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数字化运维-智能设备数字化&实时监控

数字孪生工厂基于生产园区、产线、设备、物流及物料的三维可视化模型数据，集成生产运营数据、设备状态监测数据、视频监控画面数据等，打造可视化的信息管理门户，满足如下需求。

l 虚拟展示智能设备位置、如何连接等；

l 设备信息显示（3D环境选取/分类列表选择）

l 设备实时状态显示（3D环境选取/分类列表选择），状态预警

l 智能物流模拟等

数字化运维发展路径

集团不仅要给分子公司和责任，还要强调赋能。从强调管理体系的完整性到突出问题导向思维，从整体规划到迭代试错，从厂商主导卖产品到客户主导做服务。

毋庸讳言，如此巨大的变革给企业带来的和的冲击。企业数字化转型从推倒内外部“围墙”开始，改变经营模式，构建产业生态，到重新规划战略、愿景、价值等这些更聚焦的主题，再上升到“一切业务数字化，一切数字业务化”的整合规划。

所有企业大约都要经过这三个阶段的循序渐进，选择合适的推进路径，才能实现整体数字化转型的终目标。

数字化运维-数据增强

数据汇聚：首先我们需要把摄入的数据能够汇集到统一的位置，保证能够通过统一的方式能够在需要时访问到。

这个过程中的一个重要方法是通过建立运维数据命名空间的标签体系，能够对集成的数据进行标注。

另外数据平台提供了单元化的数据存取模块，实现了对底层集成的静态历史数据和动态实时流式数据多模存储复杂性的隔离，为后续的数据处理单元扫清障碍。

数据过滤：大部分的 AI 算法及数据仓库的构建都要求对输入的数据进行过滤。如数据仓库的 ETL 过程中的数据清洗、转换，AI 场景下特征工程中的大部分的工作都涉及到数据过滤的内容。

数据过滤可以在数据汇聚之前进行，也可以在数据汇聚之后进行，甚至在数据汇聚的过程同时进行过滤操作。但是一般来说，在完成数据汇聚之后执行数据过滤操作往往更有意义。