工(gong)業大(da)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)平臺(tai)主要面向(xiang)鋼鐵、冶金、制造等業務(wu)領(ling)域，面向(xiang)智能(neng)(neng)制造、經營管理、戰略決(jue)策不(bu)同應用領(ling)域，針對(dui)產線、業務(wu)板(ban)塊、集(ji)團(tuan)不(bu)同層級(ji)，提供具備多(duo)源(yuan)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)采集(ji)、跨系統數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)治理、海量數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)存(cun)儲、高(gao)(gao)(gao)性能(neng)(neng)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)計算、可彈(dan)性擴展、可持續成(cheng)長能(neng)(neng)力(li)的(de)工(gong)業大(da)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)一體(ti)化(hua)(hua)平臺(tai)，平臺(tai)組件支(zhi)(zhi)持松耦(ou)合(he)插拔(ba)，安全(quan)易用、高(gao)(gao)(gao)效(xiao)可靠(kao)、靈活可配置。工(gong)業大(da)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)平臺(tai)海量數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)處理能(neng)(neng)力(li)，能(neng)(neng)夠(gou)從工(gong)序(xu)到生(sheng)產產線，從企業智能(neng)(neng)化(hua)(hua)制造到行(xing)業生(sheng)態發(fa)展，都提供高(gao)(gao)(gao)效(xiao)支(zhi)(zhi)撐，提升工(gong)業制造業數(shu)(shu)(shu)字化(hua)(hua)、網(wang)絡化(hua)(hua)、智能(neng)(neng)化(hua)(hua)水平。的(de)核心功能(neng)(neng)如下：

1.數據(ju)采集、匯(hui)聚：通過數據(ju)采集匯(hui)聚平臺，將生產(chan)過程中分散在L1-L5層的(de)PLC、MES、EMS、檢化驗、物(wu)料、物(wu)流等(deng)系統(tong)的(de)分散、零亂、標準不統(tong)一(yi)的(de)數據(ju)經過清洗和轉換(huan)整(zheng)合到一(yi)起，采集所(suo)有(you)工序的(de)生產(chan)、控制、工藝(yi)、能(neng)源、設備運行、質量、物(wu)流、管理等(deng)全要素(su)數據(ju)。

2.數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)存(cun)儲(chu)與計算(suan)：采用(yong)海量大數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)管理及分布式(shi)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)處理技術(shu)，將(jiang)生產(chan)制造數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)、管理數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)、多(duo)維分析數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)、模(mo)型和(he)算(suan)法數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)等數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)分類(lei)、分層(ceng)進行存(cun)儲(chu)，滿足(zu)鋼鐵等工業(ye)企業(ye)不同(tong)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)存(cun)儲(chu)、數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)應用(yong)和(he)計算(suan)場(chang)景(jing)的需求。

3.數(shu)據治理(li)：面向企業(ye)(ye)級數(shu)據資(zi)(zi)源體系梳理(li)，梳理(li)鋼鐵等行(xing)業(ye)(ye)主數(shu)據標準(zhun)，推進數(shu)據治理(li)體系建(jian)設，包括主數(shu)據管理(li)、數(shu)據質(zhi)量、數(shu)據資(zi)(zi)源目(mu)錄、數(shu)據資(zi)(zi)產(chan)管理(li)、數(shu)據安全管理(li)等。

4.數(shu)據(ju)應用(yong)服務和可視(shi)化展現：面向鋼(gang)鐵等(deng)應用(yong)領域，服務于智(zhi)能制造，打通人、機、料、法、環(huan)等(deng)生產全過(guo)程數(shu)據(ju)鏈，集(ji)成數(shu)據(ju)挖掘分析以及分類(lei)、聚類(lei)、預測等(deng)智(zhi)能機器學習算法，實現工序、產線、質量、安環(huan)、企業經(jing)驗管理、決(jue)策(ce)支持等(deng)數(shu)據(ju)應用(yong)和展現。

軟通動力面(mian)向工業(ye)客戶(hu)，提供企業(ye)數字化(hua)(hua)轉型(xing)規劃、數字化(hua)(hua)工廠、工業(ye)互聯(lian)網平臺等完整(zheng)的解決方案(an)與端(duan)到端(duan)的服(fu)務體系，助力工業(ye)企業(ye)實現(xian)高質量的數字化(hua)(hua)轉型(xing)升級。