数字化转型是全球制造业以及经济发展的重要方向，是第四次工业革命的核心内容。工业互联网作为实现数字化转型的重要路径，通过建立扁平开放的制造系统、基于知识和数据的制造模式、弹性智能的产业链供应链网络、融通发展的数字经济体系，正在全面推动数字化转型升级。在这个过程中，“数据驱动 + 工业知识”的智能优化闭环被应用于工业的全产业链、全价值链，推动形成数据驱动的产品研发、生产制造商业服务和产业形态，是工业互联网的核心竞争力。随着数据量级的快速增长和数据内容的不断丰富，工业数据模型将实现工业知识和工艺机理的沉淀、抽象与复用，建立物理系统与数字空间的深度协同，赋能工业制造的智能决策，推动工业资源的开发利用。
当前，全球工业企业在数据建模与信息交互、数据利用与价值创造的过程中，仍面临诸多挑战。一是系统集成融合数据杂。在一个完整的工业流程中，研发设计、生产控制、信息管理类工业软件在生产制造的过程中，数据、指令以及信息的传递层层受阻，产品生命周期信息数据难以进行有效衔接，影响了整体自动化和信息化的融合对接与互联互通二是数据服务复用性弱。在传统的数据服务模式下，数据服务相对松散缺少统一的数据服务和模型管理，导致数据服务共享、复用难。此外，数据服务标准不统一，难以面向全域实现开放共享。三是数据开发敏捷性不足。数据端到端开发暂未实现完全的自动化，在需求分析、数据设计、数据开发、数据测试、数据上线、数据运维等环节存在大量人工操作，导致人力资源成本加大，难以满足数据需求方交付时效性要求。
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