2024年“数据要素×”优秀项目案例集

数据赋能乘数而上 目录CATALOG 2024年“数据要素×”大赛优秀项目案例集 →工业制造 现代农业 案例之一理设北大荒数据管理体系，提升农业生产数智化水平27 案例之二基于数据要素驱动的钢铁产业链协同智意运营平台 案例之二数据驱动的设施果蔬智能生产和精准服务技术模式30 案例之四构建数据跨境流通平台，助力出海能源企业高质量发展 案例之六创新驱动数据赋能一构建钢钛行业智温供应链服务平台15 案例之七全链多维数据胜通打造轮胎研产销服新范式18 交通运输 商贸流通 案例之一跨域大数据驱动的高速公路公众出行新质服务体系51案例之二多源数据融合助力恶劣天气交通保通保畅54案例之三活用全域车时空数据，构注城市交通数治新模式56案例之四多源数据融合驱动需求河察，助力城市公交提质增效60案例之五加快多式联运效据融合应用，助力交通强国建设63案例之六多源数据要索胜合驱动城市公交运营生产协同优化65案例之七打适事故数据链条，驱动智能网联汽车产业变革89案例之八全域数据资源智能融合赋能交通运输安全增效70案例之九商用车车联网大数据云胸平台连设与产业应用72 金融服务 科技创新 医疗健康 文化旅游 应急管理 气象服务 绿色低碳 城市治理 2024年 数据要素×”大赛优秀项目案例集 一是建设统一的数字底座，提高数据采集效率。通过建设统一的工业操作系统基座，支持企业快速一键部署制造执行系统(MES系统）、企业资源管理系统（ERP系统）、客户关系管理系统（CRM系统）等“小、快、轻、准”类应用，提升部署效率、降低部署成本。通过建设面向工业的现代物联栈，支持与工业领域主流的硬件平台、广泛的工业现场总线和网络接口以及上百种工业通讯和物联协议兼容，提高工业数据采集和物联效率。 案|例|之| 基于工业互联网平台的制造业全流程数智化解决方案 推进新型工业化，是党中央、国务院统筹中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局作出的重大战略部署。我国是制造业大国，制造业数字化转型和智能化改造是推进新型工业化的重要举措。但是由于工业制造流程长、数据类型多样、数据设施和数据质量参差不齐，导致企业内部数据应用难、企业间数据互通难等问题突出。卡奥斯物联科技股份有限公司迪过搭建基于工业互联网平合的制造业全流程数智化解决方案，合在打通制造企业在研发设计，生产制造、市场运营、供应链管理等多环节、多场景的数据，有效提升数智化水平，助力我国新型工业化高质量发展。 二是提供灵活的数据存储，激励和帮助中小企业上云用数。满足不同客户的数据存储需求，提供本地化和云端存储的灵活数据存储方式。结合中小企业的业务特点、IT基础设施现状等，量身定制适合的上云方案和优惠激励措施，组建专业的技术支持团队，为中小企业提供从咨询、规划、迁移到运维等服务，帮助中小企业上云用数。 三是打造高效的大数据处理中心，支撑企业高质量数据治理。设计“天数”大数据平台，核心模块包括数据开发管理平台、数据资产目录、数据同步系统、数据科学平台和数据服务平合等，功能稳盖数据标准管理、元数据管理、数据治理、数据升发、数据服务等全套功能。支持企业低成本、高效率进行数据治理，助力工业数据“供”出来、“动”起来、“用”起来。 四是融合大数据和大模型技术，开展智能化数据应用。开发“天智”工业大模型和多个行业智能体，应用场景包括智能制造、智能研发、智能工艺优化、智能问答、智能设备维修、智能柔性装配等，助力企业提质、降本、增效，充分发掘数据要素价值。研发了基于知识图谱、机理模型等工业知识的大模型自主进化技术，以及基于大模型的专家模型调度编排技术，有效解决工业精度问题。训练了具有百亿参数内置了3900多个机理模型与200多个专家算法库的卡奥斯天智工业大模型，提升了机械臂控制指令生成的准确性及便捷性。打造了从工业数据到工业知识再到工业智能的标准化流程，实现了从原始生产数据到大模型能力转化的闭环，助力企业实现工业生产智能化。 案一例一之一二 基于数据要素驱动的钢铁产业链协同智慧运营平台 构建高效供应链成为钢铁产业韧性发展的关键举措，是国民经济稳定运行的重要保障。当前，钢铁产业链面临协同效率低、协同成本高，生产节奏对齐难、制造端敏捷柔性不足等痛点问题。南京过整合产业链上下游生态的数据资源，实现数据高效安全流通与共享，构建车间级互联、敏捷柔性生产、供应链金融服务等新模式，打造协同设计、协同制造、协同服务能力，提升产业链整体效率和竞争力。 五是推动跨产业链数据流通，提高全链协同效率。以链主企业需求为牵引，驱动产业链上下游企业数据共享。通过推动产业链上下游数据的标准化、结构化，提升数据传输的安全性，实现了上下游研发协同、生产协同、物流协同、库存协同，最终整体协同效率提升40%以上。 六是共建服务生态，充分释放倍数效应。采用大企业共建、中小企业共享、开发者共创的商业模式，构建可持续的工业数据要素新生态。以场景-企业-行业-园区-城市为主线，形成立体化赋能，充分发挥数据要素乘数效应，助力新型工业化。 一是充分汇整合产业链上下游及行业公共数据。开发基于云边端架构的工业互联网平台，实现多元异构数据的高效接入、实时传输计算等，覆盖钢铁工业生产制造及产业链运营场景中的视频、工业光谱、语音、结构化数据等客种模态数据。包括销售、采购、制造过程、产品质量等内部数据；需求、物流、检化验、产品服役、企业信用等产业链数据；气象、市场行情等公共及行业数据。推动实现85%的核心业务数据入湖，沉淀超过6200张数据资源表、超过1900个业务指标及超100万工业传感点位数据，形成钢铁产业链数据资源全景图。 四是以问题为牵引，价值为导向，开展钢铁产业链全流程数据场景应用。依托产业链数据汇聚与流通，构建面向客户端的产业互联服务、面向制造端的智慧运营决策、面向供应端的区块链可信服务等三大类场景服务，开发规则、机理与AI模型合计1000+个，实现产业链数据自流动。面向客户端，在JIT（JustinTime准时制交付）基础上探索发展C2M（CustomerToMaker客户到制造端）模式，实现产业链企业间的车间级互联，打造协同设计、协同制造、协同服务能力；面向制造端，建设智慧生产运营大脑，打造全局全要素寻优能力，实现柔性生产、助力高端产品研；面向供应端提供可信的普惠金融和工业品电商等服务，打造基于数据流通的服务新模式。各类解决方案实现产业链整体成本下降3%以上，为客户年降低检测成本超5000万元，每年直接经济效益约4.1亿元，高端产品研发周期缩短30%以上。 二是组织、流程与系统建设并举，构建数据高效开发利用体系。平台围绕数据全生命周期建立规范与流程体系，形成了8大类28个数据管理规范、35个管理流程。建设湖仓一体化平台和数据服务总线，提供面向不同专业人员的数据自助分析和数据挖掘工具，满足不同场景下数据开发利用需求，实现数据应用平均开发周期缩短50%以上。 五是践行智慧产业化赋能相关行业转型升级。践行“产业智慧化、智慧产业化”战略，联合中国移动等生态企业，将南钢沉淀的数据解决方案与产品推广输出，将模块化通用与个性化定制模式相结合，成功推广至钢铁、矿山等多个行业应用，助力相关企业的转型升级。 三是建立常态化内生安全防护与产业链数据可信流通体系。平台构建包括数据加密存储、多策略数据备份机制、数据访问权限控制、数据脱敏机制、分级分类管控机制以及态势感知等常态化安全防护体系，为数据要素的高效利用提供坚实的安全保障。深度融合构建区块链技术平台，并与其他区块链平台实现互连互通，提供多场景的数据确权、存证、追溯、共享等产业链智能合约服务，链上交易总数超过1300方笔。 助企业和政府部门快速响应市场变化，助力宏观经济形势分析和市场调控。同时，在供应链优化方面，基于价格指数和历史数据分析，为企业提供采购决策支持，帮助优化购策略、降低成本。目前已帮助多家央企降低12%综合采购成本，提升90%价格监测效率，并成功发出2万次异常价格预警，显著提升供应链管理水平。 案一例一之一三 工业品价格大数据赋能供应链协同管理效能提升 中国制造业连续多年位居全球首位，工业品市场规模庞大。然而，由于工业品质量与价格存在不透明和信息不对称等问题，导致区域和渠道间差异大，企业价格监测和成本控制难，同时现有数据流通机制不畅，无法提供及时、准确的市场分析支持。因此，驱需建立一个多源数据融合平台，实现数据标准化、透明化，提升供应链协同管理效能，支持经济高质量发展。 一是构建统一工业品价格数据平台。国家发改委价格监测中心作为业务指导单位，中国人民大学提供科研支持，天源迪科作为应用实施主体，三方合作共同构建工业品价格大数据平台，通过创新协同机制，建立统一的工业品标准库和价格指数库，构建高质量的工业品数据集，汇集超过4000万工业品价格数据与200方标准工业品库。 二是使用人工智能大模型实现数据标准化。项目以工业品AI大模型对不同来源的数据进行标准化处理，构建统一的工业品标准库，实现工业品的统一识别和归类，提升数据的一致性和标准化水平。数据加工过程中，一站式完成标准化处理，将分散、不标准的工业品价格数据转化为高价值信息资源。 三是多域数据融合发挥数据要素价值。打造价格监测与预警系统，实时分析和监测工业品价格变化，实现价格波动异常预警，帮 一是汇聚境外多维数据，促进数据价值释放。平台从相关跨境企业获取多类型多维度的数据，并调用Al、应用系统能力，通过数据跨境流通平台进行数据分析挖掘，生成对应的运维分析、财务分析或其他主题分析报告，支撑业务人员、管理人员开展工作。 案一例一之|四 构建数据跨境流通平台助力出海能源企业高质量发展 在全球能源加速转型与“一带一路”倡议的推动下，我国能源企业正积极拓展海外市场。但整体来看，受人才、成本等因素制约，我国能源企业海外资产数字化转型进展缓慢，整体运维水平落后，制约着海外资产高效利用。海南电网公司搭建能源数据跨境平台，利用海南自贸港优势，助力能源企业出海。平台引入多维境外数据依托国内数字化能力加工分析，提供运维决策支持及管理与供应链协同解决方案，促进能源产业链协同整合，带动全产业链发展。 二是机制技术并行，保障数据安全。通过加密、脱敏、哈希值校验等算法功能，保障数据传输过程中安全性。同时，通过对数据传输过程的数据本身与网络节点的存证，保证全程的可追溯性，满足法律要求， 三是多场景应用，助力企业决策及供应链协同。在海外能源与交通基础设施运维场景中，围绕“输电线路故障定位”与“输电线路隐患分析”两大核心应用，利用平台大数据、人工智能及电力专 业算法，为跨国电网企业及铁路运营方提供高效、精准的运维决策支持。海外能源企业跨国管理与协同场景中，依托国内先进的数字化能力，为出海能源企业提供全方位、高效率的管理与供应链协同解决方案。截至目前，平台已推出2个能源设施运维类和2个企业跨国协同类应用场景。以能源设施运维场景为例，输电线路故障定位并同步通知境外运维人员仅需30分钟。自投入运营以来，已成功识别6起故障，准确率100%。 案丨例丨之丨五 基于工业模型的数据要素流通交易平台 随着工业制造领域对跨企业、跨行业数据流通与交易需求快速增长，接入成本高、标准不统一、运营管理能力薄弱以及安全隐私保护机制缺失等问题逐步显现，成为制约工业数据规模化流通的瓶合工业制造“链主”企业，基于双方各自行业和技术优势，以行业“链主”引领，打造行业可信数据空间，以API为数据流通供需“桥梁”，带动产业链上下游实现数据共享流通。 四是推动产业生态建设，实现可持续发展。目标客户聚焦于能源供应链全链条企业，项目提供数字化平台、数字化应用和数据要素服务，在与行业的合作伙伴建立良好的合作生态后，演进为“装享收益。 一是构建丰富工业模型数据产品。通过建立数据中台，汇聚企业内外部的工业设备数据、业务表单及行业和第三方社会数据，实施统一治理，形成完善的工业数据库，在此基础上，搭建A模型工 四是构建安全可信的工业数据流通体系。平台设计了严格的