国家数据局：
《工业制造、现代农业等九个领域 数据要素×典型场景指引（2025年）》

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开篇：数据要素重塑工业制造新范式

随着《"数据要素×"三年行动计划（2024—2026年）》的深入推进，国家数据局联合相关部门系统梳理了数据要素赋能工业制造领域的落地路径。本指引聚焦9大重点方向、21个重点领域、58个典型场景，构建了从研发设计到生产作业、从质量管控到运营管理的全链条数据应用图谱，为工业企业数字化转型提供了系统性实施指南。

这份指引不仅是技术方案的集合，更是工业数据价值释放的方法论——它明确了每类场景需要汇聚哪些数据、如何融合利用、能解决什么痛点、带来何种效益，形成了"数据-技术-场景-价值"的闭环体系。

一、研发设计：数据驱动的创新引擎

1. 基于大数据的新材料研发

场景痛点：传统材料研发依赖试错法，周期长、成本高、数据分散。

数据融合方案：

• 多源数据汇聚：整合高通量实验数据、中试试验数据、理化试验数据；原型产品设计数据、生产工艺设计数据、材料计算产生数据；以及成本、制造、物流、全流程质量、环境能耗等跨域数据。

• 智能分析路径：通过数据预处理与特征提取，将实验数据与工艺参数按时间/批次关联，构建统一分析数据库。利用机理模型和数据挖掘分析关联度，通过机器学习方法定量分析特征与工艺的相关性。

应用场景与成效： 实现原型材料产品研制、材料产品质量提升、生产工艺研发三大突破。通过构建材料研发数据库和研发知识经验库，利用AI技术协助科研人员快速找出产品及工艺开发关键点，有效降低研发成本，减少中试试验量，缩短研发周期，促进研发协同与知识共享。

2. 半导体基础材料连续生产工艺优化

场景痛点：半导体基础材料制备过程中，热场控制精度直接影响产品品质。

技术实现路径：

• 数据基础：汇聚热场结构、工艺参数、半导体材料特性、制作边界条件、数值模拟结果等数据。

• 仿真优化：利用全局有限元法对单晶炉热场进行数学建模，结合电磁—热耦合场仿真，计算焦耳热生成率并导入温度场求解。通过分析温度分布图、温度梯度曲线等可视化数据揭示热场变化规律。

应用价值： 实现制造设备设计优化、设备性能提升、制造过程优化三大目标。数字化仿真技术大幅缩短研发周期，提高设计精度，减少制造过程干扰因素导致的产品缺陷，提升产品质量和一致性。

3. 数字化协同研发

场景痛点：大型复杂机电产品研发涉及多专业、多部门协同，数据孤岛严重。

解决方案：

• 全量数据汇聚：包括技术需求、功能结构、产品模块、产品配置、设计方案、仿真、试验、工艺、设计物料清单（EBOM）、设计变更、研发知识等全生命周期数据。

• 平台化融合：构建技术研究、平台模块开发、订单产品开发三大主业务流程，重点融合技术需求管理系统、仿真数据和流程管理（SDM）系统、试验数据管理（TDM）系统等。

创新应用： 实现研发数据高效管理（利用AI软件开发实现文本、PDF、图片等文件数据解耦与快速结构化）、研发数据关联调用（建立技术需求、功能结构、产品模块等数据参数映射关系）、模块化研发设计（开发"菜单式""搭积木式"产品快速设计功能）、仿真算法快速应用。

二、生产作业：智能制造的核心战场

4. 机械加工工艺过程智能化

场景定义：通过加工过程多源传感器数据和质量数据训练大模型，应用数字孪生技术实现物理设备与虚拟模型的实时动态映射，达成"零试错"虚拟仿真目标。

数据体系：

• 设计数据：三维模型、工艺参数、材料特性

• 生产数据：设备运行状态（振动、温度、能耗）、加工精度测量结果、刀具磨损状态

• 环境数据：车间温湿度、能耗监测信息

技术路径： 基于机内测头、激光对刀仪、振动传感器等多源传感器实时采集加工件形位尺寸偏差及刀具磨损量，通过数字孪生技术实现物理设备与虚拟模型的实时动态映射。结合AI算法深度分析历史设计数据，精准预测加工参数并识别潜在工艺缺陷，优化余量分布。

闭环控制： 形成"加工—测量—计算—补偿"全闭环控制，通过AI算法预测加工尺寸偏差与微观缺陷，反馈至边缘计算控制器，触发自适应补偿机制，实现加工过程数字化与智能化。

5. 微生物培养和生物发酵过程动态控制优化

行业覆盖：医疗、农业、食品行业生产过程中的微生物培养和生物发酵环节。

六维数据体系：

1. 菌种数据：菌株ID、基因组序列、基因测序菌种筛选、遗传稳定性分析

2. 工艺数据：温度、pH、溶氧（DO）、在线传感器过程控制、工艺优化参数

3. 代谢数据：底物消耗率、产物浓度、副产物积累、高效液相色谱、质谱、生物传感器代谢流分析、产量预测

4. 环境数据：洁净度、温湿度、压差环境监测、染菌风险预警

5. 设备数据：罐体压力、搅拌功率、维护记录、设备日志、振动传感器

6. 质量数据：效价、杂质含量、生物活性离线检测、批次放行、合规报告

智能优化路径： 对分散在设备、实验室、生产系统中的数据统一管理，运用统计分析、机器学习等技术挖掘关键信息。分析发酵过程中的温度、pH值、菌种浓度等参数对产物质量的影响，建立预测模型，用历史数据训练系统，找出最佳温度、补料时间组合，提前8小时预判可能染菌或产量不足。

6. 流程工业设备智能运维

场景价值：解决流程工业现场运行设备多、区域分布广、点检难度大的痛点，实现从预防性维修向预测性维护的转变。

四类核心数据：

• 能量状态数据：振动、温度、应力波

• 异常状态数据：电机过载、断相/不平衡、接地

• 磨损状态数据：润滑点供油状态、润滑油劣化和污染、设备磨损

• 运行状态数据：关键设备实时运行参数

智能诊断体系： 建立设备个体状态数据统计规则，根据关键设备正常运行状态数据设置报警阈值。开发规则编辑器工具，根据关键设备的不同工况构建多条件报警规则，实现异常状态的自动判断、自适应智能报警，筛除由于工况波动导致的误报警。部署专业诊断模型，实现旋转类设备（如风机、电机、齿轮箱）状态的诊断，包括不平衡、不对中、地脚螺栓松动、润滑不良、轴承与齿面故障等现象。

三、质量管控：全生命周期的品质守护

7. 钢铁冶金行业全流程质量追溯

体系架构：依托工业互联网与生产执行系统（MES），以全流程数据整合为基础，构建从原料入厂、生产过程到销售出厂的全流程质量追溯链条。

五类质量数据：

• 订单与规范数据：销售订单（期货、库存、新品研发）、冶金知识库中的产品规范、工艺规则

• 生产过程数据：工艺路线、工序投入/产出物料、在线探伤、表检仪与尺寸测量站数据、机器视觉检测结果

• 设备与实验室数据：生产设备传感器、实验室检验结果、在线质量监测仪器

• 质量管理数据：检验项目、过程质量监控记录、多工序联动处置日志、电子质保证书

• 溯源标识数据：产品等级标记、出厂检验登记、质保凭证标记信息

融合利用路径： 通过数据清洗去除异常值与错误值，运用ETL技术将分散在各个生产领域、检测部门及市场调研渠道的数据按照统一标准转换与加载。探索生产过程数据与产品质量检测数据之间的关联关系，构建质量预测模型，提前预警质量风险。

典型应用： 实现动态质量设计（基于冶金知识库与订单数据自动配置产品规范）、流程闭环优化（智能生成最优工艺路线）、实时质量监控（融合设备传感、机器视觉与实验室数据）、异常溯源与改进（不合格产品自动触发数据分析模型）、电子质保证书生成（数字化出厂认证）。

8. 智能质量检测与优化

适用行业：汽车及零部件制造、电子制造、机械加工等大规模生产制造企业。

数据闭环：

• 生产过程数据：生产设备运行参数、生产环境数据、原材料质量数据、工艺参数

• 质量检测数据：自动化检测设备采集的产品尺寸、外观缺陷、性能指标

• 历史数据：以往生产批次的产品质量记录、设备故障记录、工艺调整记录

• 供应链数据：原材料供应商的质量评价数据、零部件采购数据

技术融合： 通过在生产设备、检测设备上安装传感器，实时采集生产过程和质量检测数据，与企业内部生产管理系统整合，形成完整的生产数据链。利用大数据分析技术，建立质量预测模型和故障诊断模型，分析生产过程数据与质量检测数据之间的关联关系，找出影响产品质量的关键因素。

9. 火力发电原材料质量管控

创新点：针对燃煤入厂验收领域传统采制化流程人工干预多、效率低、数据孤岛严重等问题，构建"采样—制样—化验—结算"全链条智能协同管控体系。

全链条数据：

• 入厂数据：运输车辆信息、原料产地、矿点煤质历史数据、入厂过磅数据

• 智能采样数据：采样点三维坐标、采样深度、实时煤流图像（AI视觉识别杂质）、采样设备运行参数

• 自动化制样数据：制样设备工况、样品编码、环境温湿度、制样过程视频监控

• 化验分析数据：煤样热值、硫分、灰分、水分等化验结果，化验设备校准记录

• 管理协同数据：燃料管理系统（FMS）、实验室信息管理系统（LIMS）、企业资源计划（ERP）系统数据

四大融合路径：

1. 全流程数字孪生建模：基于三维点云和实时传感器数据，构建从原材料入厂到化验报告生成的数字孪生模型，动态映射采制化设备状态、样品流转路径及环境参数。

2. AI驱动的智能决策：部署视觉识别算法实时分析煤流图像中的矸石、杂物比例，构建热值偏差回归模型，动态校准供应商信用评分。

3. 区块链可信存证与追溯：将采样、制样、化验关键领域数据上链存证，确保数据不可篡改，支持质量纠纷快速溯源。

4. 流程自动化协同：实现"样品编码—自动传输—无人化验—结果回传"闭环，自动生成燃料掺配建议，优化锅炉燃烧效率。

四、运营管理：精益化与柔性化并重

10. 定制型离散制造

场景特征：聚焦多品种、小批量离散制造场景，构建覆盖"设计—生产—供应—运维—退役"全生命周期的智能闭环体系。

六维数据整合：

• 设备运行数据：加工单元健康状态、运行参数、吊装/转运设备状态

• 物料数据：实时库存、出入库状态、半成品位置及状态、关键物料追溯信息

• 人员数据：操作人员到岗计划与实到状态、技能匹配度

• 系统数据：ERP、PLM、MES、SRM、QMS等多种系统数据

• 环境数据：设备能耗、光伏储能系统监测

• 服务数据：运维阶段产品运行状态、故障报警记录、用户反馈、退役阶段回收处理信息

技术实现： 利用数字孪生构建动态模型，将设备布局、工艺路径、资源约束等要素数字化映射为虚拟仿真模型。部署运筹求解器算法，采用面向多目标（订单交期、设备利用率、能耗成本）的智能排产引擎，通过数据驱动深度学习分析历史生产数据中的设备效能波动、工序耦合关系等规律，结合强化学习动态调整排程策略。

11. 生产计划智能调度

痛点破解：解决工业产品更新换代快、生产多样化多品种、涉及多车间多工厂、资源约束复杂导致的智能排产困难。

数据贯通： 汇聚工艺数据、物料及产品技术规格等工程数据；主生产计划、需求计划、高级排产数据等计划管理数据；工单派发、任务执行、资源状态、质量及物流等生产管理数据；跨车间交付节点、共享资源冲突规则、工艺约束等协同约束数据。

智能算法应用： 梳理跨车间数据流图，定位数据断链节点与业务阻塞点，建立覆盖主数据（设备/工序编码）和动态数据（状态更新频率）的标准化体系。实施人工智能敏捷排产技术，按照业务建模、遗传算法和爬山算法，保证算法的求解速度和寻优质量。搭建跨车间数据协同，建立统一的三级调度管理体系，打通生产管理部与分厂之间、机加厂与总装厂之间的联动性。

12. 长输管线生产运营智能预警与动态优化

行业背景：针对长距离煤浆管道运行地域分布点多、线长、面广、生产组织管理难度大的挑战。

数据监测体系：

• 物料特性数据：输送物料基础特性、浆体流变特性、管道工程设计输送参数

• 设备状态数据：SCADA系统、电力集控系统、智能仓储系统、视频系统、电力计量系统、晃电监测系统数据

• 安全数据：地质灾害数据、生产能耗数据、生产检修维护管理数据

智能预警系统： 采用综合方案汇聚智能仓储系统、视频系统、电力计量系统等多源数据，建立统一的数据标准和接口规范。结合煤浆浓度、颗粒级配以及生产控制等数据，融合历史事故数据与实时工况，开发自适应控制算法，根据预测结果调整泵站压力与流量，实现输送系统的闭环优化。

五、安全管理：从被动应急到主动防控

13. 矿产开采安全一体化管控

核心理念：通过"数据—模型—场景—价值"的闭环，推动煤矿应急管理从经验驱动向智能驱动转型。

四维数据底座：

• 基础地质数据：地层构造、煤岩层分布、地质构造（断层、褶皱）、隐蔽致灾因素（采空区、水文地质异常区）及地质勘探、物探、钻探及历史采掘工程数据

• 动态监测数据：水位、涌水量、瓦斯浓度、地压变化、微震监测、地表沉降等实时数据，通过传感器、无人机、遥感卫星及井下物联网设备获取

• 历史灾害数据：透水、瓦斯突出、顶板垮落等事故案例库及修复治理记录，结合地质档案与灾害评价报告形成经验型知识库

• 设备运行数据：智能钻机、巡检机器人等设备的运行状态、故障日志及作业轨迹

智能分析引擎： 通过数据标准化、智能分析与多模态融合技术，构建透明地质数据的治理闭环。基于AI算法（深度学习、知识图谱）对地质数据进行三维动态建模，结合灾害演化模型（水害渗流模型、火灾扩散模型）进行仿真推演。利用大模型对非结构化地质文档、监测数据进行语义解析与知识抽取，形成灾害预警规则库与应急决策知识图谱。

应用场景： 地质灾害超前预警（预测采空区积水、瓦斯突出风险）、水害应急响应与救援（快速生成堵水方案，通过数字孪生技术模拟救援路线）、应急演练与预案优化。

14. 危化作业安全评估

评估体系：设计多维度评估模型，科学设定二级指标及其权重分配，构建完整的评估逻辑链路。

数据维度：

• 装置运行数据：停工装置、开/停车装置、检修装置数据

• 危险源及监测数据：危险源报警数据、监管工艺报警数据

• 双重预防机制数据：未整改的一般/重大隐患数、隐患整改及时率

• 环境数据：日均报警、实时天气数据

动态评估： 输入变量包括装置运行状态数据、实时报警记录、特种作业监控信息、双重预防机制执行情况以及气象环境参数等多维度要素。输出变量则以企业实时安全态势评分为核心，真实反映当前厂区安全水平。遵循动态改进原则，通过定期引入新数据更新模型，结合实际应用场景调整关键指标权重。

15. 安全风险预防

知识驱动的安全大脑： 汇聚安全生产法律法规和行业标准、集团生产管理体系资料和安全生产事故案例、双重预防等相关数据，自动对风险、隐患进行分类定级，主动态势感知，智能辅助决策。

五步走战略：

1. 构建数据资源库（政策法规域、企业制度域、操作规程域、风险隐患域、事故案例域）

2. 数据清洗和整合（统一格式，确保一致性和准确性）

3. 数据实用及分析（构建数据挖掘小模型，分析事故原因与隐患类型的关系）

4. 形成数据反馈机制（不断收集和反馈实际应用效果，调整优化模型）

5. 进行数据价值挖掘（将人员与系统交互过程中产生的丰富语料构建成数据集，训练和提升大模型）

六、工业营销：服务化延伸的新蓝海

16. 工业租赁与服务

商业模式创新：针对工程机械租赁领域信息不对称、流程繁琐、管理效率低下等问题，构建线上化租赁平台。

数据要素：

• 设备数据：设备型号、性能参数、使用历史、地域

• 客户需求数据：租赁需求、使用时间、地点、限价

• 运营数据：租赁订单、支付记录、客户满意度反馈

数字化路径： 搭建主数据基础服务平台，将物料清单数据、物料组数据、品种数据、工厂数据、承运商数据、客户数据、库存数据、车辆及司机数据等主数据形成单独的数据服务。打通各业务应用系统，统一数据应用入口和移动端应用。通过系统贯通，打通供需对接、出库、物流运输、到货确认、现场作业的全流程，实现合同、配车派单、发运、线路规划、电子围栏、作业跟踪、异常监控预警、结算信息管理等流程贯通。

七、供应链管理：全链路协同与优化

17. 供应链高效协同

行业痛点：传统大宗行业供应链涉及生产制造企业、仓储加工企业、物流运输企业、终端用户、金融机构等上中下游，存在上下游离散发展、现代物流资源配置率不高、信息不对称、交易领域数据冗余等问题。

技术架构： 利用5G、大数据、物联网、区块链、云计算等新一代信息技术，有效整合制造、仓储、加工、物流、交易、资讯等供应链全链路数据。

三大融合路径：

1. 线上交易平台族群：构建集大宗商品发布、撮合交易、价格指数等功能于一体的交易平台，高效链接上中下游企业形成行业数据集，以线上竞价、抢单、挂牌、资源预售等模式，提供大宗商品交易服务并辅以供应链一体化服务产品。

2. 线上智慧物流体系：依托仓储管理系统，实现园区智能化管理、货物精准定位、客户自助办单、加工可视化操作、园区3D可视化导航等，针对用户物流运输需求搭建智慧物流平台，综合汽车直发、铁路+公路、铁水联运等提供最优解决方案。

3. 数据开发利用模型：以数据管理能力成熟度模型（DCMM）为基准，积极开展核心数据、业务指标数据等治理，建立运营及决策的智能分析模型、供应链业务风控模型、价格指数模型、清风反腐预警系统等。

18. 供应链智能决策

全链路数据整合： 依法合规获取企业产品资料、供应商信息、客户信息等数据；库存、物流、价格等上游供应商数据；销售、库存动态等下游客户的数据。

智能预测与决策：

• 数据监测分析：通过分析经营公司地区分布、采购频次、偏好品牌、热门产品、历史销售等数据，构建产品使用偏好图谱，持续形成对市场趋势、市场偏好等竞争态势的监测和分析。

• 数据预测模型：通过动态监测市场需求、库存水平、销售趋势等情况，辅助日常采购计划、库存管理和销售决策。

八、人才培育与数据治理：数字化转型的基石

19. 数字化人才培养

培育体系：涵盖数字孪生培训、数字孪生可视化、设备智能运维等方向，构建面向工业制造领域的数据人才梯队。

20. 主数据管理

治理要点：实现数据互通、业务对象统一标识，确保跨系统、跨部门的数据一致性和准确性。

21. 地质矿产勘探行业数据互联互通

行业特性：针对地质矿产勘探行业的数据特点，实现项目进度管理、辅助管理决策等场景的数据贯通。

结语：迈向数据驱动的工业新纪元

这份指引不仅是58个场景的简单罗列，更是工业数据要素化的系统性方法论。它揭示了工业数字化转型的三大趋势：

从经验驱动到数据驱动：无论是新材料研发还是生产排程，数据模型正在替代传统经验判断，实现科学决策。

从单点优化到全链协同：质量追溯贯穿供应链上下游，设备运维联动生产计划，数据打破了部门墙和企业边界。

从人工干预到智能闭环：AI算法、数字孪生、区块链等技术深度融合，实现"感知-分析-决策-执行"的全流程自动化。

对于工业企业而言，这份指引提供了清晰的实施路线图；对于从业者而言，它指明了数据价值释放的具体路径。在"数据要素×工业制造"的乘数效应下，中国制造业正加速迈向更智能、更高效、更安全的新发展阶段。

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