1771-RTP3长沙全新

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工业企业的数字化的能力是不断地提升，企业的关注点从数据中台转向了终的数据流通与变现的能力。但企业内部及其上、下游之间的合作，越来越依赖于各类的数据平台以及数据化的工具，但又形成了新的一些痛点和症结，主要包括四个方面。


一是急需突破传统数据中台中，在面向复杂对象或复杂系统时，没有具体的这种工程方法论和工具的难题。对于寻找数据化转型的工业企业而言，为关注的是如何管理企业的数据要素的资源，如何让数据要素产生价值，并有效地服务工业全流程。但在实践过程中呢，我们工业企业多数缺少有用于处理复杂系统，不同域的大数据的这种数据操作系统。


二是工业数据急需从我们企业的生产力要素全局关联性、数据的逻辑性，和多重关联性出发，形成来源广泛、逻辑标准统一的数据与资源池。面向工业企业的各组织域、各职能域、各业务域、各数据域的这种事物的逻辑对象，建立其的模型，以及其直到叶子级的子模型对应的组织和处理好模型的数据。并将它们进行的编码标识，形成反映复杂系统的各组织域、各职能域、各业务域、各数据域之间的无歧义、无犹豫，单一的数据来源的工业企业生产数据库。


三是生产力数据库的缺失，工业数据多以工业场景控制设备采集数据为主，这个数据采集量是巨大的，具有较强的连续性和关联性，目前的一些工业协议的互联互通是存在较大的一个瓶颈。


四是数据安全的可信现状急需改变，工业数据的业务的价值因敏感度较，企业多明显倾向于数据本地化的运营和存储。对这种数据安全性的要求呢，