制造业数据标准化的重要性

工业物联网 (IIoT) 和第四次工业革命（工业 4.0）技术的兴起所带来的数据的力量是无可争议的。对于制造业来说，企业是否会将这些系统数字化并整合到他们的运营中不再是一个问题 - 这是一个何时的问题 .这也是生存和竞争力的问题。

对于数据标准化，有很多事情需要考虑，例如如何收集数据，将部署哪些系统来管理数据，以及如何分析数据以实现可操作性。如果没有标准化，您将面临各种数据格式、孤立的数据收集系统以及缺乏可操作的见解。

但什么是数据标准化，特别是在制造业的背景下？它对制造商开始数字化转型之旅的重要性有何影响？继续阅读以了解为什么自动化数据收集和标准化是在精益制造环境中成功实施 IIoT 的第一步也是最关键的一步。

什么是数据标准化？

数据标准化将大量传入信息转换为标准格式。这使操作员、技术人员、一线主管、中层管理人员和高管等最终用户能够利用数据中揭示的洞察力。

有效标准化数据的目标是自动化收集不同数据源的过程，并自动将它们转换为一个通用模型，人们和系统可以从中使用数据进行分析和可操作性。

制造公司通常会使用不同 OEM 制造的设备。这种设备的使用年限也很典型。因此，将设备连接到一个综合系统中已经很困难了。但是，在没有数据标准化过程的情况下尝试处理如此多不同的数据源将非常困难、耗时且资源密集。

通过数据标准化，许多不同的数据格式通过边缘设备转换为通用模型。通过边缘设备上的数据标签映射软件，首先将数据映射到通用模型，然后可以发送到云端进行进一步分析。

一旦标准化，数据就可以存储在数据仓库、云、数据湖或其他数据库中。这些标准化流程可帮助工厂和车间级别的用户，以及供应链和运营等其他业务相关部门。数据也可以在其他计算机操作系统（如MES和BI软件）中作为决策的关键组成部分使用。

拥有标准化数据意味着每个人都在同一个页面上操作，具有一致的实时数据和单一的事实来源。

原则上这听起来很简单，但像 MachineMetrics 这样的解决方案与众不同的是它可以快速连接到任何和所有机器资产，确保可以收集、标准化和情境化来自您设备的所有信息。此外，借助仪表板、通知和工作流等开箱即用的功能，您可以在数周而不是数年内实现价值。

轻松收集和标准化数据

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问题是，很多厂商并没有搞数据标准化，而是尝试手动记录和分析数据，或者使用遗留解决方案将他们的数据映射到统一的模型。

数据标准化用例

在利用标准化工厂数据方面，有无数的用例。重要的是，这些机器数据代表了车间最准确的信息来源，因为它是与生产最密切相关的数据。

因此，团队和系统都可以依靠数据每天做出更好的决策。这种在整个组织中使用机器数据的概念被称为“机器数据数字线程”。

以下是一些数据标准化的用例：

数据可视化

借助标准化数据，高级分析可以在生产点向平板电脑和监视器提供实时状态状态。操作人员可以实时查看当前生产、故障、状态等相关信息，并通过直观的界面进行操作。

维护

通过使用历史问题和当前数据，维护可以从基于日历的策略转变为基于条件的策略。这有助于降低成本，同时延长设备和工具的使用寿命，这是维护计划的最终目标。随着数字化成熟度的提高，运营甚至可以开始转向预测性维护策略。

管理

可以通过 API 分析数据标准化并将其连接到其他商业智能软件，以帮助预测产品趋势、识别现场故障、分析质量问题等。这些趋势可以帮助制造商在企业增长战略、流程改进和降低成本方面做出更明智的决策。通过机器数据平台在边缘进行数据标准化，可以将其推送到其他系统，例如 MES 或 ERP，以便更好地了解生产情况并做出更好的决策。

自动化

只有从数据中得出关键见解，才能对数据采取行动。 IE。一台机器经历了停机事件，我们落后于生产目标，我们的缺陷率比平时高，等等。此外，只有当数据易于使用时，才能从数据中获得洞察力。有了易于使用的数据，制造商就可以开始使用这些数据来加快决策速度，最终实现自动化。

例如，MachineMetrics 可以让您在机器遇到停机事件时立即通知生产经理，构建将机器状况数据发送到 CMMS 以生成工作订单的工作流，或者自动进行容量分析、设置分析和停机分析。

数据标准化是工业 4.0 的自然结果

工业 4.0 和 IIoT 的到来意味着将整个企业的制造设备连接起来。事实证明，收集到的数据的力量对于生产监控、流程改进和释放互联工厂的隐藏能力具有很高的价值。

它还推动了更加敏捷和响应迅速的供应链，改进了预测和采购，以及许多其他用途。但这些工具也迫使数据快速标准化。

这种标准化是工业 4.0 的自然结果，因为如果不将其标准化为通用模型，则旨在使用此 IoT 数据的工具和应用程序不太可能能够摄取或使用这些数据。这就是为什么像 MachineMetrics 这样的解决方案是互联制造环境不可或缺的原因。

MachineMetrics 不仅为机器数据收集提供了即插即用的解决方案，而且来自所有设备制造商和型号的数据都可以自动转换为通用数据集。然后，这些数据可以通过报告、仪表板和工作流在 MachineMetrics 平台中使用，或发送到其他系统，如 CMMS、QMS、ERP 或 MES。

了解如何使用一组最佳解决方案构建正确的工厂堆栈。

自动化数据收集和标准化的影响

自动化车间所需的繁琐数据收集以及标准化、情境化和分析对于推动绩效改进是不可或缺的。让我们回顾一下 MachineMetrics 等机器数据平台的一些关键价值杠杆。

轻松部署

MachineMetrics 可以快速安装以捕获、转换和上下文化数据。它可以添加到新设备或旧设备中，以立即将数据转换为标准结构，从而使报告和分析保持一致。由于它适用于数字和模拟设备，因此设备可以在几分钟内启动并运行标准化的高质量数据。一天之内，您就可以在整个运营过程中实现生产可视化。

活动水平标准化的好处

在主轴、机器、班次或工厂级别下钻、监控和控制活动的能力可以提高效率并提高产量。这也意味着更少的人为干预和更少的人为错误。不再需要在白板上手动跟踪、在 HMI 中添加数据或在 Excel 电子表格中分析数据。从车间到顶层，每个经理都可以深入到对其相应职责有意义的级别。

预测性和规定性行动

数据标准化和高级分析可以为维护提供洞察力。这可以采取以下形式：在设备出现故障时简单地通知合适的人，或开发基于使用的维护计划以确保设备在最佳时间得到维护。这种历史上开发的可操作数据也扩展到其他团队。例如，在生产方面，您可以建立准确的周期时间和标准工作，或者在质量方面，您可以有一个衡量缺陷率的有用基准。