下载掌阅APP，畅读海量书库
立即打开
制造及协作企业在生产经营过程中，为共同提高自身价值，从生产、供应、营销和服务等多方面以合作形式展开的一系列增值活动形成了制造业多价值链，多价值链主要包括生产价值链、供应价值链、营销价值链和服务价值链。在各类主体日常生产运行中多价值链参与的主体包括制造企业、与制造企业相关的协作企业群、多价值链协同数据空间管理第三方平台以及监督管理部门四大类主体。各类主体日常生产运行会产生海量的数据，数据的存储技术从早期的数据系统开始，经历了数据孤岛、数据池等时期。数据池技术由于数据更新滞后等问题，造成数据共享困难，使数据失去了安全性和主权性。因此，在数据沼泽的发展基础上，出现了数据库系统。而数据库本身也具有效率低等问题。因此，在2012—2013年，为了实现数据治理和流程再造，数据空间开始发展起来。数据空间能够有效提高数据安全性，使得数据空间主体具有数据处理权，更加符合企业智能化发展的需要 [3] 。但是针对制造企业如何构建数据空间，完善数据空间管理体系，如何将管理与生产、经营融合，现在研究还在起步阶段，亟须开展进一步研究 [3] 。
当前，制造业使用数据空间存在着全过程多价值链协同数据采集需求、多价值链协同数据下的智能优化决策需求、多价值链协同知识服务需求以及多价值链协同数据空间管理需求。其中，全过程多价值链协同数据采集需求主要指如何针对制造与协作企业在生产及管理各个环节产生的感知数据、状态数据、业务数据、流程数据以及价值链中的交易平台、金融平台、供应链平台等平台中存在的结构化、半结构化、非结构化数据形成统一的管理平台，按照统一的标准进行采集。多价值链协同数据下的智能优化决策需求指利用收集到的数据，建立价值链各环节的智能优化决策模型优化管理运营。多价值链协同知识服务需求指企业面向复杂的数据空间，利用多价值链协同服务知识图谱，采用面向语境的知识服务推荐方法，以实现复杂知识服务与用户需求的动态匹配。多价值链协同数据空间管理需求指实现面向分布式集群引擎数据存储和管理、面向事务处理的动态快速索引、引擎数据自动扩展和可视化等。目前，分析企业对于多价值链协同数据空间体系需求，以及如何使用和管理数据空间，如何构建多价值链协同数据空间管理引擎模型研究框架、明确数据空间的主体与边界、探究该过程中的管理方法及关键技术亟须研究。