成都“数据要素X”典型案例集SMARTCHENDU在数字经济飞速发展的时代背景下，数据已成为新的生产要素，是推动经济社会高质量发展的关键力量，作为中国西部地区的重要城市。成都积板响应国家关于数字经济共数据资源开发利用。从成立玫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板探的数据资源开发利用新模式。有效郝决了数据要素流通过程中“有数不敢供”“用数找不营动到”“有数不会用”等月题。为数据要素的高效配置和充分利用莫定了坚实基时，本案例集日在集中展示数据要素领域取得的一系列创新成果与实或案例。为全国乃至全球的数据要素开发利用提供有益借签和参考。案例集精选了72个具有代表性的典型成为全国乃至全球数据要素开发利用的标杆城市，为数字经济时代的城市发展贡献更多成都建工混凝土企业曾理系统10成都建工转配式智慧工厂管理平台研发及应用13基于数据要素构建一体化网络安防体系161922多源数据要素助推节假日文旅市场高质量发展25数据要素×医疗健康29公共卫生事件应急描挥调度系统95衣业数据智能化应用辅助提升现代衣业生产管理水平3299351013810440110积微物联大宗商品电子商务平台44Bi生物物研发平台。112基于“货易通+×”的全产业纯数智小生态场景4711550基于业数一体的多慎态医疗行业数据集建设11754121轨道交通智能数据优化系统591245G车路协同云控平台128133224140数据要素×绿色低碳143建筑垃频处置监督曾理信息共享体系149237“消智云”消防产业纯生态154158数据要素×气象服务242大数据背景下实施精准教学的研究与实战气象灾害风验苦查成果应用筑车气象防灾减灾剪一道防线成都市大气网格化微站降尘服务170175250数据要素驱动现代化水库建设及运行曾理178181数智化复合用工平台185微网实格智慧治理系统188崇州大划街道微网实格数字街区194197A做智网格员200303人气街区智理207209212智慧养老服务平台215218贯通多行业数据提升大气环境精细化管理水平221224数据要素×工业制造工业制造领媒对数据协同需求较大，如打通供应链上下游设计、计制、质量、体化云原生A开发平鞋合设计、仿真、实验验证数据，强化数据协同效应可似提升行业运行效率，推动升级缺陷检测与分类流程缺陷检测与分类通过获取M区（企业生产过程执行管理款件）、S化（统计工序控制）、数字质检赋能新型显示产业链降本提质增效申报单位二建设质量强国是批动高质量发展、促进我国经济由大向强转变的重要莘括。质量检测的数字化发展是实现数智化制造的重要姐成部分，数字质检已经成为工业数智化发展的迫切需求，针对当前新型里示行业产品缺陷检测及根因分析人工依魏度高、融度大、效率低、稳陷图像数据、顺历数据、设备数据、工程数据、微观结构数据。构建人工智能质检模型。史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良率优化领域的国内空自。案例实施助力新型里示行业产品缺陷高效检测和足位、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培效。数字质检案例解决方案主要从升饭缺陷检测与分类流程、创新产战智能改透与升饭方法、优化良率分析与提升路径三个方面进行说明。案例整体果构如下图所示：平台缺陷检测效果如下图所示：优化良率分析与提升路径利用新型里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深集、融合与实现针对突发性不良和因性不良等不同英型产品缺陷的快速定位和根因分析，建立根因调整生产参数优化生产工艺。良率分析与提升系统日在实现新型里示产品缺贿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，案例中新型里示行业良率提升恩略如下图所示：创新产线智能改造与升级方法针对现有的传统01检测及人工日检方式漏判和误判高、效率低、战态高、分析矩时长等月题，同时我国工业制造在表面缺陷检测与分析智修化领域长期高度依魏国外厂商提供的工业智能款件，其导入门槛高、自主可控性低。存在被限制禁用的风脸。提供智能检四、创新点1,实现了产品缺陷检测与分类的数智化转型。能判饭技术、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。设备如下图所示：2.提供了特定行业智能质检定制化解决方案。上的应用环境，经济效盐：公司持续聚焦新型里示产业链数字质检市场。主营业务收入快速增长，成都建工混凝土企业管理系统近两年平均增长率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1429%。此外。根据在京东方、天马的平台实施情况和应用效果，降低了制透企业近申报单位的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1152亿元的人力成本，表来3·5年数联智造平台预计图盖1000个工厂，每年将为工业制透领域客户降低约576亿的人力成本，案例推广应用情况如下图所示：100+100+50万+98%+材料需求计划、材料深购计划、运输计划等无法完全量控：生产方面无法随时查看生产进A度、生产状态、运输时效。只能使用人工制作生产记录、运输记零等表格单据：各生产站用原材料检验、出场产品检验、出入库台账均由手工记录，不能进行综合分析统计、实时查询，印电版其他为满足精细化、数字化、智能化、信息化、全流程数字化新要求，成都建工赛利漂凝土有限公司与北京幕款科技有限公司等单位合作。共同建设了智慧商砼管理系统。研发了对浸凝土生产全过程生命周期管理的智慧工厂平台，基于数字化工厂，利用物联同和设备社会效益：数字质检解决方案实施提高了制透企业的产品缺陷检测效率和准确率。提监控技术，提升信息管理和服务。优化产销流程，提高生产可控性。减少人工干预。实时升了产品良率。并为企业战略规划和业务决黄提供了强大的数据支持。这将有助于降低战通过系统上线主要解决了以下问题：施工企业可通过建筑帮APP快捷编制生产、运输、送计划。系统依据生产计划数据确的数据支持。待生产任务。待生产方量。已生产方量。运送方量、须送方式清楚明了：同时根据日生产任务单，提前报取生产计划用料。通过对工控系统的数据接口开发，集成对工控系统的生产指令、生产标号、生产配比-9--10-等关键信息的同步，对生产质量进行意理。同时对生产战工序流转进行管理：井采集关键动化和智能化。减少了传统手动操作的复杂性，企业可以通过智能调度和自动化管理更高工控系统信息，完整记录工控设备搅拌时间、班姐、操作工、调度员、试验员、运输车辆效地进行资源配置和管理。进一步提升生产运营的夏活性和市场响应能力。构建了现代化等信息：所有采集生产过程的信息都会作为出场产品检验信息的一部分。随时可追潮：4。生产运送阶段管理5。管理创新：系统推动了管理流程的优化。强化了对业务流程的自动化管控。提高了管理效率，通过实时监控和数据分析。有效降低管理决黄的风脸，并为管理的科学化提供数据支持。此外。系统将企业内部的协作、沟通和决策整合为一个整体，使管理更加透5.生产质量管理在生产数据中。每次的搅拌信息，每辆车的运送信息。每个试块的信息相对应，形成出场产品检验信息：原材料检验信息、生产配比信息及出场产品检验信息，实现对混凝士社会效盐：混凝土企业管理系统通过搭建成本信息共享平台。实现企业内外部信息的充分共享，推动生产经营过程中物流、资金流和信息流的统一和同步，这一系统全面图盖了销售、生产、物流等环节，确保每个业务环节在科学的成本监控下运行。，提升管理透明度和生产过程的可追潮性，同时，通过实时监控和质量管控。企业可以及时发现并解决生本模块包括白动过磷客户端和手机APP,实现车辆自动称重计量，收黄确认可通过手产中的月题确保产品质量的稳定性和一数性，有助于提高社会整体的工程质量水平，此外。信息共享和智能化管理的引入，有助于促进企业与供应商、客户之同的良好互动，满足个现项目、供应商、材料信息的实时传输。合理调度原材料、设备和人力资源。减少流费。系统还支持智能调度和生产任务优化。提升资源利用率。进而减少能源消矩和材料流费。此外。通过供应链管理的优化和与供应商统中随时可查。并提供综合分析统计功能，四、创新点理流程的标准化和优化。减少了人为因素导数的管理失误。这一理念创新不仅提升了管理效率和决策的科学性，还加强了信息的集成和共享，使企业能够更夏活地应对市场变化。系统通过数据的深度分析和测为管理决策提供支持。有助于企业在经营管理中更好地控制风脸，体现了现代化管理理念的应用。通过系统化的监控和管理。确保各部门修够在统一的平台上协作，提升企业的整体运行效有效支持特了内部管理的高效运作。过对各管理环节的全面整合。实现信息系统的高度集成和共享，降低了信息管理成本，采为企业的技术升级提供了有力支持。4。模式创新：系统优化了企业业务流程，通过集成化的信息平台实现业务流程的白-11--12-件清单、钢萌用量、预埋件数量、混凝土数量：并且提供方便快捷的录入方式：构件库选成都建工装配式智理平台研发及应用择录入。新建录入、按朋楼层拆分信息导入等：同时每个构件生成琳一编码。及相应的二计划编制直接从系统生产数据中选择。通过系统可以按规则更快捷的编制构件月、周成都建工工业化建筑有限公司生产计划：同时通过生产计划数据。系统可以自动生成材料需求计划：建立工厂模具库。可以实时统计模具可用库存：建立企业原材料库。可以实时统计原材料库存，。并可以设置C构件厂在生产准备阶段的生产数据。需要根据深化设计图纸计算构件清单、钢筋用提前两天下达日生产任务单。待生产构件数量。已生产构件数量一目了然：同时根据日生方面无法随时查看构件的生产进度、生产状态：在成品入库方面构件标识来统一，来对成产任务单。提前领取生产所需用料。品库房库位统一管理，同时只能用W心r单独制作构件合格证、手写构件发黄单据：构件工序流转进行管理：深集关键工序信息，可以记零工序开、完工时同、班组、操作工、设备加工等信息：通过每个工序的作业时同。可以作为考核生产班姐的依据：所有采集生产为了满足现代工厂信息化发展的新要求，成都建工工业化建筑有限公司与中国建筑科过程的信息都会将作为构件信息的一部分。随时可追潮：同时不用到工厂现场生成车月。随时查看到构件的生产进度、生产状态。生产到一个工序。智慧工厂管理平台研发及应用象，研发了对构件生产全过程生命周期管理的智慧工厂平台。5,生产控制阶段质量管理在数字化工厂的基础上，利用物联同的技术和设备监控技术加强信息管理和服务，可以清在生产数据中，每个构件生成融一编码。及相应的二维码、RFD芯片，集成终端设备楚掌提产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预、即时正确地采集生产战数据。以及合理的生产计刻编排与生产进度。并加上绿色智能的手段和智能系统等新6.生产完成阶段成品入库管理兴技术于一体，构建了一个高数节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化工厂。平台基于构件成品质量检测合格。自动生成入库单，减少录入操作，成品质量检测合格。自动平台能够打通装配式项日的设计、生产、物流、施工等阶段。多个阶段之同信息共享。该平台可以实现基于M的装配式深化设计和生产管理集成，平台能直接接牧M设7.生产完成阶段发贤管理平台具备流程管理系统。包括图形化的工作流定义，底层的工作流引擎支特和针对流程的监控和管理。给用户提供一个流程可视化定文工具，并能够对发起的流程进行执行和执行四、创新点通过系统上线主要解决了以下问题：系统。是免数据二次录入：加强工厂的排产优化和工序控制：通过生产计划管理。动态关联项日、构件产品（数量和时同要求】、生产线、工位和班姐安排、物料清单等。从而对生产过程全面服踪：解决库存控制、生产过程物料控制、进度控制、质量管控和成本管控。-13--14-2.工厂管理和项日管理的标准化、流程化和精细化：针对工厂的生产加工过程进行规范化管理。工厂按期装配式合同姐织生产，从产品设计、生产数据、生产计刻、生产管理到成品交付，针对每个环节、每个工序和流程进行规范化。针对项日的合同、设计、生产、施工、进度、质量、成本和风脸进行规范化管理，钒钛特钢新材料数据库与智能设计平台3.设计、生产、物流、施工、装修、运维等多个阶段的信息共享和传递打通装配式项日的设计、生产、物流、您工、装修、运维等多个阶段。每个阶段的信息及时共享、高申报单位4.打通集团公司、区域公司、构件厂、装配式项日等多个层级，式建筑相关的知识体系。包括成鼎优秀的设计方案和对应产品、部品部件库和族库、还有工艺技术等，解决设计、工艺等技术随人员流失而流失的月题，社会效益：搭建了成本信息的共享平台驱动的研发方式为新材料的研发提供了全新的发展恩略。然而，材料数据获取成本较高。通过该系统使企业的生产经营实现物流、资金流、信息流的高度统一和同步流动。并高价值数据是各单位核心机密。无法流通。因此，本单位构建专有钢红精钢新材料数据库通过同络授权实现企业内外部信息充分共享，从构件产品销售合同签订、产品结构设计、与智能设计平台，支撑相关材料的快速研发和产业化。工艺定额下达、材料采购执行、生产制造、商品发运、销售实现等全过程实时、动态的丽琼、控制和反馈。使每一业务环节每一经济行为都始终处于成本信息系统科学、严密而有效的数据要素驱动的材料研究。核心是以材料数据为基础。采用人工智能模型进行新材料经济效益：研发。是日前学术界、工业界关注的技术前沿。材料数据库是材料领域度大数据、知识资1、信息化成本核算提高核算效率源最高效、便捷的保存方式与应用载体，高质量、多件度、大样本量的材料专用数据库是人工智能模型等数据科学工具数率优势的基时与前提。目前。国内外材料领域的专用数据信息化成本核算具有优秀的时效性。能够及时反驶成本变动。更加快速地进行成本统2、实际成本核算精细化1。材料数据库构建通过成本信息化平台。将财务、业务信息高度集成井实现充分共享，整个生产、销售采集同络上已有的相关材料公开数据源包含的基础数据：第一性原理计算、分子动力相场计算、相图计算获得材料的介观尺度的信息，有限元分析、多物理场模拟获得宏观尺3、达到对数据的逐级归集、自动更新和胶验度材料性能信息：通过高通量实验产生的化学成分、昌体结构测足、电学性能、力学性能、电化学性能、实验相图以及其他多尺度材料信息与性能信息：通过实验结果可重复的程研系统按产品从最低级阴细逐步汇总、归集、黑加得到不同工序和不同状态的产品成本。数据库，获得学术界发表的相关材料最新信息。同时开发科研文献烟读大模型，实时更新并输出在产品、完工产品成本、报废产品成本表等。井自动更新和校验成本报表栏日与栏最新的科研进展和数据：搜集零钢集团分子公司各我产品的检测、表征数据。实现科研数日之同、表与表之同数字的正确性和可靠性，消除手工条件下成本核算数据欠准确性和不及时性，据和产业数据无薄得流通与综合利用。-16-设计材料专用数据库买构。根据相关材料研发的应用特点与数据特征。确足数据库主按需设计与智能制造具有重要意义，长期以来，上述材料领域的研究单位都比较分散、独本身就比较长，很容易透成时同、人力和物力的浪费，本案例通过标准化的材料数据库可库架构。搭建数据库前端页面和后端程序。实现数据库操作页面。实现数据库主要功能。以将分散的研究单位和上下游相关企业联系起来。为材料数据的研发、应用与共享提供一2。材料科学人工智能模型个平台。便于材科数据的积累和流通，借助材料数据技术，有助于加快新材料的研发速度和产业化步伐。优化闲饮特钢新材料性能的机器学习模型，基于传统机器学习模型、深度学习模型以及神经同络模型等方法，不必对相关材料复杂构效关系的具体函数形式与数值求解做过多假设，利用材料数据库系统、全面、大量的数据让机晷自动挖捉、学习材料本征属性、配方、工艺与性能的相关关系，构建基于数据的构效关系模型，进而通过寻找配方、工艺等最优解，快速优化材料性能。为稀少，开发基于高斯过程、强化学习等方法的弱监督模型。计算机根据先验知识。预先3。数据加密分享机制针对材料数据的保密需求，构建联邦学习框架，使得本单位成经许可的外单位人员可以利用上述数据进行机器学习模型训练。但是无法实际获取具体材料的关键信息。使得数据可用不可看，解决了材料科学与工程领域数据融以流通和利用的疾。4。数据要燕驱动标准化的开发流程利用需求数据、科研数据和生产产品数据连接客户、各个科研单位以及集团生产单位，建立数据要素驱动的新材料产品快速开发、交付流程，摆税过去依魏经验和人工实验的低和销售、科研、生产人员高效协同。使得产品研发和交付的效率大幅提升，经济效盐：日前，国内暂无钢试特钢新材料专用数据库，它的成功建立将填补国内空白。有型缩短本单位在上述领域与国际先进企业的技术差距，另外，依据本单位研发经验。钢试特钢新材料研发周期一服为10年左右、实验批次150·00次。本项日实施后，有型将开发市场需求急切且自主、可控的新产品研发周期缩短至3年以内、实验批次减少到0次成都“数据要素X数据要素赋能泛半导体制造业产业数字化九天云网中电九天智能科技有限公司性。以及数据的综合分析和应用能力不足的月题。导数作为高端制造业核心的泛半导体制透产业，其生产效率的提升、产品质量的控制、研发圆期的缩短以及市场的响应速度均受到了不同程度的限制，本案例通过建立面向泛半导体行业的“九天云同工业互联同平台”打通生产过程数据、设备运行数据、市场反馈数据和研发参数数据等数据要素，实现高效三是形成智能决策，让数据“用得好”协同。降低人为干扰。简化产战操作流程，提高产品良率，推动行业向高度自动化、数字化、可视化、模型化、集成化、协同化、同络化和智能化转型，利用工业互联同平台数据。重构“人、机、料、法、环”等生产要素关系。实现生产过程的实时监控、异常预曹和智能决策。在天津中环、上海积塔等企业推广应用。通过数据分析与优化。平均提升生产效率20%，缩短研发周期32%，产品良率提高3%以上，提升了为改善泛半导体制造产业数据收集、分析和应用能力不足的月题。本案例打造了高效企业的生产效率和竞争力，的数据深集与管理体系。构建了智能化的工业互联同平台。板大地提升了数据的流通性和利用效率。确保了数据的一致性和可用性，一是采集多源数据，让数据“拿得出通过部署高性能数据采集系统。全面深集泛半导体制透企业的生产过程数据、设备运行数据、市场反馈数据及研发参数数据。开展建设数据规测引擎，研究数据质量评估指标和方法，进行凡阳AC数据访月权限管理，保障了数据采集的全面性和实时性。为工业互联二是构建数据底座，让数据“跑得动成功打破数据孤岛。黑计服务圆区10个。为产业链上下游企业的数字化转型提供了空实的四、创新点数字化管理系统赋能工业制造企业塑造现代数字化企业管理新范式两大数字化转型赋能平台。并集成大数据、人工智能、物联同等先进技术，实现生产过程申报单位采用去中心化的应用处理模式。实现高并发量数据库横向扩展。通过设备深集关键信3。组织和管理创斯方面在的月题。严重束博了企业的成长潜力和发展速度。因此，中小企业坠需拥抱数字化转型的浪素。通过引入先进的信息技术和管理系统。打破发展瓶颈。推动企业迈向高质量发展《中小企业数字化转型分析报告(2021】》表明有近九成的中小企业现正处于产品五、应用成效经济效益：通过数据要素的深度挖捉和利用。中电九天已为46家大型企业和400除家中小微企业提供数字化服务，帮助企业实现生产流程优化、成本控制和数率提升。通过提场上SAP、Oracle、Salesforce等高端敢件的高昂价格与潜在的数据安全风脸，以及国内供定制化解决方案和全程咨询服务。赋能产值超100亿元，1。智维系统引领“研生销企业管理创新针对在工业制透业领域，特别是“研生销”（研发、生产、销售一体化】企业，智维数字化管理系统提供了有针对性、特色化的企业数字化管理功能。实现流程管理与实际业务的高度对齐，确保了产品全生命周期管理透明化、可视化。通过实时数据深集。精准监控从研发到销售的全链条过程。有效预防并纠正备环节中的生产偏差，确保产品质量的持续提升，同时，通过先进的大数据分析技术，对海量研发、生产、销售数据进行深度2.构建数据桥粱，MiniERP助力渐进转型-21--22-224小化企业资源管理】的系统定位，循序新进地实施略径落地，企业数字化转型的融度。为行业内的中小企业提供了可借签的数字化转型模式，在数字化管理系统基础价值里现后，循序新进地扩展系统置盖范围。逐步清断需求、规范件投资。同时保障了数据安全和稳定性。推动了云计算技术在能源行业的深入应用。利地适应数字化转型的过程。4。机制创新3。财税一体化，精准成本管控别是对于“研生销”型企业。系统提供精细化、多元化的成本分析，为企业产品定价提供业时务状况与经营方向。经济效益：1。促进企业良好发展。Z智维数字化管理系统以高效协同、精准决策为核心，里4。设备智能升级，引领智能制造业务流程编辑。实现高度定制化的白动功能。企业内部业务人员经过简单培训即可操作，公司等多个企业落地应用。成功将产品开发周期缩短了50%，加速了产品上市速度。有效大相减轻繁硕的数据整理与报表工作负担。同时。系统集成的深度学习模型进一步简化了降低了物流成本约30%，进一步提升了运营效益。借助数字化转型的力量，实现了企业内部协同工作的无缝对核，不仅提升了50%至70%的产能。还有效降低了人力成本，社会效益：构建可复制、可推广的工业化数字管理系统。基于企业用户的成功应用实践。形成了一套成然、高效的工业化数字管理系统。该系统集成了产品开发、生产管理、仓情物流等1.理念创新多个关键环节，实现了数据驱动的决策支特与业务流程的持候优化。下一步。公司将致力于将这一系统推广至更多行业与领域。助力更多企业实现数字化转型与升饭，继数字化管理系统手积提升客户在研发、供应徒、库存、生产、销售等全链条的效率和透全生命周期管理：该系统实现了产品全生命周期管理的透明化和可视化。将传统的事后管理转变为实时、动态的监控与调整。体现了前德性和系统性的管理理念，2.技术创新了业务白动化和关键信息的高效检索与查找。大幅提升了工作效率和决黄精准度。低了系统部署和维护的复杂度。提高了系统的夏活性和可扩展性，3。模式创新-24-挖据。测农产品行情走势。利用信息匹配加强农产品交易操合能力。建立数据资源日录数据要素×现代农业体系。实行动态管理。壮动主体、资源、产品等格浅涉农数据汇聚共享。(二)构建“产造销消”全产业筑数据监测机制，打通数据信息壁壁农业经营主体较为分散，农业生产备环节数据流通不畅，数据资源开发利用程1,建立生产态势感知系统新应用，还能提升农产品供需匹配能力。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。扩大数据驱动农业产业链转型升级通过大数据技术获取农业相关企业、代表品牌、农产品全同产销量、搜家特度、农产品价格走势、农产品进出口情况、上游生产要素结构姐合及成本变化、下游需求量预测、申报单位主要需求地域分布、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。分析产业整体电商发展拉势、细分市场发展拉势、消费者评价趋势、消费者人群百像、数字农业是乡村振兴的重要战路方向。农产品供应链数字化升级是发展智慧农业、缩产品产业环节多、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、上市时同、竞品分析、消智能等数据自动化深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。科学调整产品布同，实施精准营销策略。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。融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、(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(一)构建农产品产业大数据平台，实现数据汇聚融合质效评价两个场景。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服踪监测、分析研判，利用指数模型量据、产业数据、金融数据、與情数据、快递物流等数据的抓取、挖挥、分析、建模和应用。化农产品产业高质量发展成效，构建“电商+产业+消费”大数据体系，通过对农产品产地、制透地、销售地、消瘦地、销量、“产业覆气指数”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、搜裳特度、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-26-