要實現IIoT的好處，需要重新審視軟件分析產品。目標是找到一個產品，可以提供完整和靈活的方法，從生產數據中提取有價值的信息。數據分析軟件，可以給過程專家提供第一手的有價值的數據信息，使他們能夠自定義分析并改進生產結果。
能為IIoT的實施提供有價值的數據分析需要注意以下4個方面：
1. 生產率提升
這需要一種應用方法，以便工程師和分析人員可以很容易地使用該軟件，作為他們調查和發現工作的一部分，以快速改善生產。分析工具必須適合具有專業知識以及對工廠了解的人員使用，而不是那些軟件領域方面的專家但不了解該工藝過程的人員，如程序員、數據專家。
2. 時間序列數據
任何IIoT實施的核心，都是來自傳感器的模擬數據。這些數據通常難以操作、清理和情景化。典型的手動解決方案需要在Excel表中或編程腳本中花費數小時來自定義。IIoT的數據分析工具，應促進和加速對時間序列數據的調查，以便工程師能夠專注于發現和洞察而不是數據的處理或操作。
3. 數據種類和語境
這允許傳感器數據由與其關聯的批處理或資產來組織管理，也可以很容易地被分解為連續過程中的機器狀態和條件。這一點很重要，因為最典型的工況是新舊數據混合在一起，或者混合了來自不同來源的控制數據。
4. 協作支助
這使得團隊成員之間以及一個或多個設施之間的共享發現和討論成為可能。 這需要能從任何平臺（包括PC、平板電腦和智能手機）上運行的任何瀏覽器訪問數據分析軟件。 因此，為了從采集的數據中獲得最大收益，過程制造企業應該尋找了解數據背景以及企業面臨的業務和過程挑戰的系統供應商。這些供應商可以在集成協議、部署和體系結構方面進行大量的提升，使過程工廠能夠集中精力，從各種IIoT方案中獲得最大的價值。
文章來源：控制工程網
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