产品概述：

ID-BOX是一款专为工业企业数字化转型打造的核心产品，以 “多源异构数据完整、高效、标准化的实时采集”、“工业场景风险感知和定位”、“海量数据价值持续深入发掘” 三大核心定位，全面破解工业数字化难题。

在数据采集方面，ID-BOX通过多源异构数据的采集能力，无缝对接传统工业设备与新兴物联网终端，运用物模型理念，实现了数据的统一化、标准化和通用化；运用APP思想，实现了数据采集的高效、实时和轻量级部署。ID-BOX在边缘侧完成了数据的高效治理，为后续数据的综合利用和深度挖掘奠定基础，赋能工业企业构建全面、统一的数字化基础。

作为工业场景风险感知和定位的 “智能中枢”，ID-BOX基于标准化的多源数据，运用机器学习和人工智能算法、复杂事件处理引擎，实时监测设备和业务的运行状态，挖掘设备和业务的运行规律，及时发现设备和业务的异常、故障和隐患，提前预测和预警设备和业务的故障和隐患，提早通知相关部门和联系人、制定相关的预测性维护方案，提升生产效率、减少事故隐患、降低影响损失，赋能工业海量数据在设备智能运维、业务全景分析、风险感知和定位、业务工艺优化等应用。

在数据价值挖掘方面，ID-BOX整合生产、运维、质量、监控等多部门的数据，通过序列化分析、关联分析、趋势分析等，深度分析数据之间的关联关系和指标数据对设备和业务的影响权重，构建时间序列和时间切面的全域分析模型，深度挖掘数据的多维度、全方位的价值，助力企业优化工艺参数、精准制定运维策略，实现数据驱动的精细化管理与智能化决策。

ID-BOX的部署场景如图 21所示，ID-BOX可全面采集控制设备、主机设备、网络设备、安全设备、视频设备等 OT/IT/CT 数据，进行高效数据治理，并在边缘侧完成全面智能分析，把标准化的数据和分析结果通过MQTT、MODBUS-TCP、OPC-UA、IEC104等协议转发给上层平台，上层平台，如石油行业的作业区一体化平台、厂级生产网监测运维平台；管网行业的智能站、设备远程运维平台；钢铁行业的安全保障运营平台、设备智能化管理平台等。

图 2-1 ID-BOX部署图

ID-BOX以技术创新为依托、以用户需求为牵引、以市场价值为导向，全方位赋能工业企业构建统一数据基础和高效数据治理体系，加速数字化转型进程，推动工业互联网发展，成为释放数据资产价值的关键利器。

性能特点：

ID-BOX基于模型化体系，涵盖了数据的全生命周期，强化了边缘侧的能力，减轻了平台侧的压力，完成了边缘侧工业小模型和平台侧工业大模型的协同联动，发挥了工业场景的数据价值最大化。

1）模型驱动，构建标准化数据管理体系

ID-BOX基于物模型与域模型构建标准化数据管理体系，物模型对各类工业设备进行结构化抽象，统一描述设备的基础信息、动态信息、拓扑信息等，消除了多源异构设备的数据格式差异，完成设备数据的统一化、标准化和通用化；

域模型则把一组紧密耦合、相互关联的完成某种功能或工艺的设备集合，统一组织起来，按照业务对数据进行跨设备的关联分析，完成业务的实时监测、故障和隐患发现、工艺优化、能耗优化等。

2）边侧强化，凸显数据处理核心优势

ID-BOX聚焦边侧能力建设，打造工业数据本地化处理和利用。在数据采集方面，凭借强大的协议解析能力，能快速接入各类工业设备，确保全域数据的实时、快速、完整采集；在数据分析方面，ID-BOX内置 CEP 引擎、机器学习和人工智能算法，实时设备和业务运行状态，及时发现设备和业务的异常、故障和隐患，提前预测故障风险，如即时捕捉设备参数突变，提早预警潜在故障和隐患。同时，支持本地策略执行，对紧急事件快速响应，无需依赖云端，大幅提升工业系统的实时性、可靠性和稳定性，减少外部网络中断对生产的影响。

3）云边协同，实现数据处理高效协同

采用云边协同架构，ID-BOX实现边侧与云端的优势互补。边缘侧承担数据实时采集、数据治理及数据分析，大幅降低网络传输压力和云端的数据处理压力；云端则负责海量数据存储、数据关联分析、工业大模型分析及策略生成；边云双向实时交互，边缘侧及时反馈设备状态、实时情况，云端下发控制指令、模型参数，两者兼顾了数据处理时效性与全局性。

适用领域：

支持多工业行业场景落地：针对石油、管网、钢铁等行业特性定制模型与功能（如管网场站模型、油田工艺控制），贴合实际业务需求。

推荐理由:

1.构建标准化数据管理体系，提升设备运维效率

统一模型驱动设备管理：通过 “物模型” 标准化描述各类设备（如 PLC、生产设备）的采集指标，打破不同厂商、型号设备的协议壁垒，实现 “即插即用” 的快速接入与配置，降低现场部署复杂度。

层级化域模型管理：基于 “域模型” 构建 “设备→域→工业场景” 的多层级架构，直观呈现设备拓扑关系、业务流程与数据流转逻辑，帮助用户快速定位故障，缩短故障排查时间，提升运维效率。

2.释放数据资产价值，驱动智能决策

全流程数据管理能力:通过数据清洗、分级分类、质量监控、加密传输等数据全生命周期，为上层应用输出高精度、高可用性数据，支撑石油行业作业区一体化平台、钢铁行业安全保障运营平台等系统的分析需求。

数据驱动生产优化:基于物模型与域模型的标准化数据，企业可实时监测设备和业务运行状态（如 CPU 利用率、压力、温度），发现异常、故障和隐患，提前预测设备故障，实现从 “被动运维” 到 “主动发现” 的转变，降低生产成本，提升生产效率与稳定性。

3.灵活适配多行业场景，加速数字化转型

行业定制化能力:针对不同行业特性（如管网场景的输油泵压力监测、钢铁场景的高炉温度监控），提供差异化的模型配置（如物模型属性指标选取）与功能适配，贴合实际业务需求，缩短项目落地周期。

弹性扩展与生态兼容:支持计算资源灵活扩展，适配企业业务规模增长；同时与国产中间件、应用软件深度兼容，构建自主化工业互联网生态，助力企业构建可持续发展的数字化架构。