工业4.0数据记录

作者：Vijay Ramakrishnan, Cypress
减少停机时间的能力是管理工业设施的重要因素。目前，预测停机时间难度较大且成本非常昂贵。比如，普通汽车制造厂的停机时间可能高达每分钟22,000美元或每小时130万美元（来源：先进技术服务，2006年：“汽车行业停机成本：每分钟22000：调查。”）。
随着工业4.0的出现，工厂的智能化和互联性正在日益提高。智能工厂中的机械设备就能够采用所连接的无线传感器节点的实时数据，提前预测可能发生的故障，并通知控制系统采取纠正措施，以避免意外的系统停机。累积的数据可以用于改进预测分析，并实现更好的机器预防性维护。这些进步旨在提高工厂的运营效率，并缩短整体停机时间。
工业4.0的基础 —— 可操作数据实现了从实时传感到预测分析等各种功能。因此，持续、可靠地记录数据至关重要，尤其是在发生故障时，这是因为这些数据通常是关键信息。此外，需要记录的数据量预计将会继续增加。我们不但需要在传统工业系统上进行连续数据采集，还需要在数千个连接的传感器节点上进行连续的数据采集，这些传感器节点将遍布于未来智能工厂的各个角落。
为了克服这些挑战，下一代工业系统需要高性能非易失性存储器确保“数据零风险”和正常运行与系统故障期间的可靠数据备份。为了保证这一数据记录的可靠性，工业4.0非易失性存储器需要支持快速写入、实时非易失性以及接近100万亿次循环、近乎无限的读/写持久性。