（一）推动工业数据采集。支持工业企业实施设备数字化改造，升级各类信息系统，推动研发、生产、经营、运维等全流程的数据采集。支持重点企业研制工业数控系统，引导工业设备企业开放数据接口，实现数据采集。
（二）加快工业设备互联互通。持续推进工业互联网建设，浙江大数据采集分析系统，实现工业设备的全连接。加快推动工业通信协议兼容统一，打破技术壁垒，形成完整贯通的数据链。
（三）推动工业数据高质量汇聚。组织开展工业数据资源调查，引导企业加强数据资源管理，实现数据的可视、可管、可用、可信。整合重点领域统计数据和监测数据，在原材料、装备、消费品，浙江大数据采集分析系统、电子信息等行业建设数据库。支持企业建设数据汇聚平台，实现多源异构数据的融合和汇聚。
（四）统筹建设国家工业大数据平台，浙江大数据采集分析系统。建设国家工业互联网大数据中心，汇聚工业数据，支撑产业监测分析，赋能企业创新发展，提升行业安全运行水平。建立多级联动的国家工业基础大数据库，研制产业链图谱和供应链地图，服务制造业高质量发展。 工业互联网数据采集分析软件，武汉安弘智能。浙江大数据采集分析系统
工业大数据推动工业生产革新，全球数据占比超50%
近年来，随着全球工业化的发展，全球工业大数据的规模不断增加。如今，工业大数据占全球大数据总规模超过50%，已经成为全球大数据行业发展的主要的领域，它的发展成为未来我国工业发展要向着智能化转变的重要推动因素。
在工业生产中，数据是不时生成的。尤其是当前随着信息技术、电子与数学技术、传感器、物联网等技术的发展，一批智能化、高精度、长时间导航、高性价比、微型传感器应运而生，数据收集量飞速扩张。而围绕工业大数据等新型数据处理基础设施降低了工业数据处理的技术门槛和成本支出。
工业大数据的价值属性实质上是基于工业大数据采集、存储、分析等关键技术，对工业生产、运维、服务过程中数据实现价值的提升或变现；工业大数据的产权属性则偏重于通过管理机制和管理方法帮助工业企业明晰数据资产目录与数据资源分布，确定所有权边界，为其价值的深入挖掘提供支撑。
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“工业大数据的采集汇聚过程中面临的痛点较多。” 据工信部信息技术发展司相关负责人介绍，比如，因企业信息化基础差、设备接口不开放等造成数据采集不上来；企业数据底账不清，不知道自己有哪些数据、分布在哪里，大部分工业数据处于“睡眠”状态；因设备不互联，通信协议不兼容等造成不同数据不匹配、不互认，数据孤岛现象普遍；数据失真、失准及一致性差等因素导致数据汇聚质量不高，等等。
针对这些问题，《指导意见》部署了3项重点任务来推动采集、高效互通和高质量汇聚，包括加快工业企业信息化“补课”、推动工业设备数据接口开放、推动工业通信协议兼容化、组织开展工业数据资源调查“摸家底”、加快多源异构数据的融合和汇聚等具体手段，目的是为了形成完整贯通的高质量数据链，为更好地支撑企业在整体层面、在产业链维度推动全局性数字化转型奠定基础。
当前，中国工业大数据在采集过程中存在不少问题，比如，因企业信息化基础差、设备接口不开放等造成数据难以采集；企业数据底账不清，不知道自己有哪些数据，大部分工业数据处于“睡眠”状态；数据孤岛、数据失真等现象普遍。
在中国社科院工业经济研究所研究员贺俊看来，出现上述问题的主要原因在于，当前工业大数据的积累程度严重不足，同时，很多企业尤其是中小微企业仍心存疑虑，将工业大数据视为企业机密，数据开放积极性不强，“不想用、不敢用”倾向严重。“这就需要发挥职能，统筹建设国家工业大数据平台，积极引导企业意识到采集工业大数据的好处。”贺俊说
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当前，工业大数据已成为推动制造业数字化、网络化、智能化发展的关键生产要素。在日趋激烈的国际竞争面前，谁掌握了工业大数据，谁就掌握了促进市场发展的战略资源。赛迪顾问等机构发布的《2020中国工业大数据产业创新与投资趋势》显示，在政策和技术的驱动下，工业大数据市场将成为下一个蓝海，人工智能、边缘计算等新兴技术将持续助力工业变革和制造商业模式变革。
发展工业大数据是一项复杂的系统工程，既需要在宏观层面加强体系化布局，建立系统的工业大数据生态，也需要在微观层面务实着力，提升企业的数据管理能力。这些都亟须推动《意见》尽快落地生根。据悉，工信部将与各地工业和信息化主管部门做好对接，建立纵向联动、横向协同的推进工作机制，落实《意见》相关措施。
俊建议部分企业在数据应用上深入探索，解决中小微企业“不想用、不敢用”问题，通过在供给端培育海量工业APP、工业大数据解决方案供应商、向中小企业开放数据服务能力等手段，降低企业数据应用的成本投入和专业壁垒，共同推动工业大数据深度应用。
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生产计划与排程
制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体（工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据）。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么？而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。 浙江大数据采集分析系统
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