生の産業用データは、断片化され、文書化されておらず、運用のコンテキストから切り離されていると価値を失います。タグだけでは、その信号が何を表し、どこに属し、どのように使用されるべきかを説明することはできません。
構造；
構造がなければ、データは拡張できず、パイプラインは破損し、システムは不整合を継承します。Industrial DataOpsは、生の信号をアナリティクスとAIのためにコンテキスト化された再利用可能なデータに変換します。
コネクティビティがデータを引き出す。Industrial DataOpsはそれを利用可能にします。構造を標準化し、データフローを制御し、リアルタイムの共有を可能にすることで、ユースケースごとにパイプラインを再構築することなく、システム、チーム、サイト間で一貫してデータを再利用できるようにします。
標準化された産業データアーキテクチャ
最適化された梱包と数量追跡
標準化された産業データアーキテクチャ
リアルタイムのモニタリングと是正措置
産業用データを文脈化、モデル化、オーケストレーション、共有することで、システム、サイト、ユースケースを越えて確実に再利用できるようにします。
データの文脈化
未加工のマシンデータは、その信号が何を表し、どこに属し、どのように解釈されるべきかというコンテキストを含んでいるときに、使えるようになる。
ということです；
これにより可能になること
データモデリング
工業的規模には、再現可能な構造が必要である。データモデルは、機械、ライン、工場を標準化することで、データを拠点間で一貫して再利用できるようにします。
データ・モデル
_これによって可能になること
データオーケストレーション
産業用データパイプラインは、単にデータを移動させるだけではありません。
エッジとエンタープライズ環境を横断して、データを変換し、エンリッチ化し、確実にルーティングしなければならない；
_これが可能にすること
データ共有
ポイント・ツー・ポイントの統合ではなく、共通のレイヤーを介してデータを共有することで、産業用システムはより迅速に拡張される。これにより、アナリティクスとAIのためのすっきりとした運用モデルが構築される。
を実現します；
これが可能にすること
データ統合
Industrial DataOpsは、業務データをより広範なビジネスに接続し、ワークフロー、分析、クローズドループ最適化を可能にします。
を実現します；
これにより可能になること
産業データに関するご質問に素早くお答えします。
