随着信息化和数字化浪潮的推进，越来越多的工业企业在寻求如何将工业企业的多种数据与现有业务相结合，以实现数据资产管理的价值，推进数字化转型。
本文将详细阐述寄云NeuSeer工业数据融合平台如何帮助工业用户在夯实数据基础能力建设的同时，实现数据资产化、数据资产管理与变现，从而实现数字化转型，打造智慧工厂，提升企业核心竞争力。
01 工业数字化转型与工业数据融合平台
数字化时代，工业企业面临着越来越多的挑战。市场竞争日趋激烈、客户需求日益多样化、设备故障、生产效率低下等问题已经成为制约工业企业发展的瓶颈。为了应对这些挑战，工业数字化转型成为了必然趋势。通过数字化转型，工业企业可以提升生产效率，降低运营成本【我.爱.线.报.网.】，优化资源配置，从而在激烈的市场竞争中立于不败之地。
在数字化转型中，工业企业需要确保运营和维护人员在整个数据管道中参与，从数据采集到标注、清理、情境化和最终分析。这是因为数据是工业资产管理数字化的关键，而数据质量直接影响到决策的准确性。
而现状却是大部分企业用户的数据多处于散布状态，并没有进行统一的集合、管理与分析。
随着智能制造和工业4.0的推进，很多企业已经在数据采集存储、数据可视化展示、大屏监控分析等方面进行了深入的建设。数据采集、存储已经进入成熟期，数据分析可视化则处于成长期向成熟期过渡阶段，但数据融合与智能决策还处于成长期，而数据资产化与变现方面则还处于成长期的初级阶段。
数据来源：海比研【我.爱.线.报.网.】究院
通过建设一个融合的工业数据融合平台，工业企业可以高效地管理和运营数据，有效的将杂乱无章的采集数据条理化，将沉睡的数据资产条目清晰化，将数据使用的场景便捷化，最终提高数据的使用频次、决策效率和运营卓越性，实现数据资产价值的体现。工业数据融合平台将数据分析人员、IT人员和业务团队聚集在一起，提升数据获取的便捷性、数据协作的流畅性、以及数据驱动的决策效率和结果准确度。
此外，工业企业还需要关注环境、健康、安全、ESG、可持续发展、净零排放、气候风险等议题，以确保在数字化转型过程中实现可持续性和零碳未来，这也是未来数据资产变现的另外一个层次，数据资产的交易。
工业企业需要工业数据融合平台的原因有以下几【我.爱.线.报.网.】点：
提高数据开发效率：工业的数据应用中，涉及到IT、OT、DT等方面人员和技能的要求，通过工业数据融合平台能够简化数据工程程序，通过自动化的方式让非IT和DT的专业人士获得快速生成和交付数据洞察的能力，从而提高数据开发的效率，使得企业能够更快速地响应不断变化的业务需求和市场条件。
减少开发成本和时间：虽然很多企业已经建设了很多的数据应用，但是60%以上都还是通过定制化开发实现的，开发的效率较低且成本居高不下。工业数据融合平台通过优化数据生产流程、自动化测试和部署等手段，加快了数据处理和分析的速度，降低了开发、测试和部署数据分析解决方案所需的时间和成本。有助于企业更高效地利用资源，最终增加盈利能力【我.爱.线.报.网.】。有数据显示，当通过工业数据融合平台能够实现50%以上的开发工作以后，平均的ROI可以上升2-7倍。
数据来源：Cognite行业报告-The Definitive Guide to Industrial DataOps
提高数据质量：工业数据的特点之一就是采集的数据质量不高。不同于源自信息系统的ERP、CRM等标准化数据，工业中采集的数据往往协议不同、格式不同、甚至从设备的PLC、传感器上直接采集上来的数据受到环境干扰、网络质量等因素导致质量不可控。工业数据融合平台重点要保证工业数据的质量和一致性，通过数据管理、数据验证和监控等手段，保证数据质量和可靠性，提高数据价值，有助于企业做出更明智的业务【我.爱.线.报.网.】决策，也将带来更好的结果和更成功的项目。
促进团队协作：工业数据融合平台倡导跨部门合作和协作，促进了数据团队的协同工作和知识共享，提高了团队的生产效率和工作质量。通过提供一站式数据获取、加工、探索、发布以及一体化的运营流程，将多方面的角色高效组织起来，有助于打破部门之间的壁垒，推动不同团队之间的合作和交流。
降低IT成本：基于DataOps数据一体化运行概念建设的工业数据融合平台使用了先进的技术架构，如微服务、容器化等，使得工业数据融合平台通过自动化和标准化的方式，减少了手动干预和重复工作，降低了IT运营和维护的成本，有助于企业降低成本，提高效率。
实现业务创新：通过工业数据融合平台不仅能够提供高效【我.爱.线.报.网.】的数据处理和分析能力，还能够对现有的能力进行开放和打包，进一步形成数据资产的迭代与开发，让新的应用可以直接使用已有的API、微服务、数据集、数据模型、数据应用，从而快速实现应用的开发。无论从内部还是与外部的合作中，高效推动业务创新和数字化转型，为企业带来新的商业机会和增长点。有助于企业适应市场变化，开拓新的业务领域。
综上所述，工业企业需要一套适合工业的融合数据中台来提高数据开发效率和质量，降低开发成本和时间，促进团队协作，降低IT成本，实现业务创新和数字化转型。
02 工业数据融合平台与传统数据管理平台的区别
工业数据融合平台和传统数据管理平台的主要区别在于它们的目标、方法、工具和技术。
传统数据管理【我.爱.线.报.网.】平台的主要目标是通用的数据治理和数据管理，关注数据的规范性、准确性、一致性和完整性。它们通常采用手动或半自动化的方式进行数据处理和分析，数据处理流程比较繁琐，且容易出错。此外，传统数据管理平台的技术架构比较封闭，不同系统之间的集成和交互比较困难，无法满足现代企业对于灵活性和可扩展性的需求。同时，也没有针对各个行业的数据类型和业务特点，进行针对性的适配和拓展。
而工业数据融合平台的目标是专门针对工业企业的数据类型和特点，融合了多源异构的结构化、非结构化、半结构化的多模态数据的存储与管理，提高数据开发、测试和部署的效率和质量，为OT人员专门提供便捷的数据探索能力，以加速数据洞察力的生成，满足不断变化【我.爱.线.报.网.】的业务需求和市场条件。工业数据融合平台采用了敏捷开发、自动化测试、持续交付等先进的工程方法，以及开放的技术架构，使得数据处理和分析的流程更加高效、可靠和灵活。
具体来说，工业数据融合平台和传统数据管理平台的区别体现在以下几个方面：
目标和重点：传统数据管理平台的重点是数据治理和管控，关注数据的规范性、准确性、一致性和完整性。而工业数据融合平台的重点是需要针对工业企业的人员，尤其是以PE流程工程师、生产与质量分析工程师、设备运维工程师在内的OT人员以及IT和DT人员，对工业数据的采集、探索、分析、开发、测试的全流程，以及部署的效率和质量，进行特定场景的订制和优化，以快速响应业务需求和市场变化。
方法和【我.爱.线.报.网.】技术：传统数据管理平台通常采用手动或半自动化的数据处理和分析方式，数据处理流程比较繁琐，且容易出错。而工业数据融合平台采用敏捷开发、自动化测试、持续交付等先进的工程方法，以及开放的技术架构，使得数据处理和分析的流程更加高效、可靠和灵活。并针对工业的时序数据、设备的事件、设备构型等数据进行专门的数据接入、流式数据处理数、数据可视化和算法模型加工等功能。
团队协作：传统数据管理平台通常采用部门或团队之间的分工合作方式，不同部门或团队之间的协作比较困难。而工业数据融合平台倡导跨部门和跨团队的协同工作，通过多租户、数据权限控制、工作流引擎等共享知识、经验和工具，直接提供基于数据集、数据接口、数据标准的一【我.爱.线.报.网.】站式协作流转，提高团队协作的效率和质量。
自动化和标准化：传统数据管理平台的数据处理和分析过程比较繁琐，需要大量的人工干预和重复性工作。而工业数据融合平台通过统一的数据服务中心和任务中心，将来自不同的渠道如ETL、数据计算、数据服务发布、模型计算、监控服务等，进行统一的服务监控和任务调度，通过自动化和标准化的方式，简化了数据处理和分析流程，减少了人工干预和重复性工作，提高了数据处理效率和质量。
数据质量：传统数据管理平台的数据质量主要依赖于数据的规范性和准确性，而工业数据融合平台更加注重数据的完整性和一致性，通过数据管理、数据验证和监控等手段，保证数据质量和可靠性。除了对ETL的来源进行自动化的数【我.爱.线.报.网.】据质量检查以外，工业数据融合平台还将数据标准也纳入到主动数据质量管理的范围中，通过数据枚举项的API开放与管理，要求外部应用对数据枚举项直接调用中台的API，从根本上杜绝了数据标准的不可控的问题。
创新和数字化转型：传统数据管理平台通常只关注现有业务的处理和管理，而工业数据融合平台更加注重创新和数字化转型，通过提供高效的数据处理和分析能力，促进业务创新和数字化转型。针对工业时序数据的探索、数据模型的拖拽式的可视化开发、自定义数据集以及开放接口服务等能力，让传统的业务人员也能够站在数字化的基础上，在自己熟悉的领域，利用专业能力，唤醒沉睡的数据资产，挖掘数据价值。
综上所述，工业数据融合平台相较于传统【我.爱.线.报.网.】数据管理平台具有更高的灵活性和可扩展性，能够更好地适应不断变化的业务需求和市场条件。
同时，工业数据融合平台还提供了更高效、可靠和灵活的数据处理和分析能力，有助于企业提高数据处理效率和质量。
03 工业数据融合平台的核心价值
工业数据融合平台的核心价值体现在两个方面：工业与融合。
1、工业：为工业而生
工业数据融合平台的重点是针对工业企业的人员，尤其是以PE流程工程师、生产与质量分析工程师、设备运维工程师在内的OT人员以及IT和DT人员，对工业数据的采集、探索、分析、开发、测试和部署的效率和质量，进行特定场景的订制和优化，以快速响应业务需求和市场变化。
2、融合：融万物为我
为了快速响应复杂多变的场景，必须要【我.爱.线.报.网.】将传统的数据应用和开发的过程进行融合式的改进。基于DataOps数据一体化运营概念下的工业数据融合平台，不仅从技术层面实现了数据开发流程的一体化持续集成，更重要的是要在业务层面上，为业务人员和决策者提供从发现、监控、诊断、优化的业务生命周期的闭环。
平台采用自动化的方式来监控和管理数据质量，提供数据溯源和可解释性，以确保数据准确性和一致性。
此外，工业数据融合平台还通过协调和整合跨部门、跨团队和跨技术领域的人员、流程、工具和技术来加速数据从原始状态到可消费状态的转换。这种协调和整合可以减少数据准备时间和成本，同时提高数据质量和一致性。
工业数据融合平台通过以下方式帮助业务及数据分析人员获取数据的效率【我.爱.线.报.网.】，减少对IT团队的依赖：
数据集成：工业数据融合平台可以帮助数据分析人员从各种数据源中提取和集成数据，包括来自不同部门和系统的数据。这有助于消除数据孤岛，并将数据整合到一个统一的平台中，使数据科学家能够更轻松地访问和使用数据。
数据清洗和准备：工业数据融合平台提供了强大的工具，帮助数据分析人员清洗和准备数据，以便进行进一步的分析和建模。这包括处理缺失值、删除重复数据、转换数据格式以及将数据标准化到同一尺度。这些步骤对于提高数据质量、准确性和可解释性至关重要。
数据管道自动化：工业数据融合平台可以自动化数据管道，从数据采集、集成、清洗到建模，使数据分析人员能够更专注于分析和洞察，而不是手动处理数据。自【我.爱.线.报.网.】动化还确保了数据的准确性和一致性，同时提高了效率。
数据可视化：工业数据融合平台支持数据可视化，使数据分析人员能够更直观地呈现和分析数据。通过使用图表、图形和仪表板等功能，以及集成3D可视化，知识图谱等方式，工业数据融合平台帮助数据科学家更好地获取数据、探索数据、理解数据，并快速识别模式和趋势。
数据安全和隐私：工业数据融合平台提供了安全性和隐私保护功能，确保数据的机密性和完整性。这包括访问控制、加密通信、安全审计以及符合相关法规和标准的合规性。
协作与沟通：工业数据融合平台支持跨部门和跨团队的协作与沟通。它提供了共享文档、注释、讨论和版本控制等功能，使数据分析人员能够更有效地与团队成员进行合作，共【我.爱.线.报.网.】同解决问题并协调工作流程。
持续改进：工业数据融合平台鼓励持续改进和创新。通过提供反馈机制和度量标准，工业数据融合平台可以帮助数据分析人员不断优化数据处理和分析流程，提高效率和准确性。
总之，工业数据融合平台通过提供一套完整的工具和资源，帮助数据分析人员更有效地获取、处理、分析和可视化数据，以获得有价值的见解和决策支持。
此外我们要重点提示一下，正是因为工业数据融合平台对数据的灵活处理是获取和分析数据的门槛大大降低，从而对工业企业的价值更高，因此业务人员在不依赖与IT信息化相关人员的配合下就可以访问数据，并产生高效的分析成果。
工业数据融合平台实现对工业数据的的自助式访问与洞察
04 寄云NeuSeer工【我.爱.线.报.网.】业数据融合平台能力
寄云NeuSeer工业智能平台是基于云计算、大数据、人工智能等先进技术为工业企业打造的智慧工厂解决方案。它以数据为核心，通过数据运维的方式，实现了从数据采集、数据处理、数据分析到数据应用的全面管理，为工业企业提供了整套的基于数据的全方位的能力。
以下是寄云NeuSeer工业智能平台的核心能力：
数据采集与实时控制：寄云NeuSeer IoT平台通过各种传感器和数据源采集工业现场的各种实时数据，建立工厂和设备构型，设置检测告警，开发实时监控的物联网应用，并支持基于边缘计算的实时控制。
数据融合与治理：寄云NeuSeer DataFusion将来自多个系统的IT数据与NeuSeer I【我.爱.线.报.网.】oT平台采集的OT数据进行融合，关联到标准的、以资产为中心的数据模型实现数据统一，支持基于自然语言的、多模态数据的、高性能的数据查询，同时提供一系列的数据质量管理、资产管理、数据安全能力，并通过一系列的API为外部应用提供安全的数据服务。
数据分析与挖掘：寄云 NeuSeer TrendExplorer 提供自助式的时序数据分析，在融合数据的基础上，针对采集的测点数据，支持通过公式计算构建虚拟测点，提供包括条件搜索、相似度搜索和结果处理，开展包括统计分析、相关性分析、最佳批次匹配等分析，以满足企业对设备预测性维护、工艺优选、质量缺陷根因分析等问题的分析和预警。NeuSeer DA则通过代码级的模【我.爱.线.报.网.】型开发和部署，支持用户通过拖拉拽的方式或者Notebook开发一系列统计分析、机器学习和人工智能的分析模型，并提供强大的模型全生命周期管理和部署能力，支持灵活的模型定制开发。
应用开发：在统一的融合数据模型之上，NeuSeer LCDP采用拖拉拽式的无代码开发模式，支持业务人员快速构建各类工业组态、报表、表单以及流程应用，并自动打包生成门户应用，以满足对业务灵活性的需求。
针对IT和OT的数据融合与治理，寄云NeuSeer DataFusion的主要目的是创建一个能够实现IT和OT数据融合的、可扩展、灵活且具有强大关系性能的工业大数据平台。
NeuSeer DataFusion包括以下几个方面的功能【我.爱.线.报.网.】：
1、数据接入
NeuSeer DataFusion支持接入PLM、MES、ERP 等常见业务系统数据库，支持接入Kafka、RESTful API等流式数据，支持接入CSV、Excel等本地数据，支持文档、图片、音频、视频、其它等非结构化数据，实现全域数据资产的接入，为释放智能数据价值奠定基础。
2、数据融合
NeuSeer DataFusion支持拖拽式构建、编排任务流程，支持离线批处理、实时流计算，从数据库、本地文件抽取数据进行数据清洗、过滤、转换、加工、同步等数据融合操作，满足业务在数据分析、业务创新、决策支持方面的用数要求。
3、数据模型
NeuSeer DataFusion支持使用层次化的资【我.爱.线.报.网.】产结构来组织和管理工业数据。每一层的每个节点上都代表着一个资产，而与其相关的各类数据，如实时数据、维护记录、事件、图纸、手册等，都会关联到这个节点上，并支持高性能的、基于自然语言的查询。
4、数据质量
NeuSeer DataFusion借助质量计划、质量规则、质量评估等提升质量的手段，提升数据质量的完整性、一致性、规范性、准确性、唯一性等指标，夯实数据应用基础，发挥数据价值，进而更好地推进数据决策的落地。
5、数据脱敏
NeuSeer DataFusion支持关系型数据资产的属性进行脱敏处理与展示，对标定的敏感数据关联脱敏规则，基于脱敏规则可以满足安全审计及个人信息保护要求，保障敏感数据、高业务价值【我.爱.线.报.网.】数据安全存储和消费。
6、数据服务
NeuSeer DataFusion基于数据资产的API接口服务，是数据平台能力的出口，可支持公司内部其它系统，或公司合作伙伴，或公司外部供应链系统集成使用，满足数据消费者通过接口持续获取数据的需求，支持基于数据服务进行跨部门的数据共享、数据分析与决策，以及开展一系列统一数据标准的智能应用。
7、工具集成
NeuSeer DataFusion提供了多种工具和应用程序，以帮助客户更好地管理他们的工业数据。例如，NeuSeer DataFusion提供了一个可视化的画布，允许客户将他们的数据从不同来源收集到画布中，用户可以在画布中方便的添加各类实时、事件、图纸、手册等数【我.爱.线.报.网.】据，并提供交互式的查询和分析。
总之，NeuSeer DataFusion旨在为工业客户提供一个可扩展、灵活且高效的工业融合数据平台，能够更方便的组织和理解他们的工业数据，从而获得更多的价值和知识。
05 实践案例:湖北宜化集团企业智慧健康工厂
客户需求
宜化集团根据智慧健康工厂实际需求情况，以工业互联网平台为支撑，实现“平台+应用+数据”的智能工厂模式，为生产经营提供科学的决策依据，规范企业业务管理流程，优化资源利用，降低物耗和能耗，提高企业安全生产管理的精细化水平，增强企业盈利能力和核心竞争力。寄云NeuSeer工业智能平台为宜化集团工业互联网平台提供核心的工业数据融合平台、数据分析建模平台及统一门【我.爱.线.报.网.】户低代码开发平台。
建设内容
对标先进，打造一流平台。充分借鉴化工行业智能制造领先企业实践成果与经验，结合集团管理要求及业务特点，务求实用高效，形成具有宜化特色的智慧健康工厂建设方案，致力于打造行业领先的智慧健康工厂。
数字运营，建设智慧健康工厂。宜化田家河智慧健康工厂智慧健康工厂按照“数据+平台+应用”的模式，以工业互联网平台为核心，构建工业数据融合平台，挖掘数据价值，建设自动智慧控制、系统智能管理、平台动态成长的智慧健康工厂。
方案亮点
宜化工业互联网平台应用覆盖安全、生产、环保、应急、质量、能源、设备、物流、仓储、工程管理、采购、销售等核心管理业务，实现全厂数据的一致性和共享，实现信息的可视化展示【我.爱.线.报.网.】:
对标先进，打造一流平台：充分借鉴化工行业智能制造领先企业实践成果与经验，结合集团管理要求及业务特点，务求实用高效，形成具有特色的智慧健康工厂建设方案，致力于打造行业领先的智慧健康工厂。
数字运营，建设智慧健康工厂：以工业互联网平台为核心，构建大数据中心，挖掘数据价值，建设自动智慧控制、系统智能管理、平台动态成长的智慧健康工厂。
客户价值
构建以数据为基础的数字化底座，统一纳管多租户、多业务、多模态的海量数据， 规范数据标准和治理体系，为实现以数据资产化的价值变现为代表的数字化战略目标打下坚实基础。
在工业数据融合平台基础上，打造数据即服务能力，开放数据接口，增强数据管控与安全，支撑多方合作伙伴应用，【我.爱.线.报.网.】快速实现数据变现能力。
通过有效的数据全生命周期运营体系的打造，实现业务数据一体化监控与管理、一站式开发与运营，达到运营效率大幅提升、迭代成本逐渐下降、数据资产持续积累的目标。
以统一的数据模型为数字孪生能力提供数字世界与现实世界的感知统一。有效的从数据底层将工厂、生产、设备等关键实体的全生命周期进行集成，构建了一套本质安全的数字化业务体系。
随着信息化和数字化浪潮的不断推进，越来越多的工业企业认识到了数字化转型的重要性。寄云NeuSeer工业智能平台作为业内领先的智慧工厂解决方案提供商，凭借其先进的工业物联网平台、工业数据融合平台及工业数据分析技术、丰富的实践经验，已经成为了众多工业企业数字化转型【我.爱.线.报.网.】的首选平台。未来，寄云将继续深耕工业领域，帮助更多的工业企业实现数字化转型，打造智慧工厂，提升企业核心竞争力。
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