工业领域的制造商面临着前所未有的效率与机动性挑战。为此，亚太地区已有约 93% 的制造商开始应用或正在评估需要应用的智能制造技术。毫无疑问，数据是满足这些需求的关键。但是，要在未来的动态发展中保持竞争力，仅凭数据采集能力远远不够，还需要能够将海量可用数据转化为切实可行的洞察，推动业务开花结果。制造商需要的是能够生成、统筹、关联和共享数据的机器设备，从而释放其工厂中的潜在价值，推动运营智能化水平更上一层楼。
终端用户深知掌握更多数据的必要性，但目前究竟需要哪些数据，而未来的成功又依赖于哪些数据，往往难以界定。与此同时，OEM 与终端用户的关系也开始发生变化：OEM 需要承担起保障设备长期平稳运行的核心责任，并且往往必须在培训和流程集成等环节发挥更加积极的作用。在这样的背景下，OEM 纷纷开始开发新型机器。这些新机器不仅需要能够提供更多数据，还要确保数据可以轻松为其他系统所用。于是，数据就绪型智能机器应运而生。
利用数据就绪型技术设计出的机器在运用运营数据方面具备明显优势。这类机器可通过数据统筹、关联与开放输出，帮助客户从生产线、工厂到设备集群中挖掘新洞察，突破了传统智能机器的边界。
如此一来，OEM 与终端用户即可明确数据需求并将其延伸至设备层面之外，从而打破两者间的数字化转型僵局 — 模糊的数据需求和高昂的前期投入曾经使得 OEM 与终端用户始终难以达成一致。
一张 AI 生成的黑色纸板箱图片，纸板箱半开，箱中有蓝色 3D 饼图和橙色条形图，箱底有光射出。利用数据就绪型方案，制造商可为快速响应数据需求变化奠定基础，以更快的速度、更高的效率和更低的成本满足未来需求。
数据就绪型解决方案支持用户根据自身特有的需求灵活引入新组件、优化设计和调整应用。最重要的是，用户不会受困于那些没有回旋余地的早期决策。借助数据统筹、开放输出以及与各类外部应用的兼容共享，数据就绪型智能机器通过以下方式释放价值：
首先，OEM 不仅需要评估如何利用数据在设备层面创造附加值，还需要规划如何将数据输出到终端用户的数字环境中。OEM 设备中的数据通常表现为庞大且相对扁平的数据点列表，难以反映单个数据点的价值。
通过建立数据模型，将分散的数据点整合到一起，有助于确定各数据之间的关系。另外，一些辅助数据也有助于界定模型各部分之间的关系，从而关联整体流程中的动态。正是这种统筹与关联方法开启了数据向信息的转化。
其次，需要事先明确数据的使用方式：持续输出稳定的数据（由 SCADA 和历史数据库等外部终端用户应用主动拉取），或采用事务型数据传输模式（在事件驱动下，由控制层适时将数据推送至相关应用）。然后，用户需要配备现代化平台，通过各类 IT 友好型协议输出脉络分明的关联化数据。统筹完毕的数据格式脉络清晰、易于理解，方便相应流程快速锁定特定终端用户所需数据 — 仅需提取有意义的数据，成功实现简化。此类优化解决方案大大减少了数据输出，显著节省时间并提升效率。
最后需要认识到，业界亟需一种结合了可视化、数据分析、远程访问和边缘 IoT 技术的现代化设备级解决方案。数据流通能力将帮助企业在市场中脱颖而出。许多客户并没有充分认识到自身数据需求，而借助这种数据就绪型方案，客户可以为设备赋予数据灵活性。
一切都是为了提升效率。数据就绪型智能机器中的价值得到释放后，用户可立即实现效率和生产力的提升。恰到好处地统筹数据并以现代化的方式重构数据生成逻辑，有助于用户精准传输高价值数据，无需不断抓取所有数据然后再进行关联化处理。
在传统模式下，机械设备的性能可视化是通过将非关联化数据发送至本地 SCADA 系统来实现的，极少涉及后续环节。数据报告之间的差异往往会导致企业无法确切了解设备及生产线的性能。
数据就绪型智能机器可以将性能数据整理为信息模型，并通过现代化平台提供更实用的设备级洞察。此外，该信息模型还能在生产线乃至更广范围内提供一致的机械设备性能画像。相关信息甚至可以共享至 OEM，以便其监测设备集群性能、提供支持和获取深刻洞察。所有洞察均来自同一信息源。
DCC Automation 机器人解决方案总监 Horia Saulean 是数据就绪型方案的先行者。“我们的 [终端用户] 客户深受劳动力短缺之苦。他们需要在既有约束条件下制定明智的决策，以便尽可能提高设备综合效率 (OEE)。” Saulean 表示。
“通过在设备中综合部署数据就绪型解决方案，我们能够为客户提供实用信息来支持对机械设备的预测性维护和电源使用情况分析。这样一来，客户就可以做出更明智的决定，更好地利用既有资源。”
数据就绪型智能机器颠覆了以往的数据使用方式，有助于 OEM 和终端用户解锁更高水平的运营效率和商业价值。让数据使用方式脱离数据可用性的束缚，方便用户更有针对性地统筹信息，在减少数据迁移的情况下实现更高的效率。
此外，终端用户还需借助现代化平台来融合可视化与机械设备的数据输出功能，以获取更多价值。
随着制造业格局的持续演进，采用数据就绪型智能机器将成为保持竞争力和推动创新的关键之所在。
