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作為原始設備制造商，無需數據科學家告訴您，您就清楚知道：市場對支持物聯網的、更智能機器的市場需求日益加劇。您處在前線，必須滿足客戶對設備的要求，即：設備不僅要能夠采集更多數據，而且還要能夠以實用方式把采集來的數據與其他信息系統共享。

在最終用戶的現場快速而又經濟地對智能機器進行集成——這是很多原始設備制造商面臨的一大關鍵挑戰。同樣，應對信息連通方面的挑戰一直是幾十年來技術演進的一大關注點。

有一個關鍵問題是市場必須解決的：我們如何進一步提升控制系統的信息化程度從而使集成更容易，以及如何進一步提升智能機器所提供的解決方案？

問題的癥結所在：數據雜亂無章、無法識別

如今的智能機器生成的數據比過去多，但是典型的機器控制系統所生產的數據雜亂無章、缺乏定義——因此無法被信息系統識別。

過去，對機器信息的識別發生在信息系統平臺的集成過程中。為了采集有用信息，您必須首先查找每個數據點 (每次一個) 以創建并定義數據集。接下來，確定不同信息應用項目應當如何調查和采集數據。

盡管并不高效，但是過去的機器數據點總共也就幾十個而已，所以整個過程還算簡單明了。但如今對于復雜分析的需求 (加之強大機器的每個系統的數據點可能多達數千個) 使得這個過程變得復雜、昂貴。

而創建可識別的數據集只是完成了拼圖的其中一片。此外，數據點還具有不同的意義，具體取決于它們的分組方式。因此，整個過程的另一個耗時而又關鍵的部分是為數據定義一個關系模型。

更改控制層面的方式

目前正在開發的創意控制系統設計工具主要聚焦機器集成方式的更改。

如何做到？讓原始設備制造商在系統集成前定義好可識別的數據點和數據關系模型——在控制層面，作為整個機器編程過程的一部分。

這個新功能的核心是系統設計說明，能夠指導您如何配置將成為標簽結構一部分的“智能對象”。智能對象根據信息系統應用項目的要求辨識應當采集什么數據以及如何、何時采集這些數據。

第二組說明的作用是：圍繞數據創建組織并且確定數據的分組方式。例如，如果六個數據點共同構成意義，則說明會定義一個“父 (級)”以同步采集數據點。

機器控制平臺添加的信息網關軟件找到所采集的數據以及組織模型并自動將其映射到數據庫。若要檢索所需的數據，信息系統應用項目會與網關通訊，在這里可以通過數據庫形式訪問所采集到的數據以及數據模型。

更智能的機器——從始至終

這種用于智能機器控制系統設計的新方法令集成過程中最為費力的部分之一變得精簡、提升了效率——而且是在您的機床到達工廠基層之前。這樣做，可充分利用員工的已有技能，進而可以輕松地使用 PLC 說明在控制平臺上對功能進行配置。

使集成過程更精簡、更有效是非常關鍵的目標，但同時我們也設想出一種基于智能對象的方法，其能夠在機器的整個生命周期中提供更多的益處：

• 更好地對數據進行同步

在如今的工廠基層，信息應用項目會根據時間間隔對各個機器控制系統進行逐一數據點的輪詢。憑借這種異步數據建立起的關系模型往往是不完整的，具體取決于所采集到的變量的順序——以及需要分析的某個條件是何時被發現的。

智能對象根據控制系統中檢測到的條件自動觸發數據采集。與該條件相關的所有數據會在事件發生時被同步采集——然后發送至信息網關。
短期而言，同步數據是精準查明原因的優選，例如查明機器狀態為何從“運行”變成了“故障”。長期而言，同步的數據為如何提高整體設備效率 (OEE) 提供了更多可探索的方法。

• 數據集減小，處理更輕松
  不同的信息應用項目往往尋找的是同樣的機器數據。如今，每一種應用項目的典型做法都是會對機器控制系統進行輪詢、創建一個數據集——以及擴展工廠的數據足跡。
  憑借目標相同的多個應用項目，智能對象盡可能將檢查工作量降至最低。其結果就是大幅減少了數據集的數量，進而降低了數據管理、分析和存儲相關的成本。此外，數據的同步采集意味著數據集中錯誤輸入或“噪聲”的減少，因而也降低了 (數據被用于信息系統應用項目前) 識別及刪除噪聲所需的工作量。