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随着大数据、云计算、物联网、人工智能等新一代信息技术与制造业深度融合发展，制造企业数字化转型和智能制造升级进入新的阶段 [43，44] 。生产经营活动过程中产生的海量多源异构数据经过智能分析可以为制造业多价值链环节带来新价值。工业数据成了提升制造业生产力、竞争力、创新力的关键要素。作为新型生产要素，数据是制造企业重要的战略资源。大数据给制造业的数字化转型带来了机遇，同时也对数据空间的安全管理和高效利用提出了挑战。
为管理数据这一重要的战略资源，制造企业可以通过多价值链协同数据空间提供的服务，打通企业内部存在的“数据孤岛”，按照统一的数据标准和存储规则，将异域、异源、异构数据分门别类地进行储存和分析，并且通过海量多源异构数据分类、查询、更新、索引技术等，从数据中提取最有价值的信息，进而提高制造企业的生产经营效率。制造企业多价值链协同数据空间不仅可以按照标准统一的数据规则分门别类地存放与多条协同价值链相关的各种结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，而且能够保证数据资产的安全性。多价值链协同数据空间是制造企业数据管理、分析和服务的基础。在多价值链协同数据空间的基础上，可以构建价值链活动数据生成、汇聚、存储、管理、分析、使用和销毁全过程的价值链协同数据体系架构，研究供应/营销/服务价值链活动全过程的数据建模、快速索引、关联表示、全链搜索、集成演化等方法，为智能制造提供支撑。