华东理工大学信息学院采购项目成交结果公告

发布者:系统管理员发布时间:2025-06-25浏览次数:10

采购内容:“基于硅基材料的工业互联网平台开发应用项目”软件工具采购

采购方式:询价

推荐成交供应商:无锡雪浪数制科技有限公司

型号:雪浪OS

序号

货物名称

单位

数量

1

“基于硅基材料的工业互联网平台开发应用项目”软件工具及技术服务

1

 

数量:1

成交价格:474200

项目负责人:钱锋

评审日期:2025625

 

采购项目技术要求

1.主要技术参数技术要求或施工内容;

名称

参数情况

Link工具

实现现场底层装置和系统的数据采集、基础的运算处理,系统提供多种工业设备协议及通讯协议,以实现对工业设备的数据采集。协议以组件的形式提供,提供可视化配置页面,无需编码,快速实现和硬件的通讯,提供不少于10种工业通讯协议,该模块的主要功能包括:

1、数据接入: OPC UAOPC DAModbusTCPHTTP、三菱MCRS485CAN、西门子S7CANOpen、海康相机/通用相机等。

2、点位管理:通道和设备管理、点位表导入导出、值预览、手动增删、手动写入;

3、边缘计算:点位值运算、转发字段、数据变化上报;

4、数据转发:支持MQTTWebsocketHTTP,多转发目标;

5、数据安全和可用性:数据只读、设置密码、数据缓存、自动重连;

数据资源管理平台

支持SQL、脚本等多种开发任务,具备百万级别的并发任务调度能力,自定义SQL校验规则,检验数据的质量,提供数据质量分析报告,保证数据资产的可靠性,对数据服务API进行全生命周期的管理

数据集成

支持提供对结构化、半结构化、非结构化数据的采集功能,支持离线采集、实时采集,支持全量采集、增量采集,全部采用配置方式完成。功能包括离线同步、实时同步、文件采集、接口采集、对象存储和自定义表单。

1.关系型数据库:MysqlOracleSQL Serverdb2postgresq

2. 半结构化数据:日志文件、XML文档、JSON数据等;

3. 时序库:opentsdb等;

4. 消息队列:kafkamqtt

5. 非结构化数据(Hdfsmongodb、文件、视频、音频、图片等对象存储)等;

管理中心

支持提供系统统一的配置与管理能力,包括工作空间管理、用户管理、权限管理、通知管理、存储管理、企业设置、系统设置和三员管理。

实时计算

支持采用Apache Flink的流式计算技术,提供毫秒级实时数据分析能力,采用标准SQL,满足关系数据、时序数据和空间数据的超融合数据实时计算。功能包括实时开发、资源管理、函数管理、任务运维。

离线计算

支持对海量数据进行批量计算;通过画布方式构建离线计算工作流程;支持用户自定义上传jar资源、自主注册使用函数;提供一站式任务运维管理服务;功能包括作业开发、工作流程、资源管理、函数管理、任务运维。

数据质量

支持监控数据在加工过程中存在的异常情况,以及产生的脏数据,系统支持自动拦截任务,并发生告警,有效阻断脏数据向下游蔓延,避免因数据问题影响业务决策。功能包括:概览、监控规则、任务管理。

数据服务

支持提供高效便捷的主题式查询功能,提供有效的全链路企业内API生命周期托管,实现低门槛API开发,支持搭建统一的数据服务总线,统一管理对内对外的API服务

混合建模与联合计算平台

系统实现可视化编辑与拖拽,可视工作流运行数据流实时显示,运行结果数据可视化显示,离线训练定时运行,模型在线部署以及系统私有化部署。

系统包含基础功能、组件算法开发组件等具体技术参数如下:

基础功能

基础功能模块包括:组件的建立,后面板上组件的可视化、拖拉式排布,前面板生成人机交互页面;

(1) 人机交互界面:搭建人机交互界面,作为数据可视化展示平台,帮助用户快速通过可视化图表展示来自平台的多源数据;

(2) 开发者SDKVscode,支持PythonJavaNode.js自定义编程开发;

(3) 自定义组件:已内置丰富大量的组件库与行业模板,按照实际屏幕尺寸自定义任意画布大小,支持拖拽式自由布局,使用者无需编码,全图形化编辑即可轻松完成可视化制作;

算法开发

算法开发,提供300+算法类组件,为机器学习和深度学习提供从数据处理、模型训练到服务部署的一站式服务。提供的能力包括:数据集成、算法开发全链路服务、可视化流程化的建模、基础算法组件库及算法模板库、GPU分布式训练框架、在线代码编辑器等。该模块主要功能包含:

(1) 常用数据集:包括多种开源算法数据集;

(2) 机器学习:主流机器学习框架,多种算法;

(3) 深度学习:主流深度学习框架,内置多种深度学习算法;

(4) 数据可视化:多种数据可视化算法;

(5) 图像处理:主流图像处理框架,内置多种算法;

(6) 统计分析:统计学习分析算法

(7) Spark组件包:组件包

(8) 模型导出:模型导出主流格式;

业务系统低代码开发平台

系统管理

(1)用户管理:实现基本用户信息管理,以及支撑租户配置业务应用的用户体系;

(2)组织管理:实现组织信息增删改成,以及支撑应用构建APP开发的基础组织管理功能;

(3)角色管理:实现角色的基本信息管理,以及角色与用户之间绑定关系,以及角色与权限相关绑定关系,包括功能权限、数据权限;

(4)字典管理:主要包括系统层面字典,以及搭建业务过程中产生字典,包括字典类型以及字典详情信息增、删、改、查等;

(5)菜单管理:主要包括系统层面字典,以及搭建业务过程中产生字典,包括字典类型以及字典详情信息增、删、改、查等;

(6)操作日志:实现用户操作的相关信息记录以及展示,包括登录登出等。

应用管理

(1)      应用复制:实现应用整体复制功能,快速构建新的应用APP;

(2)      应用发布:实现应用发布、预览相关功能;

应用基本信息配置:实现应用基本信息配置,包括LOG,绑定菜单等。

对象管理

(1)      对象基础信息管理:实现对象基本信息管理,包括增、删、改、查以及围绕对象资产绑定与新建、对象视图设置、对象流程设置等功能;

(2)      对象视图管理:对象视图列表主要包括对象可能程序集中方式的管理,包括列表视图、详情视图、编辑视图、新增视图等;

(3)      对象模型设计器:通过可视化方式实现支撑应用APP建模,实现模型之间关系表达,以及模型资产分类管理;

(4)      对象表单设计器:主要支持页面的搭建,包括围绕页面层面、以及数据层面丰富的组件,可以灵活快速搭建各种页面功能;

(5)      对象流程设计器:流程设计器主要完成审批相关业务流程,包括流程的设计,以及流程绑定表单,流程绑定操作行为等等;

二、对象逻辑设计器:通过可视化方式实现业务逻辑的编排处理,主要支撑脚本、判定、循环、条件分支、规则表达式等等。

任务管理

(1)      待办任务:展示需要处理的相关任务,包括任务审批、驳回等操作;

(2)      已办任务:展示所有已经处理好的任务;

1)        历史任务:查看相关的所有历史任务清单。

消息管理

消息模板:实现各种消息模板配置以及设置推送模式;

(3)    消息配置:实现各种消息推送机制的基本属性设置。

基于硅基材料的工业互联网平台开发应用项目技术服务

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

工业算法包

提供55个通用工业算法模块,混合建模与联合计算场景提供算法服务.具体算法如下。

决策树回归(DecisionTreeRegressor)

回归算法

梯度提升决策树回归(GradientBoostingRegressor)

回归算法

线性回归(LinearRegression)

回归算法

随机森林回归(RandomForestRegressor)

回归算法

线性支持向量机回归(LinearSVR)

回归算法

Nu支持向量机回归(NuSVR)

回归算法

多层感知器回归(MLPRegressor)

回归算法

ExtraTree回归(ExtraTreeRegressor)

回归算法

基于直方图的梯度提升决策树回归(HistGradientBoostingRegressor)

回归算法

内核岭回归(KernelRidge)

回归算法

线性支持向量机分类(LinearSVC)

分类算法

Nu支持向量机分类(NuSVC)

分类算法

伯努利约束玻尔兹曼机分类(BernoulliRBM)

分类算法

多层感知器分类(MLPClassifier)

分类算法

K近邻分类(KNeighborsClassifier)

分类算法

半径邻居分类(RadiusNeighborsClassifier)

分类算法

多输出分类(MultiOutputClassifier)

分类算法

支持向量机分类(SVC)

分类算法

逻辑回归(LogisticRegression)

分类算法

带交叉验证的逻辑回归(LogisticRegressionCV)

分类算法

MiniBatchK均值聚类(MiniBatchKMeans)

聚类算法

凝聚层次聚类(AgglomerativeClustering)

聚类算法

Birch聚类

聚类算法

AP聚类(AffinityPropagation)

聚类算法

具有噪声的基于密度的聚类(DBSCAN)

聚类算法

特征融合聚类(FeatureAgglomeration)

聚类算法

均值漂移聚类(MeanShift)

聚类算法

谱聚类(SpectralClustering)

聚类算法

K均值聚类(KMeans)

聚类算法

OPTICS聚类

聚类算法

多分类评估(MultiClass)

评估算法

分类评估

评估算法

回归评估

评估算法

多标签回归评估(MultiLabel)

评估算法

聚类评估(监督)

评估算法

聚类评估(非监督)

评估算法

混淆矩阵

评估算法

部分依赖图

评估算法

Precision-Recall曲线

评估算法

ROC曲线

评估算法

虚拟特征(DummyFeatures)

生成算法

多项式特征(PolynomialFeatures)

生成算法

自动回归(AutoML)

Auto ML算法

自动分类(AutoML)

Auto ML算法

AutoML模型预测

Auto ML算法

典型相关分析(CCA)

交叉分解算法

偏最小二乘法规范(PLSCanonical)

交叉分解算法

偏最小二乘法奇异值分解(PLS SVD)

交叉分解算法

主成分分析(PCA)

矩阵分解算法

增量主成分分析(IncrementalPCA)

矩阵分解算法

等距映射(Isomap)

流形学习算法

局部线性嵌入(LocallyLinearEmbedding)

流形学习算法

谱嵌入(SpectralEmbedding)

流形学习算法

t 分布随机邻域嵌入(t-SNE)

流形学习算法

多维尺度分析(MDS)

流形学习算法

 

现场数据接入

完成2个(PI、主数据平台)数据库连接工作,并指导学生完成数据点位整理、接入、清洗工作;

接入业主的业务系统数据库,含结构化数据库以及实时数据库,支撑后续工业APP开发运行工作;

界面风格适配

界面风格用户可自定义修改成业主的风格;并针对驾驶舱部分,提供统一的驾驶舱背景底图作为基础,指导用户在可视化面板中完成界面搭建与迁移

 

 

2.    安装调试、交付验收、培训、质保期限、售后服务要求

1)  项目交付周期不大于3个月;

2)   供货商提供2维护及版本升级服务,服务器内响应时间不超过1小时。

3)   提供软件的系统安装调试服务;

4)   提供免费技术培训不少于2次。

 

 

公示期2025625-2025627;

如对采购评审结果有异议,请于202562716:00时前以书面形式向华东理工大学信息科学与工程学院采购工作管理小组(联系人:仲老师,联系电话:021-64253325,地址:华东理工大学实验十九楼104室)提出异议,公示期满无质疑,不再另行公告评审结果。

 

华东理工大学信息学院采购工作管理小组

日期:2025625