在工厂全生命周期的管理中，数据作为贯穿始终的核心资产，高效且精准的数据管理，不仅能优化工厂运营流程、提升生产效率，还能激发企业内在创新潜能、强化市场竞争优势。虽然随着计算机性能和大容量存储设备的出现，数据文件之间的共享和多用户同时访问得以实现，但也存在着新的管理难题：数据标准多样，质量参差 各类数据工具、技术和平台的涌现，数据来源的多样化导致了数据格式各异、质量参差不齐，给数据管理工作带来了新的挑战;数据孤岛林立，共享不畅 项目执行各环节所产生的数据资源因技术壁垒、流程隔阂等因素，难以在企业内部自由流通与共享，形成一个个“数据孤岛”，增加了企业在数据管理和沟通上的难度;技术迭代加速，成本攀升为适应不断变化的业务需求和技术标准，数据管理工具与技术需频繁更新升级，增加了企业在数据管理系统和人员培训方面的维护成本。
通过挖掘数据的内在联系，建立模型与数据、数据与数据间的关联关系。在无需专业设计软件的情况下，用户点击对象模型即可查看该模型关联的对象属性数据或相关图档，实现二三维联动。用户还可直接在浏览器端查看、批注与检查文档，查询文件和生成报告，有效提升企业各系统间数据集成度。
图为技术T-Plant OS作为面向流程工业的三维数字化工厂信息管理平台，以工程对象为中心，依托工程编码体系，构建数据与数据间的关联网络，对多源数据与模型进行精细化分类管理，为后续的数据挖掘、分析、应用和优化重组奠定了基础。以类库为特色的项目数据管理体系
T-Plant OS将工程各个阶段所产生的不同维度数据，按关键特征(如模型、文件、数据、资产、物资等十大类属性)进行“打包”归类，用户可按需灵活调用和编辑所需的数据。此外，用户还能通过自定义组织管理层级和对象化子级等方式，满足不同维度数据的综合展示和应用。原创的对象化管理方法，不仅优化了数据的储存流程，还提升了数据的加载速度与维护管理的复杂程度，让数据管理工作变得更为清晰、高效。适用于流程行业的工程数据应用算法库
T-Plant OS深度融合了多领域发展的通用型机器学习、人工智能算法与客户的特定业务需求，评选、打造了一套适用于流程行业的工程数据应用算法库。算法库能够高效支持企业在私有云上的各种算法部署应用各类算法，并进行分析与持续优化。同时，平台还通过内置行业标准，确保了数据采集与存储的规范性，为企业构建坚实的数据管理基础，推动其数字化转型与智能化升级。图为技术T-Plant OS将工厂全生命周期内的数据资产进行分类集合，以原创的对象管理方法，在统一数据管理的基础上实现各类场景应用，解决多种业务系统信息孤岛问题，为用户呈现了一个高度交互性、直观可视化的数据展示平台。通过三维可视化数据管理，实现数据的一致性、完整性和合规性，为企业决策提供了全面、准确、及时的信息支持。
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