A-B罗克韦尔1783-BMS10CGPPLC模块 嵌入式操作

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一是数据质量

不同于互联网、金融等信息化较为成熟的场景，工业企业所管理的数据设备种类与数据存储格式多样，采集标准和管理协议各不相同，解决壁垒化、孤岛化的数据存储管理问题是实现企业统一管理与数据流转和价值挖掘的前提，因此厂商大多会从统一的数据采集管理入手，进行数据清洗治理，建立满足各个设备系统要求的标准协议与管理流程，并在此基础上进行数据指标制定、主题库搭建与可视化大屏呈现，将无序的多模态数据变成按照时间和主题等类别整理的数据库，并为后续模型开发训练和分析决策提供支撑。

二是模型产品化

面对厂商在数据统一管理、决策分析、时序预测、可视化、运维、质检、设备维护、运输储配等多样化需求，厂商会在集成数据库、AI、BI等多种外部工具和平台的同时，在上层开发标准化的模型产品，将数据训练后的算法打包成可直接使用的预训练模型，并提供低代码/无代码的拖拽式操作服务来降低使用门槛，以提高项目交付效率。

三是分级分批验证落地

工业大数据平台往往服务周期较长，覆盖前期调研、方案制定、产品开发、落地测试、不断调优、终落地等多个阶段，且场景要求更加复杂，因此带来的时间、资金、人力和商务投入成本较高。厂商往往在前期阶段分析大数据技术和行业Knowhow融合路径，制定方案分级分批落地，进行短中长期规划并**行小范围验证以测试可用性，避免无法支撑长期投入或一次性交付导致的建设和使用可持续性不强，也规避陷入过于IT化而缺少实用性的陷阱。

IDC PeerScape报告展示了不同领域和发展阶段的工业企业在大数据平台建设方面的前沿实践案例，展示IT技术如何解决企业问题，帮助更多企业建立符合自己发展特色的大数据平台建设路径。中国长江三峡集团、纳爱斯集团、某能源企业入选工业大数据平台数据统一管理、数据治理类别实践；北京智信远景软件技术有限公司、江苏沙钢集团入选工业大数据平台智能生产类别实践；某市工业互联平台入选工业大数据平台智能运维类别实践，徐工集团、无锡威孚入选工业大数据平台数字化转型、一体化建设类别实践。

对工业大数据管理分析平台的发展建议

云原生湖仓一体是数据管理主要趋势。传统的数据仓库与管理软件无法满足海量数据存储与治理分析需求，厂商可以选择更**的湖仓一体架构，引入实时数据湖，通过全域数据秒级入湖和加工整理，可以实现快速处理和响应，全面数字化感知生产状态，以保证上层生产和管理的高效进行和管控。另外，数据指标体系的搭建离不开规范标准与企业自身特点。

开箱即用的预训练模型是企业关注点。工业企业往往缺少相关技术人员以及模型服务开发能力，服务厂商需要结合底层数据库，支撑海量工业时序和时空数据的聚合、关联分析以及智能预测，开发预训练模型，并结合实际数据来微调，满足服务的快速落地。机器学习平台的MLOps全周期服务能力以及低代码能力是衡量平台质量的关键。

数据与历史经验帮助搭建高效的模型服务。应以该行业相关理论研究以及算法为基础，指导大数据与人工智能模型的建立与使用。另外，应使用尽量多的历史数据，对模型进行训练，并以部分历史数据对模型预测结果进行验证，并在试运营阶段收集使用和运营的经验教训，来分阶段进行更新和推广应用。

实现客户、人员、设备管理升级的多线并行。传统大型企业改造升级周期长、投入成本高，且内部架构较为复杂，在设计统一的顶层规划后，需要划分不同的部门和业务领域，来进行多部门同步部署与跨部门协同交互。

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