提升物联网水平：从数据收集到数据编排

如果您将物联网连接和分析标记为主要用于数据收集的工具，这是情有可原的。这些技术确实从机器、传感器和系统中收集了大量信息，但仅通过收集的角度来查看它们限制了它们的真正潜力。当公司陷入收集数据的陷阱，而没有明确的策略将其转化为可操作的见解时，就会错失相当大的机会。

另请参阅：工业连接和物联网如何实现制造业数字化转型

如果没有协调的方法，数据就会变成噪音。它让团队不知所措，并将重要的见解埋在混乱之中。这就是从仅仅收集数据到编排数据的转变发挥作用的地方。在数据编排模型中，物联网连接和分析协同工作以同步操作。因此，数据不仅被收集，而且被实时动态分析和采取行动。

通过过渡到数据编排方法，组织摆脱了被动的数据收集，并开始了解数据的真实面目，这是在实时指导下以动态、整体的方式进行运营的机会。这是世界的发展方向，也是对运营产生积极影响的最佳机会。

传导数据流：连接工业网络

物联网平台连接来自工业环境中的机器、传感器和控制系统的不同数据流。然而，许多组织很难充分利用这些连接，因为他们将它们视为孤立的信息源，而不是更大的集成系统的一部分。

在真正的数据编排模型中，物联网连接不仅仅引入来自不同来源的数据；它实时整合和关联这些数据。例如，考虑来自温度传感器、机器性能日志和操作员输入的数据（是的，人工输入仍然是一个重要的数据点）。当它们结合在一起时，可以全面了解整个系统的健康状况和效率。这种相互关联的数据使平台能够识别模式和关系，而如果单独分析数据流，这些模式和关系将是不可见的。

通过打破这些孤岛并集成数据点，物联网连接使企业能够全面监控和控制其运营。每一条数据都应该有助于形成统一的视图，这样决策就不会基于部分或不完整的信息做出。结果是实时协调，（理想情况下）系统可以流畅地通信，并且整个网络会根据更新的条件进行调整。

那么有什么意义呢？好吧，即使是拥有大量活动部件的大型老牌企业也可以主动解决问题，而不是等待对灾难（无论是小灾难还是灾难性灾难）做出反应。他们可以像规模较小、敏捷的公司一样，精确优化流程并做出数据驱动的决策，从而改善运营。小公司也没有被排除在外。他们获得了像大公司一样制定战略的能力。 

从噪音到行动：编排数据以获得实时结果

将数据与音乐进行比较可能有点冒险，但它很合适。在工业环境中，来自机器和传感器的大量数据可能会让人感觉像是噪音，即势不可挡且难以控制。支持物联网的分析“传导”数据，将噪音转化为可操作的见解，实时指导运营。

过滤噪声以寻找信号

原始数据本身很难采取行动，但物联网分析会对其进行筛选，重点关注最关键的指标。无论是检测机器故障的早期迹象还是发现生产线中的低效率，分析都能消除混乱。这使得企业能够在问题导致停机之前主动解决问题，减少能源消耗并提高整体效率。

边缘分析：本地行动，快速响应

并不是每个决定都可以等待。边缘分析在本地处理数据，从而可以对机器性能或环境条件的变化做出瞬间响应。通过分析边缘数据，企业可以减少延迟，最大限度地减少带宽使用，并确保关键调整实时发生，而无需等待中央系统响应。是一个独奏者能够在适当的时候独立表演，然后重新加入乐团进行统一表演。

持续反馈：保持运营正常

物联网平台不仅会做出反应，还会做出反应。他们适应。连续的反馈循环允许系统根据实时数据完善操作，就像即兴爵士音乐家调整表演流程一样。有结构和总体目标。然而，曲调的具体走向取决于当时的能量。因此，当情况发生变化时，公司可以改变运营方式，以实现平稳、无缝的流程。

为什么从收集转向编排是关键

当物联网连接和分析协同工作时，公司可以协调实时行动。这种从被动、反应性方法到主动性方法的转变有助于公司减少噪音并根据洞察准确地采取行动。 

物联网技术不断发展，实时数据编排的潜力才刚刚开始显现。强调数据编排的企业可以更好地探索优化性能和适应不断变化的条件的新方法。问题不仅仅在于效率。这是关于发现这项技术可以在未来的工业运营中走多远。