在當今數字化浪潮席卷全球的背景下，工業互聯網作為新一代信息技術與制造業深度融合的產物，正以前所未有的力量推動著企業數字化轉型的進程。數據，作為這一變革的核心引擎，其價值在工業互聯網的框架下被不斷挖掘與釋放。一場匯聚了制造業、信息技術與服務領域眾多行業大咖的高峰對話，圍繞“數據賦能：工業互聯網數據服務與企業數字化轉型實踐”這一主題，展開了深入而富有洞見的探討。
與會專家普遍認為，企業數字化轉型已從“選擇題”變為“必答題”，而工業互聯網平臺及其提供的數據服務，正是解答這道題的關鍵工具。傳統制造業企業正面臨生產效率提升瓶頸、供應鏈協同困難、產品服務化轉型需求迫切等多重挑戰。工業互聯網通過連接人、機、物、系統，構建起全要素、全產業鏈、全價值鏈的全面鏈接，產生了海量的工業數據。對這些數據進行采集、匯聚、分析和應用，形成了強大的數據服務能力，能夠為企業帶來切實的價值。
一、 數據賦能：從感知到決策的閉環
某重型機械制造企業的負責人分享道，通過部署工業互聯網傳感器和邊緣計算設備，企業實現了對全球范圍內在役設備運行狀態的實時監控。海量的工況數據、環境數據、維護數據被實時傳輸至云端平臺。通過大數據分析和機器學習模型，平臺不僅能預測設備潛在故障，實現預測性維護，大幅降低非計劃停機時間；更能深入分析設備在不同工況下的性能表現，為下一代產品的研發優化提供精準的數據輸入。數據在此實現了從“事后記錄”到“事前預測”與“事中優化”的跨越，形成了“感知-分析-決策-執行”的智能化閉環。
二、 數據服務：催生新模式與新業態
一位來自工業互聯網平臺服務商的專家指出，數據服務的價值遠不止于內部效率提升。基于工業互聯網數據，可以衍生出豐富的創新服務模式。例如，基于設備運行數據，可以為客戶提供按使用時長或產出計費的“產品即服務”模式，改變了一次性銷售的舊有格局；通過匯聚產業鏈上下游數據，可以構建透明、協同、高效的供應鏈金融體系，依據真實的生產與物流數據為中小企業提供信貸支持；甚至可以將脫敏后的行業級數據形成數據產品，為行業趨勢分析、產能預警、政策制定提供支持，實現數據價值的跨企業流轉與倍增。
三、 實踐挑戰與應對之策
在暢談機遇的大咖們也坦誠地指出了當前實踐中面臨的挑戰。數據孤島仍是首要難題，企業內部IT與OT系統割裂，不同供應商的設備數據協議不一，導致數據匯集成本高、質量差。數據安全與隱私保護的顧慮也制約著數據的共享與深度利用。復合型人才短缺、對數據價值認知不足、初期投入與回報周期之間的平衡等問題，都讓許多企業，尤其是中小企業望而卻步。
針對這些挑戰，專家們給出了建議：
- 戰略先行，頂層設計：數字化轉型必須是一把手工程，需要制定清晰的、與業務目標緊密結合的數據戰略，從頂層規劃數據架構與治理體系。
- 場景驅動，小步快跑：避免貪大求全，應聚焦于如設備能耗管理、質量追溯、供應鏈協同等具體、高價值的業務場景，以點帶面，快速驗證價值，樹立信心。
- 生態共建，標準引領：積極融入工業互聯網生態，與平臺企業、解決方案商、高校及研究機構合作。行業應共同努力，推動數據接口、安全標準的制定與完善，降低互聯互通成本。
- 安全托底，文化培育：構建涵蓋技術、管理、運營的縱深數據安全防護體系，并通過培訓與激勵，在企業內部培育數據驅動的文化，提升全員數據素養。
本次行業對話清晰地揭示，以工業互聯網數據服務為支點，撬動企業數字化轉型，已成為產業升級的明確路徑。數據不再是生產的副產品，而是核心的生產要素和創新的源泉。隨著5G、人工智能、數字孿生等技術與工業互聯網的進一步融合，數據服務的深度與廣度將無限拓展。那些能夠率先構建起數據采集、治理、分析、應用閉環能力，并勇于基于數據創新商業模式的企業，必將在新一輪的產業競爭中占據制高點。數字化轉型之路道阻且長，但行則將至，數據的賦能之光，正照亮中國制造業由大變強的嶄新前程。
