绝大多数制造商仍然依赖于效率低下的数据收集系统。许多公司仍然依赖于车间人员从其操作中手动获取的数据。这些信息通常被输入系统，然后再进行评估。
这个问题持续存在的部分原因是很难从制造设备和操作中自动捕获数据。本文解释了为什么机器连接是一个挑战，以及MachineMetrics如何克服这些挑战，以确保所有品牌和型号的设备之间的深度机器连接。
从制造设备中获取数据很困难，特别是在离散制造行业中，有几个原因。连接挑战也是物联网项目高故障率的主要原因。
许多公司运营来自多个oem的生产设备，这些设备的连接和通信方式可能因供应商而异。
一个典型的车间还将拥有来自同一OEM的机器，这些机器跨越不同的型号、功能和世代。一台新机器与几十年前的同一台机器相比，连接和通信协议可能完全不同。
这还只是用于执行相同操作的设备。配套设备或上游子加工设备在功能和连接需求方面都存在同样的问题。
许多考虑生产监控平台的制造商都明白，他们的设备有内陆锁数据。考虑数据的数量和复杂性也很重要。每个机械部件越复杂，可供分析的数据点就越多。
即使他们已经解决了连接问题，以解释数据的多样性，但考虑到他们的飞行员之外的团队经常试图“从消防水管里喝水”。一旦连接的资产开始发送数据，闸门就会变得巨大。
公司还面临着数据速度的挑战。如果系统带宽无法处理大量数据，或者响应延迟太长，机器无法及时响应，那么实时数据平台还有什么用?
随着资产的增加和系统规模的扩大，每台机器或机器类型都会反复遇到同样的问题。对于许多人来说，唯一的解决方案是昂贵且繁琐的定制开发，以及同样繁琐的数据点手工编码，这使得解决方案与原始问题一样繁琐。
这些挑战虽然令人生畏，但可以克服。对于机器数据的多样性，解决方案必须允许跨任何机器类型的快速连接，从数字到模拟资产。该解决方案还必须快速准确地将数据转换为公共模型。
一旦数据被标准化，解决方案将需要跨系统多个区域分析数据的能力。这消除了冗余数据并减少了不必要的存储。它还必须是通用的，并根据所需的结果或分析的复杂性在边缘或云中处理数据。
克服数据速度挑战的最后一个障碍是闪电般的边缘处理。这种差异需要一个强大的平台和分析能力，在云和边缘之间同步工作，以产生实时结果和操作，几乎没有延迟。
MachineMetrics生产监控平台在设计时考虑到了所有这些挑战，使团队能够立即连接任何OEM，生产或资产模型。
此外，MachineMetrics使用户能够通过预构建的报告和仪表板、通知和工作流程轻松地对生产数据采取行动。
通过我们的免费试用，用户可以在扩展之前验证平台。进一步了解我们的免费试用程序,或今天和我们的团队约个时间．
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