通过网络监控收集大数据分析

大数据正在蓬勃发展，在全球范围内，多层次的信息在网络上层叠，其直接目的是提高业务效率和生产力，同时利润保持上升趋势。当制造商采用大数据分析时，这意味着业务比以往任何时候都更加依赖于网络的健康和正确运行。企业是根据这些分析做出决策的，如果这些数据不可用，就会让企业付出巨大的代价。

当将业务转移到更依赖于技术时，网络监控工具对于确保一切保持功能和可用性非常重要。这是因为网络变得越来越大，越来越复杂，因此，出现多点故障的可能性更大。一个监视工具可以密切关注任何失误，有助于减轻任何问题。英特尔(Intel)的芯片制造就是一个很好的例子。这家行业巨头必须测试生产线上生产的每一块芯片。这意味着要对每个芯片进行19000次测试。

利用大数据进行预测分析，英特尔能够减少质量保证所需的测试数量。从晶圆级开始，英特尔分析了制造过程中的数据，以专注于特定的测试。

结果是，一条英特尔酷睿处理器生产线的制造成本节省了300万美元。通过扩大大数据在芯片制造中的应用，该公司预计将节省3000万美元。

密切关注网络

但是，如果网络不能从无数的传感器中提取关键信息，并将其输入到适当的分析引擎中，那么就别提节省数百万美元的成本了。

除此之外，大数据现在还涉及工业物联网(IIoT)，这意味着来自更多传感器的额外数据洪流，这也可以提高网络的复杂性和规模。

此外，在某些加工环境中，如制药、化学和采矿，可变性的极端波动是常见的。

考虑到生产的复杂性，制造商需要一种更深入、更有力的方法来诊断和纠正问题。这就是来自网络监控工具的分析发挥作用的地方。通过向业务数据添加统计和其他数学工具，可以评估和改进实践。

在制造业中，操作可以使用高级分析来深入研究历史过程数据，识别过程步骤和输入之间的模式和关系，然后优化对产量影响最大的因素。

在一项调查中，塔塔咨询服务公司要求制造商评估以下大数据的好处，其中最大的是产品质量和缺陷跟踪。提到的其他好处包括供应计划、制造过程缺陷跟踪，以及供应商、组件和零件缺陷跟踪。

分析的机会

随着越来越多的用户利用分析带来的机会，他们的网络正在迅速发展。在这种增长和依赖的情况下，能够监控正在发生的事情是非常有价值的。

从大数据的角度来看，制造商希望看到他们可以从其他工具处理的大量信息。可以从网络监控工具中提取数据，并将这些信息导出或提取到其他已经开发出分析引擎的大数据提取中。

然后，可以查看网络数据并挑选出任何重要的事实，这些事实显示了支持制造企业中不断增长的生产力的可能的异常或问题。

在运营技术(OT)环境中，制造商正在使用大数据来推动产品和流程的改进。在那个世界里，他们极大地扩展了网络的规模和复杂性，添加了这些传感器，以努力提高流程知识，然后将数据驱动回服务器。

他们必须确保他们可以通过网络与传感器通信，从而最终成为实时监控任务。

虽然积极的一面是大量的知识可以帮助制造商向前发展，但不利的一面是，这一举动极大地扩展了其攻击面，因此他们需要具备捕获和存储重要数据的能力，以便在网络上出现某种类型的意外或恶意事件时能够进行取证调查。

归档数据

按照这些思路，可以归档几天、几周、几个月和几年的网络数据，以提供关于网络如何随时间变化的不同见解。通常，用户将查看容量级别，然后确定是否需要进行升级。现在，有了所有可用的数据，用户可以问:“我们是否需要升级，或者我们是否需要改变我们在网络上允许的内容，或者我们是否应该分割网络，用这种通信方式接收流量，并将其转移到这里，这样我们就不会在一个领域花费太多的钱，当我们不需要的时候?”

大数据涉及网络和功能业务单元，行业开始使用网络和信息技术(IT)资源越多，最终产生的数据就越多，这可能会给任何制造企业带来巨大的推动力。向更加依赖技术的转变并不困难。网络监控工具可以确保一切都保持功能和可用性，并使整个过程保持盈利。

格雷戈里·黑尔是《工业安全与保安资源》(ISSSource.com)是一个新闻及资讯网站，内容涵盖制造业自动化领域的安全及保安事宜。本内容最初出现在ISSSource.com．Chris Vavra编辑，CFE Media制作编辑，控制工程，cvavra@cfemedia.com．

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