随着5G时代的到来，以及新一代信息技术被广泛应用，制造及其协作企业产生了海量的多源异构数据，为了实现智能制造的转型，构建企业数据空间已经成为一种必然。

    数据空间多指主体数据空间，是所有与主体相关的数据及其关系的集合，且主体对象能够控制和使用数据空间中的所有相关数据，具有明显的主体相关性和可控性。主体、数据集、服务是数据空间的三个特征要素。

    数据空间是一种不同于传统大数据管理的新的数据管理理念，是一种面向主体对象的数据管理技术，由面向业务转向面向对象，如果主体是企业，就是企业数据空间。

    当前制造企业及其协作企业，在生产经营的各个阶段都产生了大量的多源异构数据，而传统的数据库难以从企业主体的角度出发管理并利用这些数据源。企业数据空间所能提供的储存技术及服务，使企业主体能够以综合和有原则的方式管理多个数据源，并能选择性保留有用信息，最大程度上避免了“数据沼泽”的产生，从而有效提高数据的利用程度，为制造业的智能化转型奠定基础。

    从自身数据管理的角度看，企业作为主体不但能够保留其全生命周期的数据流，还可以使用数据分类、查询、更新、索引等服务功能，从多个有相互关联的数据源中快速获得所需信息。从企业增值服务的角度来看，数据空间能够为企业的一系列活动提供指导。

    正如智能制造所倡导的智能优化决策，数据空间将数据驱动与专家知识相结合，基于人工智能，挖掘制造企业各环节的有效信息，从而建立包括智能需求预测、库存优化、生产调度优化等全方位的智能优化决策模型，以提高制造业的生产效率。

    企业数据空间能够保证制造业主体数据的安全性。在当前数据演变为资产的时代，数据安全的重要性不言而喻，而数据空间在二维数据的基础上增加了第三维的安全轴，通过加密技术、访问控制及权限管理使得制造业的数据安全得以保障。

    当以制造企业为主体并关联协作企业构建数据空间，便形成了制造企业数据空间，那么空间所有相关数据资源会得到充分有序的利用，助力构建基于数据空间的智能制造一体化解决方案，有力提升企业智能化制造的先进水平，提高企业生产效率、质量、效益和服务水平，进而推动制造业的数字化转型，实现我国的智能制造和数字经济目标。

    （作者系华北电力大学中国能源经济管理研究中心主任）