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

数字化运维所带来的的价值

辅助应急管理：工厂管理人员可以在三维场景中快速直观查询厂区应急资源分布及具体信息，辅助应急响应与决策，提高应急救援的准确性和有效性，提高企业应急管理水平。

辅助培训：工厂运维人员通过三维数字化工厂，快速学习掌握整条生产线工艺流程，了解该设备的空间位置、工程信息，查看与该设备三维模型关联的设备图纸、随机资料，可大幅提高培训效率和效果。

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。

数字化运维的业务变革和创新

在数字化转型的形势下，企业的“强”规定企业能够通过业务创新市场创造发明或发掘出市场要求变成支撑点企业生长发育的特殊的市场室内空间，企业的“韧”取决于能不能洞察客户满意度转变灵巧转过身通过给予特性的服务进行业务流程创新和自主创新。

不论是创造发明潮流或是投合潮流，企业都要求通过数字化转型来加强对自然环境、对顾客、对市场的认知能力才可以、洞察才可以和民事行为能力。 

不容置疑，企业进行数字化转型的一步，一定是企业学习培训市场认知企业生存条件的进行和转变，而这类学习培训的主次方法便是通过数据信息。