数据若仅用于记录、存储和可视化展示，无法转化为对客观规律的认识并支撑科学决策，其价值就难以充分释放。
□ 王国强
浙江省温州市民营经济活力充沛，中小企业量大面广，电气、鞋服、泵阀、汽摩配等特色产业集群基础较扎实。近年来，温州在设备改造、企业上云、公共平台建设、数据产业集聚等方面积累了实践经验，同时也显现出诸多短板：数据资源碎片化、标准不一；数字化应用多局限于统计与可视化展示层面，尚未嵌入生产核心环节；中小企业数字化转型成本高、场景难落地，产业链协同不足；数据安全（885942）与人才支撑机制尚待健全。本文结合温州实践，系统阐释依托数据挖掘释放数据要素（886041）价值的内在机理，并从夯实数据底座、聚焦生产现场、强化链群协同、完善制度和人才保障四方面，探索以数据挖掘赋能产业数字化转型的实现路径。
释放数据价值，激活产业发展新动能。数据挖掘并非简单的数据统计，而是从设备运行、工艺质量、订单库存、供应链和市场变化等多元数据中挖掘规律、识别趋势、捕捉异常，为生产经营决策提供支撑。产业数字化催生并汇聚数据资源，数据挖掘提炼数据蕴含的知识，场景应用进一步将知识转化为生产效益，三者环环相扣，构成从数据到价值的完整转化链路。其价值体现在三个层面：人力层面，依托质量诊断、需求预测和辅助决策，降低技术及管理人员对个人经验的依赖；流程层面，将分析模型嵌入设备、生产线和工业软件，实现故障预警、动态排产和过程优化；要素层面，基于订单、产能和库存数据，推动人才、技术、装备、资本等要素精准配置。其核心在于构建“数据发现问题、模型形成判断、企业执行决策、结果反馈优化”的闭环，持续提升全要素生产率。
温州在推进数据挖掘应用方面具备较好基础，2024年全市规模以上工业企业数字化改造覆盖率达100%。但数字化覆盖率不等同于利用水平，基础优势并未消解现存短板。当前突出问题集中在四点：一是数据孤岛仍存，部分企业虽上线了生产管理系统，但设备、采购、生产和销售数据仍彼此分割；二是应用深度不足，多数系统仅实现设备联网、生产可视化与事后统计，难以支撑市场预测与经营决策；三是支撑条件薄弱，中小企业普遍面临资金紧张、人才缺乏、场景难落地、投入产出难量化等困境；四是共享动力不足，企业普遍存在不愿共享、不敢共享、不会共享的顾虑。破解上述难题，产业数字化转型需从扩大覆盖转向深化应用，从单点改造转向链群协同，从注重硬件投入转向注重价值创造。
夯实数据底座，让企业数据真正可用。高质量数据是开展数据挖掘的前提。当前首要任务是打通设备控制、质量检测、生产管理、供应链管理和市场营销系统，破解数据采集不全、格式不一、接口不兼容等痛点。标准制定需紧贴产业实际，面向特色产业集群，根据各行业生产运营流程差异，分类制定设备编码、工艺参数、质量指标和数据接口规范，杜绝通用标准“一刀切”。
数据治理不宜贪大求全，应优先归集设备状态、工艺参数、质量缺陷、订单交付、原材料价格、能耗等直接影响企业效益的数据，率先打通高价值数据链路。针对中小企业老旧设备存量大的现状，推广低成本传感器（885946）、边缘采集设备和模块化软件，降低数字化改造门槛。财政扶持方式同步优化，由侧重设备、平台补贴转向数据诊断、数据治理与数据应用成效补贴，让中小企业用得起专业数据服务。
聚焦生产现场，以数据挖掘解决真问题。数据挖掘不应局限于驾驶舱、可视化大屏与统计报表等浅层应用，而要深度嵌入企业生产经营主流程。对多数中小企业而言，转型路径宜由易到难：优先从数据基础较好、收益易量化的质量检测、设备运维和库存管理等环节入手，再逐步拓展到研发设计和产业链协同。
场景选择直接决定应用成效。例如，泵阀企业设备运维长期依赖人工听声辨温，故障发现慢、检修安排粗。采集振动、温度、压力和运行时长等数据后，可提前识别异常，开展预防性检修，降低突发停机风险；鞋服企业可整合销售、退换货、季节和消费（883434）趋势等数据，辅助判断款式、尺码和生产批量，减少畅销款缺货与滞销款积压；电气和汽摩配企业可围绕质量缺陷溯源、智能排产和零部件追踪深化应用，依托数据挖掘提升良品率和交付水平。
数据挖掘的价值不止于降本增效，更要支撑产品创新和商业模式创新。电气、泵阀类企业可依托产品运行和售后服务数据，开发远程诊断、预测性维护等增值服务，推动企业由单一产品制造向“产品＋服务”转型，让数据能力开辟新市场、培育新增长点。
场景落地还须配套清晰的评价机制。每个应用场景都应明确业务目标、数据需求、责任主体与评价规则；评价重心不应放在系统上线数量、数据汇集规模上，而聚焦废品率、停机时长、库存周转、订单交付等核心指标的改善。只有投入产出可量化，数字化转型才能行稳致远。
强化链群协同，降低中小企业转型成本。温州产业集群企业联系紧密，数据能力建设不能局限于龙头企业。应发挥链主企业、平台企业和行业协会牵引作用，将成熟的数字工具、行业模型和解决方案向产业链上下游推广，推动单点能力升级为链群能力。面向特色产业集群搭建专业化服务平台，在企业自愿授权的前提下汇聚订单、产能、库存、质量、物流数据，研判供需缺口、产能瓶颈与供应链风险，实现产需精准匹配、上下游协同排产。
信任是协同的主要障碍，有赖机制破解。依托中国(温州)数安港探索可信数据共享机制，明确使用主体、应用场景与权责边界，以规则透明化解企业对商业秘密泄露的担忧。针对中小企业“不敢转、不会转、转不起”的实际，推动数字化服务券、政府购买诊断服务、按应用效果付费等方式，降低专业服务（884257）获取成本。其中，政府负责完善标准、平台、安全和公共服务，具体应用由企业根据生产痛点和投入产出自主选择。
完善制度人才保障，构建持续赋能生态。数据深度融入生产经营，须统筹数据应用与安全防护。明确数据采集边界、使用权限、共享条件、收益分配和安全责任，实行分类分级管理，将安全要求贯穿数据采集、存储、分析、共享、销毁全过程。对直接用于生产调度和质量判断的模型，建立人工复核和风险处置机制，防止因数据偏差或模型误判影响正常生产。
人才是数据挖掘的关键变量。可依托温州高校、科研平台、行业协会和企业，推动算法工程师、产业专家与一线技术人员协同攻关，培养兼具数据能力和行业经验的复合型人才。评价机制兼具导向作用，是生态建设的重要组成。政府评估数字化项目和服务商，应弱化设备数量、平台规模等投入类指标，重点考察生产效率、产品质量、绿色效益和产业协同水平，引导服务商从系统交付转向问题解决和价值创造。制度保安全、人才供能力、评价定导向，三者贯通，赋能才能长效。
(作者系温州商学院信息工程学院副教授)
