工业和信息化部行业工业大数据发展方案

工业和信息化部行业工业大数据发展方案The"SchemefortheDevelopmentofIndustrialBigDataintheIndustryofInformationandTechnology"isacomprehensiveplanaimedatpromotingtheintegrationandapplicationofbigdataintheindustrialsector.Itoutlinesstrategiestoenhancedatacollection,analysis,andutilizationacrossvariousindustrialsectors,includingmanufacturing,energy,andtransportation.Theschemeisdesignedtofosterinnovationandcompetitivenessbyleveragingthevastamountofdatageneratedintheindustrialecosystem.Thisschemeisparticularlyrelevantintoday'sdigitalage,wheretheindustrialsectorisrapidlyevolvingtowardsIndustry4.0.Byimplementingtheproposedstrategies,industriescanoptimizetheiroperations,improvedecision-makingprocesses,anddrivesustainablegrowth.Theapplicationofbigdatainindustriessuchasmanufacturingcanleadtoincreasedefficiency,reducedcosts,andenhancedproductquality.Toeffectivelyimplementthescheme,industriesarerequiredtoestablishrobustdatamanagementsystems,investinadvancedanalyticstools,andfosteracultureofdata-drivendecision-making.Collaborationbetweengovernmentagencies,industryplayers,andresearchinstitutionsisalsoessentialinensuringthesuccessfuladoptionandadvancementofindustrialbigdataapplications.工业和信息化部行业工业大数据发展方案详细内容如下：第一章总体要求1.1指导思想当前，全球信息化发展日新月异，大数据作为新一代信息技术的核心要素，已成为推动产业转型升级、提升国家竞争力的重要力量。为贯彻落实国家大数据战略，加快我国工业大数据发展，依据《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》以及相关政策法规，特制定本方案。本方案以新时代中国特色社会主义思想为指导，坚持新发展理念，充分发挥大数据在工业和信息化领域的驱动作用，助力我国工业高质量发展。第二节基本原则1.1.1坚持市场主导与引导相结合。充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，激发企业创新活力，推动工业大数据产业发展。同时加强引导，完善政策体系，营造良好的发展环境。1.1.2坚持创新驱动与产业发展相结合。以科技创新为核心，推动工业大数据技术、产品和服务创新，促进产业结构优化升级。1.1.3坚持数据安全与开放共享相结合。强化数据安全意识，建立健全数据安全防护体系，保证数据安全。同时推动数据资源开放共享，提高数据利用效率。1.1.4坚持区域协同与差异化发展相结合。充分考虑区域发展差异，发挥各地区比较优势，推动区域间工业大数据协同发展。第三节发展目标1.1.5技术水平提升。到2025年，工业大数据技术创新能力显著提升，形成一批具有国际竞争力的核心关键技术。1.1.6产业发展壮大。到2025年，工业大数据相关产业规模达到一定水平，成为推动我国工业经济发展的新引擎。1.1.7应用场景拓展。到2025年，工业大数据应用场景不断拓展，覆盖工业生产、管理、服务等各环节，助力工业智能化转型。1.1.8政策体系完善。到2025年，形成完善的工业大数据政策体系，为工业大数据发展提供有力保障。1.1.9安全防护能力增强。到2025年，工业大数据安全防护能力显著提高，保证数据安全与合规。第二章发展现状与趋势第一节国内外工业大数据发展现状1.1.10国内工业大数据发展现状我国工业大数据发展取得了显著成果。政策层面，国家高度重视工业大数据发展，出台了一系列政策措施，为工业大数据发展提供了良好的政策环境。实践层面，我国工业大数据在多个领域取得了突破，具体表现在以下几个方面：（1）产业规模不断扩大：我国工业经济的快速发展，工业大数据产业规模逐年增长，已成为推动工业转型升级的重要力量。（2）技术创新不断涌现：在工业大数据领域，我国已拥有一批具有自主知识产权的核心技术，如大数据分析、云计算、物联网等。（3）应用场景日益丰富：工业大数据在智能制造、工业互联网、产品研发等环节的应用不断拓展，为工业发展提供了强大支撑。1.1.11国外工业大数据发展现状在国际上，工业大数据发展呈现出以下特点：（1）发达国家占据领先地位：美国、德国、日本等发达国家在工业大数据领域具有明显的竞争优势，其产业规模、技术水平、应用场景等方面均具有较高水平。（2）政策支持力度加大：国外发达国家纷纷出台政策，推动工业大数据发展，以提升制造业竞争力。（3）跨国企业发挥重要作用：跨国企业在工业大数据领域具有较强的实力，通过并购、合作等方式，不断拓展市场份额。第二节工业大数据发展趋势1.1.12技术层面（1）人工智能与工业大数据深度融合：人工智能技术的不断发展，工业大数据将更加智能化，为工业发展提供更高效、精准的决策支持。（2）5G技术助力工业大数据发展：5G技术的普及将为工业大数据传输、处理带来质的飞跃，推动工业互联网、智能制造等领域快速发展。（3）边缘计算成为重要趋势：边缘计算将大数据分析推向网络边缘，降低延迟、提高实时性，为工业现场提供更高效的数据处理能力。1.1.13应用层面（1）智能制造加速推进：工业大数据在智能制造领域的应用将进一步深化，提高生产效率、降低成本、提升产品质量。（2）工业互联网平台崛起：工业互联网平台作为工业大数据的核心载体，将助力企业实现资源整合、优化配置，提升产业竞争力。（3）产品研发创新不断：工业大数据在产品研发中的应用将推动企业实现个性化定制、缩短研发周期，提升产品竞争力。1.1.14政策层面（1）政策支持力度加大：未来，我国将继续加大对工业大数据发展的政策支持力度，为工业大数据发展提供有力保障。（2）国际合作不断深化：我国将积极参与国际工业大数据领域的交流与合作，推动全球工业大数据发展。（3）产业生态逐步完善：工业大数据产业链的不断完善，我国工业大数据产业将实现高质量发展。第三章产业链构建第一节产业链概述1.1.15产业链定义产业链是指在一定区域内，以核心企业为核心，通过上下游企业的紧密合作，实现资源整合、优势互补和产业协同发展的一种经济组织形式。产业链涵盖了原材料供应、生产加工、产品研发、销售服务等多个环节，是产业发展的基础和关键。1.1.16产业链特点（1）系统性：产业链是一个完整的系统，各个环节相互依存、相互制约，共同构成一个有机整体。（2）层次性：产业链中的企业按照功能和地位可分为上游、中游和下游，各层次企业之间形成紧密的协作关系。（3）动态性：市场需求、技术进步和产业政策的变化，产业链的构成和运行状态也会不断调整和优化。（4）竞争性：产业链中的企业之间存在竞争关系，通过竞争实现资源优化配置，推动产业链整体发展。第二节关键环节发展1.1.17原材料供应环节（1）提升原材料质量：加强原材料生产企业的技术改造和产品研发，提高原材料质量，降低成本。（2）优化原材料供应链：建立原材料供应链管理系统，实现原材料采购、库存、配送等环节的智能化、信息化。1.1.18生产加工环节（1）提高生产效率：通过引进先进设备、优化生产流程、提高员工技能等手段，提高生产效率。（2）加强质量管理：建立健全质量管理体系，提高产品质量，满足市场需求。1.1.19产品研发环节（1）加大研发投入：鼓励企业加大研发投入，提高研发能力。（2）加强产学研合作：推动企业、高校、科研院所之间的产学研合作，实现技术创新和产业升级。1.1.20销售服务环节（1）拓展销售渠道：创新销售模式，拓展线上线下销售渠道。（2）提升服务水平：加强售后服务体系建设，提高服务水平，提升客户满意度。第三节产业链协同发展1.1.21加强产业链内部协同（1）建立产业链协同机制：通过政策引导、市场调节等手段，促进产业链内部企业之间的协同发展。（2）优化产业链资源配置：实现产业链内部资源的优化配置，提高产业链整体竞争力。1.1.22推动产业链跨界融合（1）拓展产业链宽度：通过产业链延伸、跨界合作等手段，拓宽产业链领域。（2）促进产业链高度融合：推动产业链内部各环节的高度融合，实现产业链整体升级。1.1.23加强产业链政策支持（1）完善产业政策体系：制定有利于产业链发展的政策，为产业链协同发展提供政策支持。（2）加大财政投入：通过财政补贴、税收优惠等手段，加大对产业链关键环节的支持力度。第四章技术创新与应用第一节关键技术研发工业大数据在工业和信息化领域的广泛应用，关键技术的研发成为推动行业发展的核心动力。当前，我国应聚焦以下几个方面的技术研发：1.1.24数据采集与预处理技术。数据采集与预处理是工业大数据分析的基础，包括传感器技术、数据清洗与融合技术等。通过研发高效、可靠的数据采集与预处理技术，为后续数据分析与应用提供高质量的数据基础。1.1.25数据存储与管理技术。数据量的不断增长，数据存储与管理技术成为关键。研发分布式存储、云存储、边缘存储等技术，实现数据的高效存储与管理。1.1.26数据分析与挖掘技术。数据分析与挖掘技术是工业大数据应用的核心，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等技术。通过研发高效、智能的数据分析与挖掘算法，为企业提供有价值的信息。1.1.27数据安全技术。数据安全是工业大数据发展的保障。研发数据加密、身份认证、访问控制等技术，保证数据在存储、传输、处理等环节的安全性。第二节技术应用场景工业大数据技术的应用场景丰富多样，以下为几个典型场景：1.1.28智能生产。通过实时采集生产线数据，运用数据分析与挖掘技术，实现生产过程的优化，提高生产效率。1.1.29供应链管理。利用工业大数据技术，对供应链各环节进行实时监控与分析，优化库存管理，降低物流成本。1.1.30设备维护。通过预测性维护技术，实现设备故障的提前预警，降低设备停机时间，提高设备运行效率。1.1.31产品研发。运用工业大数据技术，分析消费者需求，指导产品研发，提高产品竞争力。1.1.32市场预测。通过分析市场数据，预测市场趋势，为企业决策提供有力支持。第三节产业创新平台建设产业创新平台是推动工业大数据技术与应用的重要载体。以下为产业创新平台建设的关键举措：1.1.33构建开放共享的数据资源平台。整合各类数据资源，为技术创新与应用提供数据支持。1.1.34搭建技术创新与应用服务平台。汇聚各类技术创新成果，为企业提供一站式服务。1.1.35加强产学研合作。推动企业、高校、科研院所之间的合作，共同推进工业大数据技术与应用。1.1.36培育创新型人才。加强人才培养，为工业大数据发展提供人才保障。1.1.37完善政策体系。制定相关政策，为工业大数据技术创新与应用提供政策支持。第五章政策法规与标准体系第一节政策法规制定1.1.38政策法规的必要性工业大数据在各领域的广泛应用，制定相应的政策法规显得尤为重要。政策法规的制定旨在明确工业大数据发展的方向、目标和任务，为行业内的企业和组织提供遵循的准则，保障工业大数据的安全、合规和可持续发展。1.1.39政策法规制定的原则（1）坚持以人民为中心，充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，更好地发挥作用。（2）坚持依法行政，保证政策法规的科学性、合理性和可操作性。（3）坚持改革创新，推动工业大数据政策法规体系不断完善。（4）坚持协同发展，加强与相关部门的政策衔接，形成合力。1.1.40政策法规制定的主要内容（1）制定工业大数据发展总体规划，明确发展目标、重点任务和政策措施。（2）制定工业大数据安全保护政策，加强对数据安全和个人隐私的保护。（3）制定工业大数据开放共享政策，促进数据资源的合理利用。（4）制定工业大数据创新发展政策，支持关键技术研发和产业化应用。（5）制定工业大数据人才培养政策，加强人才队伍建设。第二节标准体系构建1.1.41标准体系的重要性标准体系是工业大数据发展的基础性工作，对于推动行业规范发展、提高产品质量和安全性具有重要意义。构建科学、完整、实用的标准体系，有利于提升工业大数据应用水平，促进产业升级。1.1.42标准体系构建的原则（1）坚持以市场需求为导向，充分考虑行业特点和实际需求。（2）坚持与国际接轨，加强与国际标准组织的交流与合作。（3）坚持开放包容，鼓励企业、科研机构和行业协会参与标准制定。（4）坚持动态调整，及时修订和完善标准体系。1.1.43标准体系构建的主要内容（1）制定工业大数据基础性标准，包括数据格式、接口、编码等。（2）制定工业大数据关键技术标准，包括数据采集、存储、处理、分析等。（3）制定工业大数据应用标准，包括智能制造、工业互联网、大数据应用场景等。（4）制定工业大数据安全标准，包括数据安全、隐私保护、应急响应等。（5）制定工业大数据服务质量标准，包括数据质量、服务能力、运维管理等。第三节监管机制完善1.1.44监管机制的必要性工业大数据涉及众多行业和领域，其发展离不开有效的监管机制。完善监管机制，有助于规范市场秩序，保障数据安全，促进工业大数据健康发展。1.1.45监管机制完善的原则（1）坚持法治思维，依法依规进行监管。（2）坚持协同监管，加强与相关部门的沟通协作。（3）坚持动态监管，及时调整监管策略。（4）坚持创新监管，摸索适应工业大数据发展的新型监管模式。1.1.46监管机制完善的主要内容（1）完善工业大数据监管法规，明确监管职责和权限。（2）建立健全数据安全监管制度，加强对数据安全和个人隐私的保护。（3）加强对工业大数据市场的监管，规范企业经营行为。（4）建立工业大数据监测预警体系，及时发觉和应对风险。（5）推动工业大数据行业自律，发挥行业协会和第三方机构的作用。第六章产业生态建设第一节产业集聚发展1.1.47发展目标产业集聚发展旨在推动工业大数据产业资源整合、优化产业链布局，提升产业整体竞争力。通过培育一批具有核心竞争力的产业集群，打造工业大数据产业高地。1.1.48主要任务（1）优化产业布局：根据区域资源禀赋和产业发展基础，合理规划产业集聚区，引导产业链上下游企业向集聚区集中。（2）加强基础设施建设：提升集聚区内的信息基础设施水平，为工业大数据产业发展提供有力支撑。（3）促进产业链协同：推动产业链上下游企业深度合作，实现资源共享、优势互补，提高产业链整体竞争力。（4）培育龙头企业：支持企业加大研发投入，提升创新能力，培育一批具有国际竞争力的龙头企业。（5）建设公共服务平台：搭建产业集聚区公共服务平台，为企业提供政策咨询、技术支持、市场推广等服务。第二节产业创新生态1.1.49发展目标产业创新生态旨在构建一个开放、协同、创新的产业环境，推动工业大数据产业技术创新和商业模式创新。1.1.50主要任务（1）加强产学研合作：推动高校、科研院所与企业之间的产学研合作，促进技术创新和成果转化。（2）建立技术创新体系：构建以企业为主体、市场为导向、产学研用相结合的技术创新体系。（3）培育创新型企业：支持企业加大研发投入，提升创新能力，培育一批具有创新精神的科技型企业。（4）推动商业模式创新：鼓励企业摸索基于工业大数据的商业模式创新，提升产业价值。（5）优化创新环境：加强知识产权保护，营造良好的创新氛围，激发企业创新活力。第三节产业服务平台建设1.1.51发展目标产业服务平台建设旨在为工业大数据企业提供全方位、多层次的服务，助力产业快速发展。1.1.52主要任务（1）搭建政策服务平台：整合政策资源，为企业提供政策查询、申报、解读等服务，助力企业享受政策红利。（2）构建技术支持平台：集合行业优秀技术资源，为企业提供技术支持、解决方案等服务，提高企业技术水平。（3）建立市场推广平台：开展线上线下市场推广活动，帮助企业拓展市场、提高品牌知名度。（4）提供人才培训服务：开展工业大数据相关人才培养，为企业输送高素质人才。（5）建立产业联盟：推动产业链上下游企业抱团发展，共同推进产业生态建设。第七章人才培养与引进第一节人才培养体系1.1.53总体目标为推动我国工业和信息化行业工业大数据发展，加快构建工业大数据人才培养体系，我们将以培养具备大数据思维、技术能力和行业应用能力的复合型人才为核心，全面提高人才素质，满足行业快速发展需求。1.1.54培养内容（1）基础知识培养：涵盖数学、统计学、计算机科学、信息工程等相关学科，为学员奠定扎实的理论基础。（2）技术能力培养：聚焦大数据采集、存储、处理、分析、可视化等关键技术，提升学员的实际操作能力。（3）行业应用能力培养：结合我国工业和信息化行业特点，培养学员运用大数据技术解决实际问题的能力。（4）综合素质培养：注重学员的创新意识、团队协作、沟通表达等综合素质的提升。1.1.55培养方式（1）学术研究与产业实践相结合：鼓励高校、科研院所与企业在人才培养过程中开展深度合作，实现产学研一体化。（2）校企合作：推动企业与高校、职业院校开展合作，共同培养符合行业需求的人才。（3）国际交流与合作：引进国外优质教育资源，加强与国际先进水平的对接。第二节人才引进政策1.1.56引进目标以全球视野选拔和引进优秀人才，为我国工业和信息化行业工业大数据发展提供人才支持。1.1.57引进途径（1）海外高层次人才引进：充分利用国家和地方人才引进政策，吸引海外高层次人才回国发展。（2）产学研合作引进：加强与高校、科研院所的合作，共同引进优秀人才。（3）产业集聚效应引进：发挥产业集聚效应，吸引行业优秀人才前来就业和创业。1.1.58政策支持（1）资金支持：为引进人才提供科研启动经费、住房补贴等资金支持。（2）项目支持：为引进人才提供项目申报、科研平台建设等政策支持。（3）人才评价：建立科学的人才评价体系，为引进人才提供公平竞争的平台。第三节人才激励机制1.1.59激励机制构建（1）业绩激励机制：设立专项奖金，对在工业大数据领域取得显著成果的团队和个人给予奖励。（2）职业发展激励：为优秀人才提供晋升通道，激发其职业发展动力。（3）创新激励：鼓励企业设立创新基金，对具有创新潜力的人才给予支持。1.1.60激励机制实施（1）企业内部激励：企业应建立健全内部激励机制，激发员工的工作积极性和创新能力。（2）引导激励：应发挥引导作用，推动企业实施人才激励机制。（3）社会舆论激励：加强舆论引导，营造尊重人才、激励创新的社会氛围。第八章国际合作与交流第一节国际合作机制1.1.61概述全球工业大数据技术的不断发展，加强国际合作，建立健全国际合作机制，对于推动我国工业大数据产业高质量发展具有重要意义。国际合作机制旨在促进我国与世界各国在工业大数据领域的交流与合作，实现资源共享、技术互补、市场共赢。1.1.62合作原则（1）平等互利：在合作过程中，坚持平等互利的原则，充分尊重各国的发展需求和发展阶段，实现共同发展。（2）开放包容：秉持开放包容的态度，积极推动各国工业大数据技术的交流与合作，共同推动全球工业大数据产业发展。（3）创新驱动：鼓励各国在工业大数据领域开展创新合作，共同摸索新技术、新应用、新模式。1.1.63合作内容（1）政策沟通：加强各国政策对话，推动形成全球工业大数据发展的共识。（2）技术交流：定期举办国际工业大数据技术研讨会，促进各国在工业大数据技术领域的交流与合作。（3）产业合作：鼓励各国企业开展产业合作，共同推动工业大数据产业链的完善。第二节国际交流平台1.1.64概述国际交流平台是推动工业大数据国际合作的重要载体。通过搭建国际交流平台，可以为各国企业、科研机构提供交流合作的平台，促进全球工业大数据产业发展。1.1.65平台建设（1）国际工业大数据论坛：定期举办国际工业大数据论坛，邀请各国官员、企业家、专家学者参会，分享工业大数据发展成果和经验。（2）国际工业大数据展览：组织国际工业大数据展览，展示各国工业大数据领域的创新成果和优秀企业。（3）国际工业大数据培训：开展国际工业大数据培训，提高各国在工业大数据领域的技术水平和应用能力。第三节资源共享与互利共赢1.1.66概述资源共享与互利共赢是国际合作与交流的核心目标。通过加强资源共享，推动各国在工业大数据领域的互利共赢，有助于促进全球工业大数据产业发展。1.1.67资源共享措施（1）技术共享：建立国际工业大数据技术共享平台，促进各国在工业大数据领域的技术交流与合作。（2）数据共享：推动各国在工业大数据领域的数据共享，为全球工业大数据产业发展提供数据支持。（3）人才共享：加强国际工业大数据人才培养，推动各国在工业大数据领域的人才交流与合作。1.1.68互利共赢举措（1）产业合作：鼓励各国企业开展产业合作，共同开拓国际市场，实现产业共赢。（2）政策支持：各国应出台相关政策，为工业大数据国际合作提供政策支持。（3）市场准入：简化市场准入程序，为各国企业参与国际工业大数据市场竞争提供便利。第九章保障措施第一节组织保障1.1.69建立健全组织领导体系为保证工业大数据发展方案的顺利实施，工业和信息化部将建立健全由部领导挂帅、相关部门参与的工业大数据发展领导小组，统筹协调各方力量，加强对工业大数据发展的组织领导。1.1.70明确部门职责各部门要按照职责分工，密切协作，形成工作合力。工业和信息化部负责总体协调、政策制定和监督指导，地方工业和信息化部门负责具体实施，行业协会、企业、研究机构等共同参与，形成上下联动、协同推进的工作格局。1.1.71加强人才培养和引进高度重视工业大数据人才培养，依托高校、科研院所和企业，加大人才培养力度。同时积极引进国内外优秀人才，为工业大数据发展提供人才保障。第二节资金支持1.1.72加大财政资金投入充分发挥财政资金的引导作用，加大对工业大数据关键技术研发、应用示范、产业培育等方面的支持力度。鼓励地方财政部门设立工业大数据发展专项资金，支持工业大数据创新发展。1.1.73优化金融支持政策推动金融机构加大对工业大数据企业的信贷支持力度，优化融资环境。鼓励金融机构创新金融产品和服务，为工业大数据企业提供多元化、个性化的融资方案。1.1.74引导社会资本投入充分发挥市场机制作用，引导社会资本投向工业大数据领域。鼓励企业、行业协会、投资机构等共同设立工业大数据产业发展基金，支持工业大数据产业创新发展。第三节宣传推广1.1.75加强政策宣传和解读充分利用各类媒体，加强对工业大数据政策的宣传和解读，提高社会各界的认知度和参与度。通过举办研讨会、论坛等活动，加强与行业内外交流，推动工业大数据理念深入人心。1.1.76推广典型案例和应用模式1.1.77开展国际合作与交流积极参与国际工业大数据领域的合作与交流，引进国外先进技术和管理经验，推动我国工业大数