国产原创剧情av-丁香婷婷激情俺也去俺来也-毛片av免费看-99视频免费看-亚洲免费在线观看视频-www.av视频在线观看-国产不卡精品视频男人的天堂-无码专区狠狠躁躁天天躁-天天爽天天爽天天片a-久久一本精品久久精品66-亚洲精品久久yy5099-日韩一区二区三区免费-欧美久久免费观看-丰满人妻妇伦又伦精品国产-成人区人妻精品一区二区三区

強化工業數據采集，推動數據高質量匯聚，使得數據可感、可見、可管、可用、可信，是發展工業大數據的基礎和前提。近日，工業和信息化部發布了《工業大數據發展指導意見》（以下簡稱“《意見》”），其中重點提及要“推動工業大數據采集匯聚”，賦能制造業高質量發展。

推動工業數據高質量采集匯聚，是發展工業互聯網的基礎性工作，是推動數字化轉型的先決條件。顧名思義，工業數據采集是利用泛在感知技術對多源設備、異構系統、運營環境、人等要素信息進行實時高效采集和云端匯聚。工業互聯網的核心是數據，強化數據的采集匯聚，是工業互聯網體系的重要構成和應有之義。工業互聯網平臺體系架構中的邊緣層，其核心功能，就是通過各類通信手段接入不同設備、系統和產品，采集大范圍、深層次的工業數據，以及異構數據的協議轉換與邊緣處理，從而構建起來工業互聯網平臺的數據基礎。

推進工業數據高質量采集匯聚，是響應廣大企業現實需求，加快工業大數據發展的關鍵途徑。在新一代信息技術的支撐下，工業系統由物理空間向信息空間、從可見世界向不可見世界延伸，工業數據的產生范圍不斷擴大。同時，工業企業中生產線處于高速運轉，由工業設備所產生、采集和處理的包括設備狀態參數、工況負載和作業環境等數據量呈爆發式增長。工業數據已經遠大于企業中信息系統、人工產生的數據范圍。把分散的、孤島化的、碎片化的海量數據資源實時、全面、高質量、自動化、成體系地采集上來，匯聚起來，已經成為工業企業開發利用大數據的前提和基礎。這個需求隨著數據在工業中的重要性提升而變得日益迫切。

推動工業數據高質量采集匯聚，是落實國家政策部署的重要舉措。國家高度重視強化數據采集匯聚這項基礎性工作。2017年11月國務院發布的《關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》強調要“強化復雜生產過程中設備聯網與數據采集能力，實現企業各層級數據資源的端到端集成”。2020年4月9日發布的《中共中央 國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中提出“發揮行業協會商會作用，推動人工智能、可穿戴設備、車聯網、物聯網等領域數據采集標準化。”“加強數據資源整合，探索建立統一規范的數據管理制度，提高數據質量和規范性”。

總體上，當前工業數據采集匯聚面臨三類突出問題：數字化基礎薄弱導致數據采集不夠全面、數據分散及數據孤島現象導致數據采集效率低和互通性差、數據失真和失準及一致性差等因素導致數據匯聚質量不高。《意見》堅持問題導向，針對我國工業大數據采集現階段的發展特點、主要問題和亟待取得突破的重點領域，《意見》圍繞“全面、互通和高質量”三大要求，提出6大舉措，全面高效推進數據高質量采集匯聚。

（一）推動工業數據全面采集

當前，我國工業數據采集中還存在不少問題。如，企業自動化不高，設備“聾啞傻”現象比比皆是，同時，大部分企業的信息化水平不高，數據采集能力弱，導致采集的數據不夠全面，此外，一些工業設備的數據接口不開放，數據無法有效采集，等等。為此，《意見》部署了2大舉措。第一，支持工業企業實施設備數字化改造，升級各類信息系統，推動研發、生產、經營、運維等全流程的數據采集。第二，支持重點企業研制工業數控系統，引導工業設備企業開放數據接口，實現數據全面采集。

（二）推動工業數據高效互通

工業數字化轉型、工業互聯網的發展對數據的實時性、互通性提出了新的更高要求。工業數據采集需要將互聯網、物聯網、云計算、邊緣計算等技術和工業數據采集深度融合，推動數據全面采集、傳輸和互通。比如，一方面通過構建一套能夠兼容、轉換多種協議的技術產品體系和網絡架構，實現工業數據互聯互通互操作；另一方面通過 TSN 等低時延技術和部署邊緣計算模塊，實現數據的實時采集和在生產現場的輕量級運算、實時分析，緩解數據向云端傳輸、存儲和計算壓力，才能更好的滿足工業互聯網對工業數據采集的要求。但當前的設備互通、數據互通還存在不少問題，如很多設備和系統的數據開放性不夠，工業協議標準不統一、互不兼容，導致協議適配、協議解析和數據互聯互通困難。為此，《指導意見》部署了2大舉措。第一，持續推進工業互聯網建設，實現工業設備的全連接。第二，加快推動工業通信協議兼容統一，打破技術壁壘，形成完整貫通的數據鏈。

（三）推動工業數據高質量匯聚

工業大數據的高質量匯聚對數據分析應用至關重要。工業數據中變量代表著明確的物理含義，低質量數據會改變不同變量之間的函數關系，給工業大數據分析帶來災難性的影響。數據質量的問題往往表現為一個或多個質量維度存在缺失從而無法滿足企業和用戶的實際需要。主要表現在準確性、完整性、一致性、及時性、唯一性等方面。數據質量管理作為工業互聯網的頂層設計、過程控制和事后評價的重要依據，如何建立客觀、全面、可行的數據質量檢測、治理與持續改善機制，是大數據是否能夠良好服務于工業數字化發展的新挑戰。但事實上工業企業的信息系統數據質量仍然存在大量的問題，例如 ERP 系統中物料存的“一物多碼”等問題。這些質量問題都大大限制了對數據的深入分析為此，《指導意見》部署了2大舉措。第一，組織開展工業數據資源調查，引導企業加強數據資源管理，實現數據的可視、可管、可用、可信。第二，支持企業建設數據匯聚平臺，實現多源異構數據的融合和匯聚。

在國家層面，建設國家級的基礎數據庫，加強對基礎性工業數據資源的統籌管理，可以更好地服務于政府精準施策、產業精準管理。為此，《指導意見》部署了3大舉措。第一，整合重點領域統計數據和監測數據，在原材料、裝備、消費品、電子信息等行業建設國家級數據庫。第二，建設國家工業互聯網大數據中心，匯聚工業數據，支撐產業監測分析，賦能企業創新發展，提升行業安全運行水平。第三，建立多級聯動的國家工業基礎大數據庫，研制產業鏈圖譜和供應鏈地圖，服務制造業高質量發展。其中，對第三個重大舉措補充說明如下：

從2015年開始，工信部開始布局建設國家制造強國產業基礎大數據平臺，這是一個以大數據為手段支撐政府精準施策、精準管理的平臺，是推動制造強國和網絡強國建設的重要舉措，是改善決策、科學決策的重要手段，也是進一步完善我國產業基礎大數據資源體系的重要途徑。經過四年多的發展，平臺逐漸完善了其功能、數據、工具、模型等方面的能力，最終形成了三大成果，一是產業大數據平臺綜合解決方案；二是產業大數據決策支撐專題應用；三是產業基礎數據庫及服務。

制造強國產業基礎大數據平臺在服務政府產業管理、危機應對等方面發揮了重要作用。特別是，在此次疫情爆發初期，針對物資保障需求不明、底數不清、對接不暢等困難，制造強國產業基礎大數據平臺助力工信部組織力量快速建成“國家重點醫療物資保障平臺”，運用信息化手段保障重點醫療物資的科學調度、統籌平衡和高效供應，為打贏疫情防控阻擊戰提供有力支撐。2月1日，李克強總理考察平臺建設情況并給予充分肯定。國內疫情平穩后，為有效推動產業鏈協同復工復產，應對國外疫情對我國產業鏈供應鏈的影響，同時針對數據信息不對稱、管理不規范、過程透明度低、可追責性差等問題，工信部組織建設了基于制造強國產業基礎大數據平臺的“重點行業產業鏈供需對接平臺”，編制實時產業全景圖，在工業經濟和重點行業的監測預測、關聯分析、評價診斷、發展規劃等方面提供決策支撐，加強供給側結構性改革的有效工具和面向政府、企業及公眾的公共服務，形成了對突發事件響應更加敏捷、適應性更高、彈性更好支撐的國家工業基礎數據庫，在疫情防控常態化條件下服務企業復工復產。

當前，制造強國產業基礎大數據平臺已經具備較好的應用基礎，未來將進一步加強平臺硬實力建設，完善平臺功能，加快建成多級聯動的數據平臺體系。《指導意見》提出要加快建設“多級聯動的國家工業基礎大數據庫”，將加速這一過程，從而為精準決策、科學決策提供更好的支撐手段，具有重要意義。