数据是可持续工厂的基石。用户必须首先收集和评估数据，尽可能提高能耗和过程的数据透明度。这是迈向可持续发展的第一步。只有知道资源消耗在哪，才能制定措施减少能源消耗及优化过程。除了实施符合严苛网络安全要求的全新技术，融合运营技术 (OT) 与信息技术 (IT) 之外，可持续性相关法律要求也在不断提高。依托数字化工厂方案，菲尼克斯电气为各决策者提供一站式可扩展解决方案，助力应对未来工厂的日常挑战，适用于现有系统以及新系统。
PLCnext Technology的开放性有利于运营技术 (OT) 与信息技术 (IT) 的安全融合，便于多接口操作。现在，我们不仅可以提高生产效率，提升可持续性，还能保护知识产权。
通过可扩展性和数字化提高可持续性：
能源成本在总生产成本中约占10%。在能源密集型行业，这一比例可高达40%。更有效地利用宝贵的资源不仅能降低成本， 还可减少气候有害气体排放，增加公司的可持续性足迹。
即用型数字化工厂解决方案可大幅提高各项能耗数据的透明度。
无需过多介入作业，亦不会失去证书或认证，即可重塑现有系统。从简单的接线端子到复杂的智能服务，菲尼克斯电气为小型和大型工业系统提供可扩展的解决方案。应用案例包括多种Data Collection Box，以及用于安全数据通信的Secure Edge Box。
可扩展解决方案：
Data Collection Box为智能集成提供合适的解决方案。PLCnext Control、I/O以及测量模块可一同集成至紧凑壳体中，支持智能定制化组合搭配，进而快捷安装到数字化工厂的现有设备和系统中，且不会失去任何CE或UL认证。
解决方案兼顾可扩展性和数字化功能，助力优化过程，提高效率和安全性。
运营技术 (OT)、边缘、信息技术 (IT) 和云端的数据处理：使用所存储的规范化数据，提高整体设备效率 (OEE) 和可持续性。无论是绿地还是棕地应用，菲尼克斯电气均可提供支持，助力优化数据运用，减少介入作业。
数据可传输至任意OT、IT或云端系统。开放式可扩展解决方案不受数据类型限制，支持无缝处理各类数据。使用符合CRA法案的边缘解决方案保护您的数据安全。
基于人工智能的数据分析便可从中发掘出隐藏潜力。例如，为及时检测出工厂中的异常状况，MLnext解决方案使用机器学习评估数据，并快速、轻松、准确地实施优化。用户可了解空气和水等介质的概况。相较于手动数据分析，基于机器学习的数据分析具有多种优势。除自动数据评估外，该方法适用范围可扩展至整个生产过程，优势明显。
