當前，制造業企業服務化已經成為全球產業發展的重要趨勢，企業已經開始從單純的產品或服務供應商，轉變為綜合性解決方案供應商。但在現階段還存在“信息孤島”、經驗不足、應用不深等諸多問題，在此背景下，如何利用工業大數據的快速發展解決制造業企業服務化面臨的問題具有重要意義。

制造業服務化是指在經濟全球化、客戶需求個性化和現代科學技術與信息化快速發展條件下，出現的一種全新商業模式和生產組織方式，是制造與服務相融合的新的產業形式，這種產業形式使企業實現了從單純的產品或服務供應商向“綜合性解決方案”供應商的轉變。當前，服務化已經成為我國制造業轉型升級的新動能，以大數據為代表的新一代信息技術成為制造業服務化轉型升級的驅動力。

制造業服務化面臨挑戰

目前，制造企業服務化過程中存在數據管理機制不健全、數字資源碎片化的現象。由于對企業數據資源缺少管理機制和使用規劃，各業務環節的數據散落在各業務部門，相關的數據標簽、存儲、編碼、處理機制各異，從而導致企業數據可用性差、數據質量低、業務環節之間數據集成共享困難等問題，“信息孤島”現象嚴重，工業大數據難以在企業服務化過程中發揮應有的價值。

制造業服務化是大數據技術和服務化全價值鏈典型場景的融合應用，既涉及眾多細分行業，又涵蓋工業流程各個環節，對專精領域的知識要求很高。而我國制造業服務化知識體系建設起步晚，使得工業大數據在服務化過程中的全流程、全系統綜合應用受到限制，缺少服務化知識和經驗，工業大數據處理能力也不足。

目前，大數據技術在制造企業服務化的實施過程中主要分為三個方面。一是以數據分析形式幫助制造企業進行產品設計的優化;二是以數據流形式促進組織設計和業務流程優化;三是以數據為輔助推動企業商業模式等重構或創新，但大數據技術在企業內部應用較少。除此之外，還局限于企業內部產品成本降低、運營效率提高、異常檢測等方面，與服務化融合水平較低，大數據技術作為產業價值鏈的環節也較為邊緣化，在改進產品、定義用戶需求、提供增值服務、轉變工業系統運行模式和商業模式等方面需要進一步拓展和深化。

工業大數據驅動制造業轉型升級

一是推動核心技術研發創新。加速孵化工業大數據服務化解決方案，促進物聯網、云計算、大數據、人工智能等新一代信息技術在制造業服務化領域的創新應用。推進高端設備讀寫自主研究，實現工業軟件、物聯設備的自主可控，促進設備數據融合流通。依托軟件和信息技術服務企業，加強對工業軟件實時操作系統的內核開發和優化技術，以及對工業互聯網平臺數據集成和邊緣處理技術、IaaS技術、數據管理技術等核心技術的研發創新。突破數據存儲與管理技術、工業大數據機理模型建模技術、知識推理技術等高端新型工業軟件核心技術，提升工業領域所需各類嵌入式數據庫、實時數據庫、關系型數據庫產品的數據存儲與處理能力。

二是推動構建制造業服務化生態系統。推動工業大數據在服務化領域應用的技術、產品、平臺和解決方案的研發與產業化，面向重點領域開展試點示范，扶持培育龍頭企業和創新型中小微企業。全面提升工業大數據服務水平，重點突破工業大數據核心技術，支持工業大數據中心與解決方案的研發和推廣。培育一批面向制造業服務化企業的工業大數據解決方案提供商，推動構建基于工業大數據的制造業服務化生態系統。

三是大力推動國家工業互聯網大數據中心體系建設。匯聚工業數據，支撐產業監測分析，賦能企業創新發展，提升行業安全運行水平。建立多級聯動的國家工業互聯網基礎大數據庫，研制產業鏈圖譜和供應鏈地圖。支持優勢產業上下游制造業服務化企業開放數據，加強共享和合作，夯實工業設計發展基礎。加快數據全過程應用，搭建基于工業大數據的網絡化設計協同平臺，提升工業設計服務水平，建立數字化設計與虛擬仿真系統，發展個性化設計，推動生產制造系統的數字化、柔性化改造。促進供應鏈各環節的數據和資源共享，建設供應鏈協同平臺，積極推進共享制造平臺建設，建設貫穿產品全生命周期的數字化平臺、產品數字孿生體等，發展數據驅動的制造業服務化新模式。

四是強化復合型人才培養。依托重大人才工程，加快培養一批精通工業大數據和制造業服務化知識的跨學科、復合型人才。培育數據機械工程師、數據科學家、用戶界面專家等跨界人才。支持制造業服務化企業與高等院校、科研院所加強合作，共建實習實訓基地，推動訂單式、現代學徒制等專業化人才培養，有針對性地培養實用型、技能型人才，提升技術人員的綜合數據分析能力。支持行業組織聯合軟件、制造業、互聯網、大數據等相關領域企業開展跨行業技術交流活動，支持建設一批“工業大數據﹢制造業服務化”實訓基地。

五是發揮示范引領效應。選擇基礎條件好、示范效應強、影響范圍廣的制造業服務化行業領域積極開展試點示范，探索工業大數據在制造業服務化中的集成應用創新實踐，打造可復制可推廣的示范樣板。支持服務化企業探索開展工業大數據平臺建設、應用，建立試點企業互聯互通的數據融合系統網絡，并逐步擴大影響范圍，為其他服務化企業提供參考。推動舉辦工業大數據﹢制造業服務化大賽，發掘專業技術人才，培育一批創新隊伍，構建創新及產業化應用平臺，促進賽事成果轉化。推動在服務型制造產業集聚區建立工業大數據中心，推動集聚區數據資源匯聚。