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大多數(shù)人都熟悉工業(yè) 4.0、智能制造和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT），這些術(shù)語的興起反映出運(yùn)營技術(shù)（OT）的巨大變化，其中涉及到了大量的基礎(chǔ)技術(shù)，包括云、大數(shù)據(jù)、智能傳感器、單板固態(tài)計(jì)算機(jī)、無線網(wǎng)絡(luò)、分析軟件、應(yīng)用程序開發(fā)平臺(tái)和移動(dòng)設(shè)備等。

雖然其中一些技術(shù)不是最新技術(shù)，但是由于最近成本的下降和易用性的提高，增加了其使用率。這些技術(shù)與諸如控制系統(tǒng)和制造執(zhí)行系統(tǒng) （MES）之類的傳統(tǒng)OT技術(shù)相結(jié)合，通過提供更多數(shù)據(jù)以及利用該數(shù)據(jù)的工具，幫助改制造企業(yè)的運(yùn)營和業(yè)務(wù)功能。

許多類似的技術(shù)，最初都是為信息技術(shù)（IT） 部門開發(fā)的，旨在與其它業(yè)務(wù)領(lǐng)域進(jìn)行交互。鑒于海量的制造數(shù)據(jù)和改進(jìn)運(yùn)營的需求，IT正在評(píng)估和采用這些工具的可能性。希望利用工業(yè)數(shù)據(jù)的運(yùn)營團(tuán)隊(duì)，在數(shù)據(jù)集成方面面臨著挑戰(zhàn)，這增加了部署此類系統(tǒng)所需的工作量。IT 行業(yè)通過創(chuàng)建提取、轉(zhuǎn)換、加載（ETL）軟件來解決這些數(shù)據(jù)集成難題，將業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成到分析系統(tǒng)中。

ETL可以從其它系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫（如客戶關(guān)系管理（CRM）和企業(yè)資源計(jì)劃（ERP）系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)合并到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，然后通過清理、調(diào)整和規(guī)范化數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換。

為什么之前很少使用 ETL 解決方案來處理工業(yè)數(shù)據(jù)？原因是工廠中來自控制系統(tǒng)的工業(yè)數(shù)據(jù)，與來自業(yè)務(wù)系統(tǒng)的交易數(shù)據(jù)所面臨的挑戰(zhàn)不一樣。對(duì)于制造企業(yè)而言，了解ETL解決方案中的每個(gè)細(xì)節(jié)，以最大限度地發(fā)揮潛在數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)至關(guān)重要。

運(yùn)營數(shù)據(jù)并沒有全部存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中以待提取使用。它可以從工廠中的可編程邏輯控制器、機(jī)器控制器、監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集（SCADA）系統(tǒng)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫中實(shí)時(shí)獲得。運(yùn)營數(shù)據(jù)必須從數(shù)百個(gè)設(shè)備和系統(tǒng)中收集數(shù)據(jù)，而不是從少數(shù)大型數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)。

交易處理系統(tǒng)可以存儲(chǔ)每筆交易的完整記錄，但是在工廠中，并不是所有的過程數(shù)據(jù)都被保存為“交易”。大規(guī)模的離散制造商，無法存儲(chǔ)離線的每個(gè)組件的完整數(shù)據(jù)集。

對(duì)運(yùn)營數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，比IT數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換需要考慮更多的因素。

運(yùn)營數(shù)據(jù)存儲(chǔ)通常定期進(jìn)行。存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)可以是實(shí)際值，例如生產(chǎn)數(shù)量，也可以是根據(jù)原始數(shù)據(jù)獲得的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，例如每秒檢查但每小時(shí)記錄一次的平均、最小和最大溫度值。PLC數(shù)據(jù)點(diǎn)通常具有一個(gè)地址或名稱以及一個(gè)值。數(shù)據(jù)點(diǎn)僅提供以過程或控件為中心的數(shù)據(jù)視圖。沒有描述、度量單位、操作范圍或其它描述性信息。

由于工業(yè)數(shù)據(jù)主要用于控制環(huán)境之外的機(jī)器維護(hù)、過程優(yōu)化、質(zhì)量和可追溯性，因此帶來了一定的挑戰(zhàn)性。在這種情況下，必須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和調(diào)整，以對(duì)機(jī)器進(jìn)行維護(hù)，對(duì)過程進(jìn)行流程優(yōu)化，對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行質(zhì)量和追溯。所需的數(shù)據(jù)必須相關(guān)聯(lián)，有時(shí)必須轉(zhuǎn)換為可用格式。

典型的工廠所擁有的機(jī)器具有不同的數(shù)據(jù)。對(duì)于分析，必須對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化，并且在某些情況下使用部件指標(biāo)來進(jìn)行計(jì)算。分析數(shù)據(jù)通常不如控制數(shù)據(jù)那么關(guān)鍵。企業(yè)使用低成本傳感器收集數(shù)據(jù)以進(jìn)行非關(guān)鍵分析。傳感器可能會(huì)發(fā)生故障或漂移。帶有外部數(shù)據(jù)驗(yàn)證的冗余傳感器，可以幫助實(shí)現(xiàn)良好的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

工業(yè)數(shù)據(jù)的提取和轉(zhuǎn)換，必須在接近生產(chǎn)機(jī)器處完成。這樣數(shù)據(jù)就可以被就地邊緣分析所使用，并發(fā)送到就地?cái)?shù)據(jù)中心或云端。采用邊緣計(jì)算還是云計(jì)算主要取決于哪個(gè)效率更高。制造企業(yè)必須簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)集成，以實(shí)現(xiàn)工業(yè) 4.0、智能制造和IIoT的預(yù)期價(jià)值。