在工业前沿克服大数据挑战

学员有资格获得结业证书。

似乎每个人都在谈论捕捉和分析数据的大数据。在整个企业中收集的大数据有望帮助您解决重大业务问题，在问题发生之前预测问题，并提高效率。但大数据也可能是一个巨大的挑战——除非你有一些工业边缘技术支持的数据方法。

工业边缘技术将昂贵、复杂的大数据解决方案转化为负担得起的、可管理的小数据应用程序，在这些应用程序中，问题可以清晰地识别并迅速解决。

通过整合OT和IT技术，工业边缘重新定义了传统的控制模式，最大限度地提高决策速度和结果时间。这一演变将现代plc / pac的实时功能和高性能计算结合在一起，为应对当今的工业物联网和数字转型挑战创造了新的可能性。从小机器开始，扩展到工厂范围的分析，并在一个平台上进行增量投资。

学习目标:

• 了解您的企业如何利用先进的硬件和软件解决方案来解决大数据挑战。
• 看看如何从机器级别开始，以实现更高的效率，减少损失和浪费。
• 了解如何将HMI/SCADA和工厂分析软件集成到边缘解决方案中，以创建全面的数据、分析和可视化生态系统。
• 回顾需要从什么开始，以及什么时候逐步发展到更广泛的大数据应用。

提出的:
Derek Thomas，艾默生自动化解决方案公司机器自动化解决方案营销和战略副总裁
Rich A. Carpenter，艾默生自动化解决方案自动化软件总经理

由:
Mark Hoske, CFE媒体和技术的内容经理