一、项目概况

经济开发区化工园区智慧平台建设，按照科学的园区高质量发展理念，以新一代信息技术和智慧应用为支撑，在对园区内的企业生产过程、安全、环境、危化品、车辆、人等信息全面感知和互联的基础上，全面整合园区资源，实现人、物、功能系统之间无缝连接与协同联动的智能自感知、自适应、自优化，从而对企业、公共安全、管理功能、业务活动等多种需求做出智能的响应，形成具备可持续生命力的安全、便捷、高效、协同和绿色生产的化工园区形态，使园区管理服务、企业安全管理等更高效便捷，实现整个园区的基础设施网络化、安全管理和应急指挥一体化、业务管理信息化、功能服务精细化和产业发展智能化。

二、平台要求

1.信息全集成平台：数据采集是工业操作系统的基础，没有数据的工业互联将成为无源之水，工业操作系统的价值在很大程度上取决于采集数据的数量和质量。这些数据既包括 ERP、MES、CRM 等信息化系统里运行与产生的数据，也包括企业生产设备产生的各种状态与制造参数、工艺指标、人员信息、物料信息等工业全要素数据。此处指的信息全集成主要负责采集工厂的人员、设备、装置、物料和产品等信息数据，打破厂内的 DCS、MES、WMS、OA、SCM、CRM、ERP、CCTV 等业务系统的数据孤岛现象，实现工厂的生产数据、管理数据和运营数据有效融合。通过建设大数据集成平台，形成生产要素的大数据画像，实现多业务系统的有效融合、联动，对工业企业几十套“烟囱式”信息系统进行 APP 化迁移。

2.云边协同边缘计算：边缘侧底层数据的采集、处理和结果上传。边缘计算场景用于靠近物或数据源头的网络边缘，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

3.工业操作系统内置对象化工业数据湖，支持图片、数字、布尔、字符串、文本、文件、视频、音频、位置、自定义结构、对象、结构数据、块数据等类型的数据处理与存储能力；提供数据存储压缩服务，根据实际数据的质量要求，可灵活配置存储精度，满足至少 5 年以上的工业现场复杂数据存储要求；支持离线运行数据备份。工业数据湖支持分布式集群部署，提供了面向对象结构的数字化工厂模型构建方法，可对多元数据进行清洗、重组和标准化处理，采用容器化和微服务技术，提供基于面向对象可视化数据模型的预处理、计算、存储和查询服务，满足上层应用的数据分析和综合应用。

4.数据建模及服务：支持对象化元数据定义、数据标准化和信息模型的运行期管理，支持对象模型的组织管理和工厂建模，提供对象模板、对象实例和功能集合的可视化组态管理功能。基于属性、服务、事件与订阅等方法构建业务场景，提供统一的面向工厂设备、人员、物料、产品等维度的对象化模型定义能力，实现标准化元数据清洗与组织；同时，将真实工厂的单元主体，以对象化的全信息模型来表示，结合工厂的单元模型与生产组织关系来建立工厂数字化模型。提供数据集成、数据加工、数据管理、数据服务的能力，帮助制造业企业快捷构建自身系统性的数据治理，实现企业内各业务系统异构数据汇聚，沉淀优化企业数据模型，强化数据质量，能够对外提供加工后的业务数据支持应用快速开发和数据可视化。

5.工业微服务架构并形成数据产品：工业操作系统通过工业微服务来实现机理模型算法的模块化和软件化，满足工业APP 的运行和扩展, 形成数据深度治理加工后的数据产品。在工业互联网平台中，工业微服务正发挥着承上启下的关键作用。一方面， 基于不同行业、不同领域经验知识所提炼出来的各类原始机理算法模型通常缺少对外调用的接口，也往往难以进行独立的调试、运行和升级，需要用工业微服务的方式将这些机理算法模型集成起来，封装成可独立调试运行的单一功能或服务模块，提升易用性和可维护性。另一方面， 在工业互联网平台中基于工业微服务模块进行工业 APP 开发，既能够借助工业微服务并行开发、分布运行的特点，有效发挥平台海量开发者接入、资源弹性配置、云化部署运行等优势， 又能够利用工业微服务独立隔离、灵活调用的特点，克服工业 APP 所面临的快速运维、持续迭代、个性化定制等问题。

6.工业APP开发环境：工业操作系统提供的可组态的工业 APP 开发环境，通过图形化、组件化、模块化的向导式应用构建，有效地降低APP开发和设计的IT门槛。用户只需要关注应用场景和业务流程的分析和设计，利用平台提供的表单设计和工作流设计工具，可快速开发 APP 应用。平台提供微服务容器框架，每个 APP 都运行在一个独立的容器中，可实现热插拔。通过平台提供的交互式业务和流程设计器，满足流程图监控、在线报表、APP 业务管理页面、工作流管理、Dashboard 分析、大屏画面、数据 DIY 分析等一体的混合业务编排和场景设计。

7.数据DIY分析与展示：用户可通过组态方式实现多元数据的自主分析与利用，如建立生产看板、能耗看板、设备预警看板、重要指标参数看板、重要摄像头监控等；在可视化工具方面，平台提供了一整套数据展示的控件库，包括基础图元控件、图表控件、报表控件、趋势控件、实时报警控件、历史报警控件和视频控件，基础图元控件包括矩形、圆角矩形、椭圆、弦、扇形、多边形、按钮、棒状图、管道、直线、弧、折线、文本、数据链接和图片等；图表控件包括柱状图、曲线图、散点图、折线图、饼图、气泡图、面积图、玫瑰图、仪表盘和热力图等。

8.多组织服务：实现多公司人员组织架构、以及用户和权限管理，供第三方平台调取和使用，提高运维效率以及数据同步性，满足第三方平台不用维护自己的组织、人员、用户及权限。实现对组织、人员、用户、权限的统一处理，满足平台集成需求。

9.多租户服务：平台多租户设计的 SaaS 系统，可以为多个租户（客户）提供服务，实现多个租户在互联网环境下使用同一套程序，且保证租户间的数据隔离。多租户架构设计模式，重点关键技术是同一套程序下多个租户数据的隔离，实现数据的安全性，防止租户数据不经意或被他人恶意地获取和篡改。多租户技术可以有效的降低环境建置的成本，包含硬件本身的成本，操作系统与相关软件的授权成本都可以因为多租户技术，而由多个租户一起分担。多租户架构下所有用户都共用相同的软件环境，因此在软件改版时可以只发布一次，就能在所有租户的环境上生效。

10.工业大数据及人工智能：提供机器视觉、语音识别、智能问答、自然语言处理等多元的工业大数据服务能力，实现人工智能技术在工业领域的深度应用。基于分类、聚类、回归、预测、寻优和深度学习等大数据算法模块，结合特定场景进行建模分析，实现算法模型开发，训练完成的算法模型可以在平台中运行。如基于机器视觉分析服务，可通过接入的工业视频进行图像分析，分析检测结果可与平台的工业实时数据等进行联动，根据不同场景产生响应的工艺质量报警、人员安全预警、设备故障预警等。通过人工智能技术与业务系统的无缝融合，实现数据的相关性分析、未来趋势预测、工艺动态特性分析等多种分析业务，促进数据分析成果转化为生产力，达到商业价值最大化。

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