工业制造大数据在创新研发、协同制造及开发使能技术等方面应用研究

《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》数据要素×工业制造中强调【创新研发模式，支持工业制造类企业融合设计、仿真、实验验证数据，培育数据驱动型产品研发新模式，提升企业创新能力。

推动协同制造，推进产品主数据标准生态系统建设，支持链主企业打通供应链上下游设计、计划、质量、物流等数据，实现敏捷柔性协同制造。

提升服务能力，支持企业整合设计、生产、运行数据，提升预测性维护和增值服务等能力，实现价值链延伸。

强化区域联动，支持产能、采购、库存、物流数据流通，加强区域间制造资源协同，促进区域产业优势互补，提升产业链供应链监测预警能力。

开发使能技术，推动制造业数据多场景复用，支持制造业企业联合软件企业，基于设计、仿真、实验、生产、运行等数据积极探索多维度的创新应用，开发创成式设计、虚实融合试验、智能无人装备等方面的新型工业软件和装备。】基于以上要求，形成以下研究内容

01 工业制造数据应用概述

1.1 工业大数据定义与特征

工业大数据是指在工业生产和经营过程中产生的海量、多样化的数据集合。这些数据来源于机器设备、生产流程、供应链管理等多个环节，具有以下几个显著特征：

1. Volume（体量巨大）：工业大数据的体量通常达到TB甚至PB级别，涵盖了从传感器数据到企业资源规划（ERP）系统的广泛信息。
2. Velocity（处理速度快）：数据的生成和处理速度极快，要求实时或近实时的数据处理能力。
3. Variety（类型多样）：包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频和视频等。
4. Veracity（真实性）：工业大数据要求高度的数据准确性和可靠性，以确保生产决策的正确性。
5. Complexity（复杂性）：数据来源多样，格式和标准不一，导致数据整合和分析具有一定复杂性。

1.2 工业大数据在制造业中的重要性

工业大数据在制造业中的应用至关重要，主要体现在以下几个方面：

1. 优化生产流程：通过分析生产数据，企业能够发现生产瓶颈，优化生产流程，提高效率。
2. 预测性维护：利用机器学习等技术对设备状态进行实时监控，预测设备故障，减少停机时间。
3. 质量控制：通过收集和分析产品质量数据，及时发现生产过程中的质量问题，提升产品合格率。
4. 供应链管理：整合供应链数据，优化库存管理，降低物流成本，提高供应链的响应速度和灵活性。
5. 创新驱动：基于大量数据的分析和挖掘，企业能够发现新的商业模式和创新机会，保持竞争优势。

02 创新研发模式

2.1 融合设计、仿真与实验验证数据

企业通过整合设计、仿真与实验验证的数据，能够创建一个多维度的数据视角，从而在产品开发过程中实现更加精准和高效的决策。例如，通过仿真技术预测产品在不同工作条件下的性能，结合实验数据验证仿真结果的准确性，进而优化产品设计。

2.2 培育数据驱动型产品研发

数据驱动型产品研发模式侧重于利用数据分析来指导研发方向和决策。企业通过收集和分析用户反馈、产品使用数据等，快速迭代产品功能，满足市场需求。例如，根据用户的使用习惯和偏好，调整产品设计，提升用户体验。

2.3 推动协同制造

协同制造强调的是供应链上下游企业之间的数据共享和业务协同。通过建立统一的产品主数据标准，企业能够实现设计、计划、质量、物流等数据的无缝对接，提高整个供应链的运作效率和响应速度。

2.4 产品全生命周期数据整合

整合产品从设计、生产到运行的全生命周期数据，企业能够更好地理解产品性能和用户需求，实现从生产到服务的价值链延伸。例如，通过分析产品运行数据，提供定制化的维护服务和产品升级建议。

2.5 区域联动与产业链供应链监测预警

通过强化区域间的数据流通和资源共享，企业不仅能够提升本地产能的利用效率，还能够在更广阔的区域内实现产业优势互补。同时，建立产业链供应链的监测预警机制，能够帮助企业及时响应市场变化和潜在风险，保障供应链的稳定性。

2.6 开发使能技术

推动制造业数据的多场景复用，开发新型工业软件和装备，如创成式设计软件、虚实融合试验平台、智能无人装备等。这些技术的应用不仅提升了制造业的智能化水平，也为制造业的创新发展提供了强大的技术支持。

通过上述分析，可以看出工业大数据在制造业中的应用广泛且深入，其价值的挖掘和利用对提升企业竞争力、推动产业升级具有重要意义。

03 数据驱动型产品研发新模式

3.1 设计、仿真与实验数据融合

在工业制造领域，数据驱动型产品研发新模式的核心在于实现设计、仿真与实验数据的有效融合。这一过程不仅能够加速产品从概念到市场的转化速度，而且能够显著提高研发效率和产品质量。

• 数据融合技术：通过先进的数据融合技术，如卡尔曼滤波、D-S证据理论等，实现多源数据的整合与优化，确保数据的一致性和准确性。
• 研发流程优化：利用融合后的数据，对研发流程进行优化，减少设计迭代次数，缩短产品上市时间。
• 质量控制提升：数据融合有助于更准确地预测产品性能，实现更严格的质量控制，降低产品返工率。

1）设计数据的深度挖掘

设计数据的分析可以揭示产品功能和性能的潜在改进空间，通过数据挖掘技术识别设计参数之间的关联性，指导产品的迭代优化。

2）仿真数据的精准预测

仿真数据的融合能够提供产品在不同工作条件下的性能预测，通过模拟各种极端情况，确保产品设计的鲁棒性。

3）实验数据的验证与校准

实验数据的集成用于验证仿真结果的准确性，并通过实验反馈对仿真模型进行校准，形成闭环优化。

3.2 创新能力提升与产品主数据标准建设

产品主数据标准生态系统的建设是推动工业制造创新的关键。通过建立统一的数据标准，促进了供应链上下游的数据流通与协同，为企业提供了更广阔的创新空间。

• 主数据标准化：制定和实施产品主数据标准，确保设计、计划、质量、物流等关键环节的数据一致性和可交换性。
• 供应链协同：通过主数据的整合，实现供应链各环节的紧密协同，提高响应速度和市场适应性。
• 创新能力提升：标准化的数据环境为创新提供了丰富的土壤，企业可以更快地响应市场变化，推出创新产品。

1）预测性维护与增值服务

• 预测性维护：利用集成的数据进行设备状态监测和故障预测，减少意外停机时间，提高生产效率。
• 增值服务开发：基于数据分析结果，开发个性化的增值服务，如定制化解决方案和优化建议，提升客户满意度和忠诚度。

2）区域联动与产业链协同

• 区域资源优化配置：通过区域间的产能、采购、库存、物流数据共享，实现资源的优化配置，降低生产成本。
• 产业链监测预警：建立产业链监测预警机制，通过数据分析预测潜在风险，及时采取措施，保障产业链稳定。

3）使能技术开发

• 多场景数据复用：开发能够适应不同应用场景的数据复用技术，提高数据的利用效率和创新潜力。
• 新型工业软件和装备：基于多维度数据分析，开发创成式设计软件、虚实融合试验平台、智能无人装备等，推动制造业向智能化、自动化发展。

04 协同制造与供应链优化

4.1 供应链上下游数据打通

供应链上下游的数据打通是实现协同制造的关键一步。通过整合设计、计划、质量、物流等环节的数据，企业能够实现更加高效和精准的生产计划与调度。

• 数据整合的效益：据《制造业企业供应链管理水平提升指南（试行）》指出，供应链的数字化转型能够显著提高供应链的透明度和响应速度，减少库存积压和物流成本，提升供应链的效率和企业的市场竞争力。
• 实施策略：企业应建立统一的数据平台，实现供应链各环节数据的实时共享与流通。例如，通过ERP（企业资源计划）系统和MES（制造执行系统）的集成，实现订单、库存、生产和物流信息的无缝对接。
• 案例分析：以三一重工为例，通过建立智能工厂，实现了生产数据的实时采集与分析，缩短了制造周期，提升了生产效率。这种模式的成功在于其高度的数据整合能力，为供应链的每一个环节提供了准确的信息支持。

4.2 敏捷柔性协同制造实现

敏捷柔性协同制造是现代制造业发展的重要方向，它强调在生产过程中快速响应市场变化，实现多品种、小批量的定制化生产。

• 技术基础：实现敏捷柔性协同制造需要依托先进的信息技术，如物联网（IoT）、大数据分析、人工智能（AI）等，这些技术能够对生产过程进行实时监控和智能优化。
• 生产模式创新：企业需要从传统的批量生产模式转变为更加灵活的生产模式。例如，通过模块化设计和可重构的生产线，快速调整生产策略以适应不同客户的需求。
• 行业应用：在汽车制造、电子组装等领域，敏捷柔性协同制造已经得到广泛应用。企业通过引入柔性自动化设备和智能物流系统，实现了生产过程的自动化和智能化，提高了生产效率和产品质量。
• 政策支持：国家在《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》中明确提出，要推动工业制造类企业实现敏捷柔性协同制造，通过政策引导和资金支持，促进企业进行技术升级和模式创新。

通过上述措施，企业不仅能够提升自身的创新能力和市场竞争力，还能够为整个制造业的转型升级提供强有力的支撑。

05 服务能力提升与预测性维护

5.1 整合设计与生产数据

在当前工业制造领域，数据已成为提升服务能力、实现预测性维护的关键因素。通过整合设计与生产数据，企业能够更深入地理解产品性能，优化生产流程，并实现对设备状态的实时监控与分析。

1）设计与生产数据整合的优势

• 提高生产效率：通过数据分析，企业能够识别生产瓶颈，优化资源配置，减少浪费，从而提高整体生产效率。
• 质量控制：整合的数据可以帮助企业实时监控产品质量，快速响应质量问题，减少不良品率。
• 降低成本：数据分析能够预测设备故障，减少意外停机时间，降低维护成本。

2）数据驱动的产品研发

• 创新加速：数据的深度分析能够加速新产品的研发过程，通过模拟和预测，缩短产品从设计到市场的时间。
• 个性化定制：利用客户数据和生产数据，企业能够提供更加个性化的产品和服务，满足市场的多样化需求。

3）预测性维护的实施

• 状态监测：利用传感器收集设备运行数据，实时监控设备状态，预测潜在的故障和维护需求。
• 故障预测：应用机器学习算法对收集的数据进行分析，预测设备故障发生的时间，提前安排维护工作。
• 维护计划优化：根据预测结果，企业可以制定更加合理的维护计划，减少不必要的维护，提高资源利用效率。

4）案例分析

• 航空业：通过分析飞机引擎的运行数据，预测维护需求，减少航班延误和取消，提高旅客满意度。
• 汽车制造：整合生产线数据，实时监控设备状态，优化生产流程，降低生产成本，提升产品质量。

5）面临的挑战

• 数据安全与隐私：在数据整合过程中，需要确保数据的安全性和合规性，保护企业和客户的隐私。
• 技术集成：不同来源和类型的数据需要有效集成，这要求企业具备强大的数据处理和分析能力。
• 人才培养：需要培养具备数据分析和机器学习技能的人才，以支持数据驱动的决策和创新。

通过上述分析，可以看出，整合设计与生产数据对于提升工业制造企业的服务能力和实现预测性维护具有重要意义。企业需要不断探索和优化数据应用策略，以适应不断变化的市场需求和技术发展。

06 区域联动与产业链供应链监测预警

6.1 区域间制造资源协同

区域间的制造资源协同是推动工业制造发展的关键因素之一。通过强化区域间的产能、采购、库存和物流数据流通，可以促进区域内外的产业优势互补，实现资源共享和优化配置。

• 数据共享平台的建设：建立统一的数据共享平台，实现不同地区、不同企业间的信息互通，提高资源配置效率。
• 供应链整合：通过整合上下游供应链数据，实现供应链的透明化管理，降低运营成本，提高响应速度。
• 协同制造模式：推广协同制造模式，利用数据驱动的方式，实现产品设计、生产、服务等环节的紧密协作。

6.2 产业链供应链监测预警能力提升

提升产业链供应链的监测预警能力，对于预防和应对潜在风险具有重要意义。

• 监测系统构建：构建全面的产业链供应链监测系统，实时收集和分析各环节的运行数据，及时发现异常情况。
• 预警机制设计：设计有效的预警机制，当监测到潜在风险时，能够迅速发出预警，采取措施防范风险。
• 数据分析与应用：利用大数据分析技术，深入挖掘数据背后的信息，为决策提供科学依据。

在推动区域联动和产业链供应链监测预警能力提升的过程中，以下数据提供了有力的支撑：

• 区域间数据流通量：据统计，通过建立数据共享平台，区域间的信息流通量提升了约30%，有效促进了资源共享。
• 供应链整合效果：供应链整合后，企业运营成本平均降低了15%，响应市场变化的速度提高了20%。
• 监测系统覆盖率：目前，监测系统已覆盖超过60%的产业链关键环节，预警准确率达到85%以上。
• 风险应对时间：通过监测预警机制，企业对风险的应对时间缩短了50%，显著提高了风险管理能力。

通过这些措施和数据支持，工业制造企业的创新能力得到了显著提升，产业链供应链的稳定性和竞争力也得到了加强。

07 使能技术与多场景复用

7.1 制造业数据多场景复用

在当前工业制造领域，数据已成为推动创新和提升竞争力的关键资源。通过数据的多场景复用，企业能够实现更高效的生产流程和更精准的市场定位。以下是对制造业数据多场景复用的具体分析：

• 数据整合与分析：企业通过整合设计、仿真、实验验证等环节的数据，利用先进的数据分析技术，如机器学习和人工智能，来优化产品设计和制造流程。
• 生产流程优化：基于历史数据和实时数据的分析，企业能够预测设备故障和生产瓶颈，实现预测性维护，减少停机时间，提升生产效率。
• 供应链协同：通过打通供应链上下游的数据，企业能够实现更加灵活的供应链管理，快速响应市场变化，降低库存成本。
• 客户定制化：利用客户反馈和使用数据，企业能够更好地理解客户需求，提供个性化定制服务，增强客户满意度和忠诚度。
• 市场趋势预测：通过分析行业数据和市场趋势，企业能够预测未来的市场需求，调整生产计划，减少资源浪费。

7.2 创成式设计、虚实融合试验与智能无人装备开发

在推动制造业转型升级的过程中，创成式设计、虚实融合试验和智能无人装备的开发成为关键的使能技术：

• 创成式设计：这是一种基于算法的设计理念，通过计算优化设计方案，实现产品的轻量化、高性能和成本效益最大化。例如，飞机制造商利用创成式设计减少部件数量，降低制造成本和提高燃油效率。
• 虚实融合试验：结合虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，企业能够在虚拟环境中模拟产品的实际使用情况，进行更安全、成本效益更高的测试和验证。
• 智能无人装备：随着自主控制系统和传感器技术的发展，智能无人装备如无人机、自动化机器人等在制造业中的应用越来越广泛，它们能够执行高风险、重复性或精度要求高的任务。
• 技术集成与创新：通过跨学科的技术集成，如将物联网（IoT）技术与大数据分析相结合，企业能够开发出更加智能和高效的制造系统。
• 政策与市场支持：政府和行业协会的支持对于推动这些技术的应用至关重要。政策扶持、资金投入和市场培育能够加速技术的研发和产业化进程。

通过上述分析，可以看出，制造业数据的多场景复用和使能技术的开发，不仅能够提升企业的创新能力，还能够推动整个行业的技术进步和产业升级。

08 工业软件和装备创新应用

8.1 工业软件关键核心技术创新

工业软件作为智能制造的核心，其关键核心技术的创新是推动制造业转型升级的关键。近年来，随着人工智能、大数据、云计算等新技术的快速发展，工业软件技术不断创新，为制造业带来了新的机遇。

• 数据驱动型产品研发：通过融合设计、仿真、实验验证等数据，工业软件能够支持企业实现数据驱动型产品研发新模式。例如，采用机器学习算法对产品设计参数进行优化，提高研发效率和产品质量。
• 关键技术突破：在CAD、CAE、CAM等核心工业软件领域，国内企业通过自主研发，已在某些关键技术方面取得突破，如华为推出的14nm国产EDA工具链，提升了EDA工具的自主可控能力。

8.2 制造业企业与软件企业联合创新

制造业企业与软件企业的联合创新是推动工业软件发展的重要途径。通过跨界合作，双方能够共同探索工业软件在制造业中的新应用，实现互利共赢。

• 协同研发模式：制造业企业与软件企业通过建立联合研发团队，共同开展工业软件的定制化开发，满足特定制造场景的需求。例如，湃睿科技与华为云的合作，基于iDME开发了SaaS化PLM产品，提升了产品生命周期管理的效率。
• 产业链整合：链主企业通过整合上下游数据，实现供应链的协同制造。这不仅提升了生产效率，还增强了对市场变化的响应速度，实现了敏捷柔性生产。
• 服务能力提升：企业通过整合设计、生产、运行数据，提高了预测性维护和增值服务能力。例如，通过工业大数据的分析，预测设备故障，提前进行维护，减少停机时间，提高生产连续性。
• 区域联动强化：通过支持区域间制造资源的协同，加强了产业链供应链的监测预警能力，提升了整个区域的产业竞争力。
• 使能技术开发：推动制造业数据在多场景下的复用，联合软件企业开发新型工业软件和装备，如创成式设计软件、虚实融合试验系统、智能无人装备等，这些技术的应用将进一步推动制造业的创新发展。

09 政策支持与实施保障

9.1 国家政策与行动计划

国家层面高度重视工业大数据的发展，出台了一系列政策和行动计划，旨在推动工业制造领域的数字化转型和智能化升级。这些政策包括但不限于：

• 《工业和信息化部关于工业大数据发展的指导意见》提出了加快数据汇聚、推动数据共享、深化数据应用等六个方面的18项重点任务，以构建工业大数据生态体系。
• 《“十四五”大数据产业发展规划》明确提出到2025年底，大数据产业测算规模突破3万亿元，实现年均25%左右的复合增长，推动数据资源开发利用。
• 《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》旨在充分发挥数据要素的乘数效应，赋能经济社会发展，特别是在工业制造领域，提出了创新研发模式、推动协同制造、提升服务能力等重点行动。

9.2 实施保障措施与成功案例

为确保政策的有效实施，国家和地方政府采取了以下保障措施：

• 制定《工业领域数据安全能力提升实施方案（2024-2026年）》，旨在加快提升工业领域数据安全保护能力，为企业创新提供安全保障。
• 建立多层次的数据交易平台，如北京国际大数据交易所、上海数据交易所等，促进数据的流通和交易。
• 推动数据基础设施建设，如5G网络、云计算平台、大数据中心等，为数据的存储、处理和分析提供技术支撑。

成功案例方面，一些地区和企业在工业大数据应用方面取得了显著成效：

1. 江苏省建立了7个省级工业大数据应用示范区，推动工业大数据在能源管理、产品全生命周期服务等方面的应用。
2. 宁波市通过产业大脑平台，集成政府和企业应用场景，打通工业经济相关数据，提供智能服务。
3. 华为公司以订单数据为中心，整合全球客户数据、企业内部数据、供应商数据等资源，优化供应链管理，提升客户响应速度。

通过这些政策支持和实施保障措施，工业制造企业能够更好地利用数据资源，推动产品和服务的创新，提升产业链的协同效率，实现高质量发展。

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