用於資料和分析的 FactoryTalk DataMosaix 簡介
FactoryTalk® DataMosaix™ 支援受控存取,助您輕鬆取得相關的情境化資料。FactoryTalk DataMosaix 是一種工業 DataOps 解決方案,提供靈活且可擴展的工具,幫助領域專家和分析師更快地解讀資料。FactoryTalk DataMosaix 為雲端型解決方案,可在企業範圍內多個地點提供存取權,助人員和應用程式輕鬆取得資料。
FactoryTalk® DataMosaix™ 支援受控存取,助您輕鬆取得相關的情境化資料。FactoryTalk DataMosaix 是一種工業 DataOps 解決方案,提供靈活且可擴展的工具,幫助領域專家和分析師更快地解讀資料。FactoryTalk DataMosaix 為雲端型解決方案,可在企業範圍內多個地點提供存取權,助人員和應用程式輕鬆取得資料。
接頭和資料來源
資料閘道
歷史數據庫數據庫
MES/MOM
PLM 和數位工程
企業系統
應用程式和資料科學
視覺化
進階分析
互連員工
低程式碼/無程式碼平台
代理程式建置
工業 DataOps 旨在打破資料孤島,並最佳化整個組織中工業資料的使用方式。 領域專家和資料科學家需要簡單的存取方式,以輕鬆取得複雜的工業資料,從而解決棘手的問題,並提升生產力和品質,以及取得永續性方面的革新成果。
在此深入瞭解如何啟用您的工業資料以締造價值。
透過流程和工具支援的個人和互動(包括在不同領域和部門的領域專家之間),是讓數據在組織中具有價值的重要因素。工業 DataOps 是一種跨職能參與和協作的實踐,可以共享工業資料並從工業資料中獲取更大價值。
由於資料和分析與工業營運融合,使得工業 DataOps 成為必要的解決方案。 如果要在組織中廣泛使用複雜的工業資料,則需要有充足的背景資訊。具有自動化資料管道的集中式、情境化事實來源,為工業使用者提供通用且簡易的解決方案,助其探索、理解和分析工業資料。
工業 DataOps 與靜態報告或廣泛的前期設計無關。 此過程更敏捷,因為其中採用實驗、迭代和回饋過程。在資料專家和資料使用者之間,創造商業價值並不是一項單向交流。而是一項共同努力的成果;要取得此成果,就需要雙方共同參與、分享想法,以及打造出可行的解決方案,釋放資料價值。正如資料不斷變化一樣,處理資料的方式也不斷地改變。
領域專家、應用程式開發人員和資料科學家只需使用一種方法,就能輕鬆取得相關、可靠且情境化的資料。
只在一個地方,就能集中管理資料安全性和存取控制,因此可以輕鬆擴展資料存取權,更簡易地協助更多使用者取得資料。
更輕鬆地從資料中獲取洞察以解決挑戰。
FactoryTalk DataMosaix 提供可滿足您業務需求的彈性選項。此 SaaS 解決方案可快速部署,並提供完全管理的選項,好讓員工不必去管理技術與更新。
來自多個學術領域的脈絡化資料有助於加速分析
使用 AI 代理程式,加速臨機協作工作空間
建立範本、找出根本原因並導入修正動作
透過標準化儀表板和 KPI 監控整個企業狀況
依廠房、線路、地區等標準進行比較
善用預先建立的範本、自訂的解決方案,或運用 AI 快速建置應用程式
以私密的方式使用資料,預測未來的營運
建立推動強大 AI 代理程式的資料模型
使用內建分析工具或連接至企業 MLOps 工具
透過現代技術、創新設計和可擴充的部署選項,運用 FactoryTalk® Optix™ 應用程式加速價值傳遞。此應用程式支援邊緣軟體和裝置管理,有助於將控制層的不同資料來源視覺化、新增 OT 脈絡、將其組合成彈性的通用資訊模型,然後推入下游 IT 應用程式。脈絡化的 OT 資料使 IT 應用程式更容易在企業中解鎖深入見解。不僅如此,由於分析/機器學習 (ML) 模型所需的資料準備時間減少了多達 70%,您的分析師或資料科學家更能專注於使用較高品質的資料偵測與解決設備問題和提升生產量。
FactoryTalk DataMosaix 可讓您整合相異的資料,並快速脈絡化資料,好讓資料在用於促進營運改善的多個視覺化和分析應用程式之中具有意義且易於使用。此工業 DataOps 解決方案使用專門用途的擷取器,從感測器、控制系統和工廠中幾乎任一處即時擷取營運資料,以簡化連線能力並將資料大規模脈絡化。
若要達到能夠準確測量、理解及提供產品品質的同時可見性,則需要來自製造執行系統的生產資料、來自品質管理系統的檢驗資料,或來自歷史數據庫的感測器資料。FactoryTalk DataMosaix 解決方案將直覺式使用者體驗結合 AI,可讓您輕鬆地新增使資料變得有意義的脈絡。最終成果則是單一來源的可信任資訊,不僅容易理解和瀏覽,也能將複雜的資料脈絡化,以清楚瞭解工廠情況,並針對製程變更做出更明智的決策,以快速提高產量或減少浪費。使用內建圖表應用程式執行即時分析等等。您是否準備好以最佳的方式將資料運用在解決困難問題上,並推動品質和永續性的轉型成果?
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