日前，在国家数据局举办的“数据要素×”系列新闻发布会（第二场）上，国家数据局政策规划司副司长栾婕介绍，自“数据要素×”三年行动计划启动以来，经过一年多发展取得阶段性成效，挖掘出一批优秀数据开发利用解决方案，有效推动各行业领域数据要素价值释放，助力经济社会高质量发展。
栾婕表示，行动以试点建设为牵引，持续探索数据要素价值释放新路径。目前，数据市场建设还处于起步阶段，制度规则尚待完善，发展路径有待探索。国家数据局会同相关部门部署开展了金融服务、气象、中医药等领域“数据要素×”试点，加快破解行业内数据汇聚、流通、使用等环节堵点卡点难点，为推动各行业领域数据开发利用注入新动力。
回看《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，“数据要素×工业制造”被排在重点行动首位。在2024年“数据要素×”全国总决赛中，工业制造领域的入围项目65个，数量居于第二，是重要赛道之一。
数据要素对工业制造领域的重要性日益凸显，已成为驱动产业转型升级和提升国际竞争力的核心引擎。数据要素支持工业制造类企业融合设计、仿真、实验验证数据，培育数据驱动型产品研发新模式；推动协同制造，支持链主企业打通供应链上下游设计、计划、质量、物流等数据；提升服务能力，支持企业整合设计、生产、运行数据，提升预测性维护和增值服务等能力；支持产能、采购、库存、物流数据流通，加强区域间制造资源协同等。
具体实践中，众多创新案例正在生动展现数据要素的价值释放。例如，某头部新能源汽车企业构建了覆盖研发、生产、销售、服务全链条的“数据工厂”，深度融合设计仿真数据与产线实时运行数据。通过基于历史数据训练的人工智能模型进行创成式设计，显著缩短了新车型开发周期；同时利用生产线上数万个传感器实时收集的数据进行虚拟调试和工艺优化。
再如，佛山众陶联供应链服务有限公司，通过聚数成链，将数据要素化，利用数据赋能传统产业解决产业共性的痛点、难点，推动产业高质量发展。深入产业场景，调研产业共性问题源于信任缺失，通过数据标准化解决不规范和无序业务行为；构建十大关键信息工程技术及多个数据入口，推动末端场景线上化；持续实施数据质量提升工程，推动线下业务数字化，以此建设产业数字环境。
如某知名服饰定制企业，通过收集消费者体型、偏好、订单及生产流程数据，构建了用户模型和生产优化模型，实现了小批量、多批次、快速响应的柔性化生产模式，有效解决了库存难题，提升了客户满意度。
佛山市海天调味食品股份有限公司通过工业大数据平台、5G专网、AI智能分析平台及调味品行业工业互联网标识解析二级节点，解决了人工处理、检测不准确、效率低的问题，也解决了烟囱式系统和数据不通的痛点，打破信息系统壁垒，拉通了全业务价值链，推动了产业链企业的数字化转型步伐。该项目基于数据要素的服务，为海天实现了生产质量持续优化，原料良品率高达95%以上，质检流程信息化率达90%，检验耗时下降100%，检验准确率提高20%，产品出厂质量100%合格。这些案例清晰地证明，当工业数据要素被激活并深度应用时，便能催生强大的效能倍增效应。
可以预见，随着国家“数据要素×”行动的深入推进，工业领域数据基础设施的完善、流通规则的健全以及应用场景的不断开拓，数据要素必将在更广范围、更深层次上赋能工业制造。充分释放工业数据要素的价值潜能，对于加速新型工业化进程具有决定性意义。