考慮實施歷史數據管理軟件時，重要的是 必須認識到工廠底層數據和業務環境 之間的區別。許多公司都希望訪問生產數據檔案的方法與訪問企業檔案一樣，都采用傳統的關系數據庫。但是，由于各種原因，關系數據庫通常并不是工廠底層數據管理的最佳方式。 　　首先，生產操作是實時進行的，要求極快的數據采集速度，以實現優化分析。在整個工廠范圍內采用歷史數據管理，其讀寫性能會比關系數據庫快10至20倍之多，真正的實時數據解析度可達1微秒。此外，整個工廠范圍內采用歷史數據管理還為“時間序列”數據進行了優化，而建立關系數據庫則只能處理關系問題。舉例來說，如果問題是哪位客戶訂單最大，那么關系數據庫最適用，但整個工廠范圍內的歷史數據管理則適于解答其他類型的問題，如：今天每小時單位生產標準偏差是多少？ 　　在采用強大的壓縮算法情況下，整個工廠范圍內的過程數據處理可在線實現方便而安全的多年數據存儲，這有助于提高業績，并降低維護成本。 [i]假定每秒浮點運算值為500，整個工廠范圍內的歷史數據庫使用的磁盤空間就更少， 并實現了更快的讀寫功能。如果采用關系數據庫，那么就必須仔細管理磁盤空間， 因 為其壓縮算法不佳，即便采用專利式預壓縮數據工作區也難以見效。 來源：GE Fanuc Automation [/i] 　　正如任何大型軟件項目一樣，實施生產數據檔案并獲得有效成果和投資收益似乎需要花費很長的時間，這就關系數據庫架構以及實時系統實施所需的諸多定制界面而言尤其如此。關系數據庫還要求有關公司手工創建并管理定制表格，這會花費大量的時間。 　　如果我們就全廠范圍的歷史數據庫采用標準界面，那么就能使實施時間縮短約50%，從而降低整體成本。此外也無需數據管理或創建的“計劃”、觸發器、存儲過程或視圖等。由于使用方便，在數小時之內就可安裝并配置系統，而無需專業服務，如定制的安裝編碼或腳本等。 　　長期維護也將大為簡化。整個工廠范圍內采用歷史數據管理情況下，我們不再需要在線維護。不過，如果采用關系數據庫，我們就必須進行全職維護工作，正是因為壓縮算法很糟糕（如圖所示），造成有關公司必須管理檔案和磁盤空間。此外，我們還必須在停機時間計劃安排進行標簽導入和維護工作，因為在線維護不能進行上述工作。 　　整個工廠范圍內的歷史數據庫可幫助有關公司收集并分析工廠內生成的大量信息，實現更高的性能，并降低滿足業界規定所需的成本。數據采集和分析有助于提高產品質量和一致性。舉例來說，我們可以比較過去的生產過程，分析停機事件之前的數據，根據當前進行中的生產過程規劃理想的生產過程。積累的數據還可幫助我們用標準的網絡瀏覽器工具準備報告，實現信息共享。 　　最后，整個工廠范圍內的歷史數據庫還可作為工廠操作和業務運營之間的重要橋梁，為商務系統提供必需的實際數據，獲得當前生產狀況或歷史發展趨勢的清晰而準確的情況。上述詳細信息將帶來巨大的好處，如能幫助客戶安全地了解訂單狀態信息等。