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(guò)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(yíng)和業(yè)務(wù)功能?！　?/span>

許多類似的技術(shù)，最初都是為信息技術(shù)（IT）部門開(kāi)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(yíng)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(yíng)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(guò)創(chuàng)建提取、轉(zhuǎn)換、加載（ETL）軟件來(lái)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?！　?/span>

ETL可以從其它系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫(kù)（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(guò)清理、調(diào)整和規(guī)范化數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換?！　?/span>

為什么之前很少使用ETL解決方案來(lái)處理工業(yè)數(shù)據(jù)？原因是工廠中來(lái)自控制系統(tǒng)的工業(yè)數(shù)據(jù)，與來(lái)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?！　?/span>

運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)并沒(méi)有全部存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)中實(shí)時(shí)獲得。運(yùn)營(yíng)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(kù)中提取數(shù)據(jù)?！　?/span>

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(guò)程數(shù)據(jù)都被保存為“交易”。大規(guī)模的離散制造商，無(wú)法存儲(chǔ)離線的每個(gè)組件的完整數(shù)據(jù)集?！　?/span>

運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換　　

對(duì)運(yùn)營(yíng)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?！　?/span>

運(yùn)營(yíng)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(guò)程或控件為中心的數(shù)據(jù)視圖。沒(méi)有描述、度量單位、操作范圍或其它描述性信息?！　∮捎诠I(yè)數(shù)據(jù)主要用于控制環(huán)境之外的機(jī)器維護(hù)、過(guò)程優(yōu)化、質(zhì)量和可追溯性，因此帶來(lái)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(guò)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(lái)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)?！　」I(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。