¿Cómo se puede lograr que los datos de medición sean utilizables en todos los departamentos de las plantas industriales?

El uso interdepartamental de los datos de medición requiere una adquisición de datos centralizada y de alta resolución, así como un almacenamiento coherente sin silos de datos. Con ibaPDA, los datos de procesos, control y sensores procedentes de múltiples fuentes se capturan de forma sincronizada y se almacenan a largo plazo en ibaHD-Server, un historial de datos central. Mediante ibaAnalyzer, estos datos pueden analizarse de forma flexible y prepararse para diferentes departamentos, incluyendo cálculos retrospectivos de KPI. Además, ibaDatCoordinator permite la distribución estructurada de datos en sistemas de TI y TO.

¿Cómo se pueden eliminar los silos de datos en el análisis de procesos industriales?

Los silos de datos suelen surgir de sistemas independientes utilizados por los departamentos de producción, mantenimiento e ingeniería, cada uno de los cuales gestiona sus propios conjuntos de datos. Una arquitectura centralizada de datos de medición que utilice ibaPDA para la adquisición y ibaHD-Server para el almacenamiento a largo plazo consolida todas las fuentes de datos relevantes. Esto permite realizar un análisis combinado de los datos de vibraciones, procesos y calidad sin pérdida de información. ibaAnalyzer permite profundizar directamente desde los KPI agregados hasta el nivel de la señal sin procesar.

¿Cómo se implementa el desglose de los KPI hasta los datos brutos en los sistemas industriales?

Para realizar un análisis detallado eficaz de los KPI es necesario disponer de un almacenamiento de alta resolución y sincronizado en el tiempo de todos los datos brutos. Con ibaPDA, estos datos se recopilan y archivan de forma continua en ibaHD-Server, lo que permite rastrear cada KPI hasta las mediciones subyacentes. ibaAnalyzer permite navegar de forma interactiva desde las métricas agregadas hasta las señales individuales y las marcas de tiempo. Esto permite realizar un análisis transparente de las causas raíz sin pérdida de información.

¿Qué papel desempeña el almacenamiento centralizado de datos en el análisis de datos industriales?

El almacenamiento centralizado de datos es esencial para unificar datos procedentes de fuentes heterogéneas, como sistemas de control, sensores y buses de campo. ibaHD-Server actúa como una plataforma central de historial en la que todos los datos de proceso se almacenan a largo plazo y de forma sincronizada en el tiempo. Esto permite combinar diferentes conjuntos de datos, por ejemplo, para realizar análisis conjuntos de datos de proceso y de calidad. ibaPDA garantiza una adquisición de datos continua y de alta resolución.

¿Cómo se pueden crear análisis de KPI industriales de forma flexible sin necesidad de programar?

Un análisis flexible de los KPI requiere herramientas que permitan realizar evaluaciones tanto en tiempo real como fuera de línea sin necesidad de programación. Con ibaAnalyzer, los usuarios pueden configurar cálculos, visualizaciones e informes personalizados directamente a partir de los datos brutos. ibaPDA proporciona los datos de medición subyacentes en alta resolución, que pueden reutilizarse para cualquier análisis futuro. Esto permite implementar nuevos requisitos analíticos sin modificar la configuración de adquisición de datos.

Democratizar los datos de medición: un enfoque para la creación de valor interdepartamental

Aplicación

En las plantas industriales digitalizadas de hoy en día, el registro de datos de máquinas y sensores se ha convertido en una práctica habitual. Los operarios y usuarios aprovechan estos datos para detectar anomalías, comprender mejor los procesos y mucho más. Sin embargo, dado que los distintos grupos de usuarios persiguen objetivos diversos, la recopilación y el análisis de datos suelen producirse dentro de silos específicos de cada departamento. Para liberar todo el potencial de los datos de medición, hay que democratizarlos, es decir, hacerlos accesibles y utilizables para todos los grupos de usuarios.

Democratización de datos Paradigmas de diseño Conclusión Funciones Clientes Success Stories Más aplicaciones

Liberar todo el potencial de los datos de medición

Hace tiempo que los datos se han convertido en el recurso más valioso del siglo XXI; su valor es inmenso incluso en los entornos industriales modernos.

Gracias al análisis avanzado de datos, los procesos en curso pueden visualizarse y hacerse comprensibles. Las posibilidades son enormes: los análisis y cálculos de indicadores clave de rendimiento (KPI) permiten, por ejemplo, reducir los tiempos de inactividad imprevistos, mejorar la eficiencia de la planta y garantizar la calidad del producto.

Sin embargo, en muchas organizaciones, la gestión de datos sigue fragmentada por departamentos y aplicaciones específicas, lo que da lugar a silos de datos aislados. Dado que esto limita el pleno aprovechamiento del potencial de los datos, es imperativo acabar con estos silos. Este proceso se conoce como democratización de datos: los datos se capturan una vez y se ponen a disposición del personal autorizado de toda la organización. Para las empresas basadas en datos, este paso es esencial y fomenta la comunicación basada en hechos entre departamentos, lo que permite una evaluación holística de los procesos. Sin embargo, esto sólo puede tener éxito si los datos pertinentes se comparten en formatos apropiados y a través de canales adecuados.

Para los sistemas de medición, son cruciales varios paradigmas de diseño: para capturar datos de diversas fuentes, como controladores de distintos fabricantes, sistemas de bus, cámaras o pantallas HMI, se requiere una conectividad integral con el proceso.

Además, los datos deben adquirirse con alta resolución y almacenarse de forma persistente a largo plazo dentro del sistema de medición. Dado que los distintos departamentos suelen necesitar distintos KPI, este enfoque permite realizar análisis flexibles basados en datos sin procesar. En el momento de la adquisición de datos, aún no es necesario determinar qué análisis se van a realizar.

Los datos capturados deben almacenarse de forma centralizada en un servidor de datos históricos. Esto facilita la vinculación de varios conjuntos de datos, por ejemplo, el análisis conjunto de los datos de vibraciones junto con los datos de producción puede arrojar conocimientos más profundos. Y lo que es más importante, los análisis y cálculos de KPI también pueden complementarse retrospectivamente. No basta con proporcionar los KPI. En su lugar, es necesario permitir un "desglose" desde los KPI hasta los datos brutos, lo que permite realizar análisis exhaustivos de las causas fundamentales sin pérdida de información.

Para minimizar las barreras para los distintos grupos de usuarios, debe disponerse de un ecosistema de herramientas fáciles de usar para el análisis de datos. Los usuarios deben poder configurar cálculos y visualizaciones en cuadros de mando sin necesidad de conocimientos de programación.

Paradigmas fundamentales del diseño de sistemas de medición

Conectividad integral de procesos para la adquisición de datos de alta resolución: Garantice una integración perfecta con diversas fuentes de datos para capturar datos de sensores de alta resolución en todo el proceso.
Persistencia a largo plazo de datos de medición de alta resolución: Almacene los datos de medición de forma fiable durante períodos prolongados para permitir un análisis flexible y retrospectivo.
Base de datos unificada para uso multifuncional: Cree un único repositorio de datos para facilitar el acceso compartido y la colaboración entre todos los departamentos.
Desglose de KPI en datos sin procesar para el análisis de causas: Permita investigaciones detalladas de las causas raíz vinculando los KPI agregados a los datos brutos originales.

Conclusión

En general, la democratización de los datos de medición ofrece numerosas ventajas: las distintas fuentes de datos pueden correlacionarse rápidamente, y los datos brutos muy detallados permiten realizar análisis flexibles y personalizados. Esto, a su vez, favorece la comunicación basada en hechos entre diversos grupos de usuarios, lo que ayuda a prevenir interrupciones y fallos. La democratización de los datos impulsa así una mayor creación de valor en toda la organización.

Los datos de medición no deben pertenecer a un único departamento ni estar ocultos en silos de datos, sino que deben representar todo el proceso y almacenarse de forma accesible.

Dr. Andreas Quick
Jefe de Gestión de Productos, iba AG

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Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Cómo se puede lograr que los datos de medición sean utilizables en todos los departamentos de las plantas industriales?: El uso interdepartamental de los datos de medición requiere una adquisición de datos centralizada y de alta resolución, así como un almacenamiento coherente sin silos de datos. Con ibaPDA, los datos de procesos, control y sensores procedentes de múltiples fuentes se capturan de forma sincronizada y se almacenan a largo plazo en ibaHD-Server, un historial de datos central. Mediante ibaAnalyzer, estos datos pueden analizarse de forma flexible y prepararse para diferentes departamentos, incluyendo cálculos retrospectivos de KPI. Además, ibaDatCoordinator permite la distribución estructurada de datos en sistemas de TI y TO.
¿Cómo se pueden eliminar los silos de datos en el análisis de procesos industriales?: Los silos de datos suelen surgir de sistemas independientes utilizados por los departamentos de producción, mantenimiento e ingeniería, cada uno de los cuales gestiona sus propios conjuntos de datos. Una arquitectura centralizada de datos de medición que utilice ibaPDA para la adquisición y ibaHD-Server para el almacenamiento a largo plazo consolida todas las fuentes de datos relevantes. Esto permite realizar un análisis combinado de los datos de vibraciones, procesos y calidad sin pérdida de información. ibaAnalyzer permite profundizar directamente desde los KPI agregados hasta el nivel de la señal sin procesar.
¿Cómo se implementa el desglose de los KPI hasta los datos brutos en los sistemas industriales?: Para realizar un análisis detallado eficaz de los KPI es necesario disponer de un almacenamiento de alta resolución y sincronizado en el tiempo de todos los datos brutos. Con ibaPDA, estos datos se recopilan y archivan de forma continua en ibaHD-Server, lo que permite rastrear cada KPI hasta las mediciones subyacentes. ibaAnalyzer permite navegar de forma interactiva desde las métricas agregadas hasta las señales individuales y las marcas de tiempo. Esto permite realizar un análisis transparente de las causas raíz sin pérdida de información.
¿Qué papel desempeña el almacenamiento centralizado de datos en el análisis de datos industriales?: El almacenamiento centralizado de datos es esencial para unificar datos procedentes de fuentes heterogéneas, como sistemas de control, sensores y buses de campo. ibaHD-Server actúa como una plataforma central de historial en la que todos los datos de proceso se almacenan a largo plazo y de forma sincronizada en el tiempo. Esto permite combinar diferentes conjuntos de datos, por ejemplo, para realizar análisis conjuntos de datos de proceso y de calidad. ibaPDA garantiza una adquisición de datos continua y de alta resolución.
¿Cómo se pueden crear análisis de KPI industriales de forma flexible sin necesidad de programar?: Un análisis flexible de los KPI requiere herramientas que permitan realizar evaluaciones tanto en tiempo real como fuera de línea sin necesidad de programación. Con ibaAnalyzer, los usuarios pueden configurar cálculos, visualizaciones e informes personalizados directamente a partir de los datos brutos. ibaPDA proporciona los datos de medición subyacentes en alta resolución, que pueden reutilizarse para cualquier análisis futuro. Esto permite implementar nuevos requisitos analíticos sin modificar la configuración de adquisición de datos.