A-B羅克韋爾1783-BMS10CGPPLC模塊 嵌入式操作

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一是數據質量

不同于互聯網、金融等信息化較為成熟的場景，工業企業所管理的數據設備種類與數據存儲格式多樣，采集標準和管理協議各不相同，解決壁壘化、孤島化的數據存儲管理問題是實現企業統一管理與數據流轉和價值挖掘的前提，因此廠商大多會從統一的數據采集管理入手，進行數據清洗治理，建立滿足各個設備系統要求的標準協議與管理流程，并在此基礎上進行數據指標制定、主題庫搭建與可視化大屏呈現，將無序的多模態數據變成按照時間和主題等類別整理的數據庫，并為后續模型開發訓練和分析決策提供支撐。

二是模型產品化

面對廠商在數據統一管理、決策分析、時序預測、可視化、運維、質檢、設備維護、運輸儲配等多樣化需求，廠商會在集成數據庫、AI、BI等多種外部工具和平臺的同時，在上層開發標準化的模型產品，將數據訓練后的算法打包成可直接使用的預訓練模型，并提供低代碼/無代碼的拖拽式操作服務來降低使用門檻，以提高項目交付效率。

三是分級分批驗證落地

工業大數據平臺往往服務周期較長，覆蓋前期調研、方案制定、產品開發、落地測試、不斷調優、終落地等多個階段，且場景要求更加復雜，因此帶來的時間、資金、人力和商務投入成本較高。廠商往往在前期階段分析大數據技術和行業Knowhow融合路徑，制定方案分級分批落地，進行短中長期規劃并**行小范圍驗證以測試可用性，避免無法支撐長期投入或一次性交付導致的建設和使用可持續性不強，也規避陷入過于IT化而缺少實用性的陷阱。

IDC PeerScape報告展示了不同領域和發展階段的工業企業在大數據平臺建設方面的前沿實踐案例，展示IT技術如何解決企業問題，幫助更多企業建立符合自己發展特色的大數據平臺建設路徑。中國長江三峽集團、納愛斯集團、某能源企業入選工業大數據平臺數據統一管理、數據治理類別實踐；北京智信遠景軟件技術有限公司、江蘇沙鋼集團入選工業大數據平臺智能生產類別實踐；某市工業互聯平臺入選工業大數據平臺智能運維類別實踐，徐工集團、無錫威孚入選工業大數據平臺數字化轉型、一體化建設類別實踐。

對工業大數據管理分析平臺的發展建議

云原生湖倉一體是數據管理主要趨勢。傳統的數據倉庫與管理軟件無法滿足海量數據存儲與治理分析需求，廠商可以選擇更**的湖倉一體架構，引入實時數據湖，通過全域數據秒級入湖和加工整理，可以實現快速處理和響應，全面數字化感知生產狀態，以保證上層生產和管理的高效進行和管控。另外，數據指標體系的搭建離不開規范標準與企業自身特點。

開箱即用的預訓練模型是企業關注點。工業企業往往缺少相關技術人員以及模型服務開發能力，服務廠商需要結合底層數據庫，支撐海量工業時序和時空數據的聚合、關聯分析以及智能預測，開發預訓練模型，并結合實際數據來微調，滿足服務的快速落地。機器學習平臺的MLOps全周期服務能力以及低代碼能力是衡量平臺質量的關鍵。

數據與歷史經驗幫助搭建高效的模型服務。應以該行業相關理論研究以及算法為基礎，指導大數據與人工智能模型的建立與使用。另外，應使用盡量多的歷史數據，對模型進行訓練，并以部分歷史數據對模型預測結果進行驗證，并在試運營階段收集使用和運營的經驗教訓，來分階段進行更新和推廣應用。

實現客戶、人員、設備管理升級的多線并行。傳統大型企業改造升級周期長、投入成本高，且內部架構較為復雜，在設計統一的頂層規劃后，需要劃分不同的部門和業務領域，來進行多部門同步部署與跨部門協同交互。

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