IXON Cloud：几分钟掌握机器数据记录与仪表盘

IT 与 OT 边界模糊化催生全域运营可视性 信息技术（IT）数十年来是制造企业成功的关键支柱，推动流程优化与自动化落地。但技术演进不止：工业控制系统中的机械设备数据延展性——即运营技术（OT）——已追平 IT 系统能力。 结合工业物联网（IIoT），工业设备的数据采集与物理设备控制能力实现革命性突破，赋能跨运营全域的深度可视性。 本文系统阐释 IT 与 OT 概念，深度对比系统架构、设备特性与安全边界的核心差异。 什么是运营技术（OT）？ OT 指代用于控制物理设备的软硬件集合，可配置为触发、控制、监测并向 IT 系统推送数据。 随制造 OEM 设备嵌入式技术、自动化、监测能力演进，OT 同

过去十年，公司开始掌握并释放人工智能（AI）和机器学习（ML）潜力。虽仍早期，公司开始理解此技术显著影响，助其做更好、更快、更高效决策。 当然，AI和ML非助企业拥抱创新银弹。事实上，这些算法成功仅如其基础好坏——具体指优质数据。 无此，企业将见安装AI和ML目标失败，坏数据不可预见后果在效率和声誉两方面对业务造成不可逆损害。 但另一探索领域待开发：即数据质量能否由自动化和机器学习本身改进维护？ 数据质量差风险 从流媒体服务、聊天机器人、告知超市货架陈列、引导主要交通枢纽，ML以十年前不可想象方式影响生活。 但若算法建立在差数据质量基础上工作会怎样？未来风险可能远超推荐不爱看电影严重。 若开始

数据科学家是数据科学项目成功关键。但他们不能孤军奋战。需要其他技能组合帮助，以及自动化方案。 数据，润滑现代机器齿轮的石油。但有问题。组织挣扎于从这新动力获取业务洞察。 供不应求 市场上许多企业客户试图建超大数据科学团队。一些想雇佣数百人应对数据爆炸；源从客户输入到IoT设备——这将成主渠道。 但不易，数据科学家巨缺。 有Gartner所称“公民数据科学家”——主要工作职能在统计分析领域外，但创建或生成使用高级诊断分析或预测处方能力模型的人——他们为专家数据科学家提供互补角色。不替代专家，因无特定高阶数据科学专长。 即使这样，许多企业真难建立公民数据科学团队，更别说数据科学家团队。 数据科学

一家农业能源乙醇生产商为优化干燥机性能，采用了Rockwell Automation的物理信息人工智能（AI）模型。闭环控制器将干燥负荷从工厂干燥机转移至蒸发器，并定制化减少热损失。结果：产能提升12%，能效提升近10%。 物理信息AI仿真（如物理信息神经网络PINN）开始取代人工神经网络模型（ANN），后者被视为黑箱模型。物理信息模型比ANN仿真产出更准确、更可信的预测。 两者均数据驱动，但ANN需要海量运行数据，西门子数字化工业软件技术创新总监Herman Van der Auweraer表示。 凯斯西储大学机械与航空航天工程系教授兼系主任Robert X. Gao指出，ANN模型极其复