将数据导入到是德科技PathWave Manufacturing Analytics软件，优化制造工艺和效率
随着工业4.0的出现，在制造环境中支持工业4.0的设备、测试软件和测试设备大量涌现，这些年来呈指数级增长。通常，每一种设备都有自己的格式，或者是现有行业标准的一个小版本，但是必须能够大量地流入企业资源规划(ERP)和分析系统。现在，在正确的时间获取正确数据的能力变得更加重要。人们可以发现，有许多文章讨论数据存储系统(Data Lakes，HDFS，HBase)和数据检索和查询解决方案(SQL，Impala，Hive)。但是，您可能不会经常遇到如何收集设备和测试设备数据的话题。该解决方案需要涵盖两个密切相关的领域，数据解析和数据传输。在这篇文章中，KEYSIGHT将从较高的层次上讨论数据解析。
在许多大型制造环境中，仅测试设备环节就可能涉及多种类型的测试设备和软件。制造的每个单元也可以涉及不同类型的功能特定的设备。因此，不难想象，由每种类型的测试设备或软件版本生成的数据可能具有不同的格式，或者甚至在数据类型或值的格式上有微小的变化。数据可能以二进制或结构化文本的形式出现。这些文件可以是每个测试产品单元的一个单独的文件，也可以是一天内测试的一组数据等等。
当收集的数据没有转换为一致的格式时，分析或理解这些数据以用于分析或仪表板显示使其具有意义将是一个挑战。用户试图标准化收集的数据的任务可能不容易手动完成。这是因为这些工业4.0设备、测试设备和软件产生的数据的种类、数量和速度都不同。需要完成的工作的规模往往超过了制造环境中的许多团队可能能够处理的速度。尽管供应商试图生产符合特定标准(如CFX)的新设备和软件，以减轻集成的负担，但从有价值的旧设备和软件引入数据仍然存在问题。因此，定制数据解析的作用越来越重要，它可以处理需要分析的大数据类型。
创建解析器将试图解决的一些挑战是:
在源数据中寻找要自动化的模式
脏数据的处理
每个场景所需的定制级别
在源数据中找到要自动化的模式并不是一个非常难解决的问题。真正的挑战来自于数据解析器的创建，以便它能够正确地找到数据中的循环模式，并将其转换为流程中下一步可用的输出。能够识别模式只是第一步，接下来的挑战是如何忽略和处理没有模式的部分，并且仍然能够优雅地解决它们。这需要团队具备一定水平的经验和专业知识，创造必要的工具，以尽可能节约成本和提高效率的方式实现预期的输出。
脏数据有时会以不可想象的方式破坏源数据处理。例如，一些数据在格式上可能是正确的，符合指定的标准，但是，它是来自数据源的重复数据。数据源不是只发一次，而是一天发多次甚至上千次。如果没有人为干预，单靠数据解析可能无法捕捉到这一点。
每个数据解析场景都需要一定程度的定制。因此，期望每个实例都有一些可重用的组件，而其他实例则需要从头开始重新创建数据解析过程的某些部分，这是合理的。工作量和周转时间会极大地影响实施的成本和时间。
PathWave Manufacturing
Analytics(PMA)由是德科技经验丰富的团队提供支持，他们可以帮助您实现从您的制造测试设备和软件中导入数据进行分析和演示的目标，帮助您获得必要的可操作的视图，这些视图可以用于从生产线上的操作员到业务组织的最高高级管理层。PMA包括一个可扩展的架构，它可以随着业务的增长而增长。它带有定期的软件更新，这将允许您处理环境中不断变化的业务或生产需求。PMA将开放工程和开发团队，允许他们开发对生产线和业务有价值的软件和工具，并通过其可操作的视图节省生产车间的时间。
图1: PathWave Manufacturing Analytics软件
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