中国环境报记者 徐卫星 虽然今年以来，铁矿石价格大幅上涨给钢铁行业沉重一击，但两年前，江苏沙钢集团公司就瞄准“互联网+”、大数据与制造业深度融合的大趋势，以258亿元联手并购GS互联网大数据中心，成功转型进入“钢铁+数据中心”双主业时代，近日又成功完成对著名大数据公司Global Switch（以下简称“GS”）的并购。
除了沙钢，三一重工等许多企业，都在工业大数据领域积极布局。工信部近日就编制的《工业大数据发展指导意见（征求意见稿）》（以下简称《指导意见》）向社会公开征求意见。《指导意见》提出，力争到2025年，基本建成我国工业大数据资源、融合、产业和治理体系。
如何提升大数据技术产业支撑能力，打造资源富集、应用繁荣、产业进步、治理有序的工业大数据生态体系，推动大数据与制造业全面深度融合，赋能工业高质量发展，成为摆在产业面前的问题。《指导意见》的编制，将着力解决这些问题。目前，已经有不少企业尝到了甜头。
加强工业大数据资源采集汇集，推动工业大数据传输交互、高质量汇集等
建设国家工业互联网大数据中心
工业大数据是制造业数字化、网络化、智能化发展的基础性战略资源，正在对制造业生产方式、运行模式、生态体系产生重大而深远的影响。目前，我国工业大数据发展和应用具备一定基础，但也存在数据价值开发不足、技术实力急需增强、企业积极性有待提高等问题。
根据《指导意见编制说明》，《指导意见》围绕资源、融合、产业和治理四大体系，提出了9项重点任务和三大推进工程。
其中，在构建工业大数据资源体系方面，《指导意见》提出，加强工业大数据资源采集汇集，推动工业大数据传输交互、高质量汇集；研制推广各层级统一的数据交换架构，制定关键设备数据接口标准，推动不同厂家异构设备的数据采集和互通互操作。此外，《指导意见》还要求，构建工业互联网标识解析体系，建立各级节点之间数据采集、共享机制，推动落实不同领域标识数据集成应用。
《指导意见》还提出，建设国家工业互联网大数据中心，重点建设基础数据资源管理和云计算平台、工业互联网大数据政府监管支撑平台、企业赋能和技术创新服务平台、安全威胁监测和分析预警平台、工业大数据交易平台和工业互联网测试体验中心，为企业提供赋能，为政府提供支撑。
十大重点行业将强化数据应用供给
分类分级管理是关键
针对各工业领域特点的不同，《指导意见》提出，推动工业大数据分类分级管理，对不同行业的数据实现差异化管理。针对不少业内人士关注的工业大数据顶层规划问题，《指导意见》也明确要通过完善工业大数据分类分级顶层规划，制定《工业数据分类分级指南》，鼓励行业主管部门、行业组织、研究机构广泛参与，构建以企业为主体的工业数据分类分级管理体系，为工业数据的流动、共享和使用奠定基础。
其中，对能源、航空航天、建筑、钢铁、化工、工程机械、消费电子、家电、纺织服装、食品追溯等新一代信息技术与制造业融合发展的重点产业和领域，《指导意见》提出，将发挥政策导向作用，探索各具特色的数据应用模式，支持培育一批市场份额大、服务能力强、专业化和集成化水平高的工业大数据解决方案供应商。
对于广大中小企业数据资源缺乏、应用成本高等特点，《指导意见》指出，要面向中小企业开放服务资源，推动中小企业逐步将业务系统向平台迁移和部署，提升中小企业数据应用能力。同时，《指导意见》还明确，推进分布式处理架构、时序数据库等工具在平台的部署和应用，构建并丰富工业互联网平台算法库，提升工业互联网平台数据质量、数据管理和分析处理能力。加快推动工业知识、技术、经验等软件化，不断集成和优化工业互联网平台微服务组件，快速培育发展一批面向不同工业场景的工业APP，为工业大数据应用提供高效引擎。
数字经济成为企业新增长极
传统企业嗅到新商机
当前，随着互联网、物联网的快速发展，云计算、物联网、人工智能等新技术的应用，“大数据产业”迅速崛起，一些传统企业已嗅到其中的巨大商机。
以工程机械行业的三一重工为例，从2014年开始，企业启动大数据平台建设，通过自主研发大数据储存与分析平台即“ECC的客户服务平台”，将客户设备实时运行情况的数据通过传感器传到后台进行分析和优化，最终目的是实现低成本海量设备数据接入与分析，敏锐洞察用户行为，全生命周期闭环反馈。
企业负责人表示，目前，三一重工有20万台在外设备安装了自主研发的工业智能控制终端，已累积40TB的工况数据，且每天增量达两亿条。依据大数据分析，针对常用档位按区域、载荷、温度分别进行精准控制，使新产品的动力总成效率提升8%，油耗降低10%。
对于三一重工来说，工业数据能够最终为企业提供商业机会。通过大数据分析，三一重工可以发现哪种型号产品更受欢迎，为基于市场定位的产品研发提供参考，还可以预测设备故障及潜在配件需求。不仅如此，三一重工与清华大学合作，推出了“挖掘机指数”，显示设备的施工时长和开工率等数据，根据开工率数据预测下个月固定资产投资增量，在一定程度上可以反映我国宏观经济走势，实时分析区域市场变化，指导营销。
有业内人士表示，长期看，硬件制造端的价值在不断降低，智能化产品的价值将不断提升。大数据和智能制造给传统工业带来了巨大冲击，强大的工业数据分析服务将成为制造企业数字化战略的重要组成部分，工业物联网将显现出更大的战略价值。
