机器学习 制造业

。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的可持续发展。通过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，实现生产过程的高效化、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的生产能力，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的高效化。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，找到生产过程中的瓶颈和优化点，提高生产效率和生产质量。制造业，可以优化产品的生命周期，减少对环境的影响。制造业数字化转型虽面临一些挑战，如技术投入、人员培训、数据安全等问题但是对于制造业企业而言，数字化转型已经成为当前发展的必然趋势。只有通过数字化转型，企业能在

、机器人技术等，提高生产效率和生产质量，降低生产成本。制造业智能化转型的意义在于可以提高制造业的竞争力，促进经济发展方式的转变，提升综合实力。同时，也可以提高制造业的质量和效率，推动制造业向高端化、绿色化制造业智能化转型是指不断利用先进的信息技术、制造技术和管理技术，提升制造业的数字化、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、服务化转型，促进制造业的可持续发展。制造业智能化转型主要体现在以下三个方面：1、智能化制造技术的创新：包括人工智能（AI）、物联网（IoT）、大数据、云计算等方向的技术创新，致力于实现对智能工厂的数字化控制和智能化管理。2、制造业与互联网的深度融合：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、制造业模式的转型升级：智能制造模式也将逐渐成为推动制造业高质量发展的新动力。制造业将通过数字技术和网络的应，实现数据知识化方向转变，从而提升企业核心竞争力和制造水平。星环智能制造解决方案在企业数字化转型与工业互联网整体发展的大趋势下，各制造企业根据自身特点正在探寻高速稳定的数字化

制造业数据中台是指一个基于所有制造业数据的中央数据仓库，能够将整个企业范围内的数据连接到一起，为企业制造业生态系统中的所有参与者提供数据视图和服务。制造业数据中台是一个完整性高、效率高的数据管理系统，旨在将传统制造业中的数据和应用信息进行整合、管理和交互，实现通畅的大数据应用服务，以满足制造业的实时分析需求。制造业数据中台的作用制造业数据中台的作用包括以下方面：提升数据效率和准确率：制造业数据中：制造业数据中台能够整合企业内部和外部的数据资源，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：制造业数据中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决策的新型管理模式，从而提高企业的核心竞争力和市场占有率。制造业数据中台的应用场景制造业数据中台的应用场景主要包括以下方面：为生产和服务提供支持。制造业数据中台能够分析生产和服务的多环节，为生产过程提供优化和改进方案，让生产流程更加高效，准确和可靠。为管理提供服务。制造业数据中台能够为企业管理层提供及时、准确的业务数据分析支持，从而为企业合理、可靠的决策提供数据支撑。为企业营销提供支持。制造业数据中

工具，包括数据目录、元数据管理、数据质量管理等，确保数据的准确性、一致性和可用性。数据分析与处理引擎：借助大数据分析、人工智能和机器学习等技术，对采集到的数据进行深度挖掘和分析。三、对制造业的作用优化制造业的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的深刻变革。在这一变革进程中，数据底座成为了制造业实现数字化转型、提升竞争力的关键基础设施。一、数据底座的定义制造业的数据底座是一个整合性的架构体系，它涵盖了从数据采集、传输、存储、处理到分析应用的全流程，旨在为制造业企业提供一个统一、高效、安全的数据管理与应用环境，是企业数字化转型的底层支撑。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，将分散的数据汇聚起来。数据传输网络：高速、稳定的数据传输网络是保障数据实时性的关键。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

制造业数据治理指制造业企业在收集、析和管理数据的过程中，运用数据治理的原则和方法，对数据进行规范化、清洗、整合、存储和保护，确保数据的质量和可用性，并提高数据在企业决策中的价值和效益。在制造业中分析和挖掘，提高数据在企业决策和业务流程中的价值和效益。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，提高数据的质量和效益，进而提升企业的竞争力。星环数据治理

随着全球化的发展和科技的飞速进步，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的重要因素。制造业数据管理的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的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。制造业数据管理的挑战数据集成：在制造业，存在着大量的数据来自于不同的系统和设备。将这些数据集成并转化为有用的信息是一个重要的挑战。数据安全性：制造业的数据往往涉及敏感信息，如工艺流程、配方等。如何确保这些数据的安全，防止信息泄露和被恶意利用，是一项重要的挑战。数据复杂性：制造业的数据往往具有极大的复杂性，包括各种格式、不同来源、时间序列等。对这些数据进行有效管理和分析是一项巨大的挑战。数据可访问性：在许多情况下，数据分布在不同的地理位置和系统中，如何快速、准确地获取需要的数据是一个挑战。为了应对这些挑战，制造业需要采用先进的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，以实现数据的有效管理和利用。

解锁制造业增长新密码：数据治理制造业数据：被忽视的宝藏随着信息技术的飞速发展，制造业正经历着深刻的变革。数据，这个曾经被忽视的要素，如今已悄然成为制造业发展的核心资产，宛如一座被深埋的宝藏，等待着企业去挖掘和利用。在制造业的各个环节，从产品设计、原料采购、生产制造，到物流运输、销售及售后服务，数据如同一根无形的线，贯穿始终。产品设计阶段，设计师们依靠大量的市场数据、用户反馈数据，来把握消费者的需求和喜好，从而设计出更具竞争力的产品；生产制造过程中，设备传感器实时采集的数据，能反映设备的运行状态、生产效率等信息，帮助企业及时发现生产中的问题，优化生产流程。毫不夸张地说，数据已经成为制造业决策的基石，其质量和完整性直接关系到企业的运营效率和市场竞争力。制造业数据治理的破局之策面对制造业数据治理的重重挑战，企业不能坐以待毙，而是需要积极探索有效的破局之策，通过一系列科学合理的措施，挖掘数据价值，提升企业的核心竞争力。（一）明确目标，有的放矢制造业企业应紧密结合自身的战略规划和业务需求，明确数据治理的目标。这一目标犹如航海中的灯塔，为数据治理工作指明方向。若企业期望提高生产效率，降低生产成本

搭建制造业数据管理系统：从数据孤岛到智能决策在智能制造时代，数据已成为制造业企业的核心资产。然而，许多制造企业仍面临着数据孤岛、信息碎片化、分析能力不足等挑战。搭建一个高效的制造业数据管理系统，是实现智能制造的关键一步。一、系统架构设计制造业数据管理系统采用分层架构设计，包括数据采集层、数据存储层、数据处理层和应用服务层。数据采集层通过工业物联网技术，实时采集设备、产线、环境等数据；数据存储层、数据采集设备安装等；第二阶段实现核心功能开发，包括数据采集、存储、处理等模块的部署；第三阶段进行系统集成与优化，实现数据分析、可视化等功能。实施过程中要注重与现有系统的集成，确保数据的互联互通。制造业的完整性和一致性。二、关键技术应用系统建设中需要应用多项关键技术：工业物联网技术实现设备数据的实时采集；边缘计算技术实现数据的本地化处理；大数据技术实现海量数据的存储和分析；机器学习技术实现质量预测数据管理系统的建设是一个持续优化的过程。企业需要根据业务发展需求，不断完善系统功能，提升数据分析能力。通过数据管理系统的建设，制造企业将实现从数据采集到智能决策的闭环，提升生产效率，降低运营成本，增强市场竞争力。

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture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。

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。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、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...