01
收集
来自设备、PLC、SCADA、MES、ERP 等的数据
02
处理
标准化数据，并将其建模为可复用的工业数据基础
03
分发
面向下游应用、分析和 AI 的结构化数据
挑战
制造现场会持续产生大量生产运营数据。
工厂数据分散在各处
机器信号、系统导出数据和运营记录各自分散在不同的信息孤岛中——如历史数据库、本地数据库、共享盘和电子表格。缺乏统一、共享的可信数据源。
每个项目构建独立集成
每新增一个看板、报表或应用，团队往往都需要重新连接同样的数据源。集成逻辑在不同团队和项目中被反复构建，难以沉淀为可共享、可复用的能力。
采集数据往往难以直接复用
数据可以被采集，但如果缺少统一的数据模型、命名规范和业务上下文，就很难在不同应用和团队之间可靠复用
短期修补带来长期复杂度
点对点连接和孤立的数据管道会随着时间不断累积。每新增一个用例，数字化项目的扩展都会变得更慢，也更加脆弱。
第 1 步 — 收集
采集全厂数据
覆盖各类数据源
Tier0 可连接广泛的工业和业务数据源，覆盖生产现场的机器、控制系统，以及后台的 ERP 和数据库。实时运营数据与业务事务数据都可以汇入同一个工业数据平台。
一层接入，覆盖全厂数据。
Tier0 支持标准工业协议、数据库接入和 REST API，团队可以快速连接数据，而无需为每个项目重复搭建同样的数据接入基础设施。
SCADA系统
MES
SQL 数据库
WMS / 仓库
电子表格和文件
PLC
历史数据库
ERP系统
REST API
CMMS / 维护
能源监测
自定义协议
转换和规范化
将原始数据转换为一致的格式。统一不同数据源中的单位、标签名称和结构。
筛选和转发
通过规则配置，将特定事件和值转发到对应的下游目标，无需在每个应用中手动编写逻辑代码。
赋予数据上下文
为原始数据补充生产或业务元数据，将原始信号转化为有意义、带标签的信息，并关联到具体资产、产线或流程。
标准化以便复用
通过一次性数据整理，形成一致且定义清晰的数据结构，使数据无需额外转换，即可被多个下游系统可靠使用。
步骤 2 — 处理
让工业数据真正可用
收集数据只是第一步。Tier0 会在工业数据流动过程中对其进行处理，包括转换、过滤、补充上下文和转发，确保数据以正确的格式到达正确的位置。
原始机器输出和系统导出数据通常难以直接使用。Tier0 的数据处理层弥合了原始接入与下游可用之间的差距，让各类应用无需重复用转换逻辑处理数据。
步骤 3 — 建模
将数据建模为可复用的工业数据基座
Tier0 不仅仅存储数据——它还赋予工业数据结构和生产意义。
数据围绕真实的制造实体进行组织，包括工厂、作业区、产线、资产、流程和数据点等。由此形成的共享模型，可支撑下游应用、报表、流程和 AI 用例在同一数据基础上构建。
工业数据模型层次结构
站点
工作区
线条和单元格
资产
流程
流程
数据点
映射到生产
围绕真实的制造实体组织数据——工厂、作业区、产线、资产、流程和数据点。
跨系统一致
用统一的共享结构，替代不同系统各自独立的命名规则和数据逻辑。
跨项目复用
在相同的生产上下文中构建看板板、工作流、分析和 AI 应用。
避免数据孤岛
每新增一个用例，都基于同一数据基座扩展，避免形成新的孤立数据层。
运营看板
实时工厂和生产线可视化
事件订阅者
警报系统和通知服务
分析工具
BI平台、报表和数据探索
工作流引擎
自动化流程和数字化工作流
外部系统
第三方平台、API 和集成
AI 应用流程
机器学习模型和 AI 推理流程
第4步 — 分发
将结构化数据分发给下游消费者
Tier0 不是数据终点，也不是数据仓库。工业数据完成采集、处理和建模后，可以发布给需要它的系统、应用和用户。
看板、工作流、分析工具、外部系统和 AI 流程都可以从同一个生产运营数据层按需订阅数据。
Tier0 使用发布/订阅模式管理数据，因此系统可以在数据发生变化时实时接收更新——无需轮询或一次性接口。
核心价值
结构化数据基础的生产影响
减少重复工作
更少的
一次性集成
通过共享数据层，团队无需为每个新应用或项目重复构建数据连接和转换逻辑。
更高一致性
跨用例数据一致
基于统一的结构化模型，所有团队和应用都使用相同的定义、名称和值，减少错误和认知偏差。
更快交付
更快交付可用方案
当数据已经完成连接、处理和建模，新的应用和报表就可以在几天内完成构建，而不是耗费数周。
长期基础
可扩展基础设施
每新增一个用例，结构化的工业数据基座都会进一步增强，而不是累积更多复杂度和技术债。
