目前，数字底座通过数据治理优化数据检索效率与一致性体现在以下几个方面：

● 构建统一的数据平台：通过构建一体化平台，实现数据资源的互联互通，支持数据浏览、查询和全文检索功能，为各科室提供数据的服务申请和共享功能。这种统一的数据底座能够有效地提高数据检索的效率和一致性。

● 建立统一的数据标准和使用数据管理工具：通过建立统一的数据标准和使用数据管理工具，企业可以更好地管理和维护数据，从而优化数据流程、提升效率和决策准确性。这种方法有助于确保数据的一致性，同时提高检索效率。

● 实现数据治理自动化：将人工智能/机器学习与数据管理相结合，并实现数据治理自动化。这种方式可以自动识别和纠正数据中的错误或不一致性，从而提高数据的质量和检索效率。

● 利用索引提高查询效率：在数据仓库中应用索引，具有提高查询效率、保证数据完整性和一致性的重要作用。通过合理设计和应用索引，可以显著提升数据检索的速度和准确性。

● 汇聚和组织数据：将公司内外部的数据汇聚到一起，并对数据进行重新的组织和连接，为业务可视化、分析、决策等提供数据服务。这种方法不仅提高了数据的可用性，也增强了数据检索的效率和一致性。

可以说，数字底座通过构建统一的数据平台、建立统一的数据标准、实现数据治理自动化、利用索引提高查询效率以及汇聚和组织数据等方式，有效地优化了数据检索的效率与一致性。

作为制造业数字化转型升级的积极推动者，自成立以来，无锡雪浪数制科技有限公司(以下简称“雪浪云”)就深度融合国内顶尖院士、高校及研究机构资源，充分发挥在工业数据集成与资源管理、多模型分布式联合计算、多目标优化求解等方面的技术优势，严格遵循工业互联网平台体系架构与规范，将平台建设重点聚焦于混合建模与联合计算，致力于自主创新研发“工业数据+工业机理”驱动的智能制造数字底座“雪浪OS”，并借助雪浪OS“底座+工具箱+工业软件”三层架构，在技术上依托高端装备领域的丰富场景驱动、前沿科技创新指引以及新型研发机构的深度协同共创，推动更多系统性解决方案在制造业场景中落地生根，持续赋能制造业数字化转型。

图1 雪浪云国家级双跨工业互联网平台

目前，基于“工业数据+工业机理”驱动的智能制造数字底座“雪浪OS”，雪浪云已创新打造了META M工厂仿真与实时优化、META D-MDO多学科设计优化、SIM-RTO流程模拟与实时优化、META D-TDM智能试验数据管理和META K雪浪大模型平台五大新工业软件和系统性解决方案，在国内近百家央企、国企与民营上市企业应用，取得了显著经济与社会效益。

雪浪大模型平台，是基于雪浪OS自研的大语言模型产品，致力于构建工业领域的ChatGPT，能够通过多模态知识接入、多数据源接入和知识管理，对繁杂无序的工业知识进行汇集、抽取、推理和生成，实现快速知识检索、智能问答和知识推理。凭借META K雪浪云工业知识中台所具备的高扩展的数据接入和安全控制、高覆盖的多模态抽取、高可靠的检索问答和高可用的私有化部署四大能力和核心优势，其拥有知识问答、工艺辅助、风险管理、报告生成等丰富的应用场景，并且目前已应用于辅助投标文书撰写、自动生成设备运维日报、打造运维知识大脑与行业知识中台以及AutoCAD自动化建模等，帮助企业提高效率、降低成本、提高分析与预测精度、提高客户满意度以及推动创新。

图2 雪浪云平台技术架构

一直以来，雪浪云思考最多的就是如何将互联网与制造业的融合做到最好，并以此为目标，成功探索出了一条数字化时代以互联网推动制造业转型升级的发展之路。面向未来，雪浪云也会继续扎根制造业领域，基于“工业数据+工业机理”驱动的智能制造数字底座“雪浪OS”，借助雪浪OS“底座+工具箱+工业软件”三层架构，以科技创新推动产业创新，加快新型工业软件研发，加速工业数据价值释放，用雪浪方案为制造业的数字化转型提供有力支撑。