数据要素×工业制造：工业数据加速增长，助力产业链提质增效

　　数据要素是数据素×数据发展新质生产力的关键生产要素之一。今年，工业工业国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，制造增长助力质增提出推动12项重点行动，加速其中首个就是产业实施“数据要素×工业制造”行动。创新研发模式、链提推动协同制造、数据素×数据提升服务能力、工业工业强化区域联动、制造增长助力质增开发使能技术……发挥数据要素乘数效应，加速将成为工业制造高质量发展的产业重要驱动力量。

　　在日前落幕的链提2024年“数据要素×”大赛全国总决赛上，卡奥斯物联科技股份有限公司带来的数据素×数据《基于工业互联网平台的制造业全流程数智化解决方案》项目斩获“工业制造”赛道的一等奖。

　　据了解，工业工业该项目基于海尔40年制造经验和卡奥斯数字化实践，制造增长助力质增积累高质量工业数据22PB、开发行业数据集550个，打造国内首个工业领域全链条数商解决方案。通过数字工业操作系统、工业大数据和工业大模型等技术，实现原始数据的采集、处理、分析和应用，支撑工业企业数字化智能化转型，同时基于平台构建工业数据要素服务生态，打造数据资产管理、价值评估、上架流通等全链条数商解决方案，助力数据流通赋能和工业普惠。

　　卡奥斯工业智能研究院副院长鲁效平接受中国经济网记者采访表示，这种一体化的解决方案以“小、轻、快、准”的方式解决了工业生产中的多个场景难题。

　　以家电、汽车、服装行业应用较多的加工设备注塑机为例，鲁效平介绍，“这个设备价值较高，工业调试复杂、能耗高，全国所有的注塑机能耗加起来与三峡电站一年的发电量相当。我们一个冰箱工厂80多台注塑机，200多套磨具，每年有200-400种新品要生产，会面临频繁换膜的问题。传统需要依靠人工去设置参数和调试，大概调试一周，中间会涉及到大量的材料和能耗的耗费，而且最终人工调试距离最优配置还会出现约10%的差距。”

　　不过，随着智能设备的上线，对工业数据进行及时的采集和处理，这种消耗已成为历史。鲁效平表示，“我们利用现场及操作系统去采集各个注塑机的历史运行状态数据，基于我们的大数据平台去做数据的清洗、治理和标注，结合我们开发的工业大模型来做注塑工艺优化的智能体，这个智能体就相当于替代了工艺设计师，去实现不同模具的参数推荐。”

　　据悉，该方案已落地100多家注塑工厂，从实际测试结果来看，整个能效降低10%以上，调试周期减少70%以上。复制全国后，预计每年最多节约约150亿电费。

　　此外，卡奥斯从行业实际痛点出发，构建15个行业场景方案库，目前已经覆盖创新、决策、服务和产业链协同等100多个典型场景。

　　“充分发掘数据要素价值，用数据来优化设计、制造、服务等各个环节，协同上下游产业，已为企业带来了实际效益。”鲁效平表示，“作为工业领域的制造企业，未来还将继续探索更多工业数据要素赋能，复制更多可实践可推广的解决方案。”

　　专家认为，我国数据要素市场快速发展，数据基础设施建设日趋完善，工业大数据市场加速增长。从2024年“数据要素×”大赛来看，工业赛道聚焦供应链、产业链效率提升，赋能制造业技术创新、生产变革。未来，数据要素的乘数效应还将加快显现，在促进制造业转型升级方面发挥关键作用。（中国经济网记者 李方）