8月31日、KaiwuDBはZhanwan Technology、Rockwell Automation、Xinzhi Cognition、Inspur Informationの4社のパートナーと協力して、安徽省合肥市で「産業用インターネット共同ソリューション」カンファレンスを共同開催し、KaiwuDB副ゼネラルマネージャーのZhang Yong氏がこの発表会に出席した。
今日、業界がモノのインターネットの新時代を迎える中、製造工場や上流および下流の企業のデジタル変革は、基盤となるインフラストラクチャから上位レベルのアプリケーションまでの包括的な変革という新たな課題に直面しています。製品の品質、生産効率、管理の最適化は、大手企業が懸念している重要な課題です。
KaiwuDB と 4 社が共同で作成した「1+X」共同産業用インターネット ソリューションは、産業用インターネット シナリオ向けの包括的でスケーラブルで可用性が高く、安全でスマートな統合ビジネス ソリューションを提供することを目的としています。記者会見には、安徽省と合肥市の政府の重要指導者、安徽産業インターネット協会の著名な専門家、および多くの産業企業の情報化リーダーがイベントに出席し、一緒に証言するよう招待されました。
「1 + アプリケーション」は、ロックウェル・オートメーション制御システムのエッジ アプリケーションおよび産業用制御と Xinzhi Cognition のセキュリティ保証機能を組み合わせて、「調達、保管、計算、データリンクとITインフラストラクチャのソリューション。
今後も、KaiwuDB は高品質のパートナーとのソリューションの共同構築を積極的に推進し、ソリューションの実践と大規模な導入を推進していきます; また、より多くのエコロジー パートナーが私たちの活動に参加し、より広範かつ奥深い製品を推進することを歓迎します。共創、技術共生、エコロジーWin-Winのソリューションを実現するために協力します。
インダストリアル インターネットを含むモノのインターネットのシナリオには、データ量が膨大であり、データ モダリティが複雑かつ多様であるという優れた特徴があります。KaiwuDB の独自に革新的なマルチモード アーキテクチャは、大量のマルチモード データを処理するための強力なツールです。
現在、ほとんどの工場では、時系列データベースのメイン セットを備え、ビジネス ニーズに応じて 1 セットまたは 2 セットの基本的なリレーショナル データベースまたはグラフ データベースを追加してサービスをサポートするなど、従来のデータベースの組み合わせ方法が依然として使用されています。この場合、企業のデジタル アップグレードに対する障害は、複数のデータベースの使用コストに限定されず、異なるデータベース間の互換性、コラボレーション、パフォーマンスのボトルネックも含まれます。
KaiwuDB マルチモード アーキテクチャは、「専用データベース」、「高コスト」、「困難な運用保守」などの従来の工場の一連の問題を効果的に解決し、「1 つのデータベースを複数の用途に使用」を実現します。タイミング、OLAP、OLTP などの特殊なデータベースの複数のセットを 1 つの KaiwuDB データベースに置き換えることで、データの一貫性や送信変換などの主要なパフォーマンスに影響を与えないだけでなく、開発、運用、保守および管理のコストを大幅に削減できます。大多数の企業は、マルチモード アーキテクチャを通じて産業用インターネット シナリオにおけるビジネス上の欠点に簡単に対処し、「適切な薬を処方する」ことができます。
さらに、KaiwuDB は、分散型マルチモード データベース自体に基づいたデータ サービス プラットフォーム (KDP) を作成し、製造業の主要な工場や企業がデータを管理および分析できるようにしました。KDP は、企業がインプレース コンピューティングやストリーミング コンピューティングなどのコア テクノロジーに基づいてマルチレベルおよび多次元のデータ ドリルダウンを実現し、機器によって生成される大量のデータに対してリアルタイムの統計と分析を実行できるように支援します。ネイティブ AI 機能に基づいて履歴データの予測と分析を実行します。データの価値をマイニングし、科学的な経営上の意思決定をサポートし、管理のための「コックピット」を提供し、企業の生産プロセスを最適化し、企業の生産効率を向上させ、最終的にコスト削減と効率性を達成します。改善。
さらに、KaiwuDB は、分散型マルチモード データベース自体に基づいたデータ サービス プラットフォーム (KDP) を作成し、製造業の主要な工場や企業がデータを管理および分析できるようにしました。KDP は、企業がインプレース コンピューティングやストリーミング コンピューティングなどのコア テクノロジーに基づいてマルチレベルおよび多次元のデータ ドリルダウンを実現し、機器によって生成される大量のデータに対してリアルタイムの統計と分析を実行できるように支援します。ネイティブ AI 機能に基づいて履歴データの予測と分析を実行します。データの価値をマイニングし、科学的な経営上の意思決定をサポートし、管理のための「コックピット」を提供し、企業の生産プロセスを最適化し、企業の生産効率を向上させ、最終的にコスト削減と効率性を達成します。改善。