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。
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
企業系統第三方連線能力
使用工業 DataOps 來加速數位轉型
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。
關於工業 DataOps 的三大要素
在整個組織中，將資料提供給有需要的人員，從而提高生產力和創新水平。
工業 DataOps 依賴與領域專家的協作。
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。
資料價值取決於其背後的分析以及其所能驅動的行動。
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。
如要實現資料價值最大化，就有賴於敏捷的方法。
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。
您為什麼需要工業資料中心
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。
使用 FactoryTalk DataMosaix 來提取價值
讓資料可供使用
讓資料有意義
讓資料實用
為資料賦予價值
SaaS 或私有雲可用的彈性工業 DataOps 解決方案
FactoryTalk DataMosaix 推出 SaaS 和私有雲／內部部署版本，提供適合您業務需求的彈性選項。SaaS 版本可快速配置，並提供全受管選項，讓員工無須管理技術和更新，而私有雲／內部部署版本可讓您根據需求在雲端平台上管理應用程式和資料，像是 Microsoft Azure、AWS 和 GCP，或在內部部署的資料中心。
基礎用例
新世代產業歷史數據庫
輕鬆跨多個站點來進行擴展
- 輕鬆連接所有利害關係人
- 根據多種來源建立背景
- 將大量歷史數據庫資料用作整個企業的單一事實來源
企業生產報表
輕鬆打造關鍵績效指標以獲得更完善的洞察
- 快速整合和彙整
- 依廠房、線路、地區等標準來比較整體設備效率
- 知情企業生產規劃決策
資產監控
最佳化生產以快速改善
- 透過警報和維護工序背景，更妥善地掌握感測器資料趨勢
- 採用臨時工程分析，更快地釐清停機的根本原因
- 比較多個廠房的類似設備類別可靠性和效能
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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