智能软件：让大数据做出明智决定
大数据有助信息综合并向用户获取所需的清楚数据，从而作出明智的决策。研发一个从上到下对工厂中的每个人都不利的流程至关重要。 更加多的信息唾手可得，解剖学这些信息的工作量大得无法言说。尤其是当信息来源有所不同而且并不是每一个必须这些信息的人都可以采访时。大数据有助信息综合并为用户获取作出明智决策所必须的清楚数据。 理解如何捕捉大数据并使其为我所用是问题的关键。在企业生产系统中评估一个问题的时候，很最重要的是要有全局观。
大数据有助信息综合并向用户获取所需的清楚数据，从而作出明智的决策。研发一个从上到下对工厂中的每个人都不利的流程至关重要。
更加多的信息唾手可得，解剖学这些信息的工作量大得无法言说。尤其是当信息来源有所不同而且并不是每一个必须这些信息的人都可以采访时。大数据有助信息综合并为用户获取作出明智决策所必须的清楚数据。
理解如何捕捉大数据并使其为我所用是问题的关键。在企业生产系统中评估一个问题的时候，很最重要的是要有全局观。
工厂车间里的操作员可以用于供应链信息来理解接下来的生产计划。继续执行管理层可以协商他们的有所不同工厂的生产能力来将一个工厂的超负荷生产移往到另一个工厂去。公司必须生产线生产能力的信息、仓库容量、人员配备以及销售预测的信息等等。
所有这些数据都有有所不同的来源。公司上下的很多人工作很长时间来创立有所不同格式的报告。“用于这些由模型驱动的软件系统整理的数据为每一位必须的人提供数据采访所必须的协作和安全性的环境；寻找该工艺在各个领域的冠军来定义行业市场需求并且仿真数据。”制造业的智能软件是为了协助修改流程而设计的。
目前能用的商业系统所获取的功能是将动态的和商业的数据汇总到一个中心方位，从而让用户可以将数据采集和目标保持一致。这些系统生成的报告和信息是标准的、可反复的而且可以在整个企业内部用于。这些商业软件系统提供数据挤满、可行动的警告以及预测性分析。
它们可以让用户优化信息并较慢地、明智地作出商业决策。企业软件系统既还包括数据采集，也还包括可视化，不过将一切汇集到一起的关键内容是抽象化层。
这有助构建制造业过程数据的标准化以及信息与生产团队互相关联。这个软件一般来说是配备公用设施或建模工具，有了它，你可以对从你的整个生产工艺的许多不相关的系统中萃取出来的数据展开建模和情境化。研发这些工具的时候遵循的是ISA-95建模标准。在研发系统的时候用于这些标准是最佳作法。
举例说明，当从例如填满这个生产工艺中收集数据时，在企业范围内有可能有几种有所不同的填满剂类型，而用户有可能想针对每一种填满剂计算出来设备综合效率（OEE）。尽管有所不同的填满剂有可能有有所不同的输出和输入，它们还是有一些完全相同的属性。定义好了一种填满剂之后，用户不会想理解填满容积、被填满的容器数量、以及投产时间。
用户也有可能想计算出来出有计划的生产时间，这不会必须生产计划和人员的可用性。实验室或质量数据可以协助计算出来不合格的产品或废料。
图1：用于抽象化层来统合有所不同来源的数据。数据经过单体沦为简单的、而且现在可以让整个企业都采访的信息。
图片来源：Maverick科技图1用于抽象化层来统合有所不同来源的数据。与其让几个少量数据坐落于有所不同的方位，不如将所有关于设备的信息都人组在一个填满目标的内部。
数据经过单体沦为简单的、而且现在可以让整个企业都采访的信息。利用大数据的主要简单之处在于，一个生产工艺中必须如此多有所不同来源的专业知识。用于这些由模型驱动的软件系统整理的数据为每一位必须的人提供数据采访所必须的协作的和安全性的环境。
用户采访这些数据可以通过实研发的数据仪表盘及报告，或通过用于微软公司Excel及其他分解趋势图和图表专用工具的功能构建。顺利的实行必须团队的希望以及所有用户对该系统的接纳。
寻找该工艺在各个领域的冠军来定义行业市场需求并且仿真数据，这样数据对每个人就都有了意义。最差从小处着手并在使用新的数据或新功能时循序渐进。
这不会保证系统可以为每个人所用，特别是在公司开始考虑到展开多项实行的时候。
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