制造智能并不是一个新的应用领域，但随着流程工业开始加入更多的传感器和智能设备，以努力赶上工业物联网(IIoT)的潮流，制造智能正面临新的挑战。
这里的挑战是如何集成来自结构化和非结构化信息的不同数据源。鉴于大多数制造商采用企业制造智能(EMI)，也称为运营智能，以提高可视性，以便更快地做出决策，并从数据中提取更多价值，如果EMI软件不与工厂的其他部分一起发展，它可能会失去光彩。
这是对话的话题弧行业论坛在今年2月的奥兰多会议上，一个由终端用户、集成商和供应商组成的小组讨论了运营情报的未来。尽管有工业物联网的障碍，但随着技术的与时俱进和新的供应商的进入，EMI的未来实际上是非常光明的。
一个EMI的供应商是跷位．该公司将其技术称为工业过程数据的“谷歌”。它可以与现有的过程历史数据库一起工作，如OSIsoft PI系统、艾默生的高级连续历史数据库和霍尼韦尔的统一过程历史数据库(PHD)。通过利用可视化搜索、注释、胶囊和工作表等数据管理创新，该软件可以跨现有历史学家、批处理系统、资产管理甚至ERP执行发现和诊断。为此，Seeq还包括了全面的REST API为创建行业特定应用，可以利用SeeQ功能，以及使互操作性与商业智能（BI）工具（如Excel，Tableau，SAS和Matlab）的互操作性。
The Seeq secret, the company says, is that it is a browser-based application for engineers to find insights into time-series data, and, they claim it’s one-of-a-kind, as there isn’t a category of existing products within which it fits. It’s particularly useful in oil & gas, power generation, chemicals and pharmaceutical industries as it can search complex data sources, enables collaborative problem-solving by aggregating and combining plant and production data with operator insights, and the ability to quickly optimize asset performance.
据该公司称，“谷歌的”搜索功能使用高级算法来查找模式匹配，限制条件和定义感兴趣的时间段。有一种脚本语言来写入方程来组合和分析结果和散点图以可视化数据集。所有这些都可以通过Seeq的基于Brower的界面与同事共享。
布兰登·莱克是Iberdrola可再生能源服务公司的高级业务系统分析师，负责为用户提供可靠的数据，以便他们做出明智的决定。作为一家大型风能公司，数据来自各个不同的方向，包括各种内部分析工具，包括OSIsoft、SAP和SCADA系统。Lake和他的团队在现有工具的基础上对Seeq进行了分层，但没有增加更多的复杂性。
“我们[我们[收集很多]每天在主站点上的数据，我们没有稍微复制，我们只需索引并查看那里的数据，”湖在面板讨论期间说。“SeeQ帮助我们找到我们之前无法找到的数据的关键方面。”
他说，例如，他们可以看到来自不同来源的数据信号，并能够添加上下文的数据，如一天中什么时候的风从不同的操作地点，他说。
也许这里的关键在于使用分析的人的参与。工程师和操作人员有知识和经验，了解什么是生产过程中最重要的。所以，当工厂里的技术在发展时，百代的未来实际上掌握在你的手中。你只需要“寻找”合适的工具。
