Устойчивото създаване на стойност при трансформацията на интелигентна фабрика се изгражда върху солидна архитектура на данни. Способността на слоевете SCADA, MES и ERP да функционират без излишък пряко определя цялостната производствена ефективност и качеството на решенията на системата.

Основният въпрос при проектирането на архитектура на данни е: кои решения ще поддържат тези данни? Потоците от сензори в реално време за оперативни решения, анализът на тенденциите за планиране на поддръжката и агрегираните данни за финансова отчетност изискват споделен базов модел.

Предаването на сурови полеви данни към слоя за отчетност без етап на нормализация съществено влошава качеството на решенията. Табла, изградени без почистване на данни, контекстуално обогатяване и дефинирана семантична йерархия, представят подвеждащи моментни снимки.

Точното и нисколатентно предаване на процесни данни от системите PLC, SCADA и HMI към слоя MES пряко влияе на надеждността на изчисленията за OEE. Без тази надеждност решенията за оптимизация на производството остават без солидна основа.

В парадигмата Индустрия 4.0 моделите за машинно обучение и приложенията за предсказуема аналитика дават значими резултати само когато работят с достатъчно дълбоки и последователно етикетирани исторически данни. Неадекватното моделиране на данни прави безполезни дори най-сложните алгоритми.

Неправилното отразяване на полевите протоколи в слоя за данни задълбочава информационната асиметрия между екипите за планиране на поддръжката и оперативните екипи. В проектите за индустриална автоматизация единният модел на данни структурно премахва тази асиметрия.

В Hermes Technology проектираме архитектурите на данни в проекти за интелигентни фабрики така, че да поддържат едновременно оперативен мониторинг, планиране на поддръжката и анализ на разходите. Единен информационен гръбнак захранва всички нива за вземане на решения с последователни данни.