10万字企业数字化（技术中台、数据中台、工业互联网平台建设方案

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1 概述

1.1. 数字化企业内涵

1.2. 数字化企业特征

1.3. 数字化企业建设的关键路径

2 企业数字化转型总体规划

2.1 总体思路

2.2 基本原则

2.3 规划目标

2.3.1 总体目标

2.3.2 阶段目标

2.3.3 具体目标

2.4 总体演进策略

3 XXXX公司数字化转型技术平台规划

3.1 总体架构

3.2 技术架构

3.2.1 技术架构总体蓝图

3.2.2 工业互联网平台规划

3.2.3 工业互联网平台架构体系

3.3 安全架构

3.3.1 安全体系建设

3.3.2 信息安全

4 XXXX公司数据标准体系建设

4.1 数据架构规划

4.2 数据管理对象

4.2.1 数据定义

4.2.2 指标数据

4.2.3 业务数据

4.2.4 主数据

4.2.5 元数据

4.2.6 信息模型

4.2.7 数仓模型

4.2.8 数据资源地图

4.3 数据管控体系

4.3.1 数据管控组织

4.3.2 数据管控流程

4.3.3 数据管控策略

4.3.4 数据管控工具

4.4 数据业务与应用

4.4.1 数据集中管理

4.4.2 管理驾驶舱功能

4.4.3 可视化分析

4.4.4 人工智能应用

4.4.5 探索企业管理和商业模式创新

4.5 数据治理与运营

4.5.1 数据治理策略

4.5.2 基础数据清洗

4.5.3 数据质量要求

4.5.4 数据标准体系

4.5.5 数据安全管理

4.6 数据能力建设路线

5 XXXX公司业务领域数字化转型规划

5.1 业务架构

5.1.1 业务架构蓝图

5.1.2 业务能力说明

5.2 应用架构

5.2.1 应用架构总体蓝图

5.2.2 应用划分及部署方式

5.2.3 数字化企业集约化管控

5.2.4 数字化运营中心

5.3 数字化建设路径

5.3.1 建设原则和策略

5.3.2 总体目标要求

5.3.3 技术能力建设目标和要求

5.4 网络安全和信息化建设路径

5.4.1 规划实施方法

5.4.2 差异性分析

5.5 重点行动规划

5.5.1 工业互联网平台及相关基础设施建设行动

5.5.2 数字化企业集约化管控建设行动

5.5.3 数据治理建设行动

5.5.4 数字化运营中心建设行动

5.5.5 智能电厂建设行动

5.5.6 新技术应用研究行动

5.6 集中建设重点项目规划

5.6.1 集中建设重点项目

5.6.2 投资方案概述

6 保障措施

6.1 组织保障

6.2 体系保障

6.3 制度保障

6.3.1 统一制度标准

6.3.2 执行考核与激励

6.4 人才保障

6.5 资金保障

1.1 技术架构

1.1.1 技术架构总体蓝图

根据集团公司提出的建设“绿色低碳、多能互补、高效协同、数字智慧”的世界一流能源供应商的目标，结合集团公司和XXXX公司数字化企业建设规划、基础设施建设现状和信息化建设领域存在的问题，按“搭平台、立标准、治数据、推应用、建队伍、构体系”的步骤进行基础设施技术架构和上层应用的建设。以物联网、云计算、大数据、人工智能、5G等先进技术为基础，建立以超融合云平台、容器云平台、大数据平台、AI分析平台、物联网平台为主体的工业互联网技术平台。在该技术平台之上建立统一的数据标准、技术标准和应用开发标准。以物联网平台和大数据平台为基础，完成对经营管理和生产数据的采集分析和计算，实现数据的充分共享。利用容器云平台、AI平台提供的快速开发和AI建模能力，快速构建各类管理信息系统和智慧化、智能化应用。

以工业互联网平台体系架构为基础，建立起从硬件基础设施管理、计算资源分配和调度、数据采集存储和计算、算法模型训练和应用、业务应用和移动应用开发、云安全体系为一体的信息技术支撑平台，为XXXX公司数字智慧化企业建设提供强有力的技术支撑。

XXXX公司工业互联网平台总体技术架构规划如下图所示：

XXXX公司信息技术支撑平台技术架构

平台采用私有云模式进行架构，云边协同模式进行部署。在XXXX公司本部建设中心云平台，中心云平台由IAAS云平台、PAAS云平台、SAAS应用集群、移动应用平台、物联网平台、大数据和AI服务平台等部分组成，构建为可扩展的开放式云操作系统，并通过专线网络实现与电厂侧边缘云平台互联，实现边缘和中心云平台的协同，基层单位用户可访问省公司各类SAAS应用。基层企业的边缘计算层由数据采集网关和计算服务器组成，可实现数据在生产现场的轻量级运算和实时分析，可缓解数据向中心云平台传输、存储和计算的压力。郎丰利整理制作。

中心云平台利用大数据平台对采集的数据进行集中存储，并可将数据以服务形式开放给AI平台和各类工业APP应用。AI平台以生产数据、经营数据、非结构化数据为基础建立各类机理模型和数据模型，这些模型以服务接口的形式提供给各类工业APP使用。对实时性要求较高的数据模型，AI平台可将这些模型下发至边缘侧计算服务器，边缘计算服务器可利用这些模型对边缘侧的现场数据进行实时处理。整理制作郎丰利。

XXXX公司中心云平台总体架构

IAAS层主要由硬件基础设施组成，包括存储、网络、虚拟化、安全设施等。PAAS层是核心，它既包含了工业PAAS平台的通用部分，如数据存储、容器化管理、开发运行支撑体系、数据中台和业务中台，也包含了工业模型和算法能力，具备将工业数据和工艺经验形成智能算法和AI模型的能力。SAAS层通过构建各类工业应用来解决XXXX公司各专业领域的各类业务需求。

在集控中心或基层企业部署边缘计算层，主要包括数据采集网关终端设备、边缘计算服务器或根据需要部署支持GPU运算能力的重边缘计算设备。数据采网关终端设备能够对数据进行预处理，缓存，并通过实时数据通道向平台传输数据，通过历史数据通道向平台追补断网恢复后的历史数据，中心云平台实现数据接收、数据存储、数据评价及数据治理，并能够将采集端数据预处理策略通过模型形式统一维护，并将其下发到数据采集终端设备上。

1.1.2 工业互联网平台规划

XXXX公司工业互联网平台从下往上，主要从以下几个层级进行建设。

1.1.2.1 边缘计算层

在靠近数据源头的一侧，如基层电厂设备侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，可产生更快的网络服务响应，满足XXXX公司在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端，可为云端计算提供访问边缘计算的历史数据。边缘计算架构包括边缘网关终端和边缘计算服务两层：

网关终端是负责与各类传感器、可编程逻辑控制器（PLC）、分散控制系统（DCS）等设备进行连接，进行数据采集、工业协议解析、执行轻量化边缘计算，主要完成收集原始数据并上报的功能。它能接受物联网平台的管理，根据物联设备管理平台下发的采集配置任务进行数据采集和上报，或执行数据转发任务。

边缘计算服务是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的计算服务，可就近提供边缘智能服务，满足数字化应用在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。边缘计算服务一方面可以充分发挥边缘设备的算力以减轻云端平台的数据处理和计算压力，另一方面可以利用边缘设备更加靠近现场的优势，第一时间响应和处理现场需求和变化，就近提供边缘智能服务。如：利用支持GPU运算能力的重型边缘计算服务器，处理实时数据、视频流数据等。

1.1.2.2 IAAS层

IAAS层是整个应用系统的基础，为上层各级应用提供了统一的公用基础设施架构。IAAS云平台底层对计算资源、存储资源、网络资源进行资源池化管理，提供高可用、高性能、可扩展的基础设施解决方案。通过将这些资源转化为了一组可统一管理、调度和分配的逻辑资源，基于这些逻辑资源在单台物理服务器上构建了多个可以同时运行、相互隔离的虚拟执行环境，可实现更高的资源利用率，同时可满足应用更加灵活的资源动态分配需求，降低了运营成本，可更快速和灵活的响应业务系统的资源需求。

IAAS平台可依托XXXX公司现有超融合基础设施进行扩充构建，采用国产化硬件设施和软件平台进行建设，如国产CPU、国产服务器、国产操作系统以及国产数据库等，可达到自主可控的安全目标。

1.1.2.3 PAAS层

基于IAAS云化基础设施之上，按照云平台整体规划的需要，充分运用Docker、Kubernetes等先进技术手段建设PAAS平台，实现计算资源管理统一、应用容器化部署、研发测试持续集成、代码管理高效可靠等目标。并通过基础服务、基础组件、标准接口等形式为上层业务系统的开发提供统一的开发框架、部署环境和运行时环境，可满足业务系统快速开发、灵活扩展、动态调整的需求。为快速构建XXXX公司各类业务系统、数据应用、机理模型、算法模型、移动应用等提供统一的开发、测试、部署、运维、监控一体化的支撑体系。

PAAS平台主要由容器化平台、DevOps开发运维一体化体系、应用开发平台、移动应用平台、微服务体系、业务中台、工业大数据和数据建模分析平台、应用集成平台等核心部分组成。

1.1.2.4 SAAS层

利用PAAS层提供的开发运维支撑体系、数据服务能力、算法模型能力，企业可以以业务需求为导向，为快速响应多领域、多场景的应用要求，快速构建XXXX公司各类业务应用、数据应用和算法模型。利用PAAS平台提供的高可用、高性能和弹性计算能力，SAAS层构建的工业APP可满足各类应用集中部署，企业用户集中应用的要求。

SAAS层承载的各类工业应用是面向最终用户的，它形成了满足不同业务场景的各类应用服务。SAAS层包含了XXXX公司建设的各类业务应用的具体实现，如智慧生产应用、数字化运营平台、智慧楼宇应用、智慧经营应用、智慧基建应用、智慧仓储应用、智慧工程应用、综合服务应用等。

1.1.3 工业互联网平台架构体系

1.1.3.1 IAAS基础设施云平台

云化基础设施是建立工业互联网平台的基础，利用虚拟化技术在物理基础设施上构建多个相互独立的虚拟化资源构建IAAS云平台。利用IAAS云平台提供的虚机高可用、热迁移、数据多副本等技术可保障上层核心业务的稳定运行，为业务良好、快速的发展奠定基础；利用IAAS平台对计算资源、网络资源、存储资源进行虚拟化和池化管理，可根据上层应用的需要，对资源进行动态调度、动态扩展和动态分配；IAAS云管平台可有效管理各种异构IT资源，如物理主机、私有云主机、外置存储、安全设备、网络设备、通用中间件等。

IAAS云平台提供可视化安装配置和运维管理，可极大简化平台部署和维护成本。宜运用IAAS云平台技术来提升IT 资源利用率、实现业务平台和IT硬件资源的解耦。

1.1.3.2 PAAS容器云平台

PAAS容器云平台采用Docker容器化技术，以及基于Kubernetes的服务编排技术实现。PAAS平台利用容器技术可以对主机资源进行颗粒化切分，容器具有良好的隔离性，不同的应用（工业APP）运行在各自容器上避免了环境依赖和软件冲突问题。容器是轻量化的运行环境，可快速启动和停止，可根据高并发和高可用性要求对容器实例进行快速复制和扩展。

PAAS云平台的容器编排架构，可以对大量容器进行跨主机管理和调度，可以把众多主机集群连接在一起组成资源池。PAAS云平台提供完整的容器化平台方案，包括容器管理、资源管理、虚拟网络，存储支持等，也可提供平台级的负载均衡、服务发现、内网域名解析等功能，可为各类业务应用的运行提供良好的支撑。

1.1.3.3 技术中台

技术中台是一套基于微服务架构、前后端分离、容器化等业界主流技术与互联网思维模式，以业务领域导向和驱动的，采用低代码思想, 提炼技术组件和业务组件，形成可构建企业级应用系统的开放性软件平台。该平台是开发、运行和管理各种IT应用的基础，是各种应用系统得以实现与运营的支撑条件，以帮助XXXX公司达到应用软件低成本研发、安全可靠运行、快速响应业务变化、规避技术风险的目的。

1.1.3.3.1 微服务架构体系

技术中台应基于微服务架构体系进行建设。微服务是一种架构模式，它将单体应用拆分为多个服务，每个服务能够独立构建、部署，服务之间采用轻量级通信机制相互通讯，微服务架构模式在敏捷开发和交付复杂的企业应用程序有着巨大的优势。微服务架构清晰、易于理解，微服务是松耦合的、自治的，每个微服务可以独立测试、部署、管理。微服务架构面临着诸多挑战，如基础环境准备复杂、远程调用问题、配置管理复杂、服务间依赖关系复杂、服务的监控、鉴权、安全控制等问题，因此需要一个提供基础环境、具备服务发布、服务治理、运行监控等功能的微服务平台。

微服务体系架构通常具备服务注册、服务发现、服务路由、服务网关、服务监控、负载均衡、服务容错、配置中心等功能。

1.1.3.3.2 低代码开发平台

低代码开发平台包括运行时表单建模设计和低代码开发两种开发方式，支持运行时在线可视化方式创建数据建模、业务对象模型和表单设计。可根据业务需求使用不同的表单模板，以可视化、拖拽式的方式快速定制不同类型的表单，表单的排版布局、数据字段、数据类型、展示和录入方式、数据验证规则等均可零代码方式进行定制，且支持对多层级数据模型的处理。表单能自适应PC、手机、平板等多种不同的显示设备。支持表单字段间联动处理、引用外部关联模型、引用字典数据等，支持对文本、数值、金额、日期等类型的格式化显示。表单引擎可直接与工作流平台关联，自动生成工作流表单模型和流程定义信息。表单模型的前后端均支持以程序编码的方式进行二次开发，可用于处理复杂业务逻辑和界面展示要求。

表单引擎可快速实现对非实时数据的填报和统一查询、统计，是业务管理平台的一个重要组成部分。基于这样一个柔性的平台，可以实现不同类型新能源电厂的非实时数据的高效、及时、准确和完整的采集与分析，并且可以根据需求方便的进行业务拓展。