摘要：近年来，越来越多的工厂部署了信息系统、安装了传感器、搭建了数据平台，但普遍存在一个现象：数据越积越多，真正用起来的却很少

近年来，越来越多的工厂部署了信息系统、安装了传感器、搭建了数据平台，但普遍存在一个现象：数据越积越多，真正用起来的却很少

你或许听过这样的声音：

“数据采了一大堆，业务价值却看不出来。”

“系统都上了，数据就是不通。”

“想做一张分析报表，还得找IT手动导数据。”

“开发一个数据应用，周期比做一个项目还长。”

……

问题不在于数据不够多，而在于从数据采集到价值变现的链条断裂了。正因如此，工业领域逐渐形成一个共识：推进「采存算用一体化」

它不是全新概念，却是打破「采而不用、用而不灵」困局的关键路径

01

数据为什么用不起来？四大现实瓶颈

许多企业的数字化转型「有形无神」

往往卡在以下四个环节：

采不到：设备协议多、系统多，数据接不全、精度不够，导致数据源头就「残缺」

存不好：多库并存、模型不一、缺乏标准，数据质量参差不齐，导致数据难以复用，可信度低

算不动：算法工具分散、建模周期长、实施成本高，导致每次分析都像重新「造轮子」

用不成：应用开发门槛高，只能依赖少数人，业务人员难上手，导致数据无法落地业务，价值闭环难形成

简单来说，企业不缺数据，缺的是「能用、好用」的数据底座与方法体系。

02 详解「采存算用」 ，四个环节，一套体系

采：拿全拿准，解决「数据进门」问题

传统难点：

协议繁杂、设备老旧、系统孤立

supOS 应用方案：

◆ 广泛连接：支持 385+ 种工业协议与设备（如 Modbus, OPC UA, Profibus, MQTT），无缝连接各类 PLC、DCS、数控机床、传感器及仪器仪表。

◆ 边缘处理：通过部署在现场的边缘软硬件，实现数据的就近采集、预处理、过滤、压缩及安全加密传输。

◆ 统一汇聚：集成并统一汇聚多源异构数据至平台，包括来自 ERP、MES 等业务系统的数据以及环境数据。

成效：

企业可获取完整、全量、可信的底层数据视图

存：统一建模，让数据成为「可复用的资产」

传统难点：多库多模、多版本数据相互冲突

supOS 应用方案：

◆ 统一数据底座：采用分布式存储技术，支撑海量时间序列、关系型及非结构化等多样化数据的存储需求。

◆ 时序性能优化：针对工业高频时序数据进行特化优化，保障极致的查询与数据分析性能。

◆ 实现数据标准化：通过建立统一的数据模型与元数据管理体系，实现数据的标准化治理。

◆ 数据可信可用：有效管控数据全生命周期的质量、血缘与权限，确保数据的可信度与高可用性。

成效：数据可复用、可共享，避免重复建设

算：开箱即用，让数据「产生洞察」

传统难点：算法难应用、模型难训练、算力成本高

supOS 应用方案：

◆ 实时流处理：具备毫秒级数据流处理能力，支撑实时监控、智能预警与故障诊断。

◆ 历史数据分析：提供对历史数据的深度分析、报表生成与专项分析（如能耗分析）能力。

◆ 内置 AI 模型：提供从训练、部署到推理的全流程算法模型能力，实现预测性维护、质量缺陷检测与工艺优化等高级应用。

◆ 数字孪生与仿真：通过构建数字孪生模型，对物理实体进行数字化映射，并在此基础上进行仿真与优化计算。

成效：普通工程师也能开展数据分析和AI应用

用：低代码落地，业务人员「自助用数」

传统难点：应用开发门槛高，容易陷入项目化泥潭

supOS 应用方案：

◆ 灵活开发支撑：提供低代码/无代码工具、API 接口与微服务架构，支撑各类工业APP的敏捷搭建。

◆ 多维数据可视化：提供组态、仪表盘及3D可视化能力，直观、动态地展示生产状态与数据分析结果。

◆ 标准能力开放：通过API接口开放数据与服务，赋能第三方集成与生态建设。

成效：数据真正回归业务，形成价值闭环

03 实践案例，让数据驱动业务

浙江镇洋发展股份有限公司基于“supOS+APPs”架构搭建的数字化统一管理平台，打通了底层工控系统、安全生产系统、物流系统等系统，实现多元数据全集成，并将数据清洗、深度加工，为上层工业APP提供分析数据和指标数据，从而更深层次挖掘数据价值，达到提质增效的目的。

数字化转型，比的不是谁采集的数据多，而是谁能更快地把数据转化为业务价值。只有让数据用起来，才能实实在在带来效率提升、成本降低、人力优化和创新加速。

从「采存算用」一体化起步，正是许多企业真正迈入智能制造的关键一步。

你是否也在数据应用中遇到过以下问题？

数据第一步到底该做什么？

如何让业务人员愿意用、也能用得上数据？

怎样避免陷入“越做越累”的数据项目循环？

……

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来源：蓝卓工业操作系统