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在数字经济时代，数据资产已成为驱动制造业转型升级的核心引擎。苏州作为制造业重镇，正积极拥抱数字化转型浪潮，通过深度挖掘数据资产价值，打造高质量发展新优势。
数据资产通过"业务数据化、数据资源化、数据资产化"的闭环机制，持续释放乘数级价值。在生产过程优化方面，AI预测性维护可为制造业节省巨额成本，数字孪生技术能大幅提升生产效率；
在供应链协同管理中，数据资产打通上下游信息壁垒，京东的实践显示其供应链数据资产价值高达457.79亿元；柔性定制生产则依托客户数据分析，实现从批量生产向个性化定制转型。这些应用充分证明，数据资产管理能力直接决定数字化转型成效。
然而，苏州制造业企业在数据资产管理中仍面临严峻挑战。近70%的企业存在设备互联互通难题，形成"数据孤岛"；
数据标准不统一导致"一物多码"现象普遍；数字化人才占比仅10%，高级人才更是稀缺；
数据安全与隐私保护机制不完善，企业"不敢共享、不会共享"；更有大量数据资产处于闲置状态，价值实现路径不清晰。
为破解这些瓶颈，报告提出系统性对策：构建工业互联网生态，打通核心系统数据壁垒；
夯实数据质量基础，完善统一标准体系；推进智能制造建设，提升自动化水平；打造行业垂直语料库，提升AI应用效能；
推动企业从"经验驱动"向"数据驱动"转型。
同时，建议推广DCMM国家标准，打通数据资产入表路径，强化数据安全防护，培育数智融合复合型人才。
通过强化数据治理、提升标准化水平和释放数据价值，苏州制造业必将探索出数字化转型的新路径，在智能化竞争中占据先机。
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