2019數博會|美林數據以安全自主可控的技術及產品賦能客戶
2019-05-29 09:40:11
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2019中國國際大數據產業博覽會(簡稱“2019數博會”)于5月26日在貴陽開幕，來自50多個國家及地區的兩萬六千多名受邀嘉賓，440多家國內外參展企業、機構，帶來大數據發展的新方法、新路徑和新成果。其中5G、大數據與各行業的融合成為本屆數博會的新亮點。
作為全球首個以大數據為主題的國家級博覽會，數博會已經連續成功舉辦了四屆，不僅是全球最具有權威的大數據風向標平臺，同時也成為全球非常具有代表性的新技術與新成果交流平臺。
伴隨著數博會的一路成長，美林數據積極參與并見證了一屆又一屆的成果與風采。從首屆到今天，美林數據始終堅持并積極推動安全、自主、可控的大數據技術、產品及行業解決方案，幫助客戶最大程度的挖掘企業數據價值，助力企業精準落地數字化轉型升級。
美林數據程宏斌：企業轉型升級需要這三類數據
數博會期間，由貴州省產業大招商工作領導小組辦公室、貴州省投資促進局、貴州省工業和信息化廳、貴州省科技廳、貴州省大數據發展管理局以及貴陽市人民政府聯合承辦的“貴州省智能制造產業對接會”成功舉辦。貴州省人民政府副省長盧雍政出席會議并致辭，盧雍政在致辭中從天時、地利、人和三個方面詳細闡釋了貴州的投資優勢，歡迎廣大企業家到貴州投資興業。
美林數據副總裁程宏斌作為特邀嘉賓出席會議并發表主題演講。程宏斌以“數據驅動的智能制造轉型升級”為題，分享了美林數據在工業大數據領域的技術能力和實踐經驗。在程宏斌看來，企業轉型升級所需的數據，從關聯和場景上可以劃分為三類。一是，“內接”類數據，這類數據產生在企業內部，主要是對機器數據、管理數據進行集成，按照人、機器、制造環節、產品、時間等角度進行融合。二是，“外延”類數據，這類數據按照企業的產出產品的生命周期進行延伸管理，需要打通所需要的產品的制造數據、履歷、環境、工況數據、服務數據。三是，“互聯”類數據，這類數據主要是融合多個用戶的數據，將不同區域、行業等多用戶數據進行關聯匯集，解決單個樣本數據導致的分析結果失準以及反映情況不完整。
內接數據的主要價值在于打通企業內部數據孤島，實現數據的統一管理、統一標準并實現數據內部共享。外延數據則是貫通企業或產業上下游鏈條，內外結合的幫助企業進行提質增效和服務優化。互聯數據是將企業放置到產業大環境中去，實現企業到用戶的端到端全鏈接。三類數據共同構成企業的數據生態，并驅動企業實現轉型升級。
美林數據為客戶賦能，助力企業閃耀數博會
南瑞集團在本屆數博會上展示了集團基于知識圖譜技術的業務數據地圖。基于知識圖譜技術的業務數據地圖能夠促進數據資產價值最大化，深度挖掘數據資產價值。美林數據作為知識圖譜技術支撐方，將繼續為客戶做好服務。
中國核動力研究設計院研發的基于大數據和互聯網的反應堆遠程智能診斷平臺——PRID入選工信部2019年“十佳大數據案例”，在第五屆中國國際大數據產業博覽會上隆重發布并受到各界廣泛關注。
美林數據聯合發起成立“智慧軍工聯盟”大數據專業委員會
數博會期間，國家國防科技工業局信息中心、中關村科創智慧軍工產業技術創新戰略聯盟成功舉辦了“軍工大數據經驗交流與研討會”。會上，正式成立了“中關村科創智慧軍工產業技術創新戰略聯盟大數據專業委員會”并舉行了揭牌儀式。美林數據作為八家發起單位之一出席會議并參與揭牌。
美林數據榮獲2019領先科技成果“優秀項目”
數博會期間，“領先科技成果發布會”活動備受矚目。目前，數博會“領先科技成果獎”已獲國家科學技術獎勵工作辦公室批準，成功列入國家級社會化科學獎勵目錄，有力提升了"數博發布"的權威性和含金量。美林數據“配網多源網架融合及智能核查技術”榮獲2019領先科技成果“優秀項目”榮譽。配網多源網架融合及智能核查技術可以有效幫助客戶開展臺區線損監測分析，實現快速、準確定位問題線損臺區，并深入挖掘分析原因，為基層人員提供科學、合理的線損治理建議，組織指導各單位、各專業快速提升數據質量，進而推動國家電網整體線損管理水平提升。
美林數據：大數據在軍工行業的應用價值及未來展望
在“軍工大數據經驗交流與研討會”上，圍繞“大數據在軍工行業的應用價值及未來展望”這一主題，特別邀請了中國電子科技集團公司第十四研究所所長胡明春、中國航發南方工業有限公司高級專務方正、中國工程物理研究院計算機應用研究所副所長唐定勇、美林數據技術股份有限公司副總裁程宏斌、北京旋極信息技術股份有限公司副總經理周翔以及北京人大金倉信息技術股份有限公司常務副董事長兼首席科學家任永杰進行多角度、深層次的交流與探討。
軍工領域的大數據應用已經不是新鮮話題，那么時至今日，相關應用已經在各自的業務場景產生了怎么的成效和影響？對此，美林數據副總裁程宏斌表示，目前軍工制造企業正在三個方面進行大數據的價值應用。一個是構建基于存儲、計算、應用等快速能力的大數據基礎平臺；第二是實現多維度的數據有機融合以及融合后數據的應用，包括期量預測、質量追溯、綜合決策、設備亞健康評估等；第三是著力解決制造環節中的痛點問題或進行智能模式轉變，例如智能檢測、缺陷快速識別以及提高生產效率等。
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