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用于捕获、查询和可视化机器数据的统一解决方案 | Viam
了解 Viam 如何在任何类型的机器之间提供无缝互操作性、标准化来自不同来源的数据并支持灵活的查询和第三方可视化。
来源:Viam 博客机器数据异质性是阻碍工厂优化流程和设备性能的主要障碍，尤其是在最大限度地减少停机时间方面。
典型工厂中的数据来自各种各样的来源，包括许多不同制造商生产的机器、令人眼花缭乱的组件类型以及以不同格式和结构级别收集的数据。如果您正在寻找有关某台机器如何运行的特定数据，或者想要了解您的设备在一段时间内的表现，这会带来很大的复杂性。
目前，查询和可视化各种硬件生成和收集的有关其环境的数据的复杂性给执行常规故障排除和维修或实现有效的远程诊断带来了重大障碍。因此，即使是很小的机器功能问题也往往需要现场干预，这增加了运营负担。
如何让许多不同机器生成的不同数据讲述一个连贯的故事？此外，您如何从该故事中收集准确的见解，从而采取行动，提高工厂效率？
工厂中多样化硬件的挑战
工厂中多样化硬件的挑战大多数工厂都使用各种各样的硬件。他们为每项工作使用最好的工具，这通常意味着集成来自不同制造商的机器。然而，这种多样性导致设备不兼容和数据孤岛，阻碍了真正智能工厂效率的实现。
克服这些障碍使您能够使用机器学习来自动化有洞察力的决策并提高整个机器群的效率。当这些机器可互操作且其数据可访问且易于共享时，来自不同机器的数据变得更可用于可操作的见解。
克服传统机器数据分析的拼凑孤岛 Â Â
互操作性和数据捕获
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