終端模塊1746-OB16 羅克韋爾 指令功能強大

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工業數據中心

如何為質量4.0打開新機遇

對于致力于改進數據收集和管理的組織來說，工業數據中心方法論使公司能夠通過整合維護IT和業務部門所需的單一真實數據來源，有效減輕用戶側的集成工作，并克服傳統數據管理的其他挑戰。

  功能

LNS質量4.0報告解釋了工業數據中心戰略如何應對數據管理挑戰，并幫助質量4.0團隊處理復雜的高回報用例。

報告指出，工業數據中心是復雜的，該中心需要在同一位置上有幾個核心功能來有效地收集、存儲、調節和治理多種數據類型。這些功能包括：

·協調：同時處理批處理、流處理和間歇性數據；

·同步：整合多種類型的數據以確保隨時間推移的一致性；

·條件查詢：篩選、過濾、內插和其他數據查詢功能；

·語境化：在數據及其元數據之間建立關系；

·持久性：當源數據更改時維護數據間的關系；

·訪問權限：以數據使用者需要的格式向他們提供訪問權限。

該中心在現有應用程序和數據池之間創建了共生關系，而不是包含自己的任何分析功能。這釋放了EQMS和其他系統上更豐富的分析功能，并使企業能夠通過基本的可視化工具管理數據質量。

  用例

工業數據中心通過將高質量的IT和OT（運營）數據結合在一起，使制造商能夠探索新的用例。IT-OT融合在大多數組織中是一個問題，因為它需要將質量管理和業務執行結合在一起。

數據中心為授權人員在必要的時間內提供數據訪問，并且能夠適配經過驗證的數據治理佳實踐，包括將數據的一致性檢驗盡量推到數據源頭。這就確保了數據所有者不局限于數據保管者，而且包括活躍的數據用戶。

這些功能應該支持現階段的質量部門擴展他們的數據分析方法，并允許他們探索復雜的、高收益的用例場景。

應用工業數據中心

解決復雜的質量4.0用例

作為一項功能，質量跨越了不同的業務層次，需要多種類型和格式的數據來執行有意義的分析。這種復雜性遠遠超出了傳統質量數據管理流程所能處理的范圍。因此，需要一種數據中心方法來克服當下的挑戰，并使質量能夠追求質量4.0用例，從而大化ROI。

工業數據中心的好處包括釋放大數據分析的力量，以便從產品生命周期的所有階段獲得與環境相關的質量數據。數據中心旨在為所有IT和OT(運營)系統提供單一的真理來源。在IT方面，數據中心允許質量工程師對制造、質量、供應商和客戶信息執行分析，以減少供應商缺陷、維護費用等。在OT方面，數據中心允許使用這樣的數據用例：如操作員的動態工作指令，以及將SPC數據與其他數據點關聯以獲得洞察的能力。

工業數據中心的存在并不是為了取代數據管理系統：它們從不同的來源收集和聚合數據，并為其它應用程序使用這些數據做好準備。這種變化需要在底層流程中進行深度轉換，并需要必要的人員和流程能力的支持。此外，數據池的建立也需要參考嚴格的數據治理流程來實現回報大化。

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