工业标识数据要素分析模型要求编制说明

工业标识数据要素分析模型要求（征求意见稿）编制说明2024年7月

目录一、工作简况 《工业互联网标识数据要素分析模型技术要求》团体标准征求意见稿编制说明一、工作简况任务来源本标准是由北京智能制造创新联盟下达的团体标准编制任务，计划编号2020-XXX-XXX，由北京智能制造创新联盟归口管理。主要工作过程本标准的编制过程主要包括以下几个阶段：（1）工作组成立北京智能制造创新联盟标准化委员会下发计划后，2023年8月，《工业互联网标识数据要素分析模型技术要求标准》起草小组成立。（2）广泛调研阶段2023年8月—2024年1月，编制组首先对国内外工业互联网标识数据要素分析相关的技术、架构、标准和规范进行了调研和分析。最大程度地基于当前国际、国家军用、行业标准，以及工程研究项目的研究成果，多次对北京、苏州等地的工业互联网标识数据要素分析相关企业进行调研，了解工业互联网标识数据要素分析在不同行业领域的实际应用情况。与此同时，通过查阅国内外有关文献和参加基于工业互联网标识解析体系的跨行业协同应用与数据要素服务平台项目技术相关论坛，研究工业互联网标识数据要素分析的相关技术及发展趋势；检索国内外工业互联网标识数据要素分析标准及其他相关应用实施规范标准，认真分析了《面向机器学习的电信数据规范数据模型》、《大数据分析系统功能要求》、《离散制造能效数据模型》等标准，对应用实施规范标准的制订方法进行了研究。（2）起草阶段在这些调研的基础上，通过对收集到的相关资料进行整理和归纳总结，分析工业互联网标识数据特点、分类、场景，起草小组确定了标准框架和基本内容，提出工业互联网标识数据要素分析要求，2024年2月形成《工业互联网标识数据要素分析模型技术要求》标准的初稿。（3）内部讨论阶段2024年2月—2024年4月，标准起草组召开了多次标准内容讨论会，对初稿进行了充分地讨论，整理各方会上及会下的意见，综合考虑作了修改，形成标准征求意见稿。（4）征求意见阶段于2024年4月1日-5月10日，在先学习相关单位中广泛征求了意见，包括制造商、经销商、集成商、用户以及科研院所共20多家单位，涵盖了信息化服务的用户、软件开发商和第三方咨询服务商，同时在标委会网站上公开向社会征求意见。5月期中下旬期间，对专家们提出的意见，工作组认真做了处理，并进行了修改，形成送审稿。（5）函审阶段20xx年x月xx日—x月x日，按照函审要求，向标委会xx位专家发出送审稿进行审阅，收取意见，起草人员按照函审意见对送审稿进行了修改，最终形成了本标准的报批稿。发出函审单总数：xx份赞成：共xx份赞成，有建议或意见：共x份不赞成，如采纳建议或意见改为赞成：共x份弃权：共x份不赞成：共x份未复函：共x份汇总函审投票情况如下：本分标委全体委员人数为xx人，收回函审单xx份，赞成票数为xx份，超过全体委员的四分之三，根据规定，本标准函审通过。函审同时，在“xxx”（网站）上发起电子投票，截止到20xx年xx月xx日，电子投票情况如下：本分标委全体委员人数为xx人，参与电子投票xx人，赞成票数为xx人，不赞成xx人，弃权xx人，赞成票数超过全体委员的四分之三，根据规定，本标准电子投票通过。综合函审投票和电子投票情况，本标准通过送审。主要起草单位中国信息通信研究院、苏州协同创新智能制造科技有限公司、江苏中天互联科技有限公司、浪潮工业互联网股份有限公司、四川长虹网络科技有限责任公司、清华大学、佛山市联科发信息科技有限公司、北京工商大学、深圳市标准技术研究院、深圳数据交易所有限公司。二、标准编制原则和主要内容编写规则本标准在制定过程中，严格按照GB/T1.1-2020《标准化工作导则第1部分：标准的结构和编写》的规定进行编写，保证标准的编写质量。标准的主要内容除了标准的规范性要素（范围、规范性引用文件、术语和定义等）外，本标准的正文部分主要内容包括生产数据要素分析模型、仓储数据要素分析模型、物流数据要素分析模型、销售数据要素分析模型、售后数据要素分析模型和数据要素资产入表价值链模型。其中：（1）生产数据要素分析模型要求具体包括生产现场、作业现场以及各相关现场的涉及的时间要素类、产量要素类、物料要素类和质量要素类数据分析的技术要求。（2）仓储数据要素分析模型要求包括入库数据要素类、出库数据要素类、库内数据要素类的分析技术要求和仓储数据管理策略要求。（3）物流数据要素分析模型要求包括基础数据要素类和业务数据要素类分析的技术要求。（4）销售数据要素分析模型要求包括基础数据要素类、区域数据要素类、产品数据要素类和渠道数据要素类分析的技术要求。（5）售后数据要素分析模型要求包括运营管理数据要素类、人员管理数据要素类、库存管理数据要素类、工单统计数据要素类、营收统计数据要素类和客户报表数据要素类分析的技术要求。（6）数据要素资产入表价值链模型要求包括资源化、资源产品化和产品资产化的技术要求。（7）数据要素资产价值评估方法要求包括基于数据资源分类分级的数据资产价值评估方法、基于数据产品生命周期的数字资产价值评估方法和基于数据资产行为的数据资产价值评估方法。三、主要试验（或验证）分析验证情况无四、预期达到的效益通过规定工业互联网标识数据要素分析建模的基本原则，并对工业互联网标识数据要素的类型和关联性进行了描述和说明便于产业链上下游企业从海量数据中提取有价值的信息，支持企业的决策和运营，为开展工业标识体系下企业数据要素的使用和交易提供参考标准，助力提升企业的市场竞争力、降低成本、提高效率并推动创新发展。五、与国内同类标准水平的对比情况无六、与有关的现行法律、法规和其他标准的关系本标准的主要技术内容符合现行有效国家标准和行业标准的相关规定，并与现行相关法律、法规、规章及相关标准协调一致。本标准编制《中华人民共和国标准化法》等相关法律、法规、规章和规定；与强制性国家标准GB/T1.1-2020《标准化工作导则第1部分:标准化文件的结构和起草规则》中关于标准化文件的结构和起草规则的规定保持一致，标准的规范性引用文件，所设定指标值与以上标准没有矛盾。当新的相应工业互联网标识数据要素分析模型技术要求国