AM-SA85-002西門子計數(shù)器
工業(yè)企業(yè)的數(shù)字化的能力是不斷地提升,企業(yè)的關注點從數(shù)據(jù)中臺轉(zhuǎn)向了終的數(shù)據(jù)流通與變現(xiàn)的能力。但企業(yè)內(nèi)部及其上、下游之間的合作,越來越依賴于各類的數(shù)據(jù)平臺以及數(shù)據(jù)化的工具,但又形成了新的一些痛點和癥結,主要包括四個方面。
一是急需突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中臺中,在面向復雜對象或復雜系統(tǒng)時,沒有具體的這種工程方法論和工具的難題。對于尋找數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型的工業(yè)企業(yè)而言,為關注的是如何管理企業(yè)的數(shù)據(jù)要素的資源,如何讓數(shù)據(jù)要素產(chǎn)生**,并有效地服務工業(yè)全流程。但在實踐過程中呢,我們工業(yè)企業(yè)多數(shù)缺少有用于處理復雜系統(tǒng),不同域的大數(shù)據(jù)的這種數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)。
二是工業(yè)數(shù)據(jù)急需從我們企業(yè)的生產(chǎn)力要素全局關聯(lián)性、數(shù)據(jù)的邏輯性,和多重關聯(lián)性出發(fā),形成來源廣泛、邏輯標準統(tǒng)一的數(shù)據(jù)與資源池。面向工業(yè)企業(yè)的各組織域、各職能域、各業(yè)務域、各數(shù)據(jù)域的這種事物的邏輯對象,建立其的模型,以及其直到葉子級的子模型對應的組織和處理好模型的數(shù)據(jù)。并將它們進行的編碼標識,形成反映復雜系統(tǒng)的各組織域、各職能域、各業(yè)務域、各數(shù)據(jù)域之間的無歧義、無猶豫,單一的數(shù)據(jù)來源的工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫。
三是生產(chǎn)力數(shù)據(jù)庫的缺失,工業(yè)數(shù)據(jù)多以工業(yè)場景控制設備采集數(shù)據(jù)為主,這個數(shù)據(jù)采集量是巨大的,具有較強的連續(xù)性和關聯(lián)性,目前的一些工業(yè)協(xié)議的互聯(lián)互通是存在較大的一個瓶頸。
四是數(shù)據(jù)安全的可信現(xiàn)狀急需改變,工業(yè)數(shù)據(jù)的業(yè)務的**因敏感度較,企業(yè)多明顯傾向于數(shù)據(jù)本地化的運營和存儲。對這種數(shù)據(jù)安全性的要求呢,
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