三项工程机械案例荣获工业数据分类分级应用试点优秀案例
转载 2021-01-06 08:47 BICES北京工程机械展 来源:BICES北京工程机械展2020年12月25日,工业和信息化部信息技术发展司发布了《关于印发工业数据分类分级应用试点优秀案例的函》,遴选出28项优秀案例。由中国工程机械工业协会(以下简称:协会)推荐的徐工集团工程机械股份有限公司、中联重科股份有限公司、三一集团有限公司三家行业知名企业案例入选。
徐工集团工程机械股份有限公司(以下简称:徐工)是中国工程机械行业规模宏大、产品品种与系列齐全、独具竞争力和影响力的大型企业集团。徐工制定了集团级主数据管理规定、信息系统应用及运维管理规定,对集团级数据、系统应用具有指导作用等,各事业部/分子公司在集团级规定的基础上,又细化为各单位个性化管理规定,对业务部门的流程执行、数据应用、权限划分具有指导作用,进一步提升数据汇聚开放能力、数据治理能力,不断夯实徐工大数据技术体系。徐工以安全策略为指导,提供全面的安全服务内容,覆盖物理、网络、系统、数据和应用平台各个层面,构建全面、完整、高效的信息安全体系,从而提高信息系统的整体安全等级,为业务发展提供坚实的信息安全保障。
中联重科股份有限公司(以下简称:中联)主要从事工程机械、农业机械等高新技术装备的研发制造,是一家持续创新的全球化企业。中联全面梳理自身工业数据,已累积了企业经营、生产制造、设备物联等海量的数据,提升了数据分级管理能力,促进了数据充分使用、全局流动和有序共享。中联在数据分类分级管理中,明确了企业为数据分类分级主体;通过数据防护技术应用、管理流程优化、组织体系变革等方式,实现工业数据管理能力跃升;以可操作、可实施为原则持续完善。同时,建立了统一的信息安全体系,包括应用安全、数据安全、主机安全、网络安全、物理安全等多方面的防护。
三一集团有限公司(以下简称:三一)主业是以“工程”为主题的机械装备制造业。三一自主研发了大数据储存与分析平台,实现双向的交互以及对设备的远程控制,实现低成本海量设备数据接入与分析;构建了“终端+云端”工业大数据平台,基于自主的控制器和自主研发智能器件、专用传感器等“终端”,实现了众多工程机械装备不同状态信息的低成本实时采集,建立基于数据分析的研发模式,通过分布式工况数据存储集群技术,实现了低成本、无上限数据存储。数据分类分级后,建立有效的数据资产目录,明确了数据责任人,提升数据的管理能力和水平,促进了数据价值的释放,确保了数据安全。
工业数据分类分级工作从2019年开展试点工作,出台了《工业数据分类分级指南(试行)》,2020年扩大7个行业作为试点,工程机械行业作为重点行业就包含其中。为了更好地推动此项工作,2020年协会组织试点企业参与了试点培训交流会、试点推进交流会、在线调研交流会以及工业数据管理调查问卷和试点进展调查问卷等活动,除获得优秀案例的3家行业企业外,协会还推荐了福建南方路面机械有限公司、国机重工常林公司、中国铁建重工集团股份有限公司、卫华集团有限公司、石家庄开发区天远科技公司、广西柳工机械股份有限公司等企业参与此项工作,中国电子信息产业发展研究院对此项工作进行了技术支持。
工业数据分类分级工作交流会
为了以点带面,树立行业典范,提高行业工业数据分类分级工作的普及,2020年7月8日,工业和信息化部信息技术发展司王建伟副司长一行对协会组织开展工业数据分类分级及工控安全工作进行了专题调研和深入交流,充分肯定了协会在行业开展此项工作取得的成效。
工信部信发司王建伟副司长一行对协会组织开展工业数据分类分级及工控安全工作进行专题调研
通过此项工作的开展,进一步加快推动行业工业数据分类分级,立足行业特征细化数据分类目录和分级量化指标,引导试点企业根据自身发展需求,开展数据分类梳理和分级管理。
协会开展工业数据分类分级工作注重从行业实际需求出发,让工业数据分类分级的成果对行业企业的生产方式、运行模式、生态体系进行优化,企业通过研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节对数据进行全面采集梳理,帮助企业全面了解自身数据资源情况,指导企业统筹部署防护策略,合理配置和高效利用安全资源;推动数据上云,探索跨行业、跨领域、跨区域数据共享,充分释放数据潜在价值,赋能工程机械行业高质量发展;推动企业内部数据汇集,实施差异化管理,为综合应用提供高质量的数据源。对于行业企业内部部门之间统一数据分类标准、提升数据管理水平、强化安全防护水平、科学合理利用数据等,都会起到促进作用,进一步推动工程机械行业工业互联网改造升级,提升行业发展水平,引导更多企业特别是行业中小型企业建立工业数据分类分级体系,统一企业数据定义标准,提升数据管理和安全防护能力。
工业数据分类分级为行业企业今后运用工业大数据打好基础,做好铺垫,为行业数字化转型提供动力,为企业健康良性发展提供助力,更是落实党中央、国务院以大数据促进数字经济发展的部署安排,提升工业自身数据管理能力的现实需要,以数字化转型带动工业全要素、全产业链、全价值链升级,实现经济高质量发展的关键举措。
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