工业大数据平台应用架构

工业大数据平台建设是一个复杂的过程，涉及到多个层面的技术架构和解决方案。1.技术架构工业大数据分析平台的技术架构一般由以下五部分组成：数据源层：涉及关系型数据、文件、流数据以及企业外部数据源等。采集。4.数据分析与挖掘数据分析层提供数据挖掘、分析和模型构建功能，利用机器学习和数据挖掘技术对数据进行深入分析。5.应用服务层应用服务层为用户提供可视化界面、监控预警和决策支持等服务。6.安全合规工业大数据平台的建设还需要遵循数据安全合规指引，包括数据的安全管理、使用加工、备份和恢复测试等。7.功能模块工业大数据平台的功能模块通常包括：宏观经济数据分析：分析宏观经济数据、行业形势数据、价格走势数据层：包括批量数据采集、流数据采集以及外部数据采集等技术。存储与计算层：涉及批量计算的技术，结构化数据库技术，以及在线分析等技术。数据服务层：涉及各类技术协议、数据协议、标签、数据模型管理等。应用层：主要包括交互式探查、收益分析、风险分析、KPI等可视化决策支持技术。2.数据采集与整合数据采集与整合是平台运行的基础。通过部署传感器、RFID、条码等技术，实现生产现场数据的实时采集。同时，平台将对

工业大模型：开启智能制造新时代工业大模型是什么？工业大模型，是基于大数据、人工智能、云计算等先进技术构建的综合性工业知识图谱与智能决策支持系统。它就像一位知识渊博且经验丰富的工业专家，整合了产品设计、生产流程、供应链管理、设备运维、质量控制等多个环节的数据与知识，并通过深度学习、机器学习等算法，实现对工业复杂系统的深度理解与智能预测，为制造业提供从数据洞察到决策执行的全方位支持。技术架构剖析工业大模型的实现依赖于一个复杂而精妙的技术架构，主要包括数据采集层、数据处理与分析层、模型构建与优化层、应用服务层四大层次，每个层次都承担着不可或缺的关键任务，共同支撑起工业大模型的智能运转。数据采集层数据工业大模型。在构建过程中，设计适合工业数据处理的神经网络结构，让模型能够自动学习数据中的复杂模式与规律。通过持续的数据反馈与模型迭代，不断优化模型性能。应用服务层应用服务层是工业大模型与企业实际生产的“连接桥梁”。它将训练好的工业大模型部署于云端或边缘计算平台，根据企业的不同需求，提供智能预测、故障诊断、生产优化、供应链协同等多种应用服务。在云端部署，企业可以通过互联网随时随地访问模型服务，无需

工业大数据分析平台是什么工业大数据分析平台，是工业领域数字化转型的关键力量，它通过整合先进的大数据技术，对工业生产、运营等环节中产生的海量数据进行高效收集、存储、处理与深入分析，为企业提供全面、精准揭秘数据采集与整合工业大数据分析平台拥有强大的数据采集能力，运用传感器、网络爬虫、数据同步引擎等多种技术，可从PLC、MES、ERP等不同设备和系统中采集数据，实现全业务数据的整合。数据治理与清洗数据仪表盘，管理者可以一眼看出各生产线的运行效率，及时发现生产瓶颈。全业务数据视图与决策支持工业大数据分析平台提供自上而下的决策支持能力，能够为企业的决策者、各级管理者及业务负责人提供全业务数据视图以及全集团的管理视图。通过打破数据壁垒，实现数据按需服务，各级人员可以在同一平台上获取所需数据，全面了解企业运营状况，提升管理效率，促进企业协同发展。独特优势降低成本工业大数据分析平台在成本控制方面表现卓越，使得其在使用时极为便利。与传统工业生产中复杂缓慢的数据传输和高成本的手工数据采集方式不同，工业大数据分析平台可以实现数据的快速采集和处理，省去大量人为操作环节。通过将整个工业过程数字化，平台能够对生

已成为企业在激烈的市场竞争中脱颖而出的关键武器。为了更好地应对工业大数据带来的机遇与挑战，工业大数据平台解决方案应运而生。它整合了先进的技术架构、高效的数据处理能力以及丰富的行业应用经验，为企业提供了解锁工业新动能：工业大数据平台解决方案全解析工业大数据：开启智能制造新时代在数字化浪潮席卷全球的当下，工业领域正经历着一场深刻的变革。工业大数据，作为这场变革的核心驱动力，正以前所未有的态势重塑着的应用场景不断拓展，其重要性也日益凸显。它不仅能够帮助企业实现生产过程的精细化管理，提升生产效率和产品质量，还能助力企业挖掘潜在的商业价值，开拓新的市场空间。在这个充满挑战与机遇的时代，工业大数据一站式的数据管理和分析服务，帮助企业充分释放工业大数据的巨大潜能。工业大数据平台的核心构成数据采集：挖掘数据源头工业大数据的来源广泛而多元，犹如一座蕴藏丰富的宝藏矿山。管理系统数据是其中的重要基石，涵盖下，市场动态、环境变化、客户需求、政府政策以及供应链状态等信息，都能为企业的决策提供重要参考。数据采集是工业大数据平台的起点，其重要性不言而喻。精准、全面的数据采集，就如同为大厦奠定坚实的基础，是后续

随着信息技术的飞速发展和智能制造的兴起，工业大数据平台逐渐成为工业生产中一个非常重要的部分。工业大数据平台简单地说，就是通过数据获取、处理、分析、应用和管理等环节，实现企业生产经营各方面的数据化管理、数据处理层：数据处理层是工业大数据平台的核心部分，主要是通过数据挖掘、数据分析、深度学习等技术手段，对数据进行深度处理，挖掘数据背后的价值，以便更好地应用于企业的生产和运营中。在这个过程中，需要将数据进行生产成本等等。工业大数据平台的应用工业大数据平台在企业实际应用中能带来很多的好处，例如，能够高生产运营管理的智能化和数字化，实现对企业物流、产品生产、设备劳动力等各个管理节点的全方位监管和管控，从而，帮助企业实现生产运营的智能化和数字化。工业大数据平台的基本构成一、数据采集层：数据采集层是工业大数据平台的第一步，主要是通过各种传感器、探头、仪表等设备，采集企业生产运营中相关的数据，包括：人员采集层的数据采集后，需要将采集到的数据传送到数据传输层，进行初步筛选、预处理和分类等操作，便于后续数据的分析和处理。传输层主要通过网络、物联网等方式，将数据从采集点传输到工业大数据平台中心。三

互联网技术为数据采集和传输提供了高效的网络平台。数据存储与管理：面对海量的工业大数据，需要使用分布式存储技术，对数据进行高效存储和管理。同时，还需要建立数据仓库和数据湖等存储架构，实现数据的集中管理和共享工业大数据是指在工业领域中，从工业设备、生产系统、业务流程等各个环节产生的海量数据，以及对这些数据进行采集、存储、处理、分析和应用的相关技术和系统。数据来源生产设备数据：包括各类工业设备在运行过程中处理，以便及时掌握生产设备的运行状态和生产过程的变化情况，做出快速响应和决策。准确性：工业生产对数据的准确性要求较高，因为数据的准确性直接影响到生产决策的正确性和产品质量的稳定性。价值密度低：虽然工业大数据。数据处理与分析：包括数据清洗、数据转换、数据挖掘、机器学习、深度学习等技术。通过这些技术对工业大数据进行处理和分析，提取有价值的信息和知识，为工业生产提供决策支持。数据可视化：将分析结果以直观的图表预测模型，提前预测设备可能出现的故障，安排预防性维护，减少设备停机时间，提高设备的可靠性和可用性。生产过程优化：利用工业大数据分析生产过程中的工艺参数、质量数据等，优化生产工艺流程，提高生产效率，降低

面对工业化不断发展的趋势，制造业正迎来一场大数据时代的革命。传统的生模式逐渐无法满足发展的需要，智慧工业大数据平台成为了未来工业发展的趋势。智慧工业大数据平台包括数据采集、数据分析和数据应用等技术组成。数据采集是其中非常关键的环节，制造业生产现场多种单一的设备和企业的应用平台都可以访问智慧工业大数据平台，从而将数据流入平台中。在数据分析方面，智慧工业大数据平台可以进行多维数据分析，比如温度、湿度提升在生产过程中的价值。通过智能工业大数据平台的建设，生产线的整个过程也可以实现自动化、智能化和网络化，大幅提高生产效率和产品质量。智能工业大数据平台还可以为企业提供优化方案，降低生产成本，提高生产效率平台由星环云操作系统、大数据基础平台TDH、边缘计算平台Sophon和数据科学平台SophonBase构成，以AIoT架构为基础，搭起工业生产过程中数据闭环的“桥梁”，实现自感知、自迭代、自决策、自控、气压等参数分析，通过这些分析可以提取更加准确、科学、可操作的信息，为企业的决策提供支持。在数据应用方面，智慧工业数据平台可以提供实时预警服务、生产指导、设备诊断、质量控制等功能，助力制造业企业不断

功能框架，规定了工业大数据系统功能要求，适用于工业大数据的设计、开发、测试和应用；《智能制造工业大数据时间序列数据采集与存储管理》规定了工业大数据时间序列数据采集与存储管理的流程和系统功能，适用于工业大数据领域的多模态数据融合系统产品的研究、开发、测试和应用。随着工业发展的迅猛推进，工业大数据正逐渐成为推进智能制造和产业发展创新的关键要素。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日前，GB/T42130-2022《智能制造工业大数据系统功能要求》、GB/T42201-2022《智能制造工业大数据时间序列数据采集与存储管理》、GB/T42135-2022《智能制造多模态数据融合技术要求》三项工业领域国家标准正式实施，星环科技作为国内领先的企业级大数据基础软件开发商，积极参与了三项标准的编写工作，贡献智慧力量。国家标准《智能制造工业大数据系统功能要求》提出了工业大数据系统、大数据基础平台TDH、边缘计算平台Sophon和数据科学平台SophonBase构成，以AIoT架构为基础，搭起工业生产过程中数据闭环的“桥梁”，实现自感知、自迭代、自决策、自控制的过程，从“经验+流程

梳理了工业大模型应用场景。在此基础上，研究报告进一步分析了国际国内标准化进展与挑战，研究了工业大模型标准体系框架，提出了重点标准化方向，并给出了趋势展望与建议。星环科技长期致力于大数据和人工智能基础软件工业大模型在智能制造落地应用过程中面临的瓶颈出发，对比了工业大模型与通用大模型的差异，明确了智能制造与工业大模型的关系，分析了工业大模型现状与挑战，提出了工业大模型定义、特点、技术架构和部署架构，详细域数据的融合创新，通过AI大模型的智能化赋能，实现从“经验+流程”转变为“数据+算法”，为工业数据、应用和技术瓶颈的突破提供了解决方案。《面向智能制造的工业大模型标准化研究报告》的发布，对于规范工业大模型的发展、推动其在智能制造领域的广泛应用具有重要意义。星环科技的贡献不仅有助于完善工业大模型的技术与部署架构，使其更贴合智能制造企业的实际情况，还将加速工业大模型在工业设备管控与预测性维护、工艺流程优化、工业生产安全等场景的落地实施。近日，中国电子技术标准化研究院发布《面向智能制造的工业大模型标准化研究报告》，星环科技积极参编，凭借深厚的技术积累与丰富的实践经验，为工业大模型技术架构与部署架构提供了有价值的优化建议。研究报告从

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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...

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，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。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功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。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。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...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...