互時科技：ET數據治理助力工業(yè)發(fā)展“枝繁葉茂”

作者丨張琪瑋

編輯丨趙晨

美編丨馬利亞

監(jiān)制丨連曉東

輕點購買圖標，消費者的交易數據、個人信息、購買偏好等信息技術數據（IT數據）便“落袋”電商平臺的數據庫，以待未來為消費者提供更加便利、更加客制化的使用體驗；工廠車間內，機器運作過程中的溫度、壓力、振動頻率等狀態(tài)都轉化為一個個跳動的數字，作為操作技術數據（OT數據）被實時記錄，為工業(yè)制造設備的“健康”保駕護航；一座偌大的工業(yè)園區(qū)內，大到廠房的整體結構，小到一顆螺絲、螺栓的屬性，以及工藝與設備操作參數、技術要求，都作為工程技術數據（ET數據）被忠實地記錄在案，從而實現(xiàn)“一比一復刻”的數字孿生，提高生產、管理效率……

近年來，隨著數字化轉型的浪潮席卷各行各業(yè)，“數據”已經成為驅動經濟社會運作的“新血液”。對此，國家數據局局長劉烈宏表示：“數據作為一種新型生產要素，已經深刻地融入經濟社會的各個領域。加快構建以數據為關鍵要素的數字經濟，離不開強有力的數據產業(yè)的支撐?！?/p>

而隨著各種領域、各種種類的數據呈現(xiàn)爆炸式增長，數據的治理在當今顯得尤為重要。其中，在工業(yè)制造領域，及高端裝備、基礎設施等行業(yè)，數據治理，尤其是ET數據的治理，對于企業(yè)降本、提質、增效，確保安全、綠色生產起到關鍵作用。對此，互時科技CTO宋楠向《中國電子報》記者表示：“數據治理是數字化轉型不可缺失的一環(huán)，而在工業(yè)制造場景下，規(guī)模越大、工藝及設備復雜程度越高，ET數據的治理價值就越大?！?/p>

什么是IT、OT和ET？

在介紹數據要素的重要概念時，宋楠提出了一個簡明易懂的比喻：“如果將數據要素比作一顆大樹，IT數據與OT數據就像大樹的‘樹葉’和‘枝條’，而ET數據作為數據要素中的‘骨干數據’，則可以比喻為支撐整顆大樹的‘樹干’。”

那么，IT、OT和ET數據究竟是什么呢？記者了解到，IT數據指信息技術數據，通常表示企業(yè)信息系統(tǒng)中的數據，用以支持企業(yè)的決策制定、運營管理和客戶服務；OT數據指操作技術數據，具體涉及工廠車間、生產線、設備運行等現(xiàn)場操作產生的數據，主要用于確保生產流程順暢、提高生產效率、預防設備故障等；ET數據則表示工程技術數據，代指工藝、機電儀等工程門類的技術數據，對于產品的創(chuàng)新設計、工藝優(yōu)化、安全生產和設施的長期維護至關重要。

隨后，宋楠對這三種數據做了更加深層的解構。他告訴《中國電子報》記者，行業(yè)中常談的“大數據”是指IT數據、OT數據兩類數據，它們主要由實時數據和過程管理數據構成，用以表示數據來源的狀態(tài)與行為，更多是動態(tài)的、始終在變化的數據；而ET數據則是典型的“小數據”，以靜態(tài)的基礎數據為主，變化周期較長，主要用于反映數據來源的屬性和特征。

宋楠向記者表示，長期以來，在數字化轉型過程中，行業(yè)往往對IT、OT數據及兩者的融合予以更多關注，在近年進入數字化時代后，才逐漸開始重視格式多樣化的ET數據?；诖?，在采訪中，宋楠向記者著重強調了ET數據的重要性：“ET數據對于IT、OT數據的融合起到粘合劑和催化劑的作用，只有充分理解ET數據的價值，并實現(xiàn)其與IT、OT數據的關聯(lián)與協(xié)同，才能成功實現(xiàn)數字化轉型?！币舱虼?，互時科技選擇了工業(yè)制造業(yè)中的ET數據治理作為當前專注的方向。

在工業(yè)制造領域這片特殊的土壤中，ET數據尤其發(fā)揮著更為關鍵的作用。宋楠告訴記者：“制造業(yè)工業(yè)企業(yè)中，如高端裝備與基礎設施等行業(yè)有著共同的行業(yè)特征：新建投資額較大、設備作為固定資產占比較大、上下游關聯(lián)關系比較復雜……這類行業(yè)被稱為資產密集型行業(yè)?！彼赋觯谶@類行業(yè)中，工廠、設施、裝備作為被管控對象較為復雜，而ET數據定義了這些對象的屬性、特征與關聯(lián)關系，因此，ET數據成為了深入了解對象、并對其進行數字化、精細化管控的重要依托。

“數據要有進有出”

談到對數據治理的理解，宋楠告訴記者，數據治理的核心是“有進有出”：“數據治理，本質上就是把比較‘臟亂差’的數據輸入進去，通過治理將其輸出為高質量、高可用的優(yōu)質數據。”他表示，要實現(xiàn)真正全生命周期的ET數據治理，無論是治理前還是治理后，都有需要兼顧的重要環(huán)節(jié)。

ET數據治理啟動后首先要考慮的是“數據解析”的工作。記者得知，ET數據的核心來源是CAD工具的設計成果，往往包括了三維模型、設計圖紙、材料表等等。通常情況下，一個工廠的設計又會涉及諸多專業(yè)，及諸多設計單位，這導致原始的ET數據呈現(xiàn)多源異構的特征，需要在數據治理的起始通過數據解析將數據轉換成統(tǒng)一的數據格式，以便于后繼的治理與管理工作。宋楠告訴記者，“得益于公司較強的CAD基因，互時目前已能對目前業(yè)界主流的CAD格式進行無損解析，所支撐的格式數量處于業(yè)界領先地位?！?/p>

數據解析之后，ET數據治理還需要經歷數據聚合、校驗、分發(fā)等重要環(huán)節(jié)。據宋楠介紹，這些環(huán)節(jié)需要全量信息模型、AI等關鍵技術的支撐，不但需要把數據治理妥當，還需要提升數據治理的自動化程度，從而實現(xiàn)效率的提升。

而在治理后的環(huán)節(jié)，宋楠則格外重視數據的應用。他直言：“‘治理’不是目的，讓數據真正被用上、被用好才是數據治理的最終目標。沒有應用，數據治理就沒有價值?！痹谶@一層面，宋楠向記者介紹了數據治理后的兩方面應用：一是工業(yè)數字孿生體的構建，二是工業(yè)互聯(lián)網平臺的打造?！霸诠I(yè)數字孿生方面，互時能夠幫助構建、優(yōu)化全量全要素的信息模型，有力支撐數字孿生高階模型的構建，為客戶創(chuàng)造更多業(yè)務價值；而在工業(yè)互聯(lián)網平臺方面，互時提出‘雙中臺’方案，分別專注于ET數據及IT、OT數據的治理，既彼此獨立，又能實現(xiàn)數據協(xié)同。”

據介紹，當前，互時科技聚焦石油、大型化工、核電、機場、航空等重點流程工業(yè)和基礎設施產業(yè)，截至2023年底，已成功構建了超過2200個大規(guī)模復雜系統(tǒng)的數字孿生體，涉及固定資產1.2億、物理對象16億個，助力行業(yè)完成數字化轉型，實現(xiàn)提質增效。

效率與認知是行業(yè)最大挑戰(zhàn)

“由于業(yè)界長久以來對ET數據治理缺乏認知與重視，可以認為，目前我國的ET數據治理產業(yè)仍然處于起步階段。”宋楠向記者坦言，“當前行業(yè)面臨的痛點，主要聚焦兩大方面：一是認知上不夠成熟，二是技術上不夠完善?！?/p>

談到行業(yè)的“認知壁壘”，宋楠再次強調了當前ET數據備受忽視的行業(yè)現(xiàn)狀：“提到數據治理，行業(yè)里更多想到的是IT、OT數據，采用的技術路線也更加針對大數據的特點。行業(yè)亟需認識到的一點是，ET數據的治理模式和技術手段是與大數據截然不同的，在重視ET數據治理的同時，也要轉換思路，無論是制定方案還是研發(fā)產品，都要從適合ET數據的方向出發(fā)?！?/p>

而具體到技術上的不足，宋楠告訴記者，當前產業(yè)面臨的技術痛點主要有二：“一方面，現(xiàn)有工具仍以人工為主要驅動方式，效率較低，如果不能盡快與人工智能技術結合、實現(xiàn)智能化轉型，仍然會導致競爭力的下降；更重要的是，當前國內仍然缺乏聚焦完整生命周期的數據治理工具，這就導致在整個周期中涉及的眾多環(huán)節(jié)都要靠獨立的、分散的工具來進行，不僅流程冗長，還導致了成本虛高的現(xiàn)狀。”

基于此，宋楠認為，要解決這三個痛點，同樣要“對癥下藥”，從兩方面入手：“一是提高智能化、自動化水平，盡量減少人工的參與，實現(xiàn)效率的顯著提升；二是著手構建面向全生命周期的、完整的產品和解決方案。”針對當前ET數據治理行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，宋楠呼吁，希望產業(yè)對以ET數據為代表的數據治理予以持續(xù)關注?！皵祿卫硎菙底只D型不可或缺的一環(huán)，希望這一領域能夠得到業(yè)界更多的關注與支持?！彼伍f。