完成此步的最佳位置是连接到PLC 的边缘网关 。 它需要具有清理数据、数据情境化和支持数据结构功能的软件 。
让我们从清理数据开始 。 假设有一个传感器连接到PLC ， 有时信号会丢失 。 当信号丢失时 ， PLC 中的数值将降为0 。 但在某些时候 ， 数值可能确实为0 ， 但如果最后一个数值是50 ， 那现在的数值就可能不是0 。 在这种情况下 ， 需要要查看数据变化以确定是否应该忽略当前值 。 使用该逻辑设置计算标签 ， 可以解决此问题 。 在与其它系统共享数据之前 ， 请务必在最接近源头的位置确认数据的有效性 。
另一个关键步骤是为数据提供上下文 。 例如 ， 在用户的Modbus PLC 上 ， 有一个参考地址为40001 的标签 。 在SCADA 系统中 ， 会将其映射到某个标签 ， 例如“环境温度” 。 如果仅有这个数据 ， 那无法知道温度是摄氏度还是华氏度 ， 以及高、低限是多少 。 如果没有上下文 ， 数据分析和机器学习模型可能会提供错误的数据 。
使用能够提供名称、比例、工程单位、工程上下限、文档和工具提示等信息的边缘网关 ， 将为其它系统提供关键信息 ， 以便于更好地理解基础数据 。
标准化通用数据结构最后一步是在整个企业范围内 ， 标准化通用数据结构 。 由于每个站点的数据可能不同 ， 并且很难找到通用的数据模型 ， 因此通常会忽略此步骤 。 分析包和机器学习模型要求对于通用对象采用相同的数据结构 。 用户不希望为每个站点创建不同的分析或机器学习模型 。 这超出了单个数据点的范畴 ， 是已知对象的数据点的集合 。
重要的是调查每个站点以找到一个通用的模型 ， 并使用支持用户定义类型（UDT）的边缘网关 。 这意味着调整每个站点的数据以适应模型 ， 这可能包括缩放、计算标签、转换等 。 这样数据在表面上看起来是相同的结构 ， 同时隐藏了背后的复杂性 。
通过设置新的运营架构 ， 解决将大数据导入基础架构的问题 。 在访问数据之前 ， 用户无法进行分析和机器学习 ， 因此数据必须有效并且具有上下文以便于理解 。 利用这种新的思维方式和基础架构 ， 用户可以通过一些小的步骤和调整来实现先进技术带来的潜在好处 。
关键概念：
■ 将数据转换为可操作的信息是工业4.0 的重要方面 。
■ 基于MQTT 的架构可以帮助用户理解数据 。
■ 系统只有了解数据 ， 才能正确使用和分析数据 。
思考一下：
您正在采取哪些措施来简化数据采集 ， 以更好地为工业4.0 做准备？

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