江苏西门子电机中国销售商
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开展数据管理能力评估贯标。推广《数据管理能力成熟度评估模型》（GB/T36073-2018，简称DCMM）国家标准，构建工业大数据管理能力评估体系，引导企业提升数据管理能力。鼓励各级政府在实施贯标、人员培训、效果评估等方面加强政策引导和资金支持。
推动标准研制和应用。加强工业大数据标准体系建设，加快数据质量、数据治理和数据安全等关键标准研制，选择条件成熟的行业和地区开展试验验证和试点推广。
加强工业数据分类分级管理。落实《工业数据分类分级指南（试行）》，实现数据科学管理，推动构建以企业为主体的工业数据分类分级管理体系。
6强化数据安全
构建工业数据安全管理体系。明确企业安全主体责任和各级政府监督管理责任，构建工业数据安全责任体系。加强态势感知、测试评估、预警处置等工业大数据安全能力建设，实现闭环管理，全面保障数据安全。
加强工业数据安全产品研发。开展加密传输、访问控制、数据脱敏等安全技术攻关，提升防篡改、防窃取、防泄漏能力。加快培育安全骨干企业，增强数据安全服务，培育良好安全产业生态。
7促进产业发展
突破工业数据关键共性技术。加快数据汇聚、建模分析、应用**、资源调度和监测管理等共性技术的研发和应用，推动人工智能、***和边缘计算等前沿技术的部署和融合。
打造工业数据产品和服务体系。推动工业大数据采集、存储、加工、分析和服务等环节相关产品**，构建大数据基础性、通用性产品体系。培育一批数据资源服务提供商和数据服务龙头企业，发展一批聚焦数据标准制定、测试评估、研究咨询等领域的第三方服务机构。
着力构建工业数据创新生态。支持产学研合作建设工业大数据创新平台，围绕重大共性需求和行业痛点开展协同创新，加快技术成果转化，推动产业基础化和产业链现代化。
8加强组织保障
健全工作推进机制。省级工业和信息化主管部门（大数据产业主管部门）要建立工业大数据推进工作机制，统筹推进地方工业大数据发展。鼓励各地因地制宜加强政策创新，开展重大问题研究，实施政策评估咨询，助力工业大数据创新应用。
一是工业互联网正成为企业提升效率、降低成本的基础设施。通过工业互联网的部署，传统制造技术和生产经营组织体系融合5G、人工智能、云计算等新一代信息技术，实现生产和经营管理的数字化网络化智能化升级，企业制造资源配置和使用效率及生产率大幅提升，并实现产业价值链的提升。
二是正成为促进实体经济转型升级的利器。工业互联网具有较强的渗透性，不仅仅用于工业领域，还与能源、交通、农业、医疗等整个实体经济各个领域融合，为各行业数字化转型升级提供网络连接和计算处理平台，加速实体经济各领域数字化进程。