数港观察 数据资产入表全国实践案例盘点（四）——关键词：工业制造

数港观察 ·数据资产入表实践

自2024年1月1日起，财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式施行，这被视为是推动数据资产入表和数据要素发展的关键一步。数据资产入表的意义在于将数据的经济价值转化为企业的显性资产，从而提高企业的资产质量和经济效益。它有助于企业实现数据的资产化、商品化，推动数据市场的健康发展，同时也为企业提供了新的融资渠道和经济增长点。随着数据资产入表工作的深入开展，各地不断地涌现出新的探索和实践。

本期，我们将梳理工业互联网、智能制造领域数据资产入表典型案例。

案例1

全国首单工业互联网数据资源入表案例在桐乡落地

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全国首单工业互联网数据资产入表案例在浙江省桐乡市落地，近日，作为桐乡市数据资本化先行先试企业，浙江某科技发展有限公司已完成数据资源入表准备，并正式启动入表工作。

在桐乡市乌镇数据要素产业园建设领导小组的组织下，浙江大数据交易中心等单位组成联盟，为本次数据资源入表和数据产品定价提供服务。本次服务中，联盟专家对该科技公司用于提升工业企业智能制造能力方面的数据资源进行了全面分析，协助完成了聚酯、纺丝与检验等生产阶段的设备运行状态、工序关键参数、原材料的质量状况、过程成品检验数据、工人操作记录等多个维度的数据梳理以及形成数据资产相关的成本归集原则，并根据财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的要求，确定了可入表的数据资源范围。联盟还为企业提供了数据产品服务设计开发规范化建议，并组织法律、技术、安全、行业应用等领域专家进行论证评估。企业通过确认交易主体准入资质、确认数据用途合法及使用限制合规，完成了数据存证登记，并上架挂牌至浙江大数据交易服务平台。

作为5G+工业互联网的践行者，该科技公司本次试点形成的数据资产是“化纤制造质量分析数据资产”。通过感知、汇聚来自工艺现场的生产数据，经清洗、加工后形成高质量的数据资源，用数据融通模型计算分析后，可实时反馈并调控、优化产线相关参数，也可实现对产品线关键质量指标的实时监控和化纤生产过程总体质量水平的实时评级，从而达到提高化纤产品质量、提升企业质量管理能力、提高经营效能的目标。目前“化纤制造质量分析数据资产”包含了2787万条质量管理数据，物理化验数据、过程质检、控制图数据、对比指标参数、指标报警、预警趋势、不合格率等共27个数据模型，质量指数、合格率、优等率、稳定度等共38类指标体系。

数据资源入表是企业数据资产化的第一步，数据产品的定价关系到数据资产价值的充分挖掘和释放。为助力企业实现数据产品定价全链路发展目标，联盟通过梳理合理成本和期望收益作为定价的基本依据，通过量化数据产品给客户带来的增量收益并区分数据资产的贡献价值作为主要依据，为企业探索并制定灵活有效的数据产品“估值、定价、交易”一体化协同路径提供参考。

据悉，首单工业互联网数据资源入表，不仅是对国家政策的响应和市场趋势的追随，更标志着数据赋能工业企业数据化转型成果的体现，有效提高企业自身生产运营效率的同时，输出至社会生产经营活动之中，因工业数据协同效应强和需求大进而提高整个行业的运营效率，充分发挥数据要素的乘数效应。

案例2

浙江省完成首单制造业主数据产品交易

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2024年1月23日上午，浙报数字文化集团股份有限公司控股的浙江大数据交易中心，参加了在台州举办的泵阀（水暖阀门）产业大脑数据要素价值化座谈会。会上，浙江大数据交易中心首席数据官李静将“数据产品交易凭证”，递交给浙江侠云科技有限公司副总经理罗晓雯，标志着浙江首单制造业“数据产品”完成交易。

“这是目前国内水暖阀门行业（工业端）主数据产品的首单交易，也是浙江省首单制造业数据产品交易，对推进工业领域的数据治理、数据价值化、数据资产化具有里程碑意义。”李静说。

2023年8月25日，浙江大数据交易中心正式上线产业数据流通专区，这是浙江深入实施省委省政府数字经济创新提质“一号发展工程”的重要举措，也是浙江数据要素流通“1+N”格局的重要一环。《2023年浙江省产业数据价值化改革工作要点》明确推进产业数据价值化改革，基于浙江大数据交易中心，促进产业数据场内场外流通交易，赋能企业数字化和智能升级。

为加快产业数据价值化改革，探索构建浙江省产品主数据生态，2023年7月6日，浙江省经济和信息化厅发布了2023年浙江省产品主数据标准（培育）试点名单，台州市玉环市泵阀（水暖阀门）行业成功入选。2023年，玉环市水暖阀门产业产值预计突破400亿元，占全国市场比重约25%，为国内水暖阀门行业最大生产基地。

“目前，我们已开发了3款数据产品，于2023年12月21日在浙江大数据交易中心挂牌上架，并于2023年12月29日、2024年1月3日、1月4日相继成交。”罗晓雯说。

“2023年8月和12月，财政部相继印发《企业数据资源相关企业会计处理暂行规定》和《关于加强数据资产管理的指导意见》，其中《暂行规定》于2024年1月1日正式施行。作为最新的生产要素——数据，如何尽快将其合规地资产化，‘卖’出一个好价钱，未来将备受各界重视。”李静说。

由于数据产品的成功交易，当天，浙商银行台州玉环支行为浙江侠云科技有限公司供应链授信1亿元。

案例3

深圳数据交易所首个化工行业平台类数据商品上市

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2月29日，继卡奥斯COSMOPlat正式成为深圳数据交易所数商后，卡奥斯化工园区数据服务平台完成深圳数据交易所数据商品上市流程，正式进入公开流通交易，成为深圳数据交易所头个化工行业平台类数据商品。这既是卡奥斯COSMOPlat推动工业数据流通的重要举措，也代表了行业权威机构对平台工业数据服务成果的重要认可，将为平台进一步完善工业数据服务提供生态支持。

以建设数据交易所为目标，深圳数据交易所构建起数据要素跨域、跨境流通的全国性交易平台，在场内跨境数据交易、数据合规体系建设、数据信托等关键领域开创全国先河。截至2023年底，深圳数据交易所实现累计交易规模65亿元，累计跨境交易额1.1亿，覆盖30个省份、128个城市，居于全国领先地位。

值得一提的是，以云计算、物联网、大数据分析、移动应用等新一代信息技术为支撑，卡奥斯COSMOPlat打造“园区OS+工业APP”模式，构建新一代智慧化工园区管理平台，聚焦运营、安全、环保、应急、能源等场景，将园区、企业各类数据全面集成，形成可视化、立体化、敏捷化的管理体系，提升园区运营、监管效能，赋能园区高端化、智能化、绿色化发展。

此次上市深圳数据交易所，平台将为相关用户提供数据分析、数据建模、数据处理、识别算法模型等工业数据服务，弥补当下数据交易市场在化工乃至整个工业数据服务领域的空缺，扩大工业数据服务在交易所的规模和生态引力。

自2021年成为上海数据交易所首批挂牌数商以来，卡奥斯COSMOPlat目前已有“D³OS排产数擎”、“D³OS供应链数擎”等多个数据产品在上海数交所挂牌上线，并在2023年成为首批11个经认证的上海数据品牌，为工业数据应用、流通的制度和实践探索贡献了平台力量。

依托“大企业共建、中小企业共享”的生态赋能模式，卡奥斯COSMOPlat已形成覆盖化工、汽车、服装等多个行业及领域的数字化生态，汇聚了海量的工业数据，通过与上海、深圳数据交易所等数据交易机构建立深度合作，平台也将进一步整合产业数据资源、开发工业应用场景，推动跨行业跨领域的工业数据商品服务和流通，为企业、产业实现数据高价值转化提供动力。

构建系统完备的数据要素制度体系是一项长期、复杂的系统工程，需要更多平台、企业先行先试。下一步，卡奥斯COSMOPlat将携手更多生态伙伴，挖掘数据内生价值，助力我国打造创新活跃、开放共享的工业数据生态，以新质生产力推动经济高质量发展。

综合自：人民网、钱江晚报、中国网

往期链接

数港观察 | 数据资产入表全国实践案例盘点（一）——关键词：融资

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数港观察 | 数据资产入表全国实践案例盘点（三）——关键词：城市治理

天津数港

数据驱动智能，创新引领未来

编辑：时悦 王玢

审核：邓晶龙

【精品案例】数字化制造案例分享以及数字化制造能力评估

引言： 20世纪50年代，数控机床（NC机床）的出现标志着制造业开始迈向数字化。随着计算机技术的不断进步，CAD（计算机辅助设计）、CAM（计算机辅助制造）等技术相继成熟，为数字化制造提供了技术基础。进入21世纪，互联网、物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术的快速发展，为数字化制造提供了更广阔的空间和更强大的动力。随着市场竞争的加剧和消费者需求的多样化，制造业面临着越来越大的挑战。传统的生产方式已经无法满足快速变化的市场需求，企业需要更加灵活、高效的生产方式来应对挑战。数字化制造通过引入信息技术，实现了生产过程的数字化、网络化和智能化，提高了生产效率、降低了生产成本、缩短了产品上市时间，并能够更好地满足个性化、定制化的市场需求。

如何判断企业的数字化制造水平？ 那就需要数字化制造能力评估，作为衡量企业数字化制造水平的重要手段，其背景主要源于制造业对于持续改进和提升竞争力的追求。

企业自我提升的需求：

随着数字化制造的深入发展，企业对于自身数字化制造水平的认识越来越清晰。为了更好地适应市场变化、提升竞争力，企业需要不断评估自身的数字化制造能力，发现存在的问题和不足，并制定相应的改进措施。

政策引导和支持：

各国政府都高度重视制造业的发展，并纷纷出台了一系列政策措施来支持数字化制造的发展。例如，我国提出了“中国制造2025”战略，旨在推动制造业向数字化、网络化、智能化方向发展。政府通过设立专项资金、建立示范区、加强产学研合作等方式，来鼓励和支持企业进行数字化制造能力的提升。

行业标准和规范的建立：

为了规范数字化制造的发展，提升整个行业的数字化制造水平，一些行业协会和标准化组织开始制定相关的标准和规范。这些标准和规范为数字化制造能力评估提供了依据和参考，使得评估结果更加客观、公正和具有指导意义。

数字化制造能力评估主要内容有哪些？ 包括以下几个方面：

技术能力：评估企业在数字化设计、智能制造、数字化供应链管理等方面的技术水平。

设备能力：评估企业拥有的数字化制造设备的数量、种类、性能等指标。

数据能力：评估企业在数据采集、处理、分析等方面的能力，以及数据在企业运营中的应用情况。

人才能力：评估企业拥有的数字化制造人才的数量、结构和素质等指标。

创新能力：评估企业在数字化制造领域的创新能力，包括新产品开发、新技术应用等方面。通过以上几个方面的评估，企业可以全面了解自己在数字化制造方面的能力水平，从而制定针对性的改进措施，提升企业的竞争力。

在实际生活中也需要量化评估，今天是一年一度高考的最后一天，祝愿今年参考高考的学子都能发挥出平时的实力，考试好成绩。考试结束后也需要仔细评估自己的分数，结合分数和自己心仪学校专业，评估自己被录取的概率，确保自己分数和学校专业匹配，金榜提名也就顺理成章，人生进入一个新的起点。

推荐资料介绍：

通过全面的数字化企业平台和智能制造技术的应用，制造型企业不仅提升了自身的竞争力，也为整个制造业的数字化转型提供了借鉴。同时，数字化制造能力的评估是企业实现数字化转型的关键环节，需要从技术变革、组织变革、管理变革和工业互联网平台应用等方面进行综合评估。

部分资料内容：

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