东辰科技

1.随着工业数字化转型的深入，企业积累了海量生产、设备和经营数据，但数据价值挖掘面临多重挑战：
2.数据孤岛问题突出：生产、仓储、供应链等系统独立运行，数据格式不一、接口封闭，导致跨部门数据难以互通，全局分析效率低下。
3.实时性与复杂性矛盾：工业场景数据量庞大且类型多样（时序数据、图像、日志等），传统分析工具难以实现高效处理与实时洞察，影响异常响应速度。
4.决策依赖经验盲区：管理层多依靠人工经验制定策略，缺乏基于数据的科学预测与优化建议，易造成资源浪费或错失市场机遇。
5.数据质量参差不齐：传感器误差、传输丢包等问题导致数据完整性差，分析结果可信度低，难以支撑精准决策。
6.工业BI（商业智能）通过系统性整合与智能分析，可显著提升数据利用率、增强决策科学性，并降低因信息滞后或误判导致的运营风险，助力企业降本增效。

工业BI（Industrial Business Intelligence）是专为工业场景设计的智能化数据分析平台，融合大数据处理、人工智能与可视化技术，实现从数据采集到决策支持的全链路闭环。系统核心模块包括：数据采集层：支持多源异构数据接入，兼容传感器、PLC、MES、ERP等系统，实时获取生产、设备、能耗等数据。数据存储与处理引擎：采用分布式数据库与流式计算框架，实现海量数据的高效存储、清洗及标准化处理，保障数据质量和一致性。分析建模工具：内置统计学习、机器学习算法库，支持时序预测、故障诊断、能效优化等场景化模型开发。可视化与交互平台：提供可定制的仪表盘、多维报表及3D数字孪生视图，直观展示关键指标（KPI）、趋势分析与告警信息。决策支持模块：基于分析结果生成优化建议（如排产计划、维护策略），并通过API与业务系统联动执行，形成决策闭环。

1. 需求诊断与目标定义
调研企业现有数据资产、系统架构及业务痛点，明确BI建设优先级（如质量管控、能耗优化）。制定可量化的KPI体系（如OEE提升10%、故障停机减少20%），确保项目与业务目标对齐。
2.数据基建与治理
部署工业数采网关，对接PLC、SCADA等设备，实现毫秒级数据采集。构建数据仓库并实施治理规则，定义数据标签、质量指标及更新机制。
3.场景化建模与开发
选取高价值场景（如设备预测性维护）进行试点，基于历史数据训练模型并验证准确率。开发交互式分析看板，适配不同角色需求（如管理层关注成本趋势，工程师关注参数波动）。
4.系统集成与测试
通过API或中间件与ERP、MES等系统集成，确保分析结果可反向驱动业务操作。开展压力的测试与用户验收的测试（UAT），验证系统在高并发、数据峰值下的稳定性。
5.培训与持续优化
组织分角色培训（操作人员、分析师、管理者），提升数据素养与工具使用熟练度。建立反馈机制，定期迭代模型与功能模块，扩展新业务场景的应用覆盖。