效应器的运行完全独立于物联网传感器数据

智能传感器是任何自动化系统的前端。然而，自动化意味着运动，传感器只观察、捕获和报告与周围环境相关的数据。使用这些数据的责任落在影响者身上。

重新关注数据

根据定义，效应器会改变传感器只能观察到的周围环境。这些可以是电机、螺丝管、阀门或其他任何东西。“影响”现实世界变化的模拟组件。例如，在工业自动化中，效应器负责运动、温度、压力等物理转换在传送带、机械臂、压力机、风扇等系统中的应用。

如今，大多数效应器的运行完全独立于物联网传感器BQ24007PWP数据。当然，工业4.0和智能工厂概念的目标是利用传感器捕获的数据来调整这些效应器，从而增加产量，增加正常运行时间，降低成本，降低能耗。这可能是直接控制效应器的数据分析形式；或者更有可能通知命令参数，命令定义效应器如何刺激机器在高度结构化程序的电机控制场景中到达设定点。

在任何情况下，传感器数据分析都会将大量的原始传感器数据细化为信息，可以用于一个或两个命令来影响效应器以及随后的设备操作。然而，我们必须记住，工业4.0部署的最终目标是工厂车间和IT统一运营中心，重点优化整个生产线布局。

基于操作自动化和工厂IT运营中心

对于具有IT对于以数据建模为背景的外行自动化利益相关者来说，这种粒度水平并不能帮助他们实现有效生产和发生的目标。负责实施生产线跨设备配置文件，帮助实现IT对于工厂工程师来说，运营中心设定的目标甚至不是特别相关。它更准确地描述了对控制系统专家和其他人员有用的数据。他们将根据应用程序要求调整控制器，以一定的速度或位置运行电机。

但我们希望在新的智能工厂中摆脱这种专业水平。相反，今后将重点安排作业，IT操作和维护人员可以检查传感器和效应器，监督设备控制的更基本方面，如系统初始化、错误状态管理，甚至有序关闭自己的机器环境。因此，自动化的目标并不是“电机必须沿Z轴重新定向10度”或“液压活塞必须延伸100厘米”他们可以通过，他们可以说“希望这台机器能生产出六个小工具，然后关闭它们”解决问题。

因此，智能工厂的工作必须作为一系列步骤显示给这些用户，这些步骤在一个或多个效应器之间协调，以达到预期的效果。这种基于操作的调度理论上提供了工厂自动化的最高抽象水平，但在大多数工厂设置中是不可能的。

造成这种情况的原因有很多，但几乎所有的原因都是由于不同制造商的不同机器之间缺乏良好的沟通。这不仅仅是给予IT操作中心的工程师给工厂车间的工程师带来了巨大的挑战。他们的职责是解释操作中心的工作，并大规模传达生产线上所有效应器的相应顺序。

数据模型统治所有数据

统一整个智能工厂（从自动化工程师到运维中心，从最小的OT执行器到最抽象的IT编排系统）的唯一方法是通过通用数据模型。数据模型它是一个结构化的数据组织，包括如何包装数据的具体规则或说明。简而言之，数据模型为数据如何与制造系统中的特定状态相关提供了一个结构。

然而，在更广泛的工厂环境中，通用数据模型提供了一个跨越各级结构层次的接口，使基于工作的自上而下通信更加透明。显然，由于安全、可靠性和隐私，它是一个新的集成IT/OT在工厂内，可根据具体情况与不同部门共享的数据和数量。

然而，在统一模型中，抽象传感器数据与抽象效应器数据的结合对系统的数字建模有更大的影响，因此您可以在物理工厂生产线通电前模拟其性能。此外，与智能传感器供应商一样，它允许智能传感器供应商指定准确的参数要求，而不需要在应用程序中执行太多特定的代码。

用于为智能传感器生成数据模型PICMG配置器可用于创建与此类状态控制兼容的智能效应器，

数据传感器物联网运行操作系统

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