工业制造、现代农业等九个领域“数据要素×”典型场景指引
行业领域一：数据要素×工业制造
按照《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》有关部署和要求，国家数据局商相关部门梳理总结数据要素赋能工业制造领域9大重点方向21个重点领域共58个典型场景，形成落地指引，供相关方推动数据开发利用参考。
一、研发设计
领域一：基于大数据的新材料研发通过材料研发大数据，构建面向产品开发全生命周期的工艺与数字化表征的关联工作流，整合多维、多元化数据，形成材料研发数据库和研发知识经验库。利用人工智能技术协助科研人员参考借鉴以往研发经验，快速找出产品及工艺开发关键点。为科研人员提供机理模型和集成计算平台，实现仿真模拟软件的多尺度计算和各软件在线并行作业及计算仿真数据的自动采集。有效提升研发效率、减少研究的成本。
(一)汇聚数据类别
一是高通量实验、中试试验、理化试验等相关试验数据。
二是原型产品设计数据、生产工艺设计数据、材料计算产生数据、高通量制备数据、中间试验数据、工业试制数据、稳定生产数据及各阶段的表征数据。
三是成本数据、制造数据、物流数据、全流程质量数据、环境能耗数据等其他数据。
(二)融合利用路径
一是数据预处理与特征提取。针对采集的多源数据，进行数据清洗和对齐，剔除异常突变点，确保数据质量可靠。同时将实验数据与工艺参数按时间或批次对应关联，构建统一的分析数据库。
二是特征筛选与模型建立。在获得大量特征参数后，采用机理模型和数据挖掘分析关联度。通过机器学习方法定量分析每个特征与工艺之间的相关性强弱，为工艺控制提供科学的依据。
(三)典型应用场景
1.原型材料产品研制：利用实验数据、材料表征数据、生产数据等形成原材料研发数据库，结合机理模型和人工智能技术开展原型材料的产品研制。
2.材料产品质量提升：结合研制过程数据、生产过程数据和产品质量检测数据，建立产品质量与工艺过程相关关系，促进产品质量稳定和提升。
3.生产工艺研发：采用数据与模型相结合的模式，针对生产工艺进行研制和优化，以达到提质增效的目的。
(四)应用成效
有效降低研发成本，减少中试试验量，降低检测费用。助力减少实际实验次数，缩短研发周期。促进研发协同，通过数据共享，研究人员实现数据复用和知识分享。
领域二：半导体基础材料连续生产工艺优化
针对半导体基础材料连续生产工艺优化的挑战，通过仿真软件构建加工炉热场的三维模型，包括石墨加热器、坩埚、保温材料等关键部件，模拟热场气流流动，优化导流筒结构，在现有导流筒满足生产稳定的基础上，实现工艺优化，提升半导体基础产品的品质，满足市场需求。
(一)汇聚数据类别
包括热场结构、工艺参数、半导体材料特性、制作边界条件、数值模拟结果等数据。
(二)融合利用路径一是利用数据进行数学建模与分析。利用全局有限元法，对单晶炉热场进行数学建模，进行热场仿真计算。
二是进行电磁—热耦合场仿真。结合数据与机理模型求解电磁场，计算焦耳热生成率。随后，将其作为热源载荷导入温度场求解。
三是结果分析与可视化展示。通过分析温度分布图、温度梯度曲线等数据可视化方式，揭示热场变化的规律和趋势。
四是参数优化与实验验证。根据仿真结果，对单晶炉热场的参数进行优化。包括加热器功率、加热时间、冷却速率等工艺参数的优化，以及热场结构、材料等方面的改进。
(三)典型应用场景
1.制造设备设计优化：改进制造设备和装置的设计。
2.设备性能提升：提高制造设备和装置的性能和稳定性。
3.制造过程优化：提高产品的质量和产量。
(四)应用成效
一是提高生产质量与效率。减少制造过程干扰因素导致的产品缺陷，提高产品的质量和一致性。
二是提升研发效率。数字化仿真技术大幅缩短研发周期，提高设计精度。
三是优化制造设备。可更准确地预测和提升制造设备性能。
领域三：数字化协同研发
利用大型复杂机电产品在设计、仿真、试验全流程中产生与汇集的数据，赋能其在技术、管理和数字化应用层面的创新。将“精益研发”、“正向设计”、“模块化设计”、“数字化”等理念与工业产品研发过程深度融合，深层次开展研发业务架构、制度建设、机构调整、流程优化、知识管理及研发数字化平台创新，建设基于模块化的数字化协同研发平台，构建协同精益研发业务体系。
(一)汇聚数据类别
包括技术需求、功能结构、产品模块、产品配置、设计方案、仿真、试验、工艺、设计物料清单、工程材料清单(EBOM)、设计变更、研发知识等数据。
(二)数据融合利用路径
通过研发业务梳理和重构，建立技术研究、平台模块开发、订单产品开发三大主业务流程，围绕三大业务流程和业务主数据，开展研发数字化体系建设。重点融合技术需求管理系统、仿真数据和流程管理(SDM)系统、试验数据管理(TDM)系统、快速设计系统数据、研发知识管理系统等。
(三)典型应用场景
1.研发数据高效管理：利用数字化工具或AI软件开发，将各类文本、PDF、图片等文件数据解耦，实现技术需求数据、知识管理数据、功能结构数据、产品和模块参数数据等的快速结构化和定制化生成。
2.研发数据关联调用：为实现快速设计、快速调用，建立技术需求、功能结构、产品模块、设计参数、仿真输入等数据参数映射关系，实现数据全流程或多节点关联，满足设计参数选配需要。
本文来自知之小站
报告已上传知识星球，微信扫码加入立享4万+深度报告下载及1年更新。3天内不满意退出星球款项原路退回，欢迎试用。到期续费仅需5折
（如无法加入或其他事宜可联系zzxz_88@163.com）
