工业大数据对先进制造业发展的促进作用
工业大数据是指在工业领域，从客户需求到产品研发设计、工艺设计、采购供应、生产制造、成本核算、销售服务等产品全生命周期各个环节产生的数据及相关技术和应用的总称。工业大数据主要来源包括生产经营相关业务数据、设备物联数据、与企业生产和产品相关的外部数据三大类。
工业大数据是智能制造的关键技术，能够有效打通物理世界和信息世界的壁垒（即CPS，物理信息系统），促进新兴先进制造业培育和发展，推动传统制造业向个性化、智能化、服务化、协同化转型。
（一）创新研发设计模式，实现个性化定制
结合移动互联网等新一代信息技术，通过平台对接用户个性化需求，收集用户交互和交易等碎片化信息，运用大数据技术进行分析和处理，间接让客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，结合企业生产工艺数据和外部环境数据，进行虚拟仿真，实现个性化设计和定制化的生产。
（二）建立先进制造体系，实现智能化生产
通过采集车间自动化设备和传感器产生的工业大数据，预警设备故障，报警工艺偏差，监测产品质量，统计、分析生产完工状态，对制造各环节数据集成分析，提高生产排程、生产调度、库存管理等（即MES生产制造执行系统）生产过程管控水平，实现制造过程的自动化和智能化。
（三）优化生产运营数据，实现精益化管理
整合企业生产运营相关产品研发数据、生产管控数据、供应链数据、销售服务数据、财务数据等工业大数据资源，推动经营管理全流程的衔接，对过程数据进行分析、挖掘，分析问题、解决问题，优化业务流程，从而降低企业成本、提升生产效率，提高管理水平。
（四）促进生产模式创新，实现服务型制造
通过嵌在产品中的传感器，实时监测售出产品运行状态，分析和预测由此产生的工业大数据，开展远程监控、质量诊断等个性化、便捷化增值服务，降低售后服务成本的同时延伸产品售后服务，帮助传统制造业创新升级，实现“制造＋服务”模式转变。
（五）聚集产业链资源，实现协同型制造
制造业产业链各环节通过互联网紧密协同，基于工业大数据，驱动产业链内、外资源合理配置、利用，提升企业在产品设计、生产运营、质量控制、销售服务等产品全生命周期各个环节的效率，实现制造全产业链智能协同，形成更广泛的以“互联网＋”为创新要素的发展新模式、新业态。
我国工业大数据发展趋势
工业大数据发展至今，从最初的概念模糊到逐渐开始应用，再到实际管理、生产、营销的各个方面，技术不断成熟、应用不断拓展、市场空间逐渐扩大、发展潜力突出。
在德国“工业4.0”战略、美国的产业互联网、法国的新工业法国战略、中国制造2025等战略规划的推动下，预计到2020年，将有百亿个负责感知和监测的传感器装置通过数字方式连接，应用在工业领域，产生大量的工业大数据。对这些生产运营数据的收集、分析、智能化挖掘，将大幅度提高工业生产效率和效益。前瞻产业研究院发布的《2017－2022年中国工业大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》显示，预计到2022年，中国工业大数据市场规模有望突破1200亿元。预计在2025年前后，工业大数据市场将驶入发展快车道。
我国国务院陆续发布了《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》《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》等政策文件，提出加强大数据在企业研发设计等全流程和全产业链的综合集成应用，开展工业云和工业大数据行业创新服务平台试点示范，支持工业企业尤其是大型制造业建设基于互联网的创新创业平台，建设“工业和新兴产业大数据工程”“万众创新大数据工程”，支撑制造业企业智能化转型升级，推动产业创新发展，构建开放、共享、协作的智能制造产业新模式、新业态。
工信部也陆续发布了《“互联网＋”行动指导意见》《信息化和工业化融合发展规划（2016－2020年）》《智能制造发展规划（2016－2020年）》《大数据产业发展规划（2016－2020年）》等指导文件，提出制定工业大数据标准、加快工业大数据基础设施建设，利用互联网、大数据等技术发展新型研发创新服务，探索建立工业大数据中心等一系列任务，以推进工业大数据在制造业的创新应用。
一些先行地区，如北京市在《大数据和云计算发展行动计划（2016－2020）年》中提出，发展工业大数据，推进大数据在新能源智能汽车、集成电路、航空航天等领域的应用；建设工业智能制造云服务平台，在重点行业、典型企业开展工业大数据应用创新试点。湖北省《大数据发展行动计划（2016－2020年）》提出，推动大数据在工业行业管理和经济运行中的广泛应用。
天津市制造业发展现状分析
2016年，天津市凭借7327亿元工业增加值跃居全国第一大工业城市。工业结构产业结构升级，逐渐形成了“10＋3＋8＋2”的产业发展格局。规划布局了先进制造业，形成了以滨海新区现代制造为主，中心城区高端都市工业、区县特色工业相互补充、共同发展的产业空间格局，建成了9个国家新型工业化产业示范基地，24家市级新型工业化产业示范基地，31个区县示范工业园区，打造了“1＋11”个重点产业功能承接平台，成为京津冀产业协同发展的重要载体。淘汰了一批工艺落后、污染较重、能耗较高的产能。
然而，在经济新常态背景下，天津市制造业仍存在产业结构偏重、新兴产业比重偏低、制造业信息化整体水平不高等问题。按照天津市工业十三五规划数据，2016年天津市先进制造业占工业比重刚刚超过50%。到2020年，实现工业增加值达1万亿元以上，年均增长8%，先进制造业产值占全市工业总产值比重达到70%的目标，挑战巨大。制造业必须快速转型升级，找到发展的新动能、新路径。通过新一代信息技术提升产品质量、提高生产效率，实现智能制造，帮助企业从要素驱动向创新驱动转型，加快工业大数据发展势在必行。
天津市工业大数据发展战略建议
随着工业服务能力的不断云化，工业云提供的服务也逐渐覆盖了IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务）等多个层次，近年来有向DaaS（数据即服务）演变的趋势。工业大数据相关技术已具备商用条件，产业发展已初具雏形，未来具有明朗的发展路线。我国正处于工业发展转型期，产业结构调整和工业化信息化深度融合发展等一系列举措将产生数量可观的工业大数据。
作为打造京津冀先进制造研发基地的最大工业城市，天津具备发展工业大数据的良好基础和迫切需求。建设工业大数据的采集、传输、存储、分析、应用、服务，甚至交换、交易的全产业链服务能力和工业大数据产业服务能力建设，将有效带动先进制造业的发展。
（一）制定工业大数据发展规划和行动计划
依托国内外和天津市知名智库机构，梳理国内外工业大数据发展情况，分析、总结国内先行地区的发展经验，结合天津工业特点和建设需求，制定符合天津先进制造业研发基地定位的工业大数据发展总体规划和精确到年度的行动计划。同时，进一步完善政府数据公开、企业数据确权、数据交易等方面的政策法规。
（二）建设工业大数据公共服务云平台
以政府牵头、企业化运作的方式，委托第三方建设服务于广大工业企业的大数据公共服务云平台，将工业设计、企业管理、仿真设计、作业调度等共享软件部署在云平台上，进一步降低企业大数据创新创业成本。
搭建工业大数据线上交易中心，将先进制造业企业产品信息、融资租赁信息、易物信息、采购信息、招标信息、大数据交易信息等在平台上发布、撮合、交易。同时，强化对工业大数据的采集传输、存储分析、交换等所带来的价值表现，形成市场化大数据交易机制，设立大数据柜台交易市场（工业大数据OTC市场）。
（三）建设一批工业大数据示范项目
加快工业传感器、射频识别、光通信器件等数据采集设备的部署和应用，推动工业控制系统的升级改造，汇聚传感、控制、管理、运营等多源数据，提升产品、装备、企业的网络化、数字化和智能化水平，建成一批智能设备、智能车间和智慧工厂等工业大数据示范项目，培育几个工业大数据产业园区，实现产业聚集和规模效应，逐步形成独具特色的京津冀工业大数据创新创业生态圈，不断丰富完善工业大数据产业链、价值链。
（四）出台产业基金、人才、税收等扶持政策
按照海河产业基金运作模式，综合运用项目投资、股权投资、并购投资、风险投资等多种方式，设立一只工业大数据产业基金，运用PPP资产证券化模式，引导社会资本参与工业大数据重大项目建设。
实施大数据人才培养工程，加大数据算法、数据建模等人才引进力度。
制定税收优惠政策，对工业企业技术改造、先进装备制造、智能制造等项目采用工业大数据技术应用的，优先给予政府资金支持。
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