“四基”数据服务平台建设思路与运行机制初探

2018-03-02李晶莹

机电产品开发与创新 2018年1期

李晶莹

（中机生产力促进中心，北京 100044）

0 引言

当前制造业正逐步转向数字化、网络化和智能化，信息技术指数级增长、数字化网络化智能化普及应用、系统集成创新形成了新一轮工业革命的三大驱动力。随着人工智能技术与先进制造技术融合而形成的新一代智能制造技术的发展，工业大数据的效用挖掘与深度应用愈发体现出核心驱动作用。“四基”数据是工业大数据的核心，对企业自主创新能力发展、智能制造实施、质量管理控制、制造服务模式创新等起着至关重要的作用。

1“四基”数据平台内涵

工业“四基”指基础材料、基础技术、基础工艺和基础零部件。“四基”工业数据平台是指将大数据技术应用于工业“四基”领域，围绕个性化定制、柔性敏捷制造、远程运维等典型智能制造模式，以材料数据、工艺数据、零部件数据、产品数据、技术数据为核心，覆盖从设计、研发、采购、制造、销售、交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期的广义数据范畴，及相关数据应用系统。

本文中的“四基”数据包括生产经营宏数据、工具类标准化数据、可重用模块化数据、外部通用数据等广义范畴。

（1）生产经营宏数据。生产经营宏数据主要来自传统企业信息化范畴，包括传统工业设计和制造类软件、ERP、MES、PLM、SCM、CRM、EMS等。这些信息系统产生，积累了大量的产品研发数据、生产性数据、设备数据、经营性数据、客户信息数据、物流供应数据、环境数据等。生产经营宏数据主要掌握在制造企业手里，典型应用场景包括产品创新、产品故障诊断与预测、智能工厂建设、工业企业供应链优化和产品精准营销等。

（2）工具类标准化数据。工具类标准化数据是企业在研发设计、工艺设计、加工制造过程中广泛应用的设计工具类数据，如机械设计常用数据及标准、基础工艺数据、基础材料数据、基础零部件数据、共性技术方案等。这部分数据广泛分布在制造企业、科研机构的设计手册、标准文件、数据库、工具软件等中。

（3）可重用模块化数据。可重用模块化数据指非标准化的数据、不涉及企业核心技术机密、可共享可重用的数据内容。在绿色制造、敏捷制造、智能制造、服务型制造等新兴制造模式及业态的发展下，产生的设计模块数据、非标零部件数据、设备运维数据、个性化定制数据等。这部分数据在支撑提升企业自身设计、制造与服务效率同时，可通过形成的数据分析解决方案共享给同类企业，帮助降低研发成本。

（4）外部通用数据。外部通用数据指与制造企业产品决策、市场舆情分析、制造服务能力补充相关的以网络大数据及专业科技服务机构数据为主。如专利、标准、文献、政策、技术动态、行业动态、检测认证信息、企业的动态、市场数据、专家、人才、培训资料等。

2 建设“四基”数据平台的意义

（1）“四基”数据平台有助于推动智能制造发展。各国制造业创新战略的实施都是基于工业大数据采集和分析，并以此为制造系统搭建应用环境。随着物联网、大数据等新一代信息技术与先进制造技术的融合发展，制造企业的数据将会爆炸式增长，研发与验证过程、制造过程、产品使用过程都在源源不断的产生大量的数据，建立“四基”数据平台，将这些数据有效应用到企业运营管理、产品设计研发、售后与运维等整个生命周期，形成支撑智能制造模式的数据生态系统，是推动智能制造发展的源动力。

（2）“四基”数据平台有助于加速企业自主创新。中国“四基”的薄弱主要体现在制造企业在产品设计等方面自主创新能力的不足，目前大部分中小型制造企业的研发设计不成体系，缺乏有效研发数据支撑，很多设计图纸等数据化程度不高，无法形成知识的有效积累。建立公共数据平台，促进共性技术资源、可重用数据模块的开放共享，能够有效的实现数字化设计、生产、管理、应用的一体化，缩短研发制造周期，成为企业自主创新的加速器。

（3）“四基”数据平台有助于加强产品质量控制。目前大部分工业产品的成品检验都为抽样检验，“四基”数据的应用带来了更可靠的产品质量控制方案，通过收集大量产品的过程工艺参数、成品检验结果参数、抽查不合格品的检验数据以及对应的工艺、技术、管理数据，找出各种定性、定量数据与成品质量的关系，对产品质量进行预测与判断，从而帮助企业及时改进产品质量。“四基”数据平台的建立，有助于企业建立新的质量控制与管理手段，并形成质量问题可跟踪、可追溯，促进企业质量目标的提升。

（4）“四基”数据平台有助于挖掘产业发展势能。“四基”大数据使工业基础数据中所蕴含的价值得以挖掘和展现，从复杂的数据应用中发现新的模式与知识，从而促进制造企业的产品创新、提升经营水平和生产运作效率以及拓展新型商业模式。通过数据积累及价值挖掘，支撑协同制造、大规模个性化定制、设备健康监控、远程运维等新兴制造服务业态发展，帮助企业寻找新的利润增长点。“四基”数据平台将引导企业发现数据价值，通过平台数据及使能工具开展协同创新、制造服务模式创新。

3“四基”数据平台构建原则

需求导向。以工业强基为目标、以新一代智能制造及企业创新发展需求为牵引，以促进提升工业企业数据处理及应用能力为导向，促进跨行业、跨领域、跨地域工业大数据应用，形成良性互动的产业发展格局。

开放共享。促进基础共性数据、可复用数据在行业内的开放与共享，通过完善数据集成共享、数据交易等使能工具开发，推动“四基”数据资源开放共享、有序流动与规范利用。

统筹协调。发挥行产业服务机构、行业龙头企业在“四基”大数据平台构建中的主体作用，加大政府政策支持和引导力度，营造良好的政策法规环境，形成政产学研用统筹推进的机制。加强中央、部门、地方大数据发展政策衔接，优化产业布局，形成协同发展合力。

4“四基”数据平台建设重点

针对我国“四基”数据平台薄弱的问题，提升工业基础信息化与智能化水平，围绕核心基础零部件、关键基础材料、先进基础工艺和产业技术基础四大基础领域建立一大批数据平台，构建“工业大数据PaaS云平台+若干行业公有云平台+企业私有云部署”的数据平台分布格局，形成“四基”工业大数据生态圈。依托科研院所、产业联盟和行业协会建立一批行业专属“四基”数据平台；依托数据基础好的龙头企业建设大量的企业专有数据平台；依托具有公益性质的科研院所及第三方服务机构建立面向制造业的综合性数据共享和交易平台。

图1“四基”大数据平台布局Fig.1 The platform layout

（1）面向典型行业的“四基”大数据平台。依托科研院所、行业协会、产学研联盟等机构构建一批行业“四基”数据平台。针对高档数控机床、基础制造装备、工业机器人、工程机械、节能与新能源汽车等“四基”大数据实施基础好的行业，建设一批行业公共大数据平台。构建“四基”基础共性数据资源池，开发一批协同设计、精准匹配、数据定制、智慧决策等应用服务工具。支撑企业开展产品决策、协同创新、虚拟研发、技术验证等自主创新活动。

（2）企业级“四基”大数据平台。企业级大数据平台是对整个企业层面的内部数据和外部数据等进行汇集、处理、分析、分享的设备、工具、流程等有机的组合。内部数据主要指企业内部的设计工艺、材料、标准、技术方案、零部件数据、产品数据等基础数据信息，ERP、MES等工业自动化控制与信息化系统产生的信息管理系统数据，以及来源于工业生产线设备、机器、产品等的多由传感器、设备仪器仪表所产生的机器设备数据等；外部数据是指来源于工厂外部的数据，主要包括互联网市场、环境、客户、政府、供应链等外部环境产生的信息和数据。

（3）综合性知识服务与大数据交易平台。支持具有公益性质的科研院所及第三方服务机构建立面向制造业的生产经营共性数据共享和交易平台，加快研究数据产品化机制、数据定价机制、数据评价机制、数据交易机制、数据安全机制，促进第三方数据交易平台向数据资源综合服务商转型。鼓励行业服务平台和企业专有数据平台形成大数据战略合作联盟，促进工业大数据的技术突破与产业扩散，促进相关技术标准的制定和推广。整合资源、共享服务，建立数据协同、应用服务、数据交易于一体的“四基”大数据综合交易服务平台。综合交易服务平台以提供可视化的基础、共性数据交易及可复用的数据应用模块服务为主，提高工业企业大数据处理及应用效率。

5“四基”数据平台运营机制分析

“四基”数据平台将作为一个独立运行实体，由政府财政、政策支持和引导，产学研协同创新，按市场化方式运作。

政府发挥项目部署与指导作用，指导制订“四基”大数据平台战略发展规划、技术路线图和建立市场化运行机制及协同创新机制，为四基大数据平台的研发与建设、行业示范应用等活动提供必要的资金支持与政策保障。

科研院所、行业协会等专业研发服务机构发挥行业研究及数据积累能力，组织开展行业“四基”平台的研发及建设任务。组织相关行业企业、专业服务机构建立大数据战略联盟，促进行业数据的共享与流动。鼓励核心成员按照市场化发展的需要通过资金、知识产权等投入方式建立紧密的企业化合作机制，按照符合商业本质的原则共同推进工业大数据的产业化。

充分发挥工业龙头企业的产业链带动作用，依托龙头企业既有的“互联网+制造”转型战略举措，以龙头企业为市场主体，建设和运营企业级工业大数据应用平台，带动龙头企业周边生态系统伙伴企业使用平台服务，并逐步演进为更多企业提供服务，并按照市场机制收取服务费用。在行业应用的过程当中不断沉淀积累共性技术资产与行业大数据平台及综合性知识服务与大数据交易平台对接。