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산업 데이터의 도전 과제
데이터는 어디에나 존재합니다. 센서, 마이크로프로세서 및 기타 기술의 지속적인 개선으로 산업용 사물
인터넷(IIoT)이 가속화되었고, 더 많은 계측, 자동화 및 모바일 디바이스가 산업 환경 내에서 점점 더 많은
양의 데이터를 생성하고 있습니다.
그러나 산업 시설의 설계, 실행, 운영을 개선하기 위해 더 스마트하고 빠른 의사 결정을 내리는 것은 전체
산업 프로젝트 및 자산 수명 주기에서 데이터를 관리하는 방식을 크게 개선하지 않고는 한계가 있습니다.
오늘날 대부분의 시설에서 각 시스템은 라이프사이클의 특정 프로세스 내에서 특정 목적을 위해 제한된
대상에게만 제공되는 풍부한 데이터를 생성합니다. 그러나 이러한 데이터는 다른 시스템 및 프로세스와
단절되어 있는 경우가 많기 때문에 더 스마트하고 신속한 의사 결정을 내리는 데 필요한 컨텍스트가
부족합니다.
데이터는 소프트웨어 시스템, 조직 그룹 내에 격리되어 있거나 종이 더미에 묶여 있어, 업무 수행에 필요한
데이터를 검색하는 데 업무 시간의 30%를 소비하는 것으로 추정되는 엔지니어 및 기타 산업 종사자에게는
악몽과도 같습니다.
이는 가치가 낮은 업무에 상당한 시간을 소비하는 것입니다. 따라서 산업 자산 라이프사이클 전반에 걸쳐
실질적인 이점을 제공하는 중요한 실시간 정보로서 데이터를 관리할 수 있는 더 나은 방법이 필요하며,
여기에는 산업 시설의 생산성, 운영 무결성, 지속 가능성을 높이는 협업 개선과 더 스마트한 의사
결정이 포함됩니다.
