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自動化操控柜中的數據貯存經常在運用中被忽略，其實運營數據在自動化操控柜設計時，會定時進行。

存儲的數據能夠是實際值，例如生產數量，也能夠是依據原始數據取得的統計數據，例如每秒查看但每小時記錄一次的平均、zui小和zui大溫度值。自動化操控柜數據點通常具有一個地址或稱號以及一個值。數據點僅供給以進程或控件為中心的數據視圖。沒有描述、度量單位、操作規模或其它描述性信息。

因為自動化操控柜里的工業數據首要用于操控環境之外的機器保護、進程優化、質量和可追溯性，因此帶來了必定的挑戰性。在這種情況下，有必要對數據進行剖析和調整，以對機器進行保護，對進程進行流程優化，對產品進行質量和追溯。所需的數據有必要相關聯，有時有必要轉化為可用格式。

典型的工廠所擁有的機器具有不同的數據。對于自動化操控柜里數據剖析，有必要對數據點進行標準化、規范化，并且在某些情況下運用部件目標來進行核算。剖析數據通常不如操控數據那么要害。企業運用低成本傳感器搜集數據以進行非要害剖析。傳感器可能會產生故障或漂移。帶有外部數據驗證的冗余傳感器，能夠幫助完成杰出的數據存儲。

工業數據的提取和轉化，有必要在挨近生產機器處完結。這樣數據能夠被則地邊緣剖析所運用，并發送到則地數據中心或云端。選用邊緣核算仍是云核算首要取決于哪個功率更高。制造企業有必要簡化數據集成，以完成工業4.0、智能制造和IIoT的預期價值。