1.3 研究内容及创新点

1.3.1 研究内容及技术路线

为了创建制造业多价值链协同数据空间设计基础理论，构建面向制造企业的多价值链协同体系，形成价值链活动新业务模式，实现企业全过程多价值链协同管理。较大提高制造企业智能化管理水平、综合竞争力和经济效益，产生重大理论和应用成果，形成示范效应，引领前沿发展。研究的关键问题如下所示：

（1）多价值链协同数据体系架构基础设计问题

如何面对制造及协作企业多价值链协同数据空间中存在的异域、异源、异构数据问题，提出汇聚、整合、存储、管理方式，制定数据标准、规范和协议，在分层、分域、分布与协同、融合、全局一体化的高维时空内，运用分布式计算、云计算和并行处理技术，构建价值链活动数据生成、汇聚、存储、管理、分析、使用和销毁全过程的价值链协同数据体系架构。

（2）多价值链协同高维时空全过程数据智能优化决策问题

如何在制造及协作企业多价值链协同数据空间中的多源异构数据资源中，探索产业链的价值增值活动规律，研究全过程活动之间的耦合关系和演化规律，得到全过程多源异构数据空间机器学习支持下的快速索引、关联表示、全链搜索、集成演化、价值优化方法，建立采供供应、生产调度、成本控制、质量追溯、绩效评价、营销服务等多价值链协同高维时空全过程数据智能优化决策模型并求解，最终实现价值提升。

（3）多价值链协同知识的服务引擎构建问题

如何进行制造及协作企业多价值链协同数据空间的知识挖掘及知识重用，构建多价值链协同知识引擎架构，研究引擎计算优化方法；提出异构数据的知识挖掘技术，构建多价值链协同全过程知识图谱；提出基于知识支撑的动态知识服务的复合语境捕捉及鲁棒协作智能求解方法，实现多维度、多尺度、多状态下的知识表示。

（4）多价值链协同数据空间管理引擎与管理系统架构设计方法及验证问题

如何通过制造及协作企业多价值链协同数据空间，研究多价值链协同数据空间管理引擎架构设计方法及管理引擎实现方案；研究分布式集群引擎数据存储和管理方法，面向事务处理的动态快速索引方法，引擎数据自动扩展和可视化方法，得到多价值链协同数据空间管理引擎设计方法；建立面向数据协同和应用驱动的管理引擎模型，基于底层接口库的数据中枢智能筛选模型，高维数据集聚协同智能管理系统模型；研究建立数据协同、知识挖掘、管理优化三层多价值链协同数据空间智能驱动系统架构，并在电力制造企业协同平台验证。且在北京清畅电力技术股份有限公司进行应用示范，同时提供企业应用效益报告。

4个科学问题关系图如图1-1所示。