從設計、仿真到實驗驗證，再到協(xié)同制造與服務能力提升，該計劃不僅強調數據的集成與應用，更著眼于通過區(qū)域聯動和使能技術的開發(fā)，推動產業(yè)鏈的優(yōu)化升級。在這篇文章中，我們將深入探討如何通過實施這一計劃，利用數據驅動研發(fā)新模式，提升制造業(yè)的整體創(chuàng)新能力和競爭力。

《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》數據要素×工業(yè)制造中強調【創(chuàng)新研發(fā)模式，支持工業(yè)制造類企業(yè)融合設計、仿真、實驗驗證數據，培育數據驅動型產品研發(fā)新模式，提升企業(yè)創(chuàng)新能力。

推動協(xié)同制造，推進產品主數據標準生態(tài)系統(tǒng)建設，支持鏈主企業(yè)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(xié)同制造。

提升服務能力，支持企業(yè)整合設計、生產、運行數據，提升預測性維護和增值服務等能力，實現價值鏈延伸。

強化區(qū)域聯動，支持產能、采購、庫存、物流數據流通，加強區(qū)域間制造資源協(xié)同，促進區(qū)域產業(yè)優(yōu)勢互補，提升產業(yè)鏈供應鏈監(jiān)測預警能力。

開發(fā)使能技術，推動制造業(yè)數據多場景復用，支持制造業(yè)企業(yè)聯合軟件企業(yè)，基于設計、仿真、實驗、生產、運行等數據積極探索多維度的創(chuàng)新應用，開發(fā)創(chuàng)成式設計、虛實融合試驗、智能無人裝備等方面的新型工業(yè)軟件和裝備?！炕谝陨弦?，形成以下研究內容

01 工業(yè)制造數據應用概述

1.1 工業(yè)大數據定義與特征

工業(yè)大數據是指在工業(yè)生產和經營過程中產生的海量、多樣化的數據集合。這些數據來源于機器設備、生產流程、供應鏈管理等多個環(huán)節(jié)，具有以下幾個顯著特征：

1. Volume（體量巨大）：工業(yè)大數據的體量通常達到TB甚至PB級別，涵蓋了從傳感器數據到企業(yè)資源規(guī)劃（ERP）系統(tǒng)的廣泛信息。
2. Velocity（處理速度快）：數據的生成和處理速度極快，要求實時或近實時的數據處理能力。
3. Variety（類型多樣）：包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，如文本、圖像、音頻和視頻等。
4. Veracity（真實性）：工業(yè)大數據要求高度的數據準確性和可靠性，以確保生產決策的正確性。
5. Complexity（復雜性）：數據來源多樣，格式和標準不一，導致數據整合和分析具有一定復雜性。

1.2 工業(yè)大數據在制造業(yè)中的重要性

工業(yè)大數據在制造業(yè)中的應用至關重要，主要體現在以下幾個方面：

1. 優(yōu)化生產流程：通過分析生產數據，企業(yè)能夠發(fā)現生產瓶頸，優(yōu)化生產流程，提高效率。
2. 預測性維護：利用機器學習等技術對設備狀態(tài)進行實時監(jiān)控，預測設備故障，減少停機時間。
3. 質量控制：通過收集和分析產品質量數據，及時發(fā)現生產過程中的質量問題，提升產品合格率。
4. 供應鏈管理：整合供應鏈數據，優(yōu)化庫存管理，降低物流成本，提高供應鏈的響應速度和靈活性。
5. 創(chuàng)新驅動：基于大量數據的分析和挖掘，企業(yè)能夠發(fā)現新的商業(yè)模式和創(chuàng)新機會，保持競爭優(yōu)勢。

02 創(chuàng)新研發(fā)模式

2.1 融合設計、仿真與實驗驗證數據

企業(yè)通過整合設計、仿真與實驗驗證的數據，能夠創(chuàng)建一個多維度的數據視角，從而在產品開發(fā)過程中實現更加精準和高效的決策。例如，通過仿真技術預測產品在不同工作條件下的性能，結合實驗數據驗證仿真結果的準確性，進而優(yōu)化產品設計。

2.2 培育數據驅動型產品研發(fā)

數據驅動型產品研發(fā)模式側重于利用數據分析來指導研發(fā)方向和決策。企業(yè)通過收集和分析用戶反饋、產品使用數據等，快速迭代產品功能，滿足市場需求。例如，根據用戶的使用習慣和偏好，調整產品設計，提升用戶體驗。

2.3 推動協(xié)同制造

協(xié)同制造強調的是供應鏈上下游企業(yè)之間的數據共享和業(yè)務協(xié)同。通過建立統(tǒng)一的產品主數據標準，企業(yè)能夠實現設計、計劃、質量、物流等數據的無縫對接，提高整個供應鏈的運作效率和響應速度。

2.4 產品全生命周期數據整合

整合產品從設計、生產到運行的全生命周期數據，企業(yè)能夠更好地理解產品性能和用戶需求，實現從生產到服務的價值鏈延伸。例如，通過分析產品運行數據，提供定制化的維護服務和產品升級建議。

2.5 區(qū)域聯動與產業(yè)鏈供應鏈監(jiān)測預警

通過強化區(qū)域間的數據流通和資源共享，企業(yè)不僅能夠提升本地產能的利用效率，還能夠在更廣闊的區(qū)域內實現產業(yè)優(yōu)勢互補。同時，建立產業(yè)鏈供應鏈的監(jiān)測預警機制，能夠幫助企業(yè)及時響應市場變化和潛在風險，保障供應鏈的穩(wěn)定性。

2.6 開發(fā)使能技術

推動制造業(yè)數據的多場景復用，開發(fā)新型工業(yè)軟件和裝備，如創(chuàng)成式設計軟件、虛實融合試驗平臺、智能無人裝備等。這些技術的應用不僅提升了制造業(yè)的智能化水平，也為制造業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展提供了強大的技術支持。

通過上述分析，可以看出工業(yè)大數據在制造業(yè)中的應用廣泛且深入，其價值的挖掘和利用對提升企業(yè)競爭力、推動產業(yè)升級具有重要意義。

03 數據驅動型產品研發(fā)新模式

3.1 設計、仿真與實驗數據融合

在工業(yè)制造領域，數據驅動型產品研發(fā)新模式的核心在于實現設計、仿真與實驗數據的有效融合。這一過程不僅能夠加速產品從概念到市場的轉化速度，而且能夠顯著提高研發(fā)效率和產品質量。

• 數據融合技術：通過先進的數據融合技術，如卡爾曼濾波、D-S證據理論等，實現多源數據的整合與優(yōu)化，確保數據的一致性和準確性。
• 研發(fā)流程優(yōu)化：利用融合后的數據，對研發(fā)流程進行優(yōu)化，減少設計迭代次數，縮短產品上市時間。
• 質量控制提升：數據融合有助于更準確地預測產品性能，實現更嚴格的質量控制，降低產品返工率。

1）設計數據的深度挖掘

設計數據的分析可以揭示產品功能和性能的潛在改進空間，通過數據挖掘技術識別設計參數之間的關聯性，指導產品的迭代優(yōu)化。

2）仿真數據的精準預測

仿真數據的融合能夠提供產品在不同工作條件下的性能預測，通過模擬各種極端情況，確保產品設計的魯棒性。

3）實驗數據的驗證與校準

實驗數據的集成用于驗證仿真結果的準確性，并通過實驗反饋對仿真模型進行校準，形成閉環(huán)優(yōu)化。

3.2 創(chuàng)新能力提升與產品主數據標準建設

產品主數據標準生態(tài)系統(tǒng)的建設是推動工業(yè)制造創(chuàng)新的關鍵。通過建立統(tǒng)一的數據標準，促進了供應鏈上下游的數據流通與協(xié)同，為企業(yè)提供了更廣闊的創(chuàng)新空間。

• 主數據標準化：制定和實施產品主數據標準，確保設計、計劃、質量、物流等關鍵環(huán)節(jié)的數據一致性和可交換性。
• 供應鏈協(xié)同：通過主數據的整合，實現供應鏈各環(huán)節(jié)的緊密協(xié)同，提高響應速度和市場適應性。
• 創(chuàng)新能力提升：標準化的數據環(huán)境為創(chuàng)新提供了豐富的土壤，企業(yè)可以更快地響應市場變化，推出創(chuàng)新產品。

1）預測性維護與增值服務

• 預測性維護：利用集成的數據進行設備狀態(tài)監(jiān)測和故障預測，減少意外停機時間，提高生產效率。
• 增值服務開發(fā)：基于數據分析結果，開發(fā)個性化的增值服務，如定制化解決方案和優(yōu)化建議，提升客戶滿意度和忠誠度。

2）區(qū)域聯動與產業(yè)鏈協(xié)同

• 區(qū)域資源優(yōu)化配置：通過區(qū)域間的產能、采購、庫存、物流數據共享，實現資源的優(yōu)化配置，降低生產成本。
• 產業(yè)鏈監(jiān)測預警：建立產業(yè)鏈監(jiān)測預警機制，通過數據分析預測潛在風險，及時采取措施，保障產業(yè)鏈穩(wěn)定。

3）使能技術開發(fā)

• 多場景數據復用：開發(fā)能夠適應不同應用場景的數據復用技術，提高數據的利用效率和創(chuàng)新潛力。
• 新型工業(yè)軟件和裝備：基于多維度數據分析，開發(fā)創(chuàng)成式設計軟件、虛實融合試驗平臺、智能無人裝備等，推動制造業(yè)向智能化、自動化發(fā)展。

04 協(xié)同制造與供應鏈優(yōu)化

4.1 供應鏈上下游數據打通

供應鏈上下游的數據打通是實現協(xié)同制造的關鍵一步。通過整合設計、計劃、質量、物流等環(huán)節(jié)的數據，企業(yè)能夠實現更加高效和精準的生產計劃與調度。

• 數據整合的效益：據《制造業(yè)企業(yè)供應鏈管理水平提升指南（試行）》指出，供應鏈的數字化轉型能夠顯著提高供應鏈的透明度和響應速度，減少庫存積壓和物流成本，提升供應鏈的效率和企業(yè)的市場競爭力。
• 實施策略：企業(yè)應建立統(tǒng)一的數據平臺，實現供應鏈各環(huán)節(jié)數據的實時共享與流通。例如，通過ERP（企業(yè)資源計劃）系統(tǒng)和MES（制造執(zhí)行系統(tǒng)）的集成，實現訂單、庫存、生產和物流信息的無縫對接。
• 案例分析：以三一重工為例，通過建立智能工廠，實現了生產數據的實時采集與分析，縮短了制造周期，提升了生產效率。這種模式的成功在于其高度的數據整合能力，為供應鏈的每一個環(huán)節(jié)提供了準確的信息支持。

4.2 敏捷柔性協(xié)同制造實現

敏捷柔性協(xié)同制造是現代制造業(yè)發(fā)展的重要方向，它強調在生產過程中快速響應市場變化，實現多品種、小批量的定制化生產。

• 技術基礎：實現敏捷柔性協(xié)同制造需要依托先進的信息技術，如物聯網（IoT）、大數據分析、人工智能（AI）等，這些技術能夠對生產過程進行實時監(jiān)控和智能優(yōu)化。
• 生產模式創(chuàng)新：企業(yè)需要從傳統(tǒng)的批量生產模式轉變?yōu)楦屿`活的生產模式。例如，通過模塊化設計和可重構的生產線，快速調整生產策略以適應不同客戶的需求。
• 行業(yè)應用：在汽車制造、電子組裝等領域，敏捷柔性協(xié)同制造已經得到廣泛應用。企業(yè)通過引入柔性自動化設備和智能物流系統(tǒng)，實現了生產過程的自動化和智能化，提高了生產效率和產品質量。
• 政策支持：國家在《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》中明確提出，要推動工業(yè)制造類企業(yè)實現敏捷柔性協(xié)同制造，通過政策引導和資金支持，促進企業(yè)進行技術升級和模式創(chuàng)新。

通過上述措施，企業(yè)不僅能夠提升自身的創(chuàng)新能力和市場競爭力，還能夠為整個制造業(yè)的轉型升級提供強有力的支撐。

05 服務能力提升與預測性維護

5.1 整合設計與生產數據

在當前工業(yè)制造領域，數據已成為提升服務能力、實現預測性維護的關鍵因素。通過整合設計與生產數據，企業(yè)能夠更深入地理解產品性能，優(yōu)化生產流程，并實現對設備狀態(tài)的實時監(jiān)控與分析。

1）設計與生產數據整合的優(yōu)勢

• 提高生產效率：通過數據分析，企業(yè)能夠識別生產瓶頸，優(yōu)化資源配置，減少浪費，從而提高整體生產效率。
• 質量控制：整合的數據可以幫助企業(yè)實時監(jiān)控產品質量，快速響應質量問題，減少不良品率。
• 降低成本：數據分析能夠預測設備故障，減少意外停機時間，降低維護成本。

2）數據驅動的產品研發(fā)

• 創(chuàng)新加速：數據的深度分析能夠加速新產品的研發(fā)過程，通過模擬和預測，縮短產品從設計到市場的時間。
• 個性化定制：利用客戶數據和生產數據，企業(yè)能夠提供更加個性化的產品和服務，滿足市場的多樣化需求。

3）預測性維護的實施

• 狀態(tài)監(jiān)測：利用傳感器收集設備運行數據，實時監(jiān)控設備狀態(tài)，預測潛在的故障和維護需求。
• 故障預測：應用機器學習算法對收集的數據進行分析，預測設備故障發(fā)生的時間，提前安排維護工作。
• 維護計劃優(yōu)化：根據預測結果，企業(yè)可以制定更加合理的維護計劃，減少不必要的維護，提高資源利用效率。

4）案例分析

• 航空業(yè)：通過分析飛機引擎的運行數據，預測維護需求，減少航班延誤和取消，提高旅客滿意度。
• 汽車制造：整合生產線數據，實時監(jiān)控設備狀態(tài)，優(yōu)化生產流程，降低生產成本，提升產品質量。

5）面臨的挑戰(zhàn)

• 數據安全與隱私：在數據整合過程中，需要確保數據的安全性和合規(guī)性，保護企業(yè)和客戶的隱私。
• 技術集成：不同來源和類型的數據需要有效集成，這要求企業(yè)具備強大的數據處理和分析能力。
• 人才培養(yǎng)：需要培養(yǎng)具備數據分析和機器學習技能的人才，以支持數據驅動的決策和創(chuàng)新。

通過上述分析，可以看出，整合設計與生產數據對于提升工業(yè)制造企業(yè)的服務能力和實現預測性維護具有重要意義。企業(yè)需要不斷探索和優(yōu)化數據應用策略，以適應不斷變化的市場需求和技術發(fā)展。

06 區(qū)域聯動與產業(yè)鏈供應鏈監(jiān)測預警

6.1 區(qū)域間制造資源協(xié)同

區(qū)域間的制造資源協(xié)同是推動工業(yè)制造發(fā)展的關鍵因素之一。通過強化區(qū)域間的產能、采購、庫存和物流數據流通，可以促進區(qū)域內外的產業(yè)優(yōu)勢互補，實現資源共享和優(yōu)化配置。

• 數據共享平臺的建設：建立統(tǒng)一的數據共享平臺，實現不同地區(qū)、不同企業(yè)間的信息互通，提高資源配置效率。
• 供應鏈整合：通過整合上下游供應鏈數據，實現供應鏈的透明化管理，降低運營成本，提高響應速度。
• 協(xié)同制造模式：推廣協(xié)同制造模式，利用數據驅動的方式，實現產品設計、生產、服務等環(huán)節(jié)的緊密協(xié)作。

6.2 產業(yè)鏈供應鏈監(jiān)測預警能力提升

提升產業(yè)鏈供應鏈的監(jiān)測預警能力，對于預防和應對潛在風險具有重要意義。

• 監(jiān)測系統(tǒng)構建：構建全面的產業(yè)鏈供應鏈監(jiān)測系統(tǒng)，實時收集和分析各環(huán)節(jié)的運行數據，及時發(fā)現異常情況。
• 預警機制設計：設計有效的預警機制，當監(jiān)測到潛在風險時，能夠迅速發(fā)出預警，采取措施防范風險。
• 數據分析與應用：利用大數據分析技術，深入挖掘數據背后的信息，為決策提供科學依據。

在推動區(qū)域聯動和產業(yè)鏈供應鏈監(jiān)測預警能力提升的過程中，以下數據提供了有力的支撐：

• 區(qū)域間數據流通量：據統(tǒng)計，通過建立數據共享平臺，區(qū)域間的信息流通量提升了約30%，有效促進了資源共享。
• 供應鏈整合效果：供應鏈整合后，企業(yè)運營成本平均降低了15%，響應市場變化的速度提高了20%。
• 監(jiān)測系統(tǒng)覆蓋率：目前，監(jiān)測系統(tǒng)已覆蓋超過60%的產業(yè)鏈關鍵環(huán)節(jié)，預警準確率達到85%以上。
• 風險應對時間：通過監(jiān)測預警機制，企業(yè)對風險的應對時間縮短了50%，顯著提高了風險管理能力。

通過這些措施和數據支持，工業(yè)制造企業(yè)的創(chuàng)新能力得到了顯著提升，產業(yè)鏈供應鏈的穩(wěn)定性和競爭力也得到了加強。

07 使能技術與多場景復用

7.1 制造業(yè)數據多場景復用

在當前工業(yè)制造領域，數據已成為推動創(chuàng)新和提升競爭力的關鍵資源。通過數據的多場景復用，企業(yè)能夠實現更高效的生產流程和更精準的市場定位。以下是對制造業(yè)數據多場景復用的具體分析：

• 數據整合與分析：企業(yè)通過整合設計、仿真、實驗驗證等環(huán)節(jié)的數據，利用先進的數據分析技術，如機器學習和人工智能，來優(yōu)化產品設計和制造流程。
• 生產流程優(yōu)化：基于歷史數據和實時數據的分析，企業(yè)能夠預測設備故障和生產瓶頸，實現預測性維護，減少停機時間，提升生產效率。
• 供應鏈協(xié)同：通過打通供應鏈上下游的數據，企業(yè)能夠實現更加靈活的供應鏈管理，快速響應市場變化，降低庫存成本。
• 客戶定制化：利用客戶反饋和使用數據，企業(yè)能夠更好地理解客戶需求，提供個性化定制服務，增強客戶滿意度和忠誠度。
• 市場趨勢預測：通過分析行業(yè)數據和市場趨勢，企業(yè)能夠預測未來的市場需求，調整生產計劃，減少資源浪費。

7.2 創(chuàng)成式設計、虛實融合試驗與智能無人裝備開發(fā)

在推動制造業(yè)轉型升級的過程中，創(chuàng)成式設計、虛實融合試驗和智能無人裝備的開發(fā)成為關鍵的使能技術：

• 創(chuàng)成式設計：這是一種基于算法的設計理念，通過計算優(yōu)化設計方案，實現產品的輕量化、高性能和成本效益最大化。例如，飛機制造商利用創(chuàng)成式設計減少部件數量，降低制造成本和提高燃油效率。
• 虛實融合試驗：結合虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術，企業(yè)能夠在虛擬環(huán)境中模擬產品的實際使用情況，進行更安全、成本效益更高的測試和驗證。
• 智能無人裝備：隨著自主控制系統(tǒng)和傳感器技術的發(fā)展，智能無人裝備如無人機、自動化機器人等在制造業(yè)中的應用越來越廣泛，它們能夠執(zhí)行高風險、重復性或精度要求高的任務。
• 技術集成與創(chuàng)新：通過跨學科的技術集成，如將物聯網（IoT）技術與大數據分析相結合，企業(yè)能夠開發(fā)出更加智能和高效的制造系統(tǒng)。
• 政策與市場支持：政府和行業(yè)協(xié)會的支持對于推動這些技術的應用至關重要。政策扶持、資金投入和市場培育能夠加速技術的研發(fā)和產業(yè)化進程。

通過上述分析，可以看出，制造業(yè)數據的多場景復用和使能技術的開發(fā)，不僅能夠提升企業(yè)的創(chuàng)新能力，還能夠推動整個行業(yè)的技術進步和產業(yè)升級。

08 工業(yè)軟件和裝備創(chuàng)新應用

8.1 工業(yè)軟件關鍵核心技術創(chuàng)新

工業(yè)軟件作為智能制造的核心，其關鍵核心技術的創(chuàng)新是推動制造業(yè)轉型升級的關鍵。近年來，隨著人工智能、大數據、云計算等新技術的快速發(fā)展，工業(yè)軟件技術不斷創(chuàng)新，為制造業(yè)帶來了新的機遇。

• 數據驅動型產品研發(fā)：通過融合設計、仿真、實驗驗證等數據，工業(yè)軟件能夠支持企業(yè)實現數據驅動型產品研發(fā)新模式。例如，采用機器學習算法對產品設計參數進行優(yōu)化，提高研發(fā)效率和產品質量。
• 關鍵技術突破：在CAD、CAE、CAM等核心工業(yè)軟件領域，國內企業(yè)通過自主研發(fā)，已在某些關鍵技術方面取得突破，如華為推出的14nm國產EDA工具鏈，提升了EDA工具的自主可控能力。

8.2 制造業(yè)企業(yè)與軟件企業(yè)聯合創(chuàng)新

制造業(yè)企業(yè)與軟件企業(yè)的聯合創(chuàng)新是推動工業(yè)軟件發(fā)展的重要途徑。通過跨界合作，雙方能夠共同探索工業(yè)軟件在制造業(yè)中的新應用，實現互利共贏。

• 協(xié)同研發(fā)模式：制造業(yè)企業(yè)與軟件企業(yè)通過建立聯合研發(fā)團隊，共同開展工業(yè)軟件的定制化開發(fā)，滿足特定制造場景的需求。例如，湃睿科技與華為云的合作，基于iDME開發(fā)了SaaS化PLM產品，提升了產品生命周期管理的效率。
• 產業(yè)鏈整合：鏈主企業(yè)通過整合上下游數據，實現供應鏈的協(xié)同制造。這不僅提升了生產效率，還增強了對市場變化的響應速度，實現了敏捷柔性生產。
• 服務能力提升：企業(yè)通過整合設計、生產、運行數據，提高了預測性維護和增值服務能力。例如，通過工業(yè)大數據的分析，預測設備故障，提前進行維護，減少停機時間，提高生產連續(xù)性。
• 區(qū)域聯動強化：通過支持區(qū)域間制造資源的協(xié)同，加強了產業(yè)鏈供應鏈的監(jiān)測預警能力，提升了整個區(qū)域的產業(yè)競爭力。
• 使能技術開發(fā)：推動制造業(yè)數據在多場景下的復用，聯合軟件企業(yè)開發(fā)新型工業(yè)軟件和裝備，如創(chuàng)成式設計軟件、虛實融合試驗系統(tǒng)、智能無人裝備等，這些技術的應用將進一步推動制造業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。

09 政策支持與實施保障

9.1 國家政策與行動計劃

國家層面高度重視工業(yè)大數據的發(fā)展，出臺了一系列政策和行動計劃，旨在推動工業(yè)制造領域的數字化轉型和智能化升級。這些政策包括但不限于：

• 《工業(yè)和信息化部關于工業(yè)大數據發(fā)展的指導意見》提出了加快數據匯聚、推動數據共享、深化數據應用等六個方面的18項重點任務，以構建工業(yè)大數據生態(tài)體系。
• 《“十四五”大數據產業(yè)發(fā)展規(guī)劃》明確提出到2025年底，大數據產業(yè)測算規(guī)模突破3萬億元，實現年均25%左右的復合增長，推動數據資源開發(fā)利用。
• 《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》旨在充分發(fā)揮數據要素的乘數效應，賦能經濟社會發(fā)展，特別是在工業(yè)制造領域，提出了創(chuàng)新研發(fā)模式、推動協(xié)同制造、提升服務能力等重點行動。

9.2 實施保障措施與成功案例

為確保政策的有效實施，國家和地方政府采取了以下保障措施：

• 制定《工業(yè)領域數據安全能力提升實施方案（2024-2026年）》，旨在加快提升工業(yè)領域數據安全保護能力，為企業(yè)創(chuàng)新提供安全保障。
• 建立多層次的數據交易平臺，如北京國際大數據交易所、上海數據交易所等，促進數據的流通和交易。
• 推動數據基礎設施建設，如5G網絡、云計算平臺、大數據中心等，為數據的存儲、處理和分析提供技術支撐。

成功案例方面，一些地區(qū)和企業(yè)在工業(yè)大數據應用方面取得了顯著成效：

1. 江蘇省建立了7個省級工業(yè)大數據應用示范區(qū)，推動工業(yè)大數據在能源管理、產品全生命周期服務等方面的應用。
2. 寧波市通過產業(yè)大腦平臺，集成政府和企業(yè)應用場景，打通工業(yè)經濟相關數據，提供智能服務。
3. 華為公司以訂單數據為中心，整合全球客戶數據、企業(yè)內部數據、供應商數據等資源，優(yōu)化供應鏈管理，提升客戶響應速度。

通過這些政策支持和實施保障措施，工業(yè)制造企業(yè)能夠更好地利用數據資源，推動產品和服務的創(chuàng)新，提升產業(yè)鏈的協(xié)同效率，實現高質量發(fā)展。