工厂数据中台

边缘计算技术，对海量数据进行存储、清洗和分析。再者是应用层，通过人工智能算法和可视化工具，将数据转化为可执行的优化建议，辅助管理者做出决策。在实际应用中，一体化数智工厂展现出强大的优势。以某汽车零部件企业为例，该企业通过部署数智工厂系统，实现了生产计划的动态调整。当某台设备出现故障时，系统能立即识别问题，并自动重新分配生产任务，确保整体产能不受影响。同时，通过对历史数据的分析，系统还能预测设备的一体化？又将为制造业带来哪些改变？本文将从概念、技术架构和实际应用三个层面，为您揭开一体化数智工厂的神秘面纱。数智工厂，顾名思义，是数字化与智能化相结合的现代化工厂。它通过物联网、大数据、人工智能等技术，将生产设备、管理系统和人员紧密连接，实现生产全流程的实时监控、智能分析和自主决策。而“一体化”则强调工厂内各部门、各环节的无缝衔接，打破传统工厂中信息孤岛的局限，形成高效协同的生产体系。从技术架构上看，一体化数智工厂可以分为三个层次。首先是基础设施层，包括智能化的生产设备、传感器网络和工业互联网平台。这些设备能够实时采集生产数据，并通过网络传输至云端或本地服务器。其次是数据处理层，利用云计算和

解锁工厂数据治理密码，开启智能制造新征程工厂数据：被忽视的宝藏在数字化浪潮席卷全球的当下，工厂数据正逐渐崭露头角，成为一座亟待挖掘的宝藏。在工厂的日常运营中，从生产设备的运行参数，到产品质量的检测优化供应链管理，降低库存成本，确保原材料准时供应，提高客户满意度。但长期以来，许多工厂并未充分意识到这些数据的价值，任由其在各个系统中沉睡，未得到有效利用。如今，是时候重新审视工厂数据，通过数据治理挖掘这座宝藏的价值了。破局之道：数据治理策略面对工厂数据治理中的诸多困境，企业必须积极探索有效的破局之道，通过一系列科学合理的数据治理策略，挖掘数据价值，提升企业竞争力。明确目标：锚定前行方向企业应依据，为数据治理工作提供坚实的组织保障。质量提升：打造“纯净”数据采用数据清洗、验证、整合和监控等手段，是提高数据质量的关键。数据清洗可以去除数据中的重复、错误和不完整的数据，提高数据的准确性和完整性守护：筑牢“防护墙”利用加密技术对敏感数据进行加密存储和传输，确保数据在存储和传输过程中的安全性，防止数据被窃取或篡改。通过访问控制技术，严格限制用户对数据的访问权限，只有经过授权的用户才能访问特定的

建设，提高资源利用效率。这种架构使企业既能保持大企业的规模优势，又能像小团队一样敏捷创新。数据中台：企业数据的"加工厂"数据中台是企业级数据能力共享平台，主要解决数据孤岛、数据标准不统一、数据价值挖掘不足什么是数据中台和业务中台在数字化转型浪潮中，"中台"概念逐渐成为企业架构设计的热门话题。数据中台和业务中台作为两种核心中台形态，正在重塑企业的IT架构和运营模式。理解它们的定义、区别和联系，对于把握等问题。它通过对分散在各系统的数据进行统一采集、清洗、整合，形成可复用的数据资产，为各业务场景提供数据服务。典型的数据中台包含数据采集层、存储计算层、数据资产层和数据服务层。数据采集层负责从各业务系统抽取数据；存储计算层提供大数据处理能力；数据资产层对数据进行标准化治理；数据服务层则通过API等方式将数据能力开放给各业务部门。数据中台的价值在于：一是打破数据壁垒，实现全域数据融合；二是建立统一数据标准，提高数据质量；三是通过数据服务化，降低数据使用门槛；四是沉淀数据资产，支持智能决策。业务中台：企业能力的"装配线"业务中台是企业核心业务能力的共享平台，它将各业务线的共性需求抽象为可复用的业务

、会员中心等都属于典型的业务中台范畴。业务中台的价值在于减少重复建设，提高业务协同效率，加速新产品上线速度。数据中台：企业数据资产的"加工厂"数据中台专注于企业数据的统一治理和价值挖掘。它解决的是企业数据一文搞懂中台、业务中台、数据中台、AI中台区别及联系在数字化转型浪潮中，"中台"概念已成为企业技术架构设计的热门话题。然而，面对业务中台、数据中台、AI中台等不同概念，许多人容易混淆。本文将系统梳理孤岛、数据标准不统一、数据价值难以释放等问题。数据中台通过建立统一的数据采集、存储、加工和服务体系，将原始数据转化为可复用的数据资产。与业务中台不同，数据中台的核心能力包括数据集成、数据开发、数据质量管理、数据资产目录和数据服务等。例如，客户360度视图、用户行为分析、实时数据看板等应用都依赖于数据中台的支撑。数据中台的价值在于释放数据价值，赋能业务智能决策。AI中台：智能能力的"孵化器"AI中台是相对较新的概念，专注于人工智能能力的规模化应用。它将AI模型开发、训练、部署和运维的全流程标准化，提供从数据到智能的一站式服务。AI中台解决了AI项目难以规模化、重复造轮子等问题。AI中台通常包含

将为您解析这两个概念的内涵、区别以及它们如何协同作用推动企业发展。数据中台：企业数据的"智慧大脑"数据中台可以被视为企业数据的集散地和加工厂，它通过统一的数据标准和治理体系，将分散在各个业务系统中的数据数据中台与业务中台：企业数字化转型的双引擎在数字化浪潮席卷全球的今天，企业纷纷寻求转型以应对日益激烈的市场竞争。数据中台和业务中台作为企业数字化转型的两大核心架构，正在改变传统企业的运营模式。本文联通。数据中台的出现解决了这一问题，它打破了部门壁垒，让数据在企业内部自由流动。数据中台的核心价值在于将原始数据转化为数据资产。通过建立统一的数据模型、数据仓库和数据服务层，数据中台能够为前端业务提供实时、准确的数据支持。无论是客户画像、销售预测还是风险控制，都可以从数据中台获取所需信息。业务中台：企业能力的"共享平台"如果说数据中台关注的是数据，那么业务中台则聚焦于业务能力。业务中台是将企业核心快速组合现有业务能力，推出新产品或服务，大大缩短了从创意到落地的周期。同时，业务中台也减少了系统维护成本，因为共性功能只需在一处更新即可全局生效。双中台协同：1+1>2的效应数据中台和业务中台虽然

」。数据服务层：建立数据能力，把数据用起来，例如标签工厂、模型分析等，即「资产服务化」。数据应用层：通过智能化的场景给业务赋能，也就是「服务智能化」。4.数据中台建设步骤数据中台的建设可以分为以下数据中台设计是一个复杂的过程，涉及到架构规划、技术实现、数据治理等多个方面。以下是数据中台设计的关键要素和步骤：1.数据中台功能定位数据中台的功能定位是完成公司内部数据能力的抽象、共享和复用。它搭建于大数据平台及数据仓库之上，将大数据平台和数据仓库所实现的功能以通用数据能力的形式提供给企业的所有部门。2.数据中台架构设计原则面向未来：数据中台应能容易地将新出现的大数据、人工智能、机器学习应用和框架加入系统。需求驱动：数据中台的存在是为了更快、更好地满足业务部门的需求，因此其架构设计应该以如何快速处理需求为核心。面向个体：系统的每个使用者面对的都是系统的一个方面，但是他们都应该能够从系统中获得他们需要的数据能力，自助完成他们的目标，达到最优的效率。3.数据中台架构分层数据中台的架构通常分为以下三层：数据资产层：通过数据治理、数据开发、借助数据仓库，把数据转化为可用的数据，即资产「数据资产化

度较低。这种模式下，数据往往停留在"可用"层面，难以实现"易用"和"好用"。数据中台：数据价值的"加工厂"数据中台是近年来兴起的新概念，它不仅仅是技术平台，更是一种数据服务化的理念。数据中台可以被视为数据价值的"加工厂"，它不仅存储数据，更重要的是对数据进行深度加工和资产化，形成可复用的数据服务能力。与数据平台相比，数据中台更强调业务价值导向。它不是简单地将数据集中，而是按照业务场景对数据进行数据中台与数据平台：企业数字化转型的双轮驱动在当今数字化浪潮中，数据已成为企业核心的资产之一。如何有效管理和利用数据资源，成为企业面临的重要课题。数据中台和数据平台作为两种主流的数据管理架构，经常标准化、标签化和服务化改造，形成面向业务的数据产品。这种架构使业务部门能够自助式地获取所需数据，大大缩短了从数据到决策的路径。数据中台通常包含统一的数据资产目录、数据服务总线、数据质量管理等模块。它打破了传统烟囱式的数据系统建设模式，通过构建共享的数据服务层，避免了重复建设和数据孤岛问题。两者关系：互补而非替代数据中台与数据平台并非对立关系，而是互补共生的。在实际应用中，数据平台往往是数据中台的底层

深度剖析业务中台、数据中台、AI中台：数字化转型的关键引擎在数字化转型的浪潮中，越来越多的企业意识到，要想在激烈的市场竞争中脱颖而出，仅靠传统的业务模式和技术架构远远不够。业务中台、数据中台、AI中商平台、线下门店以及移动端应用都能协同运作，为消费者提供无缝的购物体验。二、数据中台：企业的数据“智慧大脑”（一）概念与定义数据中台是将企业内外部的多源数据进行采集、整合、清洗、存储，并提供数据分析、挖掘和应用的平台。它打破了数据孤岛，让数据在企业内部自由流通，为企业决策提供有力的数据支持。比如，一家制造业企业的数据中台，整合了生产数据、销售数据、供应链数据等，通过对这些数据的深度分析，企业可以精准营销和客户服务。数据价值挖掘：运用大数据分析技术，从海量数据中挖掘出有价值的信息，为企业提供决策依据，如预测市场趋势、发现潜在客户等。（三）典型应用场景金融机构利用数据中台进行风险管理。通过整合客户的信用数据、交易数据以及外部的市场数据，数据中台可以建立风险评估模型，实时监控客户的信用风险，为信贷审批、风险预警等提供数据支持，有效降低金融风险。三、AI中台：企业的“智能助手”（一）概念与定义AI

实现原材料与成品的自动化流转；环境监测网络则保障生产过程的绿色可持续。这些系统并非孤立运行，而是通过统一的数据中台实现互联互通。技术支撑体系实现园区一体化的技术基础可以概括为"云、网、端"三层架构工厂数智园区一体化在当今快速发展的工业环境中，"工厂数智园区一体化"已成为制造业转型升级的重要方向。这一概念将传统工业园区与现代数字技术深度融合，通过系统集成和智能化改造，打造有效、绿色、互联的新型生产空间。数智园区的基本构成工厂数智园区的核心在于"数字化"与"智能化"的双重变革。数字化层面，园区通过部署各类传感器、物联网设备和数据采集系统，将物理世界的生产活动转化为可量化、可分析的数字信息应用尤为关键，它使数据能够在产生地点就近处理，大幅降低系统延迟。数字孪生技术则为园区管理提供了虚拟映射，管理人员可以在数字世界中模拟和优化各种方案，再应用到实体园区。未来发展方向将集中在几个方面。智能化则体现在利用人工智能、大数据分析等技术，使系统具备自主决策和优化能力。典型数智园区通常包含几个关键模块：智能生产系统负责车间级的生产调度与质量控制；能源管理系统监控和优化全园区的能耗；物流协同平台

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。

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...

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...

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...

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、...

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...

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...

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...

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...

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...