工业大数据平台 技术方案

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：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，平台将对分布式存储技术，构建高可用、可扩展的数据存储系统。同时，建立数据备份和恢复机制，防止数据丢失。数据管理方面，平台将制定统一的数据标准和管理规范，对数据进行清洗、去重、分类等操作，确保数据质量和准确性

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，企业需要建立完善的数据安全管理体系，从技术、管理、人员等多个层面入手，确保数据的安全性和完整性。数据分析：挖掘数据价值数据分析是工业大数据平台的核心环节，它如同一位智慧的矿工，从海量的数据中挖掘出工业的发展格局。从智能工厂的高效运转，到供应链的精准协同，工业大数据无处不在，它如同工业领域的“智慧大脑”，为企业的决策提供着精准、高效的支持。随着物联网、人工智能、云计算等先进技术的飞速发展，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

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

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采集层是工业大模型的“触角”，通过物联网（IoT）、传感器网络等前沿技术，如同敏锐的感知器，实时捕捉生产线上的各类数据。这些数据涵盖设备状态，比如设备的温度、振动频率、运行时长等，能直观反映设备是否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。数据采集层数据正常运转；生产参数，像加工速度、原材料配比等，直接影响产品质量与生产效率；环境信息，例如车间的温湿度、空气质量等，对生产过程和产品品质也有着潜移默化的影响。数据处理与分析层是工业大模型的“数据质检员

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、湿度转型中发挥了重要作用。星环科技基于对工业数智化的产业洞察，技术积淀及工业互联网领域的丰厚经验，针对工业互联网建设痛点，打造工业互联网解决方案，帮助制造业突破工业数据、应用、技术瓶颈。星环科技工业互联网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

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，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

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。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

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基础软件与服务，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，已助力制造业、政府、金融、能源、交通、运营商等众多行业客户成功实现了数字化转型。在工业领域，星环科技基于

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。

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。

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...