隨著人工智能深度賦能工業發展，數據已成為驅動工業智能化轉型的關鍵生產要素。《關于促進數據產業高質量發展的指導意見》《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》等政策文件，明確了加快數據要素化進程和提升數據質量的重點任務方向。為落實相關要求，中國信通院在2025工業互聯網大會上正式啟動“工業數據質量提升行動”，圍繞工業數據標準化、數據質量加工、數據標注等關鍵環節，提升數據跨系統、跨平臺的互操作能力，著力構建標準化、高質量的工業數據應用環境。
在此背景下，中國信通院依托工業互聯網產業聯盟組織開展了“信息模型伙伴計劃—數據互操作應用案例”征集與匯編工作，旨在系統總結和推廣典型實踐經驗，凝練形成一批可復制、可推廣的優秀案例，為信息模型與工業數據互操作應用提供樣板與示范。
本案例集圍繞“信息模型+數據互操作”雙主線，通過系統梳理，遴選出8個具有代表性、創新性和可推廣性的優秀案例，匯編形成《信息模型伙伴計劃—數據互操作應用案例集（2025）》。本案例集涵蓋電子裝聯、精密制造、軌道交通、汽車制造、工業AI等多個領域，其主要方向包括：
（一）基于信息模型的設備互聯與系統集成
以電子裝聯、精密制造等行業為代表，運用交互信息模型標準體系實現多品牌設備互操作、數據采集與語義對齊，打通生產控制、工藝追溯與質量分析的全鏈路數據通路，推動制造過程從“設備互聯”向“系統協同”和“智能感知”升級。
（二）基于數據互操作的制造流程協同與優化
圍繞制造執行系統（MES）、設備管理系統（EAM）、工業數據中臺等關鍵環節，構建模型驅動的業務協同體系，實現跨設備、跨系統的流程編排與智能調度，助力企業實現產線柔性化與生產透明化。
（三）基于數據標準化與質量提升的全鏈路數據管理
聚焦汽車、玻璃、軌道交通等復雜供應鏈行業，通過統一數據標準、質量監控規則與資產目錄，構建覆蓋采集、清洗、治理、應用全生命周期的工業數據管理體系，提升數據一致性與可信度，支撐智能制造與供應鏈協同。
（四）基于AI與知識模型的智能應用創新
以工業AI平臺與知識圖譜技術為依托，融合時序分析、因果推理與強化學習算法，探索“AI+數據互操作”新模式，實現營銷智能體、工藝智能設計與生產決策優化等創新應用。
案例集旨在為行業各方在推進工業數據互操作、數據標準化應用與智能化升級過程中提供可借鑒的經驗與參考，促進形成數據驅動、標準引領、協同創新的產業發展格局，共同建設高質量的工業數據應用環境。