以下文章來源于數據資產學習 ，作者守毅
據人民日報消息，全國31省截止2023年11月底，規上工業企業數量有48.3萬家，中小微企業數量超過5200萬戶。工業經濟是我國穩定宏觀經濟大盤的“壓艙石”，是技術創新最活躍、創新成果最豐富、創新應用最集中、創新溢出效應最強的領域。國家數據局推動數據要素乘數效應行動計劃，以工業制造領域開篇打頭，本文旨在探索研究工業數據資產開發利用工作思路，賦能工業企業數字化轉型升級，節能增效、創新價值。
數字經濟蓬勃發展，5G、大數據、人工智能、工業互聯網等新一代信息技術在工業制造領域加速應用，制造企業數字化轉型邁入深水區，數據正在成為關鍵生產要素。“數據要素×工業制造”行動計劃，提出創新培育數據驅動型產品研發新模式，打通供應鏈上下游設計、計劃、質量、物流等數據實現敏捷柔性協同制造，整合支持設計、生產、運行、采購、庫存、物流等各環節數據延伸價值鏈，推動制造業數據多場景復用，創新開發新型工業軟件和裝備。
物聯網、工業互聯網技術的應用，網絡連接對象逐漸從人延伸到機器設備、工業產品和工業服務。新入口帶來新的數據源頭，工業設備持續高速運轉并相互連接，產生、采集和處理的數據量大幅度呈指數級增長。而當前，多數工業企業數據匯聚、分析、開發利用能力不足，數據質量不高。大型制造企業往往數據資產意識較強，自建云數據中心本地化存儲經營生產數據，配備專業的信息化部門管理數據，中小企業缺乏相應的資金投入，經常依靠政府補貼形式建設，信息孤島現象普遍，數據散落在企業各角落，缺乏共享使用。工業數據的及時性、完整性及開發利用水平，決定著生產制造資源的配置效率，大量工業制造企業尚未充分實現數據自采集、存儲、高質量使用，與企業組織、業務、技術融合度不深，沒有形成“數據—信息—知識—決策”閉環，數據資產開發利用有待深挖。
一是建設基于實時數據分析的故障診斷與預測、遠程維護、在線服務、能耗管理、智能排產、庫存管理、供應鏈協同等數字化系統和服務，逐步匯聚企業生產經營相關數據、設備物聯數據和企業外部相關數據，不斷提升工業數據成熟度，促進產業轉型升級。 二是推動工業生產設備聯網和生產數字化連接，強化標準作業、可是管控、精準配送、最優庫存，打造智能車間、實現生產數據貫通化、制造柔性化和管理智能化。 三是圍繞制造過程，強化精益生產，打造智能工廠，推動跨業務活動的數據共享和深度挖掘，實現核心業務精準預測、管理優化和自主決策。 四是支持智能制造應用水平高、核心競爭優勢突出、資源配置能力強的龍頭企業建設供應鏈協同平臺，構建數據互聯互通、信息可信交互、生產深度協同、資源柔性配置的供應鏈。 一是激發工業數據潛在價值，融合開發利用產業數據，通過企業內外部不同應用場景來實現。數據要素對內賦能應用，可為數據持有企業生產經營創造工業產值、經營利潤等；數據要素對外流通共享，數據持有者可以通過數據交易或授權使用獲取直接資產收益，實現外部經濟循環。 二是構建以數據驅動為核心、應用場景為牽引、產業協同為特點的新型工業制造體系，提高工業數據資源價值復用水平，推動工業制造知識創新、傳播和應用，培育新的經濟增長點。 三是充分發揮數據要素對傳統生產要素的疊加、放大、倍增效應，通過數據要素分別賦能工業制造企業資本、技術和勞動力三種傳統要素，綜合提高傳統要素使用效率，優化整體要素資源配置效率，帶動數字化轉型，助力企業降本增效和新價值創造。 2024年3月15日，北京“數據資產管理師”，課程體系線上線下結合，線下以數字中國、智慧城市、數據治理、數據入表項目實務為主面授2天半，線上周末時間以數據資產政策、實用管理知識講解為主，合計40課時。 2024年9月，北京“數據要素×”高級研修，注重數據戰略與文化，數字中國、數字經濟、數據政策體系，數據要素×應用場景體系，數據資產管理知識體系。咨詢電話，王毅，18092501325。
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