数据要素赋能工业制造高质量发展：乘数效应、体系框架与推进路径
摘要
数据要素是发展新质生产力的关键生产要素之一。实施“数据要素×工业制造”行动，发挥数据要素乘数效应，将成为工业制造高质量发展的重要驱动力量。本文提出了数据要素赋能工业制造高质量发展的总体框架，构建了“数据要素+技术+场景+生态”四位一体的乘数效应体系，并从数据要素供给、数据要素技术、数据要素场景、数据要素生态等方面提出了相关推进路径，以期为工业制造高质量发展提供有益参考。
关键词
数据要素；工业制造；高质量发展；乘数效应
一、引言
数据要素是发展新质生产力的关键生产要素之一，正在成为重塑全球竞争优势的重要力量。我国高度重视数据要素市场的培育和发展，《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》明确提出，要充分发挥中国超大规模市场、海量数据资源、丰富应用场景等多重优势，促进数据合规高效流通使用、赋能实体经济。《数字中国建设整体布局规划》也强调，要推动数字技术和实体经济深度融合，利用互联网新技术对传统产业进行全方位、全链条的改造，提高全要素生产率，发挥数字技术对经济发展的放大、叠加、倍增作用。
2024年，国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，提出推动12项重点行动，其中首个就是实施“数据要素×工业制造”行动。创新研发模式、推动协同制造、提升服务能力、强化区域联动、开发使能技术……发挥数据要素乘数效应，将成为工业制造高质量发展的重要驱动力量。
本文将深入探讨数据要素在工业制造领域的乘数效应，构建数据要素赋能工业制造高质量发展的体系框架，并提出具体的推进路径，旨在为推动我国工业制造行业的数字化转型和高质量发展提供理论支持和实践指导。
二、数据要素赋能工业制造高质量发展的乘数效应2.1数据要素的“基础性”与“创新性”双重属性
数据要素具有“基础性”与“创新性”双重属性。一方面，数据如同土地、劳动力、资本等传统生产要素一样，是工业制造活动不可或缺的基础资源。在工业制造过程中，从原材料采购、生产加工、产品检测到销售配送等各个环节，都会产生大量的数据，这些数据记录了生产过程的各种信息，是企业进行生产管理和决策的重要依据。另一方面，数据要素又具有创新性，它能够通过与其他生产要素的深度融合，激发新的生产方式、商业模式和创新活力。例如，通过对生产数据的分析和挖掘，可以发现生产过程中的潜在问题和优化空间，从而推动生产工艺的创新和改进；利用大数据和人工智能技术，可以实现精准营销和个性化定制，创造新的商业模式和价值增长点。
2.2数据要素对工业制造高质量发展的放大、叠加、倍增作用
数据要素对工业制造高质量发展具有放大、叠加、倍增作用。在创新研发方面，基于设计、仿真、实验、生产、运行等多维度数据实现产品研发和工艺创新，能够极大地缩短研发周期、降低研发成本，提高产品的创新性和竞争力，从而对创新研发能力产生放大效应。在生产制造过程中，完善数据采集、管理、分析和利用，采用基于数据的科学决策，可以实现生产过程的精准控制和优化，降低生产成本、提高产品质量和生产效率，这体现了数据要素的叠加效应。在服务型制造方面，加强产品全生命周期数据采集，整合设计、生产、运行数据，能够增强高端化生产性服务能力，提升产品的可靠性和运行性能，提高用户满意度，进而实现服务价值的倍增。在产业链供应链协同方面，促进产能、采购、库存、物流等不同制造环节以及供应链上下游的数据共享和可信流通，能够优化资源配置，提高产业链、供应链的稳定性和协同效率，产生协同倍增效应。
2.3数据要素乘数效应的作用机制
数据要素乘数效应的作用机制主要体现在以下几个方面：一是数据驱动的决策优化。通过对大量生产数据和市场数据的分析，企业能够更加准确地把握市场需求和生产状况，从而做出更加科学合理的决策，提高决策的准确性和效率，减少决策失误带来的成本浪费。二是数据促进的流程优化。数据的实时采集和分析可以帮助企业发现生产流程中的瓶颈和不合理之处，进而对生产流程进行优化和再造，提高生产流程的效率和质量。三是数据激发的创新活力。数据要素能够促进不同领域、不同专业的知识和信息的融合，为创新提供丰富的素材和灵感，激发企业的创新活力，推动产品创新、工艺创新和商业模式创新。四是数据增强的协同效应。数据的共享和流通能够打破企业内部各部门之间以及产业链上下游企业之间的信息壁垒，促进协同设计、协同制造、协同服务等新模式的发展，提高协同效率，增强产业竞争力。
三、数据要素赋能工业制造高质量发展的体系框架3.1总体框架
本文构建了“数据要素+技术+场景+生态”四位一体的数据要素赋能工业制造高质量发展的总体框架。该框架以数据要素为核心，通过技术支撑、场景应用和生态构建，实现数据要素在工业制造领域的高效配置和价值创造，推动工业制造高质量发展。
在这个框架中，数据要素是基础和核心，包括数据的采集、存储、管理、分析和应用等环节，只有拥有高质量的数据资源，并能够对其进行有效的开发利用，才能充分发挥数据要素的价值。技术是数据要素发挥作用的重要支撑，包括物联网、大数据、人工智能、区块链等新一代信息技术，这些技术为数据的采集、处理、分析和安全流通提供了手段和工具。场景是数据要素与工业制造业务深度融合的切入点，通过挖掘和打造工业制造各环节的典型数据应用场景，实现数据要素对工业制造的赋能。生态是数据要素发展的外部环境，包括政策法规、标准规范、数据市场、人才培养等方面，良好的生态环境能够促进数据要素的流通和交易，激发市场主体的积极性和创造性。
3.2数据要素供给体系
数据要素供给体系是实现数据要素赋能工业制造高质量发展的基础。该体系包括数据采集、数据存储、数据治理和数据安全等环节。在数据采集方面，要充分利用物联网等技术，实现对工业设备、生产过程、产品质量等多源数据的实时采集，确保数据的准确性、完整性和及时性。在数据存储方面，要根据工业数据的特点，选择合适的存储方式，如分布式存储、云存储等，以满足工业数据海量、高并发的存储需求。数据治理是对数据进行全面管理的过程，包括数据标准制定、数据质量管理、数据元数据管理等，通过数据治理，提高数据的质量和可用性。数据安全是数据要素供给体系的重要保障，要建立完善的数据安全防护体系，采用加密技术、访问控制、数据脱敏等手段，确保数据在采集、存储、传输和使用过程中的安全。
3.3数据要素技术支撑体系
数据要素技术支撑体系为数据要素在工业制造中的应用提供技术保障。主要包括物联网技术、大数据技术、人工智能技术、区块链技术等。物联网技术能够实现工业设备的互联互通，为数据采集提供基础。通过在工业设备上安装传感器，实时采集设备的运行状态、工艺参数等数据，并将这些数据传输到数据平台进行分析和处理。大数据技术为海量工业数据的存储、管理和分析提供了技术手段。通过大数据技术，可以对工业数据进行高效的存储和计算，运用数据挖掘、机器学习等算法，从海量数据中发现规律和价值。人工智能技术在工业制造中的应用越来越广泛，如智能设计、智能生产、智能检测等。通过人工智能技术，可以实现生产过程的自动化控制、质量检测的智能化和故障预测的准确性。区块链技术具有去中心化、不可篡改、可追溯等特点，能够为数据的可信流通和共享提供保障。在工业制造产业链中，通过区块链技术可以实现数据的安全共享和交易，提高产业链的协同效率。
3.4数据要素场景应用体系
数据要素场景应用体系是数据要素赋能工业制造高质量发展的关键。要聚焦工业制造的关键环节，挖掘典型数据应用场景，推动数据要素与工业制造业务的深度融合。在创新研发场景中，利用多维度数据实现产品的虚拟设计、仿真优化和快速验证，提高研发效率和产品性能。例如，通过对市场需求数据、用户反馈数据和技术研发数据的分析，企业可以更加准确地把握产品的研发方向，提前进行产品设计和优化，缩短产品上市周期。在生产制造场景中，通过数据驱动的生产调度、质量控制和设备运维，实现生产过程的智能化和精细化管理。例如，利用实时生产数据对生产设备进行智能调度，合理安排生产任务，提高设备利用率；通过对产品质量数据的实时监测和分析，及时发现质量问题并进行调整，提高产品质量。在服务型制造场景中，基于产品全生命周期数据，提供个性化定制、远程运维、故障诊断等增值服务。例如，通过对产品运行数据的实时采集和分析，为用户提供设备故障预警和远程维修服务，提高用户满意度。在产业链协同场景中，促进供应链上下游企业的数据共享和协同，实现协同设计、协同制造、协同物流等。例如，通过建立产业链数据共享平台，实现供应商、制造商、分销商之间的信息共享，优化供应链库存管理，提高供应链的响应速度和协同效率。
3.5数据要素生态体系
数据要素生态体系是数据要素发展的外部环境，对数据要素赋能工业制造高质量发展具有重要的推动作用。该体系包括政策法规、标准规范、数据市场、人才培养等方面。政策法规为数据要素的发展提供制度保障，政府应制定相关政策，鼓励企业开展数据要素的开发利用，规范数据的采集、使用和交易行为，保障数据安全和个人隐私。标准规范是数据要素流通和交易的基础，要加快制定数据质量、数据接口、数据安全等方面的标准规范，促进数据的标准化和规范化。数据市场是数据要素流通和交易的平台，要培育和发展数据商、数据经纪人等市场主体，建立健全数据交易规则和定价机制，促进数据要素的市场化配置。人才培养是数据要素发展的关键，要加强数据科学、人工智能、工业互联网等相关领域的人才培养，提高人才的专业素质和创新能力，为数据要素赋能工业制造高质量发展提供人才支持。
四、数据要素赋能工业制造高质量发展的推进路径4.1加强数据要素供给
1. 完善工业数据采集体系：加大对工业物联网建设的投入，推动工业设备的数字化改造，提高设备的互联互通水平，实现对生产过程中各类数据的全面、实时采集。鼓励企业建立数据采集标准和规范，确保采集数据的准确性、一致性和完整性。
2. 提升数据治理能力：建立健全数据治理组织架构和管理制度，明确数据治理的责任主体和工作流程。加强数据质量管理，通过数据清洗、数据校验等手段，提高数据的质量。开展数据元数据管理，对数据的来源、含义、使用方式等进行详细记录和管理，为数据的分析和应用提供支持。
3. 强化数据安全保障：加强数据安全技术研发，采用数据加密、访问控制、数据脱敏、数据备份与恢复等技术手段，保障数据在存储、传输和使用过程中的安全。建立数据安全管理制度，明确数据安全责任，加强员工的数据安全意识培训。加强数据安全监管，建立健全数据安全监测和评估机制，及时发现和处理数据安全风险。
4.2突破数据要素技术
1. 加大对关键技术的研发投入：政府和企业应加大对物联网、大数据、人工智能、区块链等关键技术的研发投入，鼓励高校、科研机构和企业开展产学研合作，突破一批制约数据要素发展的关键核心技术。例如，在人工智能领域，加强对工业大模型的研发和应用，提高人工智能在工业制造中的应用水平。
2. 推动技术的融合创新：促进物联网、大数据、人工智能、区块链等技术的融合发展，形成协同创新效应。例如，将物联网技术与大数据技术相结合，实现对海量工业数据的实时采集和高效处理；将人工智能技术与区块链技术相结合，提高数据的可信度和安全性。
3. 加强技术标准制定：加快制定物联网、大数据、人工智能、区块链等技术在工业制造领域的应用标准，促进技术的规范化和产业化发展。通过标准的制定，引导企业采用统一的技术接口和数据格式，提高不同系统之间的兼容性和互操作性。
4.3拓展数据要素场景
1. 挖掘和培育典型应用场景：鼓励企业深入挖掘工业制造各环节的数据应用需求，培育一批具有代表性的典型应用场景。例如，在汽车制造行业，利用大数据和人工智能技术实现生产过程的智能排产和质量检测；在装备制造行业，通过物联网和区块链技术实现设备的远程运维和供应链的协同管理。
2. 加强场景应用的示范推广：政府和行业协会应组织开展数据要素场景应用的示范项目评选和推广活动，通过树立标杆，引导更多企业学习和借鉴先进经验，加快数据要素在工业制造领域的应用推广。例如，对在数据要素场景应用方面取得显著成效的企业进行表彰和奖励，并组织其他企业进行现场参观和学习交流。
3. 推动场景应用的持续创新：鼓励企业在现有数据应用场景的基础上，不断探索新的应用模式和业务创新，推动数据要素场景应用的持续升级。例如，随着人工智能技术的发展，企业可以在智能客服、智能决策等方面开展更多的创新应用。
4.4优化数据要素生态
1. 完善政策法规体系：政府应加快制定和完善数据要素相关的政策法规，明确数据的所有权、使用权、收益权等权利归属，规范数据的采集、存储、使用、交易等行为，为数据要素市场的健康发展提供制度保障。例如，制定数据安全法实施细则，加强对数据安全的监管；出台数据交易管理办法，规范数据交易市场秩序。
2. 健全标准规范体系：加快制定数据质量、数据接口、数据安全、数据交易等方面的标准规范，促进数据的标准化和规范化。鼓励企业参与标准的制定和修订，提高标准的实用性和可操作性。例如，制定工业数据质量评价标准，规范工业数据的质量评估方法；制定数据交易标准合同文本，保障数据交易双方的合法权益。
3. 培育数据要素市场主体：培育和发展数据商、数据经纪人、数据交易所等数据要素市场主体，建立健全数据要素市场交易规则和定价机制，促进数据要素的市场化配置。鼓励企业开展数据要素的开发利用和交易活动，提高数据要素的流通效率和价值创造能力。例如，支持有条件的地区建设数据交易所，为数据交易提供平台服务；培育一批专业的数据商，为企业提供数据采集、处理、分析、交易等一站式服务。
4. 加强人才培养：加强数据科学、人工智能、工业互联网等相关领域的人才培养，优化人才培养体系，提高人才培养质量。鼓励高校和职业院校开设相关专业课程，加强与企业的合作，开展实践教学和实习实训，培养适应数据要素发展需求的应用型人才。例如，高校可以与企业联合开展数据科学专业硕士研究生培养，为企业定向输送专业人才；职业院校可以开展数据分析师、数据管理员等职业技能培训，提高从业人员的专业素质。
五、结语
数据要素作为新质生产力的关键生产要素，对工业制造高质量发展具有重要的推动作用。通过发挥数据要素的乘数效应，构建“数据要素+技术+场景+生态”四位一体的体系框架，加强数据要素供给、突破数据要素技术、拓展数据要素场景、优化数据要素生态，可以实现数据要素在工业制造领域的高效配置与价值最大化，推动工业制造向高端化、智能化、绿色化方向加速迈进。
从企业层面看，数据要素的深度应用能够助力企业精准把握市场需求，优化生产流程，降低运营成本，提升产品与服务质量，增强核心竞争力；在产业层面，数据要素驱动的协同制造与产业链整合，可促进产业结构升级，提升产业整体协同效率，构建更具韧性与竞争力的现代化产业体系；于国家层面，推动数据要素与工业制造融合发展，是把握全球科技革命与产业变革机遇、实现经济高质量发展、提升国际竞争力的关键举措。
然而，在推进数据要素赋能工业制造高质量发展的进程中，仍面临诸多挑战。数据权属界定模糊、数据安全风险、不同企业间数据共享壁垒、技术创新与应用的适配性不足等问题，都亟待解决。未来，还需持续深化理论研究，探索数据要素价值实现的新机制、新模式；加强实践创新，推动更多数据要素应用案例落地；强化国际合作，借鉴全球先进经验，共同构建开放、安全、高效的数据要素生态，为工业制造高质量发展注入持久动力。
未来研究可聚焦于量化数据要素乘数效应的具体指标与测算模型，深入探究数据要素在不同工业细分领域的差异化赋能路径；同时，关注新兴技术如量子计算、边缘计算等与数据要素融合对工业制造的影响，进一步完善数据要素赋能工业制造高质量发展的理论与实践体系。
转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自陈金友科学网博客。
链接地址：https://wap.sciencenet.cn/blog-3525898-1491401.html?mobile=1
收藏
