4. 工业数智化工作核心要素
基于上述共性，我们总结出一些核心要素，比如数据的问题总结为数据资源化管理，建模总结为知识结构化沉淀，如何把建好的模型应用到工业现场去，我们把它提升成应用敏捷化服务。
5. 基于统一工业物理对象模型的数据服务
应用本质上，关心的不是数据，而是我们的研究对象。所以我们提出了一个基于工业物理对象的数据服务，来统一底层的数据接口、存储等，让上层的数据理解和价值挖掘更容易。
6. 知识结构化方法论和算子
我们把共性提取出来形成了一些方法论。
有了这些方法论，我们一方面以方法论作为指导，另一方面还将方法论背后的共性提取出来，变成“算子”。这样工程师就可以用拖拽的方式，低代码的方式，去进行现场的工业数据的建模和处理。
