在工业4.0时代，每个公司都必须寻找竞争优势。
你的机器每毫秒生成数百个数据点，所有这些数据点都在讲述过去发生了什么，现在正在发生什么，以及接下来会发生什么。MachineMetrics工业物联网平台利用您的机器数据的力量，使其成为您的竞争优势。
对于多行业物联网平台来说，连接和收集各种工厂资产的数据太困难了。
部署和继续管理DIY或通用物联网平台所需的时间和资源可能令人望而却步。
DIY和通用物联网平台努力为制造业提供打包用例。
使用DIY或通用物联网平台实现用例往往要由制造商独自承担。
即插即用适配器消除了耗时的数据标记映射和数据标准化的需要。
MachineMetrics部署迅速，使用简单，易于跨一个或多个工厂扩展。
专门的焦点和深入的制造专业知识为实现特定领域的用例提供了必要的上下文。
垂直专注、开箱即用的应用程序为制造商带来即时和持续的价值。
任何工厂数字化转型的基础都始于机器数据的自动捕获、转换和背景化。MachineMetrics Edge平台为制造商提供了一个可扩展的解决方案，可以自行安装，方便地从任何设备收集数据，并在几分钟内实现可操作的机器洞察力。
将数据推送到云端，或在源头进行处理和分析，为运营商提供关键的、及时的可视性，以避免潜在的停工和生产损失。
PLC支持MTConnect、OPC-UA和Modbus等开放协议，以及Fanuc、Mitsubishi、Citizen、Haas、Heidenhain、Siemens Sinumerik等专有连接器，即插即用通用数据采集。
连接传感器很容易添加外部传感器或与数字和模拟IO连接的旧设备，可以通过web界面远程配置和管理，甚至集成最具挑战性的设备。
立即转换数据我们的自动数据转换引擎将机器数据转换为跨所有类型设备的标准数据结构，以实现一致的报告和分析。示例数据项包括自定义传感器值、机器状态、模式、告警、覆盖、负载、速度、馈电、PMC参数、诊断等。
高频数据收集标准数据采集速率为1hz。在不使用传感器的情况下，利用特定CNC控制器提供的1khz数据，直接用于时间序列或机器学习模型的输入。
构建自己的边缘应用程序运行高级分析和机器学习模型，在边缘分析数据。部署和管理自定义算法到MachineMetrics边缘设备发送警报给工厂工人或在设备故障前停止机器。
云集成数据通过以太网、wifi或蜂窝通信即时且安全地流到MachineMetrics云平台。
灵活的部署易于部署的MachineMetrics边缘在任何工业工厂与MachineMetrics边缘硬件直接连接到任何现代机器控制系统通过以太网端口，或安装我们的边缘软件自己虚拟机或服务器。
远程优势管理
通过机器边缘管理访问和管理机器边缘，无论你的机器在世界的哪里。诊断问题或推送更新到边缘无需现场访问的必要性。
保证数据安全数据安全是我们每一个决定的首要考虑。我们的平台为您的生产数据提供了安全的、可扩展的基础设施，包括定期的安全更新和易于使用的工具来管理您的数据。
探索边缘平台MachineMetrics数据平台确保您的所有数据收集和处理在一个集中的位置，因此您可以有安全，可靠的远程访问从世界上任何地方。我们的多租户云平台利用定制的基础设施，为机器数据输入进行了独特的优化，使即时分析和洞察力，包括通过api和bi集成的机器性能/状态监控和报告，以帮助提高您基于真实数据做出决策的能力
远程数据采集/存储
来自MachineMetrics Edge的转换数据被安全地聚合并存储在云中，用于快速和可伸缩的数据访问。在机器数据之上分层操作数据，以量化机器模式(设置、生产、维护)和注释，以添加额外的人工上下文。
API访问与您当前的车间系统连接，轻松集成您的数字工厂的机器数据。我们的数据完全可以通过REST和GraphQl api移植，从而将您的机器数据集成到现有的BI、自定义工作流和报告中，并集成到其他工厂应用程序中。
数据集成轻松地将数据从云直接发布到Azure、AWS、SAP和任何其他云、大数据或企业应用程序。
基于规则的工作流为任何车间数据项(包括机器条件、警报、性能指标和kpi)构建基于规则的工作流，以触发工厂工人操作或系统自动化。
探索云平台我们的开箱即用的应用程序交付的用例，驱动即时的行动，包括实时仪表板，历史报告，基于规则的工作流，和文本/电子邮件通知，提供优化的流程给工厂工人。构建您自己的应用程序，或无缝连接到您当前的车间系统，轻松集成整个数字工厂的机器数据。
机监控通过实时机器数据识别生产瓶颈和低效率。可定制的实时仪表板、报告和通知系统使工厂工人能够满足生产目标。
状态监测使用制造设备运行状况的实时状态数据和分析来诊断问题。使用数据驱动的维护警报(包括关键kpi、机器警报和条件阈值)保持机器运行。
预见性维护使用高频机器数据为您的预测分析应用程序增压。在Edge上构建并部署预测算法和工作流，在问题开始之前就将其停止。
流程优化分析加工和工艺数据，找出影响生产力的低效率。建立一步一步的工作流程，在正确的时间通过应用程序和指导工厂工人提供优化的过程。
构建自己的应用程序构建自己的操作员UI和应用程序，引入第三方应用程序，如质量或工作指导，定制操作员的视觉效果为各种角色，扩展MachineMetrics UI。