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自动化控制柜中的数据储存经常在应用中被忽略，其实运营数据在自动化控制柜设计时，会定期进行。

存储的数据可以是实际值，例如生产数量，也可以是根据原始数据获得的统计数据，例如每秒检查但每小时记录一次的平均、zui小和zui大温度值。自动化控制柜数据点通常具有一个地址或名称以及一个值。数据点仅提供以过程或控件为中心的数据视图。没有描述、度量单位、操作范围或其它描述性信息。

由于自动化控制柜里的工业数据主要用于控制环境之外的机器维护、过程优化、质量和可追溯性，因此带来了一定的挑战性。在这种情况下，必须对数据进行分析和调整，以对机器进行维护，对过程进行流程优化，对产品进行质量和追溯。所需的数据必须相关联，有时必须转换为可用格式。

典型的工厂所拥有的机器具有不同的数据。对于自动化控制柜里数据分析，必须对数据点进行标准化、规范化，并且在某些情况下使用部件指标来进行计算。分析数据通常不如控制数据那么关键。企业使用低成本传感器收集数据以进行非关键分析。传感器可能会发生故障或漂移。带有外部数据验证的冗余传感器，可以帮助实现良好的数据存储。

工业数据的提取和转换，必须在接近生产机器处完成。这样数据可以被则地边缘分析所使用，并发送到则地数据中心或云端。采用边缘计算还是云计算主要取决于哪个效率更高。制造企业必须简化数据集成，以实现工业4.0、智能制造和IIoT的预期价值。