這種數據增長的潛力是巨大的。傳感器可以檢測反復出現的故障模式，模型可以解決瓶頸并優化流程，分析洞察力可以提高可持續性?；裟犴f爾和KRC聯合開展的一項研究發現，利用大數據分析可以將故障最多減少26%，并將計劃外停機時間減少近25%。
然而，如果沒有正確的數據體系結構，就會失去機會，這就是為什么許多具有前瞻性的制造商已經轉而談論智能數據。
盡管制造業的大數據帶來了許多挑戰，但或許最主要的問題是，只要數據是在豎井中捕獲的，就沒有人能夠掌握更大的圖景。這就是為什么，根據Forrester Research的一份經常被引用的報告，一個組織收集的所有數據中有73%沒有被使用。
數據孤島會導致信息碎片化，從而無法全面了解運營情況。當數據局限于特定的部門或系統時，要全面了解整個制造過程就變得具有挑戰性。制造流程的所有要素都是相互關聯的，因此，雖然數據孤立在豎井中，但它阻礙了優化流程和確定需要改進的領域的能力。
克服這一挑戰需要采取戰略性辦法，包括整合系統、盡可能采用標準化通信協議以及實施全面的數據治理做法。像TwinCAT這樣的技術是關鍵，因為它允許生產線上的所有硬件和軟件通過開放范圍的協議進行通信，使每個人都能看到他們需要的數據。
在從大數據時代向智能數據世界的轉變中，使用實時數據洞察的能力也將是關鍵。此前，人們更多地強調從歷史數據中發現模式。然而，制造業的未來將屬于那些能夠收集和利用實時數據的人。隨著穩定的生產線變得不那么常見，以及對制造靈活性的需求增加，這成為一種更大的競爭優勢。
像EtherCAT這樣的技術將是實現這一承諾的關鍵。由于其快速、簡單和高效，EtherCAT已被自動化領域廣泛采用，擁有超過7000名成員。所有EtherCAT設備都可以使用以太網主干實時連接、收集信息和響應，從而在靈活的網絡中實現無縫數據流。實時洞察是工業連接的圣杯，而EtherCAT架構促進了這一點。
整合生產線數據將是未來幾年投資的主要重點。ABI Research的分析估計，到2026年，制造商將花費200億美元來轉型和支持數據分析。有了合適的數據架構，制造業數據的持續增長可以成為一項戰略資產。關鍵將是利用防止數據陷入豎井的技術。
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