全球各地的企業都在尋求比以往更高的效率與彈性。因此，約有 95% 的製造商正在使用或評估智慧製造技術。（Rockwell Automation 第九版年度《智慧製造現狀報告》）
眾所皆知，數據是滿足這些需求的關鍵，但在市場格局不斷變化下，想維持競爭力並不僅限於數據的收集。還必須將每日產生的大量數據轉化為可行的洞察，進而提升生產力才行。
這表示機器必須具備組織、賦予背景與共享數據的能力，讓製造商能在工廠中發掘新價值，並在整體營運中實現更高層次的智慧化。
OEM 現在能以數據作為其產品的核心進行設計
數據在現今的現代工廠中無所不在。但現在確切需要的數據，以及獲得未來成功所需的數據卻往往難以定義。這與 OEM 和終端使用者之間，新興且日益增長的互動模式相呼應，如今 OEM 在機器運行的長期成功中，扮演更加關鍵的角色，並常常需要在培訓、諮詢及與周邊流程整合等方面投入更多。
因此，OEM 必須強化其解決方案，不僅提供更多數據，還得賦予各種數據脈絡並能輸出，以便輕鬆與其他系統共享。進入data-ready的智慧機械。
讓智慧機械Data-Ready的原因為何？
使用data-ready技術設計機器，有助於顯著提升使用營運數據的能力。這些機器能夠整理、賦予資訊脈絡，並讓資訊能妥善匯出，為使用者在整條生產線、工廠，甚至整個裝置機群中取得嶄新見解鋪路。
以數據為設計核心，OEM 製造商與終端使用者可共同釐清所需的資訊，並將其擴展至設備層級以外，有效化解雙方過去因數據需求不明確與初期投資成本高昂，而難以配合的數位轉型僵局。
如今，製造商能夠更快速、更有效率、且更具成本效益地因應不斷變化的數據需求，並隨時做好滿足未來挑戰的準備。
您不想錯過的 3 個價值點
這種更智慧的設計方法，賦予使用者極大的彈性，可視需求新增功能、調整設計，或修改應用來符合自身的獨特需求。使用者不再需要為未來無法更動的決策，而感到綁手綁腳。將數據結構化、輸出，並與幾乎所有外部應用程式整合之後，具備數據準備能力的智慧機器可創造以下價值：
- 數據組織與脈絡化
- 解耦與最佳化資訊流
- 結合視覺化、數據分析、遠端存取和邊緣工業物聯網 (IIoT) 等功能
更仔細地檢視組織化與脈絡化的數據
OEM 必須考量數據在設備層級的使用方式，以及如何確保數據能超越機器，並進入終端使用者的數位環境。設備數據往往只是大量且結構扁平的數據點清單，難以看出其中資訊的關聯性與價值。透過將數據組織成模型，各個獨立的數據點就能被串聯起來，進而揭示彼此之間的關係。其中也包含有助於定義模型內部各部分關聯性的額外數據，為整體流程中發生的狀況提供脈絡化的說明。
正是這種組織與脈絡化的過程，讓原始數據得以轉化為可據以行動的資訊。
推動與拉動：解耦與最佳化數據流
意圖對於數據的使用方式至關重要。您必須做出選擇：是要讓數據以穩定串流的方式，供監控控制與數據採集（SCADA）系統或歷史數據庫等外部應用程式擷取？還是要讓數據以更具交易性的形式，在正確的時間點，從控制層主動推送至事件驅動的應用程式？
接著，使用者必須透過現代化的平台，運用多種 IT 友善的通訊協定，提供經過整理與脈絡化的數據。僅透過收集和呈現有意義的資訊，即可簡化識別應用程式所需數據的過程。這些最佳化解決方案可大幅減少傳送的數據量，進而節省時間並提高生產力。
機器等級的綜合功能
此外，還需要一套結合視覺化、數據分析、遠端存取與邊緣 IIoT 的現代化機器等級解決方案。移動數據的能力，能打造在市場上脫穎而出的差異化產品。潛在客戶通常不知道自己所需要的確切資訊。透過data-ready方法，便可提升他們的數據彈性。
透過釋放過去被困在機器中的價值，製造商從一開始，便能實現更高的效率與生產力。
OEM 成功案例
過去效能透明度是透過將非脈絡化的數據傳送到本機 SCADA 系統來達成，而且通常僅此而已。數據報告的差異，通常會讓設備效能和更大生產線產生混淆。
透過data-ready的智慧機械，效能數據可以組織成資訊模型，並搭配現代平台提供機器等級的完善見解。隨即，相同的資訊模型可更完整地呈現生產線等級或更高等級的效能。
這些見解甚至可以提供給原始設備製造商，讓他們從單一資訊來源監控效率、提供支援，並獲得整個設備群的透明度。
Rockwell Automation 金級 OEM 合作夥伴 DCC Automation 的機器人解決方案總監 Horia Saulean 早已採用此方法。他解釋道：「我們的[終端使用者]客戶真的感受到勞力短缺的痛苦。他們需要做出明智的決策，能幫助他們在有限制的情況下，達到最高的整體設備效率。
在設備中採用data-ready解決方案後，我們可以提供資訊給他們、支援預測性維護工作，甚至是機器的電力使用。藉此幫助他們對資源的使用做出明智的決策。」
革命性的效率
具備數據準備能力的解決方案，正在徹底改變企業運用數據的方式，讓 OEM 製造商與終端使用者皆能找出全新的效率來源，進一步締造企業整體價值。 當數據的存取性與實際使用方式脫鉤之後，使用者便能更有目的性地整理數據，在減少數據搬移的同時，達成更高的效率。
此外，終端使用者現在也能善用結合數據視覺化與設備數據匯出能力的現代化平台，靈活因應各種需求，加速實現數位轉型目標。
