互联网精准扶贫 四川案例为全球减贫提供中国方案
利用 AI/ML、高级分析和实时数据处理技术，优化端到端价值链，以服务于创新型制造应用。
在整个价值链中推动端到端创新
制造和移动解决方案
.svg)
MongoDB Atlas for Industries
常见问题解答
制造业和汽车行业面临着持续创新的压力，要求以最快的速度和最低的成本为生产商和终端买家提供更优质的产品。遗留在旧版系统中的大量数据正阻碍这些行业发挥其真正的潜力。
不同于依赖被动式数据分析（由于系统是旧版的，并且相互孤立，因此分析速度很慢），MongoDB 的现代数据库是将运营技术和 IT 数据连接起来，以提高整体设备效率 (OEE)，并使企业能够从制造商转型为能够加速客户满意度并通过互联智能产品获利的企业。无论是采用工业物联网 (IIoT) 解决方案，还是获得从原材料到发货产品的单一视图，数据都是整个运营的基础。
借助 MongoDB 的现代数据库，制造商和汽车行业的领导者可以将其设备和产品产生的各种海量数据整合到单一视图中，并在单一位置进行分析。这使他们能够做出实时决策提高 OEE，实现工厂自动化，并在产品出厂后为客户提供长期服务。
工业 4.0 (I4.0) 象征着第四次工业革命的开端。它代表了制造业中自动化技术的当前趋势，并包括支持的颠覆性技术和概念，例如信息物理系统 (CPS)、工业物联网 (IIoT)、云计算和沉浸式可视化。
IIoT和CPS技术正在将虚拟空间与物理世界整合。这催生了新一代工业系统，例如智能工厂，以应对当前宏观环境中快节奏和高度个性化生产的复杂性。
工业 4.0 技术，例如 IIoT 和 CPS，正在将虚拟空间与物理世界结合起来。这导致了新一代工业系统的出现，例如智能工厂，以应对当前宏观环境中快节奏和高度个性化生产的复杂性。
预计 IIoT 将为现有工业系统提供有前景的转型，推动数字化转型并开启未来的智能企业。这项技术在逐步渗透到产品和传感器中，同时彻底革新了现有的制造系统；因此，它被视为下一个世代先进制造的关键推动者。
工业 4.0 通常由许多复杂的组件组成，并在所有制造行业中有广泛的应用程序。制造公司面临的最大挑战之一是利用互联设备和产品生成的数据来提升洞察能力。
数字经济要求制造业应用程序变得更加智能，提供更好的客户体验，挖掘洞察力，并能够直接在应用程序中基于实时操作数据采取智能行动。我们的目标是始终在创新方面超越竞争对手。为了满足对实时数据处理的需求，我们不能再仅仅依赖将数据从操作系统中转移到分析存储的方式，因为这会增加过多的延迟，并使应用程序与生成的洞见相分离。为了克服这些挑战，分析处理必须“左移”到数据源头，即应用程序本身。MongoDB 将这种转变称为“应用程序驱动型分析”。这是一个开发者和分析团队都需要为之做好准备的转变，因为它会影响他们的角色和职责，以及他们所使用的工具和技术。
MongoDB 通过一套平台功能和特性（从数据库到数据湖、联合查询服务和连接器）提供应用程序驱动的分析。
制造公司面临的最大挑战之一是使用新技术对旧版基础设施进行现代化改造，这可能既耗时又难以维护。此外，越来越多地使用 IoT 传感器和设备会生成大量数据，这些数据需要被有效存储和分析。MongoDB 通过提供可扩展性、灵活性、高级安全功能、实时应用程序驱动的分析以及在任何地方运行的自由，帮助制造商克服这些挑战。
连接的 IoT 设备发布大量数据，这增加了网络攻击和数据泄露的风险。为了应对这种风险，制造商可以实施安全措施，例如加密、访问权限控制、Atlas 审核和日志记录，以保护其数据。MongoDB Atlas 在设计时充分考虑了安全性，提供了强大的访问控制机制，以及静态和传输中的原生加密功能，以保护数据库中的敏感数据。
1. 智能工厂中的数据源可能多样且复杂。MongoDB 灵活的文档模型允许制造商以最适合其应用程序的方式存储和处理数据。
2. IIoT 设备生成大量数据，MongoDB 的分布式架构允许制造商横向扩展其基础设施，从而实现几乎无限的扩展，以处理大数据和高强度工作负载。
3.借助原生时间序列支持和强大的聚合框架，MongoDB 可以轻松摄取、查询和处理时间序列数据。这对于数据通常是时间序列的 IoT 应用程序来说尤其重要。
4. 强大的安全功能，包括加密、授权、身份验证和 Atlas 审核。