基于工业大数据的新一代数据中心建设

基于工业大数据的新一代数据中心建设 为产品生命周期数据提供集中存储，并为大数据提供统一管理平台。 5月13日，工业和信息化部发布了《工业发展指导意见》(以下简称《意见》)。中国工业大数据的发展已经全面展开，进一步推动大数据与工业的深度融合。

工业大数据是工业领域产品和服务生命周期数据的总称，包括R&D工业企业设计、生产和制造、运营管理、运营和维护服务生成和使用的数据，以及工业互联网平台中的数据。它日益成为提升企业生产率、竞争力和创新能力的关键因素，在支持智能制造和产业转型升级中发挥着举足轻重的作用。

一、建设背景

数据引领变革，数据的集中控制至关重要。如何做好数据共享和数据分析，如何使数据资产价值最大化，是产业转型升级的首要目标。

传统方法在处理海量数据存储、非结构化数据处理和大数据挖掘分析方面存在不足。有必要建立基于工业大数据的新一代数据中心，以满足企业对工业大数据的集中控制、处理、分析和利用，为企业建立在线感知、实时分析、智能决策和精确执行能力，支持企业从生产导向型制造向服务导向型制造转型。

二。问题和挑战

缺乏统一的信息资源规划

原有信息化建设缺乏统一的信息资源规划，信息孤岛现象严重，企业内部缺乏统一的数据标准，导致大量内部信息共享和利用不畅。

缺乏海量数据管理能力

企业的工业大数据给传统数据中心的数据收集、存储、检索和处理带来了巨大的挑战。传统数据中心无法应对海量数据的高速采集、线性扩展、快速计算和高效检索。

缺乏大数据整合能力

业务数据、图形文档、音视频数据、智能设备实时数据和外部数据都是企业智能决策的有力支持。传统数据中心平台缺乏各种数据集成和处理能力。

不能满足智力的需求

智能制造是大势所趋。传统的数据中心侧重于集中的数据管理和控制，不能满足数据智能应用的需求。

集中式数据控制

为产品生命周期数据提供集中存储，为大数据提供统一管理平台，包括但不限于数据质量管理、存储管理、大数据计算管理和算法管理。

支持多源数据集成

为数据中心提供各种源数据的提取、传输、转换和加载，支持海量和动态变化的物联网数据的集成，支持各种文档、视频、模型和图纸等非结构化数据的集成。

数据挖掘分析

基于大数据技术，对工程制造和企业管理数据进行分析和挖掘。通过运用作业辅助决策、预算评估、风险预警等为决策者提供科学的决策支持。通过应用生产可视化、操作可视化、生产协作、采购协作等。，为管理提供生产经营过程的透明管理。通过应用设备故障智能诊断、工艺参数优化、产品质量分析等。，帮助执行层解决业务关键问题。

三。解决方法

集中式数据控制

为产品生命周期数据提供集中存储，为大数据提供统一管理平台，包括但不限于数据质量管理、存储管理、大数据计算管理和算法管理。

支持多源数据集成

为数据中心提供各种源数据的提取、传输、转换和加载，支持海量和动态变化的物联网数据的集成，支持各种文档、视频、模型和图纸等非结构化数据的集成。

数据挖掘分析

基于大数据技术，对工程制造和企业管理数据进行分析和挖掘。通过运用作业辅助决策、预算评估、风险预警等为决策者提供科学的决策支持。通过应用生产可视化、操作可视化、生产协作、采购协作等。，为管理提供生产经营过程的透明管理。通过应用设备故障智能诊断、工艺参数优化、产品质量分析等。，帮助执行层解决业务关键问题。

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