本发明涉及数据管理，具体地，涉及一种可扩展可配置工业ot数据管理方法及系统。
背景技术：
1、工业ot数据是指由操作技术(ot)产生的数据的定义，这些数据包括来自工业控制系统、物联网设备、传感器和其他ot设备的数据，ot数据定义可以包括实时数据历史数据和其他相关数据。
2、现有的ot数据管理方式无统一标准，各工序术语、命名、组织各自为战，缺乏统一的管理规范和标准，管理方式未工具化，数据管理效率低，且难以实现跨工序应用；ot数据组织无体系，数据采集、存储、应用分散，缺乏体系，数据类型多样，包括实时数据、时序数据、关系数据、文件数据、内存数据等，应用困难；ot数据分析缺乏最根本的有价值的有关联的ot数据。
技术实现思路
1、针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种可扩展可配置工业ot数据管理方法及系统。
2、根据本发明提供的一种可扩展可配置工业ot数据管理方法及系统，所述方案如下：
3、第一方面，提供了一种可扩展可配置工业ot数据管理方法，所述方法包括：
4、步骤s1：根据术语制定数据标准；其中，制定数据标准包括制定术语标准、通用标准和工序标准；
5、步骤s2：数据标准制定后增加数据标准审核机制，根据所述数据标准对未提交的数据进行提交审核，获得审核结果；
6、步骤s3：根据审核结果，发布数据标准版本；
7、步骤s4：根据已发布带有版本的数据标准，定义有层次的树结构，再去组织工序下的变量，构建字典路径，串联业务属性和属性维度，生成完整的变量列表，形成最终的数据字典并做归档处理；
8、步骤s5：根据归档的字典配置数据资产；
9、步骤s6：对所述数据资产进行动态同步和扩展。
10、优选地，所述步骤s1制定数据标准包括：首先，对变量的中英文名称的拆分项进行整理归纳，其次，按术语标准、通用标准和工序标准进行三大类划分；
11、其中，术语标准：对中英文名进行词根拆分，包含词汇的统一规范命名，形成名称标识；
12、通用标准：按拆分项提取各工序或一半以上工序间共用的数据，成为通用标准；
13、工序标准：自定义业务对象和业务属性，使用范围区别于通用标准里的业务对象和属性；其中，业务对象指代一个物理设备或者逻辑概念，而业务属性则是依附于业务对象的物理量或者信号值在内的能够测量表示的实际数据；业务属性就是最终变量的简称，业务对象用来聚合归纳业务属性的范围。
14、优选地，所述步骤s2对未提交的数据进行提交审核，其中，添加标准的人员和审核标准的人员账号分开，强制执行数据标准的审核流程，让不同的部门和业务抽象出共用的标准。
15、优选地，所述步骤s2审核流程包括：
16、通用标准审核流程：对通用数据标准的配置和扩展让多方参与形成共识；
17、工序标准审核流程：对工序数据标准的配置和扩展让多方参与形成共识；
18、数据顺序审核标准流程：对通用标准和工序标准的排列顺序自定义，然后达成共识。
19、优选地，所述步骤s3包括：保留工序最新的标准，并且在标准版本里根据版本号查询历史数据。
20、优选地，所述步骤s4包括：按照既定的结构层次化组织出工序下的各个变量，其中的字典的结构为：/工序/来源/对象/枚举1—枚举2/子对象/枚举1—枚举2/属性—维度1—维度2…；其中子对象、枚举是可选的，先有枚举1再有枚举2；
21、在字典的结构层次里，将业务属性和属性维度按照实际的要求串联在一起，形成变量名称；变量拼接顺序将按照标准中定义的维度顺序，选择需要生成的变量，字典的变量列表就能构建出来；当工序的字典变量构建完成时，将进行资产的生成，通过归档来生成字典的历史版本信息。
22、优选地，所述步骤s6包括：根据实际的业务场景，对已经统一管理的数据进行动态的修改和扩展，对于需要大批量的数据录入，支持导出和导入功能，导出的数据一方面用于支持线上工作的备份，另一方面作为导入文件格式的参考，导入的数据将通过增量更新的方式进行；
23、对于在字典里已引用的数据标准，设计标准管理员的角色，利用标准管理员账号对标准直接进行修改，前提是对修改或删除的标准数据已经形成共识。
24、优选地，所述步骤s6具体步骤包括：
25、步骤s6.1：修改标准，在后期需要对资产的中英文在内的相关信息进行修改时，按照新增流程从标准开始到字典，最后到资产上；
26、步骤s6.2：归档字典，在修改完一批标准后，需要把影响到工序的字典归档，如果不清楚哪些字典受到同步的影响，则批量全部归档；
27、步骤s6.3：同步扩展数据资产，有最新的归档字典数据，则在资产页面进行资产的修改同步和扩展；设计资产同步功能，自动对比归档字典与数据资产的差异并列出，按照标准的更新项进行过滤筛选，确认好要更新的内容后，需要选择是否更新tag点名，按需配置，确认本次更新会影响到的资产，点击更新即完成更新操作，最后选择导出本次更新的内容。
28、第二方面，提供了一种可扩展可配置工业ot数据管理系统，所述系统包括：
29、模块m1：根据术语制定数据标准；其中，制定数据标准包括制定术语标准、通用标准和工序标准；
30、模块m2：数据标准制定后增加数据标准审核机制，根据所述数据标准对未提交的数据进行提交审核，获得审核结果；
31、模块m3：根据审核结果，发布数据标准版本；
32、模块m4：根据已发布带有版本的数据标准，定义有层次的树结构，再去组织工序下的变量，构建字典路径，串联业务属性和属性维度，生成完整的变量列表，形成最终的数据字典并做归档处理；
33、模块m5：根据归档的字典配置数据资产；
34、模块m6：对所述数据资产进行动态同步和扩展。
35、优选地，所述模块m1制定数据标准包括：首先，对变量的中英文名称的拆分项进行整理归纳，其次，按术语标准、通用标准和工序标准进行三大类划分；
36、其中，术语标准：对中英文名进行词根拆分，包含词汇的统一规范命名，形成名称标识；
37、通用标准：按拆分项提取各工序或一半以上工序间共用的数据，成为通用标准；
38、工序标准：自定义业务对象和业务属性，使用范围区别于通用标准里的业务对象和属性；其中，业务对象指代一个物理设备或者逻辑概念，而业务属性则是依附于业务对象的物理量或者信号值在内的能够测量表示的实际数据；业务属性就是最终变量的简称，业务对象用来聚合归纳业务属性的范围；
39、所述模块m2对未提交的数据进行提交审核，其中，添加标准的人员和审核标准的人员账号分开，强制执行数据标准的审核流程，让不同的部门和业务抽象出共用的标准；
40、所述模块m2审核流程包括：
41、通用标准审核流程：对通用数据标准的配置和扩展让多方参与形成共识；
42、工序标准审核流程：对工序数据标准的配置和扩展让多方参与形成共识；
43、数据顺序审核标准流程：对通用标准和工序标准的排列顺序自定义，然后达成共识；
44、所述模块m3包括：保留工序最新的标准，并且在标准版本里根据版本号查询历史数据；
45、所述模块m4包括：按照既定的结构层次化组织出工序下的各个变量，其中的字典的结构为：/工序/来源/对象/枚举1—枚举2/子对象/枚举1—枚举2/属性—维度1—维度2…；其中子对象、枚举是可选的，先有枚举1再有枚举2；
46、在字典的结构层次里，将业务属性和属性维度按照实际的要求串联在一起，形成变量名称；变量拼接顺序将按照标准中定义的维度顺序，选择需要生成的变量，字典的变量列表就能构建出来；当工序的字典变量构建完成时，将进行资产的生成，通过归档来生成字典的历史版本信息；
47、所述模块m6包括：根据实际的业务场景，对已经统一管理的数据进行动态的修改和扩展，对于需要大批量的数据录入，支持导出和导入功能，导出的数据一方面用于支持线上工作的备份，另一方面作为导入文件格式的参考，导入的数据将通过增量更新的方式进行；
48、对于在字典里已引用的数据标准，设计标准管理员的角色，利用标准管理员账号对标准直接进行修改，前提是对修改或删除的标准数据已经形成共识；
49、所述模块m6具体包括：
50、模块m6.1：修改标准，在后期需要对资产的中英文在内的相关信息进行修改时，按照新增流程从标准开始到字典，最后到资产上；
51、模块m6.2：归档字典，在修改完一批标准后，需要把影响到工序的字典归档，如果不清楚哪些字典受到同步的影响，则批量全部归档；
52、模块m6.3：同步扩展数据资产，有最新的归档字典数据，则在资产页面进行资产的修改同步和扩展；设计资产同步功能，自动对比归档字典与数据资产的差异并列出，按照标准的更新项进行过滤筛选，确认好要更新的内容后，需要选择是否更新tag点名，按需配置，确认本次更新会影响到的资产，点击更新即完成更新操作，最后选择导出本次更新的内容。
53、与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
54、1、本发明通过采用配置ot数据标准和数据字典的管理方法，实现ot数据接入、命名、设计、开发的全面管理；
55、2、本发明通过采用ot数据字典创建的数据资产，提供配置ot数据资产管理能力，实现统一的数据字典和资产，且实现了数据资产的标准化集中统一管理和扩展；
56、3、本发明提供了从ot数据标准到字典，再到数据资产同步扩展和修改的方法。
57、本发明的其他有益效果，将在具体实施方式中通过具体技术特征和技术方案的介绍来阐述，本领域技术人员通过这些技术特征和技术方案的介绍，应能理解所述技术特征和技术方案带来的有益技术效果。
1.一种可扩展可配置工业ot数据管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的可扩展可配置工业ot数据管理方法，其特征在于，所述步骤s1制定数据标准包括：首先，对变量的中英文名称的拆分项进行整理归纳，其次，按术语标准、通用标准和工序标准进行三大类划分；
3.根据权利要求1所述的可扩展可配置工业ot数据管理方法，其特征在于，所述步骤s2对未提交的数据进行提交审核，其中，添加标准的人员和审核标准的人员账号分开，强制执行数据标准的审核流程，让不同的部门和业务抽象出共用的标准。
4.根据权利要求1所述的可扩展可配置工业ot数据管理方法，其特征在于，所述步骤s2审核流程包括：
5.根据权利要求1所述的可扩展可配置工业ot数据管理方法，其特征在于，所述步骤s3包括：保留工序最新的标准，并且在标准版本里根据版本号查询历史数据。
6.根据权利要求1所述的可扩展可配置工业ot数据管理方法，其特征在于，所述步骤s4包括：按照既定的结构层次化组织出工序下的各个变量，其中的字典的结构为：/工序/来源/对象/枚举1—枚举2/子对象/枚举1—枚举2/属性—维度1—维度2…；其中子对象、枚举是可选的，先有枚举1再有枚举2；
7.根据权利要求1所述的可扩展可配置工业ot数据管理方法，其特征在于，所述步骤s6包括：根据实际的业务场景，对已经统一管理的数据进行动态的修改和扩展，对于需要大批量的数据录入，支持导出和导入功能，导出的数据一方面用于支持线上工作的备份，另一方面作为导入文件格式的参考，导入的数据将通过增量更新的方式进行；
8.根据权利要求1所述的可扩展可配置工业ot数据管理方法，其特征在于，所述步骤s6具体步骤包括：
9.一种可扩展可配置工业ot数据管理系统，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的可扩展可配置工业ot数据管理系统，其特征在于，所述模块m1制定数据标准包括：首先，对变量的中英文名称的拆分项进行整理归纳，其次，按术语标准、通用标准和工序标准进行三大类划分；
