1 方案背景與目標

《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》明確提出了數字政府建設和數字生態營造的重要方向。國家加快推進數據安全、個人信息保護等基礎性立法工作，強化數據資源全生命周期的安全保護，加強數據安全評估，并推動數據跨境安全有序流動。這些措施不僅保護數據的安全和隱私，也為數字經濟的健康發展提供制度保障。

2 方案詳細介紹

烽臺科技工業數據治理解決方案，圍繞“統一標準、提升質量、構建模型、支撐業務、保障安全”五大核心目標，構建覆蓋全生命周期的工業數據治理體系。通過邊緣協同處理與中心統一管控的架構設計，打通數據從感知、傳輸、治理到應用的全鏈條，助力企業實現數據資產化、治理規范化與價值最大化。

本方案以設備物模型為核心驅動，融合工業協議解析、時序數據標準化、邊緣數據處理、語義建模治理、可視化分析與安全共享機制，支撐企業構建“采得全、治得好、用得準、管得住”的數據治理能力，實現從底層數據流向高層業務流的閉環協同。

面對工業企業在數據接入標準、質量控制、業務建模與共享安全等方面的共性難題，烽臺科技提出以“邊緣協同+語義建模+平臺治理”為核心的工業數據治理一體化解決方案。通過“邊端聯合處理、語義模型驅動、質量閉環保障、分級分類管控”等關鍵能力，實現從“原始數據”到“高價值資產”的全生命周期治理閉環。

1）構建統一語義模型，驅動數據標準化治理

以“設備物模型”為核心，抽象各類工業資產的屬性、狀態、工況、指標等語義信息，統一命名體系和數據結構，實現多源異構數據在邏輯層面的融合。通過語義映射機制，消除設備與系統間的語義差異，形成標準化的數據表達體系，為后續治理提供統一支撐。

2）實施邊緣側協同治理，打造“高質量數據集”工廠

依托邊緣計算資源，在靠近數據源的位置實時完成數據清洗、異常修復、特征標注、趨勢建模等處理流程。對接主流工業協議及現場控制系統，構建輕量級數據處理流水線，及時生成面向業務場景的高質量數據集。同時，引入數據質量監控機制，貫穿采集、入庫、處理、共享等全過程，對缺失值、重復值、時間錯位、字段不符等問題自動識別與治理，建立多維質量指標體系，實現對數據質量的可量化、可視化、可追溯管理。

3）打通全流程質量保障鏈條，保障治理高效落地

結合國家“數據分類分級”“數據出境安全評估”等政策要求，構建分級分類管理策略，明確數據責任主體、訪問權限與使用范圍。通過平臺級權限控制與傳輸加密機制，保障數據在部門間、系統間的安全合規流轉。

通過統一的數據治理平臺提供設備接入管理、模型配置、質量監測、流程編排、結果分析、安全審計等核心能力，實現對工業現場數據治理過程的可視、可控、可追溯。

3 代表性及推廣價值

用戶價值

1）數據驅動的生產運營透明化與降本提效

通過構建結構化、高質量、語義化的數據體系，企業能夠實現從設備狀態、能耗情況到工藝參數、質量波動的全過程在線監測與趨勢洞察。以此為基礎，可有效減少人工巡檢成本、提升故障響應效率、優化生產節拍與資源調度，真正實現“用數據跑工廠”。

2）管理流程標準化與合規能力提升

數據治理推動企業對關鍵數據資產進行全生命周期的梳理、分級、授權與審計，促進管理行為制度化、責任邊界清晰化，從而構建起支撐質量管理、能源管理、安全監管等業務的標準流程體系，強化內控機制與外部審查能力。

3）激活數據資產沉淀，支撐持續復用與價值釋放

原始數據通過治理轉化為結構清晰、語義明確的可復用資產，企業可在多個場景中調用相同數據模型與治理成果，打通跨系統、跨車間、跨部門的數據協同壁壘，實現數據資產的平臺化、服務化與資本化運營路徑，為業務創新與價值釋放構建長期支撐。

4）建立戰略性數據基礎，實現數智化升級能力躍遷

通過系統性數據治理體系建設，企業不僅解決當前的數據使用痛點，更為未來構建AI能力平臺、實現設備智能聯控、部署預測性算法、參與產業數據生態協作奠定基礎，成為具有戰略性數據能力的“數智型企業”。