- 1、本文档共9页,可阅读全部内容。
- 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
1
家准《工业数据采集与监控质量要求(征求意见稿)》
编制说明
一、工作简况
(一)任务来源
本文件的研制任务由中国标准化研究院提出,经国家标准化管理委员会批准,正式列入2025年国家标准制修订项目计划,项目编号为T-604,标准名称为“工业数据采集与监控质量要求”。由中国标准化研究院牵头起草,由全国自动化系统与集成标准化技术委员会(TC159)归口,执行单位为全国自动化系统与集成标准化技术委员会工业数据分会 (TC159SC4),行业主管部门为中国机械工业联合会。同时,本文件的研制纳入国家重点研发计划国家质量基础设施体系(NQI)专项“测控装备智能化评测关键技术与装置研发”。
(二)标准编制的背景、目的和意义
采集自工业自动化仪器设备、智能传感器等数据和对工业设备进行动态操控的控制数据,是与硬件设备直接关联的源数据,其数据质量是保障工业自动化系统可靠稳定运行的基础。基于工业设备采集与监控数据的质量直接影响生产效率。采集的数据应准确反映设备运行状态(如温度、压力、振动等参数),否则可能导致误判设备故障或优化策略。例如,传感器数据误差可引发停机维护,而错误数据分析将导致资源浪费或生产中断。关联质量控制与产品良率。在数字化车间生产场景下,实时监测的数据可追踪生产环节异常,及时发现质量问题并调整工艺参数。动态数据分析能预测设备故障,避免不合格产品产生,提升产品生产合格率、良品率。支撑决策优化。基于工业设备采集和监控的高质量数据可辅助制定生产计划、节能降耗方案。通过
2
分析能耗数据,进一步优化资源配置,可大大降低生产成本。
(三)主要工作过程
1)立项阶段
2024年4月,起草组经过多次专家讨论,反复征求内部意见,以《测控装备数据质量规范》的标准名称,从TC159/SC4全国自动化系统与集成标准化技术委员会工业数据分技术委员会提交了标准立项。
2024年9月,国家审评中心退回了标准立项材料,审评专家组认为原“测控装备数据质量”名称不恰当,建议修改。经过与多方沟通协调,建议改为“工业数据采集与监控质量要求”。
2025年3月,围绕标准草案的内容,标准起草组组织召开了专家讨论会,来自NQI专家组的专家、航天102所、机械工业仪器仪表综合技术经济研究所等单位的专家对标准内容框架、技术条款内容进行了讨论和修改。
2025年7月,国家标准委下达了立项计划。
2)草案阶段
2025年7月,标准起草组形成了标准征求意见稿。
二、国家标准编制原则和确定国家标准主要内容的论据
(一)标准编制原则
在电力、化工、航空航天、船舶、石油、工程机械等工业领域,面临着数智化体系建设中的工业数据采集和监控方面数据质量问题。有必要形成针对工业数据采集和监控方面的数据质量特性和指标体系方面的标准。编制原则如下:
1、遵照我国标准化文件的起草规则
本文件按照GB/T1.1-2020《标准化工作导则第1部分:标准化文件的
3
结构和起草规则》的规定起草
2.体现学术性、承续性、创新性和指导性
(二)主要参考依据
本文件重点参考了《GB/T25000.12-2017系统与软件工程系统与软件质量要求和评价(SQuaRE)第12部分:数据质量模型》、《GB/T25000.24-2017系统与软件工程系统与软件质量要求和评价(SQuaRE)第24部分:数据质量测量》、《ISO8000-1:2022数据质量第1部分:概述》、《ISO8000-210:2024数据质量第210部分:传感器数据:数据质量特征》等标准的内容,同时借鉴了相关行业标准,包括《SY/T7632-2021油田采出水余热利用工程数据采集与监控系统设计规范》、《YY/T1833.2-2022人工智能医疗器械质量要求和评价第2部分:数据集通用要求》,以及空气监测、南极考察、航天测控等行业领域中与数据采集与监控相关的数据质量标准或要求
(三)主要内容
本文件规定了工业领域数据采集和监控的数据质量特性和评测指标
文档评论(0)