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自动化控制柜中的数据存储在运用中经常被疏忽。事实上，在主动操控柜的规划中，操作数据会定期进行。

存储的数据可所以实践值，如出产量，也可所以从原始数据中取得的统计数据，如每秒检查一次但每小时记录一次的平均值、小醉和大醉温度值。主动操控柜数据点通常有地址或称号和值。数据点仅提供以进程或控件为中心的数据视图。没有描述、丈量单位、操作范围或其他描述性信息。

因为主动化操控柜中的工业数据主要用于操控环境之外的机器保护、流程优化、质量和可追溯性，因而带来了一些挑战。在这种情况下，有必要对数据进行剖析和调整，以保护机器，优化流程，并盯梢产品质量。所需的数据有必要是相关的，有时有必要转换成可用的格式。

典型的工厂具有不同数据的机器。关于主动操控柜中的数据剖析，数据点有必要标准化和规范化，在某些情况下，应运用组件指标进行核算。剖析数据通常没有操控数据重要。企业运用低成本传感器收集数据进行非关键剖析。传感器可能呈现毛病或漂移。带有外部数据验证的冗余传感器有助于完成良好的数据存储。

工业数据的提取和转换有必要在接近出产机器的地方完成。这样，数据能够被本地边缘剖析运用，并被发送到本地数据中心或云。边缘核算仍是云核算主要看哪个效率更高。制作企业有必要简化数据集成，以完成工业4.0、智能制作和IIoT的预期价值。