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《智能制造工业数据分类原则gb/t42128-2022》详细解读
contents
目录
1范围
2规范性引用文件
3术语、定义和缩略语
4分类要求
4.1科学性
4.2业务相关性
4.3实用性
contents
目录
4.4兼容性
4.5可扩展性
5分类依据
6分类维度
6.1按系统层级分类
6.2按生命周期分类
6.3按智能特征分类
附录A(资料性)按系统层级分类的工业数据示例
contents
目录
附录B(资料性)按生命周期分类的工业数据示例
B.1流程行业产品生命周期工业数据示例
B.2离散行业产品生命周期工业数据示例
参考文献
01
1范围
包括智能制造领域所涉及的各类工业数据。
覆盖数据的全生命周期,从数据采集、传输、处理到应用等各个环节。
涉及跨行业、跨领域的数据分类原则,具备普适性和指导性。
02
2规范性引用文件
03
通过引用相关文件,使本标准与其他相关标准保持协调一致,便于企业实施和应用。
01
本标准引用了多个规范性文件,以确保内容的准确性和权威性。
02
引用文件涉及智能制造、工业数据、信息安全等多个领域,共同支撑本标准的实施。
03
3术语、定义和缩略语
04
4分类要求
05
4.1科学性
1
2
3
分类原则必须能够准确地反映工业数据的本质特征和属性,确保分类结果的科学性和有效性。
准确反映工业数据特征
分类原则应依据工业数据的来源、类型、结构、应用等特性进行分类,以确保分类的准确性和可操作性。
基于数据特性进行分类
在制定分类原则时,应充分借鉴和吸收相关行业的共识和经验,以确保分类原则的科学性和普适性。
遵循行业共识
06
4.2业务相关性
反映业务流程中的数据关系
01
工业数据应与企业的业务流程紧密关联,能够真实反映生产、销售、采购等各环节的数据状态。
支持业务流程优化
02
通过对业务数据的分析,企业可以发现流程中的瓶颈和问题,进而进行针对性的优化。
数据与业务同步更新
03
确保工业数据能随着业务流程的调整而实时更新,保持数据的时效性和准确性。
07
4.3实用性
工业数据分类应满足智能制造的实际应用需求,能够支持企业生产、管理和决策等方面的数据应用。
符合实际需求
数据分类方案应简洁明了,易于理解和操作,同时便于数据的更新和维护,降低实施成本。
易于操作与维护
随着智能制造技术的不断发展和工业数据类型的不断增加,数据分类应具备良好的可扩展性,能够适应未来数据分类的需求变化。
可扩展性
08
4.4兼容性
遵循国家及行业标准
智能制造工业数据分类应遵循国家及行业已发布的相关标准,确保与其他标准的协调一致。
考虑技术发展趋势
分类原则应充分考虑未来技术发展趋势,为新技术的应用预留空间。
兼容不同行业和领域
智能制造涉及多个行业和领域,分类原则应具备广泛的兼容性,满足不同行业和领域的需求。
09
4.5可扩展性
智能制造工业数据分类体系应具备可扩展性,随着技术发展和应用需求的变化,能够方便地增加新的数据类别,以满足未来工业发展的需求。
预留空间
为实现不同系统之间的数据互通与共享,智能制造工业数据分类应遵循统一的标准化接口规范,确保各类数据能够无缝对接。
标准化接口
随着企业业务的发展和市场需求的变化,智能制造工业数据分类应能够根据实际情况进行灵活调整,以更好地支撑企业运营与决策。
灵活调整
10
5分类依据
包括数据的名称、类型、长度等基本信息,用于描述数据的本质特征。
基本属性
业务属性
技术属性
涉及数据在业务流程中的角色、作用及业务规则等信息,反映数据的业务含义和上下文关系。
描述数据在信息系统中的技术特征,如存储格式、传输协议等,便于数据的处理和交换。
03
02
01
11
6分类维度
设备层数据
包括各类传感器、执行器、工业机器人等设备产生的数据。
控制层数据
包括自动化控制系统、制造执行系统等产生的数据。
管理层数据
包括企业资源规划、供应链管理、客户关系管理等系统产生的数据。
12
6.1按系统层级分类
设备层级数据
指智能制造系统中各设备所产生的数据,包括设备状态、运行参数、故障信息等。这些数据对于设备的监控、维护和优化至关重要。
控制层级数据
涉及智能制造系统中各控制单元的数据,如PLC(可编程逻辑控制器)数据、传感器数据等。这些数据是实现精准控制和高效生产的关键。
车间层级数据
车间层级数据反映的是整个车间的生产情况,包括生产计划、物料需求、人员排班等。通过对这些数据的分析,可以优化生产流程,提高生产效率。
13
6.2按生命周期分类
采购数据
涉及供应商信息、原材料采购、库存管理等方面的数据,是实现供应链协同和信息共享的关键。
销售数据
记录产
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