智慧园区&园区 IOC 平台&大数据平台解决方案 智慧园区解决方案 园区 IOC 平台-大数据管理平台- 可视化指挥平台-运维管理平台 第 1 页 智慧园区&园区 IOC 平台&大数据平台解决方案 目 录 第一章 项目概述................................................................................ 4 系统功能...................................................................................141 第八章 大数据管理系统设计.........................................................................159 8.1 需求分析........ 处置 提供最为直观的视频信息，并根据应急预案对突发事件进行最佳的处置，构建 智慧园区综合安防新高度。 1.3.2 两个中心 建设以事件为核心的应急作战指挥中心以及以数据管理为核心的数据呈现 中心，实现事件管理与数据管理的双中心可视化运行。 1.3.3 三类管控 针对人员、车辆、事件三类管控对象，依托高清、智能 AI、物联网、云计 算等新技术，实现对人员的智能管理、车辆的智慧管控、事件的有效处置。

主管部门、 联动部门、管道燃气生产经营企业和站点、液化石油气 生产经营企业和站点安全 管理，实现燃气安全管理、燃气配送监 管、燃气智能监测接入、场站视频监控接 入、行政执法审批备案流 程、时空大数据管理、物联设备监测、应急管理等功能， 同时提供标准对接接口，为后续多软件、硬件系统接入提供服务。 1.2 建设内容 1.2.1 总体要求 按照《城市燃气管道等老化更新改造实施方案》（2022—2025 2.1 CIM 基础服务平台 2.1.1 数据管理 2.1.1.1 二维测绘数据管理 支持多种数据格式的数据导入导出，数据转换和空间坐标匹配。 支持主流数 据格式的数据导入、导出，支持不同数据格式之间的转 换，支持将点线面文本数 据进行类型转换、支持空间匹配。 2.1.1.2 三维测绘数据管理 26 三维测绘数据管理主要指倾斜摄影数据管理，保证系统在进行数据调 度的时 候加载流畅，并支持相关 数据库管理主要包括配图模板管理、数据入库、数据更新。配图模板 管理根 26 据图式规范定制专题地图模板配图，支持符号管理、地图管理、自动 制图、地图 图幅管理、地图缓存制作等功能，用户数据的快速制图。 2.1.2 时空大数据管理 2.1.2.1 数据治理 遵循统一规划、统一标准、资源共享和安全可靠原则，充分利用 和整合现有 数据信息和网络平台资源，建立 xx 市 CIM 时空信息资 源目录，建成符合共享标 准涵盖时空基础、资源调查、规划管控、

.........................................................................................133 5.2 数据管理对象................................................................................................ 智慧企业的四个关键路径：业务量化、集成集中、统一平台、 智能协同。 1.业务量化：通过各种最新技术的应用，将企业的各项业务全 面数字化，使企业从过去定性描述、经验管理，逐步转变为数据说 话、数据管理。 2.集成集中：全面整合以往分散的系统平台，消除业务系统间 分类建设、条块分割、数据孤岛的现象，从而形成集中、集约的管 理系统。 3.统一平台：实现各类专业口径的数据标准化，并在统一运用 （3）工程建设部（采购管理部） 存在的主要问题：目前，公司对工程建设的安全和进度有较高的 需求和关注度，现在缺少有效的信息化监控手段；OA 中待办信息过 多，没有分类分级，容易错过重要信息；采购全过程的数据管理， 无法在一个系统中查看所有相关信息；现行物资编码系统中一物多 码现象严重，容易造成基层采购混淆，造成很多的不便。 提升的主要建议：希望通过信息化系统实现对安全的监管和进度 的监控，减少安

的处置过程，对各级部门问题事件的处置数量和质量进行考核。 3、打造数据平台数据管控体系，定义数据管控组织和职能；定 义数据管控工作办法和管理流程；搭建数据管控平台，包括数据标 准、元数据和数据质量管理平台，重点是元数据管理平台；制定数 据标准； 4、建立社区网格化“块数据关系库”，以社区网格为中心管理网 格内人、地、物、事、组织、情的关联关系。 5、强化社会公益和社区服务支撑能力，为社会团体、志愿者、 社区服务人员精准推送需求信息。 任务管理 允许用户灵活的添加新的任务、设置任务的触发条件、和依赖 关系。能方便的重置任务状态，重启和结束任务运行等。 83 大数据云平台实施方案 3.5.4 数据管控设计 数据管控平台包括元数据管理系统、数据标准管理系统及数据 质量管理系统，这些系统都是数据平台建设过程中的重要支撑系统， 贯穿于数据平台的全过程，如下图示意了数据管控平台系统之间的 互动关系： 图 27 数据管控与数据平台关系图 分析数 据。 3.5.4.1 元数据管理 3.5.4.1.1 建设目标 元数据（Metadata）就是数据的数据，用于建立、管理、维护 和使用大数据平台。元数据管理是大数据平台中的关键组件，贯穿 于建立大数据平台的整个过程，其把数据转化为有用的、可信赖的 信息，支持决策分析。 本期元数据管理系统建设目标： 1、建立数据元统一视图 元数据管理系统通过统一数据口径、完善指标体系、建立统一

..........................................................................................57 4.2 数据管理对象................................................................................................ 数字化企业的四个关键路径：业务量化、集成集中、统一平台、 智能协同。 1.业务量化：通过各种最新技术的应用，将企业的各项业务全 面数字化，使企业从过去定性描述、经验管理，逐步转变为数据说 话、数据管理。整理制作郎丰利 2.集成集中：全面整合以往分散的系统平台，消除业务系统间 分类建设、条块分割、数据孤岛的现象，从而形成集中、集约的管 理系统。整理制作郎丰利 3.统一平台：实现各类专业口径的数据标准化，并在统一运用 公司数据标准和流程，对现有的业 9 企业数字化转型及企业数字化平台建设方案 务数据进行治理，制度定主数据标准，依据主数据标准对现有业务 系统进行升级改造，指导新建系统规划设计，对存量数据进行规范 和清洗，并制定数据管理标准，以数据资产为核心，促进流程再造， 提升全面创新能力，形成一套在集团可推广的 XXXX 公司全业务领 域关键数据体系。 践行集团公司“数字、智慧电厂”战略目标，为集团提供示范借鉴。 依

.............................................................................. 8 4.1. 主数据管理平台................................................................................................ ..............................................................................22 4.5. 元数据管理 ................................................................................................. ..................................................................................... 26 5. 数据管理 .................................................................................................

..........................................................................................19 2.4 数据管理与分析需求............................................................................................. 应用场景，如智能客服、供应链优化、市场预测等。通过整合企 业内部数据和外部数据源，训练出适用于企业特定需求的大模型， 确保模型在精度、速度和稳定性方面达到行业领先水平。 其次，实现数据管理的智能化和自动化，提升数据采集、清 洗、标注和存储的效率。通过搭建统一的数据管理平台，确保数据 的质量与一致性，降低数据孤岛现象，为企业决策提供可靠的数据 支撑。 此外，项目旨在提升企业内部的技术协同能力，通过标准化接 口和模块化设计，实现 基础设施建设：搭建高性能计算集群，包括 GPU 服务器、存 储系统和网络设备，确保模型训练和推理的高效运行。同时， 配置必要的软件环境，如深度学习框架、分布式训练工具和容 器化平台。 2. 数据管理与预处理：建立统一的数据管理平台，支持多源数据 的采集、清洗、标注和存储。实施数据安全策略，确保数据的 隐私性和合规性。数据预处理流程将包括数据增强、特征提取 和格式转换等步骤，以提高模型训练的质量。 3

........................................................................................13 2.1.1 数据管理需求.............................................................................16 2.1.2 模型训练需求... ...........................................................................................48 4. 数据管理方案..............................................................................................50 管 理员可进行用户信息的增删改查，培训师可发布和管理 考评任务，学员可参与考评并查看结果。 o 提供用户注册、登录、身份验证功能，支持第三方平台 （如微信、企业微信）的快速登录。 2. 数据管理与上传 o 系统需支持多种格式的数据上传功能，包括但不限于文 本、图像、视频、音频等，支持批量上传和数据预处理 功能，确保数据能够快速进入训练流程。 o 提供数据分类和标签功能，允许用户对上传的数据进行

撑平台等城市共 性数字平台， 通过数字平台支撑以大数据共享为基础的数据流、 业务流的跨领域、跨部门流转， 为业务协同和有效联动提供技 术支撑。 (三) 公共数据深度建设不足， 亟需提升数据管理应用能 力 。 当前无锡市主要通过现有大数据共享平台和各委办局之 间 单线交互的方式进行数据共享， 面向行业和市场的数据开 放尚 —9— 未形成清晰的模式。因此， 需进一步通过数据资源的有效管理， —22— 支撑下， 开展基于大数据的智慧应用建设， 将大数据资源与能 力充分融入到各类智慧应用的建设中， 不断创造与实现新价值， 全面提升无锡大数据应用水平和数据资源综合效益。 5． 大数据管理体系 建立数据治理与数据全生命周期管理体系， 为大数据高质 量应用提供制度保障。 依据国家、省和市有关规定， 编制数 据 资源共享开放利用细则， 建立数据资源目录与共享交换目 录、 共享管理以及大数据对外服务接口标准， 实现数据融合、业务协同与敏捷创新， 构 筑 智慧城市建设与运营的基础支撑环境。 (一)城市大数据资源平台 1． 建设目标 —36— 完善市大数据中心建设， 构建涵盖数据集成、数据共享、 数据管理、数据开放、数据分析、数据决策等全方位的数据综 合管理服务体系， 支撑市各级政府、部门基于平台开展数据 共享交换、决策分析与开放应用， 充分发挥城市大数据中心提 供统一平台与共性能力的功能作用。

__________ 6 数字化转型项目方案 标注、三维工艺设计管理、产品运营监控看板、仿真分析、电子手册管理、现场服务管理、问题管 理等是首要的建设需求。 最终建设打造一体化的全生命周期数据管理平台。并实现与企业其他系统的集成包括 OA、CRM、HRS、SRM、ERP 及 MES 等。 2. 各模块业务需求 2.1 设计 基于第二章节了解到现状及问题，设计部门提出如下的业务需求： 耦合场仿真研究：结构、流体、液压控制等多学科交叉及耦合仿真  系统级仿真：进行系统级建模和仿真，考虑各种运动约束和部件间相互作用力  五维仿真需求  仿真分析流程化管理及仿真数据管理 编号 软件系统名称 说明 解决的问题 1 仿真数据管理 平台 专用于仿真数 据和流程管 理，可嵌入到 PTC 平台中。 打通与前端 CAD 的数据通道，管理整个 仿真流程和数据。通过定制开发一系列 专业分析模块，规范软件应用，提高研 数字化转型项目方案 四、技术方案建议 1. 未来应用功能框架 未来系统的整体框架分为两个平台，这两个平台分别为： 1) 产品全生命周期数据管理平台 本平台以 Windchill 11.0 为基础，配置相关的模块支持产品全生命周期的数据管理及服务生命周期 管理，逻辑上分为两层的业务支持： a) 数字化应用层： 建设数字化研发、数字化制造、数字化服务的各专业化模块应用。如三位产品设计、专业仿真、