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从作业掩盖的视点看，无论是比如轿车制造等离散作业，钢铁、石油石化等进程作业，仍是食品饮料、生物制药等混合作业，凡是有西门子呈现的当地，罗克韦尔一般都如影随形。
虽然完美主义者会吐槽说，罗克韦尔没有PLM、没有数控系统，离西门大官人还差的远！我供认你说的没错，而这恰恰是我要说的罗克韦尔的另一个杀手级亮点：协作火伴联盟！
罗克韦尔协作火伴联盟方案始于2007年，旨在集聚许多作业抢先供货商、经销商、系统集成商以及机器和设备制造商，一同构建健旺的协作火伴网络，以一同面临市场竞争。
在曾经的十年间，这个联盟在以每年数十家新火伴的速度生动扩张，至今即使保存估量也有家的成员企业，其间除了Fanuc、思科、达索系统这类业界大咖，还有各种不见经传的细分范畴隐形冠军。
工业数据成为工业互联网翻开痛点
大部分工业场景数据都是传感器、PLC等的实时数据，这些数据以秒甚至毫秒的频度不断发作时序数据。假定1个传感器每秒发作1Byte数据，1台安装有1000个传感器的大型设备，每秒就会发作1K左右的数据，如果有1000台这种大型设备，那么每秒就会发作1M的数据，那么一天的数据量就挨近100G。这种“数据胀大”带来的存储压力，已经成为工业互联网和数字化翻开的痛点之一。
当下，人们应对快速增长的时序数据的方法或选用开源免费时序数据库，或运用国外商业时序数据库，或联络型数据库。开源产品的大阻力就是很难直接产品化运用，需求进行产品、模块组合，二次开发处理一些问题或许优化某些组件，整体来看“免费并不廉价”。而国外商业产品相对较为老到，但本钱高且并不必定就可以满足用户需求，进行功用扩展本钱更高。而联络型数据库经过必定的装备也能存储时序数据，但终究会面临存储、查询、聚合、展现等各种应战。
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