编者按：近日，工信部印发了《关于工业大数据发展的指导意见》（简称《指导意见》），以贯彻落实国家大数据发展战略、促进工业数字化转型、激发工业数据资源要素潜力、加快工业大数据产业发展为目标，提出了重点任务和保障措施，为我国工业大数据发展指明了方向。为促进《指导意见》实施，本报推出“推动工业大数据发展·促进工业数字化转型”专栏，邀请地方工业大数据主管部门相关负责人和专家学者对《指导意见》进行解读，分析我国工业大数据发展现状和存在问题，并提出落实《指导意见》和推动工业大数据发展的举措建议。本期为安徽省经济和信息化厅总经济师潘峰的署名文章。
工信部出台的《关于工业大数据发展的指导意见》开篇第一句就给出工业大数据的定义：“工业大数据是工业领域产品和服务全生命周期数据的总称”。这个定义给得好，好就好在对工业大数据的范畴给得全面，工业大数据不仅仅是制造产品的范畴，还有服务的范畴。在这样一个“产品和服务全生命周期数据”的大范畴里，我们可以有充分的施展，在与传统工业比较变革中，取得高质量发展。为此，我以为，当前应从“点线面体”把握好工业大数据时代的“四不同”。
一是发力“点”不同。
传统工业，初始的发力是在企业制造这一端。而工业大数据时代，不应再以制造端的生产力供给数据为起点，而是率先从用户端的价值需求数据作为产业链的出发点。改变以往工业价值链从生产端向消费端、从上游向下游推动的模式。从用户端的价值需求出发，提供定制化的产品和服务需求数据，并以此作为整个产业链的共同目标。安徽的三只松鼠公司正是从用户需求数据出发，走出了一条跨越发展的路径，该公司首先打造出一方云控平台，每天有一帮少男少女在网上和用户聊天，了解用户口味需求，以此作为坚果产品策划制造的源头根据。这些少男少女的工作业绩就是看和用户聊天的行数以及梳理出用户的需求数。那么，这个云控平台每天能够接到多少用户需求的条数呢?10万+!正是把握住了这个工业大数据的起始发力点，公司创业8年，年销售收入已超过亿，并成功上市。
二是价值“线”不同。
传统工业，价值线是比较短的，就是从产品研发到产品制造完毕这一条设计、生产价值线。而在工业大数据时代，价值线显然要延展到产品运维服务端，最终形成一条环线，即，从服务端(采集需求数据)开始，到设计生产管理，再到服务端(运维)。近年来，安徽有不少企业，价值创造的重头恰恰落在了运维服务这一端。比如华升泵阀公司，生产的化工流体泵是填补国内空白的高科技产品，用户买回去难免用不好、故障不会修的问题，公司搭建起远程会诊平台，问题迎刃而解。类似做法的，还有合锻公司，给销售出去的锻压机装上一个“黑匣子”，收集主缸压力、主缸速度、保压时间、油箱温度……等九个维度的数据，一旦出现故障，判断起来非常精准，远程调度即可搞定。合肥的容知日新公司更是为带有转子的大型机械装上自己“独门秘籍”的传感器，直接把远程云服务作为公司的主要价值创造，成为工信部工业互联网的试点示范。
三是思维“面”不同。
传统工业主要是机械思维，讲求因果的唯一推断与公式化解决。而在大数据时代，还要添加大数据思维，在一些不确定的情况下，基于大数据，找到相对合算的解决方案。这是一种思维面上的突破，它直接带来解决问题的面上的拓展。安徽的六国化工公司、安泰公司与阿里巴巴阿里云合作，充分运用大数据思维，近期就创造出实际价值。他们创造性提出的“磷化工工业——环保环境大脑综合解决方案”，解决传统磷化工企业生产严重依赖人工经验、磷萃取率存在较大波动问题，以及复合肥养分浪费和环保控制滞后等一系列行业普遍存在的掣肘问题。先是安泰公司在六国化工做了3年的生产数据采集积累，然后，阿里云基于这些大数据做了数据热力图分析，并数据建模，反复优化，最终在年11月项目成功通过验收，最终磷转化率平均提升0.79个百分点，直接可为公司新增万元经济效益，节约磷矿石资源0吨，减少磷石膏固废吨。该案例也入选工信部大数据优秀解决方案。
四是素质“体”不同。
在工业大数据时代，企业的数字素养应有一个明显提升，从思维到行为习惯都应该与数字化、网络化、智能化的要求相吻合，成为一个高素质的数字化管理运行体。这些年，安徽从以下几个方面做出努力，取得一定成效。
第一，加强政策引导。省政府先后出台《支持数字经济发展若干政策》、《支持5G发展若干政策》等，对企业数字化、网络化、智能化发展形成强力引导，促进企业数字素养的提升。
第二，广泛深入开展两化融合贯标活动。安徽目前通过两化融合评定的企业已经超过家，数量居全国第4位。通过贯标，很多企业从上到下经历了一次数字化管理的洗礼，数字素养明显提升。许多企业据此建立起一套基于数字化的管理体系，还有的大型企业主动要求两次贯标，可见真贯标，真有价值。
第三，推动数字经济创新联合体建设。鼓励制造企业与高校、科研院所、ICT企业等合作，以数据为纽带，联合攻关、知识共享，相互带动，取得很好的成效，形成一批创新成果。比如，司尔特公司和科大大数据实验室、若干软件企业合作，开发出“五库联动”系统，形成从农村土地数据、到专家计算解决数据、到最终复合肥制造的数据等各个数据库的联动(开始是5个数据库联动，现在已经是13个数据库了)，直接生产出适合特定土壤、适合特定作物种植的定制化化肥，案例也入选工信部大数据优秀解决方案。今年疫情期间，公司凭借数字化的高素质体，销售逆势增长70%。
第四，鼓励企业APP创新。积极推动企业经验知识化、知识软件化。坚持每年评选优秀APP并给予奖励。企业的APP创新意识明显增强。比如，安徽云轨公司研发的轨道交通行业移动运维终端应用平台工业互联网APP入选全国第一批APP优秀解决方案的同时，愣是拿下北京地铁的一条线的设备运维管理，从洋人的绝对垄断中“虎口夺食”，为国争光。
第五，推进5G应用。工业大数据和网络化是密不可分的。安徽在推进5G应用中，鼓励企业敢于人先，每年评选“网效之星”，创造出许多5G应用第一例。比如，合力叉车打造出全国第一例5G工业车辆应用产品“合力5GAGV”;德易电子完成全国第一例5G远程操控机器人持镜臂辅助多学科联合远程手术指导;飞友科技公司在合肥新桥机场打造出国内第一个“5G机场”，定制研发基于5G的机场智能设备等等。
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