1. 国际视角：主要发达国家纷纷布局工业数据抢占先机

从国际视角来看，我们面临着制造业转型升级的重要先机，各个发达国家都纷纷布局工业数据先机。随着云计算、大数据和物联网等新兴产业的发展，全球掀起了以制造业转型升级为主要任务的新一轮工业革命，各个发达国家纷纷制定再工业化的战略。

法国在2013年提出了“新工业法国计划”，主要就是实现工业生产向数字化、智能化的转型，以生产工具的转型升级带动商业模式的转型。

2015年由德国提出的工业4.0战略，实施重点在于信息互联技术与传统工业制造的结合，强调通过CPS（信息物理系统）提升制造业的灵活性和工程效率，掀起了全球工业化改革的新一轮革命。美国也在2018年提出了《先进制造业领导力战略》，提出“要通过大数据分析和先进传感和控制技术应用于大量制造业活动，促进制造业的数字化转型”。

2. 国家视角：我国由制造大国向制造强国转变的关键举措

我们国家已经成为全球重要的制造大国，当前中国制造业面临产业“双向转移”的压力。劳动密集型的中小制造企业正在向其他劳动力和资源更低廉的新兴发展中国家转移，部分高端制造业在向欧美发达国家回流。

作为制造业大国，我们时刻产生着海量的工业数据，这成为我们国家国际竞争和国家安全的基础要素，也是我们国家制造业转型升级的战略资源。如何做好数据大文章，是我们从“跟跑、并跑、到领跑”，实现“弯道取直、“跨越发展”的关键要素支撑。

3.企业视角：推进企业数字化转型的紧迫要求

从企业视角来看，工业数据是制造业实现从传统要素驱动向数字要素驱动的核心关键。

一是优化全要素配置效率。通过全产业链供需数据来进一步优化要素的配置效率，优化配置生产所需的原材料，设备，劳动力，资金等，可以实现农业生产，调度，分配，全局优化，促进工业全要素生产率的全面提升。

二是改进生产过程的质量保证。通过建立包括产品生产过程的工艺数据、，在线监测数据等全生命周期的质量数据体系，可以有效的追踪数据质量问题产生的原因，持续增强生产过程的质量保障能力。

三是可以促进生产流程的智能化。通过对设备和工厂进行智能化升级，促进数据共享系统和业务的协同，实现制造过程中的科学决策，进一步促进生产过程的智能化、定制化、柔性化、自我优化，实现真正意义上的精准制造、高端制造、敏捷制造能力。

工业数据的聚合融通离不开数据的有效管理，更需要数据的安全使用。工业数据作为全新的生产要素，在管理执行，开发利用，流通共享等方面存在的问题困难是我们需要进一步加以研究和分析的。

二、工业数据分类分级情况介绍

工业如何加强企业数据管理能力？方法路径有很多。而我们认为开展数据分类分级，则是落实国家要求，提升制造业企业数据管理的重要举措。《大数据产业发展规划（2016-2020年）》将数据资源分类标识作为数据管理要点。《工业控制系统信息安全防护指南》提出对数据进行分级分类管理。

2018年出台的《数据管理能力成熟度评估模型》（DCMM）明确将数据分类分级作为数据管理能力第2级（受管理级）至第5级（优化级）的基本要求。企业如何做好自身数据分类分级，提升数据管理能力？这就亟需有关部门制定文件，指导企业开展数据分类分级工作。

工业数据分类分级是企业提升数据管理能力的基本功，是实现企业数据差异化，安全防护管理的基本前提，是企业数据价值释放、共享流通，开发利用的必由之路。

但企业该如何做好自身数据分类分级，提升数据管理能力？这就亟需有关部门制定文件，指导企业开展数据分类分级工作。

在此背景下，今年3月份，工信部专门发布《工业数据分类分级指南（试行）》（以下简称《指南》），旨在指导企业全面梳理自身工业数据，提升数据分级管理能力，促进数据充分使用、全局流动和有序共享。

三、《指南》解读

1.《指南》基本内容

《指南》对工业数据分类分级提出了部署要求。指南分4章，共16条。指南总则部分是原则和目标，第二章围绕着数据分类有三条，第三章围绕着数据分级有四条，第五章围绕着分级管理有五条，《指南》以提升工业企业的数据管理能力为目标。

《指南》提出，开展数据分类分级坚持三个结合原则。一是以问题导向、目标导向和结果导向相结合。二是企业为主体，行业为指导，属地监管相结合原则，三是分类标识，逐级定级，分级管理相结合原则。

2.数据分类分级目的及意义

通过研读《指南》内容，可以看出，数据分类治理是实现不同企业之间数据共享互认的基本功。我们通过分类标识过程，将分散的、存储在不同系统的数据内容，进行有效匹配、互认，讲工业数据管理由原来的“杂货铺”变成一个“自动化仓库”，实现工业数据的共享流通。

工业数据的分级治理是确保数据安全的基准线。随着越来越多的设备系统生产和服务暴露在互联网中，数据安全的风险越来越大。为此，我们一定要站在安全的视角上进行分级，结合工业数据的属性、安全的防护要求，构建数据分级管理的制度体系，分级施策，确保工业数据的安全。

工业数据多方治理是理清各方职责的指示灯。工业数据分布在不同的部门，涉及的主体众多，参与职责现在目前不清楚，各企业也没有建立一个有效的推进机制。为此，我们必须要以治理的方式为重点协调各方，有效的推动工业数据的分类，明确各个治理主体的分工，理清各方的职责权限，从而建立有效的管理机制来保证工业数据的分类分级持续开展。

工业数据分类分级工作的核心目的就是要提升制造业企业的数据管理，进而促进加快数据要素市场培育。一要实现对企业系统数据进行全面的盘点和分类梳理。二要实现对数据的分类分级的管理。三进而打破数据的孤岛，实现数据在行业内、在企业内的有效的共享和深度开发利用。