T/IFA 0003-2021 金属材料缺陷知识图谱团体标准

范围:本标准规定了工业领域金属材料缺陷知识图谱的概念，金属材料生产制造全流程知识量化的技术要求和规范。 本标准适用于规范和指导冶金、钢铁、石油、化工、航空航天等工业企业对金属材料制造生产大数据知识的组织、管理和应用，主要技术内容包括生产过程大数据和生产经验的知识量化、材料组织知识量化、材料缺陷知识量化、流程大数据与知识混杂的挖掘分析与计算、材料组织与性能动态预测与评价; 主要技术内容:以信息化、数据安全基础设施为依托，围绕金属材料信息采集、组织、分类、存储、共享、开放等信息生命周期各环节，以信息资源提供者、管理者、使用者的工作职责，研究定制金属材料缺陷知识量化的标准体系，为工业互联网、智能制造业等现有以及将来新建的金属材料提供产品缺陷知识量化考核标准，有效构建促进工业智能生产。基础设施层：统筹部署无所不在的感知设施，构建宽带、泛在、融合、安全的信息网络，为金属材料缺陷图谱提供基础设施环境。数据源层：图谱数据资源包括存储业务数据的业务数据库、第三方行业已经存在的各类标准的数据库等。数据采集层：实现图谱的业务数据、基础库数据、日志数据、传感数据等的采集功能。大数据平台层：大数据中心建立在基础设施之上，充分利用基础设施，对数据资源进行采集、存储、管理、分析及利用为金属材料功能-缺陷知识分析提供数据资源的数据仓库。知识量化层：知识量化系统主要是实现缺陷知识的集成、统一、规范并量化成行业指标的新标准，知识量化体系数据资源主要来自各类标准数据和生产过程数据，形成产品标准库和缺陷标准库。业务逻辑层：图谱主要包含金属材料知识图谱模型组件、金属材料知识库组件、金属材料数据分析组件三大模块。数据中台：打造基础的、共性的图谱，可以支持企业的数据中台，通过接口服务实现与业务系统的数据共享交换。业务中台：打造基础的、共性的图谱，可以支持企业的业务中台，构建业务模块化。数据管控：建立数据管理组织、管理流程等规范，在管理上约束数据资源的规范。数据标准规范：解决信息资源采集，数据命名、定义、类型、格式差异，部门数据不一致等问题，逐步建立数据格式、命名、编码等一系列标准，覆盖到信息生命周期各环节