工业数据运营：为工业 4.0 解锁数据和分析

工业数据运营的相关性和重要性是什么？

从制造的角度来看，数据和与数据相关的操作在创建和维护具有竞争力、创新性、敏捷性的设施方面发挥着作用，而不会带来高风险或其他负担，例如过多的库存。仅拥有数据并不足以保持领先——一切都取决于您如何使用它。作为一种数据分析方法，DataOps 旨在使用自动化、统计过程控制和敏捷方法减少进行高精度分析的时间，以便制造商能够更快、更有信心地使用他们收集的数据。

对于制造商而言，良好的 DataOps 可能意味着主宰上升市场和由于在趋势的另一端不知不觉地进入市场而携带冗余库存之间的区别。它可以帮助制造商掌握可能对业务产生重大影响的不断变化的需求、供应链和物流信息，以及任何其他快速且高精度地使用数据的事物。

数据本身是一种可以与原油相比的原始资源。就其本身而言，它的基本形式与它没有太多关系。但石油和数据都具有潜力。就像我们将石油提炼成天然气，然后将其燃烧为超级跑车和火箭飞船提供动力一样，可以通过在工业 DataOps 下优化的流程来提炼数据，将原始数据转换为分析，然后用于以科学的精确度快速推动业务决策。

DataOps 在工业 4.0 中的作用是利用机器（如 IIoT 设备）创建和收集的所有信息，并将它们有效地浓缩为精细、可用的业务“燃料”，以推动决策制定，而不是被搁置在数据仓库，未经审查。

什么是工业数据运营？

工业 DataOps 是一种管理组织内数据处理方式的方法，重点是速度和可用性。这可以包括流程、自动化和工作流，因为它们与将数据细化为可用分析相关。面对不断增长的数据流，这些数据流对于许多企业来说已经变得难以处理，这一点尤其重要。 DataOps 提供了一种系统和有效地管理数据的方法，以便以一定速度最大限度地利用数据，从而使结果分析仍然与公司相关。

根据制造业领导委员会的说法，工业 DataOps 方法的四个 C：

1. 连接数据是孤岛分解和数据混合的地方。这允许进行更深入和更复杂的分析，否则这些分析是不可行的。互联数据利用 IIoT、云和边缘技术（这些技术是我们在 MachineMetrics 提供的基础技术）。
2. 精选数据是指数据以一种可以使用的形式组合在一起。数据工程师本质上是收集相关数据位并清理它们以进行分析，以确保结果尽可能准确。他们收集大量数据，并将其缩减为与特定问题或场景相关的内容。
3. 情境化数据增加了信息和专业知识的层次，为其提供了数字本身无法显示的背景。如果一条生产线在设备发生故障后的 15 分钟内启动和停止 3 次，那么每次“启动”很有可能实际上是在测试更换部件的功能、准确性和对齐方式。行业专家可以发现这一点并提供背景信息，而根据数字，这很容易被误解。
4. 网络机密是指网络安全需要与增加的连接和定制并行扩展。必须不惜一切代价保护客户数据，但这可能会使安全和数据治理专业人员的问题变得复杂。

公司淹没在不可用的数据中

如上所述，许多公司在其数据存储的重压下陷入困境。由于无法对数据进行情境化和管理，许多人会囤积他们努力收集的数据，而没有一种方法来消除压倒性并实际使用这些信息进行决策。对于工业 4.0 设备的早期采用者来说尤其如此，他们希望在数据收集后获得即插即用的结果。相反，公司发现他们收集的大部分数据不包含他们需要的信息来理解它，将它与其他数据流联系起来，或者将它用于分析——至少以目前的形式。从本质上讲，他们有原油仓库，没有可以提取其价值的炼油厂或设备，而不是他们认为他们正在签约的纯汽油。其中一些数据包含客户信息，使公司面临零附加值的风险。

为了克服这个问题，公司需要管理信息流以及标准化、规范化和上下文化数据。借助正确的连接性、安全性和分析环境软件，公司可以将数据流转化为洞察力，而不是承担负担。

DataOps 和 DevOps 的区别

DevOps 是软件开发和信息技术运营的结合。它的重点是快速开发具有高质量和可预测性的大规模软件。

DataOps 还寻求提高质量和速度以及可预测性和可扩展性，但 DataOps 的重点是数据分析而不是软件工程。

工业数据运营的好处

DataOps 的核心是一个有效收集和使用数据的系统，这为制造商带来了无数实实在在的好处。以下是实现数据运营计划成功的工业组织的一些主要好处：

• 通过打破孤岛和模糊部门之间的界限以引导每个人一起工作的方式来促进协作和沟通。
• 更快的生产时间和更高的灵活性来自于通过使用自动化更快的洞察和更短的测试周期。
• 质量和可靠性都得益于 DataOps，因为在任何重大更改之前、期间和之后都会持续监控问题和瓶颈。它是与精益制造和 Kaizen 非常相似的持续改进。
• 自助服务由于更容易开发和部署而减少了对专家的需求，使业务用户能够开发自己的解决方案并快速看到它们的实际效果。
• 提高安全性并管理涌入的数据
• 管理不一致并为数据添加上下文、标准化和规范化以使其可用

工业数据运营用例

DataOps 拥有各种工业应用程序，用于支持工业 4.0 不断发展和复杂的数据环境。首先，DataOps 有助于简化整个组织中数据和分析的使用，提供对组织不同级别和部门的可见性和轻松访问。下面我们将介绍工业 DataOps 的一些主要用例。

数据仓库和数据管理

数据仓库和数据管理通过 DataOps 进行了改造，从充满无法解释和杂乱无章的数据过载的复杂环境演变为简化的流程，既允许更快、更敏捷的动态决策，也允许自动化以释放思想和其他资源专注于完成其他工作。 MachineMetrics 可以从整个生产车间的机器中捕获大量数据，然后将这些数据转换为可用的东西，例如有组织的标准化信息格式，可以实时组合以推动决策制定或通过云访问以进行深入、有洞察力的分析。

仪表板和报告

仪表板和报告是制造业的主要内容。从曾经不起眼的白板到如今直观的数字显示器，测量和跟踪结果长期以来一直指导着制造商的下一步工作。使用 MachineMetrics 仪表板，您不必担心白板上的不准确或不可读的笔迹（或在信息被擦除之前忘记记录信息。）相反，您将可以访问任何生产数据，无论是零件计数一年前的当前班次或机器利用率。您甚至可以为您的观众定制您的显示器，这样车间工作人员就可以看到需要生产多少零件以及它们是否在正轨上，而高管和主管则可以看到全局——只需点击几下即可。

MachineMetrics Current Shift Dashboard 收集并显示车间机器上的实时数据，让操作员和管理人员了解投入生产。

数据科学

数据科学和 DataOps 齐头并进。在这个联盟中，数据科学走出了实验领域，进入了日常使用，提供了利益相关者可以轻松看到的投资回报率。在 MachineMetrics，我们的工具创建了有效的管道，帮助数据科学家以前所未有的方式加速解决问题，尤其是因为我们的数据转换引擎让他们花费更少的时间清理数据。例如，制造商可以利用其内部团队或与 MachineMetrics 数据科学团队合作来预测和防止工具故障。

应用开发

应用程序开发也从 DataOps 中获得了推动，流线型、定制和通信能力处于这些优势的最前沿。借助 MachineMetrics，您可以获得开箱即用的预构建应用程序，可以让您的组织立即看到投资回报率。此外，您可以构建自己的自定义应用程序，让您的数据以您希望的方式为您服务。更不用说轻松与其他系统（ERP、MES、CMMS）集成以构建自动化工作流程的能力。天空才是极限。

什么是工业 DataOps 平台？

工业 DataOps 平台在数据生命周期的每个级别管理 DataOps，从数据源到数据消费。与不同的 DataOps 功能相比，这是一种管理数据的简化方法，可实现高标准化和准确性以及超快的周转速度。借助工业 DataOps 平台，数据可以在清理和提炼过程中无缝流动，并进入可用于制定业务决策的可视化和报告。

工业 DataOps 解决方案通常包括本地边缘处理和云处理的能力、适合工业环境的大规模安全功能以保护数据、与其他工业 IT 系统的连接、清理和上下文化数据以及管理数据流信息。

DataOps 平台的目标是帮助制造商使用他们的数据尽可能快速有效地推动价值。按照这个逻辑，数据只是达到目的的一种手段，最终目标是提高生产效率的决策。但实现这一点的唯一方法是，如果有一个程序可以收集、转换和访问数据以推动决策制定。这就是工业 DataOps 平台蓬勃发展的地方。