任务3.1 标识数据建模 知识点1 工业数据建模

知识要点任务3.1标识数据建模工业数据认知（1）数据共享与数据要素标识数据模型标识互操作工具集工业数据认知1.工业大数据工业大数据是指在工业活动中产生的海量、多源、异构的数据集合，涵盖设备传感器数据、生产流程数据、供应链数据等，需通过特定技术（如物联网、边缘计算）进行采集、存储与分析，以支持智能决策和优化。这些数据不仅包括传统的结构化数据，还涵盖了非结构化和半结构化数据，如传感器数据、日志文件等。工业大数据延展了传统工业数据的范围，包括设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节，具有高维度、实时性、价值密度低等特点。工业大数据具备价值属性和产权属性，通过数据治理、数据交易、数据分析等关键环节能够提升智能化水平，提高生产效率，降低成本，并为企业创造量化的价值。工业数据认知1.工业大数据工业大数据的主要来源可以分为三类：生产经营相关业务数据：这些数据通常来源于传统企业信息化范围，ERP、产品生命周期管理（ProductLife-CycleManagement，PLM）、供应链管理（SupplyChainManagement，SCM）等系统。设备作业数据：工业生产设备、监测设备等在物联网运行模式下实时产生的数据，如数控加工过程中刀具的负载数据、汽车零部件焊接数据、汽车发动机拧紧数据，以及环境、温湿度等数据。外部数据：与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据，如客户名单、供应商名单等。工业数据认知1.工业大数据工业大数据具有一般大数据的特征，如数据量大、多样、快速和价值密度低，同时还具有时序性、强关联性、准确性、闭环性等特征。工业大数据技术的目标是从复杂的数据集中发现新的模式与知识，挖掘有价值的新信息，从而促进制造型企业的产品创新、提升经营水平和生产运作效率以及拓展新型商业模式。工业大数据处理的一般流程如图3-1所示。数据收集数据治理数据交易数据价值经营数据设备数据外部数据科技金融绿色低碳降本增效图3-1工业大数据处理的一般流程工业数据认知2.工业主数据与主数据管理工业业务数据是支撑企业核心业务运营的结构化数据，产生于研发、生产、供应链等环节（如订单、BOM、质检记录）。通常存储在ERP/MES等系统中，具有强流程关联性，直接用于业务执行与管理决策。工业主数据描述企业核心业务实体的高价值基准数据（如物料编码、设备ID、供应商信息），具有唯一性、稳定性、跨系统共享特性。这些数据通常包括客户、产品、供应商、员工和其他重要的业务对象的信息。如果说工业主数据是"骨架"（基础标识），那么业务数据是"肌肉"（流程支撑），工业大数据则是"神经末梢"（实时感知）。例如：一台设备的主数据是它的唯一编码与基础属性；其运行产生的振动信号是工业大数据；基于振动分析生成的维修工单属于工业业务数据。工业数据认知2.工业主数据与主数据管理以下重点分析与标识数据管理具有密切关系的工业主数据，工业主数据典型特征：高价值性：主数据是所有业务处理都离不开的实体数据，与大数据相比，其价值密度非常高，对企业的经营和发展具有重大影响，通常为企业的核心数据资产。例如，生产过程中的温度、湿度等主数据直接影响产品的生产品质。高共享性：主数据是跨部门、跨系统高度共享的数据，可以在企业内各个业务部门被重复使用。例如，产品名称信息可能被生产部门、销售部门、财务部门等共同使用。相对稳定性：工业主数据变化频率较低，相对稳定。例如，工业生产的设备参数、投料比、生产温度和湿度等，一般不会发生变化。工业数据认知2.工业主数据与主数据管理以一家制造企业为例，其核心主数据包括物料、物料清单（BillofMaterials，BOM）、设备、客户、供应商、人员等。这些主数据在企业生产、销售、采购等各个环节中被广泛共享和使用。如3-2给出了一种汽车制造行业的主数据示例，其核心主数据主要分为产品、物料、供应商和消费者等。销售的各类汽车属于产品，产品是由物料组成，物料由供应商提供，产品销售给消费者，一切数据基本上都是在围绕以上几大类数据产生。汽车核心主数据车型供应商物料客户工艺缸体加工商零件加工商缸盖曲轴4S店驾驶员连杆组装拧紧测试缸体图3-2车企主数据示例工业数据认知2.工业主数据与主数据管理主数据的管理是确保企业数据可用性的重要手段，其关键在于确保数据的一致性、准确性和可靠性，以便在企业内部实现数据的高效共享和利用。通过主数据管理，可以确保各个业务系统之间的数据同步和一致，提升数据质量和业务效率。比如，通过建立统一的物资分类及编码体系能够促进企业在供应链集中管控，覆盖从采购业务，销售业务，以及仓储物料业务实现一体化的管控，实现降本增效的目的。工业主数据及管理是现代化企业数据架构的基石，对于确保数据质量、提高业务效率、推动创新和支持战略决策具有重要作用。知识要点任务3.1标识数据建模工业数据认知（2）数据共享与数据要素标识数据模型标识互操作工具集工业数据认知3.元数据与元数据管理在给出标识数据建模之前，对相关的技术基础进行阐述——元数据及其管理。元数据（Metadata）通常被定义为关于数据的数据，或者描述数据的数据（dataaboutdata），是关于数据的组织、数据域及其关系的信息，是对数据及信息资源的描述性信息。元数据描述的不是特定的实例或记录，比一般意义上的数据范畴更加广泛，不仅表示数据的类型、名称、值等信息，还提供数据的上下文描述，比如数据的所属业务域、取值范围、数据间的关系、业务规则、数据来源等。工业数据认知3.元数据与元数据管理示例1：户口本中的元数据户口本中除了有姓名、身份证号、出生日期、住址、民族等信息外，还有家庭关系，如夫妻关系、父子关系、兄弟关系等。这些信息就是描述一个人的元数据，通过户口本中的元数据，我们不仅能够了解一个人的基本信息，还能够了解其家庭关系。示例2：图书中的元数据书名：书籍的标题。作者：书籍的作者或编辑。ISBN：国际标准书号，用于唯一标识书籍。出版年份：书籍的出版年份。出版社：出版书籍的出版社。示例3：发动机的元数据型号：发动机的型号或系列名称，如“EA888”。排量：发动机所有气缸的工作容积总和，如“1.8L”。最大功率：发动机在一定转速下能够输出的最大净功率，通常以千瓦（kW）为单位。燃油类型：如“汽油”、“柴油”等。制造商：生产发动机的公司或品牌，如上海大众。生产日期：发动机的生产日期。示例4：汽车电池的元数据电池类型：如锂离子电池、镍氢电池、铅酸电池等。电池型号：电池的特定型号或系列，如“6-QW-60”。电压：电池的标称电压，通常电动车用电池组标称电压为48V、96V或更高。容量：以安时（Ah）为单位的电池容量，表示电池存储电能的大小。工业数据认知3.元数据与元数据管理综上，元数据的基本特点主要有：描述性：元数据描述了数据的内容、结构、来源和用途等。共享性：一旦建立，元数据可以被多个用户和系统共享使用。结构化：元数据通常是结构化的，以便于存储和检索。动态性：元数据会随着数据的变化而更新，以反映数据的最新状态。多样性：元数据可以包含多种类型的信息，如技术元数据、业务元数据和管理元数据等。工业数据认知3.元数据与元数据管理元数据管理：元数据管理是对元数据的创建、存储、整合、控制的系列流程。通过元数据管理，可明确数据上下游关系、数据本身含义，精准定位需要查找的数据，减少数据研究的时间成本，提高工作效率。举例：某企业采集获取各系统元数据，如供应商信息（名称、税号、地址）、产品信息（产品名称、型号、价格）、采购信息（订单信息、付款信息）等。通过对元数据进行管理（统一集中管理、版本管理、变更监控等），实现数据地图及血缘分析、全链分析、影响分析、溯源分析、对比分析等各类元数据分析。工业数据认知3.元数据与元数据管理概念区分：元数据、数据字典数据字典是一个关于数据库中数据元素（例如表格、字段、数据类型等）的集合，它为数据库中的数据元素提供详细的定义、描述。数据字典专注于数据库领域，主要目的是确保数据库的一致性和完整性，为数据库设计和维护提供重要信息。见表3-3所示，给出一种发动机状态的数据字典示例。中文名称代码类型长度取值范围说明发动机编号EngineID字符型17任意字符发动机唯一编号采集日期cData日期型8日期时间数据获取时间寿命eLife整数40-100000发动机的预期寿命（小时）启动次数sCount整数40-100000发动机的启动次数运行时间oTime整数40-100000发动机的累计运行时间（小时）元数据与数据字典的关系：元数据关注于广泛的数据领域，提供关于各种数据类型的信息，而数据字典则专注于数据库领域，提供有关数据库结构和数据元素的信息。一个图书馆的图书目录可以看作是一种元数据，它包含了书名、作者、出版年份等信息，帮助读者快速找到所需的书籍。而数据字典则像是一个详细的记录，包含了数据库中每个字段的名称、数据类型、长度、是否允许为空等详细信息。表3-3发动机状态数据字典示例工业数据认知3.元数据与元数据管理概念区分：元数据、业务数据、主数据元数据是描述数据的数据，描述的是数据属性；业务数据是企业业务运转产生的数据，这类数据一般会实时更新变化；主数据相对于业务数据，属性相对稳定，并具有唯一识别性。示例：如表3-4给出了一个某款货物的交易记录表，该表格灰底背景的标题行为元数据，表格蓝底白字部分为主数据，表格白底黑字区域数据代表业