1.3 研究内容及创新点

1.3.1 研究内容及技术路线

为了创建制造业多价值链协同数据空间设计基础理论，构建面向制造企业的多价值链协同体系，形成价值链活动新业务模式，实现企业全过程多价值链协同管理。较大提高制造企业智能化管理水平、综合竞争力和经济效益，产生重大理论和应用成果，形成示范效应，引领前沿发展。研究的关键问题如下所示：

（1）多价值链协同数据体系架构基础设计问题

如何面对制造及协作企业多价值链协同数据空间中存在的异域、异源、异构数据问题，提出汇聚、整合、存储、管理方式，制定数据标准、规范和协议，在分层、分域、分布与协同、融合、全局一体化的高维时空内，运用分布式计算、云计算和并行处理技术，构建价值链活动数据生成、汇聚、存储、管理、分析、使用和销毁全过程的价值链协同数据体系架构。

（2）多价值链协同高维时空全过程数据智能优化决策问题

如何在制造及协作企业多价值链协同数据空间中的多源异构数据资源中，探索产业链的价值增值活动规律，研究全过程活动之间的耦合关系和演化规律，得到全过程多源异构数据空间机器学习支持下的快速索引、关联表示、全链搜索、集成演化、价值优化方法，建立采供供应、生产调度、成本控制、质量追溯、绩效评价、营销服务等多价值链协同高维时空全过程数据智能优化决策模型并求解，最终实现价值提升。

（3）多价值链协同知识的服务引擎构建问题

如何进行制造及协作企业多价值链协同数据空间的知识挖掘及知识重用，构建多价值链协同知识引擎架构，研究引擎计算优化方法；提出异构数据的知识挖掘技术，构建多价值链协同全过程知识图谱；提出基于知识支撑的动态知识服务的复合语境捕捉及鲁棒协作智能求解方法，实现多维度、多尺度、多状态下的知识表示。

（4）多价值链协同数据空间管理引擎与管理系统架构设计方法及验证问题

如何通过制造及协作企业多价值链协同数据空间，研究多价值链协同数据空间管理引擎架构设计方法及管理引擎实现方案；研究分布式集群引擎数据存储和管理方法，面向事务处理的动态快速索引方法，引擎数据自动扩展和可视化方法，得到多价值链协同数据空间管理引擎设计方法；建立面向数据协同和应用驱动的管理引擎模型，基于底层接口库的数据中枢智能筛选模型，高维数据集聚协同智能管理系统模型；研究建立数据协同、知识挖掘、管理优化三层多价值链协同数据空间智能驱动系统架构，并在电力制造企业协同平台验证。且在北京清畅电力技术股份有限公司进行应用示范，同时提供企业应用效益报告。

4个科学问题关系图如图1-1所示。

图1-1 4个科学问题关系图

1.3.2 主要创新点

依据价值链管理、经济学与智能优化理论，研究构建多价值链协同数据空间架构、数据空间智能优化决策、知识服务引擎、数据空间管理引擎、管理系统组成模型与架构，形成制造业多价值链协同数据空间设计基础理论，构建多价值链协同管理体系。本书的核心创新点如下：

创新点1：①面对制造及协作企业多价值链协同中存在的异域、异源、异构数据问题，制定制造及协作企业多价值链协同数据空间的数据标准、规范和协议。②构建价值链活动数据生成、汇聚、存储、管理、分析、使用和销毁全过程的价值链协同数据体系架构。③基于智能计算、云计算与互联网理论，提出制造及协作企业全过程多价值链协同多源异构数据采集整合方法、多源异构数据统一存储方法、多源异构数据安全管理方法，用以支撑数据管理体系架构。

创新点2：①从供应角度，建立多价值链大数据下的物资需求多尺度深度学习和知识图谱整合预测模型、多价值链大数据下在线分级联盟原料和备品库存协同优化模型、多价值链大数据下动态柔性供应联盟设计与利益共享优化评价模型，实现基于多价值链和全过程大数据的供应智能优化决策。②从生产与营销角度，建立多价值链大数据下价值联盟生产调度智能优化决策模型、多价值链大数据下价值联盟物流调度智能优化决策模型、动态供应链竞争下核心企业演化博弈报价智能优化决策模型，实现基于多价值链和全过程大数据的生产调度与营销智能优化决策。③从服务角度，建立基于多价值链大数据的产品故障预测预警模型、基于多价值链大数据的质量追溯模型，实现基于多价值链和全过程大数据的服务智能优化决策。

创新点3：①突破传统知识共享模式，提出多价值链协同知识引擎架构，实现大规模跨媒体数据的冗余处理、交叉验证和筛选，并提出基于服务场景的计算优化方法，实现对多价值链服务引擎的动态优化。②提出复杂数据信息的鲁棒语义模型，实现多源、多模态异构数据的知识抽取，提出异构数据融合机制，解决复杂知识的垂直孤岛问题，建立路径发现和路径推理机制，构建自更新、自演化的知识图谱。③面向多价值链数据空间协同优化知识图谱，动态智能匹配、搜索和推荐知识，实现动态知识服务，提出基于动态知识服务的协同鲁棒控制优化方案，优化多价值链协同知识服务引擎在动态情况时的稳定服务。

创新点4：①为应对制造业多价值链规模数据规模增量情境，提高引擎数据管理与维护的便捷性，满足面向制造业多价值链活动全过程的高效应用开发需求，提出分布式集群引擎数据存储和管理、面向事务处理的动态快速索引、引擎数据自动扩展和可视化等方法，由此，基于数据集管理、数据对象管理和数据智能服务，提出多价值链协同数据空间管理引擎设计方法。②面向制造业多价值链异域、异源、异构数据管理需求，针对其数据流、信息流及混合数据结构特征，建立面向数据协同和应用驱动的管理引擎模型、基于底层接口库的数据中枢智能筛选模型、高维数据集聚协同智能管理系统模型，由此，构成多价值链协同数据空间管理系统组成模型。③基于价值链协同理论，建立数据协同、知识挖掘、管理优化三层多价值链协同数据空间智能管理系统架构；基于团体理性和计划行为理论，剖析多价值链智能管理系统协作机理；基于合作博弈、数据生态理论提出数据协同管理和服务保障方法与策略。