隐私计算在制造业中的应用

星环隐私计算平台
Sophon P²C是一款分布式隐私计算平台,集隐私计算、加密网络通信等多种功能,为多方安全建模提供完整解决方案。以隐私保护为前提,Sophon P²C解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据困境。平台提供多种开箱即用工具,方便用户在联邦框架下进行数据处理、分析、特征工程等工作,并快速建立机器学习和深度学习模型。加密网络通信模块负责节点间大量多批次加密信息传输,多种加密安全手段和优异通信架构,确保平台在大数据量下也能获得卓越性能。Sophon P²C多种联邦学习算法适用于各类垂直业务场景,为跨企业AI协作提供安全可靠平台支持。
隐私计算
Sophon P²C是一款分布式隐私计算平台,集隐私查询、隐私计算、加密通信等多种功能,能够为多方安全建模提供完整解决方案。其以隐私保护为前提,能够帮助用户解决跨组织协作时无法安全利用各方数据困境。

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制造业是国民经济基础性产业,为社会稳定和经济增长提供基础性保障。制造业智能化发展已开展许久,边缘智能应用将通过数据在边缘计算和存储,实现降低延时、数据保护等效用,为助力AI在制造业应用发挥重要作用。据统计,到2024年,全球25%制造业企业将引入边缘计算,提升决策速度、降低数据管理成本。以钢铁行业为例,星环Sophon平台助力钢铁制造企业实现转炉炼钢终点温度以及碳含量预测并降低当前数据接入到工业互联网平台,在云端EdgeHub进行生产模型训练并下发至边缘平台进行实时应用,并对边缘端模型进行灰度升级、自动升级等操作从而进行持续应用应用成效1、基于边缘计算和实时流引擎技术生产成本。客户痛点钢铁制造企业在炼钢过程需有一次温度和碳含量测定来作为控制终点参考。现阶段为有经验老师傅进行人工控制,容易导致终钢水质量参差不齐,炼钢过程急需从经验化转换为标准化。解决方案通过星环科技边缘计算平台Sophon对钢铁生产线相关设备参数与过程数据进行采集,边缘节点EdgeNode主要负责基础设备管理及网关服务。对接完成后设备消息走线通过星环自研实时流引擎Slipstream将
,旨在将传统制造业数据和应用信息进行整合、管理和交互,实现通畅大数据应用服务,以满足制造业实时分析需求。制造业数据作用制造业数据作用包括以下方面:提升数据效率和准确率:制造业数据决策新型管理模式,从而提高企业核心竞争力和市场占有率。制造业数据应用场景制造业数据应用场景主要包括以下方面:为生产和服务提供支持。制造业数据台能够分析生产和服务多环节,为生产过程提供制造业数据台是指一个基于所有制造业数据中央数据仓库,能够将整个企业范围内数据连接到一起,为企业制造业生态系统所有参与者提供数据视图和服务。制造业数据台是一个完整性高、效率高数据管理系统:制造业数据台能够整合企业内部和外部数据资源,为企业管理层提供全面的数据分析支持,从而优化产业链等方面的业务流程。提高企业核心竞争力:制造业数据台能够帮助企业实现全面数字化管理,为企业建立数据驱动优化和改进方案,让生产流程更加高效,准确和可靠。为管理提供服务。制造业数据台能够为企业管理层提供及时、准确业务数据分析支持,从而为企业合理、可靠决策提供数据支撑。为企业营销提供支持。制造业数据
隐私计算在数据流通应用非常重要。不仅可以满足各行业对用户数据和企业数据隐私保护需求,还可以为数据流通平台提供更高灵活性和信度,使得数据交易更加便捷安全。金融行业:金融机构需要处理大量用户如能源得到广泛应用。这些行业需要处理各自特定领域敏感数据,,隐私计算可以为这些行业提供保护数据隐私有效手段,同时实现数据共享和交易,推动行业发展。隐私计算有各种不同应用方式。这些方式包括公数据处理、企业集团内部数据共享、企业间数据传输和跨境数据流通等。敏感数据,如个人信息、账户数据、交易记录等,隐私计算技术可以对这些数据进行加密和处理,确保用户隐私得到充分保护同时,满足金融机构数据共享和交易需求。政务领域:政府机构需要处理大量涉及个人隐私数据,如居民户籍信息、社保数据、税务信息等,通过隐私计算加密处理,政府部门可以在满足隐私保护前提下,更好地进行数据共享和交流,提高政务工作效率。医疗行业:医疗机构需要处理大量患者个人健康信息,如病历、检查结果、用药信息等,隐私计算可以确保这些敏感数据安全性,同时为医疗机构之间数据共享和交流提供技术支持,进一步促进医疗行业发展。通信行业和互联网行业:随着移动互联网普及和数字化时代到来,个人
、服务化转型,促进制造业可持续发展。制造业智能化转型主要体现在以下三个方面:1、智能化制造技术创新:包括人工智能(AI)、物联网(IoT)、大数据、云计算等方向技术创新,致力于实现对智能工厂数字化控制和智能化管理。2、制造业与互联网深度融合:通过开发云制造、互联网金融、能物流、企业级应用商店等各种新应用。3、制造业模式转型升级:智能制造模式也将逐渐成为推动制造业高质量发展新动力转型之路。星环科技使用物联网、大数据、人工智能、云计算以及边缘计算等技术,结合制造业人、机、料、法、环等要素,融合研发、生产、供应、销售、服务、管控等业务领域,向企业提供智慧数字化转型解决方案,驱动业务流程和管理模式重塑与重构,帮助企业降本增效,提升核心竞争力。制造业智能化转型是指不断利用先进信息技术、制造技术和管理技术,提升制造业数字化、网络化、智能化水平,推动制造业向高端化、绿色化、服务化转型。具体来说,制造业智能化转型包括产业智能化、产品智能化、机器人技术等,提高生产效率和生产质量,降低生产成本。制造业智能化转型意义在于可以提高制造业竞争力,促进经济发展方式转变,提升综合实力。同时,也可以提高制造业质量和效率,推动制造业向高端化、绿色化
制造业数据底座在数字化浪潮席卷之下,制造业正经历着从传统生产模式向智能制造模式深刻变革。在这一变革进程,数据底座成为了制造业实现数字化转型、提升竞争力关键基础设施。一、数据底座定义制造业数据底座是一个整合性架构体系,它涵盖了从数据采集、传输、存储、处理到分析应用全流程,旨在为制造业企业提供一个统一、高效、安全数据管理与应用环境,是企业数字化转型底层支撑。二、构成要素数据采集层:制造业生产过程涉及众多设备、环节和系统,数据采集层负责从各类数据源获取数据,包括生产设备传感器、企业管理系统、供应链数据以及市场与客户数据等。这些数据来源广泛、格式多样,通过物联网、边缘计算等技术,将分散数据汇聚起来。数据传输网络:高速、稳定数据传输网络是保障数据实时性关键。制造业企业通常采用工业以太网、5G等通信技术,确保数据能够在设备与设备、设备与系统、系统与系统之间快速、准确地传输,减少数据延迟,满足生产过程实时监控与决策需求。数据存储与管理:面对海量生产数据,需要可靠数据存储方案。制造业数据底座常采用分布式存储技术,实现数据高效存储与管理。同时,配备完善数据管理
制造业数据治理指制造业企业在收集、析和管理数据过程,运用数据治理原则和方法,对数据进行规范化、清洗、整合、存储和保护,确保数据质量和可用性,并提高数据在企业决策价值和效益。在制造业分析和挖掘,提高数据在企业决策和业务流程价值和效益。制造业数据治理是一个涉及多个方面的综性系统工程,可以帮助企业有效管理数据,提高数据质量和效益,进而提升企业竞争力。星环数据治理,数据治理实践可以包括以下方面:数据清洗和整合:通过清洗和整数据,消除数据冗余、重复和不一致性,确保数据一致性和准确性。数据结构标准化:制定标准化数据结构和格式,以确保数据一致性和可读性。数据存储:选择适当数据存储技术和设备,确保数据安全性和可靠性。数据保护:实施数据安全管理措施,包括数据备份、恢复和加密等技术,确保数据保密性和整性。数据应用:运用数据分析技术和工具,对数据进行深度组织架构、管理制度、工作流程和成熟度评估等咨询服务,同时在每一次项目中,都为客户提供丰富数据治理相关培训。在能力层,为企业数据标准、数据质量、数据安全、数据生存周期、数据应用以及数据架构提供咨询和实施服务。
数据,预测设备故障和生产异常,及时采取措施进行维修和调整,避免生产中断和质量问题。同时,利用人工智能技术,可以对生产数据进行分析和挖掘,找到生产过程瓶颈和优化点,提高生产效率和生产质量。制造业激烈市场竞争胜出,实现可持续发展。制造业数字化转型具有重要意义,可以提高制造业企业生产能力和竞争力,为企业创造更大价值和利润。通过引入数字技术,实现生产过程高效化、智能化和可持续发展,将为制造业数字化转型指的是制造业企业利用数字技术改造制造业生产和管理过程,实现生产过程高效化、智能化和可持续发展。制造业数字化转型不仅可以提高企业生产能力,降低成本,还可以满足客户需求,提高产品质量和个性化定制能力。制造业数字化型可以实现生产过程高效化。通过引入大数据分析、人工智能、物联网等技术,可以对企业生产过程进行全面监测和优化。比如,利用大数据和物联网技术,可以实时监测设备运行状态和生产。同时,利人工智能技术,可以实现设备智能管理和自主决策。例如,利用机器学习算法,可以使设备具备自我诊断和预测能力,及时采取措施预防故障和提高设备利用率。制造业数字化转型可以实现生产过程可持续发展。通过
。对这些数据进行有效管理和分析是一项巨大挑战。数据可访问性:在许多情况下,数据分布在不同地理位置和系统,如何快速、准确地获取需要数据是一个挑战。为了应对这些挑战,制造业需要采用先进数据管理策略和技术,例如数据仓库、数据挖掘、云计算和大数据分析等,以实现数据有效管理和利用。随着全球化发展和科技飞速进步,制造业已经进入了数字化时代。数据管理成为制造业成功运营重要因素。制造业数据管理重要性提升生产效率:通过对生产数据进行实时分析,企业可以精确地掌握生产线运行预测设备维护需求,减少故障停机时间,从而降低维修和运营成本。制造业数据管理挑战数据集成:在制造业,存在着大量数据来自于不同系统和设备。将这些数据集成并转化为有用信息是一个重要挑战。数据安全性:制造业数据往往涉及敏感信息,如工艺流程、配方等。如何确保这些数据安全,防止信息泄露和被恶意利用,是一项重要挑战。数据复杂性:制造业数据往往具有极大复杂性,包括各种格式、不同来源、时间序列等情况,预测未来生产需求,从而优化资源配置,提高生产效率。增强产品质量:数据管理可以帮助企业记录和分析产品生产过程各种数据,从而发现潜在问题和改进空间,提高产品质量。降低运营成本:有效数据管理可以
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累,研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展,融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视,为进一步规范数据出境活动,保护个人信息权益,维护国家安全和社会公共利益,促进数据跨境安全,国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企(尤其是零售、化工等)、新能源汽车以及生态企业(含自动驾驶等)、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难,主要体现在:错综复杂的数据如何分类分级,如何识别重要数据;重要数据如何存储和管理,才能达到相关法律法规的...
星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点:原生图存储:StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构,优化查询性能,通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略,图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能:存储引擎和计算引擎结合,使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能,拥有卓越的数据读写能力,支持大规模并行处理,毫秒级的查询响应。高扩展性:完全的分布式架构,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本,提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式:计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher,拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持,多模场景灵活切换。深度分析能力:支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...
时空数据库(Spacial-temporaldatabase)是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统,它是传统关系型数据库的一个扩展,可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据,例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此,时空数据库可以用于多种应用程序,如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是,它提供了额外的功能和数据类型,例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外,时空数据库还支持空间查询和时空查询,例如常见的缓冲区查询,使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析,并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。
数据要素是数字经济发展的关键生产要素,是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作,对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累,星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术,从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层,星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS,它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描,还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术,从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境,外部的服务未经授权无...
银行图数据库的应用场景:反洗钱:图数据库可以将可疑交易数据存储于其中,帮助银行更快速地提取、分析与关系,识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理:银行图数据库可以将客户的不同信息(如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等)进行整合,并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求,提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理:银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据,图数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型:图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来,并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域,图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等,这样可以更加精确地预测客户习惯,对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景,可以在多个角度上支持银行的业务发展,提高服务的质量和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等...
图数据库有许多适用场景,常见的应用场景有:社交媒体:社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据,可以实现更精确的社交关系分析。金融:在金融领域中,图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如,通过在图中存储和分析不同实体(如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等)之间的关系,可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输:物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如,通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息,可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学:在生命科学领域,图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据,帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏:游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据,实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务,在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据...
图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...
星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献,为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景,通过纵向联邦学习,车企安全引入了多方数据,丰富用户特征维度,对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中,全程明文数据...
垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求,通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前,知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践,被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景,并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性,平台还从业务场景出发,沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型,可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前,星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地,在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,也获得了多项荣誉和权威认可:入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...