如何构建工业智能的--核心数据底座
术语与定义
|
技术范畴 |
定义 |
内容 |
| IT（信息技术） | 指用于管理和处理信息的所有技术总和，其核心是数据、软件和计算系统（含网络）。 |
它关注信息的流转、存储与计算，典型代表包括ERP、CRM、OA、数据中心和办公网络系统，其目标是数字化业务流程，支撑企业决策。 |
| CT（通信技术） | 指实现信息传输与交换的技术。 |
既包括通用（即更偏IT的）的以太网、Wi-Fi、5G，也包括工业领域（更偏OT的）特有的、要求高实时性高可靠性的协议，如PROFINET、EtherCAT、OPC UA等，确保了数据从底层设备到云端平台的无障碍流通。工业领域的CT一般都是基于IT领域的CT做改造和变化而来。 |
| OT（运营技术） | 指直接监控和控制物理设备、流程和环境的硬件与软件技术。 |
包括如数据采集与监控系统（SCADA）、分布式控制系统（DCS）、可编程逻辑控制器（PLC）、仪表、设备等等，其首要目标是保障生产的安全、可靠、稳定和高效运行。 |
| AT（自动化技术） | 指实现机器或过程自动运行、按需控制的技术集合，是OT实现其控制功能的具体工具与执行手段。 |
包括工业机器人、机器视觉、运动控制、自动导引车（AGV）等，旨在减少人工干预，提升生产效率和一致性。 |
| ET（设备技术，Equipment Technology） | 指针对单一物理资产（设备）进行全生命周期管理的专业技术。 |
包括传统维修，涵盖设备的安装调试、预防性与预测性维护、可靠性工程、故障根因分析（RCA）及备件管理等。 |
| ET（工程技术，Engineering Technology） | 指贯穿产品实现的全过程，包括面向产品和面向制造的，将概念和设计转化为实际生产系统，涵盖产线规划、数字孪生构建、产能仿真及工装设计。 |
指贯穿产品实现的全过程， |
| PT（工艺技术） | 指关于产品如何被制造出来的核心知识、参数和标准体系。 |
它定义了生产的“配方”，包括化学反应流程、加工参数（温度、压力、时间）、物料配比和质量标准，是制造业尤其是流程行业的know-how和核心竞争力所在。 |
| DT（数据技术） | 指专注于数据的采集、治理、分析与应用的技术体系。 |
它是数字化转型的新引擎，包括数据采集（物联网IoT）、数据平台、数据治理、大数据分析和可视化（BI），目标是将数据转化为有价值的洞察，驱动业务增长。 |
| AI（人工智能） | 指由机器模拟人类智能进行学习、推理和决策的技术，是DT价值的体现方式之一。 | 通过机器学习、深度学习、计算机视觉、大模型等技术，AI赋能于预测性维护、质量检测、工艺优化和智能调度等场景，实现智能化升级。 |
引言
工业数据
工业数据治理必须构建覆盖 IT（信息）/OT（工控）/ET（工程）/KT（知识）四类数据，即，四维全景图。
- 信息化（Information Technology，IT)
- 工业运营技术（Operation Technology，OT）
- 工程技术（Engineering Technology，ET）
- 知识技术（Knowledge Technology，KT）
从数字化角度来讲，企业的核心技术能力体现在 IT、OT、ET（工程与设备）、PT 四大领域的深度融合与协同创新之上（其中ET与PT深度结合，也可以只讲ET指代PT）。CT、AT、DT 是内嵌于三大领域的关键使能技术。
从智能化角度来讲， AI 是在IT、OT、ET融合的基础上，基于统合后的数据（DT）通过AI技术提升整体系统智能水平。
工业智能
- BI（商业智能）
- OI（运营智能）
案例
数据工业数据图谱，包含 工业数字模型驱动引擎(Industrial Digital Model Engine, 简称 iDME)解决了“数据统一”问题，工业数据转换引擎（Industrial Data Exchange Engine Service, 简称 iDEE）。iDEE+AIoT促进了“数据采集与流转”，再通过工业数据图谱平台实现“全场景（IT/OT/ET/KT）数据全联接全融合”与知识抽取，
完成“数据到知识的沉淀”，从而构建起支撑工业智能的核心数据底座。
工业智能的核心数据底座
构建工业智能（Industrial AI）的核心数据底座，本质上是打破“信息孤岛”，将物理世界的工业设备、工艺过程与数字世界的算法、算力进行深度融合。
这不再仅仅是传统意义上的“数据库搭建”，而是一个涵盖采集、集成、建模、存储与服务的闭环体系。
1. 工业数据底座的核心架构
一个完整的底座通常遵循“感知-传输-存储-建模-应用”的逻辑。
-
边缘层（Edge）： 负责各种协议（Modbus, OPC-UA, MQTT）的解析和实时数据过滤。
-
平台层（PaaS）： 核心在于数据湖（Data Lake）与数据仓库（Data Warehouse）的结合。
-
应用层（SaaS）： 提供低代码开发、数字孪生和AI预测分析。
2. 构建核心底座的四大关键步骤
第一步：全域数据采集与协议转换
工业场景中设备种类繁多，数据底座的第一步是实现**“万物互联”**。
-
多源异构数据： 整合来自传感器（振动、温度）、控制系统（PLC、DCS）、业务系统（ERP、MES）以及非结构化数据（视觉检测图像、视频）。
-
统一协议规范： 通过边缘网关将碎片化的工业协议统一转化为标准格式（如 JSON 或 Protobuf），确保数据的“可读性”。
第二步：数据治理与标准化（资产化）
未经清洗的原始数据是“噪音”。
-
数据清洗： 识别并处理离群值、缺失值和重复数据。
-
统一元数据建模： 建立统一的对象模型。例如，定义一台“压缩机”，无论它是在哪个工厂、哪个型号，其转速、压力等参数在底座中应有统一的定义标签（Tag）。
第三步：时序数据与关系数据的融合存储
工业数据具有极强的时间属性，传统的数据库难以支撑每秒千万级的写入。
-
时序数据库（TSDB）： 存储高频采样数据（如压力曲线、电流波动）。
-
数据湖架构： 存储非结构化数据（生产日志、质检图片）。
-
图数据库： 用于构建复杂工艺逻辑和关联关系，辅助根因分析。
第四步：工业知识图谱与AI建模
数据底座不仅是“存数据”，更要“懂工业”。
-
机理模型与AI融合： 将老师傅的经验、物理化学方程转化为数字化逻辑，结合机器学习算法进行预测性维护（PHM）或工艺参数优化。
3. 构建中的核心挑战
-
实时性要求： 工业控制级应用往往要求毫秒级响应，这对底座的计算效率提出极高要求。
-
数据安全性： 工业数据涉及核心商业机密，需要从数据加密、权限管控到物理隔离的全方位防护。
-
IT与OT的鸿沟： IT人员不懂工艺，工艺人员不懂架构。构建底座需要跨领域的专家协同。
4. 技术选型参考
| 维度 | 推荐方案/技术 |
| 消息队列 | Kafka, Pulsar |
| 时序存储 | InfluxDB, TDengine, Apache IoTDB |
| 计算引擎 | Flink (流式), Spark (批处理) |
| 语义建模 | 物模型 (Thing Model), 工业资产管理壳 (AAS) |
核心观点总结： 构建工业智能数据底座，“数据是基础，模型是灵魂，价值是导向”。没有统一建模的数据只是杂乱的堆砌，无法支撑起真正的智能决策。
您是正在规划某个具体行业的工业互联网项目吗？如果是的话，我可以为您提供更具针对性的特定行业（如电力、汽车制造或化工）的数据建模方案。
浙公网安备 33010602011771号