自動控制柜中的數(shù)據(jù)存儲在應(yīng)用中經(jīng)常被忽略。事實(shí)上，在自動控制柜的設(shè)計(jì)中，操作數(shù)據(jù)會定期進(jìn)行。

存儲的數(shù)據(jù)可以是實(shí)際值，如生產(chǎn)量，也可以是從原始數(shù)據(jù)中獲得的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，如每秒檢查一次但每小時(shí)記錄一次的平均值、小醉和大醉溫度值。自動控制柜數(shù)據(jù)點(diǎn)通常有地址或名稱和值。數(shù)據(jù)點(diǎn)僅提供以過程或控件為中心的數(shù)據(jù)視圖。沒有描述、測量單位、操作范圍或其他描述性信息。

由于自動化控制柜中的工業(yè)數(shù)據(jù)主要用于控制環(huán)境之外的機(jī)器維護(hù)、流程優(yōu)化、質(zhì)量和可追溯性，因此帶來了一些挑戰(zhàn)。在這種情況下，必須對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和調(diào)整，以維護(hù)機(jī)器，優(yōu)化流程，并跟蹤產(chǎn)品質(zhì)量。所需的數(shù)據(jù)必須是相關(guān)的，有時(shí)必須轉(zhuǎn)換成可用的格式。

典型的工廠擁有不同數(shù)據(jù)的機(jī)器。對于自動控制柜中的數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)點(diǎn)必須標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化，在某些情況下，應(yīng)使用組件指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算。分析數(shù)據(jù)通常沒有控制數(shù)據(jù)重要。企業(yè)使用低成本傳感器收集數(shù)據(jù)進(jìn)行非關(guān)鍵分析。傳感器可能出現(xiàn)故障或漂移。帶有外部數(shù)據(jù)驗(yàn)證的冗余傳感器有助于實(shí)現(xiàn)良好的數(shù)據(jù)存儲。

工業(yè)數(shù)據(jù)的提取和轉(zhuǎn)換必須在靠近生產(chǎn)機(jī)器的地方完成。這樣，數(shù)據(jù)可以被本地邊緣分析使用，并被發(fā)送到本地?cái)?shù)據(jù)中心或云。邊緣計(jì)算還是云計(jì)算主要看哪個(gè)效率更高。制造企業(yè)必須簡化數(shù)據(jù)集成，以實(shí)現(xiàn)工業(yè)4.0、智能制造和IIoT的預(yù)期價(jià)值。