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” 意味着通过必须单独管理的混合解决方案（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。
在小型或单工厂环境中，只需制作 OT 数据 可访问可能就足够了。但是，当不同的工厂使用不同的技术和解决方案时，尝试复制该数据管道很快就会变得过于混乱。特别是在大规模的情况下，依赖不同的、非集成的组件是难以管理且效率低下的。结果是，工厂特定的数据收集模型和机器学习模型拼凑在一起，几乎不可能管理，更不用说同步和协调了。
在工厂网络中，您必须完全控制整个管道中的数据—从本机连接（OT 源数据）到本机连接（云），反之亦然—，并且必须集中管理。
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，新技术往往只在一两个地点进行试点。虽然您的数据可用性方法可能在这些工厂内有效，但当您尝试扩展到三到四个工厂时，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
当许多企业为其环境中的每个工厂构建工业数据运营平台时，他们发现上述 “软件混合” 方法变得越来越复杂和难以管理。它不仅会导致非常复杂和难以管理的问题，而且在云中解决这些问题的成本也极其昂贵。
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从考虑企业范围的可扩展性开始—，然后才能开始在工厂层面解锁和丰富数据。
将数据移动到 云端时 虽然至关重要，但它不应该是最终目标。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
扩展数据操作的 4 个步骤
为了有效扩展工业数据运营策略，您的机器学习/人工智能模型必须能够轻松、集中地管理和部署。这涉及四个重要步骤。
1.创建一致的数据策略
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
为了成功实现数据管理，需要实施可以从一个工厂复制到所有工厂的系统。标准化数据格式和流程，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.最大限度地减少碎片化
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
在所有工厂中扩展运营数据的能力对于现代工业领域的成功至关重要。企业必须超越简单的数据可用性，并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。
要做到这一点，您需要一个了解 OT 和 IT 领域并注重规模的合作伙伴。无论您在工业数据运营过程中身处何处，百通都能满足您的需求，并为您创建企业规模的路线图。
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