数字化智能工厂信息化系统集成整合规划建设方案   数字化智能工厂信息化系统集成整合规 划建设方案 1 / 151 数字化智能工厂信息化系统集成整合规划建设方案  目录  一 .建设背景及需求分析........................................................................................... ...................................................................................24 3.3.1.6 外围系统整合................................................................................................... .......................................................................42 2 / 151 数字化智能工厂信息化系统集成整合规划建设方案 3.3.7.4 现场智慧终端.............................................................................

5.4 其他技术框架与工具...........................................................................79 6. 数据获取与整合..........................................................................................82 6.1 数据源识别 ....86 6.1.2 企业与社会组织数据..................................................................89 6.2 数据整合方法......................................................................................91 6.2.1 数据汇聚技术 核心要素，其价值潜 力尚未得到充分挖掘。政府部门在促进数据共享方面面临诸多困 境，例如数据孤岛现象、数据质量良莠不齐、保护数据隐私的法规 不健全等。因此，省级可信数据空间的建设不仅能促进数据的整合 与共享，也能提升政府服务能力和社会各界对数据的信任。 省级可信数据空间的构建需要多方参与的协同机制，包括政 府、企业、社会组织与公众。各方应共同制定数据共享政策，建立 健全数据共享标准体系，划定数据使用及共享的边界，提高数据使

.......................................................................................25 3.4.2 数据整合原则................................................................................................. .........................................................................................28 3.4.4 整合模型层设计.............................................................................................. 立足市现有城市地理空间信息建设应用基础，从大数据云平台 工程的应用实际需求出发，遵循“资源重用、节约投资”的原则，采用 基于面向服务架构（SOA）的 Service GIS 等技术，实现对市分散的空 间信息资源整合、共享和充分利用，为大数据云平台工程提供地理 信息与业务数据的在线共享与交换支撑。  数据分析平台 数据分析平台是集数据的目录管理、数据交换、数据处理的分 析与挖掘、数据的可视化展现为一体的综合支撑平台。

.......7 1.1.2 办公业务、集成处理...............................................................7 1.1.3 资源整合、平台共享...............................................................7 1.1.4 综合覆盖、数据关联............. ....................................................................................30 3.1.3 立足于资源整合和信息共享实现数据向上集中，服务向下 延伸............................................................................. 《民政信息化中长期规划纲要（2009-2020 年）》也明确指出， 以优化民政业务流程、改进民政管理方式、转变民政工作方法、提 高民政工作效率为主要目标，围绕民政业务工作需要，全面推进信 息技术在各个领域的应用，加强信息资源整合，建设完备的民政信 息化技术支撑体系。 按照民政部《民政业务数据共享与交换标准》要求，完成智慧 民政大数据平台的开发及应用，逐步建成市、县（市）区、乡镇 （街道）、社居委（村委会）、直属单位和相关机构多级联动贯通，

............................................................................................19 2) 整合资源深化应用的需求.......................................................................................... ......................................................................................... 31 4.1. 整合公共资源，夯实智慧城市基础设施.................................................................................... ........................................................................... 48 5.2.1. 启动阶段（基础建设与资源整合）.............................................................................................48 5

此期间，很多部门级业务应用系统得以建立和发展，并在部门内实现了局部的自动化、流程化，如 图书管理系统、教务系统、招生系统等 C/S 架构系统。此阶段开始进行数据整合。 第三阶段：业务治理阶段 近几年随着国内高校资源整合及办学规模的扩大，高校面临着各类资源紧缺的局面，信息化正 在逐步走向以“问题为核心”的业务综合治理阶段。为有效提高日常工作效率，控制学校运营及协调 成本，体现以人为本的科学发展观，在近一两年内，国内 事大厅，跨业务部门 的数字迎新系统、电子注册系统、毕业离校系统等。B/S 架构系统因部署方便、瘦客户端等优势逐 渐流行。该阶段可以实现信息协同。 第四阶段：战略支撑阶段 当前，高校间的竞争与整合正在加剧、组织变革速度加快，然而优质师生资源激烈争夺，提升 教学与科研能力，打造学科专业的影响力等几个关键问题摆在各大高校面前，制约着其核心战略的 发展。 新一代的高校信息化管理的建设与规划， 目前上海复旦大学、西北工业大学、同济大学、郑州大学等高校，正在规划与建设具有战略支 撑目标的一体化业务应用和决策性业务应用平台，以打破部门之间的壁垒，提升内部教学和科研运 维能力。这类院校普遍关注： 1)高校间整合加剧，资源如何更合理分配，各方面能力如何提升； 2)招生量不断扩大，梳理人才供应链问题； 3)能否支撑优质生源、优秀人才资源的争夺问题； 4)管理型组织向服务型组织演变的同时，如何屏蔽风险和社会问题；

息，例如遥感影像、传感器数据、社交媒体信息等，实现数据的深 度理解和分析。这种多模态信息的整合，能够为环境保护提供更全 面的视角，识别出潜在的环境风险，并对其进行有效评估与预测。 应用方案可以概括为以下几点： 1. 数据整合与处理：通过构建统一的数据平台，整合来自不同源 的数据，包括空气质量监测、土壤检测、生态卫星遥感等。 2. 模型训练与优化：基于整合后的数据，采用多模态 AI 大模型 进行训练，优化模型参数，提升其在生态环境监测中的准确性 智慧诊断作为一个综合性的概念，结合了人工智能、大数据分 析和生态环境监测等多种技术，对环境问题进行有效评估和响应。 随着技术的不断进步和环保意识的增强，智慧诊断在生态环保领域 的应用越来越受到重视。其核心在于通过多模态数据的整合与分 析，及时发现环境污染的源头和变化趋势，并为决策提供科学依 据。 智慧诊断的发展可以追溯到信息技术和环境科学的交叉融合阶 段。在早期，环境监测主要依赖于人工采样和实验室分析，这种方 法 析变得越来越自动化和智能化。通过传感器和卫星监测，能够实时 获取大量环境数据，并通过数据挖掘和机器学习算法进行深度分 析。 当前，智慧诊断已具备了以下几个关键特征： 1. 数据集成：能够整合来自多源数据（如遥感、传感器、气象数 据等）的信息，形成全面的环境监测体系。 2. 实时分析：利用先进的算法对实时数据进行快速分析，及时发 现问题。 3. 预判能力：通过历史数据和趋势分析，提前识别潜在的环境风

.........................................................................................16 1. 以系统整合为核心.........................................................................16 2. 以服务建设为重点........ 推广应用阶段。在此期间，很多部门级业务应用系统得以建立和发展，并在部 门内实现了局部的自动化、流程化，如图书管理系统、教务系统、招生系统等 C/S 架构系统。此阶段开始进行数据整合。 2.3. 第三阶段：业务治理阶段 近几年随着国内高校资源整合及办学规模的扩大，高校面临着各类资源紧 缺的局面，信息化正在逐步走向以“问题为核心”的业务综合治理阶段。为有效 提高日常工作效率，控制学校运营及协调成本，体现以人为本的科学发展观， 业务部 门的数字迎新系统、电子注册系统、毕业离校系统等。B/S 架构系统因部署方 便、瘦客户端等优势逐渐流行。该阶段可以实现信息协同。 2.4. 第四阶段：战略支撑阶段 当前，高校间的竞争与整合正在加剧、组织变革速度加快，然而优质师生 资源激烈争夺，提升教学与科研能力，打造学科专业的影响力等几个关键问题 摆在各大高校面前，制约着其核心战略的发展。 新一代的高校信息化管理的建设与规划，正在从如何有效支撑高校核心业

.....................................................................................32 4.1.1 多源数据整合................................................................................................... ....................................................................................56 4.5.1 中医药知识整合................................................................................................... 容，从而全面提升患者的健康水平。同时，该平台还可以通过大数 据分析，为医疗机构提供参考，优化资源分配和服务流程。 在实施过程中，DeepSeek 的应用方案将遵循以下关键步骤： - 数据采集与整合：整合中医药文献、临床数据和患者健康记录， 构建统一的数据平台。 - 智能分析与挖掘：利用深度学习算法，挖 掘数据中的潜在规律和关联关系，为研究和决策提供支持。 - 系统 开发与部署：开发基于

...................................33 (五) 网络与信息安全工程........................................35 二、整合建设城市数字平台.......................................36 (一) 城市大数据资源平台................................... 前瞻领先、集约共享、安全可靠、敏捷开放 ” 的 理念， 全面提升城市通信网络，并推动 5G 网络在典型应用 场景 先试先行， 不断统筹全市数据中心、政务云平台、政务 网络等 关键信息基础设施的整合和城市资源效率最大化。 (二) 业务应用统筹协同不足， 亟需加强业务统一支撑能 力 。亟需在市级层面构建大数据资源平台、人工智能平台、物 联网管理平台、视频资源共享平台以及应用支撑平台等城市共 向数据资产的转变， 促进无锡新型智慧城市建设运营的可持续 发展。 (四) 全局视角综合运营不足， 亟需提升城市综合治理能 力 。 当前无锡市信息化应用多集中于垂直条线或部门， 亟需 梳 理并整合全市在城市运行、应急指挥、生态环境、公共服 务和 产业发展等领域的数据资源， 站在全市整体视角， 以数 据驱动 为无锡提供跨领域和跨层级的分析决策、监测预警和 联动指挥 能力，全面科学地掌握城市发展态势。