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对于一个工业互联网平台，最核心的关键能力在于，给一个物理的机器画一个数字镜像，只有把物理的机器、物理的世界变成数字镜像以后，才能打通整个信息技术，数字化的东西可以存储运算优化建模在互联网上运行，这是传统企业到智能制造转型的关键。

那么，问题来了：如何做机器数字镜像呢？

来看看根云是怎么做的！

1、  物理数据采集——建立机器画像和标签模型

首先，通过设备传感器，对机器等设备的运行参数进行采集，通过物联模块物联网关对数据进行整理和发送到根云平台。

根云能够整合设备传感器数据、PC端、移动端、业务系统、系统日志等设备与企业的全渠道数据，并对数据进行清洗加工，分析建模，通过数据挖掘，形成结构化、标准化、体系化的整合数据，构建出“设备实体-关系-数字标签”逻辑模型，为分析应用做好数据准备。

2、  参数推算工况——构建数据科学模型

利用设备的参数，根云通过经验公式推算以及独有的大数据算法体系，为机器添加管理和运维的工时标签、工作强度标签、维修标签、保养标签、操作员驾驶习惯标签、环境标签（温度、湿度、土壤和海拔高度）等，并建立健康度模型，实时定量的评价机器的健康程度。形成机器的数字镜像并生成可视化应用。

3、  非物联数据的增补

非物联数据，包括机器的制造商、服务商、出资方、运营者、操作手、监管方以及其他机器相关的数据，以及相关产业的各类数据。从更宏观的角度对机器镜像进行增补和修正。

同时，随着采集数据的增加，经验公式的参考描述更加精确以及大数据算法的不断演进，根云对机器的镜像将能越来越精确和清晰。

根云的优势：

根云源于千亿级领先装备制造企业，实践物联网、大数据应用。目前，平台已接入超30万台设备，采集近1万个运行参数，基于自主研发形成的大数据分析及预测模型。

基于工业领域的Know-how自动预先生成系列标签，通过可视化的标签管理操作平台自定义，利用组合功能创建新标签，通过报表对标签定义分布及设备(主)标签覆盖情况等价值指标一目了然。规划设备画像的迭代方向，构筑“以数据为中心”的运营体系。

高效自助交互分析。基于不同的业务场景，业务人员、企业决策者可灵活定制和组合场景标签，直观洞察各场景中设备(主)特征的差异，秒级实时获取待开展业务或营销活动的群体特征及数量，从而高效精准的支撑生产或者营销活动的决策建议和资源配置。