双中台是工业数据治理的最优技术路线

时来博士 2024-03-14 14:33

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数据中台概念自2014年由阿里首次提出后，因其呼应了“数据可持续性复用”需求，在国内获得了较为广泛的认可和应用。但从行业角度来看，迄今为止，数据中台更多还是应用于互联网、金融、政务等行业，而在国内工业领域应用占比较低（相关第三方报告显示尚低于10%）。

究其原因，源于互联网行业的数据中台解决方案难以充分满足和匹配工业企业的需求，尤其是在生产制造环节的需求。

一、工业与互联网等行业数据中台诉求差异

从业务角度看，工业与互联网等行业存在显著差异：

互联网类企业的业务以经营管理类为主；工业企业核心业务环节则是生产制造，涉及人机料法环诸多生产要素，业务流程更为复杂。
互联网类企业以价值链为核心，更关注交易环节，基本只涉及IT数据。工业企业则存在三大核心链条——产品链、价值链与资产链，这三大链条在生产制造环节对于ET数据①的需求都是不可或缺的，需要将IT、OT数据与ET数据相融合；而在经营管理环节，则与其他行业差异不大。
工业企业业务对象、流程与规则解耦复杂，需要深厚的工业现场知识。
互联网类企业IT架构比较完善，大部分IT系统都是自主开发的，更新速度快，人才储备也充实，其数字应用成熟度大大领先于工业企业。

基于这些差异，工业企业对于数据中台的诉求与互联网企业自然大不相同，包括但不限于：

工业企业所适用的数据中台必须具备较强的ET数据管理能力；
工业企业数据中台需要重点关注生产制造类数据的管理；
工业企业数据中台供应商必须具备丰富的工业现场知识；
工业企业需要成熟稳定、拥有较多工业领域应用案例的平台；
工业企业需要围绕实体对象构建数字化模型（如CFIHOS、IEC61970等），需要通过模型来对数据进行管理。

注①：工程技术数据（Engineering Technology Data，ET），即工艺、机电仪等工程门类的技术数据，包括功能要求、详细设计、技术规程等一系列内容，通常呈现结构化、非结构化数据混存的格局。

二、ET数据需要专门的数据管理平台

工业企业存在三类数据——ET、OT与IT数据。与IT、OT数据不同，ET数据贯穿工厂全生命周期，在工厂设计阶段就开始产生，在运营阶段发生技改技措或者改扩建时也会产生，并且需要持续进行更新维护。

因此，ET数据的管理是相当复杂的任务。ET数据的核心价值是在工厂运营期提供包括工艺管理、设备管理、安健环管理等工作的指导信息，保证企业正常安全生产。与此同时，对于实施数字化交付的新建工厂而言，ET数据在工程建设期也能发挥显著价值。

从数据维度看，一般我们可以把IT、OT数据归为大数据，这类数据符合大数据的“4V”（体量大、多样性、价值密度低、速度快）特征。而ET数据则属于典型的“小数据”（针对大数据而言），不符合大数据的特征，在应用场景、存储、数据治理与管理模式上也与大数据存在显著差异。ET数据治理与IT、OT数据治理的差异如下：

ET数据专业性强，包含多种不同CAD格式的模型、图纸、图表等，在数据治理时需要专业的技术工具，如自动解析来自不同CAD格式的模型、图纸文件的技术等。只有具备CAD专业背景的供应商才能提供相关能力。
ET数据非常多元化，有相当比例的非结构化数据，需要利用AI识图等技术，尽可能地把非结构化图纸转化为结构化的数字图纸，以便于日常高效使用。
ET数据强调数据更新能力，主要体现在运营阶段技改技措或改建时，需要及时进行更新维护，与现场保持一致。OT数据则一般没有数据更新的必要；IT数据在数据仓库、数据中台这一层也极少有更新需求。
ET数据更为强调数据的质量，任何偏差都可能导致应用出现问题；而IT、OT数据往往包含了众多真假难辨的数据，更强调的是整体的感知。
ET数据一般需要基于信息模型进行数据的模型化管理，以高效管理多源数据之间复杂的关联关系。
IT&OT数据属于大数据的范畴，数据价值主要体现在分析能力也就是OLAP②能力上；ET数据属于小数据，数据价值主要体现在OLTP③能力上。
IT、OT数据一般产生在工厂运营期，是在数据产生以后才开始进行治理。而ET数据往往在设计与建造阶段就已产生，在数据产生之前就需要定义数据标准，在数据产生的过程中对数据质量进行校验，从源头开始治理。ET数据非常强调全生命周期数据管理的概念。

现阶段市场上源于互联网行业的数据中台治理与管理ET数据的能力很弱，甚至完全不具备相关能力。工业企业的ET数据需要专门的数据管理平台。

注②：OLAP（On-line Analytical Processing，联机分析处理），侧重于基于历史数据的分析类操作。通过大数据分析获取分析、决策、预测类信息，例如BI、设备预测维护等。

注③：OLTP（Online Transaction Processing，联机事务处理），侧重于处理和管理日常的事务。OLTP主要用于在线交易处理、实时数据查询和管理。例如实时跟踪订单、全域数据检索等。

三、数字中台的客户价值

前面提及的ET数据管理平台我们可以称之为数字中台，或者数字孪生中台，它能为企业带来以下价值：

1.单一可信的ET数据源

数字中台提供了工业企业运营阶段单一可信的ET数据源；数据的更新统一在数字中台中进行，并由数字中台自动分发给企业内所有的数据需求方。

2.显著提升数据的可用性

归功于数字中台对于ET数据的治理工作（如非结构化图纸的结构化转换等），数据的可用性显著提升。同时，数字中台内嵌的三维渲染引擎也显著提升人机交互的体验感。

3.衔接IT、OT数据的桥梁

数字中台可以集成IT、OT数据，并以对象为中心，与ET数据融合。数据融合与集成应用包括了不同场景的专题图及诸多生产力工具。

4.技术状态管理

技术状态是指与工业企业生产制造相关的技术要求、规范、规程等；技术状态管理则是为了保证，工业企业生产制造过程中实际执行的操作状态与设计要求的状态保持一致。

数字中台可作为工业企业统一的技术状态管理平台，作为唯一的数据平台统一管理变更，并通过数据分发至各业务应用系统；可监控技术状态与实际状态的偏差，进行提醒并触发更新机制。

5.消除数据孤岛

数字中台消除了ET数据的数据孤岛。在缺失数字中台的情况下，这类数据往往分散保存在多部门、多专业、多系统中，彼此之间是孤立、隔离的，数据准确性、一致性等无法保证；一旦发生变更，相关应用往往会处于失控状态。

6.显著提升台账、报表类编制效率

工业企业在日常生产运营过程中，存在大量的台账编制、统计报表之类的工作，包括EM初始化、盲板方案编制、压力容器台账、密封点台账、物料统计等等，需要花费大量的人力。而基于数字中台，上述工作可以自动完成，显著提升效率的同时，也可以避免人工录入的差错。

四、互时科技双中台解决方案

前面主要介绍了专注于工业企业ET数据管理的数字中台概念、必要性及客户价值。下面展示一下互时科技提供的双中台解决方案架构。

除了数字中台，另一个中台是指工业数据中台。相比互联网数据中台，此处我们定义的工业数据中台更强调对于工业企业生产制造类数据的治理与管理，主要关注企业OT数据及生产制造相关的IT数据。

工业数据中台与互联网类数据中台也存在一些差异，例如行业规则、基于模型的数据管理能力、数据采集与接入、存储方式上的差异等等。我们认为这两类数据中台的差异主要不体现在技术和工具上，更多还是不同类型的供应商在实施过程中所需要具备的能力，以及治理后的数据在前台的应用能力。

互时科技针对工业企业所提供的双中台解决方案能够完美地满足工业企业对于数据中台的诉求，尤其适用于炼化、化工、冶金、油气等资产密集型流程制造企业的智能工厂、数字底座、数据治理等相关数字化建设项目。