雪浪TDM：构建统一数字实验平台加速工程数字化转型和创新

　　近年来，随着制造业数字化转型的加速，如何利用数字化技术管理海量试验数据，实现数据价值最大化，助力企业试验管理上的水准全方面提升，如何通过新一代数字平台，实现实验全流程的数据采集、管理、处理、应用和共享等问题慢慢的被国内企业关注。然而，长期以来，传统的实验数据缺乏统一规范的结构化管理，各实验室、部门间的数据孤岛导致实验数据无法有效共享，系统应用性差、难以灵活配置算法模型，以及现有系统难以向生产制造、运维等部门拓展，无法支撑全流程的数据连接等问题制约了实验数据的管控利用，实验室管理的诸多问题亟待解决。

　　基于此，作为制造业数字化以及工业互联网领域的领先厂商，雪浪云深入制造企业产品检验、试验等实际应用场景，并自主开发了新一代国产化智能试验数据管理系统——雪浪TDM，并将其成功应用于国内头部工程机械集团研究院。

　　雪浪TDM是一款基于全混合流计算核心技术的工具，能支持试验文件采集、试验台工业协议采集、高频数据采集等多种数据采集方式，提高了采集感知监控的难度。此外，雪浪TDM还拥有松耦合组件化数据中台，构建企业实验业务与试验数据资产模型，有效实现了多态数据的治理和存储，方便用户进行数据的存储和管理。雪浪TDM还集成试验数据解析、处理、识别、判定、智能分析等算法工具集，可完成集成开发和规范接口开放，促进产品研制，提升公司数据收益。

　　在数据采集 方面，雪浪TDM支持工业协议实时采集、原始数据文件上传解析、以及用户手动录入三种方式，全面收集各类实验数据。

　　在数据处理 方面，雪浪TDM实现了测试数据的结构化存储与管理，对不同来源异构数据来进行一对一精准映射与治理，有效打通数据孤岛。

　　在数据应用 方面，雪浪TDM不仅支持多维分析与数据可视化，使实验数据价值最大化，还支持自定义分析算法拖拽配置调用。

　　通过构建统一的实验数据枢纽，有效整合试验资源，提升数据管理上的水准与工作效率，使实验数据真正成为可资产化、可复用的数字资产，为实验室智能化升级打下坚实基础。

　　此外，雪浪TDM支持二次开发封装，用户都能够基于 MATLAB、Python 等外部算法进行扩展，也可以直接在雪浪TDM上开发算法后封装上线，实现算法的快速迭代升级。

　　通过丰富的算法工具箱，平台可以对实验数据来进行多维度分析与挖掘，大幅度的提高数据价值，使之成为支撑决策的战略资产。

　　实验数据结构化传递 。雪浪TDM实现了异构实验数据的标准化管理，并以结构化形式输出，为仿真提供高质量的数据源。

　　仿真模型降阶工具集 。通过模型简化、约化等手段，降低仿真模型复杂度，明显提升仿真运行速度。

　　仿真优化工具集 。辅助参数标定、仿真测试、仿真校准等，优化仿真模型的精度与效率。

　　上述功能可有效促进实验数据与仿真模型的良性互动，实现仿真过程的智能化优化。数据驱动的仿真能够得到更快的迭代速度、更高的运行效率与更好的仿真效果，为产品设计提供强大支持，降低研发设计周期。

　　为打通从研发设计到制造运维的全生命周期数据闭环 ，雪浪TDM进行了以下拓展:

　　支持了各类仿真方式的统一连接，包括联合仿真、硬件在环仿真、半物理仿线多款主流仿真软件的平滑对接集成。

　　上述功能的支持，使实验数据的应用场景从研发设计阶段拓展到全生命周期，与仿真、制造、运维等环节实现了无缝衔接，大幅度的提高产品数据的利用效率与价值。

　　数据采集组件库 ，将不同仪器的采集接口和程序进行封装和存储，支持快速复用。

　　各类“知识”通过组件化和模板化实现了维护、传承和重用，避免重复工作，提升效率。同时，雪浪TDM还支持多源异构数据的互联互通，实现了多系统之间的顺畅协同。

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