隨著制造業(yè)的不斷發(fā)展，企業(yè)正在探索使用技術來提高效率、生產(chǎn)力和盈利能力的新方法。一種方法是通過使用物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術。通過從各種傳感器和設備收集數(shù)據(jù)，物聯(lián)網(wǎng)使制造商能夠實時了解其運營并做出數(shù)據(jù)驅動的決策。

然而，物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，對于推動智能工廠計劃的中小企業(yè)領導者和IT經(jīng)理來說可能是壓倒性的。如果沒有適當?shù)墓ぞ吆筒呗詠矸治龊涂梢暬@些數(shù)據(jù)，就很難找到真正需要的洞察力類型，以便對業(yè)務未來做出更好的決策。

在本文中，我們將探索使用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)使工廠成為智能工廠的步驟和最佳實踐。從了解物聯(lián)網(wǎng)設備生成的數(shù)據(jù)類型到分析和可視化這些數(shù)據(jù)，我們將提供實用技巧，幫助中小企業(yè)領導者和IT經(jīng)理創(chuàng)建更智能、更高效的工廠。

使用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的當前挑戰(zhàn)是什么？

研究表明，雖然物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)為制造商帶來了巨大機遇，但也帶來了一系列挑戰(zhàn)。最大的挑戰(zhàn)之一是智能工廠中部署的大量傳感器，和設備生成的數(shù)據(jù)的速度和數(shù)量。每天都會添加數(shù)百萬個物聯(lián)網(wǎng)端點設備，從而產(chǎn)生網(wǎng)絡效應，使數(shù)據(jù)和分析的價值和數(shù)量呈指數(shù)級增長。

數(shù)據(jù)分析方面的技能差距是中小企業(yè)領導者和IT經(jīng)理面臨的另一個重大挑戰(zhàn)。他們需要技術技能和工具來處理和分析這些數(shù)據(jù)，以便提取真正有價值的見解。沒有他們，就不可能從每天生成的海量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中獲得他們需要的東西。

另一個挑戰(zhàn)是缺乏支持物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)湖。如果沒有可以收集、關聯(lián)和可視化物聯(lián)網(wǎng)和制造數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)湖，所有用于改進流程和自動化的現(xiàn)代化項目都將付之東流。不正確地管理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與其他制造數(shù)據(jù)，將導致不完整和不準確的洞察力，從而導致運營費用增加、安全漏洞和數(shù)據(jù)質(zhì)量差。

使用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)創(chuàng)建智能工廠的步驟

隨著物聯(lián)網(wǎng)對制造工廠投資的增加，現(xiàn)在正在收集大量數(shù)據(jù)流。所有物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)都是遙測數(shù)據(jù)，這意味著它是由傳感器和其他端點產(chǎn)生的，并且數(shù)據(jù)的上下文化程度較低，因此很難僅從原始數(shù)據(jù)中獲得洞察力。數(shù)據(jù)也很可能是原始的、未過濾的和重復的。

首次收集物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)時，它被稱為“熱”數(shù)據(jù)。然而，隨著時間的推移，主要通過將制造數(shù)據(jù)與原始物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)混合，增加了情境化水平，這有助于將原始物聯(lián)網(wǎng)信息轉換為冷數(shù)據(jù)或熱數(shù)據(jù)。通過添加上下文，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可以用來發(fā)現(xiàn)有助于企業(yè)做出更好決策的見解，并可以使用數(shù)據(jù)可視化軟件進行可視化。以下是更詳細的步驟：

1、獲取：實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集引擎

第一步是從各種數(shù)據(jù)流中收集數(shù)據(jù)，包括時間序列事件、消息、事務，以及來自各種物聯(lián)網(wǎng)傳感器的經(jīng)常重復的數(shù)據(jù)。流經(jīng)物聯(lián)網(wǎng)架構的原始端點數(shù)據(jù)通常具有較高的容量、速度和多樣性。在聚合點，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)被標記為“熱門”。

要實施此步驟，將需要一個數(shù)據(jù)收集引擎。數(shù)據(jù)收集引擎負責從各種來源獲取數(shù)據(jù)，并將其集成到中央數(shù)據(jù)存儲庫中。數(shù)據(jù)收集引擎可以是一種軟件或硬件解決方案，可從工廠的各種物聯(lián)網(wǎng)設備和傳感器收集數(shù)據(jù)。此數(shù)據(jù)處于原始形式，需要進行處理以獲得有用的見解。

數(shù)據(jù)收集軟件應該能夠處理大量數(shù)據(jù)，并具有可擴展性，以適應隨著智能工廠的發(fā)展而產(chǎn)生的越來越多的數(shù)據(jù)。它還應該能夠與工廠使用的不同類型的物聯(lián)網(wǎng)設備和傳感器集成，以確保生成的所有數(shù)據(jù)都可以被捕獲和處理。數(shù)據(jù)收集引擎應該具備的另一個功能是能夠處理實時數(shù)據(jù)處理，并在出現(xiàn)異常情況時提供警報。

收集數(shù)據(jù)后，需要將其存儲在中央存儲庫中。這個存儲庫是存儲數(shù)據(jù)以供進一步處理和分析的地方，我們將在下一步中查看。

2、情境化：建立數(shù)據(jù)湖

獲取原始端點數(shù)據(jù)后，下一步就是對其進行上下文化。這就是常見的數(shù)據(jù)湖功能發(fā)揮作用的地方，例如聚合、標記、警報、控制、分類、聚類、檢測、規(guī)則挖掘和過濾。

情境化是一個關鍵步驟，涉及將制造數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)相結合。這允許根據(jù)分析所需的復雜程度將數(shù)據(jù)標記為暖數(shù)據(jù)或冷數(shù)據(jù)。當數(shù)據(jù)通過這個情境化漏斗時，會添加更高級別的情境化，從而更容易分析數(shù)據(jù)并從中提取價值。

元數(shù)據(jù)管理軟件在這一步中起著至關重要的作用。該軟件將創(chuàng)建標記、標簽和分類，以便更輕松地查找、使用和管理數(shù)據(jù)。通過創(chuàng)建元數(shù)據(jù)，需要數(shù)據(jù)的人可以更輕松地搜索和訪問數(shù)據(jù)。該軟件還確?？鐢?shù)據(jù)湖的元數(shù)據(jù)的準確性和一致性。通過適當?shù)脑獢?shù)據(jù)管理，可以在整個生命周期內(nèi)輕松跟蹤和管理數(shù)據(jù)。

云存儲軟件是數(shù)據(jù)湖的另一個重要組成部分。它將為您提供一個安全、集中的存儲庫，用于存儲和處理可以隨時隨地訪問的數(shù)據(jù)。云存儲軟件還可以快速高效地處理大量數(shù)據(jù)，這對于智能工廠至關重要，因為實時數(shù)據(jù)處理可以幫助企業(yè)領導者更快地優(yōu)化制造流程。

3、可視化：生成業(yè)務洞察力

在此步驟中，情境化的數(shù)據(jù)被轉化為描述性/診斷性、預測性或規(guī)定性的見解，供商業(yè)領袖使用。向非技術領導者提供這些見解的最佳方式是為他們提供一種可視化見解的方式，以便他們能夠快速理解復雜的數(shù)據(jù)。

對于這一步，我們需要數(shù)據(jù)可視化軟件。數(shù)據(jù)可視化軟件提供收集和情境化的物聯(lián)網(wǎng)和制造數(shù)據(jù)的圖形表示，使您更容易找到模式和趨勢，關注重要的KPI，并跟蹤業(yè)務目標的進展。該軟件使企業(yè)能夠快速有效地分析大量數(shù)據(jù)，并使決策者能夠確定可操作的見解，從而提高運營效率并發(fā)現(xiàn)新的收入機會。

借助數(shù)據(jù)可視化軟件，您可以創(chuàng)建交互式儀表板、圖表和圖形，您可以對其進行自定義并與其他團隊成員共享。這些可視化將有助于以易于理解的格式傳達復雜的數(shù)據(jù)，使領導者更容易發(fā)現(xiàn)趨勢和做出決策。

定義熱、暖和冷數(shù)據(jù)

一般來說，制造數(shù)據(jù)可根據(jù)其相關性和決策用途分為熱、暖或冷。

熱數(shù)據(jù)：熱數(shù)據(jù)是最原始的數(shù)據(jù)形式，物聯(lián)網(wǎng)分析軟件將其用于基于狀態(tài)的維護(CBM)應用。它具有低水平的情境化，通常用于實時監(jiān)控制造過程。熱數(shù)據(jù)的一個例子是監(jiān)控生產(chǎn)鉆頭的溫度以避免過熱，職能領導可以在其中調(diào)查鉆頭的故障或異物。

暖數(shù)據(jù)：暖數(shù)據(jù)是從數(shù)據(jù)庫、制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)或統(tǒng)計過程控制(SPC)系統(tǒng)獲得的歷史數(shù)據(jù)。它通常用于預測性維護應用，并具有半情境化的數(shù)據(jù)級別。例如，供應鏈領導者可能會使用暖數(shù)據(jù)來確定工廠隨時間推移的產(chǎn)量，從而為終端客戶設定切合實際的交付預期。

冷數(shù)據(jù)：冷數(shù)據(jù)是與存檔、商業(yè)智能和運營數(shù)據(jù)混合的批處理數(shù)據(jù)。它具有高度的復雜性，通常用于由C級領導制定全企業(yè)范圍的決策。冷數(shù)據(jù)與需要了解制造商工廠，在不同區(qū)域的整體健康狀況的決策者相關。冷數(shù)據(jù)需要高級情境化。它的見解可以通過將批處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與分散的操作系統(tǒng)數(shù)據(jù)，例如財務、質(zhì)量或資源規(guī)劃數(shù)據(jù)混合來獲得。

實施建議

在智能工廠中利用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，對于企業(yè)在瞬息萬變的制造業(yè)中保持競爭力至關重要。以下是SMB領導者和IT經(jīng)理在其智能工廠中，實施支持物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)湖時應遵循的一些建議：

制定數(shù)字化轉型調(diào)整計劃，以確定開始集成數(shù)據(jù)的制造資產(chǎn)。

在構建物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)湖之前，開發(fā)一個數(shù)據(jù)模式框架。

將熱數(shù)據(jù)歸類到適當?shù)念悇e中，并根據(jù)數(shù)據(jù)模式要求將情境化物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，標記為熱數(shù)據(jù)或冷數(shù)據(jù)。

確定每個關鍵決策者所需的常見用例，并映射每個用例所需的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)類型。

與每個部門領導合作，建立每個決策者需要的基于規(guī)則的指標報告庫。

列出每個關鍵決策者需要的KPI類型和數(shù)據(jù)洞察力。

審核每個部門決策者使用的關鍵指標、報告和演示的類型，然后制定行動計劃，以終止任何沖突的遺留數(shù)據(jù)演示和/或KPI。