成都数据要素相关案例集梳理

近年来，成都以“智慧蓉城”建设为牵引，不断完善城市数据资源底座，持续推动公 共数据资源开发利用。从成立政府数据资产运营主体，出台《成都市公共数据运营服务 管理办法》，到建成公共数据运营服务平台，成都在数据要素市场化方面进行了积极探 索和实践。

1.数据要素 × 工业制造

数字质检赋能新型显示产业链降本提质增效

一、申报单位

成都数之联科技股份有限公司

二、案例背景

中国是制造大国，质量监管是工业制造发展的重要环节，《质量强国建设纲要》指出 建设质量强国是推动高质量发展、促进我国经济䗿大向强转变的重要举措。质量检测的数 字化发展是实现数智化制造的重要组成部分，数字质检已经成为工业数智化发展的迫切需 求。针对当前新型显示行业产品缺陷检测及根因分析人工依赖度高、难度大、效率低、稳 定性差等行业痛点问题，数之联自主研发了数字质检产品，基于新型显示产业链生产的缺 陷图像数据、履历数据、设备数据、工程数据、微观结构数据，构建人工智能质检模型， 突破了复杂背景条件下和小样本条件下的产品缺陷智能检测与分类、模型轻量化及高效运 行、模型可解释性等关键技术，核心技术达国际先进水平，填补了缺陷智能检测与分类、 良率优化领域的国内空白。案例实施助力新型显示行业产品缺陷高效检测和定位、调整生 产参数优化生产工艺，提升产品良率，切实为行业企业实现降本提质增效。

三、解决方案

数字质检案例解决方案主要从升级缺陷检测与分类流程、创新产线智能改造与升级方 法、优化良率分析与提升路径三个方面进行说明。

升级缺陷检测与分类流程

缺陷检测与分类通过获取MES（企业生产过程执行管理软件）、SPC（统计工序控制）、 FDC（缺陷分类控制）、DFS（数据归档系统软件程序）等系统的图像信息，基于自主研 发的AI分析引擎提供产品缺陷检测与分类服务，能够全链路打通数据采集、标注、训练和 部署环境，通过深度学习和图像处理算法，自动识别产品缺陷和完成缺陷分类、缺陷严重 性判级，大幅降低缺陷检测的人力成本，提高生产效率，提升工厂数智化水平。

创新产线智能改造与升级方法

针对现有的传统AOI检测及人工目检方式漏判和误判高、效率低、成本高、分析耗时 长等问题，同时我国工业制造在表面缺陷检测与分析智能化领域长期高度依赖国外厂商提 供的工业智能软件，其导入门槛高、自主可控性低，存在被限制禁用的风险，提供智能检 测装备的定制化设计、制造、部署、售后维修升级，以及现有工厂制造产线智能升级改造 解决方案。方案突破智能检测设备和专用软件，实现产品缺陷智能检测，突破复杂背景条 件下的产品缺陷智能检测技术、小样本条件下产品缺陷智能分类技术、产品缺陷严重性智 能判级技术、产品缺陷智能检测与分类模型轻量化及高效运行技术、产品缺陷智能检测与 分类云边端一体化平台等关键技术，实现产品缺陷快速诊断定位和管控优化，提升企业生 产质量管控能力。

优化良率分析与提升路径

利用新型显示产业链制造企业生产过程的图像采集、传输、存储及业务工程化等技术， 结合图像检测、图像分析及深度学习等技术，实现海量电子产品制造数据的采集、融合与 管理；实现基于深度学习的产品不良缺陷自动检测分类，实时检测产品缺陷并及时报警； 实现针对突发性不良和顽固性不良等不同类型产品缺陷的快速定位和根因分析，建立根因 分析算法模型，挖掘不良发生模式和生产参数之间的相关性，辅助业务人员进行缺陷定位、 调整生产参数优化生产工艺。良率分析与提升系统旨在实现新型显示产品缺陷自动检测与 根因分析，帮助企业快速实现生产工艺优化、提升监管效率和产品良率。

四、创新点

1．实现了产品缺陷检测与分类的数智化转型。 案例实现了基于机器视觉的产品缺陷智能检测及分类，同时提供基于生产过程数据 和缺陷检测结果的良率根因分析，基于研发了AOI智能检测软硬一体化设备。相较于传统 AOI设备，本设备极大提升缺陷检出率和准确率，检出率达到99.50％，关键缺陷0漏检。 2．提供了特定行业智能质检定制化解决方案。 针对不同行业的特定需求，在算法层面提供定制化解决方案。结合实际生产线状况， 综合考虑传感器硬件与人工智能算法软件，覆盖数据采集、数据清洗治理、数据标注、智 能模型研发、模型应用部署等全链路场景，形成集成化软硬一体化设备，打造产品缺陷智 能检测与分析一体化、系统化解决方案，为各类制造企业定制化对应业务场景的解决方案。 3．为现有制造产线数智化改造提供可选技改路线。 针对当前工业制造产线建设相对成熟且体量巨大的现状，为客户提供产线技术改造或 者AI设备加装两个途径实现产线产品缺陷智能检测与根因分析，可以灵活适配工厂内产线 上的应用环境。

五、应用成效

经济效益：公司持续聚焦新型显示产业链数字质检市场，主营业务收入快速增长， 近两年平均增长率45.16％，其中2023年实现营业收入2.55亿元，细分领域市场占有率 14.29％。此外，根据在京东方、天马的平台实施情况和应用效果，降低了制造企业近 80％的产品缺陷检测人力成本，为客户带来间接经济效益：数亿元。以缺陷检测系统上线 的200个工厂为例，平均每个工厂节约80％人力（9600余人），每人月人力成本按10000 元计算，每年可为客户节约11.52亿元的人力成本。未来3－ 5年数联智造平台预计覆盖 1000个工厂，每年将为工业制造领域客户降低约57.6亿的人力成本。

社会效益：数字质检解决方案实施提高了制造企业的产品缺陷检测效率和准确率，提 升了产品良率，并为企业战略规划和业务决策提供了强大的数据支持。这将有助于降低成 本，推动数字化转型，提升制造企业的智能制造水平，为产业转型升级提供了良好的契机。

2.数据要素 × 现代农业

数据驱动农业产业链转型升级

一、申报单位

成都映潮科技股份有限公司

二、案例背景

数字农业是乡村振兴的重要战略方向，农产品供应链数字化升级是发展智慧农业、缩 小城乡“数字鸿沟”的关键举措。当前，农产品产业数字供应链韧性缺乏，传统农业产需 矛盾凸显，智能化决策水平亟待提升。究其原因，一是数字化技术融合与农业不充分，农 产品产业环节多、链条长，数据体系和技术的异构化程度高，云计算技术、大数据和人工 智能等数据自动化采集和演化分析技术应用不足。二是数字供应链产销对接能力不足，农 产品产业链上下游主体规模差距大、关系松散，产业环节信息不互通，难以满足信息高效 流动、需求快速响应要求。三是数据共享与产业应用协同程度不高，农产品供应链主导、 规划、组织和管理的构成和联结形态复杂，产业发展趋势动态评价存在难度。

三、解决方案

（一）构建农产品产业大数据平台，实现数据汇聚融合 建设农产品产业大数据平台，加强全链条产业数据监测，夯实数据基础。通过电商数 据、产业数据、金融数据、舆情数据、快递物流等数据的抓取、挖掘、分析、建模和应用， 构建“电商+产业+消费”大数据体系。通过对农产品产地、制造地、销售地、消费地、销量、 价格、市场存量等多维度流通数据进行检测、分析，对产业相关企业、代表品牌、搜索热度、竞争对手、合作伙伴、优势经销地域分布、主要需求地域分布等微观数据信息进行深入采集、 挖掘，预测农产品行情走势，利用信息匹配加强农产品交易撮合能力。建立数据资源目录 体系，实行动态管理，推动主体、资源、产品等各类涉农数据汇聚共享。

（二）构建“产造销消”全产业链数据监测机制，打通数据信息壁垒 利用大数据监测农产品从“䗾头到餐桌”流通过程，建立并形成高效的生产流通体系， 实现农产品及服务产得对、卖得掉、能赚钱、可持续的结果。 1．建立生产态势感知系统 对接物联网系统获取有关农䗾、土壤、湿度和空气状况的实时数据，帮助生产者准确 掌握每块农䗾的农资投入量、灌溉用水量、生长环境变化、成长质量等影响农业收成的各 方面因素，实时收集并分析现场数据，及时部署指挥，以提升生产效率和产品质量，扩大 收益、降低损耗。 2．建立产销动态监测机制 通过大数据技术获取农业相关企业、代表品牌、农产品全网产销量、搜索热度、农产 品价格走势、农产品进出口情况、上游生产要素结构组合及成本变化、下游需求量预测、 主要需求地域分布、优势经销地域分布、供应链优势、代表品牌、企业主体列表等信息， 帮助生产者有效了解产业供给及市场需求趋势情况，以需定产，打破产销信息不对称的困 境。

3．建立消费动向监测机制 分析产业整体电商发展趋势、细分市场发展趋势、消费者评价趋势、消费者人群画像、 行业爆品特征等数据，密切跟踪消费动向，实时洞察并预测消费新趋势，以便作出快速响应。 4．建立精准营销服务机制 通过分析产品包装、产品规格、产品价格、产品需求地域、上市时间、竞品分析、消 费偏好等数据，助力管理者和经营者提高预见性，科学调整产品布局，实施精准营销策略， 避免同质化竞争，结合4C（以消费需求和偏好为导向）、4P（产品、定价、渠道、推广策略） 等现代营销理论体系，走差异化路线，实现精准营销。

（三）构建数字质效评价体系，促进数据共享互通 在强化农产品供应链大数据监测的基础上，基于我司多源异构数据融合的“数据要素×” 和基于创新量化建模的“人工智能+”，构建农业产业质效指数，面对企业经营策略和产业 质效评价两个场景，对应形成“产业景气指数”和“产业发展指数”两个子指数，通过建立 客观、全面的产业评价体系，对产业发展情况进行跟踪监测、分析研判，利用指数模型量 化农产品产业高质量发展成效。 “产业景气指数”体系包括宏观环境、市场价格、供需平衡三方面，宏观环境考虑经 济环境、消费环境、产业环境等要素，市场价格包括批发和零售两种主要业态，供需平衡主要考虑供需预测、进口量、出口量等方面。“产业发展指数”体系包括发展基础、市场活力、 竞争力、创新力、保障支撑、社会效益：五大方面，其中市场活力考虑产业主体与人才培 育两大因素，竞争力涵盖品牌培育、流通能力、加工水平、新业态融合发展等因素，创新 力主要考虑研发投入、专利䘁请、技术革新等方面。 同时，根据实际运行情况与工作重点，定期调整指数选用的指标和权重，持续增强指 数时效性、科学性，以期有效促进供应链信息互通，以产业全面、及时的数据要素为企业 经营、产业分析、宏观调控提供参考。

四、创新点

1．模式创新：利用大数据技术，建立农产品产业大数据平台。通过对多行业关键数 据的抓取、挖掘、分析和应用，构建农产品产业大数据体系。行业管理者利用最新最全的 有用数据来指导和引领农产品行业企业发展。 2．技术创新：利用大数据分析技术，来整合产业链各环节，实现数据驱动的产销对 接和市场流通优化，助力产业决策者进行科学管理和精准策略制定，促进传统产业升级。 对接物联网系统获取有关农业的实时数据，分析并得出有用结论，以提升生产效率和产品 质量，扩大收益、降低损耗。 3．管理创新：通过大数据技术获取农业相关多维度信息，帮助生产者有效了解市场 需求趋势情况、实时消费动向和新趋势，为农业管理和发展的方向制定提供科学的决策依 据。 4．机制创新：建立了产销动态监测机制、消费动向监测机制、精准营销服务机制， 在销售和消费两个环节上集中发力，致力打破数据信息壁垒。机制的创新使得农业管理更 加方便和快捷。 5．理论创新：利用物联网、大数据、云计算等技术，构建农业产业质效指数。通过 建立标准全面可观的产业评价体系，对产业发展情况进行跟踪监测、分析研判，利用量化 模型来促进农产品产业高质量健康发展。

五、应用成效

以“大数据”为引领，利用大数据监测农业产业种植、加工制造、市场流通、企业发展、 品牌打造、消费舆情、方向预测等多维情况，建立农业全产业链数据监测机制。将消费市 场数据反哺到产业链的生产、加工、物流和销售等环节，打造“产业+数据融合”的实践闭 环，完善产品生产、市场流通体系，提高产品营销和产销对接效率，帮助生产者、决策者 进行高效、科学管控和精准施策。 经济效益：一是通过对产业、消费、价格的数据动态跟踪，降低现代农业发展过程中 的试错成本，提高决策的准确性和时效性，实现精准农业，从而提高生产效率；二是感知 市场变化及需求，分析消费者画像，提升农业宏观调控和科学决策能力，实现生产与市场 需求的精准对接，实现农业产业品牌价值升级；三是打破农业产业信息不对称，促进农业生产要素的流动和优化配置。 社会效益：一是通过大数据激发了农业转型的内生动力，推动了新一代信息技术与农 业生产经营的深度融合；二是大数据应用促进农业、农村和乡村市场的数字化、网络化和 智慧化发展，为乡村振兴战略提供了有力支撑；三是利用大数据指导产业发展，改变传统 农业产业低效发展状态，实现农业强、农村美、农民富的目标。

3.数据要素 × 商贸流通

彭州市标果 ( 西南 ) 智慧农产品 供应链服务基地暨结算中心项目

一、申报单位

成都府葆仓储服务有限公司

二、案例背景

1．行业（产业）发展问题： （1） 生鲜农产品企业在进行仓储保存，冷链配送时，传统供应链模式和技术不能够 保障生鲜农产品的新鲜度； （2） 市场仓储招租信息较少，彭州市目前仅有6处仓储招租，招租仓储位置偏远、 物业形态较差，且半数以上冷库设施设备陈旧老化，缺乏针对多品类生鲜农产品的数字化 冷链管理设施设备； （3） 区域产业融合发展步伐缓慢，本地生产性服务业对工业发展的服务提升能力较 弱，科技服务业发展进程严重滞后，信息传输、计算机服务和软件业等的增速落后于服务 业发展平均水平，且区域尚未形成城市配送模式； 2．需要的数据类别：数据要素×商贸流通； 3．解决的数据流通的卡点、堵点：元数据基础设施、数据公共化基础设施；

三、解决方案

1．经验一：物流基地数字化管理 （1）思路目标：通过数字化手段，依托基地数字化管理平台，通过全要素（人、车、 货、场、设备）、多业务（生产、安防、物业）全面智能感知，采集相关企业数据，并对 企业数据进行整合、分析、研判，构建起一个车、路、人数据互联互通的物流基地管理网络， 实现深度数字化管理。

（2）主要举措及具体做法：在作业智能化方面，通过引入物联网、大数据、云计算 等先进技术，实现仓库内外的信息互联互通，提高仓储物流管理的实时性和准确性，实现 订单管理、库存管理、出入库管理等功能，实现实时监管仓储情况、销售情况等，调整仓 储和采购方案，降低企业采购和储存成本；同时，建设自动化立体仓库，购买无人搬运车 （AGV）、智能输送线等设备，提高仓储作业效率，降低人工成本。自动化立体仓库利用 高度空间，实现货物的立体存放，提高仓库利用率；无人搬运车（AGV）可根据系统指令， 自动完成货物的搬运任务，减少人工干预；智能输送线则可以实现货物的快速转运，提高 作业效率。 基地的运输管理系统总共分为七个节点：车辆进入电子围栏识别－－车辆到库签 到－－货物发运时间－－车辆离开电子围栏识别－－在途GPS定位跟踪－－车辆到达收货 点电子围栏识别－－货物签收上传电子回单。车辆进入基地外电子围栏范围内，加入基地 外排队队列，基地根据基地情况，呼叫基地外车辆进入基地，道闸自动放行，车辆进入基 地排队序列，车辆排队登记后，基地方或基地客户在监控大厅/客户场站管理可查看排队 车辆信息。

基于全栈AI技术，为基地周界、内部道路、厂区、走廊、室内提供全方位综合安防保障， 在基地内部道路安装高清摄像头，结合车牌识别技术，对车辆数据信息进行采集分析处理， 提供智能车牌识别通行方案，实现对进出基地车辆的实时监控和管理。在人员出入口提供 智能刷脸通行方案，通过人脸识别技术，实现对人员流动的监控和分析。通过视频监控系统、 红外报警装置等技术，对基地周边进行24小时监控，防止未经授权的入侵。实现基地可视 化、数字化、智能化管理，赋能基地安防智慧化。 通过在途GPS定位跟踪，打造车联网智能体，提供场景化车联大数据分析能力，构建 数据库，支撑车辆动态，轨迹路径，驾驶员画像，零部件故障诊断等预集成套件，同步监 控车载端、数据传输、云平台、移动应用等端到端的数据安全。在车辆数字化管理方面， 通过对前端物流数据的采集，实现物流运输的全程监控和跟踪，提高运输效率，确保货物 安全准时送达，同时减少人工操作的错误和延误，实现基地高效物流服务、提升基地物流 水平。

2．经验二：产业供应链数字化管理 （1）思路目标：针对生产端及销售端需求，帮助上游就近集货，根据下游需求即时 供货，帮助供应商/品牌商实现高效且富有弹性的供应链管理，降低下游库存压力，有效 应对市场变化，及时调整生产供应计划。 （2）主要举措及具体做法：打造供应链管理库存功能模块，除提供基础仓储管理能 力外，还提供数据分析和决策支持，通过收集和整合供应链和分销渠道的数据，进行精准 的市场预测和销售分析，从而为企业提供精准的库存管理决策支持服务，帮助企业更好地 制定仓储规划，降低仓库成本，提高市场竞争力。 围绕核心企业及其上下游（1+N），贯穿原材料采购、产品生产加工、库存管理、物 流运输、渠道销售等供应链环节，打造完整的供应链综合服务功能模块，基于对供应商管理、 采购管理、库存管理、物流管理、销售管理等一体化数据的收集，运用云计算和大数据技术， 为企业提供弹性计算资源、大数据存储和数据处理、分析及挖掘能力，支持企业进行大规 模的数据分析和应用创新，为企业生产、营销、投放决策提供数据支持，挖掘潜在的商业 价值。

四、创新点

1．技术创新：以信息交互为主线，使用条形码、射频识别、传感器、全球定位系统 等先进的物联网技术，集成自动化、信息化、人工智能技术，以提高仓库的生产率和效率， 最大限度地减少人工数量，同时减少错误。智能仓储完全解决了对人工的依赖问题，在智 能仓储系统（如C－ WMS）的帮助下，自动接收，识别，分类，组织和提取货物。智能仓 储模块主要包括WMS（仓库管理系统）和WCS（仓库控制系统）两部分。智能仓储WMS 与传统WMS相比，除了具备进销存盘等基本功能外，还要有强大的仓储运营流程管理能力。 2．模式创新：运用区块链、5G、RFID技术，打造供应链+金融功能模块，通过整合 产业链各方企业群体，集成完整交易场景，以数据管控与物流控制为手段，让买卖清晰、 让交易透明、让货物可处置，实现商流、物流、信息流、资金流、证据流的透明可视与可 追踪，再引入金融服务机构，实现真正的供应链金融，最后以“互联网+物流+金融”模式 为基地内企业提供资金托管、小额贷款、物流保险、仓单质押等增值服务。

3．管理创新：在冷链物流管理方面，搭建基地冷链仓库监管溯源体系，建立完善冷 链仓库监管溯源体系，对冷链食品的产地、生产日期、运输过程等信息进行全面记录和监控， 实现科技行业食品保供；建设监管仓，用于存放冷链食品；建立多支专业的冷链数字化运 行车队，负责冷链食品的运输；建设冷链全过程立体追踪元件、智能仓库对物流基地的所 有配件进行运转对接、自动分类、自动仓储，从分拣、装配、物流等方面，形成全方位无 人监控和无人管理。