2015年中央经济工作会议提出，要加快制造强国建设、提高基础设施网络化水平等，推动形成新的增长点。党的十八届五中全会提出，实施国家大数据战略。大数据作为新一代信息技术和产业发展的重要方向，对制造业研发设计、生产制造、经营管理、销售服务等全产业链产生重要影响，大数据与制造业融合空间广阔、发展潜力巨大。我们必须把建设制造强国与发展大数据紧密结合起来，推动制造模式变革和制造业转型升级。

大数据为建设制造强国提供机遇

大数据成为国家竞争力的战略制高点。当前，全球正处于新一轮科技革命和产业变革之中，通过对互联网、物联网等新一代信息技术所产生的海量数据进行分析，能够总结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策，拓展人类认识世界和改造世界的能力，给人类经济社会创新发展提供强大引擎。

大数据为制造业转型升级开辟了新途径。处于数据爆炸的时代，制造企业获取、管理和利用到的数据量越来越大、种类越来越多，若能对数据进行科学的采集、组织、分析与利用，为产品全生命周期和企业生产经营各环节提供有价值的决策参考，就能提高生产率、利润率和企业综合发展水平。

我国具备发展制造业大数据的比较优势。我国制造业规模位居全球第一，规模以上制造企业数量众多，信息化发展水平日益提高，每时每刻产生大量制造数据，应用场景丰富，发展空间广大。为加快制造强国建设步伐，近年来国务院先后出台了《中国制造2025》《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》《促进大数据发展行动纲要》等政策文件，也为制造业大数据发展创造了良好的发展环境。

大数据推动制造业全面转型升级

大数据精准响应用户需求，提高制造业研发设计水平。在研发设计过程中应用大数据，能够推动打造集成创新平台，广泛收集和深入挖掘消费者的使用行为数据与意见反馈信息，更准确地掌握海量消费者的使用喜好，并借由众创、众包等方式，将消费者带入到产品的需求分析和研发设计等创新活动中，推动产品设计方案的持续改进。

大数据实现业务场景交互，推动生产制造智能化升级。如果说传统的自动化、数字化、网络化给生产制造提供了“肢体”“感官”和“神经”，大数据的应用则给生产制造配上了“大脑”，使之能灵活应对各种业务场景，实现真正的智能。通过整合、分析制造设备数据、产品数据、订单数据以及生产过程中产生的数据，能够使生产控制更加及时准确，生产制造的协同度和柔性化水平显著增强。

大数据辅助企业科学决策，增强制造业经营管理能力。大数据的应用，能够推动跨行业、跨区域创新组织的建立和协同设计、电子商务、众包众创等新模式的发展，增强制造企业的经营管理能力。

大数据支撑生产型服务发展，加快制造业服务化进程。大数据加速制造业服务化转型主要有3个方向：一是使企业业务从产品生产销售，向生产型服务领域延伸；二是使企业发展模式从围绕产品生产销售提供售后服务，转为围绕提供持续服务进行产品设计；三是使企业的主要利润来源从产品制造与销售环节，转为售后的生产型服务环节。

大数据与传统业务加速融合，催生新产品新服务新业态。我国拥有全球最大的消费市场和最多样的消费需求，将大数据融入到可穿戴设备、家居产品、汽车产品的功能开发中，能够推动技术产品的跨越式创新，形成智能可穿戴设备、智能家居、智能网联汽车等制造业发展新领域，有助于抢占制造业新的增长点和制高点。

促进大数据与制造业融合发展

当前和今后一个时期，推动大数据与制造业深度融合发展，要在以下几方面下功夫。

健全工业信息基础设施。加快建立容量更大、服务质量更可靠的工业宽带网络，加强制造业领域无线宽带网络规划布局，部署面向智能制造单元、智能工厂及物联网应用的低延时、高可靠的工业互联网。发挥互联网企业、工业软件企业优势，引导其与制造企业紧密融合，实现数据的统一采集、管理和高效处理。

建设制造业数据资源。推进传感器等数据采集终端的大规模应用，多渠道、多层面采集获取数据。引导和支持骨干企业、行业组织建设低成本、高效率的制造业大数据存储中心和分析中心，汇聚形成系统、全面、及时、高质量的数据资源。完善制造业数据资源建设相关体制机制，创新政策激励手段，形成各方面积极参与、互利共赢的数据资源建设生态。

突破制造业大数据核心技术。开放自主可控的制造业大数据平台软件和重点领域、重点业务环节应用软件，支持创新型中小企业开发专业化的制造行业数据处理分析技术和工具，提供特色化的数据服务。推动多学科交叉融合，开展制造业大数据分析关键算法和关键技术研究。

提升大数据分析应用能力。建设一批高质量的制造业大数据服务平台，推动软件与服务、设计与制造资源、关键技术与标准的开放共享，增强制造业大数据应用能力。

提高数据安全保障能力。研究制定面向制造业领域信息采集和管控、敏感数据管理等方面的大数据安全保障制度建设。研究制定数据分级标准，推动数据保护、个人隐私、数据资源权益和开发利用等方面的标准化工作和立法工作。制定出台对制造业数据采集、传输、保存、备份、迁移等的管理规范，有效保障数据全生命周期各阶段、各环节的安全可靠。

培养复合型大数据人才。支持有条件的高校结合计算机、数学、统计等相关专业优势，设立大数据相关专业。鼓励高校、科研机构和企业有计划、分层次的引进大数据相关的战略科学家和创新领军人才，依托制造业大数据领域的研发和产业化项目，引进拥有实践经验的大数据管理者、大数据分析员等高端人才。

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