目前，數字底座通過數據治理優化數據檢索效率與一致性體現在以下幾個方面：

● 構建統一的數據平臺：通過構建一體化平臺，實現數據資源的互聯互通，支持數據瀏覽、查詢和全文檢索功能，為各科室提供數據的服務申請和共享功能。這種統一的數據底座能夠有效地提高數據檢索的效率和一致性。

● 建立統一的數據標準和使用數據管理工具：通過建立統一的數據標準和使用數據管理工具，企業可以更好地管理和維護數據，從而優化數據流程、提升效率和決策準確性。這種方法有助于確保數據的一致性，同時提高檢索效率。

● 實現數據治理自動化：將人工智能/機器學習與數據管理相結合，并實現數據治理自動化。這種方式可以自動識別和糾正數據中的錯誤或不一致性，從而提高數據的質量和檢索效率。

● 利用索引提高查詢效率：在數據倉庫中應用索引，具有提高查詢效率、保證數據完整性和一致性的重要作用。通過合理設計和應用索引，可以顯著提升數據檢索的速度和準確性。

● 匯聚和組織數據：將公司內外部的數據匯聚到一起，并對數據進行重新的組織和連接，為業務可視化、分析、決策等提供數據服務。這種方法不僅提高了數據的可用性，也增強了數據檢索的效率和一致性。

可以說，數字底座通過構建統一的數據平臺、建立統一的數據標準、實現數據治理自動化、利用索引提高查詢效率以及匯聚和組織數據等方式，有效地優化了數據檢索的效率與一致性。

作為制造業數字化轉型升級的積極推動者，自成立以來，無錫雪浪數制科技有限公司(以下簡稱“雪浪云”)就深度融合國內頂尖院士、高校及研究機構資源，充分發揮在工業數據集成與資源管理、多模型分布式聯合計算、多目標優化求解等方面的技術優勢，嚴格遵循工業互聯網平臺體系架構與規范，將平臺建設重點聚焦于混合建模與聯合計算，致力于自主創新研發“工業數據+工業機理”驅動的智能制造數字底座“雪浪OS”，并借助雪浪OS“底座+工具箱+工業軟件”三層架構，在技術上依托高端裝備領域的豐富場景驅動、前沿科技創新指引以及新型研發機構的深度協同共創，推動更多系統性解決方案在制造業場景中落地生根，持續賦能制造業數字化轉型。

圖1 雪浪云國家級雙跨工業互聯網平臺

目前，基于“工業數據+工業機理”驅動的智能制造數字底座“雪浪OS”，雪浪云已創新打造了META M工廠仿真與實時優化、META D-MDO多學科設計優化、SIM-RTO流程模擬與實時優化、META D-TDM智能試驗數據管理和META K雪浪大模型平臺五大新工業軟件和系統性解決方案，在國內近百家央企、國企與民營上市企業應用，取得了顯著經濟與社會效益。

雪浪大模型平臺，是基于雪浪OS自研的大語言模型產品，致力于構建工業領域的ChatGPT，能夠通過多模態知識接入、多數據源接入和知識管理，對繁雜無序的工業知識進行匯集、抽取、推理和生成，實現快速知識檢索、智能問答和知識推理。憑借META K雪浪云工業知識中臺所具備的高擴展的數據接入和安全控制、高覆蓋的多模態抽取、高可靠的檢索問答和高可用的私有化部署四大能力和核心優勢，其擁有知識問答、工藝輔助、風險管理、報告生成等豐富的應用場景，并且目前已應用于輔助投標文書撰寫、自動生成設備運維日報、打造運維知識大腦與行業知識中臺以及AutoCAD自動化建模等，幫助企業提高效率、降低成本、提高分析與預測精度、提高客戶滿意度以及推動創新。

圖2 雪浪云平臺技術架構

一直以來，雪浪云思考最多的就是如何將互聯網與制造業的融合做到最好，并以此為目標，成功探索出了一條數字化時代以互聯網推動制造業轉型升級的發展之路。面向未來，雪浪云也會繼續扎根制造業領域，基于“工業數據+工業機理”驅動的智能制造數字底座“雪浪OS”，借助雪浪OS“底座+工具箱+工業軟件”三層架構，以科技創新推動產業創新，加快新型工業軟件研發，加速工業數據價值釋放，用雪浪方案為制造業的數字化轉型提供有力支撐。