VII 数据发现
发现运营或资产绩效的改进潜力
数据发现是一个开始调查工业互联网和先进的分析和数据驱动的机会简便的方法。这是一个低风险的工具，在有限的投资和项目范围内，用来探索利用数据改善工艺流程的潜能，从而为进一步开发奠定有价值的基础。
维美德工业互联网(VII) 数据发现将基于数据的方法和工具与维美德的分析、工艺和技术经验相结合，以发现制造工业的操作或是设备性能方面的改善潜力量。根据项目的范围，VII数据发现项目可为您提供宝贵的见解和行动，以提高过程稳定性，生产绩效，设备可靠性和运营优化机会。
数据发现流程
VII 数据发现是一个交互式的过程，它使用从客户车间或工厂获取的历史数据。客户的数据和信息来源通常包括：分布式控制系统（DCS）数据，实验室检测数据，其它信息系统的数据如制造执行系统（MES）和企业资源计划（ERP），故障和维护日志，PI 图，成本数据以及访谈信息。这些数据被导出后， 与客户的专家们合作，由维美德数据科学和工艺专家进行分析。这些结果将对工厂的制造过程进行详细、全面的概述，可用于解决已知问题，找出问题的根本原因并识别潜在的改进领域。数据发现的过程通常需要大约约六到八周的时间。
数据发现有两种用途:
- 分析已经识别的问题：利用分析来解决已知的的问题
- 分析用来识别改善的潜能：寻找和识别潜在的改善领域
成果和效益
VII 数据发现为您提供了一个分析和流程方面专业知识的整合, 并将这些知识转变成了对您的运营和资产情况的深刻了解。基于这些信息，我们的专家为您确定有优化机会的领域。如果数据足够多，在优化机会识别过程中也会评估客户的长期数字化发展路线图和成本效率，为客户未来的行动和发展提出有意义且即时的建议。
设置具有应用程序的工业互联网
基于数据发现过程的结果，可以定义哪些区域的流程将被纳入重点。维美德将会针对这些特定的领域完成开发相应的应用并上线，以便这些应用能够为客户提供近乎实时的信息和建议或指导控制室里客户的操作人员。利用一个远程模型，可以很容易将工业互联网功能逐步地引入到操作中。
未来的发展
新的应用将会有助于更好的运行流程。下一步是要确定进一步需要改善的领域：应用和算法针对这些领域是可用的或者可以开发的。通过这种方式，可以有条不紊地改进和优化生产过程的不同领域。