ID-BOX是一款专为工业企业数字化转型打造的产品，以“多源异构数据高效实时采集”、“工业场景风险感知和定位”、“海量数据价值持续深入发掘”三大核心定位，系统架构整体分为数据采集层、数据管理层、数据分析层、数据转发层等，涵盖了数据的全生命周期。ID-BOX拥有业界先进、灵活的架构设计，可提供百数量级以上（根据硬件配置不同）设备的快速接入和实时数据采集，具有高稳定性和高可扩展性，实现了从数据采集、存储（管理）、分析、应用、到转发的全生命周期精细化处理，充分挖掘数据的价值，全面破解工业数字化难题，为工业数字化转型提供支撑和助力。
产品功能：
（1）数据采集：工业生产现场设备种类多且杂，用户难以开展数据采集工作，ID-BOX支持对控制设备、主机设备、网络设备、安全设备、视频设备以及其他设备六大类设备，进行多品牌、多型号、多协议、多指标的多源异构数据采集，解决现场的数据采集问题。
（2）数据管理：面向设备产生的时序数据和系统的关系数据，分别采用不同的数据库进行存储，按设备管理数据，大幅提升数据检索能力和系统整体性能，具有数据归档和老化功能。
（3）数据深度分析：针对设备智能运维、工业网络与安全管理、能耗管控与低碳管理、生产时序优化、事故预警与应急处置、生产安全与健康环保(视频)六大类场景进行数据的深度分析。
（4）数据转发：完成跟各种平台的数据对接，支持多种转发协议，能够实现以指定的数据格式向多数工业数据平台进行数据对接和转发，支撑平台侧零开发的数据对接和共享。
（5）信息安全保障：通过构建多层级的安全防护体系，包括数据分类分级、数据加密、双向认证、关键文件病毒检测、扩展防火墙功能，同时响应国产化替代号召，引入信创体系的CPU、操作系统、数据库和商密算法，全方位保障工业场景的数据与系统安全。
产品特点：
ID-BOX基于模型化体系，涵盖数据全生命周期，强化边缘侧的能力，减轻平台侧的压力，完成边缘侧工业小模型和平台侧工业大模型的协同联动，发挥工业场景的数据价值最大化。
（1）模型驱动，构建标准化数据管理体系：在工业数据治理中，消除设备数据差异、构建标准化数据管理体系是后续数据运维的关键。物模型对各类工业设备进行结构化抽象，统一描述设备信息，消除多源异构设备的数据格式差异，完成设备数据的统一、通用。域模型则把一组设备集合起来，按照业务对数据进行跨设备的关联分析，完成业务的实时监测、能耗优化，两者协同为工业数据的高效应用奠定坚实基础。
（2）边侧强化，凸显数据处理核心优势：ID-BOX聚焦边侧能力建设，针对各类工业设备进行全域数据的采集，及时发现设备异常，支持本地策略执行，对紧急事件快速响应，无需依赖云端，大幅提升工业系统的实时性、可靠性和稳定性，减少外部网络中断对生产的影响。
（3）云边协同，实现数据处理高效协同：工业数字化转型对数据处理效率与协同能力要求日益提升，ID-BOX 采用云边协同架构，实现边缘侧与云端的优势互补及双向实时交互。边缘侧对数据进行采集分析，及时向云端反馈设备状态、实时情况，云端下发控制指令，对数据进行工业小模型调优，并将结果反馈到多行业工业现场中完成优化迭代。这种协同模式兼顾了数据处理时效性与全局性，形成高效闭环。
产品优势：
（1）全场景设备管理能力：工业生产现场设备品牌多、种类多、协议多，导致多源异构的数据采集时面临挑战，对此，ID-BOX支持多类型设备接入，通过“物模型”实现设备采集指标的统一化、标准化和通用化，可广泛适配不同厂家、型号的设备，为数据采集提供坚实支撑。
（2）数据治理与应用价值：在企业数字化转型中，对数据进行全生命周期管理并输出高质量数据资产，是实现数据价值最大化的关键，ID-BOX通过物模型、域模型为设备运行状态监测、生产流程优化、能耗优化等提供标准化数据基础，助力企业数据驱动决策。
（3）信创安全保障：在数据的采集和传输环节中，用户对于数据信息安全的需求日益凸显，ID-BOX采用国产信创处理器与操作系统，构建自主可控的硬件与软件底座。同时，集成数据分类分级、国密加密传输、双向认证、文件病毒检测等能力，抵御数据泄露、恶意攻击等风险。
（4）灵活扩展与高效运维：工业企业业务规模持续扩张、运维精细化需求不断提升，ID-BOX具备弹性扩展能力，支持存储、计算资源灵活扩展，适应企业业务规模增长需求，并且，用户可实时查看所有设备及业务的运行状态、关键指标（如压力、流量），快速发现异常并预警，降低运维成本与故障影响。
（5）行业适配与生态兼容：对于多个工业行业不同生产场景定制贴合实际业务需求的功能模块。同时，与信创服务器、操作系统、中间件、应用软件等高度兼容，形成稳定高效的自主化工业互联网生态。
产品价值：
（1）构建标准化数据管理体系，提升设备运维效率：
·通过“物模型”标准化描述各类设备的采集指标，打破不同厂商、型号设备的协议壁垒，实现“即插即用”的快速接入与配置，助力生产部门高效推进设备联网与数据整合，提升数字化转型落地效率。
·基于“域模型”构建“设备→域→工业场景”的多层级架构，直观呈现设备拓扑关系、业务流程与数据流转逻辑，帮助安全部门快速定位故障。
（2）释放数据资产价值，驱动智能决策：
·通过数据清洗、分级分类、质量监控、加密传输等数据全生命周期，为上层应用输出高精度、高可用性数据，为信息部门数字化运维提供支撑。
·基于物模型与域模型的标准化数据，企业可实时监测设备基于物模型与域模型的标准化数据，同时监测设备和业务运行状态（如CPU利用率、压力、温度），如发现异常、故障和隐患，可以提前预测设备故障。
（3）灵活适配多行业场景，加速数字化转型：
·针对不同行业特性（如管网场景的输油泵压力监测、钢铁场景的高炉温度监控），提供差异化的模型配置（如物模型属性指标选取）与功能适配。
·支持计算资源灵活扩展，适配企业业务规模增长，同时与国产中间件、应用软件深度兼容，构建自主化工业互联网生态。
应用场景：
石油行业应用场景：井侧、石油智能站、作业区、厂区……
管网行业应用场景：调控中心、站场……
智能制造行业应用场景：冲压车间、焊装车间、涂装车间、总装车间……
钢铁行业应用场景：烧结、炼铁、炼钢、轧钢、钢铁连铸、热轧、冷轧……
智慧园区应用场景：能源管理、运营管理，物业管理，安全管理……
轨道交通应用场景：站台、车站、售票机、检票机、闸口、后端安全管控区……
