中科斯欧：工业数据资产化解决方案（16页）.pdf

1、工业数据资产化解决方案第 1 页 共 16 页工业数据资产化解决方案中科斯欧（合肥）科技股份有限公司中科斯欧（合肥）科技股份有限公司中科斯欧（合肥）科技股份有限公司V1.0V1.0 版本版本工业数据资产化解决方案第 2 页 共 16 页一、一、工业数据资产化工业数据资产化治理痛点治理痛点在工业领域，数据作为新型生产要素，其重要性日益凸显。然而，工业场景的复杂性、异构多源的特性，以及时序数据、关系数据、非结构化数据的交织存在，实现工业数据的有效采集、整合、治理和利用，进而推动其资产化进程，却面临着多方面的挑战。（1）数据采集与汇聚难数据采集与汇聚难，工业场景的复杂性表现在生产流程、设备种类、工艺

2、要求等多个方面。不同的生产环节可能涉及多种不同的设备和系统，这些设备和系统往往采用不同的通信协议和数据格式。这种“万国语言”和“万国牌设备”的现象，导致数据在采集、传输和存储过程中存在巨大的差异性和不兼容性。A.工业数据具有异构多源的特点。时序数据、关系数据和非结构化数据并存，且这些数据往往来源于不同的物理设备和信息系统。时序数据如传感器读数、设备运行状态等，具有连续性和实时性；关系数据则描述了实体之间的关系和属性；非结构化数据如文本、图像、视频等，包含了丰富的信息但难以直接处理。这些不同类型的数据在格式、结构、语义等方面存在显著的差异，给数据治理和转换带来了极大的困难。B.工业数据的采集还受

3、到多种因素的影响，如设备老化、网络故障、环境干扰等。这些因素可能导致数据丢失、错误或延迟，进一步加剧了数据采集的难度。工业数据资产化解决方案第 3 页 共 16 页(2).数据质量问题突出数据质量问题突出。由于工业环境的复杂性和设备的多样性，采集到的数据往往存在标准不统一、缺失、重复、错误等问题。这些问题数据需要进行有效的清洗、预处理和标准化，以提高数据的质量和可用性。否则，低质量的数据将严重影响后续的数据分析和应用效果。(3).数据流通交易存在障碍数据流通交易存在障碍。在数据交易过程中，如何确保数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用，是制约工业数据流通的关键因素。通过建立完善的工业数据交易

4、规则和监控机制，利用平台化手段进行数据交易和管理，可以促进数据的合规流通和交易，降低数据流通风险。(4).数据共享应用面临瓶颈数据共享应用面临瓶颈。由于工业数据涉及商业机密和技术秘密，企业在数据共享方面一直存在顾虑和难度。推动工业数据资产化，有助于建立工业数据共享平台，实现数据的安全共享和高效利用。通过制定合理的数据共享机制和利益分配方案，可以平衡各方利益，打消企业顾虑，推动数据共享应用的深入发展。综上所述，实现工业数据资产化需要克服多方面的挑战。通过采用标准化、模块化的数据采集方案、高效的数据汇聚技术、完善的数据治理体系、安全的数据交易规则和监控机制以及合理的数据共享机制和利益分配方案，可以

5、推动工业数据资产化的进程，释放数据的潜力并推动企业的数字化转型和创新发展。工业数据资产化解决方案第 4 页 共 16 页二、工业数据资产化解决方案1、数据资源到数据资产的冶炼数据资源到数据资产的冶炼过程过程数据资源到数据资产的冶炼过程，就是将原生的数据怎么转换形成数据能力，最终形成数据产品的过程。如下图所示：将原生数据（将原生数据（MetaDataMetaData）转换为数据）转换为数据产品产品的的过程过程该逻辑结构图从左至右分为三大主要区域，详细描述了从原始数据到数据资产，再到数据产品的完整转换与利用过程。（1）数据源与联邦互联引擎层数据源与联邦互联引擎层IT 域：集中了工业企业的各个业务系

6、统，如 ERP、PLM、SCM、CRM、OA、MES 等。这些系统主要使用关系型数据库，并对外提供webservice、restAPI、MQ、RFC 等多样化的数据访问协议。OT 域：主要连接设备层的 SCADA、DCS、IOT、PLC 等系统，以时序数据库为主。数据访问协议主要包括 modbus、opc ua、opc da、mqtt 等。工业数据资产化解决方案第 5 页 共 16 页互联网域：用于连接企业的供需链，与上下游供应商通过rest api、webservice 等协议进行业务数据协作。由于各个域的系统异构性、访问协议和数据格式的不统一，直接在各个域间进行数据汇聚是不可行的。因此，在