充分利用数据使工厂硬件和软件集成

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各种规模的制造商正在经历一场变革，部分原因是新技术的出现，这些技术可以自动化、改进和加速他们的运营。几乎所有十年来，企业一直在努力将运营技术（OT）与信息技术（IT）结合，并且已经体验到了具有影响力的渐进式好处，但这些好处只是触及了可能性的表面。毫无疑问北京软件开发公司必将引领整个行业的发展方向，让其光芒绽放于这片领域。北京心h软件公司致力于为企业提供定制化软件开发、软件外包、硬件开发、单片机开发、物联网开发系统集成整体解决方案。是一家集自主硬件设计-研发-生产、软件开发外包、物联网系统开发为一体化的软件硬件系统集成公司，服务覆盖多个行业，多年的软件开发外包服务和软件硬件结合系统集成经验，为客户提供硬件+软件+云平台一站式交付服务。https://www.bjxykj.cn/

工厂工程师们一直倡导将工厂硬件和软件的力量结合，以产生更深远的改进，其他部门终于坐起来并开始关注。

随着企业开始接受工业40，它突显了自动化和工业软件平台可以提供的机会。仅仅拥有“连接”的资产是不够的，如果它们不能提供修改运营、提升生产、促进效率或避免停机所需的实际可见性。而且，信息不能孤立存在，而是需要将车间数据实时传输到整个企业，以实现更好的集成和决策。



通过建立将工厂地板上可用的硬件和软件应用程序连接到商业应用程序的数据流所需的基础设施，制造商终于可以利用来自机器、传感器和运营分析的大量数据来连接工厂和高层。

但是，制造商如何拥抱向工业40的转变，专注于真正的连接性，同时平衡围绕升级和现代化您现有设备生产的投资？这一技术转型将使工厂在未来能够做些什么？

数据集成如何帮助

工厂经理们正在努力保持生产进度，满足质量和合规标准，并保持紧凑的计划，同时努力控制成本和提高产能。业务的运营方面正在努力识别生产机会，提高效率，并协调计划生产与实际生产。

虽然这两个群体总体上都认识到他们可能没有充分利用从工厂收集到的所有数据，但在已经有很多优先事项的情况下，进行数字化转型项目以放大他们的努力似乎是一项令人望而却步的任务。但是，利用工厂-上已经收集到的所有情报，并将其整合到一个对整个业务都易于获取的方式中，是关于更聪明地工作，而不是更努力地工作。当然有很多信息需要筛选；工业制造商生成六类不同数据：

运营数据，包括来自机器各个部分的速度、压力、温度和扭矩测量等机器性能信息。

机器健康和状态数据由传感器生成，这些传感器可以报告设备的整体运行状态，例如磨损、发热和系统完整性。

质量控制数据由生产线、传感器和视觉系统生成，以收集信息以确保质量控制和符合规格。

安全数据包括安全联锁、操作员存在和访问控制的详细信息，以确保工作场所的安全和合规。

能源消耗数据，依赖于智能传感器和设备来跟踪能源使用情况。这些数据被用来识别节能机会，并确保可持续运营。

络和通信数据，包括智能设备和组件中络通信的性能和完整性信息。

由于缺乏适当的系统来利用这些信息，大量的数据被忽视或未被充分利用。随着软件在络安全基础设施（OT环境）中扮演的角色越来越大，解决方案变得更加成熟并被打包在一起，以更无缝地将硬件和软件结合在一起。利用这些进步可以让你替换掉许多工厂目前拥有的随意连接的资产和第一代OT络。

对于一些制造商来说，这可能意味着在现有的产品线上或机器上嵌入工业软件，而另一些制造商可能需要更新整条生产线。基于开放架构的小型、更模块化的应用软件和硬件平台使工厂能够在类似应用的环境中工作，数据可以驻留在边缘或云中，作为工厂互联环境的一部分。这种低代码选项可以帮助工厂更快地上线，并为各种功能（如工厂性能或调度）构建模块。

然而，如果为您的工厂设计的基础设施能够真正连接数据并建立稳固的运营基础，那么它将提供所需的洞察力，使工业40成为现实。这有助于扩展工厂运营的可见性和控制能力，并使企业能够更好地理解和预测订单、解决库存需求并制定更现实的财务预测。

那么，现在来到百万美元的问题：如何以成本效益高的方式统一数据流？

限制所需资本以统一数据源

许多制造商可能对可能无法交付的大宗采购持谨慎态度。但是，先进的技术革新已经降低了这些解决方案的成本，而无需承担广泛的或昂贵的IT负担。

考虑到复杂性是唯一没有变化的因素，这是个好消息。工业环境中有各种各样的设备、供应商、络协议和随着时间的推移迅速增长的时间序列数据集。这推动了需要将这些信息以自助服务的方式提供给用户。

因此，工业数据运营是一个不断发展的数据管理类别，旨在解决大规模管理工业数据和快速部署新数据应用所需的敏捷性。从实际意义来看，这意味着在许多情况下，数据不再在外部服务器上处理，而是在“工业边缘”――靠近数据生成的地方，即靠近工厂地板本身的地方进行处理。可以在边缘快速轻松地构建定制解决方案，而无需大量投资。

这种新方法是一种经济有效的打破数据孤岛、提高数据质量和为关键决策提供更好见解的方法。这些平台通过更容易地从各种来源访问数据、理解上下文并将其用于各种应用程序和分析，从而简化复杂的工业数据，这些应用程序和分析可以推动运营价值。

对于已经开始这一数据上下文化和过程优化之旅的植物来说，他们取得了什么成就？

消除痛点

最显著的缓解痛点集中在四个关键领域：资产、生产、劳动力和数据分析。