大数据发展联席会议制度,制定完善促进政策和配套措施,统筹推进各地工业大数据发展。设立山东省工业大数据专家咨询委员会,组织重大问题研究,提供政策建议、项目咨询等智力支持。依托社会第三方力量,对地方和企业开展工业大数据应用水平评估。支持建设省级工业大数据平台公司,发挥平台优势赋能我省工业大数据发展。

(二)加大政策支持力度。鼓励各级财政统筹专项资金,采用奖补、基金、股权、贴息等创新扶持方式,积极支持优秀工业大数据企业发展。鼓励政策性银行等金融机构创新产品和服务,扶持工业大数据创新创业。充分发挥新旧动能转换基金作用,设立专项发展基金,引导社会资本投向工业大数据产业。通过实施各类人才工程加快集聚培育一批领军人才,大力推进高层次人才队伍建设。鼓励高校开设工业大数据相关学科,支持企业建设工业大数据人才实训基地。建立和推广总信息师/总数据师制度,统一组织推进企业数字化转型。定期开展工业大数据领军人物、数据工匠等人才评选。

(三)推动标准体系研制。成立山东省工业大数据标准化工作组,密切联系全国信息技术标准化技术委员会大数据标准工作组,加强工业大数据标准体系建设,重点围绕数据采集汇聚、数据共享开放、数据分类分级、数据交易、数据治理等方面,开展团体标准、地方标准、行业标准和国家标准的编制工作,积极对接国际标准化组织,争取承担或参与国际标准制定。面向重点工业企业开展标准宣贯、试点示范和试验验证等工作,推动标准落地实施。

(四)开展数据试点示范。选取重点行业开展数据融合应用试点,分行业梳理工业大数据应用路径、方法模式,复制推广典型应用。发挥国资国企带头作用,深度开放工业场景,率先开展企业数字化转型、DCMM贯标试点示范。推广工业大数据解决方案及产品,提供政策辅导、项目对接、培训、咨询、创投、产融结合等服务。征集工业大数据应用场景,梳理遴选一批工业大数据应用试点标杆。

(五)促进行业交流合作。充分利用沿黄自贸试验区资源优势,围绕“一带一路”国际合作,依托上合组织地方经贸合作示范区,与相关国家、地区、国际组织和科研机构广泛合作,推进技术、标准、人才、企业、数据跨境流动等多领域合作。通过开展“一把手谈数字化转型”、“数据赋能实体经济齐鲁行活动”、工业大数据创业创新大赛等活动,推广相关技术、产品、标准和服务,促进行业间沟通合作和互利共赢。


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