作为新一代信息技术与产业深度融合的产物，工业大数据是制造业数字化、网络化、智能化发展的基础性战略资源。推动工业大数据发展，激活工业数据资源要素活力，既是实施国家大数据战略的关键举措，也是实施数字山东建设、培育新动能的重要抓手。对山东加快产业转型升级和高质量发展具有重要意义。为激发产业数据资源要素潜力，推动产业数字化转型，山东近日印发《多方协同、需求驱动、示范驱动，加快建设工业大数据平台、工业基础数据库和工业大数据中心，推动工业大数据应用落地，以数据驱动发展加快产业升级. 资源丰富、应用繁荣、治理有序、产业进步的工业大数据生态系统。多方协同、需求驱动、示范驱动，加快建设工业大数据平台、工业基础数据库和工业大数据中心，推动工业大数据应用落地，以数据驱动发展加快产业升级. 资源丰富、应用繁荣、治理有序、产业进步的工业大数据生态系统。

加快数字基础设施建设，促进行业数据的采集和汇聚

当前，山东省产业转型升级面临数字基础设施建设薄弱、数据对产业发展支撑薄弱、数据产品供给严重不足等问题。针对这些问题，山东将在数字基础设施建设、产业数据采集聚合、数据流通交易等方面进行系统部署。

在加快数字基础设施建设方面，《方案》提出，一方面要完善网络基础设施。加快企业内网升级改造，推动工业无源光网络、千兆以太网等新型工业网络的部署，以及各种工业通信协议的兼容统一。实施“5G+工业互联网”工程，在数字经济园区、智慧化工园区、现代产业集群等领域重点建设低时延、高可靠、广覆盖的网络基础设施。积极争取识别分析系统国家节点在山东实施。到 2022 年，

另一方面，要建设省级工业大数据中心。依托省级数据枢纽工程，选择济南、青岛等城市建设国家工业大数据中心省级分中心，支持能源、机械、化工等领域产业节点建设，促进互联互通省级工业大数据中心与国家级工业大数据中心之间实现数据从省级节点采集到国家中心节点。

在推进行业数据的采集和聚合方面，《方案》要求，一是推进行业数据的综合采集。引导关键装备企业发展数控系统，推动关​​键装备数据接口开放，为综合数据采集提供支撑。加快高能耗、高风险、通用性强、优化价值高的工业装备数字化转型，推进研发、生产、运营、运维全过程数据采集。到2022年，在化工厂、高耗能设备、通用电力设备等领域选择不少于1000家企业实施“

二是加快产业数据高质量聚合。启动工业大数据主题库建设，建立资源目录体系，完善数据管理和服务机制。鼓励优势企业结合个性化定制、网络化协同、智能生产、服务延伸、数字化管理等场景，聚合产业链、供应链数据，打造一批行业专属数据库。到2022年，全省优质产业数据集实现Z级突破。

在促进数据流通和交易方面，《方案》明确，一是要推动产业数据共享开放。鼓励企业搭建数据共享平台，促进内部信息系统和数据资源整合。支持企业建设数据开放平台和产业数据空间，引导上下游企业数据开放，推动产业链、供应链向产业网络、供应网络演进。

二要激发产业数据市场活力。支持建设省级工业大数据交易平台，探索实施数据（产品）登记制度，引导数据（产品）先登记后流通。在能源、化工、冶金等领域开展数据交易试点，引导数据交易由线下独立交易向线上平台化交易转变。

深化数据融合应用，完善产业生态

结合山东近年来工业大数据发展实际工业大数据，《规划》还部署了深化数据融合应用、提升数据治理能力、加强数据安全保护、完善产业生态系统等几项重点工作。

在深化数据融合应用方面，《方案》明确加快数据驱动全流程应用。鼓励汽车、电力、医药等行业企业加快建设数据驱动的集成应用。支持企业构建协同研发体系，实现基于用户数据分析的产品创新。鼓励企业打通生产全过程数据链，提高产线智能管控和产地优化能力。推动企业研发、生产、管理、销售全流程数据整合，提升经营管理水平。

培育新的数据驱动制造模式。在工程机械、电子电器、纺织服装等行业培育数据驱动新业态。鼓励企业打通用户数据和制造数据，实现柔性化、定制化生产。引导企业利用数据开放平台发展网络化制造和敏捷供应链。鼓励企业拓展制造能力交易、预测运维等新型服务，大力发展服务型制造。

在提升数据治理能力方面，《方案》强调，要加强行业数据分类分级管理。落实国家《行业数据分类分类指南（试行）》要求，强化企业主体责任，推动企业构建涵盖研发、生产、运维五类数据领域的分类分类、管理、外部、高、中、低风险管理体系。

开展数据管理能力评估与实施。推广《数据管理能力成熟度评估模型》（GB/T 36073-2018，简称DCMM），积极争取国家试点，为企业开展DCMM标准实施服务。加强政策引导和资金支持，积极开展标准实施、培训和考核。到2022年，力争100家企业达到三级（稳健级）以上。

按照《方案》要求，加强数据安全保护。一方面，构建工业数据安全管理体系。明确企业安全主体责任和各级政府监督管理职责，建立网信、通信管理、大数据、产业、信息化等部门高效联动机制。依托省工业互联网安全态势感知平台，加强态势感知、检测评估、预警处置等数据安全能力建设。到2022年，建成一批工业大数据安全标杆企业。

另一方面，加强工业数据安全产品的研发。推动重点高校、科研机构和重点企业联合开展多方计算、差分隐私、同态加密等安全技术，提升数据安全防护能力。到2022年，打造一批具有全国影响力的优秀产品和解决方案。

在完善产业生态系统方面，《方案》指出，一是推动产业知识建模沉淀。组织编制行业知识图谱，支持基础共性、行业通用机制模型资源库和工具集建设，建设行业大数据公共服务平台。加快推广行业知识、技术、体验软件，鼓励社会力量共建开放共享的行业APP和微服务资源池。到2022年，通过公共服务平台提供的工业应用和微服务下载量不低于2万次。

二是构建产业大数据创新生态系统。通过竞争立项、定向调试、组柜亮相等方式，突破了数据聚合、建模分析、应用开发等多项关键核心技术。支持工业大数据创新载体建设，到2022年，培育一批工业大数据领域重点实验室、产业创新中心、创新服务机构和创新人才基地。

三是构建产业数据产品和服务体系。以工业数据采集、存储、处理、分析和服务为核心，构建工业大数据基础、通用的产品体系。培育一批数据资源提供者和领先的数据服务企业，发展一批数据标准制定、测试评价、研究咨询服务机构。优化产业大数据区域布局，形成优势突出、带动强劲的产业集群。