数字赋能双碳！工信部划定工业碳管理应用新赛道

发布时间：2026-04-29 17:41:37浏览次数：

4 月 28 日，工信部办公厅印发《工业场景数据要素应用参考指引》，聚焦工业数字化与绿色低碳融合发展，将能耗智能管控调度、碳资源全生命周期管理纳入核心典型应用场景，为工业领域用好数据要素、推进节能降碳提供标准指引与行动指南。

指引清晰划定工业多源能源、碳排放数据的采集规范、归集路径及落地应用逻辑，引导行业加快建设数字化能碳管理中心。依托数据要素贯通能耗与碳排放全链条信息，搭建起 “管碳、算碳、降碳” 一体化闭环管理体系，助力企业实现碳排放精准核算、全过程动态追踪，同时强化碳资产梳理、盘活与精细化运营管理，为科学施策节能降碳提供数据支撑。

为强化落地指导性，指引纳入钢铁行业碳数据采集、核算等实操示范案例，以标杆经验带动全行业复制推广，降低企业数字化碳管理建设门槛。借助数据要素的整合分析与价值挖掘，可有效解决工业能耗监管粗放、碳排放底数不明、降碳举措缺乏精准依据等行业痛点，以数字化手段倒逼生产流程优化、能效提档升级。

此次指引出台，是健全工业数据要素应用体系、助推制造业绿色转型的重要举措。通过明确应用标准、搭建管理体系、示范场景落地，持续引导工业企业深挖数据价值，完善能碳数字化管控能力，以数据驱动节能降耗、以数字赋能低碳发展，全面夯实工业领域双碳建设根基，助力产业实现绿色化、数字化高质量升级。

具体如下：

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

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0.5—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28.6%。

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4.1亿元。

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%。

来源：工业和信息化部