2023-07-11-工业互联网产业联盟-工业互联网标识解析——标识数据模型白皮书_34页_14mb

工业互联网标识解析——标识数据模型白皮书总结

核心内容

工业互联网标识解析体系是推动制造业数字化转型的重要基础设施，其核心目标是实现工业全要素、全生命周期的网络互联与信息共享。本白皮书围绕工业数据建模与应用的发展态势、标识数据模型的基本概念与组成、关键技术、实施路径以及行业实践等方面进行了系统阐述，旨在为工业互联网标识数据模型的落地实施提供指导与参考。

主要观点

• 工业互联网标识解析体系是支撑工业互联网互联互通的神经枢纽，通过为物理对象和虚拟对象赋予唯一标识，实现信息的查询、共享与协同。
• 工业数据建模是提升数据治理能力、促进跨系统数据交互的关键手段，能够统一数据描述规范，降低数据使用门槛。
• 标识数据模型应涵盖对象类型、属性数据、事件数据三部分，形成可管理、可互操作的数据框架。
• 数据语义化、数据字典、元数据管理等关键技术是构建标识数据模型的重要支撑。
• 标识数据模型的实施路径包括企业节点、二级节点、顶级节点和公共服务侧四个层级，强调模型注册、数据建模、资源共享与语义关联。

关键信息

一、工业数据建模与应用的发展态势

1. 德国工业4.0平台：提出“资产管理壳”（AAS）概念，构建制造业全链条数据框架，实现价值链信息交换。
2. 国际物品编码协会（GS1）：建立全球统一商品编码体系，推动商品数据标准化与共享。
3. 工业数据空间协会（IDSA）：制定数据共享框架和数据连接器，促进数据安全互操作与协同。

二、标识数据模型的基本认识

1. 可识别数字对象（IDO）：包括唯一标识、解析记录和对象数据，用于描述工业对象的属性与行为。
2. 标识数据模型（IDM）：是对工业对象现实特征的抽象与模拟，涵盖对象类型、属性数据、事件数据。
3. 模型作用：统一数据规范，降低开发成本，提升数据交互效率，增强数据安全与共享能力。

三、标识数据模型的关键技术

1. 模型注册：实现模型的查询、解析与复用，提升数据管理能力。
2. 数据建模：构建统一、多行业、多系统协作的数据模型，提升数据集成效率。
3. 元数据管理：涵盖业务、技术、操作元数据，用于描述数据含义、流转及访问控制。
4. 数据字典：统一数据描述语言，提升数据协同与集成能力。
5. 数据语义化：通过语义关联和人工智能技术，实现异构数据的转换与映射。

四、标识数据模型的实施路径

1. 实施架构：分为企业节点侧、二级节点侧、顶级节点侧和公共服务侧，分别承担数据建模、模型管理、资源共享与语义支持。
2. 建模过程：
   • 行业元数据管理：国家顶级节点制定并下发核心元数据，二级节点维护并扩展行业元数据。
   • 标识数据模型编译：支持企业数据建模与集成，提供灵活的模型组合。
   • 公共资源服务：建立模型资源库，支持模型分类、发布与共享。
   • 语义库建设：支持跨领域数据的语义关联，提升数据理解与分析能力。

五、行业实践

1. 仪器仪表行业：

   • 需求分析：缺乏统一标准与平台，数据互通困难。
   • 解决方案：贯穿产品全生命周期，实现信息追溯与质量分析。
   • 数据模型：分为设备、操作、管理、商业属性四部分，支持全链条数据互联。
   • 实例应用：强检备案审核、巡检管理、扫码查询、巡检上报等。

2. 光纤光缆行业：

   • 需求分析：下游用户对数据真实性与供应链协同要求高。
   • 解决方案：通过标识解析实现跨系统、跨层级、跨地域数据共享。
   • 数据模型：涵盖人员、机器、物料、方法、环境、产品六大类，支持生产、物流、运维等环节建模。
   • 实例应用：产品追溯查询、棒纤缆协同制造，提升生产效率与数据准确性。

六、展望与建议

1. 加强顶层设计：完善数据交互架构，推动系统与服务的智能化发展。
2. 完善标准体系：推进元数据标准制定与测试验证，增强数据共享与服务能力。
3. 加快产品研发：开发标识数据建模与编译工具，提升行业应用能力与数据治理水平。

总结

本白皮书系统梳理了工业互联网标识数据模型的发展现状、技术组成与实施路径，提出了从行业元数据管理到模型编译、资源共享的完整框架。通过典型案例分析，展示了标识数据模型在仪器仪表和光纤光缆行业的实际应用效果。未来需进一步加强顶层设计、完善标准体系、加快工具研发，推动工业互联网标识解析体系的高质量发展与广泛应用。