適用于數據與分析的 FactoryTalk DataMosaix 簡介
通過 FactoryTalk DataMosaix 解決方案，可以對相關的實境化數據進行受控制的訪問。它是工業 DataOps 解決方案，能提供可擴展的靈活工具，使領域專家和分析師可以更快地使用數據。FactoryTalk DataMosaix 基于云，人員和應用能夠在整個企業范圍內實現多站點訪問。
得到了數據？
通過 FactoryTalk DataMosaix 使數據發揮作用
連接器和數據源
數據網關
歷史數據庫
MES/MOM
PLM 與數字化工程
企業系統
應用與數據科學
可視化
高級分析方法
為工人搭建互通橋梁
低代碼/無代碼平臺
企業系統第三方連接
使用工業 DataOps 加快您的數字化轉型
工業 ?DataOps? 將打破數據的孤立狀態，優化整個組織內對工業數據的使用。?領域專家和數據科學家需要便捷地訪問復雜的工業數據，以解決棘手問題，從而在生產率、質量和可持續性層面推動?實現轉型成果。
此處可詳細了解如何讓您的工業數據產生價值。
有關工業 DataOps? 的三項關鍵事實
在整個組織內為需要數據的人員提供數據，以提高生產率與創新水平。
工業 DataOps 依賴于與領域專家進行的協作。
通過流程及工具為個人與交互賦能，才能實現數據在整個組織內（包括不同領域和部門的領域專家）的價值。通過工業 DataOps，可以進行跨職能部門的參與及協作，從而分享并獲取工業數據帶來的更大價值。
數據的價值，取決于其背后的分析結果，以及其推動的實際行動。
數據、分析與工業運營的融合使工業 DataOps 變得不可或缺。 復雜的工業數據需要具備實境才能在組織中得到廣泛使用。使用具有自動化數據管道的中心化、實境化可信數據源，工業用戶能采用經過簡化的通用方式對工業數據進行探索、理解和分析。
數據價值的挖掘需要采用敏捷方法。
工業 DataOps 所執行的不是靜態的報告或廣泛的前期設計。 它是敏捷性遠高于此的流程，實驗、迭代和反饋在該流程中必不可少。創造業務價值并不是數據專家與數據用戶之間的單向交易。它是雙方的共同努力，要求雙方共同參與、分享和開發能發揮轉型價值的解決方案。正如數據在不斷變化一樣，使用數據的方式也在不斷變化。
為什么您需要工業數據中心
領域專家、應用開發人員與數據科學家可以采用單一方法來訪問相關、可靠、實境化的數據。
在單一位置對數據的安全和訪問控制進行管理，因此能更容易地將數據訪問擴展到更多的人。
能更輕松地從數據中獲取精辟見解，用于正在解決的難題。
使用 FactoryTalk DataMosaix 提取價值
使數據可用
使數據有意義
使數據有用
使數據有價值
SaaS 或私有云中可用的靈活工業 DataOps 解決方案
FactoryTalk DataMosaix 在 SaaS 版和私有云/本地版中均可用，從而提供符合您業務需求的靈活選項。SaaS 版可快速部署，提供全面托管選項，讓您的人員無需管理技術和更新，而私有云/本地版讓您能夠在有要求時在 Microsoft Azure、AWS 和 GCP 等云計算平臺或者在本地數據中心管理應用程序和您的數據。
基本用例
新一代歷史數據庫
在多個站點輕松擴展
- 每個利益相關者均可輕松訪問
- 通過許多不同來源構建實境
- 在整個企業中廣泛使用歷史數據作為單一的可信數據源
企業生產報告
輕松建立 KPI 以獲得更好的見解
- 快速整合與聚合
- 依工廠、生產線、地區等比較 OEE
- 明智的企業生產計劃決策
資產監控
優化生產以快速改進?
- 使用報警和維護工單實境更好地理解傳感器數據趨勢
- 通過專門的工程分析更快地找到停機的根本原因
- 比較多家工廠中類似設備的可靠性與性能
Drive OT/IT Convergence Right from the Birthplace of Edge Data
Accelerate value delivery with modern technologies, innovative designs and scalable deployment options with the FactoryTalk? Optix? app that enables FactoryTalk Edge Manager and helps you visualize disparate data sources at the control layer, add OT context, assemble it into a flexible common information model and push it into downstream IT applications. Contextualized OT data makes it easier for IT applications to unlock insights across your enterprise. Moreover, with up to 70% less required data preparation time for analytics and machine learning (ML) models, your analysts or data scientists can focus on using higher-quality data to detect and resolve equipment issues and improve production output.
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