工业数据平台：赋能制造业效率、可视化与持续改进
工业数据平台的兴起源于物联网在制造业的广泛应用。海量、多源、异构的数据类型促使制造商实施平台，在众多机器和系统间收集、标准化数据。
这些“工业数据平台”由此实现更高运营效率、完整生产可视化，并推动持续改进举措。
但这些平台究竟是什么？如何演变而来？对制造业将产生何种影响？
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、语境化、存储并提供数据访问。
制造企业使用MRP和MES系统已有数十年。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，分析新能力层出不穷。这种爆发催生了多解决方案协同的需求，以处理、存储、分析海量数据并向最终用户提供实时洞察。
工业数据平台包含数据采集、标准化、语境化、存储和交付。通过在边缘端或近边缘端运行解决方案，数据可在上云前完成组织、清洗和部分结构化。结果是构建更精简的数据管理体系、实现更高效率。这种双向通路融合多种技术，满足公司端到端的数据管理需求。
工业数据平台需求是如何形成的？
数据作为宝贵商品的崛起近年带来一些问题。技术不堪重负，导致数据库碎片化、孤岛化。
例如，数据采集虽近乎即时，却常分散在企业众多数据库中。更糟的是，这些数据库常由不同服务商管理，造成延迟或互操作性问题——这正是IIoT和工业4.0技术旨在消除的痛点。
数据管理者意识到需要一个整合的分层结构，让所有数据库、通信、连接和分析汇聚一处。这种整合能防止数据孤岛，确保所有采集数据可用于预测和描述性分析，也利于数据治理和用户协作。
工业数据平台的关键要求
麦肯锡一项分析建议，具备高级分析的先进工业数据平台应包含以下分层：
- 应用层：排程、传感器、规划、运营、CRM、KPI
- 分析与报表层：实时数据采集、实时查看、定制查看应用、BI报表
- 消息与中间件层：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几项关键要求：
集成与连接
任何工业数据平台都需要灵活可靠的连接。
市场上有数百种解决方案利用传统有线和T1线连接设备。也有许多设备提供商使用Wi-Fi或蜂窝连接。
例如MachineMetrics专注于机器数据的连接与采集。我们的灵活系统支持通过OEM设备直接集成、传感器和物联网设备、自动化设备改造、甚至模拟设备连接实现机器互联。
这确保制造商能采集、标准化、语境化所有机器数据，无论设备品牌型号。
进而使数据可用于其他需要精准生产数据支撑核心功能的系统，如CMMS或MES。
与其他设备、数据源和流程的集成同样重要。连接和设备解决方案越中立，生态系统越大、数据采集越丰富。
将模拟设备的质量数据与OEM嵌入式设备采集的数据同步处理分析，意味着流向工业数据平台的数据流可用于高级分析。
在边缘端处理或部分处理数据，意味着批量和流式数据更易集成到数据平台，降低延迟，让平台分析减少清洗、处理、组织数据的时间。
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数据标准化与语境化
数据是工业数据平台的核心，其处理方式至关重要。数据平台需要标准化数据，以便将更多算力用于分析、预测和描述性洞察。
例如MachineMetrics机器数据平台使用自动化数据转换引擎，将机器和设备数据转为标准数据结构。这赋能更一致的报表和分析。标准化数据在自定义传感器数据、机器状态、报警、覆盖、诊断、速度、机器模式等方面用处巨大。
标准化数据更易被分析，可添加预测和处方性解决方案。这种数据语境化是IIoT最重要的承诺之一，为车间和制造层面带来诸多选项。语境化数据利用预配置动作在无人干预下执行任务，减少停机。
仍对工业物联网困惑？阅读我们的IIoT完整指南。
可扩展性
轻松接入工业数据平台的能力至关重要。但任何先进平台也应具备可扩展性。
许多公司的制造数据来自设备阵列。有时设备来自不同OEM；有时工厂包含多道工序需不同设备；也有无数公司跨代使用设备——从模拟设备到嵌入物联网能力的设备。
工业数据平台必须容纳所有这些来源的输入，并随业务增长而扩展。完全集成的设备和标准化数据使随着更多机器资产接入平台，扩展更容易。
可延展性
传统制造软件常碎片化、孤岛化、互操作性差。实时捕获、准备、分析数据的能力创造巨大价值。
平台必须完全可延展，使其分析能力可被企业内其他软件系统（如CMMS）的数据使用。MachineMetrics等平台提供可延展平台，通过API连接许多遗留系统，包括MES和ERP。
但MachineMetrics的可延展性不止API连接。平台允许通过边缘设备延展，降低延迟，在机器层面部分处理或分析数据。这延伸了数据价值，提高系统资源利用效率。操作员可依赖实时洞察优化流程。
数据触达也通过直观、可定制的操作员界面延伸。技术员、操作员、管理者在最需要的地方访问丰富可视化，添加自有洞察，按主轴、机器或工厂级别查看机器状态。
工业数据平台的优势
使用工业数据平台有诸多优势，包括：
- 数据整合：数据在云端统一汇聚。整合意味着所有数据库可使用同一服务渲染洞察、建议业务策略和流程优化。
- 访问改善：因数据资产归属单一服务商、使用同一分析引擎，用户可从生产现场快速轻松访问数据。HMI、移动平板、手机、PC的价值在于决策更快、数据驱动。
- 高价值应用：因数据运营在平台内分层，用户可访问可定制报表和实时KPI。也能深入查看特定机器和主轴，或宏观查看整厂绩效。
- 运营改善：机器状况实时分析可催生新管理策略，并赋能自动化。例如基于实际机器性能和状况的预测性维护计划可大幅降低维护成本和停机。
- 安全性更高：许多公司因临时拼凑的物联网设备和软件面临安全风险。集成方案意味着虽物联网设备可能缺乏完整安全性，但数据平台可通过认证和设备授权显著管控安全，降低攻击成功风险。
- 成本降低：因物联网设备和深度数据分析使用实时监控，可自动或半自动化许多流程。这种自动化减少人工、释放产能、降低质检所需变量和手工测试、优化维护策略。集成解决方案的平台带来流程优化、生产力提升、浪费减少。
工业数据平台将产生多大影响？
预计到2025年将产生超过175 ZB可用数据。工业数据平台不仅将有影响力，更将成为必需。它们将在许多具有独特数据和分析需求的行业创造共享数据。
目前大多数制造商仍依赖传统MES和ERP系统管理运营，但这些方案在数据采集上举步维艰。我们看到市场快速变化：大厂试图叠加解决方案实现设备连接，新进入者仅提供追踪最基本指标的点状方案。
MachineMetrics专为采集机器数据、赋能行动力而设计。MachineMetrics在一个强大解决方案中整合数据、设备、软件和分析。实时分析提供可执行洞察，同时您完全掌控数据。立即预约演示，了解我们的平台如何为您赢得竞争优势。
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