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大数据论文范文

大数据论文

目录

  1. (一)工业互联网平台建设成效显现
  2. (二)企业数字化转型意愿强烈
  3. (一)工业大数据管理水平较低
  4. (二)工业大数据生态建设脆弱
  5. (一)强化顶层设计,加快制度建设
  6. (二)加强数据管理,推进数据流转
  7. (三)推动试点示范,完善生态体系
  8. (五)健全培育政策,夯实人才基础

《构建数字工业新生态加强工业大数据应用》

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·支持工业企业实施设备数字化改造,推动研发、生产经营、运维等全流程数据采集.

·企业数字化转型步伐全面加快,企业上云意识和能力不断增强.

·激活工业制造数据,推进产业和产品向高价值链中高端提升.

·建立完善的工业数据监管体系,规范数据授权流程和服务协议.

今年4月,正式印发《关于工业大数据发展的指导意见》,以国家视角推动大数据战略的发展、促进工业数字化转型,为大数据产业发展指明了方向.近些年,陕西省作为工业大省,积极落实国家政策,高度重视工业互联网发展与数据要素培育,坚持“企业主体、政府引导、标准宣贯、示范带动、评估促进、保障安全”的总体思路,扎实推进两化融合、工业互联网、工业大数据等相关工作,并在工业大数据方面取得了初步成绩,总体来看陕西省工业大数据产业已经进入了初步建设和应用阶段.

积极构建

数字工业新生态

为推动.工业互联网发展,陕西省相继印发了《关于深化制造业与互联网融合发展的实施意见》《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的实施意见》等文件,举办了工业大数据及其应用发展研讨会(2015年)、陕西省发展工业互联网推进大会(2019年)、中国西部工业信息化发展论坛(2019年)等学术研讨会,鼓励企业、高校和政府立足工业与信息化生态体系,构建数字工业新生态,挖掘数字工业新价值.

(一)工业互联网平台建设成效显现

目前,陕西省工业互联网标识解析国家二级节点(综合型服务平台)和陕西省工业互联网安全态势感知平台均已建设运营;已建成的陕西工业云平台,汇聚了部分工业运行数据资源,实现了全省工业经济运行的宏观监测;西安、宝鸡两市工业互联网平台先行落地实施,工业互联网平台建设初见成效,为下一步加快发展奠定了基础,也为经济实现高质量发展提供了初步支撑.

(二)企业数字化转型意愿强烈

支持工业企业实施设备数字化改造,升级各类信息系统,推动研发生产、经营、运维等全流程的数据采集.截至4月份,全省参与两化融合评估诊断和对标引导的企业达到2477户,参与国家两化融合管理体系贯标的企业达到176户,通过贯标获证的企业有89户.全省企业生产设备数字化率达到42.6%,数字化研发设计工具普及率达到64.4%,关键工序数控化率为47.7%,实现网络化协同的企业比例为27%,智能制造就绪率为4.7%,工业云平台应用率达到31.8%.企业数字化转型步伐全面加快,企业上云意识和能力不断增强.

(三)工业大数据应用向制造业延伸工:业大数据作为从海量数据中挖掘新知识的核心技术,贯穿于制造业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节,其应用推广的速度日益提升.激活工业制造数据,推进产业和产品向高价值链中高端提升,提升产品智能化产品追溯、供应链优化、设备故障预测及健康管理和产品全生命周期管理能力.在设备预测性维护、产品远程服务、生产线优化、个性化等方面,陕西法士特、陕鼓动力、美林数据、中服软件、山利科技等企业正逐步开展工业大数据应用建设.

工业大数据建设与应用工作

还有待加强

陕西省工业企业的数字化进程相对于长三角、珠三角还存在一定的差距,基于工业互联网的大数据应用服务还未形成完整生态,大数据、云计算、物联网、人工智能等新一代信息技术与工业领域融合深度还不够,在工业大数据管理运营、产业生态建设等方面存在不足,影响全省工业大数据的建设与应用.

(一)工业大数据管理水平较低

面对体量大、分布广、结构复杂、类型多样化的工业数据,全省大部分工业企业缺乏数据资源管理的意识和方法,数据管理水平较为低下,导致数据无法有效集成与汇总,更无法充分解析和利用.目前,已形成的大数据应用主要体现在工业企业利用自身数据资源进行零散的大数据应用,全面利用大数据技术提高工业企业发展质量和效率的应用较少,产业链内多维度数据融合的成功案例少.

(二)工业大数据生态建设脆弱

在大数据的生态应用建设方面,陕西省存在较大差距,缺乏可用、好用、可信的工业大数据平台,应用解决方案不够丰富,尚不能满足企业多样化、个性化需求.大部分工业企业没有以工业大数据平台作为业务支撑,工业企业上云的配套支撑条件仍有待完善.企业上云的效果评价等标准体系尚不完备,咨询、培训、运维服务等配套服务有待加强.以龙头企业为牵引的行业产业链之间的数据互通依然困难,数据流通的壁垒较高,加快以龙头为牵引的大数据生态建设是当务之急.

力争2023年建成工业大数据生态体系

今年重点开展全省工业企业数据管理能力成熟度评估试点工作,加快工业互联网建设,开展全省工业行业大数据服务平台建设,推进工业数据汇聚共享、深化数据融合创新、提升数据治理能力、加强数据安全管理.力争到2023年,建成资源富集、应用繁荣、产业进步、治理有序的陕西工业大数据生态体系,全省大数据与工业融合应用快速发展,信息技术赋能传统产业发展迈上新的台阶.具体发展举措如下:

(一)强化顶层设计,加快制度建设

制定全省工业大数据发展顶层设计,明确工业大数据发展思路、目标、任务和举措.在数据资源整合、应用推广、标准化等方面进一步完善相关标准规范.出台相关政策措施,保障工业大数据实施和落地应用.

(二)加强数据管理,推进数据流转

建立数据资产管理体系,加强工业数据采集、汇聚、管理工作,实现工业数据资产的科学化管理.建立全省工业数据流通体系,推动全产业链上下游企业开放数据,实现跨行业的数据流转,满足工业企业对数据融合的迫切需求.建立完善的工业数据监管体系,规范数据授权流程和服务协议,健全数据保护法律体系和使用规范,积极发挥政府引导作用,支持行业自律机制发展,为企业的数据应用和企业间的数据合作提供可靠保障.

(三)推动试点示范,完善生态体系

支持全省重点工业企业、大数据企业建设企业级、行业级工业大数据平台,引导现,有中小企业公共服务平台改造升级.利用大数据技术助力企业构建数据化思维,鼓励工业企业选用适合的工业大数据平台,全面提升大数据在工业领域应用水平.选择一批具有创新性和发展潜力的工业企业开展试点示范,培养有互联网思维的工业大数据龙头企业,探索工业大数据发展新模式和新路径,强化发展合力,努力建设和完善全省工业大数据生态体系,引导和带动传统工业转型升级.

(四)推进DCMM贯标,促进产业发展按照《数据管理能力成熟度评估模型》(GB/T36073-2018),组织开展全省工业企业数据管理能力评估试点工作.进一步总结试点经验,探索数据管理能力成熟度贯标工作方法,适时向全省工业企业推广.积极推动大数据技术在工业企业中的应用,为传统工业企业赋能,带动传统工业企业高效发展,助推陕西工业大数据高速发展,引领陕西数字经济高质量发展.

(五)健全培育政策,夯实人才基础

充分利用陕西高校、培训机构和工业大数据应用龙头企业资源,开展工业企业管理层大数据应用培训,提高大数据应用认知,推进和开展大数据应用工作.鼓励陕西工业企业与驻省高校、研究机构建立大数据人才培育和引进机制,加强对工业领域的大数据专业型、创新型、复合型人才培养和引进,鼓励工业企业与高校建立订单式人才培养模式,提高全省工业企業大数据人才支撑水平.

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