研华全新发布WISE-IoTSuite/ DataInsight工业大数据集成与分析服务

研华以四十年工业现场数据采集的积累，以及工业云平台的加持，全新发布WISE-IoTSuite/ DataInsight工业大数据集成与分析服务，助力企业建立多维度数据整合平台，实现用完整数据驱动决策。

数字化智能工厂转型业务挑战在过去十数年的时间里，中国的很多企业为了实现信息化，导入了ERP和MES等信息化系统。随着海量生产、运营数据的采集、存储，关于工业大数据处理和应用的难点、痛点也逐渐涌现出来。主要表现在以下几个方面：

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系统封闭形成数据孤岛，整合应用困难

●MES/ EPR等系统通常由不同厂商提供，彼此往往互不相通，这就导致了数据孤岛。企业经营管理需要各个系统能够提供关联性的数据，但是要做到整合应用却非常困难。

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取数用数流程复杂，信息无法及时传递

●企业存取和使用数据的流程往往繁琐又复杂。当生产或者业务部门需要管理一个指标，而这个指标涉及到多系统数据串联的时候，一般需要在IT部门进行排队开发。在技术实现上需要花费较长时间，无法快速满足需求。一定程度上阻碍了企业用数字化的手段高效解决实际生产管理遇到的问题。

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数字化工具选择难，持续运营缺少落地抓手

●市面上虽然有很多大数据管理的工具，但要么是高昂的价格让需求部门望而却步，要么是管理数据不完整导致二次数据孤岛的形成。这些数字化工具都难以满足企业数字化管理需求，数字化转型缺乏落地抓手。

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DataInsight 如何助力工厂克服转型挑战IoTSuite/ DataInsight工业大数据集成与分析服务致力于帮助企业打破数据孤岛，助力企业实现数据洞见，科学决策。

通过数据工具平台的导入，让系统对接变的简单，需求可以快速满足。通过低代码大数据开发方式，让数据挖掘更快速。通过平台的自动化运维，故障可以及时被发现，降低IT运维成本。企业员工能够利用数字化解决实际的问题，数字化更容易落地。通过数据共享平台，帮助企业快速洞察数据价值，向智能化运营发展。

IoTSuite/ DataInsight工业大数据集成与分析服务，可以在平台层实现数据的统一管理和计算。OT数据通过边缘网关采集后传输到云端，再对接到IoTSuite/ DataInsight；IT系统数据可直接通过JDBC等方式连接到IoTSuite/ DataInsight，并实现OT和IT数据的集成，再通过分布式运算形成可被管理的指标性数据。这些数据可以根据业务范畴进行分类，形成不同的主题资料库，建立数据共享平台，以便为上层应用提供更快速、透明和高品质的数据服务。

数据平台的数据可通过多种访问方式提供给其他内外部服务使用，既可提供给IoTSuite/ Dashboard零代码数据可视化报表或者IoTSuite/ BI商业智能进行可视化展示或商业智能分析，也可以进行机器学习，或者与研华SRP结合进行创新应用开发。

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智慧工厂成功案例解析国内某大型生产制造集团，旗下有多家生产工厂。在数字化转型1.0时期导入了很多信息业务系统，但各个系统却各自为政，各自表述，日常管理还需要统计大量的报表，无法达到快速利用数据的价值。通过引入研华IoTSuite/ DataInsight工业大数据集成与分析服务，建立了透明工厂全要素管理解决方案。该方案涵盖了几乎所有生产管理要素的数字化指标，通过分析指标、完成指标，可以不断改进管理，达到了精细化生产目的，实现了数据管理的价值落地。

工厂数据类型繁多，通过IoTSuite/ DataInsight，可以接入各个IT系统数据，像MES/ERP/PLM等系统以及OT数据，这样就形成了完整的IT/OT的数据源。数据接入到平台后，可快速建立智慧工厂面向各种主题的资料库，形成数据共享平台，为数据分析和应用提供更快速、透明和高品质的数据服务。

有了各类数据，首先定义好数据指标的模型及计算方法，再利用平台的数据集成与计算的能力，便可完成数据模型构建，搭建出智慧工厂全要素指标库。

三个维度来展示工厂营运指标管理的效果。在生产现场的KPI透明化和实时展示看板维度：通过透明化的指标，可以促进现场员工的竞争意识及绩效表现，让现场人员得以及时掌握目前的任务和个人及团队的表现，达到激励的效果；在部门层级的数字化指标维度：过去日会，周会要检讨的KPI，需要到各个系统捞取后整理成Excel表格，非常繁琐。通过IoTSuite/ DataInsight可轻松完成实时的展示，这样一旦有部分指标落后，就可及时处理；在面对厂长或者更高阶主管的营运维度：可以用来看整个工厂的营运趋势，基于过去准确客观的数据，辅助科学决策，避免决策上的盲点。

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生态合作越来越多的企业意识到到传统数据开发存在着诸多短板和不足。传统数据开发因为需要对接的系统多，对接过程复杂，导致开发效率较低，上线周期偏长。数据运算的程序散落于各个子系统，整个运维管理及版本迭代困难。同时，对接的数据没有统一管理，导致数据利用率偏低。在这个过程中，需要大量投入开发人力，导致人力成本偏高。

相比之下，通过数据工具平台的导入，系统对接变得更为简单。需求部门从业务角度提出的需求可以得到快速满足。即使是一线员工也能够利用数字化工具解决实际问题，数字化落地不再是纸上谈兵。另外有了平台的自动化运维，故障也得以及时被发现，降低了IT运维成本。最重要的是，形成了数据共享平台，可以帮助企业快速洞察数据价值，助力企业向智能化运营发展。

研华工业云IoTSuite/ DataInsight工业大数据集成与分析服务，贯通企业数据治理全流程，为制造企业提供一揽子数字化工厂解决方案，让设备用数据讲话，让系统依数据决策，让企业用数据创新。