工业制造、现代农业等九个领域‘数据要素×’典型场景指引

行业领域一：数据要素×工业制造 按照《“数据要素×”三年行动计划（20242026年）》有关部署和要求，国家数据局商相关部门梳理总结数据要素赋能工业制造领域9大重点方向21个重点领域共58个典型场景，形成落地指引，供相关方推动数据开发利用参考。 一、研发设计 领域一：基于大数据的新材料研发 通过材料研发大数据，构建面向产品开发全生命周期的工艺与数字化表征的关联工作流，整合多维、多元化数据，形成材料研发数据库和研发知识经验库。利用人工智能技术协助科研人员参考借鉴以往研发经验，快速找出产品及工艺开发关键点。为科研人员提供机理模型和集成计算平台，实现仿真模拟软件的多尺度计算和各软件在线并行作业及计算仿真数据的自动采集。有效提升研发效率、减少研究的成本。 （一）汇聚数据类别 一是高通量实验、中试试验、理化试验等相关试验数据 二是原型产品设计数据、生产工艺设计数据、材料计算产生数据、高通量制备数据、中间试验数据、工业试制数据、稳定生产数据及各阶股的表征数据。 三是成本数据、制造数据、物流数据、全流程质量数据、环境能耗数据等其他数据。 （二）融合利用路径 一是数据预处理与特征提取。针对采集的多源数据，进行数据清洗和对齐，剔除异常突变点，确保数据质量可靠。同时将实验数据与工艺参数按时间或批次对应关联，构建统一的分析数据库。 二是特征筛选与模型建立。在获得大量特征参数后，采用机理模型和数据挖掘分析关联度。通过机器学习方法定量分析每个特征与工艺之间的相关性强弱，为工艺控制提供科学的依据。 （三）典型应用场景 1.原型材料产品研制：利用实验数据、材料表征数据、生产数等形成原材料研发数据库，结合机理模型和人工智能技术开展原型材料的产品研制。 2.材料产品质量提升：结合研制过程数据、生产过程数据和产品质量检测数据，建立产品质量与工艺过程相关关系，促进产品质量稳定和提升。 3.生产工艺研发：采用数据与模型相结合的模式，针对生产工艺进行研制和优化，以达到提质增效的目的。 （四）应用成效 有效降低研发成本，减少中试试验量，降低检测费用。助力减少实际实验次数，缩短研发周期。促进研发协同，通过数据共享，研究人员实现数据复用和知识分享。 领域二：半导休基础材料连续生产工艺优化 针对半导体基础材料连续生产工艺优化的排战，通过仿真软件构建加工炉热场的三维模型，包括石墨加热器、增璃、保温材料等关键部件，模拟热场气流流动，优化导流筒结构，在现有导流筒满足生产稳定的基础上，实现工艺优化，提升半导体基础产品的品质，满足市场需求。 （一）汇聚数据类别 包括热场结构、工艺参数、半导体材料特性、制作边界条件、数值模拟结果等数据。 （二）融合利用路径 一是利用数据进行数学建模与分析。利用全局有限元法，对单晶炉热场进行数学建模，进行热场仿真计算。 二是进行电磁一热构合场仿真。结合数据与机理模型求解电磁场，计算焦耳热生成率。随后，将其作为热源载荷导入温度场求解。 三是结果分析与可视化展示。通过分析温度分布图、温度梯度曲线等数据可视化方式，揭示热场变化的规律和趋势。 四是参数优化与实验验证。根据仿真结果，对单晶炉热场的参数进行优化。包括加热器功率、加热时间、冷却速率等工艺参数的优化，以及热场结构、材料等方面的改进。 （三）典型应用场景 1.制造设备设计优化：改进制造设备和装置的设计。 2.设备性能提升：提高制造设备和装置的性能和稳定性。 3.制造过程优化：提高产品的质量和产量。 （四）应用成效 一是提高生产质量与效率。减少制造过程干扰因素导致的产品缺陷，提高产品的质量和一致性。 二是提升研发效率。数字化仿真技术大幅缩短研发周期，提高设计精度。 三是优化制造设备。可更准确地预测和提升制造设备性能。 领域三：数字化协同研发 利用大型复杂机电产品在设计、仿真、试验全流程中产生与汇集的数据，赋能其在技术、管理和数学化应用层面的创新。将“精 益研发”、“正向设计”、“模块化设计”、“数字化”等理念与工业产品研发过程深度融合，深层次升展研发业务架构、制度建设、机构调整、流程优化、知识管理及研发数学化平台创新，建设基于模块化的数字化协同研发平台，构建协同精益研发业务体系。 （一）汇聚数据类别 包括技术需求、功能结构、产品模块、产品配置、设计方案、仿真、试验、工艺、设计物料清单、工程材料清单（EBOM）、设计变更、研发知识等数据。 （二）数据融合利用路径 通过研发业务梳理和董重构，建立技术研究、平台模块开发、订单产品开发三大主业务流程，围绕三大业务流程和业务主数据，开展研发数字化体系建设。重点融合技术需求管理系统、仿真数据和流程管理（SDM）系统、试验数据管理（TDM）系统、快速设计系统数据、研发知识管理系统等。 （三）典型应用场景 1.研发数据高效管理：利用数字化工具或AI软件开发，将各类文本、PDF、图片等文件数据解，实现技术需求数据、知识管理数据、功能结构数据、产品和模块参数数据等的快速结构化和定制化生成。 2.研发数据居关联调用：为实现快速设计、快速调用，建立技术需求、功能结构、产品模块、设计参数、仿真输入等数据参数映射关系，实现数据全流程或多节点关联，满足设计参数选配需要。 3.模块化研发设计：集成专家团队经验，并将设计过程“页面化”“参数化”“知识化”，开发“菜单式”“搭积木式”产品快速设计功能。 4.仿真算法快速应用：通过强度、疲劳、动力学等不同学科伤真软件二次开发，实现仿真任务的快速输入、快速建模、快速求解、快速报告生成等功能。 （四）应用成效 增强客户和市场订单产品响应效率。提升模块件和产品的质量。改善设计、仿真和试验工作效率。提高研发数据检索利用效率。 二、生产作业 领域四：机械加工工艺过程智能化 在机械加工中，通过加工过程多源传感器数据和质量数据训练大模型，应用数学李生技术实现物理设备与虚拟模型的实时动态唤射，结合AI算法深度分析历史设计数据，精准预测加工参数并识别潜在工艺缺陷，达成“零试错”虚拟仿真自标。形成“加工一测量一计算一补偿”全闭环控制，确保精度一致性，实现工艺设计、仿真与优化。 （一）汇聚数据类别 一是三维模型、工艺参数、材料特性等设计数据。 二是设备运行状态（振动、温度、能耗）、加工精度测量结果、刀具磨损状态等生产数据。 三是车间温湿度、能耗监测信息等环境数据。 （二）融合利用路径 基于机内测头、激光对力仪、振动传感器等多源传感器实时采集加工件形位尽寸偏差及刀具磨损量，通过数字李生技术实现物理设备与虚拟模型的实时动态映射，结合AI算法深度分析历史设计数据，精准预测加工参数并识别潜在工艺缺陷，优化余量分布。通过AI算法预测加工尺寸偏差与微观缺陷，反馈至边缘计算控制器，触发自适应补偿机制，实现加工过程数学化与智能化，加工质量闭环智能控制。 （三）典型应用场景 1.数字李生数据融合与建模：整合多源异构数据，构建高保真数字李生模型，支持虚实交互与实时仿真。 2AI驱动决策优化：利用机器学习分析历更数据，预测设备状态、优化排程策略（如基于深度学习的刀具磨损识别与更换时机预测）。 3.实时反馈与控制：基于机内测量数据动态调整加工轨迹，确保加工精度与尺寸一致性。 （四）应用成效 一是提升效率。AI缩程与数字李生仿真实现加工参数预测，优化刀具路径，缩短加工周期。 二是降低成本。机内测量实现过程检与工序检测，减少设备停机率，降低试制与返工成本。 三是质量优化。实时自适应补偿加工，降低产品不良率。四是 绿色低碳，实现能耗动态优化减少能源浪费。 领域五：微生物培养和生物发酵过程动态控制优化 在医疗、农业、食品行业生产过程中普遍应用微生物培养和生物发酵。为提高生产效率，降低生产成本，生物发薛过程需要进行实时动态控制和优化。当前生产过程的数据应用面临数据互通性差，实时性不足，数据质量缺陷等挑战。为有效解决问题，针对发酵过程中关键参数（如H、溶氧、补料速率）的实时调控需求，通过多源数据融合与智能算法实现精准发力，工艺算法自适应优化，准确高效解决传统固定参数控制导致的产量波动问题，实现提质降本增效目的。 （一）汇聚数据类别 一是菌株ID、基因组序列、基因测序菌种筛选、遗传稳定性分析等菌种数据。 二是温度、pH、溶氧（DO）、在线传感器过程控制、工艺优化等工艺数据。 三是底物消耗率、产物浓度、副产物积累高效液相色谱、质谱、生物传感器代谢流分析、产量预测等代谢数据。 四是洁净度、温湿度、压差环境监测系统染菌风险预警等环境数据。 五是罐体压力、搅拌功率、维护记录设备日志、振动传感器等设备数据。 六是效价、杂质含量、生物活性离线检测（高效液相色谱、酶 联免疫吸附测定等）、批次放行、合规报告等质量数据。 （三）融合利用路径 一是对数据统一管理。将分散在设备、实验室、生产系统中的数据集中到统一平台，用自动化工具检查数据错误（如传感器异常值），重要操作步骤（如消毒参数）通过电子记录锁定，防止复改。 二是研发预测模型。运用统计分析、机器学习等技术，挖据数据中的关键信息。分析发酵过程中的温度、值、菌种浓度等参数对产物质量的影响，建立预测模型，用历史数据训练系统，找出最佳温度、补料时间组合，提前8小时预判可能染菌或产量不足，优化发酵工艺。 （三）典型应用场景 1.产品研发优化：通过采集发醇罐设备数据、菌种数据、工艺优化参数、代谢数据，将分析结果应用于生产实践，调整工艺参数，有效优化研发过程。 2.提升生产工艺：通过分析发酵过程中微生物的代谢特性的相关数据，提高目标物的产量和质量，探索新的应用场景或产品创新。 （四）应用成效 一是提高生产效率，提升发酵单位产量。 二是降低培养基成本，减少能耗。 三是加速研发，缩短新菌株开发周期，提升配方优化效率。 四是提升生产智能化水平，实现发酵过程的智能化控制，推动生物制造向者能化、精准化转型。 领域六：流程工业设各智能运维 流程工业现场运行设备多、区域分布广、设备分、点检难度大。通过新增在线监测点及自动化系统数据的应用实现数据自动采集，由设各智能运维系统提供实时、准确的设备状态数据及状态判断结果，提高状态数据获取的数量和质量，降低点检负荷。通过建立预警规则和智能模型，为设备管理人员提供技术及管理决策支撑，指导设备管理人员及时采取应对措施，避免突发故障的发生，减少故障非计划停机时间。通过在线监测和运维管理实现智能运维，为日常维护、定期维修的检修维护内容、方案制定提供科学依据，提高维修内容的针对性、有效性，指导设备维修，解决预防性维修中的过度维修及欠维修，从而降低维修成本。适用于流程工业的关键重点设备运维。 （一）汇聚数据类别 一是设备的振动、温度、应力波等能量状态数据。二是电机过载、断相/不平衡、接地等异常状态数据三是润滑点供油状态、润清油劣化和污染及设备磨损状态数据。是关键设备运行状态数据。 （二）融合利用路径 一是针对设备状态个性化发展变化的特点，建立设备个体状态数据统计规则，根据关键设备正常运行状态数据设置报警阅值，当设备状态数据超过相应的阅值后，实现异常状态报警。 二是开发规则编辑器工具，根据关键设备的不同工况构建多条 件报警规则，实现异常状态的自动判断、自适应智能报警，筛除由于工况波动导致的误报警。 三是部署专业诊断模型，基于采集数据并结合设备履历信息、设备状态与工况数据等，通过模型运算实现旋转类设备（如风机、电机、齿轮箱）状态的诊断，包括不平衡、不对中、地脚螺栓松动、润滑不良、轴承与齿面故障等现象。 （三）典型应用场景 1.预测性维护与寿命评估：通过部署智能传感器与机器学习算法，实时采集设各振动、温度等运行参数，构建故障预测模型，提前识别设备隐惠。 2.实时监测与智能诊断：实现设备状态的24小时在线监控。快速故障定位，开展基于数据和算法的故障智能诊断。 （四）应用成效 一是提升设备管理水平，减少故障次数、故障时间，降低故障停机率。 二是预防设备隐惠，预先