NAZARE · 数据质量

做出可靠判断，先了解数据状态。

区分缺失、延迟与超范围数值。共同管理原始记录及处理标准，提高现场分析与 AI 数据的可信度。

数据保留在内部从所需规模开始扩展

现场工作如何改变

数据质量

统一字段名称、单位与格式，减少解释差异。

按标准检查缺失、重复、范围与时效性。

变更整理规则时，确认受影响数据与需重新处理的区间。

追溯从原始记录到处理结果及 AI 输入的数据链路。

NAZARE

从连接、分析到检查与运维，了解各界面可以帮助您完成什么。

查看连接与运行条件

典型采集方式：MODBUS(TCP/RTU/ASCII)、MELSEC、FANUC、MSSQL。MES、ERP、QMS 通过可用数据库、文件或 API 接入。适用范围需结合设备型号、控制器选项及网络条件确认。

共同开始

介绍设备、数据环境和优先课题，我们将共同评估从连接到运营的实施路径。