为什么OT数据治理突然成了刚需？
前几年大家谈智能化，都盯着平台、算法、AI预测，没人提数据治理。这两年落地项目多了，才发现绝大多数项目卡壳，根本不是算法不行，是数据拿不出来、理不清楚。 原来老工厂的OT环境是什么样？设备从不同厂商买的，十年前的老机床连Modbus协议都不标准，新设备自带私有协议，每个设备的数据标签命名全是厂商自己瞎编的，100台设备有100种”压力”的命名方式。你把这些数据全采上来，想拉不同设备的参数对比，根本做不到。
OT数据治理落地最容易踩的三个坑
我接触过不下二十个做OT数据治理的项目，一半以上都踩了坑，总结下来最常见的三个： 💡 坑一：上来就要全量采集全量治理 很多工厂觉得，既然要做，就一步到位，把全厂几千台设备的数据全采下来，全理一遍。说实话，90%采集上来的数据，从存进去那天起就没人碰过，不仅占了大量存储带宽，还花了大半年时间，项目还没看到收益，老板就砍预算了。 ❗ 坑二：完全让IT部门主导，脱离现场 OT数据的逻辑，只有车间的工艺员、设备班长才懂。你让坐办公室的IT来梳理标签，连这个参数对应哪个工位都搞不清楚，最后理出来的数据目录，现场没人能用。 ✅ 坑三：忽略OT安全隔离 去年我接触过一个长三角的汽车零部件厂，为了做数据治理，直接把生产网段和办公网段通了，结果一波勒索病毒打进来，整条生产线锁了三天，直接损失快两千万。OT数据治理第一步，就是做分区隔离，绝对不能乱通网。
低成本做OT数据治理的起步思路
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