工业互联网标识解析——标识数据模型白皮书

工业互联网标识解析 ——标识数据模型白皮书 工业互联网产业联盟（AII） 2022年8月 声明 本报告所载的材料和信息，包括但不限于文本、图片、数据、观点、建议，不构成法律建议，也不应替代律师意见。本报告所有材料或内容的知识产权归工业互联网产业联盟所有 （注明是引自其他文献的内容除外），并受法律保护。 如需转载，需联系本联盟并获得授权许可。未经授权许可，任何人不得将报告的全部或部分内容以发布、转载、汇编、转让、出售等方式使用，不得将报告的全部或部分内容通过网络方式传播，不得在任何公开场合使用报告内相关描述及相关数据图表。违反上述声明者，本联盟将追究其相关法律责任。 工业互联网产业联盟联系电话：010-62305887 邮箱：aii@caict.ac.cn 前言 工业互联网标识解析体系建设是我国工业互联网发展战略的重要任务之一，为贯彻落实《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》、 《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》等政策文件，全国各地积极开展工业互联网标识解析体系建设与部署，包括各级标识解析节点建设，标识解析产业生态培育，标识应用创新发展。 在工业和信息化部的指导与各地方政府的支持推动下，我国工业互联网标识解析体系建设已步入快车道，标识应用成效初显。当前，按照标识解析增强行动的要求，还需要从做大规模、做深应用、规范管理三方面进一步提升我国工业互联网标识解析体系的发展水平，立足我国工业数据流通共享需求，增强标识解析基础设施的数据服务能力，不断盘活新要素、培育新动能。 自2019年以来，围绕挖掘工业数据价值，深化标识应用，中国信通院开展工业互联网标识数据的技术研究、标准研制、平台建设、测试验证等工作，标识数据涵盖标识对象的唯一编码、解析记录以及查询关联的产品信息，通过引导产业界规范标识数据，建立标识解析数据要素在生产、制造、流通等全生命周期的数字化描述规范，提升数据流通管理能力，促进制造业全产业链的价值传递。 为了加快建立标识对象在产品侧和企业侧的数据规范，工业互联网产业联盟标识组联合相关企事业单位编制《工业互联网标识数据模型白皮书》，白皮书从国际主要国家建立标识数据规范的技术路径出发，总结标识对象的数据组成要素，提出数据建模的框架和实施路径，以典型行业实践为例梳理行业实践，为标识解析相关参与方落地实施工业互联网标识数据模型提供参考。 编写组成员（排名不分先后）： 刘阳、田娟、池程、谢滨、刘阳、杨扬、时宗胜、蒋剑、沈理浩、徐清华、逄锦山 牵头编写单位： 中国信息通信研究院 参与编写单位： 中国科学院沈阳自动化研究所山东省新一代技术标准化研究院江苏中天互联科技有限公司 山东省计算中心（国家超级计算济南中心） 工业互联网产业联盟公众号 目录 一、工业数据建模与应用的发展态势1 （一）德国工业4.0平台：建立制造业全链条通用数据框架2 （二）国际物品编码协会：构建面向商贸流通的数据字典3 （三）工业数据空间协会：规范共享框架和数据连接器3 二、标识数据模型的基本认识4 （一）可识别数字对象的定义及要素5 （二）标识数据模型的概念与组成7 （三）标识数据模型的作用和意义9 三、标识数据模型的关键技术10 （一）模型注册10 （二）数据建模11 （三）元数据管理11 （四）数据字典11 （五）数据语义化12 四、标识数据模型的实施路径12 （一）标识数据模型的实施架构12 （二）标识数据模型的建模过程13 五、标识数据模型的行业实践15 （一）仪器仪表的产品溯源检定15 （二）光纤光缆的供应链协同21 六、展望和建议26 （一）加强顶层设计，完善数据交互架构26 （二）完善标准体系，提升元数据服务能力26 （三）加快产品研发，增强数据建模工具供给26 一、工业数据建模与应用的发展态势 数字化转型是全球制造业以及经济发展的重要方向，是第四次工业革命的核心内容。工业互联网作为实现数字化转型的重要路径，通过建立扁平开放的制造系统、基于知识和数据的制造模式、弹性智能的产业链供应链网络、融通发展的数字经济体系，正在全面推动数字化转型升级。在这个过程中，“数据驱动+工业知识”的智能优化闭环被应用于工业的全产业链、全价值链，推动形成数据驱动的产品研发、生产制造、商业服务和产业形态，是工业互联网的核心竞争力。随着数据量级的快速增长和数据内容的不断丰富，工业数据模型将实现工业知识和工艺机理的沉淀、抽象与复用，建立物理系统与数字空间的深度协同，赋能工业制造的智能决策，推动工业资源的开发利用。 当前，全球工业企业在数据建模与信息交互、数据利用与价值创造的过程中，仍面临诸多挑战。一是系统集成融合数据杂。在一个完整的工业流程中，研发设计、生产控制、信息管理类工业软件在生产制造的过程中，数据、指令以及信息的传递层层受阻，产品生命周期信息数据难以进行有效衔接，影响了整体自动化和信息化的融合对接与互联互通。二是数据服务复用性弱。在传统的数据服务模式下，数据服务相对松散，缺少统一的数据服务和模型管理，导致数据服务共享、复用难。此外，数据服务标准不统一，难以面向全域实现开放共享。三是数据开发敏捷性不足。数据端到端开发暂未实现完全的自动化，在需求分析、数据设计、数据开发、数据测试、数据上线、数据运维等环节存在大量人工操作，导致人力资源成本加大，难以满足数据需求方交付时效性要求。 全球主要国家在推动企业数字化转型的过程中，将统一数据标准和 规范数据模型，作为提升企业数据治理能力及推动各领域业务的共享、交换、协作和开放的关键抓手，如德国工业4.0、国际物品编码协会、万维网联盟等国际组织从不同的切入点，对数据的来源、流动过程、用途等进行规范和建模，尝试建立完整贯通的工业数据链。 （一）德国工业4.0平台：建立制造业全链条通用数据框架 德国工业4.0平台推进新一代工业升级计划，为最大化发挥其已有的先进制造能力，试图构建制造业全链条要素的数据化。为建立覆盖产品设计研发到交易服务等全生命周期的数据流规范，提出了“资产管理壳”（AssetAdministrationShell，AAS）概念，AAS类似于工业4.0模型标准体系的集合，由若干套子模型标准和一套总体模型规范形成，子模型选自各自领域中最具代表性的标准，然后进行适配性改造。通过为每个产品部件赋予管理壳，能够建立详细的数字画像。工业4.0平台以西门子、博世、SAP等龙头企业为核心力量，通过管理壳为工业产品的每个单元都建立一套规范的模型和交互方式，进而建立价值链伙伴之间的信息交换机制，以信息流动带来的制造业全局增值。 图1德国工业4.0资产管理壳 （二）国际物品编码协会：构建面向商贸流通的数据字典 国际物品编码协会围绕商贸流通需求，通过全球统一标识（GS1）形成了服务于150多个国家和地区的应用统一商品编码。为进一步构建全球实体供应链的数据通用语言，国际物品编码协会提出“GS1全球数据模型标准”（GS1GlobalDataModel，GDM），通过为不同品类制定通用的数据模型，促进了全球商品数据交换的简化和协调，改进了商品数据准确性和完整性，提高了各个渠道与合作伙伴同步商品数据的质量和速度。目前，GS1正式发布的数据模型有食品、酒精饮料、洗化日用品、宠物食品和烟草等5个系列。 图2洗化日用品和烟草数据模型属性数量统计 （三）工业数据空间协会：规范共享框架和数据连接器 2015年德国提出“工业数据空间行动”，由弗劳恩霍夫协会承担基础研发工作，成立工业数据空间协会（IDSA）共同推动工业数据空间的行业应用和全球化推广。工业数据空间是以标准体系和技术措施为基础、多方认证企业共同参与、旨在促进数据共享流通的空间网络。IDSA一方面制定供需双方数据共享的通用框架，围绕数据使用时长、条数、次数等达成的共识在空间内自动执行,另一方面推出“数据连接器”作为 参与方加入数据空间的必备品，通过获得唯一身份标识、连接器部署配置、证书安全设置等，建立起与其他组件间安全可靠的互操作通信。 图3工业数据空间参考架构 图4工业数据空间交互的基本组件 二、标识数据模型的基本认识 我国制造业数字化转型根本目标是实现企业内、跨企业、跨行业的工业全要素全生命周期网络互联、信息共享和供应链协同。工业对象覆盖供应链、产业链和产品的销售、市场、服务等多流程，包含生产、仓储、运输、流通等多环节的物理对象和虚拟对象。不同行业围绕各自的产业链条、环节、场景、软件硬件特性，形成了各具行业特色的工业对 象分布和应用态势。工业互联网标识解析体系是工业互联网网络体系的重要组成部分，是支撑工业互联网互联互通的神经枢纽。标识解析体系通过为物理对象和虚拟对象赋予唯一标识，借助解析系统查询目标对象网络位置或相关信息，并在网络空间中建立对象参数、属性、业务过程等数据的数字化描述方法，形成标准化、可管理、可互操作的标识数据模型，提供全产业链的信息互通和数据共享能力。后续，将以标识为入口，以解析为基础，以平台为载体，构筑可支持数据互操作的新型基础设施。 图5标识解析体系的数据互操作 （一）可识别数字对象的定义及要素 可识别数字对象（IdentifierDigitalObject，IDO），是指对可唯一标识的物理实体和数字实体，在网络空间中进行参数、属性等数字化描述，形成其在网络空间中一一对应的数字化对象。从单个标识对象出发，构建企业节点内产品的标识赋码、数据采集和管理，对接标识解析体系提供全产业链的信息互通和数据共享能力，其数据服务如图1所示。可识别数字对象内部的标识解析数据要素通过标识数据模型进行规范，主要包括标识对象经过解析寻址后，查询到的产品信息，如对产品上下游及相关企业节点进行信息查询，包括供应侧、集成侧、操作侧的 业务流程及产品信息。 图6可识别数字对象在标识解析体系中的定位 可识别数字对象由企业创建和管理，包括标识编码、解析记录和对象数据三大要素。通过命名空间规范标识对象的编码规范，建立全局唯一标识，实现物理资源到数字资源的映射，通过资源记录规范解析查询的记录，实现数字资源在网络空间的寻址，通过数据模型描述工业对象生产制造过程中用于共享的信息，如产品性能、参数等数据，促进数字资源在数字空间的交互。 图7标识解析体系的数据要素 标识编码是能够唯一识别机器、算法、工序等制造业物理资源和虚拟资源的身份符号。标识编码由标识前缀与标识后缀组成，其中标识前缀由国家代码、行业代码、企业代码组成，用于唯一标识企业主体。标识后缀根据企业实际需求采用多段组合的方式，用于唯一识别标识对象。建立工业互联网统一的标识编码规则，是实现被标识对象准确定位、信息获取和交换、控制和管理的前提基础，当前，工业互联网标识解析体系已将各类编码纳入到体系中，可基于标识解析各级节点提供各类标识的解析寻址服务。 解析记录是对主机名字与IP地址之间的映射，提供标识解析服务器之间的关联信息。解析记录主要规范工业互联网标识解析的分层模型、解析查询数据报文格式、响应数据报文格式和通信协议要求等。建立复杂工业场景下“人、机、物”全面互联、平等共治的融合解析，是保障标识解析体系安全、高效、稳定运行的关键。通过数字资源在数字空间的寻址，企业或用户可以通过输入标识来访问产品从设计、生产、物料、销售到使用等各种环节，在不同管理者、不同位置、不同数据结构下智能关联的相关信息数据。 对象数据是物理对象和虚拟对象的生产、制造和使用信息，通过数据模型进行数字化表示。对象数据主要反映企业业务信息的数据格式和关联关系，包括其性能、参数、状态、业务等。数据模型是工业互联网标识在唯一定位到实体或虚拟对象后，提供对象相关业务数据的管理、交互和共享的关键。传统制造业数据结构差异大，企业间的信息交互难，因此借助一致的数据模型描述物理空间或虚拟空间的对象特征。 （二）标识数据模型的概念与组成 标识数据模型（IdentificationDataModel，IDM）是对可识别数 字对象现实世界特征的模拟和抽象，通过对数据进行系统梳理，形成反映对象之