5-5 工业数据治理和数据资源化思考与实践.pdf

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1、工业数据治理和数据资源化思考与实践钟虓北京工业大数据创新中心业务总经理|01一些背景一些背景03一些思考一些思考02一些实践一些实践04一些总结一些总结目录目录CONTENT|一些背景01|数智化浪潮推动，制造企业数智化转型刻不容缓数字化已经上升为国家战略“数智化“转型是企业战略核心和发展趋势数字化时代已经来临.无人驾驶技术商用.3D打印应用于工业设计.5G组网，商用.虚拟现实带来新的体验 面向未来的“数字化”经济形态技术驱动企业数字化转型升级，关键是构建智慧大脑.以数据为核心.以大数据计算为支撑.以“互联、共享、智能”为引领中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二三五年远景目标

2、的建议明确提出要“加快数字化发展”，并对此作出了系统部署。IDG研究报告：全球1000强企业中的67%、中国1000强企业中的50%都把数字化转型作为公司战略核心|对企业而言，数智化转型不仅是降本增效，更是探索业务的升级转型改善运营提升盈利数字化对外赋能在精益改善和管理优化的基础上，业务和流程的数字化为企业进一步降本增效更强的收入创造收入5年复合增长率1.4%3.4%更高的盈利能力息税前利润5年复合增长率2.1%5.1%*麦肯锡Analytics Quotient(AQ)数据库，Capital IQ其他企业AQ领先者数字化领军企业通过内部持续变革，对外输出高价值产品与服务，构建数字化生态数据源

3、自业务数据反映业务数据改进业务数据驱动业务数字化数字化领军企领军企业业行业行业引领标准供应商供应商高效供应链利益相利益相关方关方灯塔示范客户客户卓越产品2.42.4倍倍2.42.4倍倍|自动化PLC,SCADA,机器人,自动立库,AGV 1信息化ERP,CRM,WMS,MES,EES,PLM 数智化转型23数据服务.感知、分析、决策、自迭代自优化.大数据可视化，自动报表.设备OEE、人员绩效数字化管理.全流程端到端优化方案数据是企业转型升级的重要要素.成本、质量、交期 业务标准化.人、机、料等制造要素组织运营.业财一体化.自动化采集 数据.无人化的生产过程多源、异构的数据海量、互联的数据感知、

4、控制标准化运营管理与决策优化运营模式，决策效率提升反哺信息化系统迭代升级标准化业务流程提升自动化水平，降低成本价值创造数据治理是数据价值落地能力变革的关键环节|算法改编为并行算法并行计算初步结论天N周天现场数据收集清洗脏数据N周理解并整理数据成果数据治理及资源化自动并行化成果1自动并行化成果2自动并行化成果3已沉淀知识算法算法算法天N周N周天天BeforeAfter工业数据治理的价值高效沟通高效沟通促进协作效应促进协作效应缩短生产周期缩短生产周期提高效率提高效率数据价值释放数据价值释放的持续性的持续性数据自服务数据自服务赋能工业用户赋能工业用户伴随着文化的变革，促进协作、信任和责任。使数据价值

5、链的各个协作方之间打破边界，鼓励知识交流与沉淀，减少冲突，提高生产力工程化、自动化的数据生产价值链有助于提供新的洞察和据产品，减少人工的浪费。缩短反馈和测试的周期。有助于加快应对不断变化的业务需求，提高数据生产价值链的灵活性和柔性定义明确的分析管道，提升速度、健壮性。数据资源化包括全面的日志和监控系统，从而保证数据价值生产链的质量和可靠性具有更高的自动化数据加工和机器学习算法。简化开发和部署任务，降低对数据技术专家的要求。让具有一定程度技术知识的业务用户可以构建自己的数据服务|工业数据治理的挑战关联好关联好的数据的数据合适的合适的算法算法解决问题的解决问题的数据分析模数据分析模型型结构化结构化

6、的知识的知识反映工业生产关系的数据关联反映工业生产关系的数据关联1）生产复杂度高多达上百道工序的前后关联并行、重工、返工等复杂变化长时间生产工序，多达几十天时间、工序、机台等维度的数据对比2）过程动态变化生产过程中机台参数动态变化工序、工步上下文强相关参数异常判定规则的实时调整异常事件的及时反馈和处理工业数据的接、存、管、用工业数据的接、存、管、用1）数据分散：MES/SCADA生产机台/检测机台/数据库2)数据多维：关系型数据/时序数据/对象数据人、机、料、法、环、测多维度3）数据海量：高频：最高20ms的数据采集频率多参：最多上千个参数的设备机台|一些实践02|助力工业龙头企业核心产品/业