运用AIoT策略改善数据历史记录，实现工业数据可操作性

发布时间：2021-12-24 13:50:38 所属栏目：要闻来源：互联网

导读：那些急于实施人工智能、云和工业物联网等新技术的工业企业逐渐发现，自己拥有一个庞大的技术堆栈，其中充斥着传统的、拼凑而成的本地解决方案。结果就是，一个环境中不仅有多个孤立的数据源，每个数据源都以自己独特的方式存储、格式化和保护数据，而且还有一

那些急于实施人工智能、云和工业物联网等新技术的工业企业逐渐发现，自己拥有一个庞大的技术堆栈，其中充斥着传统的、拼凑而成的本地解决方案。结果就是，一个环境中不仅有多个孤立的数据源，每个数据源都以自己独特的方式存储、格式化和保护数据，而且还有一个同样孤立的方法来理解如何利用这些数据在整个企业中实现可操作性。

领域专家(Domain experts)不仅成为了解特定流程或工作流的首选，而且也是唯一对由不同来源跟踪或生成的不同数据集具有洞察力的人。

领域知识和运营专业知识。这种运营专业知识的缺失使得工业企业不仅拥有海量未知数据，而且缺乏对数据的任何真正可见性。

在这种情况下，想要使工业数据有用且可操作，需要分两走：第一步涉及利用下一代数据历史记录来实现数据访问的民主化，确保工厂内和整个企业的每个人——无论技能、任期或专业知识——都有平等的访问权和能力来利用任何来源的数据——跨工厂，从边缘到云端。使数据真正通用意味着使用“边缘到云”(edge-to-cloud)的集成数据历史记录器来消除孤岛、清理数据湖、为非结构化数据赋予结构、应用标签使数据集更易于查找，并使工业数据在AI就绪状态下可访问以驱动工业智能化。

（编辑：开发网_开封站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!