工业大数据大赛方案，以数据智能驱动产业新质生产力，工业大数据大赛，数据智能驱动产业新质生产力

本工业大数据大赛以“数据智能驱动产业新质生产力”为核心，聚焦工业数据价值挖掘与应用创新，汇聚政产学研用多方力量，大赛通过设置数据建模、算法优化、场景落地等竞赛单元，引导参赛者围绕生产流程优化、供应链协同、产品创新等关键场景，探索数据智能与产业深度融合路径，旨在以赛促研、以赛促用，加速工业数字化转型，提升生产效率与创新能力，培育壮大产业新质生产力，为制造业高质量发展注入数据动能。

“数智赋能工业未来——工业大数据创新应用大赛方案”

（一）大赛背景与意义

当前，全球工业正经历从“数字化”向“智能化”的深刻转型，工业大数据作为新型生产要素，已成为驱动制造业高质量发展的核心引擎，我国“十四五”规划明确提出“推动数字经济和实体经济深度融合”，工业大数据的挖掘与应用，对提升生产效率、优化资源配置、降低运营成本、实现绿色低碳发展具有战略意义。

工业大数据应用仍面临“数据孤岛”“技术落地难”“场景价值未充分释放”等痛点：企业内部多源数据（设备、生产、供应链、质量等）尚未有效整合，跨行业数据协同应用不足，中小企业缺乏数据技术与场景融合的能力，在此背景下，举办工业大数据大赛，旨在搭建“产学研用”创新平台，汇聚全球智慧，挖掘工业数据价值，培育数据驱动的新型解决方案，推动产业数字化转型与升级，助力“新质生产力”培育。

（二）大赛目标

1. 技术突破：聚焦工业大数据采集、清洗、分析、建模、可视化等关键环节，鼓励算法创新与工具研发，突破“小样本学习”“多模态数据融合”“实时决策”等技术瓶颈。
2. 场景落地：围绕制造业核心痛点（如设备运维、质量检测、能耗优化、供应链协同等），挖掘具有商业价值的工业应用场景，推动“数据-算法-场景”闭环落地。
3. 生态构建：搭建企业、高校、科研机构、资本、政府的协同生态，促进技术成果转化，培育一批工业大数据解决方案提供商与应用标杆企业。
4. 人才培养：以赛促学，发掘和培养兼具工业知识与数据技术的复合型人才，为工业数字化转型提供智力支撑。

（三）参赛对象与赛道设置

参赛对象

• 企业组：制造业企业（含大中小企业、专精特新企业）、工业软件服务商、大数据技术企业；
• 高校/科研院所组：高校、科研院所团队（师生、研究员）；
• 创客/开发者组：自由团队、开发者、创业者（可跨组组队）。

赛道设置（分设命题赛道与自由赛道）

（1）命题赛道（企业真实场景需求）

• 设备智能运维与健康管理
  命题方向：基于工业设备运行数据（如传感器数据、维修记录、工况参数），构建故障预测与健康管理（PHM）模型，实现设备故障早期预警、寿命预测及维护策略优化。
  企业需求：某汽车零部件企业需提升关键设备（如数控机床）利用率，降低非计划停机率。

• 工业产品质量智能检测
  命题方向：结合生产过程数据（如工艺参数、原料批次）与质检数据（如图像、尺寸），构建缺陷检测与质量预测模型，替代传统人工质检，提升检测效率与准确率。
  企业需求：某电子制造企业需解决PCB板缺陷漏检问题，实现全流程质量追溯。

• 工业能耗优化与碳足迹管理
  命题方向：基于生产设备、能源消耗、环境数据等，构建能耗预测与优化模型，识别节能潜力，降低单位产值能耗，助力企业实现“双碳”目标。
  企业需求：某化工企业需优化生产车间能源调度，减少碳排放。

• 供应链协同与需求预测
  命题方向：整合供应链上下游数据（如订单、库存、物流、市场趋势），构建需求预测与库存优化模型，提升供应链响应速度与抗风险能力。
  企业需求：某家电企业需提升销售预测准确率，降低库存积压风险。

（2）自由赛道（开放创新场景）
参赛团队可围绕工业大数据在“柔性生产”“数字孪生”“安全生产”“绿色制造”等领域的创新应用，自主命题提交解决方案，鼓励跨行业、跨领域融合创新（如“工业大数据+AIoT”“工业大数据+区块链”等）。

（四）赛程安排

大赛分为“启动报名-初赛-复赛-决赛-成果转化”五个阶段，周期约4-6个月。

（五）评审标准

评审采用“技术维度+应用维度+商业维度+团队维度”四维评分体系，总分100分。