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数据散落百万份文档和几十套系统，工程师 80% 时间花在找数据，而非解决问题
数据散落百万份文档和几十套系统，工程师 80% 时间花在找数据，而非解决问题
数据散落各处，查找全靠记忆和问人
三维模型和 P&ID 被昂贵设计软件"锁死"
各系统编码不一致，全生命周期数据无法贯通
无设计软件，技改后图纸与现场逐渐脱节
数据质量差、格式乱，AI 等新技术无从落地
数据承载 · 数据消费 · 数据供给，三位一体形成完整闭环
工业本体建模 | 多源数据汇聚 | 情景化知识图谱 | 数据质量保障 | 三维/P&ID 在线编辑 | AI 智能服务 | 开放 API
ADC 资产数据中心结合运维场景消费数据：设备健康 | 智能巡检 | 腐蚀管理 | 报警管理 | 能源管理 | 变更管理 | 可靠性管理 | 能量隔离
Apps 应用套件数据标准编制 | 多类型空间数据采集 | P&ID 数字化 | 资产台账构建 | DCS 数据组态 | 文档数字化归档 | 数据质量治理 | 持续更新保鲜
DataWorksADC 承载数据资产 · DataWorks 解决数据供给 · Apps 结合运维场景消费数据 —— ADC 一次治好数据，Apps 反复使用数据
统一数据工程底座，运行数据、管理数据、构建企业级统一可信数据源
传统数据管理只回答"数据是什么"，知识图谱回答"数据意味着什么"。
这个温度值属于哪台设备？→ 安装在哪个位置？→ 上下游连接了什么？→ 历史上出过什么问题？
不是通用聊天机器人，而是真正读懂工厂数据的工业 AI——基于知识图谱的真实数据推理，每一步给出依据可查。
工程师排查一个故障，往往要在 5-6 个系统之间反复切换。Canvas 终结了这种碎片化的工作方式——把图纸、模型、传感器数据、工单历史、技术文档拉到同一张画布上，在上下文中发现问题，而不是在系统间迷路。。Canvas 将这种碎片化的工作方式，一把抓起，模型、传感器数据、工单历史、技术文档拉到一张画布上，在上下文中发现问题，而不是在系统间迷路。
传统方式：5 个系统来回切换，2 小时定位问题。Canvas：一张画布，20 分钟看清全貌。
所有应用共享 ADC 数据底座，新应用接入即用，边际成本趋于零。
| 传统模式 | App Dock | |
|---|---|---|
| 数据源 | 从零建设 | 直接消费 |
| 集成 | 逐一开发接口 | 天然共享 |
| 上线 | 数月 | 接入即用 |
共享 ADC 数据底座，按需选择，每个应用聚焦一个运维场景
设备全生命周期管理，台账、工单、检维修闭环，叠加 AI 健康评分与预测性维护
设备管理安全生产一张图，隐患排查与治理、风险四色图、高风险作业许可全流程管控
HSE 管理巡检机器人 + 无人机 + AI 视觉分析与三维数字孪生结合，人机协同巡检新模式
智能巡检与具身智能基于三维数字孪生的沉浸式培训，设备拆解模拟、应急演练、新员工上岗实训
仿真培训腐蚀回路在三维模型上可视化呈现，多源监测融合、壁厚趋势分析、剩余寿命预测
腐蚀管理基于 P&ID 拓扑与三维空间信息自动推导隔离边界，一键生成检修作业包
能量隔离软件运行之前的根本问题：数据从哪来、建到什么程度、花多少钱建
没有标准就建数据，等于没有图纸就盖楼。DataWorks 从数据标准编制开始，确保后续所有数据建设有据可依。
从解决基础痛点到全面智能运营，分阶段交付，每一步投资不落空
解决五大困境
查找 2-4h → 5min
信息完整度 40% → 90%
传统业务叠加 AI
设备管理 + 智能巡检
+ 预测性维护
多维数据协同
腐蚀管理 · 能量隔离
根因追溯 · 影响分析
跨维度分析决策
动态运营简报
Agent 自主执行