本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 在 中為製造業現代化資料歷史記錄的策略 AWS 雲端
<a name="introduction"></a>

*Devender Satija，Amazon Web Services (AWS)*

*2023 年 10 月* ([文件歷史記錄](doc-history.md))

工業 4.0 是製造業的變革，由智慧運算塑造而成。連線、資料、分析、人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 正在推動製造業的數位轉型。結果是[工業物聯網 (IIoT)](apg-gloss.md#glossary-iiot) 的出現，以及營運技術 (OT) 和資訊技術 (IT) 團隊的融合。*歷史現代化*是一種方法，用於現代化和升級 OT 系統，以更好地滿足製造業的需求。

多年來，產業目標並未改變；重點仍是持續改善品質並縮短停機時間。許多組織的工廠資產已超過 20 年，而且大部分的生產資料都被困在這些過時機器中。為了最佳化操作，製造商需要擷取該資料、讓它充實其他來源的資料，並從中取得洞見。從歷史上看，製造商倚賴現場部署歷史記錄。*製造資料歷史學家*也稱為*歷史學家*，是一種資料庫，用於從工廠中的各種來源收集和存放資料。本指南提供現代化歷史記錄的策略，以利用 的連線、分析和 AI/ML 優勢 AWS 雲端。

## 概觀
<a name="overview"></a>

歷史現代化策略著重於使用資料和技術，以協助組織做出更好的決策。這些策略包括使用現有資料、分析該資料，以及使用 AI/ML 等進階技術來探索洞見。這些策略有助於提高營運效率、減少停機時間並推動創新。

以下是現代化常見的驅動因素，取決於組織的大小：
+ **前所未見的規模和資料普及化 **– 資料可能可用，但會孤立在內部部署歷史記錄中，僅提供本機可見性和有限的本機分析。隨著您的組織持續累積更多資料，在內部部署歷史記錄中儲存和管理該資料的成本也會持續增加。
+ **持續創新或合併** – 由於擴展、合併或收購，維護和整合各種內部部署歷史記錄可能具有挑戰性。
+ **邊緣的效能 **– 您可能無法將進階分析和運算能力帶入內部部署操作資料。
+ **擴展和節省的機會** – 可擴展性、效能問題和以標籤為基礎的禁止性授權模型可能會影響總體擁有成本 (TCO)，並可防止足夠的資料擷取來建置進階使用案例。
+ **可行的洞見** – IT 和 OT 資料未充分整合，無法為工廠主管提供及時洞見，協助他們盡可能減少意外停機時間、改善產品品質，並提高資產效能和可用性。
+ **永續性** – 為了實現永續性和節能目標，您需要更深入了解工廠操作。