工业大数据应用技术国家工程实验室
工业大数据应用技术国家工程实验室(简称“实验室”)是2017年经国家发改委认定，由北京航天数据股份有限公司承建，承担着国家工业大数据领域的重要建设任务与项目，始终以“工业数据采集、处理、分析、应用，带动工业大数据新兴产业的发展”为承载使命，努力探索我国的工业大数据的发展之路。
工业大数据应用技术国家工程实验室(简称“实验室”)是2017年经国家发改委认定，由北京航天数据股份有限公司承建，承担着国家工业大数据领域的重要建设任务与项目，始终以“工业数据采集、处理、分析、应用，带动工业大数据新兴产业的发展”为承载使命，努力探索我国的工业大数据的发展之路。
实验室在国家发改委的指导和航天科工的领导下，采用理事会领导下的实验室主任负责制，具体由理事会、技术委员会及实验室主任办公会组成。。
理事会作为实验室的最高决策机构，决定实验室的重大发展方向和组织架构建设，由依托单位、共建单位、产业界、科技界专家代表共同组成。
技术委员会作为实验室的技术咨询机构，由业界具有广泛影响力的院士、专家组成，对实验室发展方向、研究领域和重大技术问题提出咨询和指导意见。
主任办公会作为实验室理事会的执行机构，负责实验室全面管理、建设和运行工作，保证各项重大决策的科学化、民主化、制度化以及具体实施。
秘书处作为主任办公会决议方针策略的具体执行部门，协助主任办公会对实验室进行日常工作与事务管理，保证实验室工作与事务顺利有序进行。
实验室从2015年开始筹建，历经多年发展，逐步向上发展。
2025年7月-8月，北京航天数据股份股份有限公司与北京航空航天大学联合完成23届本科生就工业数据治理、网站开发完成了暑期实践任务。
北京航天数据股份有限公司圆满验收“向重点领域的工业互联网数据支撑及应用赋能公共服务平台”项目，总投资1.6亿。
北京航天智造科技发展有限公司在北京设立工业互联网博士后工作站。实验室形成了以专业硕士、工程博士联合培养基地及博士后工作站为支撑的完整高端人才培养体系。
实验室根据工业大数据感知、获取、存储、计算、分析、应用构建了5大技术体系。
研究符合我国工业行业特性的数据治理体系，研发异构异质多协议适配和数据采集技术、基于物联网技术的工业数据主动感知技术、工业大数据治理技术等，为工业人工智能应用提供高质量数据集，为生产制造过程中数据的多元感知、采集、处理提供重要基础支撑。
面向工业大数据、人工智能和实体经济深度融合的需求，研究与构建数字工业新架构，研发数字孪生构建、数字主线、数字底座以及云化技术，形成融合重点行业大模型的新一代工业应用服务能力。
针对工业互联网云平台与工业大数据安全，建立工业大数据流通与共享安全措施，实现大数据安全计算、可信流通、智能体中试等核心技术，构建数据、云系统、智能体安全保障机制。
开展数字模型和机理模型融合、优化生产过程技术研究，支撑生产过程综合管理分析、产业链优化、网络协同制造、能碳优化、工艺优化等场景，提升企业生产全生命周期管理效能。
综合利用现代信息技术、人工智能技术，构建工业级边缘协同制造、智能体，从多个维度对工业设备进行制造升级，实现对复杂装备在设计、制造、运行全过程中的质量特性进行全面、精准、动态的评估与控制，提升设备效能和产线柔性化能力。
实验室在数据治理、工业操作系统、协同制造、数字孪生技术、车联网、产业链、绿色能碳、国际合作、人产培养等方面取得了显著成果。
结合我国工业特性，突破国际数据治理体系DAMA标准理论局限，形成针对我国工业特色的工业数据治理体系，建设完整的工业数据治理工程方法论，突破企业数字化协同研制核心瓶颈，解决数据的“管、通、用”核心问题。
INDICS-OS是国内首个具有云边一体、虚实融合特色的新一代工业操作系统，攻克工业互联网平台工业要素提取、多种模态贯通等国际难题，填补国内工业操作系统核心软件在工业大数据支撑能力方面的空白，应用在航空航天、电子、钢铁等行业，在科技成果评价中，院士专家组认为，项目总体技术达到国际先进水平。
协同制造技术攻克了跨企业/跨平台/跨领域制造大数据融通，解决互联产品感知数据碎片化、实时协同优化能力不足、全流程全产业链数据资源汇聚与利用难等“卡脖子”难题， 其核心技术达到国际领先。
云边协同数字孪生技术突破了IIOT层与边缘计算融合的数字孪生关键技术，构建“云+边”协同的数字孪生应用架构、基于HLA+DDS架构的云仿真引擎技术，实现基于大数据孪生智能体构建，进行产线布局、产能、柔性制造等全生产要素的资源动态调度仿真分析，解决实际生产数据无法融合到模型中的核心痛点问题。
该平台攻克了突破数据实时处理、攻击溯源与应急响应技术等核心技术，完善安全测试标准与工具链，构建强大漏洞库与响应机制。基于研究成果建立国内首个车联网综合安全服务平台，获2023年北京市科学技术进步一等奖，为我国车联网领域提供坚实安全保障。
该技术整合设计商、制造商、供应商等多方面资源，实现设计、制造、供应链、服务各环节高效协同，推动劳动力、资本、技术、数据等要素网络化共享与系统化整合，为制造业高质量发展提供了关键支持。
绿色能碳精益管控技术基于工业绿色转型和重点行业碳排放技术数据库，构建碳排放基础数据库与核算、检测模型、服务平台、研制管理平台和开展环保数字化合作，积极支撑国家“双碳”目标实施，推动我国工业绿色低碳发展；实验室主编了绿色能碳领域白皮书，为工业决策者和技术精英提供了工业节能降碳的行动方向和丰富的应用实例。
实验室与德国达姆施塔特工业大学、法国达索、芬兰诺基亚等国际知名大学和企业签署了战略合作协议与产学研合作项目，有助于推动中国工业与国际先进水平的对接；向国际推出“梦想云”，在阿尔及利亚打造非洲首个智能石油数据系统，奠定了向OPEC成员国推广基础，标志着我国工业技术走向国际舞台。
实验室联合政府、高校、科研机构等建立了完善的产学研协同人才培养体系，大力引育产业人才；通过举办世界工业互联网大会、开源论坛等活动，凝聚行业专家和学术力量；出版《数据治理》《数据标准化》等多部专著和工程丛书；面向制造企业开展DCMM、CMMM能力评估服务，提升企业数据治理水平和智能制造能力。
工业大数据应用技术国家工程实验室是专业的工业领域大数据应用与产业化机构，致力于高端制造业数字化智能化，全方位为工业大数据应用技术产业化服务。
