Как обеспечить возможность использования данных измерений в различных подразделениях промышленных предприятий?

Межведомственное использование данных измерений требует централизованного сбора данных с высоким разрешением и их согласованного хранения без создания «информационных силосов». С помощью ibaPDA данные о технологических процессах, системах управления и датчиках из различных источников синхронно собираются и хранятся в течение длительного времени в центральном хранилище данных ibaHD-Server. С помощью ibaAnalyzer эти данные можно гибко анализировать и подготавливать для различных подразделений, в том числе для ретроспективного расчета ключевых показателей эффективности (KPI). Кроме того, ibaDatCoordinator обеспечивает структурированную рассылку данных в системы IT и OT.

Как устранить информационные «силосы» в аналитике промышленных процессов?

Разделение данных, как правило, возникает из-за использования разрозненных систем в производстве, техническом обслуживании и инжиниринге, каждая из которых хранит собственные наборы данных. Централизованная архитектура данных измерений, использующая ibaPDA для сбора данных и ibaHD-Server для их долгосрочного хранения, объединяет все соответствующие источники данных. Это позволяет проводить комплексный анализ данных о вибрации, технологических процессах и качестве без потери информации. ibaAnalyzer поддерживает прямой переход от агрегированных ключевых показателей эффективности (KPI) к уровню исходных сигналов.

Как в промышленных системах реализуется детализация KPI до исходных данных?

Для эффективного детализированного анализа ключевых показателей эффективности (KPI) требуется хранение всех исходных данных с высоким разрешением и синхронизацией по времени. С помощью ibaPDA эти данные непрерывно собираются и архивируются на сервере ibaHD-Server, что позволяет отследить происхождение каждого KPI до исходных измерений. ibaAnalyzer обеспечивает интерактивную навигацию от агрегированных показателей до отдельных сигналов и временных меток. Это позволяет проводить прозрачный анализ первопричин без потери информации.

Какова роль централизованного хранения данных в аналитике промышленных данных?

Централизованное хранение данных имеет решающее значение для объединения данных из разнородных источников, таких как системы управления, датчики и полевые шины. ibaHD-Server выступает в качестве центральной платформы хранения исторических данных, на которой все технологические данные хранятся в течение длительного времени с синхронизацией по времени. Это позволяет объединять различные наборы данных, например, для совместного анализа технологических данных и данных о качестве. ibaPDA обеспечивает непрерывный сбор данных с высоким разрешением.

Как можно гибко создавать аналитические отчеты по производственным KPI без программирования?

Для гибкого анализа ключевых показателей эффективности (KPI) необходимы инструменты, поддерживающие как оценку в режиме реального времени, так и в автономном режиме без программирования. С помощью ibaAnalyzer пользователи могут настраивать собственные вычисления, визуализации и отчеты непосредственно на основе исходных данных. ibaPDA предоставляет исходные данные измерений с высоким разрешением, которые можно повторно использовать для любого будущего анализа. Это позволяет реализовывать новые аналитические задачи без изменения настроек системы сбора данных.

Демократизация данных измерений - подход к созданию межведомственных ценностей

Приложение

На современных оцифрованных промышленных предприятиях регистрация данных машин и датчиков стала стандартной практикой. Операторы и пользователи используют эти данные для обнаружения аномалий, лучшего понимания процессов и многого другого. Однако, поскольку различные группы пользователей преследуют разные цели, сбор и анализ данных обычно происходит в рамках отдельных подразделений. Чтобы полностью раскрыть потенциал данных измерений, их необходимо демократизировать - сделать целостными, доступными и удобными для всех групп пользователей.

Демократизация данных Парадигмы дизайна Заключение Функции Клиенты Success Stories Другие приложения

Раскройте весь потенциал данных измерений

Данные уже давно стали самым ценным ресурсом XXI века; они имеют огромную ценность даже в современной промышленной среде.

С помощью передовой аналитики данных можно визуализировать и сделать понятными текущие процессы. Возможности огромны: анализ и расчет ключевых показателей эффективности (KPI) позволяют, например, сократить количество незапланированных простоев, повысить эффективность предприятия и гарантировать качество продукции.

Однако во многих организациях обработка данных остается раздробленной по ведомственным и прикладным признакам, что приводит к появлению изолированных хранилищ данных. Поскольку это ограничивает полное использование потенциала данных, разрушение таких "силосов" крайне необходимо. Этот процесс известен как демократизация данных - когда данные собираются один раз и становятся доступными для уполномоченного персонала по всей организации. Для предприятий, управляемых данными, этот шаг очень важен и способствует общению между отделами на основе фактов, позволяя проводить целостную оценку процессов. Однако это может быть успешным только в том случае, если соответствующие данные распространяются в соответствующих форматах и по подходящим каналам.

Для измерительных систем решающее значение имеют несколько парадигм проектирования: для сбора данных из различных источников, таких как контроллеры разных производителей, системы шин, камеры или экраны HMI, требуется всестороннее подключение к процессу.

Кроме того, данные должны быть получены с высоким разрешением и долго храниться в измерительной системе. Поскольку для разных отделов обычно требуются разные KPI, такой подход позволяет проводить гибкий анализ на основе необработанных данных. В момент сбора данных еще не обязательно определять, какие анализы будут проводиться.

Собранные данные должны храниться централизованно на сервере исторических данных. Это облегчает объединение различных наборов данных, например, совместный анализ данных о вибрации и производственных данных позволяет получить более глубокие сведения. Очень важно, что анализ и расчеты КПЭ могут быть дополнены ретроспективно. Одних КПЭ недостаточно. Вместо этого необходимо обеспечить возможность "спуска" от КПЭ обратно к исходным данным, что позволяет проводить всесторонний анализ первопричин без потери информации.

Чтобы свести к минимуму барьеры для различных групп пользователей, должна быть доступна простая в использовании экосистема инструментов для анализа данных. Пользователи должны иметь возможность настраивать расчеты и визуализацию в инструментальных панелях, не требуя навыков программирования.

Фундаментальные парадигмы проектирования измерительных систем

Комплексное подключение к процессу для сбора данных высокого разрешения: Обеспечьте бесшовную интеграцию с различными источниками данных для сбора данных с датчиков высокого разрешения в рамках всего процесса.
Долгосрочное хранение данных измерений высокого разрешения: Надежно храните данные измерений в течение длительных периодов времени, чтобы обеспечить гибкий ретроспективный анализ.
Унифицированная база данных для межфункционального использования: Создайте единое хранилище данных для совместного доступа и сотрудничества всех отделов.
Расширение KPI до исходных данных для анализа коренных причин: Обеспечьте детальное расследование первопричин, связав агрегированные KPI с исходными данными.

Заключение

В целом демократизация данных измерений дает множество преимуществ: различные источники данных могут быть быстро сопоставлены, а высокодетализированные исходные данные позволяют проводить гибкий, индивидуальный анализ. Это, в свою очередь, поддерживает основанную на фактах коммуникацию между различными группами пользователей, помогая предотвратить сбои и отказы. Таким образом, демократизация данных способствует увеличению стоимости всей организации.

Данные измерений не должны принадлежать какому-то одному отделу или быть спрятаны в хранилищах данных - вместо этого они должны представлять весь процесс и храниться в открытом доступе.

Доктор Андреас Квик
Руководитель отдела управления продуктами, iba AG

Используемые функции

В данном приложении используются следующие функции системы iba.

Компании, которые полагаются на iba

Эти ведущие компании уже полагаются на систему iba.

Success Stories

Прочитайте вдохновляющие истории успеха наших довольных клиентов.

Изучите другие приложения

Успешные применения и реальные решения с помощью системы iba.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Как обеспечить возможность использования данных измерений в различных подразделениях промышленных предприятий?: Межведомственное использование данных измерений требует централизованного сбора данных с высоким разрешением и их согласованного хранения без создания «информационных силосов». С помощью ibaPDA данные о технологических процессах, системах управления и датчиках из различных источников синхронно собираются и хранятся в течение длительного времени в центральном хранилище данных ibaHD-Server. С помощью ibaAnalyzer эти данные можно гибко анализировать и подготавливать для различных подразделений, в том числе для ретроспективного расчета ключевых показателей эффективности (KPI). Кроме того, ibaDatCoordinator обеспечивает структурированную рассылку данных в системы IT и OT.
Как устранить информационные «силосы» в аналитике промышленных процессов?: Разделение данных, как правило, возникает из-за использования разрозненных систем в производстве, техническом обслуживании и инжиниринге, каждая из которых хранит собственные наборы данных. Централизованная архитектура данных измерений, использующая ibaPDA для сбора данных и ibaHD-Server для их долгосрочного хранения, объединяет все соответствующие источники данных. Это позволяет проводить комплексный анализ данных о вибрации, технологических процессах и качестве без потери информации. ibaAnalyzer поддерживает прямой переход от агрегированных ключевых показателей эффективности (KPI) к уровню исходных сигналов.
Как в промышленных системах реализуется детализация KPI до исходных данных?: Для эффективного детализированного анализа ключевых показателей эффективности (KPI) требуется хранение всех исходных данных с высоким разрешением и синхронизацией по времени. С помощью ibaPDA эти данные непрерывно собираются и архивируются на сервере ibaHD-Server, что позволяет отследить происхождение каждого KPI до исходных измерений. ibaAnalyzer обеспечивает интерактивную навигацию от агрегированных показателей до отдельных сигналов и временных меток. Это позволяет проводить прозрачный анализ первопричин без потери информации.
Какова роль централизованного хранения данных в аналитике промышленных данных?: Централизованное хранение данных имеет решающее значение для объединения данных из разнородных источников, таких как системы управления, датчики и полевые шины. ibaHD-Server выступает в качестве центральной платформы хранения исторических данных, на которой все технологические данные хранятся в течение длительного времени с синхронизацией по времени. Это позволяет объединять различные наборы данных, например, для совместного анализа технологических данных и данных о качестве. ibaPDA обеспечивает непрерывный сбор данных с высоким разрешением.
Как можно гибко создавать аналитические отчеты по производственным KPI без программирования?: Для гибкого анализа ключевых показателей эффективности (KPI) необходимы инструменты, поддерживающие как оценку в режиме реального времени, так и в автономном режиме без программирования. С помощью ibaAnalyzer пользователи могут настраивать собственные вычисления, визуализации и отчеты непосредственно на основе исходных данных. ibaPDA предоставляет исходные данные измерений с высоким разрешением, которые можно повторно использовать для любого будущего анализа. Это позволяет реализовывать новые аналитические задачи без изменения настроек системы сбора данных.