1、产品基本信息

　　雪浪云工业互联网平台即雪浪数制OS工业数据操作系统V1.0.0（以下简称“雪浪OS”）软件版权号：2019SR1161083，由雪浪虎符-一站式工业“人机料法环”多态数据开发与资产化管理系统（2019SR0497382）、雪浪算盘-工业混合建模与联合计算系统（2018SR770504）、雪浪河图-一款基于大数据时空关系网络的工业智能关系图谱分析平台（2019SR0497373）构成。

　　2、产品的主要功能描述

　　雪浪OS是雪浪云自主研发的一款面向工业领域的工业数据操作系统。打通接入工厂全部数据，加持算法智能，合理调配资源，生产最大价值。内置丰富的工业应用APP，同时支持工厂针对专有场景快速高效的构建智能应用。

　　基于“雪浪OS”工业数据操作系统，为每个工厂构建专属的工厂大脑。实现全域感知、全线智能、全局协调。

　　全域感知：通过“雪浪OS”的“雪浪虎符”数据资产管理系统，建设企业工业数据中台，打通数据孤岛，定义“供研产销”各环节潜在规律立体多维动态评价诊断体系。

　　全线智能：通过“雪浪OS”的“雪浪算盘”工业智能APP开发平台，建立企业各“线”上的业务智能应用，包括健康度评估模型、设备PHM、智能排程、订单智能分解等。

　　全局协调：通过“雪浪OS”的“雪浪河图”知识图谱分析系统，构建企业“人机料法环”的“网”关联关系，实现洞察交互，实现多维健康度分析、产生过程全流程追溯等分析图谱，帮助企业提升内部运转的流程，节约企业整体生产和运营成本。

　　3、类比同类软件的优势分析

　　雪浪云工业互联网平台可是工信部权威认证的四星级工业互联网平台之一（全国仅8家）。以雪浪工业互联网平台为核心 用数据与模型助力工程师与科学家解决工程难题。

　　架构如图。

　　“雪浪虎符”面向各行各业大数据建设、管理及应用诉求，一站式提供从数据接入到数据消费全链路的智能数据构建与管理的大数据能力，包括产品、技术和方法论等，助力打造标准统一、融会贯通、资产化、服务化、闭环自优化的智能数据体系，以驱动创新。支持对 10+种不同的存储系统数据读取/写入，单台虚拟机最高支持万级别任务的复杂调度，3min即可完成一个API的配置，大幅降低API开发，工业数据模型的规范化、标准化，内置20余种数据质量校验规则。

　　“雪浪虎符”架构如图所示。

　　“雪浪虎符”具体功能可以概括为以下几点：数据接入与集成模块：边缘计算->组态管理->存储调度；可视化数据开发环境：代码编辑、工作流、任务调度、监控运维；数据资产管理模块：行业数据模板，数据地图与质量、数据服务、统一设备ID与区块链标识。

　　“雪浪算盘”首先通过完善的数据管理推动数据互联互通、融合多种数据源，并利用多种处理数据的方法，如离线、准实时、图计算、流计算等，实现数据融合产生增值，然后通过大规模的高效资源管理调度系统大大加强机器学习，图计算等复杂计算的能力，最后，通过统一的一站式算法开发平台大大降低工业从业技术人员开发算法使用人工智能的门槛。提供的能力包含工业数据集成、算法开发全链路服务(从数据清洗、特征工程到算法服务化)、可视化流程化的建模、基础算法组件库及工业算法模板库、行业机理模板库的支持等。对于大多数工业企业用户，要通过自己的力量从无到有打造人工智能及算法平台的代价是巨大的，需要有技术实力强大的大数据团队和人工智能团队作为基础，而雪浪算盘让业务分析师和数据分析师、具备一定技术背景的技术人员，可以快速通过自动建模以及内置的行业模板轻松构建对应的算法模型，从而快速实现数据价值，助推业务。

　　“雪浪算盘”架构支持对10+种不同算法包括 MatLab框架，内置百余种常见 算法组件，算法全链路解决方案。针对工业特性，更好支持机理模型定义。 内置5大方向 50+可用工业算法智能模板。支持高维特征规模训练，支持Intel MKL软硬件加速，支持Spark, BigDL等高效计算引擎，产品架构如图所示。模型可解释，可分享，支持在线发布，支持边缘计算压缩优化。

　　具体功能可以概括为以下几点：工业算法框架集成：统一算法框架，统一开发语言，支持边缘计算；工业智能模型开发：可视化拖拽、可视化运行、定时运行；工业智能组件开发：多语言及PIPELINE支持、通用PMML模型；智能运维：支持 Echart与TensorBoard，Docker独立部署。

　　“雪浪算盘”主要创新点为：(1)一站式的图形化人工智能开发环境：具有交互式体验和自动建模能力、集成多个开源及自主研发的高性能分布式机器学习算法，拥有高效率的深度学习支持以及大量行业应用模板。 (2)完整的人工智能流程体验：整个流程都可以通过拖拽式操作包括：工业设备数据导入、数据探索与预览、数据预处理、特征工程、算法选择、模型训练、模型发布、模型管理。 (3)自动建模的能力：雪浪数制机器学习平台算盘提供了一站式自动建模以及推荐式自动建模方法。 (4)高性能的分布式机器学习算法组件：支持近50多种分布式算法，对于常见的机器学习算法，雪浪数制机器学习平台算盘相较于开源实现，将对应算法的性能提高了2到10倍。此外，用户可以通过 Python、Java、Scala等语言进行自定义算子的封装，轻松扩展现有算法。 (5)高效率开发过程：用户通过算盘能快速通过可视化的交互方式进行数据探索、迭代建模的过程，大大缩短建模周期，模型能更及时地在生产环境中进行测试。得益于算盘的易用性，公司多部门之间可以通过统一的人工智能平台进行协同，统一的编程语言，大大降低开发工业数据算法的门槛。同时基于强大编译优化能力，使得技术工程师能够从复杂的数据、部署等工作 中抽身出来，而关注算法逻辑本身的特性和关系，并且大大降低做算法工程的难度，加快创新的孵化，提供企业级支持包括：多租户、权限管理、安全控制、团队协作、模型共享、分布式调度等。(6)行业算法模板：算盘内嵌多个行业型的算法建模模板，提供设备智能、产线智能、物流智能、智慧能源、客户分群、信用风险评估、精准营销、个性化推荐、客户流失预警等工业制造业场景下“供”、“研”、“产”、“销”、“能”等全链路解决方案。在深度机器学习领域，拥有文本分析、实体识别、海量数据的语义搜索、舆情监控、人脸识别、物体识别等能力。 (7)灵活高效的在线服务：在建模完成后，可以一键部署为在线预测集群，提供模型的在线预测服务。支持以可视化的方式进行web输入输出的配置，支持多个模型的串联预测，支持对每个模型进行简单灵活的预测脚本配置。 (8)统一资源调度，共享的大规模集群系统:统一的资源调度能够充分使用系统弹性，削峰填谷，充分利用计算能力来进行大规模海量复杂数据的加工试验和生产。采用两个集群方式，实现上百PB数据在线存储及每日PB级别的计算吞吐能力，计算请求响应时间3s内，实时数据接入延时低于200毫秒。类脑神经元网络物理架构：在百亿节点万亿边级别网络上，处理EB级别数据，通过模糊认知反演算法，发现复杂场景背后的超时、超距弱关联。 成功应用到工业制造领域，实现工业“人”“机”“料”“法”“环”的数据 N 维计算。(9)急速防御多源攻击的数据安全保障:通过DDoS清洗系统全面覆盖常见DDoS攻击类型，该系统每个最小单元支持10Gbps攻击流量过滤，5秒内完成攻击发现、流量牵引和流量清洗。

　　“雪浪河图”是一款基于大数据时空关系网络的工业智能关系图谱分析平台，产品围绕“大数据多源融合、计算应用、可视分析、业务智能”设计实现，结合关系网络、时空数据，揭示对象间的关联和对象时空相关模式及规律。产品提供关联网络(分析)、时空网络(地图)、搜索网络、动态建模等功能, 以可视分析的方式有效融合机器的计算能力和人的认知能力，获得对于海量数据的洞察力，帮助非计算机专业人员洞悉工业数据潜在价值。

　　“雪浪河图”设计架构如图所示。

　　“雪浪河图”支持在百亿节点、千亿边、万亿记录的PB量级数据中，按照用户的业务指令进行关系挖掘和时空计算，并且实时交互响应。“雪浪河图”基于 OLP 模型认知万物相连，以实体 (Object)和关联(Link)对现实世界建模，通过属性(Property)实现异构数据的整合。“雪浪河图”能够全面分析潜在用户体验要素和业务痛点，沉淀出数据、交互、结果的分阶可视化体验和协同共享，使得有证可查，有据可说。具体功能可以概括为以下几点：关联网络：关系图谱分析、时序网络分析、自定义算法；动态建模：OLP 模型动态建模，异构数据整合；运筹优化：生产调度、分配优化、装箱调度、群控协同。