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數字經濟時代，工業數據逐漸從制造過程的副產品轉變成為企業和供應鏈環節帶來新價值的戰略資源。工業數據的深度開發利用，是工業領域針對工業現場的“痛點”采取的分析解決問題的有效手段。通過數據的采集、存儲、分析、應用，預測風險和需求，優化決策，整合產業鏈和價值鏈，進一步挖掘“不可見”的價值，是整個制造過程提質增效、安全可控的關鍵。目前，工業數據價值挖掘是工業大數據和工業人工智能技術的主要應用領域。充分挖掘數據價值，通過數據分析提高全要素生產率，以數據驅動企業和產業數字化轉型，成為培育新動能，促進經濟高質量發展的重要著力點。

在工業生產領域，由于制造工藝、生產環節等更加復雜，數據種類繁多，要獲得完整、精準的生產經營數據難度更高，整個工業制造領域對數據應用的專業性和精準性要求更高，對跨領域、跨行業的數據應用提出了挑戰。工業互聯網作為工業數字化轉型的新基礎設施，承擔了工業領域人、機、物互聯互通和數據信息交換傳遞的重要任務，為生產經營數據的交換、采集與分析提供了便利。在工業互聯網平臺支持下產生的應用開發和系統生態，可以有效地推動數據分析結果的應用與實施，為工業數據創造價值開辟了廣闊空間。

（一）

數據是工業互聯網的核心資源，數據價值挖掘是實現工業數字化轉型的重要途徑。因此，必須正確認識數據價值挖掘和發展工業互聯網之間的關系，處理好工業領域各環節的專業化與新一代信息技術之間的對接關系，充分釋放數據價值。

業務知識與分析技術之間要無縫對接。發展工業互聯網要求業務知識與互聯網技術、數據分析技術不能出現相互割裂。業務知識要依托信息技術將業務運營固化并形成新的業務知識，同時，信息技術要根據業務操作的實際才能真正讓模型、算法等技術落地。在工業互聯網背景下，對人、機、物互聯后產生的海量數據，必須以業務知識為指導，基于生產經營的關鍵價值點獲取數據，再結合算法和模型等分析技術，幫助企業解決實際問題。從數據源頭開始進行規劃，通過業務知識和分析技術相結合，有效地控制和減少數據采集、存儲過程中大量冗余數據，避免數據提取和清洗所帶來的效率降低，提高數據分析方法與業務運作的匹配效率，進而產生經濟利益和社會效益。

應用場景與價值發現要無縫對接。現有工業互聯網架構中的數據應用總體來看是相對割裂的，應用場景與價值發現沒有完全形成閉環。工業互聯網在重構工業體系的過程中，通過大數據、云計算、人工智能、物聯網等新興技術的應用，提高生產效率，從而實現資產和業務持續優化。這些價值都埋藏于生產經營的現實場景之中，包括各業務環節的相關因素、產品生產和使用的全生命周期等，對于這些物理世界中不可見的因素，需要從相關數據中挖掘有價值的信息。通過將應用場景與數據挖掘相結合，可以獲取對現有生產經營流程的優化和產品性能、質量的改進；通過對應用場景的深入理解，運用數據挖掘技術為企業提供發現和定義新的生產經營模式、產品的未知需求和其他增值服務。

平臺數據挖掘與生態系統建設要無縫對接。工業互聯網平臺是新時代背景下發展工業互聯網的核心載體。平臺作為工業大數據存儲、分析、展現的媒介，為數據價值挖掘提供了便利。有價值的分析結果和潛在的應用價值，必須對應于企業的生產模式和經營管理模式，從而得以落地和實施，以確保通過數據挖掘得到有價值的信息實現對產品、制造工藝和設備進行監控和優化等功能。只有工業互聯網平臺自身形成生態系統，讓數據挖掘與系統應用形成無縫對接，才能充分發揮生產制造領域全要素、全產業鏈、全價值鏈互聯互通的協同作用，使得各類工業數據通過在虛擬環境下的分析和計算，得到有價值的信息并應用到實體制造領域，產生指數級的經濟效益。

數據信息價值積累與知識積累、技術創新要無縫對接。對數據價值進行挖掘，發揮數據的基礎資源作用和創新引擎作用，建立知識和問題之間的關聯關系，能夠從數據分析中獲得新知識，既可以起到對產品性能和質量進行有效管控，同時又能夠啟發對制造工藝、流程及系統進行精確的建模，產生能夠指導制造系統活動的鏡像模型，從系統的設計端避免問題的發生，實現資產和業務的優化。只有加快形成以創新為主要引領和支撐的數據價值挖掘，建立起信息價值積累與知識積累、技術創新的無縫對接，才能通過對海量工業數據的計算和分析，對制造系統的整體運轉作出準確決策和即時反饋，并持續積累形成知識和技能的核心競爭力，最終實現智能制造。

（二）

工業互聯網是新一代信息技術與制造業深度融合的產物，數據基于工業互聯網的構架能夠流動起來，形成全方位各層次的數據鏈條。打造與我國經濟發展相適應的工業互聯網生態體系，推動工業經濟從高速增長向高質量發展加速轉變，數據是重要的一環。數據價值挖掘成為工業互聯網“對內提升、對外賦能”的基礎。

注重知識產權，增強數據資產的產權保護。建立數據資源的產權制度，從法律層面規范工業數據交易和共享等行為，完善工業數據安全和隱私保護體系，確保涉及商業機密、敏感數據的信息安全，為數據價值的界定、評估和商業化應用提供制度支持，充分保護數據挖掘產生的商業價值。

樹立典型，提高數據創新意識。開展工業互聯網試點示范行動，堅定不移地支持國內制造業龍頭企業先行先試，充分激發企業和企業家創新精神，樹立典型，以點帶面，由低到高，打造一批典型的數據應用案例和業務解決方案，培育和構建數據創新和價值挖掘的應用生態體系，加強試點示范引路，為加快以數據價值挖掘為基礎的制造業轉型升級和全新迭代模式營造良好氛圍。

加強人才培養，形成多學科協同規劃。工業互聯網的落地實施需要大量精通管理、精通行業知識和信息技術的復合型人才。在數據價值挖掘領域，尤其需要既精通工業領域的業務知識，能夠清晰描繪具體應用場景，同時又能掌握數據分析和管理的跨界人才，這需要多學科的協同，以實現工業互聯網構架下不同層級間數據的集成優化，推進工業互聯網的高質量發展。