编者按：为全面落实《推动工业互联网创新升级 实施“工赋上海”三年行动计划（2020-2022年）》，推动新一代信息技术与制造业融合发展，实现工业化与信息化在更广范围、更深程度、更高水平上实现融合发展，现推出一批本市工业互联网领域的新应用、新平台、新产品，加大典型示范案例推广，助力工业互联网赋能实体经济高质量发展。

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一、生产设备数据运维面临的问题

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1.目前生产设备数据运维领域面临以下难点和痛点

生产设备的资产管理，运维管控，状态监测，故障预防，画像分析，解决管理对象面临着庞大的数据量，复杂的数据结构以及专业的算法应用等问题；现有的数据化运维效率偏低，运维成本巨大

生产设备的生产过程和海量条件正相关，如天气，温度，环境等，会有大量的业务相关数据如天气数据，公文数据和非结构数据尚未做到统一存储，统一调用，无法对这些数据的搜集，清洗，解析，存储，运算等进行专业化的管理；

设备数据接入标准不统一，存在着大量数据缺失，数据冗余，数据质量不高，不利于数据化运维工作的进一步展开；

缺少专业的数据模型，无法实现对海量数据的快速查询与高效分析计算，不能开展大数据搜索、挖掘与分析。

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二、解决方案及实际效益

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上海道客网络科技有限公司自成立后便与工业互联网结缘，2015年助力车联网领域业务发展，2016年开始探索制造业数字化转型，今进而开始积极探索能源互联网、制造产业互联网等工业领域，并在工业互联网平台建设方面与海尔、宝钢等合作伙伴结出累累硕果。近年来，DaoCloud积极融入上海市本地的工业互联网生态圈，以强大的工业领域服务能力入选长三角G60 工业互联网生态的核心合作伙伴。参与国家工业互联网生态的建设，不仅为多家巨头企业提供工业互联网以及数字化转型服务，还深入特定行业特定领域用前沿技术解决工业企业的实际生产问题，并在国内大型工业比赛中取得佳绩。

以工业大数据平台为落脚点，结合工业机理模型对生产设备运维场景的数字化沉淀，解决了生产设备从现场运行环境数据获取、数据入库存储，数据标准统一，数据分析展示的生产设备行业工业大数据全生命周期管理和使用问题：

工业边云协同系统：实现边缘数据采集，依托传感器、系统接口、人工采集等手段实现生产要素信息的精确感知，然后借助各种网络接入的手段实现泛在接入。

建立数据持久化，适用结构和非结构数据库对获取的相关数据进行存储，利用模型开发技术和机器学习技术提供数据建模的快速开发和迭代能力。

实现数据访问，将数据持久化的结果，供不同的业务逻辑进行调用。

建立微服务框架的业务逻辑处理平台，实现对数据的研发，管理，部署，应用等。

以OpenAPI的方式实现业务逻辑和前段调用之间的通讯交付，确保限流，数据脱敏，第三方平台调用适配，高可用等能力。

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三、创新点

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建立生产设备运维大数据平台，完成数据集成，数据治理，数据存储与计算，大数据分析挖掘，数据服务和数据平台管理的生产设备大数据全生命周期管理

对大量的天气数据、公文数据和非结构数据统一存储，统一调用，建立完整的数据分析路径，并选取生产设备运维过程中的典型场景完成数据分析决策应用验证。

制定生产设备行业数据清洗标准，实现数据源，规则库，算法库的管理，完成任务调度并开放清洗查询。

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四、应用前景

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研发面向生产设备的工业大数据平台，形成行业的数据标准，数据资产统一化纳管，填补市场的空白。

借助工业互联网技术提升生产设备行业数字获取成本和获取及能力，优化数字运维分析决策能力，对特定的场景进行深度的数据分析挖掘，从源头提升设备运维质量和效率。

克服生产设备运行时数据采集的困难，标准化数据采集。借助工业互联网平台靠近设备现场端的应用分发以及配置更新的能力，将最大限度释放设备数据的能力，实时更新数据模型以及在更靠近设备现场的地点做数据预处理，极大地减轻了数据传输过程中带宽的压力。

解决行业龙头企业计算能力有限难题，优化算力的结构。伴随工业互联网建设过程中的大数据中心的能力建设为生产设备的工业数据分析提供了基础算力平台，由大数据中心的强大算力进行计算，不断训练、优化相关数字模型，提升整体的设备制造效率和产品质量，为生产设备制造企业提质增效进入快车道保驾护航。

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五、用户反馈

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制定了数据清洗标准和数据全生命周期管理流程，协助客户完成全数据入库。

建立国内首批生产设备数据标准，为后续的数据分析提供了基础，模块采用的高可用设计，确保了99.9%的可靠性，实现机理模型数据库一体化管理。

大数据平台提供生产设备寿命损耗的预警功能，辅助设备检修和退役的决策，降低事故发生率，预估能为客户节约10%-15%的运维成本。