基于数字孪生的智能制造工厂平台

应用价值高质量的数据归集为数字孪生提供了坚实的基础。在智能制造领域，通过实时归集产线数据，数字孪生可以预测设备故障，优化生产排程。某汽车工厂应用数字孪生技术后，设备停机时间减少了30%，生产效率提高了系统能够理解的"语言"。数据归集的主要方法数字孪生的数据归集通常采用多层次的方法。基础的是物理层数据采集，通过安装在实体设备或环境中的传感器，实时收集温度、压力、振动、位置等物理量数据。例如，在智能工厂中，每台机器都装有多组传感器，持续记录设备运行状态。网络层的数据传输同样重要。随着5G技术的普及，大量实时数据能够以更低的延迟传输到数字孪生系统。边缘计算技术的应用使得部分数据可以在靠近数据源的位置数字孪生数据归集在当今信息技术飞速发展的时代，"数字孪生"这一概念逐渐从工业领域扩展到城市建设、医疗健康、交通运输等多个行业。而数字孪生能够准确模拟物理实体的关键，就在于其背后庞大的数据归集工作。本文将通俗地介绍数字孪生数据归集的基本概念、主要方法和应用价值。什么是数字孪生数据归集数字孪生是指通过数字技术创建一个与物理实体相对应的虚拟模型，这个模型能够实时反映物理实体的状态和行为。而数据归集

统一的数据平台，实现各类信息的集中管理和分析应用。在此基础上，可以逐步引入人工智能技术，开发智能排产、质量预测、设备健康管理等应用。展望未来，随着5G、边缘计算、数字孪生等新技术的成熟应用，数智工厂将建设一体化数智工厂在当今快速发展的工业领域，一体化数智工厂正逐渐成为制造业转型升级的核心方向。它通过深度融合数字技术与物理生产系统，构建起有效、灵活、智能的新型生产模式，为传统制造业带来了前所未有的变革机遇。一体化数智工厂的本质是将物联网、大数据、人工智能等现代信息技术与制造技术有机结合。这种结合不是简单的技术叠加，而是通过系统集成实现生产全流程的数字化和智能化。在生产线上，各类传感器实时采集设备运行数据，网络系统将这些信息传输至中央控制平台，智能算法则对海量数据进行分析处理，形成优化决策反馈给生产系统。这种新型工厂模式具有几个显著特征。首先是高度的互联互通。工厂内的设备、产品、人员都通过、判断和优化，显著提高了响应速度和处理能力。建设数智工厂需要循序渐进地推进多个关键环节。基础设施数字化是首要步骤，包括生产设备的智能化改造和工业网络的部署。这为后续的数据采集和传输奠定了基础。接下来是建立

数字孪生底座，可实现对城市的全面感知、智能分析和科学决策，提升城市的治理水平和服务质量，如优化交通流量、提高能源利用效率、加强环境保护等。工业制造：构建工业设备和生产系统的数字孪生底座，可实现对生数字孪生底座是数字孪生技术的核心基础架构，以下是关于它的详细介绍：定义与作用定义：数字孪生底座是一种集成多源数据、多学科技术，具备数据融合、模型构建、仿真推演、平台服务等多种功能的综合性基础设施，它通过数据与模型的结合，构建出与物理实体相对应的虚拟数字模型，并为各类数字孪生应用提供统一的支撑平台。作用：为数字孪生应用提供数据支持、模型构建、仿真分析、决策支持等功能，帮助人们更好地理解、预测和优化，帮助人们提前评估各种方案的可行性和效果，优化决策过程。人工智能技术：利用机器学习、深度学习等人工智能算法，对数字孪生模型中的数据进行深度挖掘和分析，实现对物理世界的智能感知、预测和优化，提升数字孪生底座的智能化水平和决策支持能力。地理信息系统（GIS）技术：能直观地呈现和分析地理空间数据，为数字孪生底座提供了地理空间维度的支持，帮助人们更好地理解和管理与地理空间相关的物理实体和系统，如城市、交通

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，星环科技数字城市孪生基座方案设计“1底座+2平台”模式的数字城市孪生基座架构，满足基于数字孪生路线的智慧城市构建的演进规律，可应用于城市规划建设、智慧交通管理、城市治理管理、水利数字孪生等场景。比如近正式启用的无锡经开区“城市大脑”，在星环科技等企业共同建设下，建成了一批可复制、可推广的应用场景。星环科技基于其全栈基础软件产品，在城市数字孪生终目的是建设智慧城市，不同于传统智慧城市构建，城市数字孪生重新构建了数据的组织方式，将城市实体特征数据在数字空间进行孪生融合，形成立体网状的城市数据模型，数据价值指数级提升。星环科技智慧城市领域开创性地使用了全面容器化的路线，利用TDC容器云底座，联合众多应用厂商，打造了跨网段、跨介质的多租户联邦云底座，所有开源组件、中间件、数据库及业务应用，全面上架数字底座。星环科技协助客户解决了计算资源和存储资源统一分配、统一监控、统一运维、统一管理、统一审计的五方面统一，同时大化兼容各类新老技术标准，使无锡经开区的智慧城市技术架构、成熟度领先同类项目。同时星环科技还自主研发了面向空间

的影响，从而制定更加科学合理的城市规划策略。在城市管理运营中，数据中台实时收集交通流量数据、环境监测数据、公共设施运行数据等，为城市交通管理、环境治理、应急响应等提供数据支持。智能制造数字孪生数据中台产品质量。同时，基于数据中台的数据支持，实现供应链协同管理，优化物料配送、库存管理等环节，降低生产成本。智能建筑数据中台整合建筑设计数据、建筑设备运行数据、能耗数据、人员流动数据等。构建建筑数字孪生数字孪生数据中台是数字孪生技术与数据中台架构相结合的产物。它旨在整合物理世界与数字世界的数据资源，构建一个统一的数据管理与服务平台，为数字孪生应用提供全方位的数据支持，以实现对物理实体或系统的精准模拟、实时监测、优化决策以及智能管控。数字孪生强调对物理对象或过程的数字化映射，而数据中台则聚焦于数据的汇聚、治理、共享与服务化。两者融合的数字孪生数据中台能够收集来自传感器、业务系统、历史数据等多源和复用。数字孪生模型构建与管理提供数字孪生模型开发工具和环境，支持基于数据中台的数据构建各种类型的数字孪生模型，如物理模型、行为模型、规则模型等。对数字孪生模型进行管理，包括模型版本控制、模型部署

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。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。"云"指云计算平台，提供强大的数据存储与处理能力；"网"包括5G、工业互联网等高速通信网络，确保信息实时传输；"端"则是分布在园区各处的智能终端设备，如工业机器人、AGV小车、智能仪表等。边缘计算技术的：人工智能将进一步深入生产决策环节，实现更高水平的自主优化；区块链技术可能被引入以增强供应链的可信度；绿色制造理念将更深融入园区设计，形成循环经济模式。随着5G-A和6G技术的成熟，园区内外的协同边界也将不

反映真实水利系统的状态、行为和性能。它基于物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术，通过对物理流域或水利设施的全面数字化映射，实现对水利对象的实时监测、精准模拟和智能决策。流域总览：水利世界的保障的“智能大脑”在日常生活中，我们拧开水龙头，清澈的自来水便源源不断地流出，这看似平常的一幕背后，离不开水厂的高效运行和精准管理。而数字孪生水厂，就如同供水保障的“智能大脑”，为城市的供水系统注入什么是水利数字孪生水利数字孪生，简单来说，就是利用数字化技术，为真实的水利系统构建一个虚拟的“双胞胎”。就像我们用3D打印机打印一个一模一样的物体，但这个“打印”出来的是存在于数字世界里，并且能实时“超级地图”在水利数字孪生的众多应用场景中，流域总览犹如一张“超级地图”，发挥着关键作用。通过构建数字孪生流域一张图，它整合了水利多领域的数据资源，让江河湖泊流域、水库、电站、重要设备等管理要素的分布的水利枢纽管理中，对这些设备设施的运行状态监测往往存在一定的局限性，信息获取不及时、不准确的情况时有发生，难以满足现代化水利管理的需求。而数字孪生技术的出现，为水利枢纽管控带来了革命性的变化。它就

打造一体化数智工厂随着信息技术的飞速发展，制造业正迎来一场深刻的变革。传统的生产模式逐渐被数字化、智能化的新型工厂所取代，而“一体化数智工厂”正是这一变革的核心方向。那么，什么是数智工厂？它如何实现一体化？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

数据，并提供相应的计算和模型支持，来构建虚拟模型以反映物理实体的状态、行为和性能。例如，在智能工厂场景中，数据孪生底座收集生产设备的运行参数、生产流程数据等，用于构建工厂生产线的虚拟模型。主要构成要素数据孪生底座是构建数据孪生系统的基础支撑部分。它是一个集成了数据采集、存储、处理、传输以及模型管理等多种功能的综合性平台。数据孪生底座就像是为数据孪生搭建的一个稳固的“基座”，通过整合物理实体的各种传输协议）等。例如，在城市交通数据孪生系统中，通过在交通路口的摄像头、车辆传感器等设备采集交通流量、车速、车辆类型等数据，并将其接入到底座平台。数据存储与管理模块提供多种数据存储方式来存储海量的数据传输到底座平台，再将分析结果传输回医护人员的终端设备。功能特点多源数据融合能够融合来自不同类型数据源的数据。无论是物理实体的实时监测数据，还是业务系统中的历史数据，都可以在数据孪生底座中汇聚融合处理过程。同时，利用数据分析算法，如机器学习算法（用于预测设备故障）、统计分析方法（分析设备性能指标）等。模型构建与管理模块负责构建物理实体的虚拟模型。这些模型可以是基于物理定律的机理模型（如机械运动

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...

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...

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...

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...

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。

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...