工业大数据：车间物联网数据管理
文/美林数据技术总监于洋
《制造业数据管理的再认知》一文中我们将工业大数据分为公共资源数据、工程类数据、管理类数据和物联数据。这篇文章主要谈谈物联数据，也是数据管理部分的最后一篇了。传统的管理系统将人作为数据采集端，用流程来固化组织的行为，用指标来衡量评价流程和组织的效率。工业企业的物联网，就是要将人和物联系起来，将系统和物联系起来，将物作为数据采集端，由人或系统进行数据分析和决策。数据的分析与优化是物联网的关键技术之一，也是未来物联网发挥价值的关键点。物联网在工业中有很多种应用方式，如物流仓储、生产制造、产品运维等，我们这里重点讲讲生产制造和产品运维。
第一节物联数据的组织方式
工业企业的生产制造物联网应用一般称为车间物联网或者叫制造物联，通过使用RFID传感器、无线网络通信、GPS定位、语音视频系统等技术把制造计划与制造资源“人、机、料、法、环”等信息链接起来，从而对五大制造资源智能化识别、定位、跟踪、监控和管理，从而满足企业指挥调度、环境监测等方面的管理要求。五大制造资源分为静态属性和动态属性，如一台机床设备的静态属性又可以分为管理信息（设备编码、设备名称、设备分类等）、静态参数（工作环境、进给速度、切削参数等）、动态参数（机床状态、车床完备率、车床负荷率、维修记录等）。静态属性不受生产过程的影响，并在生产流程开始之前已经确定，是车间现场管理中的常量数据，但这些数据并非永远固定不变，它们可在生产过程结束后由用户进行调整；动态数据是一直处于变化中的数据，车间物联网数据大多属于动态数据。
第二节物联数据的管理技术
车间物联网是一种典型的复杂信息系统，涉及数据管理的各个方面，主要包括：数据质量控制、数据融合与集成、复杂事件处理、数据存储与处理，以及安全访问控制等。
●数据质量控制：物联网的数据质量可以用精确度、置信度和完整性三个
指标来衡量。在提高射频识别、传感器网络数据质量控制方面，主要采
用清除多读和误读数据、填补漏读的数据。数据清洗通常采用概率统计
和时空关联的方法。
●数据融合与集成：物联网数据空间内数据对象的多态性表现在多类型、
异构和无统一模式。因此，一方面需要构建车间统一的数据模型，用统
一的方式表达数据；第二方面以统一数据模型为基础，研究如何将异构
数据映射和转换到统一的数据框架中；第三方面物联网中的数据源是分
布、自治和独立的。在数据集成过程中，有时需要自动地发现相关的数
据源；第四方面要记录数据的来源，从而实现数据的溯源；第五方面车
间制造资源是不断变化的，这种变化会对于数据的一致性、版本和模式
更新等产生影响，要能够记录数据演化的过程。
●复杂事件处理：在典型的物联网应用中，上层系统负责监测各个物体的
状态和行为，并控制其按照既定的程序作出智能反应并完成相应行为。
物体的行为通常以事件形式表达。
●安全访问控制：由于物联网的开放性，如何保护好了传感数据的隐私性
成为一个棘手问题。因为这些海量数据很容易获取、如果几何互联网检
索信息，使用复杂的推理技术，就可推演出隐私信息。物联网的物体异
构性和移动性增加了隐私保护的复杂性。
第三节物联数据的应用模式
1、物联车间的生产管控：车间生产指挥调度中心作为整个生产的“大脑”，需要统筹调度车间的各项资源及生产能力，该中心通过集成ERP、MES、MDC等系统数据，以电子大屏幕为载体，展示各生产现场作业情况、突发事件、事件跟踪、改进情况等。结合精益生产理念，对各生产单元的生产任务执行进行全过程管理，通过统计、分析、归纳、预测后，实现生产数据可视化管理，为全景展示公司生产任务执行情况，提供企业决策支持分析，确保生产任务按质、按量的准时完成。
2、物联车间的质量控制：某钢铁企业是中国最大的特种钢材生产企业，在其某条硅钢生产线上，由于多种复杂因素的作用，成品表面有时会形成一种称为纵条纹的瓦楞状缺陷。纵条纹缺陷不仅影响产品的外观效果，而且对产品的物理性能如层间电阻，电磁性能和叠片性能等有着直接的影响，其纵条纹缺陷钢占生产量的30%左右，每年给企业带来巨大的损失。通过数据挖掘技术对生产工艺流程数据进行深入分析和挖掘，建立产品质量优化模型，减低次品率，提升产品质量。
作者简介：
于洋，美林数据技术股份有限公司技术总监，国家信标委工业大数据标准编制组成员，参与多个国家大型集团公司数据中心及数据架构设计工作，参与军工制造，电力装备等行业智能制造方案论证与申报工作，拥有多年的信息化建设经验
生产车间数据管理规范（试行） 1.目的 通过规范和完善生产数据管理，确保车间实物与数据的双重准确，逐步实现精细化管理。 2.适用范围 适用于公司所有生产车间的数据管理。 3.职责 3.1车间负责生产数据管理制度的制定和培训； 3.2车间各班组长负责《半成品标识卡》、《车间交接班记录》的填报，并保证数据的准确性； 3.3车间统计负责将《半成品标识卡》、《车间交接班记录》核查，并登记为电子表格； 3.4车间主任负责对车间数据管理的监督。 4.内容 4.1名词解释 4.1.1生产数据链：产品各生产环节数据传输的链接； 4.1.2半成品标识卡：随着半成品流转到下道工序，标识产品相关信息的记录单据； 4.1.3交接班记录：记录当班生产情况（包括班组信息、生产信息、设备信息等）的表格。4.2生产数据的统计 4.2.1统计单位：开料工序以“KG”为单位，其他工序以“Pcs”为单位； 4.2.2生产数据报表：《半成品标识卡》、《车间交接班记录》、《生产日报》、《生产月报》； 4.2.3生产数据处理顺序 4.2.3.1《半成品标识卡》是记录每板半成品的相关信息的单据，由班组长填写，一式两份， 一份随半成品流转到下道工序，另一份上交车间统计； 4.2.3.2《车间交接班记录》是记录当班生产情况的表格，由班组长填写，上交车间统计；4.2.3.3车间统计核查《半成品标识卡》、《车间交接班记录》与现场实物，确认无误后，登记 台帐； 4.2.3.4生产统计通过车间统计登记的台帐，编制《生产日报》，包括各工序产量、在制品量、 设备有效作业率等数据。并在每月末时编制《生产月报》。 4.3生产数据管理要点 4.3.1以每一生产编码为单位组织生产，开料工序每一板半成品给予一个编码，且该编码延续
企业数据管理系统平台 企业数据管理系统平台，当今很多企业的管理多为分散、独立的系统，信息组织缺乏规范化不可避免地出现一个个“信息孤岛”;在过往的发展过程中，对企业而言，员工多利用Excel或单一SaaS软件进行数据管理，故对于企业的数据化分析及应用有效性判断有一定影响。 在互联网思维变革的浪潮下，很多传统行业都加速了互联网化的转型，但是有些企业的转型依然反应出较慢的速度。 如何高效得做好管理工作，如何能够让企业更好的运转。接下来，我们带你了解一款企业数据化管理平台——数企BDSaaS： 一、数企是什么： 数企BDSaaS是一站式数据化管理云平台。只需要一个账号，就能够解决各类企业的办公问题;一个数据中心，解决数据分散，易丢失问题;一个APP解决内部信息孤岛，打破企业系统数据的孤岛现象，利用多维度企业数据化分析，为企业发展提供数据化指导。 二、企业数据管理系统平台，数企能解决什么： 1、四大管理维度，让中国4600万中小企业实现数据化管理变革： a、销售管理云平台，建立企业全渠道营销互动平台，360°标签化目标客户群体，打造企业专属新零售体系; b、内部管理云平台，依托互联网+全新管理思想，打造企业专属全新协同办公环境，大幅度提升企业办公效率; c、生产管理云平台，打造产品全生命周期、全制造流程数字化管理，实现集研产销于一体的生产基础数据统一管理;
d、BI效果分析，通过将企业各模块全渠道的有效数据进行整合，形成企业在当下、未来发展的仪表盘。 2、五大数据中心： 利用PMCOO模式，将企业的产品、营销、客户、订单以及办公等数据，统一在一个平台中，构建企业的大数据管理平台。 3、上百款企业应用 包括工作日志、公司制度、快速审批、云签到、人力资源管理、会议管理、渠道管理、分销系统、生产管理、小程序、客户管理等上百款企业应用，方便企业办公等各种需求。 三、产品详细介绍： 数企包含了企业内部管理云平台、销售管理云平台、生产管理云平台、BI效果分析等产品模块，将企业数据全线打通，为企业管理提供数据支持，彻底解决企业数据孤岛问题。 1、内部管理系统：包含智能办公管理系统、财务管理系统、人事管理系统、企业审批系统等产品模块;实现内部移动数据管理; 2、销售管理云平台：包含智能CRM系统、渠道管理系统、营销管理系统、企业定制中心等服务;依托全方位定制化管理，助力销售成功之路; 3、生产管理云平台：包含设备管理、场地管理、物料管理、系统配置、系统配置、生产计划实施、生产流程工艺、生产计划配置服务，为企业建立生产设备登记管理系统，对生产设备进行统一管理。 4、BI效果分析：将企业各模块全渠道的数据进行有效的整合，清晰洞察企业运转效率，为企业在当下、未来发展提供数据支持。 5、另外配置PC端总控，手机端app，方便企业使用，企业数据化管理及分析，提供切实可靠的数据保障。 企业数据管理系统平台，深圳市八度云计算信息技术有限公司成立于2013年，公司专注于云计算SaaS管理软件的研发、测试与维护等服务领域，专业从事于企业管理软件的研发、测试
大数据与工业物联网分析应用的四个重点 来源：物联中国 从质量系统到制造执行系统(MES)，从单个控制器到基本嵌入控制设备 (PLC)到复杂嵌入式设备，很多的制造性企业早已获得了大量的数据以及数据采集的相关经验。随着成熟度日益上升，加之使用案例的延展，制造性企业在享受过去的成果的同时，也在慢慢掌握并且启用新的数据源，包括逐步开始着眼从资产/设备中增加数据。 李杰教授在8月3日的全球首席信息官论坛的发言中谈到，没有背景的数据是没有价值的、不可用的，同样也是无法分析的。这也是工业物联网的融合全面多元数据的核心意义所在。这让我不禁想起宋代诗人杨万里的那首传世佳作：《晓出净慈寺送林子方》的传世佳作。 毕竟西湖六月中，风光不与四时同。
接天莲叶无穷碧，映日荷花别样红。 莲花虽较为常见，但尤以西湖的莲花名声远扬。西湖六月风光有其特色，杨万里在诗句中并没有流露出对酷暑的不耐烦，而充分肯定了朋友林子方的高洁品格。如果没有那碧波万顷的西湖与荷叶的背景信息，现代的我们似乎很难体味诗人此刻的心态与心事。从今天的大数据分析角度来看，这与环境数据有异曲同工之妙。让我借此来简略分析一下架构工业物联网的数据流构架与大数据。 我们不要太早地去设定框架 当企业在考虑采用工业物联网(IIoT)链接与工业大数据分析的时候，最好的方法是找到一个适合企业的案例或应用作为入口。这已经是一种较为普遍的惯性思维模式。但这似乎并不是我们想像中的那么简单，因为我们很容易发现，要找到非常通用的、适合众多企业的单一使用案例并不存在。相反地，这些应用场景却分布在制造业企业部门的各个传统驱动要素里面，包括能源、可靠性、质量、生产、设计等等。换句话来讲，就是工业物联网与大数据的结合没有固定的模式，没有固定的架构，可是，我们今天却给出了太多的框架。 过紧或过松的工程与制造公差所引发的故障导致客户无法享用产品或者是成品的货到即损质量问题等，都属于成功的工业物联网的应用案例。在结合多方实地调研以及与企业的项目合作之后，我们发现，远程监控在这两年依然居于工业物联网与大数据结合案例的首位。能源效率的管理紧随其后，而资产可靠性与设备智能所带来的质量提升则位居第三。业务转型措施被多数企业看作长期使用案例，更有可能成为明年及以后的目标。 正是这些早期的成功案例，使得新的应用创新以及应用的方向转变成为可能。例如，从出售资产变为出售能力等共享经济的模式。美国NSF智能维护系统中心主任李杰教授在《工业大数据》一书中指出，实现制造业的价值化，实现用户需求、产品设计、制造和营销的配合，根据生产状况实现系统自我调整，降低生产过程中的浪费以及制造工业环保与安全是大数据工业制造的五大核心支撑。 重视显性因素和不显性因素的必要融合
物联网大数据分析实验室建设方案 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，RFID产业规模190亿元，M2M终端数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村
已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。 在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入式系统和智能装备，第三是软件与集成服务。 再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网专项进行汇总，下图列出了目前提到最多，也是应用最成熟的八个领域。但是换个角度再看，不管是工业控制、供应链管理、精准农业，还是建筑自动化、远程抄表、ETC，其实都并不是新的技术领域，而是在物联网这个大概念下重新包装后再次引起了人们的兴趣。总的来
车间生产管理系统
车间生产管理系统 随着制造信息化的不断深入、市场不断地发展，产品的竞争越来越激烈，市场给企业带来的压力也越来越大。企业要在激烈市场竞争中占据有利的地位，就要不断地改进自己企业管理的思想，降低产品的成本，不断地增强企业的核心竞争力，同时还要提高产品的质量以及为用户提供优质的服务。 当前，车间生产管理还主要是以粗放式的手工管理为主，这样的管理远远落后于市场以及用户对企业的要求。一个企业要想生产出高质量、低成本的产品，就必须对生产管理进行信息化，用计算机的精确管理、控制代替手工的粗放式管理，用以实现生产管理的有效性、高效率性以及低成本性。 作为国家“十五”863计划重点支持产品项目，WorkshopManager 吸收了先进企业管理思想，并结合中国生产企业的实际，采用先进的客户/服务器、浏览器/服务器模式、COM组件等先进的计算机软件设计技术，自主设计和开发了以生产计划为动力的 WorkshopManager系统软件。 WorkshopManager功能完备，系统不但具有良好的二次开发性能，而且与CAPP、PDM等信息管理系统能够紧密集成，适合各 种类型制造业生产车间应用。
一、WorkshopManager的特点先进的管理思想与国情相结合集成的综合解决方案 强大的功能及灵活性 支持多种或混合生产模式 完善的功能权限管理 大数据量下的优异性能 开放式的体系结构 支持UNIX和Windows NT平台直观的图形化用户界面 操作简单，应用方便 高性能价格比 支持ISO9000标准系列的要求 二、功能模块 基础数据模块 质量管理模块 库存管理模块 生产控制模块 工具管理模块 成本管理模块
数据管理、存储及集群技术概述 一、数据 1.数据的分类 1.1.用户数据：用户数据的保护比系统数据更具有挑战性，用户数据的丢失或泄露则是致命的，比如银行业务λ 1.2.系统数据：系统数据丢失了并不会造成企业真正的损失λ 1.3.应用数据：应用数据在企业中是最不能轻视的，大量攻击都是通过系统上应用的漏洞来开展的λ 2.数据可用性 2.1.哪些数据必需保证高可用λ 2.2.注意数据的生命周期：分类存储（打包归档还是直接存储）λ 2.3.数据的访问方法和频率：是只读的还是可读写的？是应用程序的数据，还是可以直接访问的数据？是一个网络配置文件，还是为为了安全的配置？λ 2.4.应用程序的“data starved”数据饥饿：不应该是数据跟不上来，而应该是程序跟不上λ 2.5.所有的一切都要防止单点故障（SPOF：single points of failur）λ 3.规划设计 3.1. 数据越少要求越小λ 3.2. 减小复杂性λ 3.3. 增加灵活性λ 3.4. 保证数据的完整性λ 二、集群 集群是有一组计算机来共同完成一件比较复杂的事情。 1.集群的目标 1.1. HPC（High Performance）：高性能集群，追求性能，大型的运算，λ 1.2. HA（High Availability）：高可用，追求稳定，主要是为了防止单点故障，为了实现的是24小时不间断的工作，并不要求有多快λ 1.3. LBC（Load Balancing）：负载均衡集群，基本不用（现大多数利用硬件LBC设备）λ 2.redhat的cluster products 2.1. RHCS（Redhat cluster suite）：红帽集群套件，在RHEL5的AP版自带的λ 2.2. GFS（Global File system）：全局文件系统，GFS支持并发写入。是一个集群级的文件系统。λ 2.3. CLVM （Clusterd logical volume manager）:集群级的逻辑卷，的LVM 只是单机版的逻辑卷，在一个节点做了LVM，只能在这个节点看到。若果使用的是CLVM，做的LVM则可以在整个集群中看到。λ 2.4. Piranha：LVS 基础上设计的一套负载均衡高可用解决方案，LVS是基于IP 的负载均衡技术，由负载调度器和服务访问节点组成。λ 3.集群的基本拓扑
公司数据管理制度 第一节总则 第1条为规范业务数据管理工作，降低数据被非法生成、变更、泄露、丢失及破坏的风险，提高数据流转效率和支持业务需求的力度，特制定本制度。第2条本制度中的数据，包括并不限定于，公司信息系统数据、公司后台数据库数据、员工个人办公电脑中的各种公司业务数据及业务所涉及第三 方的数据、文档、报表。 第3条本制度适用于公司各部门进行数据统计、收集、审查、使用、保管、共享各环节。 第二节业务数据的安全性级别 第4条业务数据按照重要性程度以及隐私性的要求，暂时由低至高划分为四个 级别：公司可对外公开数据 L1 ；公司对内公开数据 L2；公司部门内隐私数据、员工个人隐私数据、业务所涉及第三方对公司公开数据 L3；业务所涉及到的第三方隐私数据 L4 。 第三节业务数据保存和销毁管理 第5条业务数据的保存方式，分为：总部后台底层服务器、部门或区域应用层服务器、个人办公电脑及（移动）硬盘、 U 盘、光盘、书面记录、打印 复印版等。 第 6条对于与财务报告相关的各种业务数据，须保存7 年。 第 7条业务数据的保存时间，在符合各业务需求和相关法律法规的规定下，必
须尽量保证较长期限的留存，原则上不小于三年。 第8条 L3 以及 L4 级别的业务数据，需要保证存放数据的介质必须在安全的地方，非授权人员（公司最高管理层、相关部门负责人（直线业务总监 -- 直线 业务总经理 -- 直线业务经理 -- 直线业务管）、相关工作具体责任人）不得进入相关区域。 L2 及以上级别的数据，不允许通过保存在电子设备上或通过 书面的方式携带出公司，或在公司区域外公开讨论。如有特需，必须 通过部门数据安全负责人或总经理级批准，并上报综合管理部记录在案 第9条数据备份的计划和管理，按各业务需求进行。 第10 条原则上通过电子方式保存的数据不需要进行销毁。书面记录、打印复印 版的数据，在超过数据保存时间的要求后，可以选择性销毁， L2 及以上级 别的业务数据，销毁时必须由责任人、直线管理层或部门数据安全负 责人通过粉碎机粉碎。 第四节数据的导入、录入和修改管理 第11 条数据的录入，指各部门逐一将业务数据备案的过程。数据录入必须由相关部门总经理级提前向综合管理部报备。 第12 条数据修改，指软件部门、数据部门改变备案系统中已有的数据的过程。 数据修改必须通过相关部门总经理级的审批，上报综合管理部记录在案， 由部门指定的专人操作。 第五节数据的查看、提取、报表的制作和发放的管理 第13 条数据查看或提取指数据部或综合管理部应数据拥有部门或公司管理层的要求，对公司业务数据进行查看或导出的过程。 第 14 条数据和报表的需求，需要通过相关业务总经理级汇总书面提出，由数据
IoT 的数据管理与智能处理 物联网(IoT) 是通过射频标签(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。它是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮。物联网通过标识、感知、处理和信息传送4 个关键环节，将整个世界无缝地连接在一起，智能地感知、推理和分析。物联网具备3个特征，一是全面感知，即利用RFID、传感器、二维码等随时随地获取物体的信息；二是可靠传递，通过各种电信网络与互联网的融合，将物体的信息实时准确地传递出去；三是智能处理，利用云计算、模糊识别等各种智能计算技术，对海量数据和信息进行分析和处理，对物体实施智能化的控制。 物联网要实现人与物、物与物的智慧对话，必须对数据进行管理和智能处理，主要包括数据的采集、存储、查询、分析( 融合与挖掘) 等关键环节。这些数据智能处理技术已渗透在信号处理、传感网、数据库、信息检索技术、智能控制等领域。这些不同的领域都侧重于数据处理的不同方面：传感网研究中侧重于网络节点上数据分布、数据路由策略的研究，数据库中的数据管理技术侧重于数据模型、存储方式、索引策略和查询实现的研究，智能控制中的数据处理侧重于数据融合、特征提取和实时响应等。物联网中的数据智能处理技术不仅涵盖了这些数据处理方式，同时具有自己的特点。因此，要实现物联网的数据管理与智能处理，必须在合理运用已有技术的基础上引入新的技术和方法。 1 物联网中数据的特点 物联网中数据的特点主要表现在以下几个方面： (1)异构性 在物联网中，不仅不同的对象会有不同类型的表征数据，同一个对象也会有各种不同格式的表征数据。比如在物联网中为了实现对一栋写字楼的智能感知，需要处理各种不同类型的数据，如探测器传来的各种高维观测数据，专业管理机构提供的关系数据库中的关系记录，互联网上提供的相关超文本链接标记语言(HTML)、可扩展标记语言(XML)、文本数据等。为了实现完整准确的感知，必须综合利用这些不同类型的数据来全面地获得信息，这也是提供有效的信息服务的基础。 (2)海量性 物联网是一个网络的海洋，更是一个数据的海洋。在物联网中，世界中的各个对象都连接在一起，每个对象都可能在变化，表达其特征的数据在不断地积累。如何有效地改进已有的技术和方法或提出新的技术和方法来高效地管理和处理这些海量数据将是从数据中提取信息并进一 步融合、推理和决策的关键。 (3)不确定性 物联网中的数据具有明显的不确定性特征，主要包括数据本身的不确定性、语义匹配的不确定性和查询分析的不确定性等。为了获得客观对象的准确信息，需要去粗取精、去伪存真，以便人们更全面地进行表达和推理。 2 物联网涉及的技术 由于物联网是一个综合了已有技术并具有自己特色的新兴的产业，因此到目前为止，尚无能适应上述物联网数据特点的系统化研究结果面世，但是一些思想和已有的技术是可以借鉴的。 除了传统的数据库技术之外，近年来兴起的数据空间技术、云计算数据管理技术、数据挖掘与融合技术、不确定性数据管理技术、语义Web 技术等都可为物联网所用。 2.1 数据空间技术 数据空间是近几年提出的数据管理新技术。按照文献[1] 和文献[2]的描述，数据空间是与主体相关的数据及其联系的集合，其中的所有数据对主体来说都是可控的。主体相关性和可控性是数据空间数据项的基本属性。文献[3] 指出数据空间有3个基本要素：主体、数据集和服务，其中主体是指数据空间的所有者；数据集是与主体相关的所有可控数据的集合，包括对象和对象
物联网大数据平台总体设计V0.2
目录 1.引言 (3) 1.1.文档目的 (3) 1.2.文档范围 (3) 1.3.预期的读者及阅读建议 (3) 1.4.术语 (3) 2.项目概述 (4) 2.1.项目背景 (4) 3.1.设计目标 (4) 3.1.1.技术规划路线建议 (4) 3.1.2.大数据软硬平台/网络架构规划建议 (5) 3.1.3.大数据应用集成点规划建议 (5) 3.1.4.大数据团队建设规划建议 (5) 3.1.5.大数据系统实施指导建议方案 (5) 3.数据平台总体架构规划 (5) 3.1.数据平台愿景 (5) 3.2.数据处理流程 (8) 3.3.主要功能 (8) 3.4.设计原则 (9) 3.5.平台建设路线 (9) 4.数据平台软件架构设计 (10) 4.1.数据平台结构图 (10) 4.2.数据采集系统 (11) 4.3.数据存储系统 (11) 4.4.离线计算系统 (12) 4.5.海量数据库系统 (12) 4.6.管理系统 (13)
5.应用平台架构设计 (14) 5.1.应用平台架构图 (14) 6.平台安全 (15) 7.平台监控 (15) 8.部署架构 (15) 9.平台运维 (15) 10.团队建设 (16) 10.1.运维工程师 (16) 10.2.应用开发工程师 (16) 10.3.通信协议开发工程师 (16) 10.4.基于Hadoop的开发工程师 (16) 10.5.数据开发工程师 (16) 10.6.数据挖掘工程师 (17)
1.引言 1.1.文档目的 本文档是关于xx公司物联网大平台的总体架构设计方案。本文包括以下内容： 1.平台总体架构设计； 2.五大子系统设计； 3.应用平台设计 4.平台部署架构设计； 5.平台运维及团队建设； 1.2.文档范围 本文档仅限于北京xx科技公司内部人员和直接协助北京xx科技进行大平台建设的相关人员阅读。 1.3.预期的读者及阅读建议 本文档的预期读者： 1.北京xx科技的大平台项目相关人员； 2.直接协助北京xx科技进行大平台建设的相关外部人员； 1.4.术语 1.Hadoop: Apache的分布式框架。 2.HDFS : Hadoop的分布式文件系统。 https://www.doczj.com/doc/8d12250840.html,Node : Hadoop HDFS元数据主节点服务器。负责保持DataNode文件存
企业大数据管理解决方案 摘要：大数据的应用方兴未艾,根据国内企业的应用场景,给出了企业大数据管理解决方案。此方案还为数据的进一步处理打下了基础。关键词：大数据; 企业大数据管理 IT行业一直在不断地努力，以最佳方案满足日益增长的各种需求。继云计算之后，大数据又成为业界关注的热点。云计算更多地体现在它的商业模式与服务模式上，而大数据则更关注数据的处理，而这些纷杂的数据则是关系社会、企业乃至个人生活的核心关键，可以说数字时代数据为要。1 大数据参考架构通常人们认为大数据具有4V特点，即：Variety(多样性）、Volume(大容量或海量)、Velocity(快速)和Value(价值)。至于大数据的严格定义，则是人者见人、智者见智，莫衷一是[1]。根据调研与实践，本文给出了相关的参考架构，。 可以将大数据的参考层次分为4个： (1) 数据采集。主要涉及对数据源的采集，包括各种结构化与非结构化数据、静态数据与动态实时数据等。(2) 数据存储。主要涉及对数据的存储，包括分布式存储、海量存储、虚拟存储等。(3) 数据处理。主要涉及对数据的转换、传输、分发等。 (4) 数据分析。主要涉及对数据的清洗、比对、挖据、钻取等。同时,按照数据平台管理、数据维护、安全保护等维度，存在着贯穿各层的管理机制，即： (1) 系统管理。对构建的系统平台进行管理与维护。 (2) 数据管理。按照数据生命周期对数据进行管理。 (3) 安全管理。对数据隐私、数据安全、访问安全、系统安全等方面进行管理。2 企业大数据解决方案由于大数据的应用很多，本文更加关注企业所处的混杂数据的应用场景，基于上面给出的参考架构，给出相应的解决方案。2.1 应用场景企业的数据是企业的核心资料，企业信息化的核心问题就是数据的应用的效率与效果。目前企业的数据主要包括：财务类数据、管理类数据、业务类数据等，这些数据可以是结构化数据和非结构化数据。从容量上看，随着信息化应用的不断提高，可以达到GB或TB级，对于一些行业，甚至有可能达到PB级。2.2 解决方案本文提出的企业大数据解决方案是从业务连续性的角度来考虑用户数据的问题。参考了业界流行的ISO20000、ISO27000、BCP/DRP、ＳＯＡ等相关标准和技术，从安全、服务的范畴来管理数据、保护数据、使用数据。方案主要解决企业用户的结构化与非结构化数据的存储、管理，为企业相关应用提供基础数据，为企业的业务连续性保驾护航。2.2.1 技术特点方案主要融合了信息安全技术、数据管理技术、数据同步复制技术、数据库技术、商务智能技术等，区别于现有的数据备份产品、数据复制产品、数据管理产品，更关注数据在复制之后能够被快速使用与恢复，以延续业务的连续性。方案为用户数据的进一步加工处理打下了基础，有助于用户整合数据、整合应用、数据加工、商务智能、决策分析等。主要特点：(1)支持多种数据库的不同版本，也支持多种异构数据库之间的同步，如Oracle、SQL Server、MySQL、Sybase、DB2、AS400等可以同步到Oracle 数据库或其他数据库上。 (2)支持一对一、一对多、多对一、多对多等异构数据库同步方式。 (3)比较强的数据加工能力，可以选择数据源的不同字段，也可以对数据源做相应的转换、逻辑判断、映射等处理，还可以设置在数据同步时做异常数据检查等。 (4)比较强的传输能力，内置数据传输平台，满足复杂网络情况下的数据可靠传输，支持广域网下的数据同步，支持跨网段的数据同步，支持物理隔离情况下的数据同步。 (5)易用性。提供中文工具，方便可视化操作和监控。2.2.2 技术原理统一支持结构化数据和非结构化数据的同步及相应加工。提供可视化工具配置结构化数据和非结构化数据的同步与加工。 (1)非结构化数据文件既可以通过系统内置的传输平台同步到备份方的文件夹下，也可以将备份方文件夹下的数据文件映射到数据库上。对于非结构化的文件备份，可以在数据源方部署一个节点，负责监控和发送文件，通过可视化配置的数据推送服务，选择要发送的文件夹、文件、接收节点、接收文件夹等信息，通过定时等调度策略将文件发送到备份方。当然要发
2 物联网的数据特性 2.1 数据的多态性与异构性 无线传感网中有各种各样的传感器，而每一类传感器在不同应用系统中又有不同用途。显然，这些传感器结构不同、性能各异，其采集的数据结构也各不相同。在RFID系统中也有多个RFID标签，多种读写器；M2M系统中的微型计算设备更是形形色色。它们的数据结构也不可能遵循统一模式。物联网中的数据有文本数据，也有图像、音频、视频等多媒体数据。有静态数据，也有动态数据（如波形）。数据的多态性、感知模型的异构性导致了数据的异构性[1]。物联网的应用模式和架构互不相同，缺乏可批量应用的系统方法，这是数据多态性和异构性的根本原因。显然，系统的功能越复杂，传感器节点、RFID标签种类越多，其异构性问题也将越突出。这种异构性加剧了数据处理和软件开发的难度。 2.2 数据的海量性 物联网往往是由若干个无线识别的物体彼此连接和结合形成的动态网络。一个中型超市的商品数量动辄数百万乃至数千万件。在一个超市RFID系统中，假定有1000万件商品都需要跟踪，每天读取10次，每次100个字节，每天的数据量就达10GB，每年将达3650GB。在生态监测等实时监控领域，无线传感网需记录多个节点的多媒体信息，数据量更大的惊人，每天可达1TB以上。此外，在一些应急处理的实施监控系统系统中，数据是以流（stream）的形式实时、高速、源源不断地产生的，这愈发加剧了数据的海量性。 2.3 数据的时效性 被感知的事物的状态可能是瞬息万变的。因此不管WSN还是RFID系统，物联网的数据采集工作是随时进行的，每隔一定周期向服务器发送一次数据，数据更新很快，历史数据只用于记录事务的发展进程虽可以备份，但因其海量性不可能长期保存。只有新数据才能反映系统所感知的“物”的现有状态，所以系统的反应速度或者响应时间是系统可靠性和实用性的关键。这要求物联网的软件数据处理系统必须具有足够的运行速度，否则可能得出错误的结论甚至造成巨大损失。 2.4 数据传输的难题 对于WSN而言，国内一些物联网应用研究表明[2]：文本型数据易传难感，多媒体数据易感难传；在出现数据传输故障时，很难判定是网络中断还是软件故障；理想化的系统模型假设因其忽略了WSN运行过程中伴随的各种不确定的、动态的环境因素往往难以实地应用。甚至电源（电池）的寿命可以决定整个WSN的寿命。因此WSN式物联网在实际应用中，节点的数量目前还难以突破1000大关，这并不完全是由上述异构性、海量性等原因所致。数据采集、传输元器件的性能——功耗、实用性、可靠性和稳定性，成为目前WSN数据管理的瓶颈。 3 物联网数据处理的要求 上述特性给数据质量控制、数据存储、数据压缩、数据集成、数据融合、数据查询带来极大挑战，迫使人们不断探索行之有效的技术手段。满足以上特性的要求，解决数据处理的矛盾。 3.1 数据异构性的要求 解决数据的异构性问题必须从基础软件入手。不同的微型计算设备可能要采用不同的操作系统，不同的感知信息需要不同的数据结构和数据库，不同的系统需要不同的中间件。其中，操作系统解决运行平台问题，数据库解决数据的存储、挖掘、检索问题，中间件解决解决数据的传递、过滤、融合问题。操作系统、数据库、中间件这些基础软件的正确选择和使用可以屏蔽数据的异构性，实现数据的顺利传递、过滤、融合，为及时、正确感知事物的存在及其现状具有重要意义。尤其是数据库和中间件是解决异构性的关键。 对于运动着的物联网系统，必须感知事物的空间信息。这些数据的处理归根结底属于时
关于举办企业数据管理最佳实践培训班的通知 一、培训背景 《企业数据管理最佳实践培训课程》是由国内资深数据管理专家结合6年来“数据管理最佳实践”经验，精心打造的“CDO首席数据官”的必修课程。目的是帮助数据管理从业人士，通过学习数据管理基础理论，借鉴行业最佳实践，提升数据管理能力，从数据管理专业知识体系，核心数据管理技能和数据管理专业人员职业能力等方面提供训练，帮助数据管理专业人士获得企业数字化转型战略下的必备能力，形成企业所需新数字经济下的核心竞争能力。 二、培训收益 通过学习本课程，您将获得如下收益： 1、企业数据管理理论：介绍DAMA-DMBOK数据管理知识体系、DGI数据治理理论、数据资产管理2.0白皮书等数据管理理论内容，帮助数据管理从业人员理解国际数据管理理论趋势、国内数据资产管理政策及实施策略等内容； 2、企业数据管理能力成熟度：介绍国际DMM、国内DCMM、IBM数据治理成熟度模型，结合当前数据监管法案及行业监管指引，提出企业数据管理能力匹配原则，帮助企业获得当前数据管理能力所处的发展阶段，并提出未来发展和提升方向； 3、数据管理最佳实践：通过介绍数据治理、数据架构、数据标准、数据质量实践案例，帮助企业吸取行业、企业最佳实践经验，促进企业数字化成功转型。 数据治理最佳实践从企业的数据管理组织、制度和流程方面提出要求，构建完整的数据治理管理体系，并阐述行业最佳实践案例； 数据架构最佳实践从企业级数据模型、数据流转、数据分布、元数据管理等方面提出要求，构建完备的企业级数据模型，并阐述行业最佳实践案例； 数据标准最佳实践从企业业务术语、参考数据、主数据、数据元、指标数据标准提出要求，构建全面的数据标准管理体系，并阐述行业最佳实践案例； 数据质量最佳实践从数据质量基础、数据质量工程方法、数据质量评估和改进等方面提出要求，构建持续提升的数据质量最佳实践案例。 三、培训对象 CIO企业首席信息官 CDO企业首席数据官
生产车间人员管理 其实一个企业权力最大的不是老板,而是负责整个企业系体运作的那个人. 车间人员管理——完善工厂管理的关键一百至两百人之间的厂确实不好管理，但是有一点不管人员的多寡，其各岗位的职责一定要明确，由中高层人员开始，如果一个企业员工的职责不清，做为他们的领导是很难验证其工作能力；同理做为一个员工他的上司不清楚他在做些什么，工作的热情会日渐消退，一旦工作有漏洞会导致推卸责任，因为职责不清（分工不明确）。以下是我个人对完善工厂管理的几点建议： 1、制订公司的组织架构图（岗位划分）。 2、对各岗位的职位给予说明（职务说明书的制订） 3、各部门的目标制订（当然首先得有公司的总目标） 4、制订部门的组织架构图（部门的岗位划分进一步明细）在制订以上文件的同时，公司对每个员工是否提供培训的机会？如：新员工是否有接受进厂培训（让他们明白工厂的制度）、上岗培训（技能操作）及在职培训（提升培训）？如果一个工厂每天只是上班、下班、吃住，没有任何的学习或娱乐，只要不安于现状的员工都不会在该厂留太久，因为他们觉得没有发展的空间；能任劳任怨，埋头苦干的员工是不会给工厂创造太多的奇迹。另外，一定要把员工们看做是你的合作伙伴，而不要把他们看成是你的奴才使用。其实一个企业权力最大的不是老板,而是负责整个企业系体运作的那个人.管理人员对下级:只可越级检查,不可越级指导员工对上级:只可越级投诉,不可越级汇报. 1、大企业和小企业的管理模式和管理方法是不一样的，
所以即使你现在管理小企业等你大规模以后你实行的管理模式管理制度也和现在的不一样。 2、小企业要留住人要看工人的，目的来决定你的方针。 A、外地工为主的话，工人会注重吃住的方便性和价格 B、本地工人要注重工作时间的安排。此外就是企业的管理制度，让工人感到企业的发展性、公平性、家庭性，留人是留心。一是找老板要权。在不违反工厂利益的情况下，你有绝对的处置权。包括老板都不能更改。二是找老板要钱。职工的处罚和奖励要公平、公开、公正、和谐。三是提高职工的福利和实行人性化管理制度。并在职工中建立自己的个人威信。四是招工的时候，管理人事的人员要有比较准确的眼光。五是搞员工培训、集体活动等，加强员工的凝聚力。不少者都尝过被“五多”（会议多、文电多、工作组多、检查评比多、上层活动多）缠身的难受滋味儿，开封工务段的管理者们也不例外。为 ___摆脱“五多”的困扰，他们着眼实际，积极探索，靠创造性思维，力戒“五多”。企业须善用萝卜与大棒管理体系奖惩同样重要。“公司员工的工资在当地是中上水平，但是企业还是招不到人，这是企业的普遍问题了。”某企业是一家制鞋公司，老板很是困惑，“但是现在的车间现场管理比较乱，问他们为什么老是搞不好呢？他们回答，不好管，给他们罚款他们就不做，到时哪里还有人！”吴总真得没有办法了吗？这个案例在我们企业日常管理过程中是经常遇见到的，带有一定的普遍性。我们看到，企业的条件并不是很差，员工工资在当地还处于中上水平，但依然还是留不住人，为什么？其实，招不到人和留不住
企业如何进行数据化管理 对于企业来讲，数据化运用和管理无处不在，无论是企业日常运营，还是企业的营销企划，都是企业所有管理者或经营者无可否认的重要命题。然而，做好数据化应用，是一件系统而又复杂的课题。企业如何真正把生产计划、营销战略、财务战略、经营战略等体系有效的结合运用是非常考验管理者知识智慧的。但有的企业主根本无视统计管理、数据分析与经营和营销的关联性。在当今强调竞争优势的经济环境中，如果不能把握精确性的专业竞争，不根据各个专业性的概率指标与企业各种资源进行整体的科学组合，就无法使资源配置得到有效利用，资源整合价值最大化就会成为一个泡影，实施数据化管理，培育企业的竞争优势就会成为一个空话。 一、明确数据化管理的基本要求 1、管理者重视数据化管理，是实施数据化管理的基本条件，管理者重视数据化，重视人的因素，确立人和数据的有效组合，充分利用数据的作用或功能，认知和使用数据的价值，调动人的积极性和主观能动性，才能构建数据化管理平台按照数据化要求开展相关工作。 2、认清数据与管理的关系。企业不重视数据管理，就无法认清数据与管理的关系。很多管理者会经常通过数据分析来比较管理效率差异的原因。如生产管理中，两个部门人员、设备、材料、时间等要素完全一致的情况下，但生产的效率不一样，我就可以通过生产流程中的数据分解，进行数据分析，就可确认是员工士气、还是员工熟练情况和或管理因素导致生产效率不同的原因。 3、采集的数据必须是真实可靠的。数据因人而存在，是从管理活动中得来。数据的采集方法和管理要有制度和流程规范，不能随 心所欲，更不能估测和伪造数据。数据的真实性对企业的分析和决 策非常重要。其真实性一方面要依靠人的道德行为来保证，另一方 面制度的保障是不可缺少的。在双重要求下我们的数据采集才能有 保障。 4、数据是连续性和系统性的。在管理活动中，数据采集不能时断时续。不能只采集某一个方面，否则影响数据的准确性和完整性，企业各业务单元或各部门可按照年度、季度、月度以及每周、每日来采集企业各方面管理和业务发生的数据，进行归纳和统计。
工业大数据：车间物联网数据管理 文/美林数据技术总监于洋 《制造业数据管理的再认知》一文中我们将工业大数据分为公共资源数据、工程类数据、管理类数据和物联数据。这篇文章主要谈谈物联数据，也是数据管理部分的最后一篇了。传统的管理系统将人作为数据采集端，用流程来固化组织的行为，用指标来衡量评价流程和组织的效率。工业企业的物联网，就是要将人和物联系起来，将系统和物联系起来，将物作为数据采集端，由人或系统进行数据分析和决策。数据的分析与优化是物联网的关键技术之一，也是未来物联网发挥价值的关键点。物联网在工业中有很多种应用方式，如物流仓储、生产制造、产品运维等，我们这里重点讲讲生产制造和产品运维。 第一节物联数据的组织方式 工业企业的生产制造物联网应用一般称为车间物联网或者叫制造物联，通过使用RFID传感器、无线网络通信、GPS定位、语音视频系统等技术把制造计划与制造资源“人、机、料、法、环”等信息链接起来，从而对五大制造资源智能化识别、定位、跟踪、监控和管理，从而满足企业指挥调度、环境监测等方面的管理要求。五大制造资源分为静态属性和动态属性，如一台机床设备的静态属性又可以分为管理信息（设备编码、设备名称、设备分类等）、静态参数（工作环境、进给速度、切削参数等）、动态参数（机床状态、车床完备率、车床负荷率、维修记录等）。静态属性不受生产过程的影响，并在生产流程开始之前已经确定，是车间现场管理中的常量数据，但这些数据并非永远固定不变，它们可在生产过程结束后由用户进行调整；动态数据是一直处于变化中的数据，车间物联网数据大多属于动态数据。
第二节物联数据的管理技术 车间物联网是一种典型的复杂信息系统，涉及数据管理的各个方面，主要包括：数据质量控制、数据融合与集成、复杂事件处理、数据存储与处理，以及安全访问控制等。 ●数据质量控制：物联网的数据质量可以用精确度、置信度和完整性三个 指标来衡量。在提高射频识别、传感器网络数据质量控制方面，主要采 用清除多读和误读数据、填补漏读的数据。数据清洗通常采用概率统计 和时空关联的方法。 ●数据融合与集成：物联网数据空间内数据对象的多态性表现在多类型、 异构和无统一模式。因此，一方面需要构建车间统一的数据模型，用统 一的方式表达数据；第二方面以统一数据模型为基础，研究如何将异构
生产车间管理方法 均衡生产，调度有序 1、配合公司,根据厂部下达的生产任务指标，结合本部的生产实力，具体组织生产计划的实施工作。 2、负责实施上级下达的生产任务指标，贯彻落实致班组。 3、制定和执行现场作业标准及工艺流程，从而使生产的产品，按照客户的需要进行，保证进度和质量。 4、实现全面均衡有节奏的同步生产，使最终的生产便于包装及装箱。 产品质量控制有力 1、车间主任接单后，先组织各组现场管理人员，分析该款标准样衣的工艺特点，仔细阅读工艺单的制作要 求。 2、对标准样衣的各个部位协商制定质量标准，制定工艺流程。 3、新款上线前务必督促有关现场管理员制作产前样、对一线生产员工缝制辅导到位，要求组长、质检人员 进行巡检和半成品抽检。 4、严格要求并督促各组员工按工艺标准进行缝制,并及时向业务部门提供大货样。 5、各款在上线生产前即将生产时，有关现场管理人员应组织本班组员工开生产例会或早会，对该款做详细 的说明，并将技术部提供的样衣、工艺单及质量标准标准书面通知，公布于众。 6、车间主任必须组织督促各现场管理员将质量问题解决于车位之上，处理于成品之前，以保降低成品的返 工率，从而保证产品质量。 定员定额、先进合理 1、车间主任可根据厂部下达的生产任务指标，归类所下单中各款式的性质，根据客户对产品的质量要求 水平，结合自身对车间各班的了解情况，进行合理的分配到位，并固定人员生产，督促日产进度及现 场收尾工作。 2、因公司分类为不同档次的产品，并且各个客户对品质要求水准不同，针对此类情况，结合厂部目前的 生产实力，为促进生产效率，提高产品质量：①现将车间缝制员工分为A、B两类，A类为缝制素质优 等，B类为缝制素质差等，隔开进行有效的安排生产。②分别在每年的3、10两月份开展质量创新活动, 充分发挥员工的动手.动脑的能力,着重从人性化管理上做文章。 原辅材料，供应及时 ⒈车间主任必需及时追踪正下单的原辅材料，如有需上报解决的问题应及时上报处理。 ⒉组织车间各有关人员做好一切产前准备工作：如生产设备的配置，有关人员的调配，有关工具的搭配等。 ⒊配合技术部准备好有关需用的定位板、实样板等各类生产前的必备用品，使每款上线，都井井有条，临阵不乱。 l纪律严明、考核严格 ⒈严格执行厂部的各项规章制度，严守管理制度，对违反本厂管理制度人员，视情节轻重，按规章制度有关条款予以处罚。 ⒉督促每位员工准时上下班，做好车间有关人员的考勤制度。 ⒊对考勤制度做到公正、公平，以理服人，以事实为根据。
公司数据备份管理制度 1.目的： 为规范公司数据备份管理工作，合理存储历史数据及保证数据的安全性，防止因硬件故障、意外断电、病毒等因素造成数据的丢失，保障公司正常的知识产权利益和技术资料的储备。备份管理工作应由系统管理员安排专人负责。备份管理人员负责制订备份、恢复策略，组织实施备份、恢复操作，指导备份介质的取放、更换和登记工作日常备份操作可由备份管理人员完成。2.适用范围： 本制度适用范围为我公司所有数据的备份管理工作。 3.流程： 3.1公司服务器等主要设备均由公司授权系统管理员负责数据管理和备份。 3.2根据公司情况将数据分为一般数据和重要数据两种。一般数据比如服务器共享文件夹下面的数据，主要指：个人或部门的各种信息及办公文档、电子邮件、人事档案、考勤管理、监控数据等。重要数据主要包括：各部门日常表单记录，财务数据、技术部门图纸、商务部标书、合同、K3 服务器数据等。 3.3一般数据由各部门每月自行备份，部门经理负责整理归档后刻盘，系统管理员每半年对一般数据资料进行选择性收集归档。 3.4重要数据由系统管理员负责，具体细则如下： 3.5财务部每月底将当月电子帐、表格等数据统一整理，系统管理员负责刻盘，由财务部保存。 3.6技术部门已定稿的图纸、商务部标书须在每月底前，由各部门的专员给系统管理员做光盘和硬盘 备份 3.7服务器的K3 数据由系统管理员在服务器硬盘做每周做软件备份，并在每月最后一周的周五下午统一保存，每一个季度刻录光盘保存。 3.8 当服务器、交换机及其他系统主要设备配置更新变动，以及服务器应用系统、软件修改后均要
在改动当天进行备份。 3.9 备份数据所使用的刻录机、光盘均由系统管理员保存，当刻录机故障或光盘不足时应及时申请、联系维修或购买，确保备份工作的正常进行。 3.10所有数据备份工作由系统管理员进行详实记录，并建立档案。 3.11如遇网络攻击或病毒感染等突发事件，各部门应积极配合系统管理员进行处理，同时将集体情况记录到备份档案中。 3.12各部门负责人应严格执行公司规定，如发现不及时上传资料、故意隐瞒资料或没有及时执行备份任务的，将进行严肃处理。 4. 备份介质的存放和管理 4.1所有备份介质一律不准外借，不准流出公司，任何人员不得擅自取用，若要取用需经总经理或执行董事批准，并填写《备份介质借用登记表》（附件六）。借用人员使用完介质后，应立即归还。由备份管理员检查，确认介质完好。备份管理人员及借用人员须分别在《备份介质借用登记表》上签字确认介质归还。 4.2备份介质要每半年进行检查，以确认介质能否继续使用、备份内容是否正确。一旦发现介质损坏，应立即更换，并对损坏介质进行销毁处理。 4.3长期保存的备份介质，必须按照制造厂商确定的存储寿命定期转储，磁盘、光盘等介质使用有效期规定为三年，三年后更换新介质进行备份。需要长期保存的数据，应在介质有效期内进行转存，防止存储介质过期失效。 4.4存放备份数据的介质必须具有明确的标识；标识必须使用统一的命名规范，注明介 质编号、备份内容、备份日期、备份时间、光盘的启用日期和保留期限等重要信息有备份软件，可采用备份软件编码规则）。 4.5编码规则：