终端模块1746-OB16 罗克韦尔 指令功能强大

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工业数据中心

如何为质量4.0打开新机遇

对于致力于改进数据收集和管理的组织来说，工业数据中心方法论使公司能够通过整合维护IT和业务部门所需的单一真实数据来源，有效减轻用户侧的集成工作，并克服传统数据管理的其他挑战。

  功能

LNS质量4.0报告解释了工业数据中心战略如何应对数据管理挑战，并帮助质量4.0团队处理复杂的高回报用例。

报告指出，工业数据中心是复杂的，该中心需要在同一位置上有几个核心功能来有效地收集、存储、调节和治理多种数据类型。这些功能包括：

·协调：同时处理批处理、流处理和间歇性数据；

·同步：整合多种类型的数据以确保随时间推移的一致性；

·条件查询：筛选、过滤、内插和其他数据查询功能；

·语境化：在数据及其元数据之间建立关系；

·持久性：当源数据更改时维护数据间的关系；

·访问权限：以数据使用者需要的格式向他们提供访问权限。

该中心在现有应用程序和数据池之间创建了共生关系，而不是包含自己的任何分析功能。这释放了EQMS和其他系统上更丰富的分析功能，并使企业能够通过基本的可视化工具管理数据质量。

  用例

工业数据中心通过将高质量的IT和OT（运营）数据结合在一起，使制造商能够探索新的用例。IT-OT融合在大多数组织中是一个问题，因为它需要将质量管理和业务执行结合在一起。

数据中心为授权人员在必要的时间内提供数据访问，并且能够适配经过验证的数据治理佳实践，包括将数据的一致性检验尽量推到数据源头。这就确保了数据所有者不局限于数据保管者，而且包括活跃的数据用户。

这些功能应该支持现阶段的质量部门扩展他们的数据分析方法，并允许他们探索复杂的、高收益的用例场景。

应用工业数据中心

解决复杂的质量4.0用例

作为一项功能，质量跨越了不同的业务层次，需要多种类型和格式的数据来执行有意义的分析。这种复杂性远远超出了传统质量数据管理流程所能处理的范围。因此，需要一种数据中心方法来克服当下的挑战，并使质量能够追求质量4.0用例，从而大化ROI。

工业数据中心的好处包括释放大数据分析的力量，以便从产品生命周期的所有阶段获得与环境相关的质量数据。数据中心旨在为所有IT和OT(运营)系统提供单一的真理来源。在IT方面，数据中心允许质量工程师对制造、质量、供应商和客户信息执行分析，以减少供应商缺陷、维护费用等。在OT方面，数据中心允许使用这样的数据用例：如操作员的动态工作指令，以及将SPC数据与其他数据点关联以获得洞察的能力。

工业数据中心的存在并不是为了取代数据管理系统：它们从不同的来源收集和聚合数据，并为其它应用程序使用这些数据做好准备。这种变化需要在底层流程中进行深度转换，并需要必要的人员和流程能力的支持。此外，数据池的建立也需要参考严格的数据治理流程来实现回报大化。

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