MongoDB为制造与移动性
通过人工智能/机器学习、高级分析和实时数据处理，优化端到端价值链，以实现创新的制造应用。
在整个价值链上推动端到端创新
制造与运动解决方案
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MongoDB Atlas行业版
常见问题解答
数据库在制造业中是如何使用的？
制造业和汽车行业面临持续创新的压力——尽可能快地提供更好的产品，同时以最低的成本满足生产者和终端消费者的需求。大量数据被困在传统系统中，阻碍了这些行业发挥其真正潜力。
与其依赖于受孤岛化和传统系统拖慢的反应性数据分析，不如使用MongoDB的开发者数据平台连接操作技术和IT数据，以提高整体设备效率（OEE），并使制造商能够从制造商转变为能够加速客户满意度和实现联网、智能产品的商业化的企业。无论是采用工业物联网（IIoT）解决方案，还是从原材料到成品获得业务的全景视图，数据是整个运营的基础。
借助MongoDB的开发者数据平台，制造商和汽车行业领导者可以将设备和生产产生的数据种类和数量结合成一个统一的视图，并在一个地方进行分析。这使得他们能够做出实时决策，提高OEE，自动化工厂，并在产品离开车间后继续为客户服务。
什么是工业4.0？
工业4.0（I4.0）象征着第四次工业革命的开始。它代表着制造业自动化技术的当前趋势，包括使能颠覆性技术和概念，如网络物理系统（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相结合。这导致了一代新的工业系统，如智能工厂，以应对当前宏观环境中快速和高度个性化的生产的复杂性。
通过工业4.0可以实现什么？
工业4.0技术，如IIoT和CPS，正在将虚拟空间与物理世界融合。这导致了一代新型工业系统的诞生，如智能工厂，以应对当前宏观环境中快速发展和高度个性化的生产复杂性。
预期IIoT将推动现有工业系统的转型，实现数字化转型并解锁未来的智能企业。这项技术正在通过各种产品和传感器中得到应用，同时彻底改变现有的制造系统；因此，它被视为下一代先进制造的关键推动力。
工业智能应用是如何驱动数字转型的？
工业4.0通常由许多复杂组件组成，在所有制造领域都有广泛的应用。制造公司面临的最大挑战之一是利用连接的设备和产品生成数据来驱动洞察。
数字经济要求制造应用变得更加智能，提供更好的客户体验，揭示洞察，并在实时操作数据中直接采取智能行动——始终超越竞争对手。目标是始终领先于竞争对手。为了满足处理新鲜数据的需求，我们不能再仅仅依赖于将数据从我们的操作系统中移动到分析存储——这会引入过多的延迟并将应用程序与生成的洞察分离。为了克服这些挑战，分析处理必须“左移”到数据源——到应用程序本身。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准备好的转变，因为它会影响他们的角色和责任，以及他们使用的工具和技术。
MongoDB通过一系列平台功能和特性提供应用程序驱动型分析——从数据库到数据湖，联邦查询服务和连接器。
与工业4.0相关的一些挑战和风险是什么？
制造公司面临的最大挑战之一是使用新技术现代化遗留基础设施，这可能耗时且难以维护。此外，物联网（IoT）传感器和设备的使用增加导致生成大量需要有效存储和分析的数据。MongoDB通过提供可伸缩性、灵活性、高级安全功能、实时应用程序驱动型分析和在任何地方运行的自由来帮助制造商克服这些挑战。
制造商如何确保其工业4.0应用程序中的数据隐私和安全？
连接的物联网设备发布大量数据，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，如加密、访问控制和审计和日志记录以保护其数据。MongoDB Atlas在设计时考虑了安全因素，提供了强大的访问控制机制，以及数据库中静止和传输的本地加密来保护敏感数据。
对于工业4.0，MongoDB有哪些最相关的功能？
1. 智能工厂中的数据源可能多种多样且复杂。MongoDB灵活的文档模型允许制造商以最适合其应用的方式存储和处理数据。
2. IIoT设备产生大量数据，MongoDB的分布式架构允许制造商水平扩展其基础设施，以处理大数据和高强度工作负载，实现近乎无限的扩展。
3. 具有原生的时序支持和一个强大的聚合框架，MongoDB可以轻松地摄取、查询和处理时序数据。这对于物联网应用尤其重要，因为数据往往具有时序性。
4. 顽强的安全特性包括加密、授权、身份验证和审计。