企业视频展播，请点击播放视频作者：北京和远科技有限公司
数字化运维-智能设备数字化&实时监控
数字孪生工厂基于生产园区、产线、设备、物流及物料的三维可视化模型数据，集成生产运营数据、设备状态监测数据、视频监控画面数据等，打造可视化的信息管理门户，满足如下需求。
l 虚拟展示智能设备位置、如何连接等；
l 设备信息显示（3D环境选取/分类
航空航天MR数字化运维环境
企业视频展播，请点击播放
视频作者：北京和远科技有限公司
数字化运维-智能设备数字化&实时监控
数字孪生工厂基于生产园区、产线、设备、物流及物料的三维可视化模型数据，集成生产运营数据、设备状态监测数据、视频监控画面数据等，打造可视化的信息管理门户，满足如下需求。
l 虚拟展示智能设备位置、如何连接等；
l 设备信息显示（3D环境选取/分类列表选择）
l 设备实时状态显示（3D环境选取/分类列表选择），状态预警
l 智能物流模拟等
数字化运维怎样实现数据赋能？
平台、数据、算法三大板块共同组成发力才能实现数据赋能。平台实现数据融合，但一定不是简单的汇集，数据湖没有治理将成为数据沼泽。
比如我们单位要实现智慧城市的一卡通，对于每一个人，视角是安全管理，视角是民生范畴，视角是健康水平，所以这样的数据在融合时必然需要通过业务语义转换实现统一视角。
由此可以看到，数据治理对于数据赋能就是刚需。通过治理可以实现数据业务理解的准确，数据质量的保障和数据探索的便捷。
数字化运维面临的问题
由于运维对象、运维工具、运维需求的变化，导致金融机构有少则几套监控工具，多则数十套监控工具，而这些监控工具通常是在不同时期建设的，所以他们之间往往数据没有打通，技术栈也有较大的区别，形成了一座座运维数据的孤岛。
运维人员日常需要在众多的监控工具之间切换来切换去，导致故障的发现困难，故障的定位耗时耗力，故障的解决重复劳动，无法形成有效的知识积累。
并且以前基于固定阈值的告警规则无法满足海量监控指标的设置和管理，需要将人工智能技术与运维工作结合到一起。随着智能运维（AIOps）的发展，机器学习的算法、模型等对运维数据的规范化提出了更高的要求。
 企业名片
|
北京和远科技有限公司
王经理(True) / |
|
联系地址：中国· 北京市· 北京市·北京市朝阳区朝阳路高井甲8号F8116（邮编:100000） 联系电话：010-85866886 手机：13436457087
联系传真：010-85866886
电子邮箱：hysim@hysim.net 联系QQ：1030501952
|
