Впроваджуючи розширене аналітичне програмне забезпечення, промислові організації можуть легко отримувати дані з численних джерел, автоматизувати їхню підготовку до аналізу та моделювання та надати експертам з процесів більше часу для вивчення інформації та оптимізації операцій для максимального часу безвідмовної роботи.
Індустріальний Інтернет речей (IIoT) і поява технологій штучного інтелекту та машинного навчання (AI/ML) «Індустрії 4.0» значно збільшили кількість і складність даних і зруйнували випробувані порядки та звичний бізнес для збору даних і аналітика. Десятиліттями промисловість процесів виробництва покладалася на різноманітні системи для моніторингу, збору та обробки даних у режимі реального часу, включаючи диспетчерське керування та збір даних (SCADA), розподілене керування, системи управління лабораторною інформацією та інші. Процедури управління та обробки даних у середовищах операційної технології (OT) були відносно простими та легкими для виконання протягом тривалого періоду часу.
Після вибуху даних Industry 4.0 програмне забезпечення для керування даними повільно наздоганяло , надаючи командам інженерів кращий огляд історичних даних і даних майже в реальному часі як з локальних, так і з віддалених місць. Незважаючи на це, багатьом виробникам процесів досі важко перевести необроблені дані у значущу інформацію.
Чому виробникам технологічних процесів залишається важко отримати інформацію з необроблених даних? – відповіді за посиланням:
https://www.controleng.com/articles/overcome-three-obstacles-to-process-data-analytics-see-example/