术语言、统一逻辑架构、统一业务语言和统一知识基座。 5.2.4 物联能力应评估企业工业边缘/网络能力、数据采集和生产/运营管控的情况。工业边缘/网络能 力重点评估企业新型网络覆盖情况，以及工业互联网标识解析的使用情况、边缘计算节点数量等。数据 采集重点评估数据采集自动化率、数据采集颗粒度和数据采集更新频率等。生产/运营管控重点评估企 业智能生产及运营管控情况、产品全生命周期可追溯等方面。 5.2.5 智联能力应评估企业数据开发和智能决策的情况。通过全要素、全价值链和全产业链的连接、 解耦和重构，实现对企业成本、质量、效益的优化和新技术、新产品、新模式的培育。从 5G、人工智 能到工业/产业互联网，构成数据采集、传输、计算、分析、应用的数据闭环。 5.3 数字化效益 5.3.1 数字化效益主要评估企业的数字绩效和可持续发展能力。 5.3.2 数字化绩效主要评估企业利用企业内部的资源和合作伙伴、供应商、客户一起创造新型组织模 性）进行定性和定量评估。评价指标体 系按照集团公司、园区和企业三个层面，企业按行业不同分为制造类、能源类、建筑类、商贸服务类、 金融服务类和功能保障类，具体见附录A、B、C、D、E、F、G、H，具体采集项视实际情况而定。并依据 评估模型，计算评价结果。 6.1 评估模型 整体评定按“组织战略”、“数字化运营”和“效益结果评估”组成（见图2）。 图 2 评估模型 6.2 评估方案 具体评价方案见附录I。

非常广泛，从传统行业如医疗、教育、金融、旅游，到新兴产业如电商、计算 广告、可穿戴设备、机器人等。大数据技术更是国家科技发展和智慧城市建设 的基础。当前“互联网+”新业态的发展，其核心也是大数据的采集、分析、价值 挖掘和应用。 2013 年称为大数据元年，几乎所有的大型互联网企业都将业务范围延伸 至大数据产业。电子商务平台、社交平台、门户网站等，都存在着大数据的影 子。大数据也由技术热词 山东移动大数据平台： 截止今年 11 月份正式环境已搭建了 300 台基于 X86 服务器的大数据集群， 实现了 B 域的全量数据接入、O 域及 M 域部分数据（Gn、Mc 口信令数据）的 采集和处理，总存储量达到 1.12P。 平台架构采用 Hadoop、MPP 数据库混搭模式。 对内实现了对领导决策、一线支撑、智能营销方面的应用，提高了业务部 门效率与体验。 对外与南山集团、山 位建立合作关系，探索基于大数据的项目合作。 湖北移动大数据平台： 搭建了 236 台基于 X86 服务器的大数据集群（截至 11 月 13 号），采用 了分布式存储计算、内存处理、流处理等技术，实现了 B 域、O 域数据的采集 和处理，承载了互联网渠道运营、智慧客流、战略地图、POP 系统、流量运营 等应用。同时，经分云化工作正在进行中，并已初见成效。 数据中心一期已经完成接入接口 922 个，并进行了基础模型建设，基本

规范化生产管理流程，降低企业合规性成本。 生产管理 - 预期效果展示 融合创新 · 赋能企业 共创生态 · 引领未来 电子批记录 - 预期效果展示 电子批记录（ EBR ） 价值 ： ✓ 自动集成控制系统数据，自动采集率达到 93% ， 仅有 7% 的信息需要人工录入，减少人工行为和 过程，提高数据准确性、完整性和真实性。 ✓ 防爆手持终端与控制室控制相结合，更快速、 有效的了解生产工况，预防偏差，减少生产事 自动监控生产过程质量信息，如关键工艺参数， 检验过程信息，形成生产过程的闭环跟踪，提 高生产质量。 案例：安庆一枝梅化工智慧工厂及数字化车间智造项目 - 项目建设实施内 容 生产制造 工业 APP 数据采集 可视化展示 机器 视觉 ERP 实施 4 、通过 ERP 信息化软件的建设实施 ，实现对财务、订单、库存、供应 链和生产物料基础信息的管理。同 时实现 ERP 与 MES 模块的对接。 洗涤剂产品瓶体上的生产编号进行 喷涂识别，协助人工提高识别效率 。 2 、 基 于 MES 功 能 模 块 的 工 业 APP 研发定制，实现车间生产的可视化 和闭环管控。 1 、车间设备运行状态及生产数据 的实时采集和数据的可视化展示。 融合创新 · 赋能企业 共创生态 · 引领未来 项目建设实施内容 安庆一枝梅化工智慧工厂及数字化车间智造项目 - 安庆工业大脑部署 supOS 工业 APP 工业 PaaS

光伏、华星光 电、新华三、华 为 风电 地理位置偏僻 资本技术密集 发电波动性大 风场设计周期长 设备维护成本高 并网协调效率低 弃风漏风较严重 数据采集由底层互联 向全面感知转变 设备维护由人工调试 向智能运维转变 风场管理由单场单管 向虚拟集成转变 虚拟风场设计 设备预测维护 智慧风场管理 精准柔性供电 金风科技、远 .......... 21 3.3 推进应用场景落地的着力点........................................ 22 II 3.3.1 加速设备上云，夯实数据采集基础..................... 22 3.3.2 聚焦产业协同，强化重点模型积累..................... 22 3.3.3 加强攻关突破，优化解决方案供给. ..................... 58 8.3 推进应用场景落地的着力点........................................ 59 8.3.1 关注数据采集，扩展信息获取渠道..................... 59 8.3.2 紧扣模型开发，提高模型供给能力..................... 59 8.3.3 聚焦解决方案，开发推广典型应用

焊装质 量预警） Y 采集焊装机器人震动、设备报警参数等实时数据， 通过专家经验和机器学习，对接近临界值发出质量 预警 • 数字化驱动 ( 生产过 程追溯 ) Y 采集生产过程中操作人员上岗记录、设备信息、车 辆过点信息、物料批次、程序版本等信息，实现每 台车的生产全过程追溯 • 数字化驱动 ( 返修过 程中，质量问题原因 及解决方案智能提 醒 ) Y 采集诊断仪的故障码，通过大数据分析，对故障码 返修， 降低返修工时 • 数字化驱动 ( 焊钳保 养预警 ) Y 采集并记录焊装机器人焊接次数、焊钳使用时间等 数据，提前预警焊钳保养需求 • 数字化驱动 ( 变化点 智能预警 ) Y 采集操作人员上岗记录、设备更换信息、物料切换 记录等，对现场变化点进行智能预警 • 数字化驱动 ( 错装、 漏装预警 ) Y 采集总装过程错装、漏装记录，通过大数据分析， 对经常出现错装、漏装的工位点进行提取预警 对经常出现错装、漏装的工位点进行提取预警 • 数字化驱动 ( 涂胶质 量预警 ) Y 采集涂胶机器人的出胶流量、加热胶管温度、机器 人震动、设备报警参数等实时数据，通过专家经验 和机器学习，对可能造成的涂胶质量、涂胶消耗等 进行预警 • 数字化驱动 ( 辅料消 耗预警） Y 采集并记录焊装机器人焊接次数，设定辅料消耗阀 值，对接近临界值进行预警，提醒更换 数字化工厂建设收益 收益指标 二级 过程 一级 过程 领

.......................................................................................31 4.1.1 数据采集层.................................................................................................. .......................................................................................39 4.2.1 数据采集模块................................................................................................. ...............103 1. 引言 随着金融行业的快速发展，银行业务的复杂性和数据量显著增 加，传统的核算流程已难以满足高效、准确和合规的需求。金融银 行核算流程涉及大量的数据采集、处理、分析和报告，任何环节的 延迟或错误都可能对银行的运营和客户信任产生重大影响。在此背 景下，引入先进的自动化技术成为提升核算效率和准确性的关键路 径。DeepSeek 作为一款基于人工智能和大数据技术的自动化解决

各模块功能描述..................................................................................25 3.2.1 数据采集模块.............................................................................27 3.2.2 数据处理模块.... 3.2.6 结果展示模块.............................................................................38 4. 数据采集................................................................................................... 外部数据.....................................................................................47 4.2 数据采集方法......................................................................................50 4.2.1 API

智能仓储应用 WMS 智能生产应用 MES 设备管理应用 APM SmartConnect 设备物联 应用 数字化工厂方案 集团管理 数字化工厂中枢平台 • 纵向数据采集和汇聚 • 横向补充现有制造系统 • 基于角色的可执行制造应用 业务系统 & 生产控 制 (ERP, SCM, PLM) 运营控制 (MES) 接口 & 流程监控 (HMI/SCADA) 一体机 产品应用 ，智能工厂建设 / 工厂系统数字化一体化支 撑 传统工厂数据架构 Level 4 Level 3 Level 2 Level 1 Level 0 数据采集 网关 | 数据采集 数据处理 数据传输 工厂管理 • • • 产品应用 ，集团管理多级管控体系数字化 工厂 B 工厂本地应用 工厂 A 工厂本地应用 数字工厂一体机 | 工厂 率 节能减排 生产效率管理 质量分析 设备管理 IoT Insight 的典型应用场 景 | 场景 1 ：生产数字化管理 基于 IoT Insight ，连接生产制造设备， 实现设备数据采集、状态监控、维修工单管理、报警、 OEE 分析等， 同时也可 以与 APS&MES 系统联动， 实现生产计划自动下发， 配方管理， 校验防错等， 充分提升设备与系统的协同效率。 设备 1 控制器

..........................................................................................16 2.3. 采集治理体系............................................................................................... ..................................................................................... 19 2.3.3. 数据采集清洗转换............................................................................................... ............................................................................................89 9. 采集治理.................................................................................................

培育数字经济新产业、新业态和新模式，支持构建农业、工业、 交通、教育、安防、城市管理、公共资源交易等领域规范化数据开 发利用的场景。发挥行业协会商会作用，推动人工智能、可穿戴设 备、车联网、物联网等领域数据采集标准化。 6 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书 1.3.3 加强数据资源整合和安全保护 探索建立统一规范的数据管理制度，提高数据质量和规范性， 丰富数据产品。研究根据数据性质完善产权性质。制定数据隐私保 各部门独立开展本单位信息化建设，无 论是逻辑上还是物理上都是分散的，很多相同的信息在不同的部门 被重复采集和存储，但格式各异，内容不一，导致“数据烟囱”林立。 8 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书 同时，面向部分国垂和省垂信息化系统，现阶段这类系统的数据还 难以采集和获取。 4、数据标准缺失：如果上级标准不明确不细化，下级如何开展 数据标准梳理工作？下级部门形成了标准，如何得到上级认可？如 务数据治理相关标准框架下，开展数据采集汇聚、 数据共享开放、数据安全以及数据管理等方面的标准化建设。 （1）完善统一事项目录和数据资源目录，形成部门数据责任清 11 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书 单、系统数据清单、数据需求清单等“三张清单”，建立统一的事项目 录和数据资源目录，使得两个目录的规范率达到 90%以上。 （2）完善数据采集汇聚机制，实现对市直部门及重点行业的基