2019数博会|美林数据以安全自主可控的技术及产品赋能客户
2019-05-29 09:40:11
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2019中国国际大数据产业博览会(简称“2019数博会”)于5月26日在贵阳开幕，来自50多个国家及地区的两万六千多名受邀嘉宾，440多家国内外参展企业、机构，带来大数据发展的新方法、新路径和新成果。其中5G、大数据与各行业的融合成为本届数博会的新亮点。
作为全球首个以大数据为主题的国家级博览会，数博会已经连续成功举办了四届，不仅是全球最具有权威的大数据风向标平台，同时也成为全球非常具有代表性的新技术与新成果交流平台。
伴随着数博会的一路成长，美林数据积极参与并见证了一届又一届的成果与风采。从首届到今天，美林数据始终坚持并积极推动安全、自主、可控的大数据技术、产品及行业解决方案，帮助客户最大程度的挖掘企业数据价值，助力企业精准落地数字化转型升级。
美林数据程宏斌：企业转型升级需要这三类数据
数博会期间，由贵州省产业大招商工作领导小组办公室、贵州省投资促进局、贵州省工业和信息化厅、贵州省科技厅、贵州省大数据发展管理局以及贵阳市人民政府联合承办的“贵州省智能制造产业对接会”成功举办。贵州省人民政府副省长卢雍政出席会议并致辞，卢雍政在致辞中从天时、地利、人和三个方面详细阐释了贵州的投资优势，欢迎广大企业家到贵州投资兴业。
美林数据副总裁程宏斌作为特邀嘉宾出席会议并发表主题演讲。程宏斌以“数据驱动的智能制造转型升级”为题，分享了美林数据在工业大数据领域的技术能力和实践经验。在程宏斌看来，企业转型升级所需的数据，从关联和场景上可以划分为三类。一是，“内接”类数据，这类数据产生在企业内部，主要是对机器数据、管理数据进行集成，按照人、机器、制造环节、产品、时间等角度进行融合。二是，“外延”类数据，这类数据按照企业的产出产品的生命周期进行延伸管理，需要打通所需要的产品的制造数据、履历、环境、工况数据、服务数据。三是，“互联”类数据，这类数据主要是融合多个用户的数据，将不同区域、行业等多用户数据进行关联汇集，解决单个样本数据导致的分析结果失准以及反映情况不完整。
内接数据的主要价值在于打通企业内部数据孤岛，实现数据的统一管理、统一标准并实现数据内部共享。外延数据则是贯通企业或产业上下游链条，内外结合的帮助企业进行提质增效和服务优化。互联数据是将企业放置到产业大环境中去，实现企业到用户的端到端全链接。三类数据共同构成企业的数据生态，并驱动企业实现转型升级。
美林数据为客户赋能，助力企业闪耀数博会
南瑞集团在本届数博会上展示了集团基于知识图谱技术的业务数据地图。基于知识图谱技术的业务数据地图能够促进数据资产价值最大化，深度挖掘数据资产价值。美林数据作为知识图谱技术支撑方，将继续为客户做好服务。
中国核动力研究设计院研发的基于大数据和互联网的反应堆远程智能诊断平台——PRID入选工信部2019年“十佳大数据案例”，在第五届中国国际大数据产业博览会上隆重发布并受到各界广泛关注。
美林数据联合发起成立“智慧军工联盟”大数据专业委员会
数博会期间，国家国防科技工业局信息中心、中关村科创智慧军工产业技术创新战略联盟成功举办了“军工大数据经验交流与研讨会”。会上，正式成立了“中关村科创智慧军工产业技术创新战略联盟大数据专业委员会”并举行了揭牌仪式。美林数据作为八家发起单位之一出席会议并参与揭牌。
美林数据荣获2019领先科技成果“优秀项目”
数博会期间，“领先科技成果发布会”活动备受瞩目。目前，数博会“领先科技成果奖”已获国家科学技术奖励工作办公室批准，成功列入国家级社会化科学奖励目录，有力提升了"数博发布"的权威性和含金量。美林数据“配网多源网架融合及智能核查技术”荣获2019领先科技成果“优秀项目”荣誉。配网多源网架融合及智能核查技术可以有效帮助客户开展台区线损监测分析，实现快速、准确定位问题线损台区，并深入挖掘分析原因，为基层人员提供科学、合理的线损治理建议，组织指导各单位、各专业快速提升数据质量，进而推动国家电网整体线损管理水平提升。
美林数据：大数据在军工行业的应用价值及未来展望
在“军工大数据经验交流与研讨会”上，围绕“大数据在军工行业的应用价值及未来展望”这一主题，特别邀请了中国电子科技集团公司第十四研究所所长胡明春、中国航发南方工业有限公司高级专务方正、中国工程物理研究院计算机应用研究所副所长唐定勇、美林数据技术股份有限公司副总裁程宏斌、北京旋极信息技术股份有限公司副总经理周翔以及北京人大金仓信息技术股份有限公司常务副董事长兼首席科学家任永杰进行多角度、深层次的交流与探讨。
军工领域的大数据应用已经不是新鲜话题，那么时至今日，相关应用已经在各自的业务场景产生了怎么的成效和影响？对此，美林数据副总裁程宏斌表示，目前军工制造企业正在三个方面进行大数据的价值应用。一个是构建基于存储、计算、应用等快速能力的大数据基础平台；第二是实现多维度的数据有机融合以及融合后数据的应用，包括期量预测、质量追溯、综合决策、设备亚健康评估等；第三是着力解决制造环节中的痛点问题或进行智能模式转变，例如智能检测、缺陷快速识别以及提高生产效率等。
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