AC4DC 实战演示
工業資料管理平台的實際應用
了解 AC4DC 如何为不同系统和应用集成、上下文化并提供工业数据。
AC4DC——工业数据管理始于语义与上下文
如今,生产制造比以往任何时候都拥有更多的数据。
ERP、MES、EAM、SCM、数据分析(Analytics)和人工智能(AI)都需要相同的数据,但应用于不同的业务场景。问题并不在于数据是否可用,而是在于缺乏基于统一生产数据平台的数据集成。
仅凭数据本身还无法带来真正的理解。
所缺失的是统一的语义和共同的上下文,这使得数据能够跨越系统边界被统一解读。
对同一信息的不同视角会阻碍透明性、可扩展性以及数据在数字化业务流程中的高效利用。通过在统一数据平台上实现数据集成,可以有效避免这些问题。
AC4DC为可扩展工业数据管理构建了一个通用语义数据库。
该平台通过共同的技术和业务基础,将资产、系统和应用程序连接起来。数据不仅被传输,还会被置于共同的上下文中,从而适用于不同的应用场景。
由此形成了工业数据的共享上下文——无论系统、地点或应用场景如何。
了解 AC4DC 如何为不同系统和应用集成、上下文化并提供工业数据。
数字化转型很少因数据本身而受阻——而是源于生产现场缺乏结构和可扩展性。因此,工业数据管理并非从增加接口开始,而是要从对数据的共同理解出发。
为此需要:
现代工业企业面临的挑战并非在于建立额外的集成,而是如何让数据能够跨越系统边界并保持一致地被利用。
数据通常仅供一个系统使用,每个额外的接口都会增加工作量和风险。缺乏上下文的原始信号对人工智能和分析毫无用处。
硬件、维护和文档工作需要不断重复。如果没有对模板、版本和部署进行系统化管理,更改几乎无法复现。
自主开发依赖于个人的知识,在扩展时会遇到瓶颈。如果没有完整的可追溯性,审计工作将难以提供充分的证据。
可扩展的数据架构改变了工业数字化的逻辑:不再为每个新的应用场景重新集成数据,而是形成一个可复用的共同基础。
点对点连接起初看似经济——但每增加一个接口都会提高成本与风险。语义数据层则反转了这一逻辑:每个新的应用场景都建立在同一基础之上。
AI 应用与 AI 报表需要经过上下文化处理、语义一致的数据。谁建立了数据基础,谁就为可扩展的 AI 应用创造了前提条件。
通过建立统一的规则、架构和职责,可确保数据的一致性、可信度和可追溯性。
这一决策不应仅基于短期成本,而应基于对可扩展性、安全性、可维护性和合规性的长期要求。标准化解决方案通过定期更新与支持,提供可持续的投资保障。
AC4DC平台凭借其集成的4SF套件(Connectivity、Quality、 Solve和库存)为各种工业应用场景提供了一个共同的、集中管理的数据基础。
AC4DC 在现场(Shopfloor)与数据消费系统之间建立起统一的数据基础。该平台连接资产,对数据进行结构化与解析,并以标准化方式提供数据。数据生产者与数据消费者由此实现解耦。
这可以实现:
預約一場技術現場示範,了解 AC4DC 如何整合至您的專屬 IT/OT 環境中。
您目前看到的是 Microsoft Dynamics CRM 的占位符内容。要访问实际内容,请单击下面的按钮。请注意,数据将传递给第三方提供商。
更多信息