工业数据平台对制造业的影响
工业数据平台的兴起是由物联网在制造业中的日益普及所推动的。这些大量不同的数据类型和来源促使制造商实施平台来收集和标准化其众多机器和系统中的数据。
通过这样做，这些“工业数据平台”可提高运营效率、全面的生产可见性，并有助于推动持续改进计划。
但这些平台到底是什么，它们是如何开发的，它们对制造业的预期影响是什么？
什么是工业数据平台？
工业数据平台从工业环境中的设备和系统收集、标准化、情境化、存储和访问数据。
几十年来，制造公司一直在使用 MRP 和 MES 系统。但随着工业物联网、高级分析、人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和边缘设备的兴起，数据量呈指数级增长，同时也出现了新的分析能力。这种爆炸式增长导致需要一种多解决方案方法来处理、存储和分析大量数据，并向最终用户提供实时洞察。
工业数据平台由数据收集、标准化、情境化、存储和交付组成。通过在边缘或附近运行解决方案，数据可以在发送到云之前进行组织、清理和部分结构化。结果是一个更精简的数据管理系统，效率更高。这条双向之路结合了多种技术，因此可以满足公司对数据管理的端到端需求。
对工业数据平台的需求是如何发展的？
近年来，数据作为一种有价值的商品的兴起带来了一些问题。技术变得不堪重负，导致数据库支离破碎。
例如，虽然数据获取几乎是即时的，但它通常驻留在遍布企业的众多数据库中。更令人困惑的是，这些数据库通常由不同的服务提供商管理，造成延迟或互操作性问题——这是 IIoT 和工业 4.0 技术旨在消除的问题之一。
数据经理意识到需要一个统一的分层结构，其中所有数据库、通信、连接和分析都驻留在一个地方。这种整合将防止数据孤岛，并确保所有收集的数据都可用于预测和描述性分析。它还将允许更好的数据公司治理和用户之间更好的协作。
工业数据平台要求
麦肯锡的一项分析表明，具有高级分析功能的最先进的工业数据平台应采用以下层级构建：
- 应用层：调度、传感器、规划、运营、CRM、KPI
- 分析和报告层：实时数据捕获、实时数据查看和自定义查看应用程序、BI 报告
- 消息和中间件层：传感器网关、MOM 引擎
- 数据层：运营、传感器数据、数据仓库、元数据、ERP 系统
任何工业数据平台都有一些关键要求，包括：
集成和连接
任何工业数据平台都需要灵活可靠的连接。
市场上有数百种利用电缆和 T1 线路上的传统设备连接的解决方案。还有许多使用 Wi-Fi 或蜂窝连接的设备提供商。
例如，MachineMetrics 专门研究机器数据的连接和收集。我们灵活的系统允许通过 OEM 设备与直接机器集成、传感器和物联网设备进行设备连接，改造自动化设备，甚至连接模拟设备。
这使得机器能够连接到任何品牌和型号的设备，确保制造商可以收集、标准化和上下文化他们的所有机器数据。
然后，这使得数据能够用于需要准确生产数据来执行其核心功能的其他系统，例如 CMMS 或 MES。
与其他设备、数据源和流程的集成也很重要。连接性和设备解决方案越不可知，生态系统越大，数据采集量也越大。
集成和分析来自模拟设备的质量数据以及从 OEM 嵌入式设备获取的数据的能力意味着流向工业数据平台的数据可用于高级分析。
在边缘处理或部分处理数据的能力意味着批处理和流数据更容易集成到数据平台中。这减少了延迟，并允许平台分析花费更少的时间来清理、处理和组织数据。
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数据标准化和语境化
数据是任何工业数据平台的核心。因此，它的准备方式至关重要。数据平台需要标准化的数据，以便将更多的处理能力用于分析以及预测和描述性洞察。
例如，MachineMetrics 机器数据平台使用自动数据转换引擎将机器和设备数据转换为标准数据结构。这有助于实现更一致的报告和分析。标准化数据可用于自定义传感器数据、机器状态、警报、覆盖、诊断、速度和机器模式。
在可以添加预测性和规范性解决方案的情况下，可以更容易地分析标准化数据。数据的这种情境化是 IIoT 最重要的承诺之一，可在车间和制造层面实现大量选择。上下文化数据使用预先配置的操作来执行任务，无需人工干预，从而减少停机时间。
还在对工业物联网感到困惑吗？阅读我们关于 IIoT 的完整指南。
可扩展性
轻松连接到工业数据平台的能力至关重要。但任何高级平台也应该是可扩展的。
在许多公司中，制造数据来自各种设备。有时，该设备是从不同的 OEM 购买的。其他时候，工厂可能包含多个加工步骤并需要不同的设备。还有无数公司在使用跨代设备——从模拟设备到嵌入物联网功能的设备。
工业数据平台必须适应所有这些来源的输入，并随着业务的增长而增长。随着更多机器资产添加到平台，拥有完全集成的设备和标准化数据可以更轻松地扩展。
可扩展性
传统的制造软件通常是分散的、孤立的，并且缺乏互操作性。实时捕获、准备和分析数据的能力带来了巨大的价值。
平台必须是完全可扩展的，其分析能力才能被企业内其他软件系统（例如 CMMS）的数据使用。 MachineMetrics 等平台提供了一个可扩展的平台，可通过 API 连接到许多遗留系统，包括 MES 广告 ERP。
但是使用 MachineMetrics，可扩展性超越了 API 连接性。该平台允许使用边缘设备进行扩展，以减少延迟并在机器级别部分处理或分析数据。这扩展了数据的价值，同时提高了系统资源的使用效率。操作员可以依靠实时洞察来优化流程。
数据范围也通过直观、可定制的操作界面得到扩展。技术人员、操作员和经理可以在最需要他们的地方访问丰富的可视化。他们可以添加自己的见解并查看按主轴、机器或工厂级别显示的机器状态。
工业数据平台的优势
使用工业数据平台有几个优点。它们包括：
- 整合数据：在数据平台中，数据被整合到云端的一个位置。这种整合意味着所有数据库都可以使用相同的服务来提供见解并提出业务战略和流程优化建议。
- 改进的访问权限：由于数据资产托管在单个服务提供商之下并使用相同的分析引擎，因此用户可以快速轻松地从生产车间访问数据。 HMI、移动平板电脑、手机和 PC 的价值意味着更快的决策制定和数据驱动。
- 有价值的应用：由于数据操作在平台内分层，用户可以访问可自定义的报告和实时 KPI。他们还可以放大查看特定的机器和主轴，或者缩小查看工厂的整体绩效。
- 改进运营：对机器状况的实时分析可以在管理中制定新策略，并实现自动化。例如，使用实际机器性能和条件的预测性维护计划可以显着降低维护成本并减少停机时间。
- 更高的安全性：许多公司使用临时和分散的物联网设备和软件冒着安全风险。集成解决方案意味着即使物联网设备可能缺乏完全的安全性，数据平台也可以通过身份验证和设备授权来显着管理安全性。这降低了成功攻击的风险。
- 降低成本：由于物联网设备和深度数据分析使用实时监控，它们可以自动化或半自动化许多流程。这种自动化减少了劳动力，释放了容量，减少了质量检查所需的变量和手动测试的数量，并优化了维护策略。具有集成解决方案的平台可优化流程、提高生产力并减少浪费。
工业数据平台的影响力有多大？
据估计，到 2025 年将产生超过 175 ZB 的可用数据。它们也将变得必不可少。他们将在许多具有独特数据和分析需求的行业中创建共享数据。
目前，大多数制造商都依赖传统的 MES 和 ERP 系统来管理他们的运营，但这些解决方案在数据收集方面存在困难。我们看到这个市场正在迅速发生变化，因为更大的参与者试图添加解决方案以实现设备连接，而新进入者则提供简单的点解决方案来跟踪最低限度的问题。
MachineMetrics 专门用于收集机器数据并实现可操作性。 MachineMetrics 将数据、设备、软件和分析集成到一个强大的解决方案中。实时分析可提供可行的见解，同时您可以完全控制数据。要了解我们的平台如何为您带来竞争优势，请立即预订演示。
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