5G、物聯網等資訊科技演進發展正在推動傳統制造業快速數字化升級，擁有超連線、超感知、數智化和物聯網數字生態系統的工業企業將在未來競爭中佔據絕對優勢，2021年12月10日，“新一代工業全鏈數智升級資料雲平臺”釋出會上，阿里雲Lindorm聯合工業大腦iGate資料採集與分析平臺 & DTwin數字孿生系統推出工業資料雲系統，具備雲原生超融合能力，支援資訊科技 (IT) 與運營技術 (OT)雲端融合，為汽車、能源、鋼鐵、水泥等流程/離散工業企業數字化轉型升級提供關鍵支撐。

“新一代工業全鏈數智升級資料雲平臺”釋出會圍繞以阿里雲Lindorm資料庫為核心的工業資料雲平臺建設核心資料採集、融合儲存、分析問題，重點剖析了阿里雲Lindorm與Intel、OSIsoft面向工業物聯網資訊經濟（Infonomics）的IT & OT超融合工業資料雲解決方案，旨在為製造業企業提供可落地的雲端儲存分析離散、流程工業泛資料來源的能力的實踐參考。方案通過雲端打通阿里雲、Intel的IT技術積累和OSIsoft的OT經驗能力，實現對傳統技術供需關係的超越，打造資料鏈和價值鏈混搭方式連線企業和供應商的開放、安全、共享的製造業資料雲社群生態。
此次釋出會圍繞阿里雲Lindorm工業資料雲產品方案、應用實踐和關鍵技術三個主題層層展開。

一、Lindorm——驅動工業場景數智升級的引擎

在過去數十年間，OT團隊部署了自動化、流程控制和分散式控制軟體系統，為工廠人員提供了可監控、控制和優化工業流程的計算資源。這些系統積累了關於過去和目前流程與資產的海量工業資訊。同時，IT 團隊實施了大量的業務系統、資訊架構和先進的分析工具。今天，雲端計算和大資料技術逐漸成熟帶來了一個前所未有的機遇。阿里雲整合 Lindorm資料庫和iGate & DTwin數字孿生系統優勢能力，打通工業場景裝置、資料、演算法、工具和平臺，為企業創造新的數字化價值，提高業務靈活度，提升運營效率和企業整體競爭力。

二、全鏈一體化工業資料雲平臺

工業資料雲北向資料應用可以支撐阿里雲工業大腦iGate & DTwin數字孿生系統，具備行業領先的工業實時數採技術和完整的軟、硬體工業數字孿生能力，能夠為製造業企業提供雲端計算、多模資料庫、ML/AI、流資料計算等為代表的視覺化生產管理系統支撐；阿里雲合作伙伴浙江拓峰科技詳細分析了產線對接可程式設計邏輯控制器（PLC）、遠端終端單元（RTU）、資料採集與監視控制系統（SCADA）及嵌入式計算系統的對接方式，並分享了過程監控管理系統支撐經驗與技術。

圖：阿里雲資料工廠架構圖

三、Lindorm計算引擎關鍵技術揭祕

Lindorm計算引擎是一款基於雲原生多模資料庫Lindorm核心能力實現的資料庫內高效能、低成本、穩定可靠的分散式計算服務，滿足使用者在雲原生多模資料庫Lindorm支撐場景下的資料生產、互動式分析、機器學習和圖計算等場景中的計算需求，支援對海量資料的高併發處理。Lindorm計算引擎完整支援開源Spark計算模型以及程式設計介面，並深度融合Lindorm儲存引擎的特性，充分利用底層資料儲存特徵以及索引能力，高效地完成分散式計算任務。

Lindorm計算引擎具備關鍵特性如下：
● 多種接入方式：Proxy Service提供接入服務，使用者可以通過JDBC方式對資料進行互動式分析，也可以通過提交Jar包的方式自定義分散式計算任務；
● 開箱即用：Lindorm Spark與儲存引擎的許可權鏈路以及讀寫鏈路自動打通，同時遮蔽掉了諸多底層元件細節，開發者僅需具備基礎SQL知識以及Spark開發經驗，即可上手；
● 免運維：使用者無需關注叢集運維操作(配置，升降級，擴縮容等)，只需通過Control Service以及Spark UI關注作業管理即可；
● 彈效能力：Lindorm Spark分散式計算資源池提供極致的彈性伸縮能力，按計算需求的高峰低谷快速伸縮；
● 按量付費：使用者按照計算資源實際用量收費，無需擔心閒置資源造成的成本開銷。

工業客戶基於阿里雲Lindorm打造新一代工業全鏈數智升級資料雲平臺的客戶價值可以總結為以下幾點：
資產風險集中監控，提升成本效益：
由資料驅動實現資產狀態全鏈路實時監控管理，風險及時發現、及時維修，這個策略能夠為企業帶來重大的成本效益，該策略會使用運營資料(OT 資料)瞭解一項資產可能在何時發生故障或受到不利影響，然後使用業務資料(IT 資料)瞭解不同維修計劃在經濟方面的優缺點，實現生產資產全景實時監控，以及自動的跟蹤和監測引數域優化，如質量、效能、潛在損壞或故障、瓶頸定位等。生產監控資料可用於監控服務質量和服務質量，並增強此聚合資料的結果。

裝置預防性維護，降低突發故障帶來的損失：
系統提供的基於狀態的維護 （CBM）方案利用實時狀態監控來觸發企業資產管理系統 （EAM）中的工作流，而這在傳統上是由 IT 部門維護的。使用CBM，企業可以避免不必要的維修成本、 減少停工期和延長資產生命週期，從而減少總體資本成本。使用更嚴密的統計模型確定故障概率以優化決策支援。

IT&OT多源資料接入，雲端業務導向異構資料融合：
跨地域服務管理能力能夠支撐企業打造超連線、超感知、數字化和物聯網支援製造的數字生態系統，整合MES（Manufacturing Execution System）、SCADA（Supervisory Control And Data Acquisition）等系統孤島資料，升級端到端全景化監控管理能力，提供計劃規劃、生產優化和集中供應商管理能力。OT運營部門可以通過從 PLC、裝置和感測器收集關鍵 資料來履行其職責，IT 部門則能夠提供資料分析以及為資料賦予含義的其他工具。通過採用全數字化的維護過程，IT/OT 團隊可以預測任何特定裝置可能發生故障的時間，並相應地採取行動。

全景資產風險管理，降低資本支出
覆蓋全域工廠、生產線資產集中管理，其中包括生產資產監控、追蹤,質量、效能及潛在風險損耗相關引數監視優化。數字化轉型能夠實現企業資產風險集中、有效，洞察影響生產效率的潛在因素將幫助企業降低資本支出（CapEx）50%，節省運營成本（OpEx）30%；面向日常裝置運維的實時監測、預防性維護來規避裝置突發風險，從而降低突發故障帶來的損失且，並將故障發生率減少60%左右。