Come è possibile rendere i dati di misurazione fruibili a livello interdepartimentale negli impianti industriali?

L'utilizzo trasversale dei dati di misurazione da parte dei vari reparti richiede un'acquisizione centralizzata dei dati ad alta risoluzione e un'archiviazione coerente, senza silos di dati. Con ibaPDA, i dati di processo, di controllo e dei sensori provenienti da più fonti vengono acquisiti in modo sincrono e archiviati a lungo termine in ibaHD-Server, un archivio dati centrale. Utilizzando ibaAnalyzer, questi dati possono essere analizzati in modo flessibile e preparati per i diversi reparti, compresi i calcoli retrospettivi dei KPI. Inoltre, ibaDatCoordinator consente la distribuzione strutturata dei dati nei sistemi IT e OT.

Come è possibile eliminare i silos di dati nell'analisi dei processi industriali?

I silos di dati derivano solitamente dall'utilizzo di sistemi separati da parte dei reparti di produzione, manutenzione e progettazione, ciascuno dei quali gestisce i propri set di dati. Un'architettura centralizzata dei dati di misurazione, che utilizza ibaPDA per l'acquisizione e ibaHD-Server per l'archiviazione a lungo termine, consolida tutte le fonti di dati rilevanti. Ciò consente un'analisi combinata dei dati relativi a vibrazioni, processi e qualità senza alcuna perdita di informazioni. ibaAnalyzer supporta l'approfondimento diretto dai KPI aggregati fino al livello dei segnali grezzi.

Come viene implementato l'approfondimento dei KPI fino ai dati grezzi nei sistemi industriali?

Un'analisi approfondita efficace dei KPI richiede l'archiviazione ad alta risoluzione e sincronizzata nel tempo di tutti i dati grezzi. Con ibaPDA, questi dati vengono acquisiti e archiviati in modo continuo in ibaHD-Server, consentendo di risalire alle misurazioni sottostanti di ogni KPI. ibaAnalyzer permette una navigazione interattiva dalle metriche aggregate fino ai singoli segnali e ai timestamp. Ciò consente un'analisi trasparente delle cause alla radice senza perdita di informazioni.

Qual è il ruolo dell'archiviazione centralizzata dei dati nell'analisi dei dati industriali?

L'archiviazione centralizzata dei dati è fondamentale per unificare i dati provenienti da fonti eterogenee quali sistemi di controllo, sensori e bus di campo. ibaHD-Server funge da piattaforma di archiviazione centrale in cui tutti i dati di processo vengono archiviati a lungo termine e in modo sincronizzato nel tempo. Ciò consente di combinare diversi set di dati, ad esempio per l'analisi congiunta dei dati di processo e di qualità. ibaPDA garantisce un'acquisizione dei dati continua e ad alta risoluzione.

Come è possibile creare analisi dei KPI industriali in modo flessibile senza dover ricorrere alla programmazione?

Un'analisi flessibile dei KPI richiede strumenti in grado di supportare sia la valutazione in tempo reale che quella offline senza necessità di programmazione. Con ibaAnalyzer, gli utenti possono configurare calcoli, visualizzazioni e report personalizzati direttamente sulla base dei dati grezzi. ibaPDA fornisce i dati di misurazione ad alta risoluzione sottostanti, che possono essere riutilizzati per qualsiasi analisi futura. Ciò consente di implementare nuove esigenze analitiche senza modificare la configurazione dell'acquisizione dati.

Democratizzazione dei dati di misurazione - Un approccio alla creazione di valore interdipartimentale

Applicazione

Negli odierni impianti industriali digitalizzati, la registrazione dei dati di macchine e sensori è diventata una prassi standard. Operatori e utenti sfruttano questi dati per rilevare anomalie, comprendere meglio i processi e molto altro. Tuttavia, poiché i diversi gruppi di utenti perseguono obiettivi diversi, la raccolta e l'analisi dei dati avvengono tipicamente all'interno di silos specifici per ogni reparto. Per sfruttare appieno il potenziale dei dati di misura, è necessario democratizzarli, rendendoli olisticamente accessibili e utilizzabili da tutti i gruppi di utenti.

Democratizzazione dei dati Paradigmi di progettazione Conclusione Funzioni Clienti Success Stories Altre applicazioni

Liberare il pieno potenziale dei dati di misurazione

I dati sono diventati da tempo la risorsa più preziosa del XXI secolo e hanno un valore immenso anche nei moderni ambienti industriali.

Grazie all'analisi avanzata dei dati, i processi in corso possono essere visualizzati e resi comprensibili. Le possibilità sono vaste: le analisi e i calcoli degli indicatori di prestazione chiave (KPI) consentono, ad esempio, di ridurre i tempi di inattività non programmati, di migliorare l'efficienza degli impianti e di garantire la qualità dei prodotti.

Tuttavia, in molte organizzazioni, la gestione dei dati rimane frammentata in base a linee dipartimentali e applicative specifiche, dando luogo a silos di dati isolati. Poiché ciò limita il pieno sfruttamento del potenziale dei dati, è indispensabile abbattere questi silos. Questo processo è noto come democratizzazione dei dati: i dati vengono acquisiti una sola volta e resi accessibili al personale autorizzato di tutta l'organizzazione. Per le aziende orientate ai dati, questo passo è essenziale e favorisce la comunicazione basata sui fatti tra i vari reparti, consentendo una valutazione olistica dei processi. Tuttavia, questo può avere successo solo se i dati rilevanti vengono condivisi in formati appropriati e attraverso canali adeguati.

Per i sistemi di misura, sono fondamentali diversi paradigmi di progettazione: per acquisire dati da fonti diverse, come controllori di diversi produttori, sistemi bus, telecamere o schermi HMI, è necessaria una connettività completa al processo.

Inoltre, i dati devono essere acquisiti ad alta risoluzione e conservati a lungo termine all'interno del sistema di misura. Poiché i diversi reparti richiedono in genere KPI diversi, questo approccio consente analisi flessibili basate sui dati grezzi. Al momento dell'acquisizione dei dati, non è necessario stabilire quali analisi verranno eseguite.

I dati acquisiti devono essere conservati centralmente in un server di dati storici. Ciò facilita il collegamento di diversi set di dati, ad esempio l'analisi congiunta dei dati sulle vibrazioni e dei dati di produzione può produrre approfondimenti. È fondamentale che le analisi e i calcoli dei KPI possano essere integrati anche a posteriori. Non è sufficiente fornire solo i KPI. È invece necessario consentire un "drilldown" dai KPI ai dati grezzi, consentendo analisi complete delle cause principali senza alcuna perdita di informazioni.

Per ridurre al minimo le barriere per i diversi gruppi di utenti, deve essere disponibile un ecosistema di strumenti di facile utilizzo per l'analisi dei dati. Gli utenti devono essere in grado di configurare i calcoli e le visualizzazioni nei dashboard senza richiedere competenze di programmazione.

Paradigmi fondamentali di progettazione dei sistemi di misura

Connettività di processo completa per l'acquisizione di dati ad alta risoluzione: Garantisce un'integrazione perfetta con varie fonti di dati per acquisire dati ad alta risoluzione dai sensori nell'intero processo.
Persistenza a lungo termine dei dati di misura ad alta risoluzione: Conservare i dati di misura in modo affidabile per periodi prolungati, per consentire analisi retrospettive flessibili.
Base dati unificata per uso interfunzionale: Creare un unico repository di dati per facilitare l'accesso condiviso e la collaborazione tra tutti i reparti.
KPI Drilldown ai dati grezzi per l'analisi delle cause principali: Consentite indagini dettagliate sulle cause principali collegando i KPI aggregati ai dati grezzi originali.

Conclusione

Nel complesso, la democratizzazione dei dati di misura offre numerosi vantaggi: le diverse fonti di dati possono essere rapidamente correlate e i dati grezzi altamente dettagliati consentono analisi flessibili e personalizzate. Questo, a sua volta, supporta la comunicazione basata sui fatti tra gruppi di utenti diversi, aiutando a prevenire interruzioni e fallimenti. La democratizzazione dei dati favorisce quindi una maggiore creazione di valore in tutta l'organizzazione.

I dati di misurazione non devono appartenere a un singolo reparto o essere nascosti in silos di dati, ma devono rappresentare l'intero processo ed essere conservati in modo apertamente accessibile.

Dr. Andreas Quick
Responsabile gestione prodotti, iba AG

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Domande frequenti (FAQ)

Come è possibile rendere i dati di misurazione fruibili a livello interdepartimentale negli impianti industriali?: L'utilizzo trasversale dei dati di misurazione da parte dei vari reparti richiede un'acquisizione centralizzata dei dati ad alta risoluzione e un'archiviazione coerente, senza silos di dati. Con ibaPDA, i dati di processo, di controllo e dei sensori provenienti da più fonti vengono acquisiti in modo sincrono e archiviati a lungo termine in ibaHD-Server, un archivio dati centrale. Utilizzando ibaAnalyzer, questi dati possono essere analizzati in modo flessibile e preparati per i diversi reparti, compresi i calcoli retrospettivi dei KPI. Inoltre, ibaDatCoordinator consente la distribuzione strutturata dei dati nei sistemi IT e OT.
Come è possibile eliminare i silos di dati nell'analisi dei processi industriali?: I silos di dati derivano solitamente dall'utilizzo di sistemi separati da parte dei reparti di produzione, manutenzione e progettazione, ciascuno dei quali gestisce i propri set di dati. Un'architettura centralizzata dei dati di misurazione, che utilizza ibaPDA per l'acquisizione e ibaHD-Server per l'archiviazione a lungo termine, consolida tutte le fonti di dati rilevanti. Ciò consente un'analisi combinata dei dati relativi a vibrazioni, processi e qualità senza alcuna perdita di informazioni. ibaAnalyzer supporta l'approfondimento diretto dai KPI aggregati fino al livello dei segnali grezzi.
Come viene implementato l'approfondimento dei KPI fino ai dati grezzi nei sistemi industriali?: Un'analisi approfondita efficace dei KPI richiede l'archiviazione ad alta risoluzione e sincronizzata nel tempo di tutti i dati grezzi. Con ibaPDA, questi dati vengono acquisiti e archiviati in modo continuo in ibaHD-Server, consentendo di risalire alle misurazioni sottostanti di ogni KPI. ibaAnalyzer permette una navigazione interattiva dalle metriche aggregate fino ai singoli segnali e ai timestamp. Ciò consente un'analisi trasparente delle cause alla radice senza perdita di informazioni.
Qual è il ruolo dell'archiviazione centralizzata dei dati nell'analisi dei dati industriali?: L'archiviazione centralizzata dei dati è fondamentale per unificare i dati provenienti da fonti eterogenee quali sistemi di controllo, sensori e bus di campo. ibaHD-Server funge da piattaforma di archiviazione centrale in cui tutti i dati di processo vengono archiviati a lungo termine e in modo sincronizzato nel tempo. Ciò consente di combinare diversi set di dati, ad esempio per l'analisi congiunta dei dati di processo e di qualità. ibaPDA garantisce un'acquisizione dei dati continua e ad alta risoluzione.
Come è possibile creare analisi dei KPI industriali in modo flessibile senza dover ricorrere alla programmazione?: Un'analisi flessibile dei KPI richiede strumenti in grado di supportare sia la valutazione in tempo reale che quella offline senza necessità di programmazione. Con ibaAnalyzer, gli utenti possono configurare calcoli, visualizzazioni e report personalizzati direttamente sulla base dei dati grezzi. ibaPDA fornisce i dati di misurazione ad alta risoluzione sottostanti, che possono essere riutilizzati per qualsiasi analisi futura. Ciò consente di implementare nuove esigenze analitiche senza modificare la configurazione dell'acquisizione dati.