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DPlus® — 工业 AI 原生的 运营智能 平台

一个可信的运营智能层,连接实时现场数据、资产上下文、工程模型、故障知识、工单流程和 AI 智能体,让工业数据真正进入决策闭环。

定义
DPlus® 是工业 AI 原生运营智能平台。 它是原始工业数据与运营决策之间的操作层,负责采集数据、赋予工业上下文、通过工程模型与 AI 模型进行分析,并通过事件、工单、报告和 API 形成行动闭环。
DPlus 平台仪表盘,展示实时多通道时序数据、资产树和分析工具
DPlus 平台:实时资产数据、分析与闭环动作统一在一个工作空间中。
工作方式

一个平台,完成四件事

采集 · 语义化 · 分析 · 执行。DPlus 将原始信号转化为可理解、可判断、可行动的运营闭环。

01 采集

采集

接入 PLC、DCS、SCADA、OPC、Modbus、MQTT、IIoT 网关、传感器、数据库、文件和云系统中的高频与历史数据。

02 语义化

语义化

将信号关联到资产、工艺、位置、事件和对象孪生,在保持数据保真度的同时,让数据可以被复用。

03 分析

分析

结合工程公式、机理模型、动态阈值、异常检测和无代码 AI 建模,形成可解释的判断。

04 执行

执行

通过看板、事件、告警、报告、故障知识、工单、API 和 AI 交互,把分析结果推入业务流程。

平台架构

以工业语义为核心的五层平台

核心逻辑是:数据底座 → 工业上下文 → 工程模型 → 智能分析 → 闭环行动。

1
闭环行动
事件、工单、告警、报告、API、推荐动作,以及与企业系统的流程集成。
2
智能分析
系统健康评估、异常检测、科学分析、AI 对话和知识抽取。
3
工程模型
机理模型、工程公式、计算模型和可视化建模能力。
4
上下文建模(OODT)
对象孪生、资产结构、事件、工况、告警和动态阈值。
5
数据底座
数据采集、系统集成、时序存储和历史数据管理。
OODT 语义层

让 AI 真正理解工业现场

OODT 是 DPlus 的工业对象语义层,也是平台的核心。它将设备、部件、测点、工艺、告警、事件、工单、文档和知识组织成统一的对象网络,让 AI 面向设备结构、运行上下文、故障机理和业务流程推理,而不是只处理孤立的标签数据。

系统集成

构建在现有系统之上,不推倒重来

DPlus 在既有自动化和 IT 架构之上建立 AI 运营智能层,连接数据、模型、知识和流程。

PLCDCSSCADAOPCModbusMQTTIIoT 网关HistoriansMESERPCMMSBIAPIsLLMs

DPlus 可以与大语言模型原生集成,并同时支持预测性的主动洞察与面向根因的诊断分析。部署方式可根据场景选择私有化算力、现场 AI 一体机或云服务。查看服务能力 →

基于 DPlus · AWS Marketplace

EcoUp — 面向回收与流程制造的 DPlus 产品化方案

EcoUp 将 DPlus 的平台能力打包为面向塑料回收与流程制造的云端 SaaS 产品,通过 Business、Production、Insight 三个模块连接商务、生产、设备和运营数据,支持追溯、效率提升和 ESG 报告。它基于 AWS 云服务发布,可通过 AWS Marketplace 获取。了解 EcoUp →

产品 FAQ

DPlus 常见问题

DPlus 具体做什么?

DPlus 采集工业数据,通过 OODT 对象模型赋予上下文,再结合工程模型和 AI 模型进行分析,并通过事件、告警、工单、报告和推荐动作形成闭环,把原始信号转化为运营决策。

DPlus 的四个核心动作是什么?

采集、语义化、分析和执行。DPlus 先接入数据,再把数据关联到资产和过程,随后进行工程与 AI 分析,最后在同一平台中触发行动。

DPlus 的五层架构是什么?

数据底座、上下文建模(OODT)、工程模型、智能分析和闭环行动。它从数据基础开始,逐步建立工业上下文、模型能力、AI 分析能力,并最终进入实际业务动作。

DPlus 可以连接哪些数据源和系统?

DPlus 可连接 PLC、DCS、SCADA、OPC、Modbus、MQTT、IIoT 网关、传感器、历史数据库、文件、云系统和人工录入数据,并通过 API 集成 MES、ERP、CMMS、BI 和大语言模型应用。

EcoUp 和 DPlus 是什么关系?

EcoUp 是基于 DPlus 构建的云端 SaaS 产品,面向回收与流程制造场景,将 DPlus 的能力打包为商务控制、生产流程和实时运营洞察三个模块,并支持 ESG 报告。

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