数字孪生车间：数据管理要求.docx

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数字孪生车间第4部分：数据管理要求

1范围

本文件界定了数字孪生车间数据管理相关术语和定义，规定了数据获取要求、数据传输要求、数据

预处理要求、数据存储要求、数据接口要求和数据更新要求。

本文件主要适用于数字孪生车间运行中的数据管理的获取、传输、预处理、存储、接口、更新。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本

文件。

GB/T31916.3-2018信息技术云数据存储和管理第3部分：分布式文件存储应用接口

GB/T32630-2016非结构化数据管理系统技术要求

GB/T38637.2-2020物联网感知控制设备接入第2部分：数据管理要求

GB/T38667-2020信息技术大数据数据分类指南

T/CMIF164.1数字孪生车间第1部分：总体要求

T/CMIF164.3数字孪生车间第3部分：虚实交互要求

3术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。

3.1

数据管理datamanagement

利用计算机硬件和软件技术对数据进行获取、传输、预处理、存储、接口、更新的过程。

3.2控制系统数据controlsystemdata

以数字量形式存在于控制系统中的数据。

注：控制系统包括CNC中的NC数据、加工数据、PLC数据、DCS的控制卡数据等。

3.3辅助系统数据auxiliarysystemdata

以数字量、模拟量、日志文件等形式存在于辅助系统中的数据.

注：辅助系统是为车间生产提供指导，优化生产过程的系统，辅助系统包括MES、ERP和辅助采集装置等。

3.4

人工输入数据manualinputdata

通过人机互动界面手动输入的日志数据

注：包括设备属性、生产计划、人员调度等数据。

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3.5

业务数据businessdata

描述生产计划中的事务性数据，包括科目余额、物料数量、订单等。

3.6

数据异构转换heterogeneousdataconversion

从不同的协议数据格式承载的数据进行结构转换，转换为车间生产资源、网关或平台可识别处理的

数据结构。

[来源：GB/T38637.2-2020，6.1.1]

3.7

数据抽取dataextraction

从数据源的数据仓库中提取数据的过程。

[来源：GB/T38637.2-2020，6.1.2]

3.8

数据检索dataretrieval

把数据库中存储的数据根据用户的需求提取出来的过程。

3.9

数据清洗dataclean

利用现有数据挖掘手段和方法将脏数据转化为满足数据质量要求或应用的过程。

[来源：GB/T38637.2-2020，6.1.3]

3.10

数据规约datastatute

在尽可能保持数据原貌的前提下，最大限度地精简数据量的过程

注：对应原始数据集中属性和记录的属性选择、数据采样等。

3.11

数据分类dataclassification

将具有共同属性或特征的数据进行合并，并通过其类别的属性或特征对数据进行区别的过程。

3.12

数据特征提取datafeatureextraction

借助统计学等方法对数据进行转换、映射、分析，找到数据中的规律，并进行数据内在规律的提取，

最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用的过程。

3.13

数据融合datafusion

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将传感器在空间和时间上的互补与冗余信息依据某种优化准则或算法组合，来产生对观测对象的

一致性解释和描述的过程。

3.14

分布式文件存储distributedfilestorage

一种作为应用安装在操作系统之上的文件系统，其存储资源分布在不同的计算机节点上，并通过计

算机网络相连。

[来源：GB/T31916.3-2018，4.1.1]

3.15

结构化数据structureddata

有固定结构的数据.

注：如温度、电流、电压、数量等。

3.16

非结构化数据unstructureddata

没有明确结构约束的数据。

注：如文本、图像、音频、视频等。

[来源：GB/T32630-2016，定义4.1]

3.17

半结构化数据semi-structureddata

没有固定结构但又格式约束的数据。

注：如姓名、性别、出生日期等。

4缩略语

下列缩略语适用于本文件。

A/D：模数转换（AnalogtoDigital）

AMQP：高级消息队列协议（Advanc