工業資料的產生量如此之大，速度如此之快，因此很難準確擷取。即使您能夠擷取，它的使用也可能因為缺乏脈絡和消耗性而受到限制。由於營運資料被鎖定在不同的裝置中或孤立在記錄系統中，資料科學家在資料準備上花費了大量精力，但很難擷取可採取行動的工業效能見解。
FactoryTalk® Edge Gateway™ 軟體解決了這些挑戰，釋放了可採取行動的工廠和企業級見解，以加速 IIoT 數位轉型。它從來源簡化並自動化了跨機器、裝置和自動化資產的工業設備資料的收集、脈絡化和組織，從一開始就實現了高資料完整性。它為在企業級推動邊緣到雲的 IT/OT 融合提供了正確的基礎，從而使從廠區到管理階層的每個人都能做出更明智的決策。
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FactoryTalk Edge Gateway 軟體統一了工業來源和控制或自動化系統的資料。它與各種雲端、IIoT 和大數據應用程式整合，包括 ThingWorx、Microsoft Azure IoT Hub、Microsoft SQL 等。它還使用自動化產業的交互操作性標準 OPC-DA 來存取 KEPServer Enterprise 資料以實現第三方連線能力。這將最大限度地提高營運見解，並提供業務的 360 度檢視，在 IT 應用程式的單一整合解決方案中簡化和自動化資料擷取。
FactoryTalk Edge Gateway 軟體自動從控制器中發現高速、脈絡化的 OT 資料，並將其封裝在控制工程師可以設定的邏輯、通用資訊模型中。這種通用資訊模型加快了類似組裝線的設定，並可以透過第三方資料擴充。它可以映射到內部部署應用程式或雲端應用程式，並且易於使用，以加速 IT/OT 融合。
透過存取 OT 脈絡化資料，IT 應用程式可以協助您擷取整個企業的設備見解。快速、輕鬆、主動地識別流程和生產效率低下以及產品異常。透過減少必要的資料準備時間，您可以專注於使用您的資料來偵測和解決設備問題並提高生產。
FactoryTalk Edge Gateway 軟體自動進行資料準備，將其封裝到由 FactoryTalk Smart Object™ 功能支援的通用資訊模型中。FactoryTalk Smart Object 內容由控制系統設計人員建立，他們透過額外的、使用者可定義的組態屬性擴展基本 Logix 標籤。可以將它們視為識別特定資料點的中繼資料，如能源消耗、資產健康等。在您設定這些屬性時，可以參考操作參數通知告訴軟體如何收集與唯一輸出相關的資料。
通用資訊模型是相關資料的邏輯資料結構，這些資料被分組到一個階層中，資料科學家和熟悉您的流程的其他人可以輕鬆理解和使用。例如，如果資產在多個位置具有感測器，則可以透過感測器分佈（即入口與出口）對資料進行分組。這使得提取相關屬性進行分析變得容易。
FactoryTalk Edge Gateway 提供自動模型複製，藉此顯著地減少部署週期和週期性成本。藉由串流資料、複製資訊模型，並支援快速應用程存部署的範本化，加速 ThingWorx 部署創造價值的進程 (Time-to-value)。ThingWorx 物範本也可以指派給 FactoryTalk Smart Object 節點，以擴充資訊模型。
在 FactoryTalk Smart Object 控制程式複製模型時，它會為您的生產線、機器或組件自動建立或更新資訊模型，允許您以模組化的方式進行開發。由於在控制器中所做的每個變更都會流向資訊系統，因此不需要在每個資訊用戶端中重新建立資料模型。
在食品飲料產業，品質問題通常是在產品上架或在消費者手中後發現的。在開始召回某一批次或某一批產品時，製造商需要找到問題的根本原因。對於有效的根本原因分析 (RCA)，具有每個批次和序號時間戳記的準確生產資料至關重要。
使用 FactoryTalk Edge Gateway 軟體，您可以高速收集資料，並在資料來源中構建資訊模型，其中包含批次和序號以及相應的生產數據，例如每個階段的電流強度、扭矩、速度等。本資訊模型可以推送至內部部署或是雲端中的資料儲存裝置或 IT 應用程式。有了準確的生產資訊，IT 應用程式現在可以使流程工程師和資料科學家都能執行 RCA，並防範將來出現類似的品質問題。
由於原材料成本和營運效率的波動，輪胎行業經常面臨營運和供應鏈挑戰，以及維持息稅折舊及攤銷前利潤的連續壓力。輪胎製造製程是上游批量生產和下游離散製造的獨特結合。控制系統、通訊協定和輸出的異質混合非常常見，工廠運行在各部門的孤島中，在整個價值鏈中共用的資料非常少。
使用 FactoryTalk Edge Gateway 軟體，您可以跨整個價值鏈連接異質資產集，將脈絡 OT 資料擷取到一個通用資訊模型中，並消除資料島。上游 IT 應用程式也可以使用這種模型來建立單一的事實來源，以測量整個企業的營運、機器和品質效能。藉助資訊模型之上的一套正確的分析工具，您可以使用基礎的匯總 OT 資料來預測機器和流程故障，並加速品質問題的 RCA。
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