在追求成为数字化企业的目标时，IT 领导者往往会将注意力集中在信息系统的现代化上。
现在，随着整个产品生命周期整合成为焦点，越来越多的注意力被放在了利用来自 OT 系统的数据创造价值上。
运营系统通常产生的数据量巨大，需要进行一些前瞻性思考。这不仅仅是从产品开发和制造过程中收集信息，而是要使这些信息在整个生命周期中可用，作为无缝且易于访问的数字主线的一部分。
通过捕捉和情境化 OT 系统的信息，并利用这些信息改善价值链上的成果，制造商能够更好地交付更优质的产品，确保质量一致性，并以正确的经济承诺实现这一目标。
根据Gartner的定义，OT 是“通过直接监控和/或控制企业中的物理设备、过程和事件来检测或引起变化的硬件和软件”。该定义隐含了物理世界与虚拟世界的融合。OT 系统正变得越来越像 IT，并且越来越多地共享基本核心技术，例如基于 ISA-95 框架的操作系统和通信协议栈。因此，这两个传统上截然不同的世界的融合，如今已成为互联工业 IoT 环境的关键组成部分。
IT 世界的自动化推进已取得显著进展。机器人流程自动化等过程技术已成为提升效率和降低人为错误风险的成熟手段。当前的重点正在转向将同等效率水平引入运营领域，进而通过 IoT 平台和数字化流程实现这两个领域的整合。
建立这种关系可以为利益相关者提供按需信息，涵盖从机器性能、制造运营和过程效率到产品开发中的质量、差异和成本管理等各个方面。
因此，从 OT 获取上下文信息涉及从机器层捕捉信息，以确保所生产的产品——包括其制造方式以及这些产品的最终质量——能够直接与业务目标和客户需求相对应。
在高度复杂、多变量环境中，将 OT 数据整合到业务决策能力中对于改进流程和控制可变性至关重要。数据的含义会因接收者的角色和职能而异，因此，必须根据使用者的具体需求对从生产系统中提取的信息进行情境化处理。
通过在 OT 层面建立更强的情境化，所有依赖该数据的系统都可以通过无缝的数字主线进行整合。数字主线旨在在不同的业务流程和职能中创建同质化且普遍可访问的数据标准。该流程各部分的 OT 数据能够为价值链的其他环节带来价值，例如，助力新产品的设计与开发，或为在市产品提供服务。
组织始终希望变得更加敏捷。他们希望避免停机，提高效率，并尽可能缩短上市时间。通过对制造运营采取数据驱动的方法，决策者可以随着时间的推移对其流程进行结构性改进，这不仅有助于提高生产的一致性和可预测性，还能以优化的成本为客户提供更好的交付。
从产品的早期发现阶段，到开发、制造，再到上市，改进数据的质量和集成可以在所有阶段做出更好的决策能力。业务连续性备受重视，因此对于C级高管和其他决策能力者来说，能够访问整个供应链和生产运营中的正确数据，使得识别瓶颈和低效率来源的任务变得更加容易。
制造业在数字化转型方面取得了巨大进步。虽然这仍是一个不断发展的领域，但那些将 OT 情境纳入其集成决策能力并据此采取行动的制造商已经看到了巨大的效率收益。
随着我们在生产环境中进一步实现自动化，建立能够从设备和产品开发过程中提取信息，并将其以情境化方式呈现给组织不同层级和价值链各个环节的系统将变得更加重要。
起点是为传统上从未实现过智能化的运营系统引入智能层。通过在 IT 和 OT 系统中采用数据驱动的方法，然后直接链接到组织的决策能力流程，制造商可以加速实现其转型目标。从产品设计和工厂管理到财务和高管层，所收集的数据将有助于塑造和衡量业务运营的有效性，无论是从内部效率的角度，还是更重要的，从满足客户需求的角度来看。
发布时间 2022年2月2日
