数据中台的本质是驱动数据的自由流动，即将正确的数据在正确的时间、以正确的方式、提供 给正确的人、并做正确的决策。

制造业数字化转型不只是为了实现制造过程的数字化。通过 5G、AIOT 等最新技术所获取的设备、作 业的实时数据还需要延伸到整个价值链中，实现基于产品、用户、服务的全面创新。因此，企业未来的创新必须是站在“上帝视角”的创新 – 从用户视角去看产品的设计研发、从集团视角去看工厂的运营、从供应链视角去看生产排产、从产线视角去看每一台设备的管理。

更多企业意识到，全要素、全链路间的数据协同所带来的系统性优化，其收益要成倍于单点或是局部 上的创新。因此，看不见的自动化（数据自动化），决定了未来企业的数据创新力，是制造企业实现全面业务变革的必要条件。工业数据中台的使命就是打破数据之间的隔阂，让数据低成本共享，为数据资产变现打下扎实的基础。

如果用一句话定义工业数据中台，即由数据运营组织管理、以业务为驱动、借助中台技术、对数据进 行生产加工，并将数据资产根据业务场景转化为数据服务的一套完整的业务流程体系。

阿里工业数据中台包含四个核心要素：技术工具箱、数据仓储中心、数据加工车间与数据运营组织（见 图 7）。

技术工具箱 -

负责提供数据、算力与算法工具，用精益管理对数据进行统一的加工与制造。技术工具箱第一是为数据的汇聚（实时汇聚，批量汇聚与流式汇聚）提供技术支撑。具体技术负责包括设备数据的信息抽取，例如 SCADA 或 DCS 数据抽取，各类主流数据库的数据抽取，非结构化的文件处理， 例如音视频文件等；第二是为数据制造过程提供弹性的、可按需分配，合理调度的强大算力。例如全域数据对象自身的计算，对象之间关系的计算，对象属性和维度的计算，数据安全加密，ETL 过程，常用的数据统计分析等。第三是提供面向不同业务场景的分析与算法模型能力，例如工业参数优化、能耗优化、智能补货、销售预测等。

数据仓储中心 -

对产品从设计、研发、生产、到物流、销售的全生命周期中所有业务主体的描述，构建全域数据模型。模型即可以表达空间结构，诸如离散制造行业中，汽车、机械、高端装备等产品组装的过程，也可以按时间序列（流程制造）描述产品从原材料到成品的转化过程。借助工具箱中的工具，将来自不同业务系统的同类数据按照不同业务维度进行聚合。所构建的数据模型可以在“微粒世界”中，对每一台设备、每一位用户、或是每一件产品进行实时、动态的数字映射。同时，通过全域数据模型, 无论是 IT 数据、OT 数据或是两者的集合，都可解耦并重构成供前台应用快速编排与调用的 API。

数据加工车间 -

负责数据的制造加工，制造过程由运营组织管理，制造技术由技术工具箱支持。数据加工车间根据不同业务场景的描述，基于全域数据模型，进行跨域数据的关联与分析，以清晰表达企业内部各业务主体之间的相关性，呈现完整的业务价值全景图。数据制造的过程主要包括：

（1）全域数据对象自身维度变化的计算过程，例如加热炉在运行过程中参数状态或是在炼钢过程中，铁 在脱硫环节发生的变化。

（2）根据不断变化的业务逻辑，重新组合跨组织、跨业务流程体系，对不同业务对象之间进行关联分析， 例如订单与产线的关联、订单与物料的关联、设备与工艺的关联、用户体验反馈与研发的关联；（3）面向不同维度，将产品数字信息与物理信息相融合，并以可视化的方式呈现，例如各类车间看板与 可视化大屏；

（4）数据智能计算，例如工艺参数优化、设备的预测性维护，智能排产排程等。

最后，通过将这些映射业务价值的全景数据进行封装，形成统一的数据服务，支撑一线业务的决策。

数据运营组织 -

最好的数据中台永远是在明天，中台建设需根据业务的变化不断迭代与持续投入。围绕中台，需要搭建一个独立的、具有跨学科、跨业务能力的数据运营组织，具备数据持续运营、数据价值挖掘与创造的能力。运营组织需负责制定数据策略、流程、标准、规范以及绩效考核体系来保障数据的一致性、可信性、准确性、安全性以及业务响应的敏捷性，包括全域数据模型的标准和质量管理、控制与调度数据的制造过程，以及必要的数据安全、数据备份、数据双活和灾备等一系列措施。

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