国家数据局发布的《工业制造、现代农业等九个领域“数据要素?”典型场景指引》（以下简称《指引》），为工业制造领域在数据驱动下的深刻变革提供了一份精准的“导航图”，旨在通过系统化、场景化的引导，充分激发数据要素的放大、叠加、倍增作用，为构建以数据为关键驱动力的制造体系指明实践路径、提供有力抓手。

        一、工业数据应用进入价值深耕新阶段

        《指引》覆盖研发设计、生产作业等9大重点方向21个重点领域共58个典型场景，展示出数据在工业制造领域的巨大赋能作用，具体体现为三个转变：

        一是数据角色发生根本性转变，从支撑业务流程的辅助工具，升级为能够创造价值的核心资产；

        二是应用模式实现重要跨越，从解决单点效率的局部数字化，迈向通过数据融合实现全局优化的系统智能化；

        三是价值形态呈现显著跃升，从优化运营效率的战术层面，拓展至催生新业态新模式的战略高度。这三个转变清晰地勾勒出工业数据应用从量变到质变的发展轨迹，展现了数据要素驱动产业升级的巨大潜力。

        二、《指引》揭示工业数据价值释放的三条核心路径

        《指引》通过一系列高度凝练的典型场景，清晰地勾勒出数据要素在工业制造中创造价值的三条主要路径，为产业实践提供参考。

        路径一：驱动生产运营智能化，实现“精准高效”

        此路径聚焦于制造核心环节的精细化管控，如《指引》中涉及的生产计划智能调度、生产工艺优化、生产过程动态调度等场景，其本质是利用实时的生产数据与设备数据，构建起一个能够感知、决策、执行的数字孪生系统，有效降低生产不确定性。例如，通过数据模型实现动态排产，不再是基于经验的估算，而是基于设备状态、订单优先级、物料供应等多维数据的全局最优解；设备智能运维则通过对设备振动、温度等运行参数的持续监测与分析，将维护动作从“定期预防”升级为“按需预测”，从而实现接近“零意外停机”的运营理想状态。

        路径二：赋能产品创新与服务化转型，重塑“价值范式”

        此路径体现出数据应用转向价值中心，直接参与企业核心竞争力的构建。《指引》中提及的基于大数据的新材料研发、智能质量检测与优化、工业营销等场景，体现了这一趋势。数据使得企业能够更精准地洞察用户真实需求与使用习惯，从而定义出更贴合市场的产品；同时，通过嵌入产品的传感器收集运行数据，企业得以从“制造商”转变为“服务商”与“运营商”，提供基于状态的运维、能效优化等增值服务，开创了“产品即服务”的新商业模式。数据在这一过程中成为连接产品与用户、贯穿制造与服务的价值纽带。

        路径三：融通产业链与供应链，构筑“协同生态”

        这是数据要素价值放大效应最为显著的领域，其影响范围从单个企业扩展到整个产业生态。《指引》点出的供应链协同、研发协同等场景，旨在用数据“穿透”企业围墙。通过安全、可信地共享库存、产能、物流等数据，产业链上下游企业可以从传统的“链式”顺序协作，转变为“网状”的实时并行协同，大幅提升应对市场波动的敏捷性与韧性。这不仅降低了全社会的交易与库存成本，更是构建安全、稳定、高效供应链体系的基石。

        三、数据驱动工业制造迈向系统变革新图景

        《指引》的发布，既是对当前最佳实践的总结，也为我们展望未来工业图景提供了启示：

        一是全链条协同优化成为可能，基于数据共享的研发、生产、供应链体系将实现更高水平的动态平衡；二是知识沉淀与复用机制加速形成，工业经验通过数据模型实现规模化传承与创新；三是产业生态竞争格局重塑，基于数据能力的协同网络将构建新的竞争优势。

        在迈向这一愿景的进程中，我们仍需应对数据治理成熟度不足、技术与工艺融合深度不够、流通机制不畅、组织文化适应性有待提升等多重挑战。这些挑战的破解过程，恰恰是工业数据要素价值持续释放的过程。随着数据在工业制造领域中的深度融通与创新应用，制造业将加速构建起协同共享、柔性敏捷的新型生产范式，为产业迈向中高端注入源源不断的新动能，塑造以数据为核心竞争力的制造新体系。

来源：国家数据局；作者 ：中国信息通信研究院副院长 敖立