作为数据要素市场化流通的核心前置环节，数据知识产权登记是明确数据权属、保障数据持有人合法权益、规范数据交易流通的核心基础，近年来国内各地均在加速推动高价值垂直领域数据集的确权登记工作，其中工业类、高技术领域数据集是当前登记的重点方向。2026年5月8日，贵州航天云网科技有限公司旗下航天配套设备预测性维护算法训练数据集正式在贵州省数据知识产权登记平台完成登记，成为航天工业数据领域确权的代表性案例之一。
据了解，贵州省数据知识产权登记平台是国内较早落地的省级数据知识产权确权服务载体，承担着数据资源权属确认、流通备案、价值锚定的核心职能，登记后的数据集可获得官方权属凭证，为后续数据授权、交易、产业化应用提供合规基础。
本次登记的航天配套设备预测性维护算法训练数据集，针对航天配套设备运维场景的算法训练需求打造，核心规则覆盖数据全生命周期管理：
接入与标准化：支持多数据库、主流工业协议接入，统一编码、指标、时间格式及数据分类，解决了航天配套领域不同厂商异构系统的数据孤岛问题；
清洗与脱敏：规范缺失值、重复值处理规则，对企业敏感信息进行合规脱敏，在保障数据准确性的同时符合《数据安全法》《工业数据安全管理办法》等相关监管要求；
更新与维护：按年度迭代更新数据内容，定期开展数据质量校验，建立完整的版本管理与维护台账，可适配算法模型迭代训练的时效性要求。
其配套的核心算法模块，针对工业场景普遍存在的痛点进行了专项优化：
效能指标计算：含设备综合效率（OEE）、产能利用率等12+指标，优化算法适配企业数据不完整、统计标准不明确等常见问题，降低训练数据的准入门槛；
多源数据融合：改进加权融合模型，实现多类型、多来源数据的自动对齐、融合，适配中小制造企业计算资源有限的应用场景；
异常识别与修正：采用双重校验模型识别数值、趋势类异常数据，分类处理确保数据准确，进一步提升算法训练的输出效果。
从应用价值来看，该数据集可广泛应用于航天配套设备的预测性维护领域，为火箭发射地面配套设备、航天制造生产线设备、卫星地面站运维设备等场景的故障预警模型训练提供数据支撑，帮助运维团队提前排查设备隐患，降低非计划停机带来的生产损失；同时其标准化的多源数据融合规则，也可为高端装备制造、能源、汽车等离散制造行业的预测性维护算法训练、工业数据融合体系搭建提供参考样本。本次登记完成后，既保护了研发主体的知识产权权益，也为国内航天工业数据要素的规范化管理、市场化流通提供了可借鉴的实践路径。
登记内容：
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