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新思科技
工业数位转型旨在打破企业的信息技术(IT)和操作技术(OT)之间的孤岛，将OT设备的物理行为转化为数据，并在IT分析帮助下提炼出有效信息。
通过OT-IT合作，这些具有指导意义的信息有助于优化整个物理操作系统。例如，工厂的制造执行系统(MES)的数据可以与客户关系管理(CRM)系统的数据整合，从而缩短交货时间，扩大产能，降低成本。然而，根据最新的工业4.0成熟度指数，参与调查的企业中，96%在数位转型道路上才刚刚起步，仅有4%的企业达到了“可视化”或“分析”成熟阶段。
显然，这段旅程对大多数企业来说并不友好。经验表明，起步阶段是最艰难的，获取OT数据又是难中之最。
阻碍OT数据采集的3种陷阱
无形的环境陷阱
想象一下，您的OT数据来自位于40到50℃茫茫沙漠中的钻井，严寒地区绵延数百公里的石油管道系统，快速行驶、高频振动的火车的运输系统，化学燃料罐，亦或是无人高压变电站内的开关系统。各种环境干扰，如极端温度、振动、化学气体和电磁辐射，很容易造成OT数据采集电子装置故障，数据传输不稳定的情况时有发生，更有甚者，数据不准确导致后期分析结果出现错误。例如，智能工厂的大型自动化仓库系统在启动的瞬间会产生强电磁干扰，导致附近的网络设备出现异常。网络即使只中断一秒钟，也会破坏库存计算的准确性，以及整个产品批次的生产进程。
意想不到的设计陷阱
所有的OT设备，从传感器、控制器到控制系统，都有一个共同点：为了实现高度专业化的工业应用。工业设备的设计有特定目的。例如，钻井中使用的控制器和传感器与支持电力监测设备的控制器和传感器并不相同。但是，如果您想了解钻井的控制水平和电力消耗之间的相关性，就必须从各种专业设备中收集OT数据。大多数人直至现在才意识到，每个设备都使用特定的通信协议，只有该设备能识别和理解。因此，要广泛收集OT数据，必须首先获得与不同设备“对话”的能力；否则，分析不同的OT数据就会困难重重，而且会直接导致成本增加。
数据识别陷阱
从OT设备或系统产生的数据大多是没有背景信息的原始数据。例如，PLC从部署在不同地点的传感器收集温度数据用于监测。当温度超过45°C时，风扇即会打开，帮助降温。然而，对于OT数据分析师来说，直接从PLC采集的原始OT数据（即45°C）缺乏背景信息，因为他们无法知道采集了哪些设备的数据、具体采集时间以及数据所有者等。这些原始数据在他们眼里不过是毫无意义的数值。因此，OT数据采集的关键环节是对原始数据进行预处理并赋予其背景信息。为实现这一目标，OT设备供应商必须将与IT的融合能力作为发展重心，因为原始数据的预处理会涉及IT用户熟悉的很多技术。此外，如果数据太多，数据分析师在将收集的数据转换为数据库统一格式过程中，将被巨大的工作量淹没。好在目前可以通过数据转换技术来协助这一工作。
加大OT数据采集力度
加快IT/OT融合步伐
OT数据决定工业数位转型的成败。在开始一个项目之前，需要评估获取OT数据的不同方式和可用的OT数据类型，并规划将OT数据转换为IT数据库所需的格式和结构；还需避免上文提及的三种陷阱，结合公司需求，提前加强OT数据采集能力。经过这些努力，IT/OT的融合步伐必将加快，助您坚定而稳妥地迈出工业数字化转型的第一步。
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