工信部印发《工业场景数据要素应用参考指引》

为深入贯彻落实《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》和全国新型工业化推进大会部署，近日，工业和信息化部印发《工业场景数据要素应用参考指引》（以下简称《指引》），推进工业数据的采集处理、流通汇集和融合应用，赋能行业提质降本增效，助力新型工业化加快推进。

《指引》围绕研发设计、生产制造、经营管理、客户服务和产业协同等关键环节，凝练出23个场景。每个场景的数据要素应用分别从预期效果和数据“采、集、用”4个方面进行总结，为工业企业、数字化转型服务商及行业组织等推进工业数据开发利用提供参考。

其中，研发设计环节，涵盖数据驱动产品设计、工艺数字化设计、数字化协同研发、产品虚拟中试验和工艺虚拟仿真验证5个场景；生产制造环节，涵盖设备智能监测与维护、数字孪生工厂建设、智能排产优化、生产作业智能调度、质量智能检测、质量预测与改进、安全生产智能监控，以及大规模个性化生产8个场景；经营管理环节，涵盖能耗智能管理与调度、碳资源全生命周期管理、精准营销管理、仓储智能管理和物流智能配送5个场景；客户服务环节，涵盖智能客户服务、智能远程运维服务2个场景；产业协同环节，涵盖网络化协同制造、产业链供应链高效协同和产业链供应链风险管控3个场景。

以工艺数字化设计为例，预期效果是：构建数字化工艺设计与仿真模型，实现制造工艺的模拟分析、评估优化，提升工艺设计效率和质量。“采”方面，通过标准化接口，采集产品设计图纸、工艺参数、工序图形等工艺数据。利用标准化接口、人工智能手段，获取老师傅工艺设计经验数据。“集”方面，对工艺设计相关数据进行清洗、加工等治理，形成标准化数据集。结合行业知识，注入专家经验，构建工艺知识库。“用”方面，应用工艺机理建模、知识挖掘与分析等技术，推动工序排布、工艺指令等自动生成，自动识别最优工艺参数组合，实现工艺设计快速迭代优化。

此外，《指引》还以附件的形式，为每个场景提供了对应的典型实践案例。案例从要点概述、主要做法和应用成效3个方面展开，帮助企业对场景有更加清晰直观的认识与理解。（王  君）