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工信部發(fā)布《質(zhì)量大數(shù)據(jù)白皮書》
2022年07月20日 08:54:11來源：工信部電子五所點擊量：39742
導讀以大數(shù)據(jù)為代表的新一代信息技術與質(zhì)量管理深度融合產(chǎn)生質(zhì)量大數(shù)據(jù)，不斷提升制造業(yè)全要素、全價值鏈、全產(chǎn)業(yè)鏈質(zhì)量管理活動數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化水平，加速制造業(yè)的數(shù)字化轉型。
　　【智慧城市網(wǎng) 企業(yè)關注】制造業(yè)是立國之本、強國之基、大國經(jīng)濟的“壓艙石”，增強制造業(yè)質(zhì)量優(yōu)勢對于推動產(chǎn)業(yè)鏈中高端躍升、構建新發(fā)展格局、加速經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。
 
　　以大數(shù)據(jù)為代表的新一代信息技術與質(zhì)量管理深度融合產(chǎn)生質(zhì)量大數(shù)據(jù)，不斷提升制造業(yè)全要素、全價值鏈、全產(chǎn)業(yè)鏈質(zhì)量管理活動數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化水平，加速制造業(yè)的數(shù)字化轉型。為發(fā)揮大數(shù)據(jù)等新一代信息技術對質(zhì)量提升的基礎支撐作用，助力制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，工業(yè)裝備質(zhì)量大數(shù)據(jù)工業(yè)和信息化部重點實驗室聯(lián)合工業(yè)和信息化部電子第五研究所賽寶智庫組織相關單位編寫了《質(zhì)量大數(shù)據(jù)白皮書》。

工信部發(fā)布《質(zhì)量大數(shù)據(jù)<span class=

　　白皮書圍繞質(zhì)量大數(shù)據(jù)的邊界內(nèi)涵、架構體系、資源建設、實施路徑、發(fā)展趨勢和實踐案例等方面進行研究。白皮書給出質(zhì)量大數(shù)據(jù)參考架構統(tǒng)領全文，包括數(shù)據(jù)視角、技術視角和業(yè)務視角三大視角，其中數(shù)據(jù)資源是價值起點，技術支撐是工具，業(yè)務落地是目標，數(shù)據(jù)、技術、業(yè)務三個視角統(tǒng)籌推動質(zhì)量大數(shù)據(jù)的建設。

工信部發(fā)布《質(zhì)量大數(shù)據(jù)<span class=

　　01.質(zhì)量大數(shù)據(jù)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的關系

 
　　從實際工業(yè)系統(tǒng)來看，工業(yè)設備的狀態(tài)、工藝數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)、反饋調(diào)整操作等數(shù)據(jù)是作為質(zhì)量大數(shù)據(jù)的不同要素進行融合分析的，而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是將這些數(shù)據(jù)進行網(wǎng)絡化管理的系統(tǒng)。

工信部發(fā)布《質(zhì)量大數(shù)據(jù)<span class=

　　02.質(zhì)量大數(shù)據(jù)與數(shù)字孿生的關系

 
　　工業(yè)場景中為了更好地研究設備運行和產(chǎn)品加工的具體內(nèi)部應力、形變、損傷、振動等多種難以觀察的質(zhì)量數(shù)據(jù)，常用工業(yè)數(shù)字孿生技術將工業(yè)實體模型與其物理特性數(shù)據(jù)相結合，通過各類孿生算法模型，完成物理實體的數(shù)字空間映射。

工信部發(fā)布《質(zhì)量大數(shù)據(jù)<span class=

　　03.質(zhì)量大數(shù)據(jù)與工業(yè)大數(shù)據(jù)的關系

 
　　對企業(yè)來說，一個底層數(shù)據(jù)源如設備的工況數(shù)據(jù)可能被用于支持多個業(yè)務應用領域，因此質(zhì)量大數(shù)據(jù)和其他工業(yè)大數(shù)據(jù)常常存在多種交叉。
 
　　04.質(zhì)量大數(shù)據(jù)與人工智能的關系
 
　　質(zhì)量大數(shù)據(jù)的要素維度高、類型多樣但樣本偏少，這些特點也促發(fā)了人工智能的很多新課題，例如小樣本學習、多模態(tài)學習、聯(lián)邦學習等。
 
　　05.質(zhì)量大數(shù)據(jù)與區(qū)塊鏈的關系
 
　　區(qū)塊鏈可以作為質(zhì)量追溯的支撐技術，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈不同企業(yè)間的產(chǎn)品標識的鏈接機制，也為產(chǎn)業(yè)鏈的質(zhì)量協(xié)同優(yōu)化和聯(lián)邦學習典型技術基礎。
 
　　從數(shù)據(jù)維來看，質(zhì)量大數(shù)據(jù)可從數(shù)據(jù)源、資源體系和治理體系的層次進行劃分。
 
　　數(shù)據(jù)來源：數(shù)據(jù)來源的分析和管理是工業(yè)質(zhì)量大數(shù)據(jù)的基礎，是實施質(zhì)量大數(shù)據(jù)的第一步。數(shù)據(jù)源包括產(chǎn)品設計、生產(chǎn)制造、售后、回收產(chǎn)品全生命周期質(zhì)量數(shù)據(jù)和供應生態(tài)質(zhì)量數(shù)據(jù)。
 
　　資源體系：從不同粒度來看，質(zhì)量數(shù)據(jù)資源體系包括企業(yè)資源體系、產(chǎn)業(yè)資源體系。企業(yè)資源體系是以企業(yè)自身為核心，注重企業(yè)內(nèi)部質(zhì)量數(shù)據(jù)的采集與存儲，基于企業(yè)產(chǎn)品生命周期質(zhì)量管控需求，集成企業(yè)內(nèi)部不同來源質(zhì)量數(shù)據(jù)，構建企業(yè)質(zhì)量數(shù)據(jù)資源，實現(xiàn)基于企業(yè)質(zhì)量數(shù)據(jù)資源的跨部門協(xié)作、數(shù)據(jù)共享等。
 
　　數(shù)據(jù)治理：數(shù)據(jù)質(zhì)量管理是質(zhì)量大數(shù)據(jù)治理的核心，數(shù)據(jù)治理可分為基于數(shù)據(jù)標準、按需治理兩大類別，數(shù)據(jù)治理標準、治理工具、數(shù)據(jù)質(zhì)量指標是治理的核心要素。從頂層數(shù)據(jù)治理制度、標準與規(guī)范到基于平臺數(shù)據(jù)治理實施，保障數(shù)據(jù)質(zhì)量，以數(shù)據(jù)推動數(shù)字化質(zhì)量管理，打破數(shù)據(jù)孤島、確保源頭數(shù)據(jù)準確、促進數(shù)據(jù)共享、保障數(shù)據(jù)隱私與安全。
關鍵詞 質(zhì)量大數(shù)據(jù)白皮書
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