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专家解读 | 构建可信工厂孪生 驱动产业链高效协同——解读《基于数字孪生工厂远程验厂场景的工业数据流通安全技术应用案例》

2025-12-24 11:39:48来源:国家数据局 关键词:可信工厂孪生阅读量:21289

导读:针对工业数据多源异构、高敏感等特征和数据实时处理需求,案例构建了贯穿数据采集、传输、处理与应用全周期的技术防护体系。
  在数字经济与实体经济深度融合的背景下,工业数据作为关键生产要素,其安全流通与价值释放已成为制造业转型升级的重要议题。《基于数字孪生工厂远程验厂场景的工业数据流通安全技术应用案例》(以下简称“案例”)以炭基导电新材料行业的远程验厂为应用场景,通过构建一套涵盖技术、制度、场景的安全治理体系,为破解工业数据跨组织流通中的信任与效率难题提供了实践参考。
 
  一、业务价值:通过数据协同优化产业链效率
 
  传统工业产业链,特别是在上游原材料供应环节,长期依赖线下方式核实生产质量与工艺。这种方式存在成本高、周期长、信息透明度不足等问题,导致供需双方之间数据与业务衔接不畅,影响了协同效率与交易达成。
 
  案例通过构建数字孪生工厂及配套的数据安全流通规则,实现了生产过程的远程、实时、可视化监控。下游采购方可依据授权,远程访问经处理的产线实时状态与关键工艺参数,从而减少对传统实地验厂的依赖。这种方式将单次验厂周期由3天缩短至4小时,大幅降低双方的差旅与人力成本。
 
  二、技术方案:建立覆盖全生命周期的数据安全防护体系
 
  针对工业数据多源异构、高敏感等特征和数据实时处理需求,案例构建了贯穿数据采集、传输、处理与应用全周期的技术防护体系。
 
  首先,通过物联网传感器采集生产现场实时数据,并基于三维建模技术构建数字孪生系统,实现物理工厂的虚拟映射。通过该方式可保障数据需求方获取的是经过集成处理的数据,而非原始数据。在满足验厂信息需求的同时,降低了核心工艺细节暴露的风险。
 
  其次,引入区块链技术对验厂关键数据进行存证,利用其不可篡改特性增强跨机构协作的可信度。同时,针对多源数据融合分析可能带来的数据泄露风险,案例探索采用联邦学习等隐私保护计算技术,实现在不输出原始数据的前提下进行联合建模与分析。
 
  再次,考虑到产业链上众多中小企业资源有限,案例提出“安全即服务”模式,将加密、脱敏、水印等安全能力封装为标准化、轻量化的服务组件,支持企业按需调用。例如,为采购方提供“验厂数据保险箱”功能,确保数据可浏览不可本地存储,降低数据泄露风险。
 
  三、制度保障:以规则建设保障数据有序流通
 
  完善的技术体系需要对应的制度规则予以保障,案例在治理框架设计中注重权责界定。
 
  在制度层面,建立了“生产方—平台运营方—采购方”三级联动响应体系,并通过数据共享合约等形式,明确数据生产方、平台运营方和采购方在各环节的权利与责任。依据“最小必要原则”实施动态授权,即根据具体验厂业务需求,进行按需、限时、细粒度的数据访问授权,并在任务结束后自动回收权限,以防范数据越权使用与滞留风险。
 
  四、场景适配: 以场景化适配促进产业链协同发展
 
  结合炭基新材料行业生产与协同需求,以数字孪生工厂远程验厂为典型场景,落地数据安全治理策略,破解产业协同中的数据防护难题。
 
  在场景适配方面,强调与炭基新材料行业的特定生产环境、数据类型及合规要求相结合。通过建立常态化反馈机制,定期进行安全审计、攻防演练等,持续优化数据分类分级管控策略与访问控制模型,推动治理体系从静态合规向动态适应演进。案例促进产业链资源的整合,通过数据安全共享与协同决策优化,持续降低产业链各环节沟通成本、合规成本及生产运营成本。这表明数据安全治理不仅能够保障单点业务安全,也能为产业集群的协同发展与资源优化配置提供支撑。
 
  文 | 清华大学大数据系统软件国家工程研究中心总工程师 王晨
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