世界各地的公司都希望比以往任何时候都更高效、更具活力。为此，大约 95% 的制造商正在使用或评估智能制造技术。（Rockwell Automation 第九版年度智能制造现状报告）
众所周知，数据是满足这些需求的关键。但随着市场格局的变化，保持竞争力需要的不仅仅是收集数据。还需要将每天生成的海量数据转化为可执行洞察力，以提高生产率。
这意味着机器必须能够对数据进行组织、实境化和共享，以便制造商在其工厂中实现新价值，并在其整个运营过程中达到新的智能水平。
OEM 如今可以将数据作为其产品设计的核心要素
在当今的现代化工厂中，数据无处不在。但是，通常很难定义现在究竟需要哪些数据，以及未来的成功可能又会需要哪些数据。这与 OEM 和最终用户之间一种全新且不断发展的互动模式相契合。在这种模式下，终端用户在很长一段时间内都依赖 OEM 来确保机器的成功，而且往往还需要 OEM 在培训、提供建议以及将机器融入周边生产流程等方面发挥更积极的作用。
这进一步促使 OEM 提升他们的产品和服务，不仅要能够提供更多的数据，还要能对这些数据进行实境化并输出，以便轻松地与其他系统共享数据。最终打造数据就绪型智能机器。
是什么让智能机器具备数据就绪能力？
使用数据就绪技术来设计机器有助于显著提高运营数据的使用率。这些机器可以对信息进行组织、实境化和输出，为用户提供一条途径，让用户在生产线、设施和设备组之间获得新的见解。
以数据作为设计的核心，OEM 和最终用户就能够确定所需的信息，并将其应用范围拓展到设备层面之外。这就解决了数字化转型过程中，双方因数据需求不明确以及前期高昂的投资成本而难以达成一致的僵局。
现在，制造商可以适应不断变化的数据要求，并准备好以更快、更高效且更低成本的方式满足未来的需求。
您不想错过的 3 个价值点
这种更智能的设计方法使用户能够灵活地引入新的增强功能，重新审视设计以进行调整，或修改应用程序来满足其独特需求。没有人必须做出以后无法改变的决策。数据就绪型智能机器能够构建和输出数据，并且与几乎所有外部应用程序共享数据，有助于通过以下方式提供价值：
- 数据组织与实境化
- 分离和优化信息流
- 结合可视化、数据分析、远程访问和边缘工业物联网 (IIoT) 等功能
更仔细地查看组织有序的实境化数据
OEM 必须考虑如何在设备层面使用数据，以及如何确保数据能够从机器转移到最终用户的数字环境中。设备数据通常看起来是一个相当大且相对扁平的数据点列表，几乎无法洞察信息的相关性。通过将数据组织到模型中，可以将各个数据点整合在一起，以帮助定义它们之间的关系。这包括有助于定义模型不同部分之间的关系的其他数据，使整个过程中发生的事情实境化。
正是这种组织和实境化开始将纯数据转化为可执行信息。
推与拉：分离和优化数据流
意图对于数据的使用方式至关重要。是借助外部应用程序（例如监控和数据采集 (SCADA) 系统和历史数据库），稳定地获取数据流，还是采用更事务化的形式，在正确的时间，将数据从控制级别推送到事件驱动型应用程序，必须先在两者间做出一个选择。
接下来，用户必须使用现代化平台通过各种 IT 友好型协议提供组织有序且实境化的数据。通过仅收集和呈现有意义的信息，就能简化识别应用程序所需数据的过程。这些优化的解决方案显著减少了发出的数据量，从而节省了时间并提高了生产率。
设备级综合功能
市场还需要一种现代化的设备级解决方案，将可视化、数据分析、远程访问和边缘 IIoT 相结合。移动数据的能力可以带来在市场中脱颖而出的差异化产品。通常情况下，潜在客户不知道他们所需的确切信息。采用数据就绪方法，就能赋予客户数据灵活性。
通过释放以前被困在机器中的价值，制造商可以立即提高效率和生产率。
OEM 成功案例
过去，性能可见性是通过向本地 SCADA 系统发送非实境化数据来实现的，并且通常数据传输到这里就终止了。数据报告的差异通常会导致对设备和大型生产线的性能感到困惑。
通过数据就绪型智能机器，性能数据可以组织成信息模型，并通过现代化平台在机器层面提供更好的见解。然后，相同的信息模型有助于更全面地了解生产线层面或更高层面的性能。
这些见解甚至可以提供给 OEM，以便他们监控效率、提供支持并获得整个设备组的可见性 - 所有这些都来自单一的信息来源。
Rockwell Automation 黄金级 OEM 合作伙伴 DCC Automation 机器人解决方案总监 Horia Saulean 已经成为这种方法的早期采用者。“我们的【最终用户】客户切实地感受到了劳动力短缺带来的痛苦。他们需要做出明智的决策，以便在受到限制的情况下，实现理想的整体设备效率，”他解释道，
“通过在设备中实施数据就绪型解决方案集，我们可以为他们提供信息，助力他们开展预见性维护工作，甚至还能提供机器功耗的信息。这有助于他们就资源的使用做出明智的决策。”
变革性效率
数据就绪型解决方案正在改变各公司利用数据的方式，使 OEM 和最终用户能够实现新的效率并提升其业务的价值。 当数据可用性与使用分离时，用户就会有意识地组织数据并提高效率，同时减少数据的移动。
此外，最终用户现在可以利用现代化平台的强大功能。该平台结合了可视化和从设备中导出数据的能力，并且可以获得实现数字化转型目标所需的灵活性。
