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Record · 国家数据局 ACC. 12717458

Expert Interpretation: Leveraging the Multiplier Effect of Data to Empower Digital Transformation of Manufacturing

专家解读 | 发挥数据乘数效应 赋能制造业数字化转型

Issuer
国家数据局
Date
2026-01-09
Instrument
explainer
Cited by
0
This expert interpretation, published by the National Data Administration, explains the 'Data Elements ×' Typical Scenario Guidelines for nine sectors including industrial manufacturing and modern agriculture, outlining three core pathways for data to drive intelligent production, product innovation, and supply chain collaboration in manufacturing.
Full text · 原文 1,645 字
文 | 中国信息通信研究院副院长 敖立 <br> 国家数据局发布的《工业制造、现代农业等九个领域“数据要素×”典型场景指引》(以下简称《指引》),为工业制造领域在数据驱动下的深刻变革提供了一份精准的“导航图”,旨在通过系统化、场景化的引导,充分激发数据要素的放大、叠加、倍增作用,为构建以数据为关键驱动力的制造体系指明实践路径、提供有力抓手。<br> 一、工业数据应用进入价值深耕新阶段<br> 《指引》覆盖研发设计、生产作业等9大重点方向21个重点领域共58个典型场景,展示出数据在工业制造领域的巨大赋能作用,具体体现为三个转变:一是数据角色发生根本性转变,从支撑业务流程的辅助工具,升级为能够创造价值的核心资产;二是应用模式实现重要跨越,从解决单点效率的局部数字化,迈向通过数据融合实现全局优化的系统智能化;三是价值形态呈现显著跃升,从优化运营效率的战术层面,拓展至催生新业态新模式的战略高度。这三个转变清晰地勾勒出工业数据应用从量变到质变的发展轨迹,展现了数据要素驱动产业升级的巨大潜力。<br> 二、《指引》揭示工业数据价值释放的三条核心路径<br> 《指引》通过一系列高度凝练的典型场景,清晰地勾勒出数据要素在工业制造中创造价值的三条主要路径,为产业实践提供参考。<br> 路径一:驱动生产运营智能化,实现“精准高效”<br> 此路径聚焦于制造核心环节的精细化管控,如《指引》中涉及的生产计划智能调度、生产工艺优化、生产过程动态调度等场景,其本质是利用实时的生产数据与设备数据,构建起一个能够感知、决策、执行的数字孪生系统,有效降低生产不确定性。例如,通过数据模型实现动态排产,不再是基于经验的估算,而是基于设备状态、订单优先级、物料供应等多维数据的全局最优解;设备智能运维则通过对设备振动、温度等运行参数的持续监测与分析,将维护动作从“定期预防”升级为“按需预测”,从而实现接近“零意外停机”的运营理想状态。<br> 路径二:赋能产品创新与服务化转型,重塑“价值范式”<br> 此路径体现出数据应用转向价值中心,直接参与企业核心竞争力的构建。《指引》中提及的基于大数据的新材料研发、智能质量检测与优化、工业营销等场景,体现了这一趋势。数据使得企业能够更精准地洞察用户真实需求与使用习惯,从而定义出更贴合市场的产品;同时,通过嵌入产品的传感器收集运行数据,企业得以从“制造商”转变为“服务商”与“运营商”,提供基于状态的运维、能效优化等增值服务,开创了“产品即服务”的新商业模式。数据在这一过程中成为连接产品与用户、贯穿制造与服务的价值纽带。<br> 路径三:融通产业链与供应链,构筑“协同生态”<br> 这是数据要素价值放大效应最为显著的领域,其影响范围从单个企业扩展到整个产业生态。《指引》点出的供应链协同、研发协同等场景,旨在用数据“穿透”企业围墙。通过安全、可信地共享库存、产能、物流等数据,产业链上下游企业可以从传统的“链式”顺序协作,转变为“网状”的实时并行协同,大幅提升应对市场波动的敏捷性与韧性。这不仅降低了全社会的交易与库存成本,更是构建安全、稳定、高效供应链体系的基石。<br> 三、数据驱动工业制造迈向系统变革新图景<br> 《指引》的发布,既是对当前最佳实践的总结,也为我们展望未来工业图景提供了启示:一是全链条协同优化成为可能,基于数据共享的研发、生产、供应链体系将实现更高水平的动态平衡;二是知识沉淀与复用机制加速形成,工业经验通过数据模型实现规模化传承与创新;三是产业生态竞争格局重塑,基于数据能力的协同网络将构建新的竞争优势。<br> 在迈向这一愿景的进程中,我们仍需应对数据治理成熟度不足、技术与工艺融合深度不够、流通机制不畅、组织文化适应性有待提升等多重挑战。这些挑战的破解过程,恰恰是工业数据要素价值持续释放的过程。随着数据在工业制造领域中的深度融通与创新应用,制造业将加速构建起协同共享、柔性敏捷的新型生产范式,为产业迈向中高端注入源源不断的新动能,塑造以数据为核心竞争力的制造新体系。<br> 附件: