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(yīng)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(shè)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(yīng)用參考指引》印發(fā)給你們，請引導(dǎo)企業(yè)以場景應(yīng)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(yīng)用參考指引為深入貫徹落實《中共中央國務(wù)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(shè)計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理、客戶服務(wù)、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(yù)期效果，為工業(yè)企業(yè)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)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。
 

　　1.數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品設(shè)計(難度★★，價值★★★★)
 

　　預(yù)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(shè)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(shè)計要求等設(shè)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(shè)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(shè)計知識庫。用：應(yīng)用多學(xué)科聯(lián)合仿真、物性表征與分析等技術(shù)，建設(shè)產(chǎn)品研發(fā)數(shù)字化體系，優(yōu)化研發(fā)業(yè)務(wù)流程，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的研發(fā)設(shè)計模式。
 

　　2.工藝數(shù)字化設(shè)計(難度★★，價值★★★)
 

　　預(yù)期效果：構(gòu)建數(shù)字化工藝設(shè)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(shè)計效率、質(zhì)量。采：通過標準化接口，采集產(chǎn)品設(shè)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(shè)計經(jīng)驗數(shù)據(jù)。集：對工藝設(shè)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(yīng)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(shè)計快速迭代優(yōu)化。
 

　　3.數(shù)字化協(xié)同研發(fā)(難度★★★，價值★★★)
 

　　預(yù)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(shè)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(shè)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(luò)、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(shè)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(yīng)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(yù)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(shè)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(shè)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(yù)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(shè)計與制造的差異。采：通過標準化接口，獲取產(chǎn)品設(shè)計、設(shè)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(wù)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(yīng)用動力學(xué)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。
 

　　6.設(shè)備智能監(jiān)測與維護(難度★★，價值★★★★)
 

　　預(yù)期效果：構(gòu)建設(shè)備運行監(jiān)測體系，實現(xiàn)預(yù)測性維護，提高設(shè)備運行的可靠性和穩(wěn)定性。采：通過傳感器，采集設(shè)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(shè)備維護維修經(jīng)驗數(shù)據(jù)。集：利用數(shù)字化工具，對設(shè)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(shè)備運維知識的抽取、存儲、管理、檢索等數(shù)據(jù)治理，打造設(shè)備運維知識庫。用：利用5G網(wǎng)絡(luò)、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(shè)備健康監(jiān)測系統(tǒng)，識別設(shè)備異常信號，制定設(shè)備維護保養(yǎng)計劃，實現(xiàn)設(shè)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(shè)(難度★★★★，價值★★★★)
 

　　預(yù)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(shè)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(wù)等業(yè)務(wù)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(shè)備、產(chǎn)線、車間等工廠各層級數(shù)據(jù)。用：應(yīng)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(shè)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(shè)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(yù)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(shè)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(shè)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(yīng)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(yù)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(wù)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(wù)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(yīng)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(shè)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(yù)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(shè)備，采集產(chǎn)品尺寸、外觀、性能、物理化學(xué)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(yīng)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(yù)測與改進(難度★★，價值★★★)
 

　　預(yù)期效果：構(gòu)建“事前預(yù)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(shè)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(xué)習(xí)等技術(shù)，基于數(shù)據(jù)監(jiān)測與分析，提前預(yù)測預(yù)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(yù)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(shè)備風(fēng)險等隱患，實現(xiàn)風(fēng)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(shè)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(yīng)用高危作業(yè)監(jiān)控、視頻智能分析等技術(shù)，建設(shè)生產(chǎn)安全智能監(jiān)測與應(yīng)急處置模型，實現(xiàn)生產(chǎn)過程安全態(tài)勢感知、風(fēng)險預(yù)警和應(yīng)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(yù)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(yīng)對市場變化。采：通過市場調(diào)研，獲取客戶消費習(xí)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(shè)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(yīng)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(wù)單元，實現(xiàn)規(guī)?；€性化、定制化生產(chǎn)。
 

　　14.能耗智能管理與調(diào)度(難度★★，價值★★★)
 

　　預(yù)期效果：開展能源負荷預(yù)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(yīng)、降低綜合能耗。采：通過傳感器、儀器儀表，獲取各類設(shè)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(shè)數(shù)字化能碳管理中心，應(yīng)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(yù)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(shè)數(shù)字化能碳管理中心，應(yīng)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(yù)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(wù)，提高銷售效率。采：通過在線調(diào)查，獲取客戶消費習(xí)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(wù)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(yīng)用深度學(xué)習(xí)、市場需求預(yù)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(yù)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(yīng)用5G網(wǎng)絡(luò)、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(yù)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(shè)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(yīng)用5G網(wǎng)絡(luò)、實時定位導(dǎo)航、多模態(tài)感知、智能駕駛等技術(shù)，建設(shè)智能物流管理系統(tǒng)，實現(xiàn)物流全程跟蹤、異常預(yù)警和高效處理。
 

　　19.智能客戶服務(wù)(難度★★，價值★★★★)
 

　　預(yù)期效果：構(gòu)建智能客戶服務(wù)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(wù)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(wù)平臺，獲取客戶使用反饋、歷史服務(wù)等服務(wù)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(wù)知識庫。用：應(yīng)用多模態(tài)交互、自然語言處理、多媒體應(yīng)用等技術(shù)，建立客戶服務(wù)大模型和智能管理系統(tǒng)，優(yōu)化智能客戶服務(wù)流程，實現(xiàn)主動式客戶服務(wù)響應(yīng)。
 

　　20.智能遠程運維服務(wù)(難度★★，價值★★★★)
 

　　預(yù)期效果：構(gòu)建遠程運維服務(wù)平臺，實時查看產(chǎn)品/設(shè)備運行狀況，合理調(diào)配服務(wù)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(shè)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(luò)等無線/有線網(wǎng)絡(luò)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(shè)備故障與維護知識庫。用：應(yīng)用自然語言處理、知識圖譜、虛擬現(xiàn)實、遠程指導(dǎo)等技術(shù)，通過端云協(xié)同、虛擬環(huán)境使客戶獲得設(shè)備調(diào)試、故障排除、維修保養(yǎng)等遠程操作指導(dǎo)。
 

　　21.網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造(難度★★★，價值★★★★)
 

　　預(yù)期效果：統(tǒng)籌開展多生產(chǎn)任務(wù)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(shè)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(shè)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(wù)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(wù)高效協(xié)同。
 

　　22.產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈高效協(xié)同(難度★★★，價值★★★★★)
 

　　預(yù)期效果：推動產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈高效協(xié)同與合作，精準預(yù)測需求，提升資源利用效率，提高全鏈條整體響應(yīng)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(yīng)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(yīng)用集成建模、多目標尋優(yōu)等技術(shù)，建設(shè)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)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(yīng)鏈可視化管理和協(xié)同運作。
 

　　23.產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈風(fēng)險管控(難度★★★，價值★★★★)
 

　　預(yù)期效果：實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈風(fēng)險在線監(jiān)控、精準識別、提前預(yù)警，降低斷鏈風(fēng)險，提升產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)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(yīng)用多源信息感知、風(fēng)險評估預(yù)測等技術(shù)，搭建產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈風(fēng)險監(jiān)測與預(yù)警平臺，開展關(guān)鍵指標、風(fēng)險事件實時監(jiān)測，量化風(fēng)險等級，實現(xiàn)風(fēng)險預(yù)警與應(yīng)對。
 

　　附件：場景對應(yīng)典型實踐案例