新型工业化是推动经济高质量发展的关键路径，而工业互联网在其中扮演着激活“数”动力的重要角色。
一、工业互联网为新型工业化注入“数”动力的体现
1. 生产智能化
在生产环节，工业互联网通过连接设备、传感器等，实现对生产过程的实时数据采集。例如，在汽车制造工厂，每一个生产设备上的传感器都能将设备的运行状态、生产参数（如温度、压力、转速等）传输到工业互联网平台。利用这些数据，企业可以通过数据分析和人工智能算法对生产过程进行优化。如预测设备故障，提前安排维护，减少生产中断时间，提高生产效率。
智能排产也是生产智能化的重要体现。根据订单需求、原材料供应、设备产能等多源数据，工业互联网平台可以制定出最优的生产计划，实现生产资源的高效配置，提高企业的整体运营效益。
2. 供应链协同化
工业互联网打破了企业间的信息孤岛，使得供应链上的各个环节能够实现数据共享。供应商可以实时了解制造商的库存水平、生产计划等信息，从而精准安排原材料的生产和供应。例如，在电子制造业中，芯片供应商可以根据手机制造商的生产进度和需求预测，及时调整芯片的生产和发货量。
物流环节也能借助工业互联网实现优化。通过整合运输车辆、仓储设施等物流资源的数据，实现货物的智能配送和仓储管理。企业可以实时跟踪货物的位置、状态，降低物流成本，提高供应链的响应速度。
3. 产品创新数字化
工业互联网为产品创新提供了丰富的数据来源。企业可以通过收集用户使用产品过程中的数据，了解用户的需求和偏好。例如，智能家居设备制造商通过分析用户对设备功能的使用频率、使用场景等数据，发现用户对节能模式、远程控制功能的需求较高。
基于这些数据反馈，企业可以加速产品的迭代升级，开发出更符合市场需求的产品。同时，利用工业互联网的数字化设计和仿真技术，企业可以在产品研发阶段减少物理原型的制作，降低研发成本，缩短研发周期。
二、工业互联网在新型工业化攻坚中的发展面临的挑战
1. 数据安全与隐私保护
随着工业互联网连接的设备和系统越来越多，数据的规模和敏感性也在不断增加。工业企业面临着来自网络攻击、数据泄露等风险。例如，工业控制系统中的关键数据（如生产工艺参数、企业核心技术等）一旦被窃取，可能会给企业带来巨大的损失，甚至影响整个行业的安全。
不同企业和行业对于数据隐私的要求也存在差异，如何在数据共享和协同的过程中确保数据的隐私性是一个亟待解决的问题。
2. 标准体系不完善
工业互联网涉及到多种设备、系统和行业，目前缺乏统一的标准体系。不同厂家的设备在接口、数据格式等方面存在差异，导致设备之间的互联互通存在困难。例如，在工业自动化领域，一些欧美品牌和亚洲品牌的设备在通信协议上存在兼容性问题，限制了工业互联网的广泛应用。
标准体系的不完善也影响了工业互联网产业链的协同发展，增加了企业的应用成本和市场推广难度。
3. 人才短缺
工业互联网融合了工业知识、信息技术、数据分析等多方面的知识和技能，需要复合型人才。然而，目前市场上既懂工业又懂互联网技术的人才相对匮乏。企业在实施工业互联网项目时，往往难以找到合适的人才来进行系统的开发、维护和数据分析。
高校和职业院校的人才培养体系与工业互联网的需求还存在一定的差距，缺乏针对性的课程设置和实践教学环节，难以满足企业快速发展的需求。
三、推动工业互联网发展以激活新型工业化“数”动力的对策
1. 加强数据安全保障
政府应出台相关的数据安全法规和标准，明确工业企业在数据安全和隐私保护方面的责任和义务。例如，制定针对工业互联网数据的分类分级保护标准，要求企业根据数据的重要性和敏感性采取相应的安全防护措施。
企业自身要加强数据安全技术的研发和应用，如采用加密技术、访问控制技术、数据脱敏技术等，保障数据在采集、传输、存储和使用过程中的安全性。同时，建立数据安全应急响应机制，提高应对数据安全事件的能力。
2. 完善标准体系建设
由政府相关部门、行业协会和企业共同参与，加快制定工业互联网的统一标准。包括设备接口标准、数据格式标准、通信协议标准等。例如，在智能制造领域，可以参考国际先进标准，结合国内工业发展的实际情况，制定适合我国国情的智能制造标准体系。
加强标准的推广和应用，通过试点示范项目，引导企业按照标准进行设备改造和系统升级，提高工业互联网的兼容性和互操作性。
3. 加快人才培养
高校和职业院校应调整人才培养方案，增加工业互联网相关课程，如工业物联网、工业大数据分析、智能制造系统等。同时，加强与企业的合作，建立实习基地，为学生提供实践机会，培养出符合市场需求的复合型人才。
企业要重视内部员工的培训，通过开展技术讲座、在线学习、项目实践等方式，提升员工的工业互联网技能水平。此外，还可以通过优厚的待遇吸引外部人才，充实企业的工业互联网人才队伍。
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