工业场景数据要素应用参考指引
为深入贯彻落实《中共中央 国务院关于构建数据基础
制度 更好发挥数据要素作用的意见》和全国新型工业化推
进大会部署，加快释放工业数据要素价值，促进数据要素赋
能新型工业化，特制定本指引。本指引围绕研发设计、生产
制造、经营管理、客户服务、产业协同等 5 个环节，凝练出
23 个典型场景中的数据“采、集、用”及预期效果，为工业企
业、数字化转型服务商、行业组织等推进工业数据开发利用
提供参考。
一、研发设计
1.数据驱动产品设计（难度★★，价值★★★★）
预期效果：构建数据驱动的研发模式，实现产品设计标
准化、模块化、参数化，提升产品研发效率。采：通过标准
化接口，获取订单产品、物料清单、设计要求等设计数据。
利用标准化接口、人工智能手段，获取老师傅研发过程、设
计要点等经验数据。集：利用数字化工具，对产品研发相关
数据进行清洗、标注、整合等治理，形成标准化数据集。结
合行业知识，注入专家经验，打造设计知识库。用：应用多
学科联合仿真、物性表征与分析等技术，建设产品研发数字
化体系，优化研发业务流程，实现数据驱动的研发设计模式。
2.工艺数字化设计（难度★★，价值★★★）
预期效果：构建数字化工艺设计与仿真模型，实现制造
工艺的模拟分析、评估优化，提升工艺设计效率、质量。采：
通过标准化接口，采集产品设计图纸、工艺参数、工序图形
等工艺数据。利用标准化接口、人工智能手段，获取老师傅
工艺设计经验数据。集：对工艺设计相关数据进行清洗、加
工等治理，形成标准化数据集。结合行业知识，注入专家经
验，构建工艺知识库。用：应用工艺机理建模、知识挖掘与
分析等技术，推动工序排布、工艺指令等自动生成，自动识
别最优工艺参数组合，实现工艺设计快速迭代优化。
3.数字化协同研发（难度★★★，价值★★★）
预期效果：推动企业内部研发为主向多主体研发演进，
实现跨企业、跨地域协同创新与设计，提高研发效率。采：
通过传感器、标准化接口，获取图纸、工艺、实验、检测等
研发数据。通过协议互换，获取高校、研发机构等外部研发
资源数据。集：利用数字化工具，对研发数据进行清洗、整
合等治理，形成标准化数据集。结合行业领域知识，构建研
发设计知识库，并根据研发情况动态更新。用：利用 5G 网
络、数字孪生、工业互联网、虚拟现实等技术，搭建数字化
协同研发平台，实现设计图纸/方案的协同优化、研发数据共
享，推动供应商、客户等主体跨部门、跨地域在线协同研发。
4.产品虚拟中试验证（难度★★★，价值★★★）
预期效果：实现在虚拟环境的仿真测试和优化，发现产
品设计潜在问题，降低实物测试成本，缩短研发周期。采： 通
过标准化接口，获取材料测试、分析检测、仿真试验等测试
数据。通过传感器，获取产品试验、工业试制、稳定生产
等中试各阶段数据。集：利用数字化工具，开展数据清洗、
融合等治理，形成标准化数据集。构建统一的数据仓或数据
湖，或利用云储存方式，存储历史数据和实时数据。用：利
用多物理场联合仿真、虚拟现实、自动化测试等技术，搭建
虚实融合的中试环境，开展产品结构、性能、配方等虚拟测
试验证，识别设计薄弱环节并持续改进。
5.工艺虚拟仿真验证（难度★★★，价值★★★）
预期效果：推动生产工艺虚拟仿真验证，降低验证成本， 优
化工艺流程，降低设计与制造的差异。采：通过标准化接口，
获取产品设计、设备参数、材料属性等基础数据。通过传感
器、高清摄像头，获取生产环境、过程控制、资源分配等业
务数据。集：通过数据清洗、整合等治理，形成标准化数据
集。结合行业领域知识，注入专家经验，构建典型工艺库和
工艺案例库。用：应用动力学仿真分析、虚拟现实、作业情
况模拟等技术，搭建虚实融合的验证环境，开展工艺参数、
路径的模拟仿真在线分析，推动工艺参数、流程布局等迭代
优化。
二、生产制造
6.设备智能监测与维护（难度★★，价值★★★★）
预期效果：构建设备运行监测体系，实现预测性维护，
提高设备运行的可靠性和稳定性。采：通过传感器，采集设
备运行状态（温度、振动、压力等）、维护日志等数据。利
用标准化接口、人工智能手段，获取老师傅设备维护维修经
验数据。集：利用数字化工具，对设备相关数据进行清洗、
加工、整合等治理，形成标准化数据集。开展设备运维知识
的抽取、存储、管理、检索等数据治理，打造设备运维知识
库。用：利用 5G 网络、多模态数据融合、机理分析、工业互
联网等技术，建立设备健康监测系统，识别设备异常信号， 制定
设备维护保养计划，实现设备运行状态分析、异常报警和智能
诊断。
7.数字孪生工厂建设（难度★★★★，价值★★★★）
预期效果：构建数字孪生模型，实现虚实实时映射和交
互，识别并消除生产瓶颈，优化生产流程。采：通过传感器、 高
清摄像头，采集车间的人员定位、环境变化等生产数据。通
过传感器，采集设备的基本信息、工作状态等运维数据。通
过标准化接口，采集企业采购、库存、销售、服务等业务数
据。集：通过数据清洗、标注、融合等治理，形成标准化数
据集。构建统一的数据仓或数据湖，存储设备、产线、车间
等工厂各层级数据。用：应用工厂信息模型、制造系统仿真、
工业互联网等技术，构建设备、产线、车间、工厂等各层级
数字孪生系统，推动生产流程、设备状态等全面监控与优化。
8.智能排产优化（难度★★，价值★★★）
预期效果：推动生产计划的可视化、可模拟、可优化，
实现智能化生产管理与调度，提高排产效率和设备利用率。
采：通过条码标签扫描，获取产品信息、技术规格、交货期、
优先级等订单数据。通过标准化接口，获取人力、物料、设备
等资源数据。集：通过数据清洗、加工等治理，形成标准
化数据集。结合行业领域知识，注入专家经验，建立生产计
划知识库。用：应用多目标多约束求解、产能动态规划等技
术，构建智能排产系统，推动生产计划自动生成与动态调整， 实
现生产效率、成本、能耗等多目标综合优化。
9.生产作业智能调度（难度★★★，价值★★★★）
预期效果：实现生产作业实时跟踪监测，自动识别生产
异常，及时调整生产任务和资源分配，快速实现重新排产。
采：通过传感器、高清摄像头，采集机器运行状态、员工作
业等生产数据。通过标准化接口，获取任务执行、物料消耗、 日志
管理等系统数据。集：对生产作业数据进行清洗、加工等治
理，形成标准化数据集。结合行业领域知识，注入专家经验，
建立生产作业知识库。用：应用具身智能、产线模块化重构
等技术，搭建生产作业动态调度系统，推动生产过程自动化、
智能化，实现人力、设备、物料等资源动态优化配置。
10.质量智能检测（难度★★，价值★★★★★）
预期效果：推动检测流程自动化，实现产品缺陷自动识
别与分类、质量等级自动判定，提升质检效率。采：通过标
准化接口，获取质量标准、质检记录、缺陷记录等历史检测
数据。通过自动化检测设备，采集产品尺寸、外观、性能、
物理化学性质等实时检测数据。集：通过数据清洗、加工等
治理，形成标准化数据集。结合行业领域知识，建立质量特
征图谱和典型缺陷库。用：应用 5G+AI、机器视觉识别、物
性表征分析等技术，构建智能化检测与管理系统，实现产品
关键参数测量、分析、反馈以及质量快速诊断与自动判定。
11.质量预测与改进（难度★★，价值★★★）
预期效果：构建“事前预防”质量管控模式，推动质量改
进自动化、智能化，提升质量一致性，降低产品不良率。采：
通过标准化接口，获取产品质量检测、原材料特性等历史数
据。通过传感器、工业互联网，获取工艺参数、设备运行、
生产异常等生产过程数据。集：利用数字化工具，对质量历
史、生产等数据进行整合、加工、存储等治理，构建产品动
态质量画像，形成产品质量数据集。用：利用质量波动分析、
深度学习等技术，基于数据监测与分析，提前预测预防质量
问题，快速锁定质量问题源头，推动质量持续优化。
12.安全生产智能监控（难度★★★，价值★★★★★）
预期效果：构建“全域感知”管理体系，精准识别违规作
业、环境异常、设备风险等隐患，实现风险早发现、早处置。
采：通过高清摄像头，获取人员定位、操作规范、设备健康
指标、气体监测等安全监管数据。通过标准化接口，获取安
全生产要求、生产日历、事故案例等历史数据。集：利用数
字化工具，开展数据清洗、加工、整合等治理，形成标准化
数据集。推动知识关联、抽取、管理与检索，打造安全生产
知识库。用：应用高危作业监控、视频智能分析等技术， 建设
生产安全智能监测与应急处置模型，实现生产过程安全态势
感知、风险预警和应急处置，精准管控重大危险源。
13.大规模个性化生产（难度★★★，价值★★★★）
预期效果：推动企业与用户互动合作，通过满足用户个
性化需求，快速应对市场变化。采：通过市场调研，获取客 户
消费习惯、消费能力、行为偏好等需求数据。打通消费互联
网和工业互联网，通过标准化接口，获取设计、生产、采购、
物流等全流程数据。集：利用数字化工具，开展数据清 洗、标
注、整合、存储等治理，形成标准化数据集，构建产 品部件、
组件、工艺、材料等数据库。用：应用柔性制造系 统、可重构
产线等手段，开展智能排产、在线调度，自动组建最小业务
单元，实现规模化、个性化、定制化生产。
三、经营管理
14.能耗智能管理与调度（难度★★，价值★★★）
预期效果：开展能源负荷预测、异常能耗诊断，实现能
源自动调配，保障能源稳定供应、降低综合能耗。采：通过
传感器、仪器仪表，获取各类设备、作业单元的用电、用水、
用气、余热、热能需求等用能数据。通过标准化接口，获取
工艺路线、生产计划、制造流程等生产数据。集：利用数字
化工具，开展数据清洗、标注、整合、存储等治理，推进多
源数据融合，形成标准化数据集，打造能源知识库。用：建
设数字化能碳管理中心，应用能耗综合建模仿真、能源平衡
分析等技术，搭建能源管控和智能调度模型，开展生产能耗
监测、节能潜力分析，实现能源在线监测和优化调度。
15.碳资源全生命周期管理（难度★★★，价值★★★★）
预期效果：构建“管碳-算碳-降碳”一体化碳管理体系， 推
动碳排放准确核算、实时监测，降低单位产值碳排放量。采：
通过传感器、仪器仪表，获取煤炭、石油、燃气、电力
等能源数据。通过标准化接口，获取原料碳含量、碳配额与
交易、碳资产注册等数据。集：利用数字化工具，对碳排放
全周期数据进行清洗、标注、整合、存储等治理，推进多源
数据融合，形成标准化碳排放数据集。用：建设数字化能碳
管理中心，应用碳排放精细化检测、碳排放指标自动核算、
工业互联网标识解析等技术，开展碳排放数据盘查、碳足迹
追踪，推动全生命周期碳排放追踪、核算和交易。
16.精准营销管理（难度★★，价值★★★★）
预期效果：根据需求变化及时调整营销策略，优化销售
流程和渠道，打造满足客户需求的产品与服务，提高销售效
率。采：通过在线调查，获取客户消费习惯、消费能力、行
为偏好等需求数据。通过标准化接口，获取订货、销售、库
存、生产、服务等系统数据。集：利用数字化工具，对营销
相关数据进行清洗、标注、整合、存储等治理，推进多源数
据融合，形成标准化的营销数据集。用：应用深度学习、市
场需求预测等技术，建立销售管理智能体，开展客户画像分
析，基于客户需求变化优化营销策略，推动供需精准匹配。
17.仓储智能管理（难度★★，价值★★★）
预期效果：推动仓储管理智能化，实现货物库存状态的
可视化监控和精细化追溯，提高仓储效率。采：通过传感器、
RFID 标签，获取库存物资的品种、数量、入库时间等基础
数据。通过传感器、视频监控，实时监控货物位置、温湿度
等动态数据。集：利用数字化工具，对仓储管理相关数据进
行清洗、标注、整合、存储等治理，形成标准化的仓储数据
集。用：应用 5G 网络、具身智能、多形态混存拣选等技术，
搭建仓储管理智能体，实现物资入库、上下货架、发货等智能
化管理，优化库存布局、补货逻辑、拣选路径。
18.物流智能配送（难度★★，价值★★★）
预期效果：实现物流配送过程实时监控、调度，准确反
馈配送进度，合理调配运输、仓储等资源，提高配送准时率。
采：通过传感器、GPS 定位器等设备，采集物流配送过程中
的货物信息、配送路径、人员操作等实时数据。通过标准化
接口，获取运输历史、交通路况等日志数据。集：利用数字
化工具，对采集的数据进行清洗、标注、加工、整合、存储
等治理，形成标准化的物流配送数据集。用：应用 5G 网络、
实时定位导航、多模态感知、智能驾驶等技术，建设智能物
流管理系统，实现物流全程跟踪、异常预警和高效处理。
四、客户服务
19.智能客户服务（难度★★，价值★★★★）
预期效果：构建智能客户服务体系，快速准确理解客户
意图，精准匹配客户需求，提升客户服务质量。采：通过在
线调查，获取客户信息、市场需求、趋势变化等市场数据。
通过客户服务平台，获取客户使用反馈、历史服务等服务数
据。集：利用数字化工具，对数据进行清洗、标注、整合等
治理，形成标准化数据集。推动知识关联、抽取、管理与检
索，打造客户服务知识库。用：应用多模态交互、自然语言
处理、多媒体应用等技术，建立客户服务大模型和智能管理
系统，优化智能客户服务流程，实现主动式客户服务响应。
20.智能远程运维服务（难度★★，价值★★★★）
预期效果：构建远程运维服务平台，实时查看产品/设备
运行状况，合理调配服务资源，实现维护效率提升与用户体
验优化。采：通过部署传感器、边缘计算网关，采集产品 /
设备的运行状态、健康状态、运行轨迹等监测数据，利用数
据安全技术，通过 5G 网络等无线/有线网络将采集数据实时
传输至云平台。通过标准化接口、人工智能手段，获取行业
知识、老师傅经验等知识经验数据，构建故障诊断知识库。
集：通过数据清洗、加工、整合，形成标准化数据集。结合
行业领域知识，构建产品/设备故障与维护知识库。用：应用
自然语言处理、知识图谱、虚拟现实、远程指导等技术，通
过端云协同、虚拟环境使客户获得设备调试、故障排除、维
修保养等远程操作指导。
五、产业协同
21.网络化协同制造（难度★★★，价值★★★★）
预期效果：统筹开展多生产任务协作，实现制造资源、
生产能力、市场需求的高效对接和协同共享。采：通过标准
化接口，采集企业订单需求、设备运行、物料配送、进度管
理等生产数据。依托工业互联网平台和标识解析体系，获取
产业链上下游和合作伙伴设备、工具、物料、人力等数据。
集：将数据统一集成至云平台，实现数据共享与安全可信流
通。利用数字化工具，开展数据清洗、标注、整合等治理，
形成标准化数据集。用：基于智能算法、数据分析技术，推
动产业链上下游制造资源配置优化与生产任务共享，实现订
单智能分配、制造能力共享、集采集销等业务高效协同。22.
产业链供应链高效协同（难度★★★，价值★★★★★）预
期效果：推动产业链供应链高效协同与合作，精准预
测需求，提升资源利用效率，提高全链条整体响应速度和协
同效率。采：通过标准化接口，获取企业研发、采购、生产、 库
存等内部数据。通过工业互联网平台和标识解析体系、行业可
信数据空间，获取产业链供应链上下游采购、库存、销售等数
据。集：将数据统一集成至云平台或数据湖，实现数据汇聚
共享和安全可信流通。利用数字化工具，开展数据清洗、标
注、整合等治理，构建标准化产业链数据集。用：应用集成
建模、多目标寻优等技术，建设产业链供应链管理系统，优
化研发、采购、生产、配送计划，实现产业链供应链可视化
管理和协同运作。
23.产业链供应链风险管控（难度★★★，价值★★★★）
预期效果：实现产业链供应链风险在线监控、精准识别、 提
前预警，降低断链风险，提升产业链供应链韧性和安全水平。
采：通过标准化接口，获取企业原材料采购、生产计划、销售
订单、库存备货等内部数据。通过工业互联网平台和标识解
析体系、行业可信数据空间，获取产业链上下游原材料库存、
生产、物流等数据，推动数据安全可信流通。集：构建统一
的数据仓或数据湖，汇聚历史与实时更新数据。利用数字化
工具，开展数据清洗、标注、整合等治理，形成标准化数据
集。用：应用多源信息感知、风险评估预测等技术， 搭建产
业链供应链风险监测与预警平台，开展关键指标、风
险事件实时监测，量化风险等级，实现风险预警与应对。
附件：场景对应典型实践案例
附件
场景对应典型实践案例
案例 1：多源数据驱动石油钻井关键参数自动设计
某石化行业研究院联合合作伙伴，整合地震、测录井、
地层压力、邻井实钻等多源数据，实现了数据驱动产品设计
场景的应用。通过大数据分析、人工智能技术和工程理论深
度结合，推动实现数据驱动的钻井关键参数自动设计，促进
以人工交互为主的钻井设计模式向数据驱动的自动化、智能
化设计新模式转变。一是整合多源异构地质工程数据。建立
统一的数据标准与融合模型，整合实时录井、随钻测井、成
像测井等地质数据，与设备、工具、井眼轨道、钻头结构参数
等工程数据，以及地震、地层压力、邻井实钻等历史数据， 形成高
质量的标准化数据资源。二是推动钻井关键参数智能设计。依
托井史数据进行特征挖掘与规律提取，基于机器学习模型与
多目标最优算法，建立了数据驱动的钻井关键参数智能设计方
法，实现井眼轨道智能设计、井身结构自动设计、钻头智能选项
设计、机械参数智能推荐。三是实现“一键式” 设计自动生成。基
于对邻井地质因素与工程设计数据的深度解析与综合评价，
建立设计数据协同优化与联动修改机制， 运用机器学习算法，
推动钻井设计全流程“一键式”自动生成，实现一键自动生成设
计报告，提升设计效率与质量。成效：通过构建“一键式”自
动设计，将设计规则、专家经验和邻井规律固化到系统中，
自动完成数据调用、模型计算、方案生成与优化，单井设计
效率提升 25%。
案例 2：研发设计数据标准化积累助力工艺数字化设计
某信息科技企业集成研发、工艺、生产等各类数据，建设
了工艺数字化设计场景。利用数据集成与管理、图像识别 等技
术，建立标准化工艺库，推动工艺规程快速编制与调用， 助力工
艺路线与订单匹配，缩短工艺设计周期，提升产品设 计质量。一
是推动研发设计数据积累。以制造执行系统（MES） 为核心，与
企业资源计划系统（ERP）、产品数据管理系统
（PDM）、工艺辅助管理系统（CAPP）集成，建立实时共
享的数据管理平台，推动研发、工艺、生产等各类数据的积
累、复用、共享、反馈与再积累。二是建立产品标准工艺库。
建立标准工艺库，将标准工艺与标准结构中的零部件关联。
在产品结构分解创建生产订单时，根据其关联自动匹配相应
工艺。对于新设计、新建立的零部件，只需将标准工艺编号 关
联到新建的零部件上，创建生产订单时自动匹配相应工艺。 三是
推动工艺设计自动化。借助人工智能视觉识别技术，对 设计图
纸中的工序进行自动拆图，自动识别弯管位置、弯管 数量、焊
口数量、焊口位置等关键信息，形成与工艺库对应 的工艺规程、
工作量、工时等，提高工作效率和准确率。成 效：通过标准工
艺库建设，标准工艺更新后，相同产品设计 自动匹配最新工艺，
减少人工校对时间和产生版本错误几率； 工艺规程的制定时间
从 16—20 天缩短至 8—10 天，提升工艺人员工作效率与价值。
案例 3：数据驱动起重装备智能研发设计
某重型机械企业整合研发设计、供应商等多源数据，实
现了数字化协同研发场景的应用。通过开放式的众创设计平
台，建立基于互联网的“一地四中心”跨地域协同设计能力， 推动
数字化协同研发设计，打造高效、开放、协同的创新研发设计
模式。一是采集汇聚研发设计相关数据。通过知识共享网络
采集设计需求、供应商产品信息、产品工艺、设计案例及知
识产权等数据。借助云存储、云计算技术，获取国内外起重
机零部件供应商的产品数据，包括部件的生产厂商、型号、
规格、参数、价格等。二是打造起重机配置设计基础数据库。
采用云存储技术，建立产品设计需求数据库、供应商产品信
息库、三维模型库、典型设计案例库、设计结果数据库，实
现结构轻量化、参数化、标准化、模块化设计。结合专家经
验形成智能化专家设计系统，将海量设计与优化分析等工作
嵌入系统，实现通过简单参数输入快速完成高水平产品设计。
三是推动开放式起重机协同设计。以用户个性化的需求为导
向，通过平台将产品的设计分割成独立的任务， 并发布到起
重机开发式设计平台，借助平台强大的零部件信息库和参数
化设计模块，主机制造厂、零部件供应商可以实现产品的并
行、协作设计。成效：通过该平台，该企业A-D 类难度合同
设计效率提升 20%，E、F 类及时率提升 30%。新产品开发周
期缩短 50%以上，整体设计能力提升超 20%。
案例 4：应用数据驱动的云平台混合仿真系统实现内河
智能船航行功能验证
某信息科技企业整合实船、运河等数据，实现了产品虚
拟中试验证场景的应用。基于云平台混合仿真系统，通过“数据
管理平台—模块化仿真工具—量化评价指标—自动化算法
验证”的闭环，打造“虚拟精炼”模式，助力智能船舶的快速、
安全落地。一是数据采集与汇聚。通过 GPS、雷达、激光点
云、摄像头等数据采集工具与云平台，实现实船、真实运河
多源数据统一管理与标准化接入，将原始数据流切割成具有
独立语义的场景单元，如汇入主航道、避让漂浮物， 形成精
细化、可复用的测试用例。实施数据生命周期管理， 定期更
新场景库，补充基于运营经验和法规的人工场景。二是搭建
虚拟航线场景。采用船舶操纵性数学模型，精确模拟浅水效
应、岸壁效应和船间干扰等内河受限水域的特性，为船舶运
行提供真实物理反馈。针对电动船特性，建立推进器的完整
动力学模型，模拟动力输出与效率变化，支撑控制算法验证。
通过自定义场景格式定义静态环境、动态元素与事件序列，
实现场景的灵活定义。三是构建量化评价指标。基于仿真系
统产生的海量数据，构建结构化评价体系，将其转化为对算
法性能的客观标准评估。安全与合规指标，包括碰撞/搁浅检
测、碰撞时间等前瞻性指标量化风险等级，以及对内河避碰规
则的遵守情况评估；功能与性能指标，涵盖任务完成度、规
划舒适性、控制跟踪精度、特定功能验证等。四是推动自动
化算法验证。仿真结束后，自动生成包含详细得
分和问题分析的评价报告，并依据预设的指标门禁自动判断
通过与否。成效：该应用实现了将单次功能验证周期从“周 级”
缩短至“小时级”，节省超过 80%的实船测试成本。
案例 5：多源数据融合推动实现工艺虚拟仿真验证
某汽车企业融合产品、工艺、产线等数据，实现了工艺
虚拟仿真验证场景的应用。基于智能制造数字化工艺设计管
理系统，集成仿真软件，实现产品冲压、焊接、涂装、总装
等数字化工艺设计与虚拟仿真，缩短工艺开发时间。一是推
动数据整合和共享。从 CAD 系统、PLM 系统、工艺规范等
文件与系统中，收集产品设计、工艺参数、设备规格、材料
性质等数据。基于收集到的数据，创建产品、设备、工作站
等相关模型。二是开展工艺规划与路径优化。利用数字化模
型，开展最佳制造过程、工艺流程、产品组装顺序等工艺规
划与路径优化。基于工艺规划，对设备、人员和时间等相关
资源进行分配和调度。三是实现虚拟仿真与验证。利用数字
化工艺仿真软件，实现冲压线、焊接、涂装机器人、总装及
发动机装配、物流等仿真在线分析，动态生成分析报告并与工
艺交付关联。基于仿真分析结果，对制造过程的制造效率、 工时、
资源利用、质量指标等进行评估和优化。成效：通过在虚拟
环境中的仿真模拟，该企业同步工程周期缩短 30%， 工艺规
划效率提升 20%，有效减少传统试验和样车试制的成本和时
间。
案例 6：数据驱动水电站设备智能预警与状态检修
某水利工程企业汇聚水电站设备、水雨情、电力市场等
多源数据，实现了设备智能监测与维护场景的应用。依托工
业互联网平台、云边端一体化等技术，构建水机电一体化的
设备智能预警与状态检修体系，实现设备状态可测、可观、可
预，有效提升设备运行可靠性。一是数据采集汇聚。通过 贴源
层数据采集等方式，整合长江流域六座巨型水电站百万 设备履
历、运行监测、检修案例等全生命周期数据。结合水 雨情、电
力市场等外部数据，构建统一的水电设备对象规范， 形成全景数
据模型，实现多源异构数据的高效清洗与汇聚。二是数据加工处
理。开发高级时序数据稽核算法模型，精准 高效及时识别异常
数据，并进行纠正、修复。通过机器学习、数据挖掘等方法，对
水电时序数据进行自动标记和分类。利 用可视化数据处理工具，
追溯数据全链条处理过程，挖掘数 据隐藏特征和关联。三是搭
建设备智能预警与状态检修体系。构建水机电一体化设备智能
预警系统，支持固定阈值、联动、多变量、动态阈值等多类预
警方式，采用改进相似性算法自 动建模并捕捉测点异常，实现
趋势预警与故障前预控。建立 设备状态评价与检修决策体系，
构建设备状态评价树关联全 景模型，实现多维信息自动分级汇
聚。研发智能排期工具， 基于多约束条件自动规划检修计划。
构建评价标准库、策略 库、项目库等知识库，实现业务知识沉
淀与检修决策自动推 荐。成效：该体系在 110 台机组中成功预
测百余起设备异常， 大幅提升运行可靠性、经济性与安全性。
案例 7：数据驱动的“虚拟制造”赋能生产运营管理
某汽车企业打通并统筹生产、物料等数据，打造虚拟工
厂运行预测模型，实现了数字孪生工厂建设场景的应用。利
用数字孪生、优化调度算法等技术，搭建生产系统实时数据 驱
动的虚拟工厂运行预测模型，实现对生产过程和生产要素 的高
效精确预测以及运营风险预警，形成以数据驱动的智能 制造闭
环管理体系。一是整合线下数据、系统数据、设备采 集数据。
搭建生产全要素数据采集平台，将线下非结构数据 线上化，与
系统数据和设备采集数据集成在统一数据平台上， 实现多源数
据统一集成。二是推动生产过程动态预测及智能 调度。基于
虚拟工厂模型，每半小时输入实时数据，预测后 续生产状态，
通过数据分析模型，提前发现潜在风险和干扰， 指导业务人员提
前进行过程管理与调度预模拟，并提供 24
小时主动监控及预测预警，辅助经验不足的业务人员。三是
开展物料风险预测及到货指导。每半小时滚动计算各装配工 位
物料需求，精确预测缺口时间，监控所有物料缺件风险， 指导
供应商精确制定发货计划，有效降低零件库存占用和溢 库等待。
成效：通过虚拟制造平台的应用，决策时间缩短 50%， 生产运行
效率提高 15%以上，资源分配均衡性优化 20%。已 在 16 个整
车制造基地部署，提升制造业数字竞争力，促进 上下游产业
链协同。
案例 8：显示工业大模型利用全流程数据推进显示生产
制造升级
某显示行业企业集成生产、订单等多源数据，实现了智
能排产优化场景的应用。利用显示工业大模型，建立了基于
机器学习+运筹优化双引擎的 AI 智能排产系统，通过对市场
需求、产品订单和历史生产数据的分析，自动化生成排产方
案。一方面，推动多源数据集成。基于机器学习、运筹优化
双引擎等技术，系统整合人、机、料、法等关键要素。同时
通过调研购买、系统提取等方式，采集市场需求、产品订单
和历史生产数据。另一方面，构建 AI 智能排产系统。通过
对市场需求、产品订单和历史生产数据的分析，考虑产线切
换、产能爬坡类型等复杂排产规则，构建 AI 智能排产系统，
自动生成排产方案。系统能够充分利用现有物料完成计划，
每日多次根据实际情况调整生产设备、产品配料表、工艺流
程等，确保生产的灵活性和高效性。成效：利用 AI 智能排
产系统，有效提升订单履约率、产能和物料利用率，排产指
令自动化执行率大于 90%，大大减少人工干预。同时具备强
大的优化能力，能够处理百万级变量的约束条件，种类多达18
种。
案例 9：数据要素高效利用推动实现铜冶炼生产过程数
字化、智能化
某铜冶炼企业整合设备、生产等多源数据，实现了生产
作业智能调度场景的应用。利用工业大数据平台，对熔炼作
业全流程数据进行全面采集与深度分析，构建熔炼多炉作业
协同系统，推动多炉作业的优化调整、异常事件的应急处理，
极大地提高熔炼过程的整体生产效率和管理的智能化水平。一
方面，推动多源数据汇聚。采用高性能工业级数据采集器， 利
用 3D 视觉成像等技术，在线采集熔炉作业数据。通过传感器、
测量仪表等方式，全面采集温度、压力、流量、成分、体积、
状态等生产全过程数据。基于现场总线、5G 等网络技术，
实现数据快速上传。利用工业大数据平台，归集上下游工序
数据，汇聚存储工控系统、视频系统、应用系统中的数字、
视频、音频、图片、文本等数据。另一方面，推动多工序协
同作业。利用平台采集的熔炼作业数据，构建熔炼多炉作业
协同系统，按闪速炉、转炉、阳极炉实时绘制节奏过程，以
时间为刻度构建熔炼作业节奏时序图，运行到预先定义的节
点，系统自动向目标岗位发出调度指令，实现多炉作业协同调
度。成效：通过数据的高效利用，熔炼生产效率提升 15%，产
品不良品率降低 10%，铜冶炼综合能耗下降 7%， 重油消耗节
省上千吨。
案例 10：利用生产全流程数据实现产品质量在线监测与
全流程追溯
某钢铁企业集成转炉、精炼等工艺指标与关系数据库，
实现了质量智能检测场景的应用。利用大数据、人工智能等
技术，构建以数据要素为核心的产品全流程质量分析与管控
平台，实现炼钢、轧钢等流程的质量监控、追溯及预测。一
是推动数据动态采集与汇聚。基于大数据平台，抽取关系数
据库数据、可编程逻辑控制器（PLC）数据、质检图像视频
数据等多源数据，集成转炉、精炼、浇铸、轧制等炼钢轧钢
过程工艺指标、检化验等多维度数据。以质量指标和工艺指
标双优数据为基础，创建质量优化、质量异常数据库。二是
开展在线质量监控评价。利用实时采集生产、检验等数据，
对生产工艺指标和质量检验结果的综合评价，对各工序、班
别、钢种、指标等生产过程能力进行评估，直观显示质量情
况，协助工艺人员找出最佳工艺参数组合，建立完善高效的
质量考核体系。三是开展全流程质量追溯。基于炼钢轧钢过
程质量检测多维度数据，通过关键指标项进行数据整合，逐
级追溯各工序生产指标数据，复现生产过程，将质量追溯时
间由数小时提升至秒级。成效：该系统应用后，产品表面质
量分析的识别率、效率分别提高 10%、30%，质量分析相关
工作时间由数小时缩短至 1—2 秒。
案例 11：数据要素驱动的冶金全流程智慧质量预测与改
进新模式
某科技服务企业基于设备、系统等多源数据，构建了质
量预测与改进场景。利用工业互联网平台，构建面向钢轧过 程
产品质量智能管控系统，实现钢铁企业全流程上下游工序 信息
的贯通、融合及管理，形成质量预测、在线管控、质量 评判的
在线管控新模式。一是多源异构数据实时采集与汇聚。 利用不同
类型通讯网关，完成不同自动化设备/系统等网络化 改造，实
现多源异构数据实时采集，转换成平台内部统一、规范的数
据协议、格式，并在边缘计算平台进行数据汇集、融合，实现
全域全类型数据接入。二是构建基于数据和机理混合驱动的质
量分析模型。基于机器学习方法，建立 30 余
个缺陷主题，配置质量因子 597 项。关联内部监控结果和外
部质量异议信息，通过与优秀样本库对比，实现内外部质量
缺陷问题的快速定位与辅助决策。针对过程质量的不稳定性，
通过基于统计过程控制（SPC）的过程能力分析，建立 63 个
SPC 分析主题，查找质量波动点并提前采取措施。三是开展数
据与机理双驱动的产品质量预测。构建常规性能检验项目 与
过程关键影响因子知识库，实现产品性能的事前预测。持 续积
累优秀样本库，利用统计分析方法，对工艺参数进行评 估和推
优，实现质量闭环反馈。成效：该系统应用后，覆盖 产线的数
据采集率超过 90%，数据利用率超过 60%，质量工序生产效率
提升 30%以上，产品质量不良率降低 20%以上。
质量预测取样量降低 90%，性能预报精度正负 8%达到 95%
以上。
案例 12：多源异构工业数据驱动实现安全生产智能监控
某铜冶炼企业整合实时监控、传感器、业务系统等数据，
实现了安全生产智能监控场景的应用。利用数字孪生、多模态
等技术，构建与厂（矿）区高度一致的虚拟模型，实现对厂
区重要危险源的全方位动态监控，推动安全管理从被动响应
转向数据驱动的主动防控。一是推动多模态数据融合。通过
高精度摄像头，实时采集生产区域内的视频数据。部署传感
器设备，实时监测温度、压力、气体、振动等环境和设备状
态数据。集成地理信息系统（GIS）、建筑信息模型（BIM）
数据。对接企业 ERP、MES、SCADA 等管理系统，获取生
产计划、设备运维记录、安保记录等业务数据。采用大数据
等技术，对数据进行清洗、转换和整合，保证数据的准确性
和一致性。二是打造数字孪生可视化场景。依托数字孪生等
技术，基于 GIS、BIM、CAD、倾斜摄影等数据，制作高精
度数字场景底板，搭建全要素可视化场景，并与危险源基本
信息、设备信息和现场控制数据相结合，实现从总体态势到
设备详细参数的有效管理。三是识别安全隐患与潜在风险。
利用机器学习算法，对传感器数据进行实时监测和分析，检
测异常数据点，如温度过高、压力异常、气体泄漏等，自动
触发报警并通知相关人员。通过多变量关联分析，识别不同
传感器数据之间的关联，发现潜在的安全隐患和风险。四是开
展应急响应与模拟改进。基于多模态数据分析结果，生成可
视化决策支持报告，提供更全面的重要危险源预警和报警信
息，辅助管理人员科学决策和应急响应。结合三维模型和
实时数据，模拟不同场景下的风险状况和应急响应，评估和 改
进安全措施。成效：该应用实现了公司全级次企业的重要 危险
源基本信息、实时工艺数据、安全报警和摄像头画面等 信息的
收集、管理和展示，对 82 个分布在不同地域的重要
危险源形成 24 小时不间断监控，有效支撑公司重要危险源
管理，减少事故损失。
案例 13：多源数据融合推动家电个性化定制化生产
某家电企业基于用户需求、生产制造等数据，实现了大
规模个性化生产场景的应用。通过应用产品开放设计平台，
采用大数据、数字孪生等技术，实现数据驱动的冰箱大规模
定制生产，满足市场个性化需求。一是搭建交互定制平台， 收
集用户需求数据。通过交互定制平台，及时收集用户最新需
求数据，实现产品设计最大程度符合用户需求。二是搭建在
线设计平台，实现一流设计资源的汇集。通过汇集设计企业、
工作室和个人的一流设计资源，实现设计资源的开放汇聚，
共同参与产品设计，满足用户追求个性化、高端化、特殊化
的需求。三是搭建智能制造平台，实现产品制造全流程可视
化。通过打通订单与生产系统的互联互通，实现订单生产计
划、调度、监控集中化，生产过程精细化，设备控制参
数化，生产管理柔性化。成效：该生产模式下，企业产品上
市周期减少 10%—20%，产品库存减少 20%—25%，支持工
厂大规模定制生产。
案例 14：数据驱动钢铁企业实现能源智慧管控
某钢铁信息化企业整合能源全流程数据，实现了能耗智
能管理与调度场景的应用。依托大数据、人工智能等技术，
打造基于数据治理的钢铁企业智慧能源管控系统，实现能源
集中管控、智能应用、调度优化，全面提升能源管理能力与
管理效率。一是整合钢铁工业全流程能源数据。利用数据共
享交换服务平台，推动钢铁领域燃气、制氧、发电、供电、
给水等能源系统数据全面采集和数据共享交换。构建大数据
基座，推动数据实现统一存储。二是推动全流程能源数据共
享协同。构建标准数据治理体系，以能源、双碳管理业务为
驱动，推动能源数据共享、协同。基于数据治理相关技术，
推动以能源为主的能源流、物质流、碳素流三流全维度数据
融合，为能源智能应用提供高效可靠的数据支撑。三是基于
数据实现钢铁能源智能管理。应用“数据驱动+机理驱动” 手
段，实现对能源产量、消耗的精准预测。升级整合燃气、制
氧、发电、供电、给水五大系统，提升能源系统操作和运行
效率。利用全流程设备、工序、公司多级能耗与能效指标分
析评价、对标分析，打造能效管控一张图，实现能效监管的
预测、评价、分析。成效：该系统在多个企业建成投运， 全面
提升能源使用效率，吨钢综合能耗降低 1%以上，支持发电
创收、峰谷发电、峰时发电量比例提高 5%—10%。
案例 15：全流程碳数据采集核算赋能工业碳中和
某钢铁信息化企业基于碳排放全生命周期数据，打造了
碳资源全生命周期管理场景。通过利用工业互联网平台，基
于数据分析与应用，推出碳计量监测、碳数据管理、碳足迹
核算、碳资产管理等创新应用，助力工业绿色低碳发展。一
是推进采集到监测全流程数据治理。通过工厂设备联网、协
议对接、数据安全传输等方式，直接获取 MES、能源、ERP
等业务系统数据。利用数字化工具，抽取处理分散、异构数
据，推动系统间物料关系映射维护，生成碳排放清单和碳足
迹清单。二是智能化数据填报实现企业碳盘查。依据温室气
体核算体系和 ISO14064 标准，设定核算边界，应用排放因
子法和监测法，计算实时生产数据碳排放量，生成碳盘查报
告。应用大数据技术比对不同企业、工序的碳排放贡献率、
强度与密度，自动生成碳素流等报告。三是开展碳足迹核算
评价。采用 IPCC2016 的全球变暖潜力（GWP100）计算方法，
核算多种温室气体排放当量，自动生成碳足迹报告。分析不
同物料、工序、能源的碳排放贡献度，帮助制定科学的碳减
排目标。四是智慧降碳模拟助力减碳潜力评估。利用监测数
据，按时间、设备维度分析碳排放数据，确定高能耗、高碳
排源头。构建产品碳足迹工艺模型，自定义减碳条件，模拟
计算不同场景碳排值，评估降碳潜力。成效：该平台已在某
钢铁企业全面推广，有效掌握碳排放及产品碳足迹，创造直
接经济效益约 900 万元。已产出 51 款碳足迹报告，其中 26 款
通过第三方认证。
案例 16：多方数据集成共享和挖掘分析助力实现营销管
理智能化和精细化
某微电子企业整合市场、订单等数据，构建了精准营销
管理场景。依托智能客户关系管理（CRM）系统，利用客户 信
息、竞争对手、销售订单等数据构建全链路营销管理体系， 推动
营销管理的智能化、自动化和精细化。一是推动数据集 中管理。
依托智能 CRM 营销管理系统，将市场活动、客户信息、销售
机会、竞争对手与竞争产品等数据集中存储。建 立数据关联机
制，如销售机会与客户信息的关联、销售订单 与销售机会的关
联等，实现数据的自动匹配和流转。引入数 据清洗和校验机制，
对采集到的数据进行清洗和校验，确保 数据质量。二是开展数
据分析与价值挖掘。利用数据分析工 具，对市场活动开展效
果评估，分析活动的投入产出比、转 化率等指标，优化市场活
动策略。深入分析客户行为，识别 客户的购买习惯和偏好，为
客户提供个性化的服务。对销售 机会进行阶段升迁分析，评估
销售机会的成功可能性和价值， 制定针对性销售策略。三是建
立智能销售预测模型。结合历史数据、市场趋势及客户需求等
因素，建立智能销售预测模 型。通过模型的训练和优化，提高
销售预测的准确性和及时 性，为制定更加科学的销售计划和生
产计划提供支持。成效： 系统应用后，企业客户响应效率提升
18%，客户维护管理效率提升 30%。
案例 17：采供销数据一体化协同助力打造数字化维保及
配件服务新业态
某轨道交通装备企业通过数据汇聚、共享和开发利用，
构建了仓储智能管理场景。通过构建综合数字化配件服务平
台，推动配件物料信息管理、采购成本核算优化、业务流程 自
动化等应用，打造维保及配件服务新业态，提升配件服务 智能
化水平。一是整合海量数据。搭建配件数字化蓝本字典， 全面
集成配件名称、型号、高清图片、操作视频、设计图纸 等信息。
运用大数据技术，构建轨道行业专属配件数据库， 支持精确与
模糊查询。二是构建数字化业务流程。构建覆盖 客户、企业与
供应商的配件业务数字化流程，实现业务单据 秒级推送与无缝
衔接，设定节拍时限并自动推送超时异常， 大部分业务流程实
现“一键式”处理。三是数据实时共享。通过秒推机制实现客户、
公司及供应商间信息实时同步，确 保信息零差异透明传递。运
用直观展示配件状态与流程节点， 异常信息智能推送至相关责任
人。物流信息扫描上传，客户 与公司可实时跟踪，到货扫描收
货，简化流程。四是数据赋 能库存管理。实时追踪物流信息，
客户、该企业及供应商能 清晰掌握配件到货时间。整合新造、
检修、子公司及站点库 存，构建无实体配件中心网络，实现库
存灵活调拨与共享， 提高库存周转率。成效：通过数据挖掘构
建精准模型，降低库存资金占用、维保周期和维修成本，工
作效率提升超过50%。数字配件中心模式降低存货 30%以上。
案例 18：物流数据赋能大宗货运全链路数字化转型
某物流企业全面汇集挖掘人、车、货等大宗货运全链路
数据，构建了物流智能配送场景。依托智慧物流平台，利用
货运全链路数据，打造优质货源选择、最优路线规划、物流
运费秒结等应用场景，降低物流成本，提高货车运输效率。
一是整合人、车、货等数据资源。基于平台上连接的货主、 承
运企业、保险机构等上下游企业，获取货主经营、司机车辆
物流、货物信息等数据。围绕业务系统，统一基础数据、用
户体系、账户体系。对人、车、货等数据进行清洗整合， 形
成标准化数据资源。二是打造大宗货运物流应用场景。通过
车辆位置、轨迹、画像、安全驾驶指数等数据，优选返程车
与适配货源，打造车货匹配场景，提升运力匹配效率。使用
地图大数据技术，优化运输路线，提高货物运送效率。整合
货物、车辆、路线等信息，制定最优车辆配载方案，提高车
辆满载率。打造物流费用结算场景，实现秒级实时费用结算，
支持运费交易核销对账、交易明细查询、资金流水单生成等
服务，实现各项费用日清日结。三是助力供应链企业合规经
营。基于人、车、货等数据打造监测图表，生成大数据领导
驾驶舱。平台直连交通、税务监测平台，推动数据监管合规，
保障税务合规与安全。成效：平台投用后，货主企业物流周
转效率平均提升 20%以上，运营成本下降 8%以上； 司机异
地配货平均等待时间由 2—3 天缩短到 —1 天；有
效制止超载、超范围运输 500 多起；订单生成与结算时间效
率提升 10 倍以上。
案例 19：售后服务数据推动实现智能客户服务
某工程机械企业与服务商合作，依托售后服务数据，实
现了智能客户服务场景的应用。利用人工智能、大模型等技 术，
优化售后服务流程，构建基于智能体的主动知识问答系 统，提
升售后服务质量，提升客户满意度。一是积累售后服 务知识数
据。系统化收集和处理售后服务记录和产品知识库， 高效地积累
和复用售后知识。开展售后知识预处理、构建向 量知识库、检
索增强等知识准备，构建智能知识库。二是构 建主动知识问
答系统。基于智能体，构建主动知识问答系统， 实现用户意图
理解、知识库自主调用和结构化输出。应用主 动问答智能体，
培训售后人员，开展全天候智能售后服务， 降低人工成本，提升
用户满意度。三是推动售后服务智能化。通过分析历史售后服
务记录，识别产品的常见问题，提前做 好相应的知识准备，
提高解决问题的速度和质量。通过构建 向量知识库，实现快速
准确的知识检索，确保售后服务人员 能够及时获取所需信息，
提高服务效率。成效：通过基于智 能体的主动知识问答系统，
能够快速响应客户问题，客户服 务平均响应时间从 24 小时缩短
至 1 小时，服务效率提升 96%， 客户满意度提升 %。
案例 20：“人-机-岩”数据时空协同应用实现掘进机远程
智能运维
某装备企业整合隧道施工数据，实现了智能远程运维服
务场景的应用。通过采用基于物联网的多传感器融合技术，
对多维度隧道施工数据进行动态采集与分析，推动掘进机施
工地质环境的智能动态感知、关键参数的精准控制和运行状
态的实时评估，提高了施工安全性和效率。一是推动数据集 成
与感知分析。研制掘进机远程智能化系统，动态采集工程 地勘
数据、工程风险信息，以及掘进机施工过程运行关键参 数、图
像数据与关键部件传感数据、视频监控影响等数据， 实现集地
质、设备与人员安全于一体的全方位自主感知，为 掘进机操作
手、现场管理人员提供实时地质环境与设备关键 部件状态数据。
二是推进掘进机施工全工序数据采集与运用。 运用多级物联组
网、数字孪生等技术，构建施工过程异构数 据采集、汇聚、
分析、交互共享机制，实现对掘进机施工全 工序数据信息的感
知、采集与应用。三是开展掘进机施工远程智能运维管控。
利用掘进机施工全工序数据，构建“人- 机-岩”风险预警管控体
系，实现各类施工风险的“预警—推 送—接警—分析”的闭环管
控，打造风险智能预警、参数智 能优选、智能施工作业、健康
监测维护等应用。成效：该系统累计接入各类掘进机 1200 余
台，为铁路、公路、水利等
领域 200 余个重点工程项目以及超 100 余个施工单位提供数
字化服务支持，有效提升工程建设施工安全和质量管控水平。
案例 21：利用以数据驱动为核心的工业互联网平台打造
集群协同制造模式
某家具产业集群与行业企业合作，汇聚集群生产、服务
等数据，实现了网络化协同制造场景的应用。通过利用工业
互联网平台，打通企业数据壁垒，打造了集“家具消费、家具
设计、木材采购、备料加工、生产组装、打磨喷涂、物流运
输”一体的全产业链协同制造生态体系，实现由单家独户生产向
集群协同制造的转变。一方面，推动数据采集与集成分析。采
集和汇聚集群企业设备运行、工艺参数、质量检测、物料配
送和进度管理等生产现场数据，全面集成产品设计、生产、运
行和服务数据，实现数据的全面融合。另一方面，构建“平台+
共享工厂”模式。通过数据分析和反馈，利用工业互联网平
台实现制造企业与供应链资源、下游用户需求、设计和创新
资源等全面对接，推动设计、制造、供应和服务环节的并行
组织和协同优化，实现集群企业共享采购、共享备料、协同
制造等应用。成效：该家具产业集群通过共享制造、协同制
造新模式，实现生产效率提高100%，人员成本降低80%，备料
成本降低 15%。
案例 22：数据驱动钢铁产业链供应链高效协同
某钢铁企业通过整合产业链上下游数据资源，构建了产
业链供应链高效协同场景。通过利用钢铁产业链协同智慧运
营平台，推动产业链数据高效安全流通与共享，构建车间级
互联、敏捷柔性生产、供应链金融服务等新模式，提升产业
链整体效率和竞争力。一是汇聚产业链上下游数据。基于工
业互联网平台，推动钢铁生产及产业链运营场景中的视频、
语音、图片、文本等各种模态数据的高效接入、实时传输计
算等，包括销售、采购、制造过程、产品质量等内部数据，
需求、物流、检验、产品服役、企业信用等产业链数据，以
及气象、市场行情等公共数据。二是构建数据高效开发利用
体系。围绕数据全生命周期，建立了 8 大类 28 个数据管理规
范、35 个管理流程。建设湖仓一体化平台和数据服务总线， 提
供面向不同专业人员的数据自助分析和数据挖掘工具，使数据
应用平均开发周期缩短 50%以上。三是开展产业链全流程数据
场景应用。面向客户端，在即时交付（JIT）基础上探索发展
客户到制造端（C2M）模式，实现产业链企业间的车间级互
联，打造协同设计、协同制造、协同服务能力。面向制造端，
建设智慧生产运营大脑，提升全局全要素寻优能力， 实现柔性生
产，助力高端产品研发。面向供应端，提供可信的普惠金融和
工业品电商等服务，打造基于数据流通的服务新模式。成效：
该平台应用后，高端产品研发周期缩短 30%
以上，为客户年降低检测成本超 5000 万元，产业链整体成
本下降 3%以上，每年直接经济效益约 亿元。
案例 23：利用供应链数据推动供应链风险管控变革
某汽车企业整合供应链数据，实现了产业链供应链风险
管控场景的应用。通过构建供应链协同平台，利用供应链数
据开展风险识别与预测分析、异常事件预报预警，实现更高 效、
灵活和可持续的供应链运作，提高供应链管理和抗风险 能力。
一是整合企业供应链数据。通过集成各工厂现有业务 系统及
新建能力中心，汇聚全部库存数据，提升数据获取及 汇总查询
能力。推广内部及三方使用云工作台，保障所需数 据的完整及
准确性，实现物料供应全过程库存透明可视。二 是建设供应链
风险预警体系。通过连接供应链上零部件供应 商、三方物流企
业等主体，汇聚供应链全流程数据，实现风 险事件数据自动采
集，为链主企业提供供应链风险预警与供 应能力分析。三是推
动企业风险管控变革。利用供应链全流 程数据，对生产保供
进行风险识别与预测分析，将生产需求 与供应链库存进行匹配，
以风险图谱形式展现保供的断供点。 成效：通过平台与数据应用，
推动企业与其上游 500 多家供 应商实现业务协同，关键物流
信息追溯提升至 100%，运输准时率达到 95%。
