新しいOMPホワイトペーパー：データベースの意思決定の詳細

迅速な意思決定は、今日のペースの速い国際市場に追いつくための鍵です。現在、ビジネスの成熟度が高い組織は、1つの大きな課題に直面しています。理論的には、迅速な意思決定を行うための豊富なデータがありますが、世界中のさまざまな生産ライン、部門、場所に分散している膨大な量の情報により、組織の速度が低下しています。

したがって、最も差し迫った質問は、高品質の情報にすばやくアクセスする方法です。 Open Manufacturing Platform（OMP）は答えを提供したいと考えており、セマンティックデータ構造化に取り組んでいます。これは、組織がデータを構造化、統合、および表現できるようにするツールと方法論のオープンソースセットです。堅牢なセマンティックデータ構造化によって公開される高品質の情報は、管理レベルでの意思決定に対する信頼と信頼を構築します。同時に、それは悪い決定の可能性を減らし、絶えず変化する生産環境と激化する競争に直面するための良い投資になります。

前回の投稿で説明したように、ボッシュは長い間オープンソース戦略を追求してきました。したがって、OMPから新しくリリースされたホワイトペーパーにも私たちの役割を提供することは論理的でした。セマンティックデータ構造化の2つの主要なトピック、テレメトリデータと分析的問題解決に焦点を当てています。

多くのメーカーは、歴史的に部門間で異なり、データサイロにつながるプロセスを根付いてきました。また、多くのプロセスは依然として手動で実行されており、深く関わっている人だけが実際に理解しています。したがって、最初の目標は、OT（テレメトリデータ）とITの間のデータ統合を実現することです。 Digital Twinアプローチは、生データにセマンティクスを追加し、理解しやすくします。

このホワイトペーパーでは、OTデータとITデータを組み合わせて分析に使用するために必要なコンテキスト化をDigitalTwinsがどのように提供できるかについてさらに説明しています。「過去6か月間の北米でのモデル番号5832のすべてのプレス機のメンテナンス記録は何ですか」などの質問への迅速な回答はもはや問題ではありません。時系列データの履歴集計、資産の場所と種類に関する情報、および別のデータベースに保持されているメンテナンスデータはすべて、1つのクエリにまとめられ、迅速な意思決定が可能になります。

テクノロジーを理解し、組織のさらなる利点について詳しく知りたい場合は、ホワイトペーパーをダウンロードしてください。

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