利用制造数据管理获得更好的洞察力，为未来工厂提供动力。
数据驱动互联工厂。在生产线上，每台机器和每个操作员都会产生一系列强大的洞察力，这些洞察力将引领您走向 “未来工厂”。
有效管理这些数据对于优化生产效率、最大限度提高 OEE、减少浪费和降低人为错误至关重要。最终目标是降低生产成本。
数据管理框架
运营团队需要数据和人工智能来关联不同的信息集，通过将信息技术（IT）与运营技术（OT）与出色的数据管理联系起来，发掘运营中隐藏的潜力。
实现工业 4.0 的主要挑战之一是协调 IT（如云、数据存储、ERP）和 OT（如机械、操作员、PLC）。将每个流程连接到可分析和存储数据的集中位置，是成功实现智能互联工厂的基础。
在 “未来工厂 “中，数据管理的概念提供了一个框架，使人们能够更好地洞察和采取明智的行动，从而使运营更顺畅、更高效、价值更高。数据管理对于提高制造洞察力至关重要，它为集成式智能工厂提供了动力，使其能够进行自我修正并向自主生产迈进。
人工智能、机器学习和边缘计算等技术使未来工厂更容易实现。这种智能互联工厂完全实现后，将把正确的数据交到正确的人手中，使他们能够在正确的时间采取正确的行动。
数据如何帮助克服采用工业 4.0 的挑战
许多工厂数据丰富，但信息贫乏。大多数新机器都具有智能连接功能。即使是老机器，也会生成包括产量、正常运行时间、停机时间和错误记录在内的各种数据。再加上不断升级的生产线，往往会产生大量有用但互不关联的数据。
将这些数据源连接起来，并将这些数据发送到云存储，可使智能工厂利用互操作性的力量，为生产线上的每个流程提供相关的实时数据。
要使数据发挥作用，就必须推动行动，帮助团队了解需要采取哪些行动。强大的新技术能够更好、更快地洞察制造业。
数据管理推动因素
云安全
云的便利性和强大的安全协议可保护您的智能互联工厂免受外部威胁，同时促进数据存储和信息传播。
边缘计算
边缘计算可在智能工厂生态系统中无缝运行，在机器、操作员和质量系统的内部网络中高效处理数据。
天蓝色
Microsoft Azure利用云存储和最新的计算创新技术，为整个互联工厂提供安全可靠的数据管理。
数据收集与架构
在整个车间收集大量数据。源头数据收集（包括操作员生成的数据）和灵活的存储架构可实现数据关联和分析。
云报告
云报告允许互联工厂实时获取企业范围内的数据，以创建结构化数据集，进行即时或历史分析。
向未来工厂转型的现实好处
在生产的每个阶段进行优化，您的智能互联工厂就会变得灵活、透明、高效并面向未来。
 | 深入了解生产情况，而不仅仅是关键绩效指标 跟踪生产线每个阶段的生产数据，深入了解生产情况。例如，乳制品加工厂的运营经理想知道每生产一升乳制品消耗多少千瓦。智能数据管理将通过汇编流程中每个步骤的能源使用信息，帮助准确了解能源的使用情况。利用这些宝贵的洞察力，可以实时调整产量、修改计划并优化 OEE。 |
| 优化生产排程 找到那些隐藏的低效因素。有时，即使是工厂中的日光等变量也会影响生产产量。强大的数据管理可让运营团队深入了解生产线的每个细节，从而在意想不到的领域找到改进和优化方案。数据管理可对所有工厂信息进行汇编和分类，从而做出明智的决策并激发新的想法。 |  |
 | 寻找以人为本的效率 跟踪总是执行某项任务的个人，以利用他们的专业知识。数据管理可以让工厂管理者投资于他们的员工，专注于技能培训，并通过授权的员工队伍最大限度地提高员工的参与度。 |
| 设计理想的生产线，降低拥有成本 更好的制造洞察力有助于运营团队了解哪种 OEM 设备性能最佳，可长期降低拥有成本。数据管理可帮助您建立终极生产线，通过使用端到端的完整数据集来优化车间的每个组件–从维护制度、质量控制、生产速度到人员调度。 |  |
优化未来工厂的数据管理
要确保向未来工厂成功实现数字化转型，IT 和 OT 两方面都必须具备敏捷性。
有效地管理数据将使工厂能够适应不断变化的环境和趋势，能够满足全年 365 天的需求，并规划最大的产能利用率。
数据管理还能优化质量系统–为质量团队和检查人员提供全方位的信息。
