图为技术T-Plant OS新版本前瞻预览——多源数据管理（附视频）

在当前工业数字化发展中，数据的重要性正在不断提高，数据可以记录过去，管理现在从而更好的预测未来。利用工厂全生命周期的数据信息，有助于企业做出实时的管理决策，降低生产成本、提高产品质量和可靠性、提高生产效率、进而提升企业与产品的价值。

然而数据内的多重版本、内容完整性与来源多样性也极大影响着我们利用数据的有效性。对此我们必须提升管理数据的能力与效率，从而保障工业数据的有效性、完整性与准确性，保证工业数字化的效率与价值。
 

T-Plant3.0 OS

图为技术T-Plant3.0 OS作为新一代全生命周期工业可视化综合应用平台，实现以“数据管理为中心、综合应用可扩展”的全新解决方案。在全面提升T-Plant3.0 OS三维可视化体验的同时，将提高平台可靠性和保证平台连续性作为主线目标，确立了数据管理的中心地位。

平台在引入数据前便有效对数据进行分类，通过对多源数据与模型的分类管理为后续对数据的分析、利用与重组等管理提供基础，实现便捷高效的数据管理形式。

（一）功能介绍

（1）工程数据中心——数据库的数据库

图为技术T-Foundation工程数据中心构建了全面数字化工厂信息的对象化管理方法，为不同维度的信息如模型、文件、数据、空间、关系、资产、物资等，提供高效的加载、储存和维护管理能力，可以说是数据库的数据库。

（2）类库管理——多维度的高度统一

通过图为技术原创的对象管理方法，可有效对模型、文件、空间等不同维度的数据进行储存、加载和维护管理，同时可按需进行快速调用和编辑。

（类库管理）

在此基础上，通过自定义层级和对象化实例子级等方式，可以按照树状结构综合展示和应用不同维度数据。

在核电领域，由于核电设计、采购、施工、调试数据涵盖不同维度、不同层级、不同类型的项目数据，包括二维列表、三维模型、文件文档、其他类型的数据信息。核电工程数据涉及专业多（约80多个）、关联关系复杂、文件类型多、层级关系多。

图为技术能够有效将核电领域多源数据通过原创的九大类分类方法，将各专业、各类型、各层级的不同数据的进行梳理和标记，支撑“多维一体”的数据展现和筛选。

（3）数据挖掘关联——智能的综合算法库

图为技术针对工程协作、数据应用等环节大量实践探索，将机器学习、智能算法与客户的业务需求结合，研发出适用于流程行业的工程应用算法库。其中工程扫描文件OCR 的技术识别率达到国际领先水平，另实现可配置化应用，数据的解析，挖掘，关联与高效检索，使企业的算法部署、应用、分析与优化标准化、高效化。

图为技术能够有效挖掘数据深层联系，建立模型与数据、数据与数据间的关联关系。点击对象模型即可查看该模型关联的对象属性数据或相关图档。在无需专业设计软件的情况下，实现二三维联动，用户可直接在浏览器端查看、批注与检查文档，查询文件和生成报告，有效提升企业各系统间数据集成度。

通过内置行业标准，平台能够有效挖掘数据深层信息，如火电厂采用标准KKS编码形式，在平台完成数据采集、存储的同时，实现同编码文件自动识别，自动关联跳转，为用户提供一个交互的、可视化的数据展示平台。

总结——由管理数据构建成的数据管理系统

图为技术T-Plant3.0OS以原创的对象管理方法，通过T-Foundation工程数据中心实现数据与数据间的高效关联，拥有强大的数据组织管理能力，通过灵活配置将多元性的客户数据来源，形成高一致性、高质量的存储数据，可以成为各类系统的基础数据平台。

通过权限管理、版本管理、对象管理、规则配置等功能，实现数据历史版本可追溯，数据价值可共享，数据安全可管控等目标。构建了全面数字化工厂信息的对象化管理方法，提供高效的加载、储存和维护管理包括模型、文件、数据、空间、关系、资产、物资等不同维度的信息能力，为企业进一步分析运用数据与实施管理决策提供基础。