Comment rendre les données de mesure exploitables dans tous les services d'une usine industrielle ?

L'exploitabilité des données de mesure à l'échelle de l'entreprise nécessite une acquisition centralisée de données haute résolution et un stockage cohérent, sans cloisonnement des données. Avec ibaPDA, les données de processus, de contrôle et de capteurs provenant de multiples sources sont capturées de manière synchrone et stockées à long terme dans ibaHD-Server, un historique de données central. Grâce à ibaAnalyzer, ces données peuvent être analysées de manière flexible et préparées pour différents services, y compris pour le calcul rétrospectif d'indicateurs clés de performance (KPI). De plus, ibaDatCoordinator permet une distribution structurée des données vers les systèmes informatiques et opérationnels.

Comment éliminer les silos de données dans l'analyse des processus industriels ?

Les silos de données résultent généralement de l'utilisation de systèmes distincts par les services de production, de maintenance et d'ingénierie, chacun gérant ses propres ensembles de données. Une architecture centralisée de données de mesure, utilisant ibaPDA pour l'acquisition et ibaHD-Server pour le stockage à long terme, regroupe toutes les sources de données pertinentes. Cela permet une analyse combinée des données de vibrations, de processus et de qualité sans perte d'informations. ibaAnalyzer permet une exploration directe depuis les indicateurs de performance clés (KPI) agrégés jusqu'au niveau des signaux bruts.

Comment l'exploration des indicateurs clés de performance (KPI) jusqu'aux données brutes est-elle mise en œuvre dans les systèmes industriels ?

Une analyse approfondie efficace des indicateurs clés de performance (KPI) nécessite un stockage haute résolution et synchronisé dans le temps de toutes les données brutes. Avec ibaPDA, ces données sont acquises en continu et archivées dans ibaHD-Server, ce qui permet de remonter jusqu'aux mesures sous-jacentes de chaque KPI. ibaAnalyzer permet une navigation interactive depuis les métriques agrégées jusqu'aux signaux individuels et aux horodatages. Cela permet une analyse transparente des causes profondes sans perte d'informations.

Quel est le rôle du stockage centralisé des données dans l'analyse des données industrielles ?

Le stockage centralisé des données est essentiel pour harmoniser les données provenant de sources hétérogènes telles que les systèmes de contrôle, les capteurs et les bus de terrain. ibaHD-Server fait office de plateforme d'historisation centrale où toutes les données de processus sont stockées à long terme et de manière synchronisée dans le temps. Cela permet de combiner différents ensembles de données, par exemple pour une analyse conjointe des données de processus et de qualité. ibaPDA assure une acquisition continue des données en haute résolution.

Comment créer des analyses d'indicateurs clés de performance (KPI) industriels de manière flexible sans avoir à programmer ?

Une analyse flexible des indicateurs clés de performance (KPI) nécessite des outils permettant une évaluation en temps réel et hors ligne sans recourir à la programmation. Avec ibaAnalyzer, les utilisateurs peuvent configurer des calculs, des visualisations et des rapports personnalisés directement à partir des données brutes. ibaPDA fournit les données de mesure haute résolution sous-jacentes, qui peuvent être réutilisées pour toute analyse future. Cela permet de répondre à de nouveaux besoins analytiques sans modifier la configuration de l'acquisition des données.

Démocratiser les données de mesure - Une approche de la création de valeur interdépartementale

Application

Dans les installations industrielles numérisées d'aujourd'hui, l'enregistrement des données des machines et des capteurs est devenu une pratique courante. Les opérateurs et les utilisateurs exploitent ces données pour détecter les anomalies, mieux comprendre les processus, etc. Cependant, comme les différents groupes d'utilisateurs poursuivent des objectifs variés, la collecte et l'analyse des données s'effectuent généralement au sein de silos propres à chaque service. Pour exploiter pleinement le potentiel des données de mesure, il faut les démocratiser, c'est-à-dire les rendre accessibles et utilisables de manière holistique par tous les groupes d'utilisateurs.

Démocratisation des données Paradigmes de conception Conclusion Fonctions Clients Success Stories Plus d'applications

Exploiter tout le potentiel des données de mesure

Les données sont depuis longtemps devenues la ressource la plus précieuse du 21e siècle ; elles ont une valeur immense, même dans les environnements industriels modernes.

Grâce à l'analyse avancée des données, les processus en cours peuvent être visualisés et rendus compréhensibles. Les possibilités sont vastes : les analyses et les calculs d'indicateurs clés de performance (ICP) permettent, par exemple, de réduire les temps d'arrêt imprévus, d'améliorer l'efficacité des installations et d'assurer la qualité des produits.

Pourtant, dans de nombreuses organisations, le traitement des données reste fragmenté en fonction des départements et des applications, ce qui se traduit par des silos de données isolés. Comme cela limite l'exploitation complète du potentiel des données, il est impératif de briser ces silos. Ce processus est connu sous le nom de démocratisation des données - où les données sont saisies une seule fois et rendues accessibles au personnel autorisé dans l'ensemble de l'organisation. Pour les entreprises axées sur les données, cette étape est essentielle et favorise une communication basée sur les faits entre les départements, permettant une évaluation holistique des processus. Toutefois, cela ne peut réussir que si les données pertinentes sont partagées dans des formats appropriés et via des canaux adéquats.

Pour les systèmes de mesure, plusieurs paradigmes de conception sont cruciaux : pour capturer des données provenant de diverses sources, telles que des contrôleurs de différents fabricants, des systèmes de bus, des caméras ou des écrans IHM, une connectivité complète avec le processus est nécessaire.

En outre, les données doivent être acquises à haute résolution et stockées de manière persistante à long terme dans le système de mesure. Étant donné que les différents départements ont généralement besoin d'indicateurs de performance clés différents, cette approche permet des analyses flexibles basées sur des données brutes. Au moment de l'acquisition des données, il n'est pas nécessaire de déterminer quelles analyses seront effectuées.

Les données capturées doivent être stockées de manière centralisée dans un serveur de données historiques. Par exemple, l'analyse conjointe des données sur les vibrations et des données de production permet d'obtenir des informations plus approfondies. Il est essentiel que les analyses et les calculs des indicateurs clés de performance puissent également être complétés rétrospectivement. Il ne suffit pas de fournir des ICP. Au contraire, il est nécessaire de permettre un "drilldown" des ICP vers les données brutes, permettant des analyses complètes des causes profondes sans perte d'information.

Afin de minimiser les obstacles pour les différents groupes d'utilisateurs, un écosystème d'outils faciles à utiliser pour l'analyse des données doit être disponible. Les utilisateurs doivent pouvoir configurer les calculs et les visualisations dans les tableaux de bord sans avoir besoin de compétences en programmation.

Paradigmes fondamentaux de conception des systèmes de mesure

Connectivité complète des processus pour l'acquisition de données à haute résolution : Assurer une intégration transparente avec diverses sources de données pour capturer des données de capteur à haute résolution dans l'ensemble du processus.
Persistance à long terme des données de mesure à haute résolution : Stockez les données de mesure de manière fiable sur de longues périodes pour permettre une analyse rétrospective flexible.
Base de données unifiée pour une utilisation interfonctionnelle : Créez un référentiel de données unique pour faciliter l'accès partagé et la collaboration entre tous les services.
KPI Drilldown vers les données brutes pour l'analyse des causes profondes : Permettez des investigations détaillées sur les causes profondes en reliant les indicateurs de performance agrégés aux données brutes d'origine.

Conclusion

Globalement, la démocratisation des données de mesure offre de nombreux avantages : différentes sources de données peuvent être rapidement mises en corrélation, et des données brutes très détaillées permettent des analyses flexibles et personnalisées. Cela favorise à son tour une communication basée sur les faits au sein de divers groupes d'utilisateurs, ce qui permet d'éviter les perturbations et les échecs. La démocratisation des données permet ainsi d'accroître la création de valeur dans l'ensemble de l'organisation.

Les données de mesure ne doivent pas appartenir à un seul service ou être cachées dans des silos de données - au contraire, elles doivent représenter l'ensemble du processus et être stockées de manière ouvertement accessible.

Dr. Andreas Quick
Chef de la gestion des produits, iba AG

Fonctions utilisées

Les fonctions suivantes du système iba sont utilisées dans cette application.

Les entreprises qui s'appuient sur l'iba

Ces entreprises de premier plan font déjà confiance au système iba.

Success Stories

Lisez les success stories inspirantes de nos clients satisfaits.

Explorer d'autres applications

Applications réussies et solutions réelles avec le système iba.

Questions fréquemment posées (FAQ)

Comment rendre les données de mesure exploitables dans tous les services d'une usine industrielle ?: L'exploitabilité des données de mesure à l'échelle de l'entreprise nécessite une acquisition centralisée de données haute résolution et un stockage cohérent, sans cloisonnement des données. Avec ibaPDA, les données de processus, de contrôle et de capteurs provenant de multiples sources sont capturées de manière synchrone et stockées à long terme dans ibaHD-Server, un historique de données central. Grâce à ibaAnalyzer, ces données peuvent être analysées de manière flexible et préparées pour différents services, y compris pour le calcul rétrospectif d'indicateurs clés de performance (KPI). De plus, ibaDatCoordinator permet une distribution structurée des données vers les systèmes informatiques et opérationnels.
Comment éliminer les silos de données dans l'analyse des processus industriels ?: Les silos de données résultent généralement de l'utilisation de systèmes distincts par les services de production, de maintenance et d'ingénierie, chacun gérant ses propres ensembles de données. Une architecture centralisée de données de mesure, utilisant ibaPDA pour l'acquisition et ibaHD-Server pour le stockage à long terme, regroupe toutes les sources de données pertinentes. Cela permet une analyse combinée des données de vibrations, de processus et de qualité sans perte d'informations. ibaAnalyzer permet une exploration directe depuis les indicateurs de performance clés (KPI) agrégés jusqu'au niveau des signaux bruts.
Comment l'exploration des indicateurs clés de performance (KPI) jusqu'aux données brutes est-elle mise en œuvre dans les systèmes industriels ?: Une analyse approfondie efficace des indicateurs clés de performance (KPI) nécessite un stockage haute résolution et synchronisé dans le temps de toutes les données brutes. Avec ibaPDA, ces données sont acquises en continu et archivées dans ibaHD-Server, ce qui permet de remonter jusqu'aux mesures sous-jacentes de chaque KPI. ibaAnalyzer permet une navigation interactive depuis les métriques agrégées jusqu'aux signaux individuels et aux horodatages. Cela permet une analyse transparente des causes profondes sans perte d'informations.
Quel est le rôle du stockage centralisé des données dans l'analyse des données industrielles ?: Le stockage centralisé des données est essentiel pour harmoniser les données provenant de sources hétérogènes telles que les systèmes de contrôle, les capteurs et les bus de terrain. ibaHD-Server fait office de plateforme d'historisation centrale où toutes les données de processus sont stockées à long terme et de manière synchronisée dans le temps. Cela permet de combiner différents ensembles de données, par exemple pour une analyse conjointe des données de processus et de qualité. ibaPDA assure une acquisition continue des données en haute résolution.
Comment créer des analyses d'indicateurs clés de performance (KPI) industriels de manière flexible sans avoir à programmer ?: Une analyse flexible des indicateurs clés de performance (KPI) nécessite des outils permettant une évaluation en temps réel et hors ligne sans recourir à la programmation. Avec ibaAnalyzer, les utilisateurs peuvent configurer des calculs, des visualisations et des rapports personnalisés directement à partir des données brutes. ibaPDA fournit les données de mesure haute résolution sous-jacentes, qui peuvent être réutilisées pour toute analyse future. Cela permet de répondre à de nouveaux besoins analytiques sans modifier la configuration de l'acquisition des données.