如何在整个工厂网络中扩展工业数据运营
许多组织认为，“数据可用性”意味着通过一系列必须单独管理的解决方案（中间件/工业连接+集成工具+云解决方案）来解锁和访问OT数据。
在小型或单一工厂环境中，只要可以访问OT数据就足够了。但是，在使用多种技术和解决方案的多家工厂中，如果试图复制这种数据管道，很快就会变得过于混乱。尤其是在大规模的情况下，依赖于不一致且未集成的组件是难以管理的且低效的。结果就是工厂特定的数据收集模型和机器学习模型的拼凑，几乎不可能管理，更不用说同步和标准化了。
在工厂网络中，您必须完全控制整个管道中的数据，从本地连接（OT源数据）到非本地连接（云），反之亦然，并且必须对其进行集中管理。
通过提供对数据源的直接访问，这种完全控制大大加快了企业数据项目的速度，通过消除多个中间层来降低复杂性，并确保数据管道中每个点的责任方和一致性。
在多工厂环境中，新技术经常在一两处进行试点。虽然您的数据可用性方法可能在这些工厂中有效，但当您尝试扩展到三四个工厂时，它可能会变得无效。
零敲碎打的解决方案产生的问题比解决的问题还要多
在为其环境中的每个工厂构建工业数据运营平台时，许多企业发现上述“软件混合”方法变得更加复杂和难以管理。它可能导致不仅非常复杂和难以管理的问题，而且在云中解决的成本也非常高。
这些问题包括：
- 数据标准相互冲突，工厂使用不同的命名规范和数据格式，这使得数据集成和分析变得复杂。
- 高维护费用，因为持续的维护和更新分散了核心业务活动的资源。
- 延迟决策，浪费宝贵的时间，因为需要将来自多个工厂的数据汇总和标准化。
数据管理策略中应包含的内容
工业数据运营之旅必须以全企业范围内的可扩展性为出发点，然后才能开始在工厂层面解锁和丰富数据。
虽然将数据迁移到云端 至关重要，但这不应该是最终目标。相反，目标应该是正确标准化、验证和丰富的数据，尽可能接近边缘，并在所有工厂中一致解锁。
企业要高效且有效地扩展，就需要一个全面的策略来支持：
- 所有工厂采用一致的数据管理实践
- 一个工厂中的用例可轻松转移并应用于其他工厂
- 集中管理模板、固件和新数据标签更新
- 能够快速调整和管理数据运营，以在工厂之间保持敏捷性和一致性
4步扩展数据运营
为了有效地扩展工业数据运营策略，必须轻松、集中地管理和部署您的机器学习/人工智能模型。这涉及四个重要步骤。
1. 制定一致的数据策略
制定集中的策略，以解锁所有工厂的数据运营，包括建立通用的数据收集标准和实践，以确保一致性和可靠性。
2. 标准化和复制
为了实现成功的数据管理，应实施可以在各工厂之间复制的系统。标准化数据格式和流程，以便实现无缝集成和分析。
3. 优先考虑敏捷性
创建一个支持快速更新和能够管理数据运营的环境，使您能够响应不断变化的业务需求。
4. 尽量减少碎片
不要采用会造成数据孤岛和效率低下的工厂特定解决方案，而应专注于支持整个企业数据运营的统一、可扩展的解决方案。
工业数据运营的未来
在现代工业环境中，将运营数据扩展到所有工厂的能力是取得成功的关键。企业必须超越简单的数据可用性，专注于在企业范围内扩展和管理数据流。
通过采用强调集中化、标准化和敏捷性的战略方法，公司可以利用其数据来推动真正的商业价值并保持竞争优势。
为此，您需要一个了解OT和IT环境并专注于扩展解决方案的合作伙伴。无论您处于工业数据运营之旅的哪个阶段，Belden都能满足您的需求，并能为您制定企业级路线图。
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