如何让测量数据在工业厂区的各部门间实现共享？

要实现测量数据的跨部门应用，必须通过集中化、高分辨率的数据采集，并采用无数据孤岛的一致性存储方式。借助 ibaPDA，来自多个来源的工艺、控制和传感器数据可被同步采集，并长期存储于中央数据历史库 ibaHD-Server 中。通过 ibaAnalyzer，这些数据可进行灵活分析，并为不同部门进行数据准备，包括回溯性 KPI 计算。此外，ibaDatCoordinator 能够将结构化数据分发至 IT 和 OT 系统。

如何消除工业过程分析中的数据孤岛？

数据孤岛通常源于生产、维护和工程部门各自使用的独立系统，这些系统各自维护着自己的数据集。采用 ibaPDA 进行采集、使用 ibaHD-Server 进行长期存储的集中式测量数据架构，能够整合所有相关数据源。这使得振动、工艺和质量数据能够进行综合分析，且不会造成信息丢失。ibaAnalyzer 支持从汇总的关键绩效指标（KPI）直接下钻至原始信号级别。

在工业系统中，KPI 向原始数据的钻取是如何实现的？

有效的 KPI 钻取分析需要对所有原始数据进行高分辨率、时间同步的存储。借助 ibaPDA，这些数据会被持续采集并归档至 ibaHD-Server，从而确保每个 KPI 都能追溯至其底层测量数据。ibaAnalyzer 支持从汇总指标交互式导航至单个信号和时间戳。这使得能够在不丢失信息的情况下，进行透明的根本原因分析。

在工业数据分析中，集中式数据存储发挥着什么作用？

集中式数据存储对于整合来自控制系统、传感器和现场总线等异构源的数据至关重要。ibaHD-Server 作为中央历史数据平台，能够以时间同步的方式长期存储所有过程数据。这使得不同数据集的整合成为可能，例如对过程数据和质量数据进行联合分析。ibaPDA 确保了连续、高分辨率的数据采集。

如何在不进行编程的情况下灵活创建工业KPI分析？

灵活的KPI分析需要一种无需编程即可同时支持实时和离线评估的工具。借助ibaAnalyzer，用户可以直接基于原始数据配置自定义计算、可视化和报告。ibaPDA提供底层的高分辨率测量数据，这些数据可用于任何未来的分析。这使得无需修改数据采集设置即可实现新的分析需求。

测量数据民主化--跨部门创造价值的方法

应用

在当今的数字化工业工厂中，记录机器和传感器数据已成为标准做法。操作员和用户利用这些数据来检测异常、更好地了解流程等。然而，由于不同的用户群体追求不同的目标，数据收集和分析通常都是在特定部门内进行。要充分释放测量数据的潜力，就必须实现数据的民主化，让所有用户群体都能全面访问和使用这些数据。

数据民主化设计范例结论功能客户 Success Stories 更多应用

释放测量数据的全部潜能

数据早已成为 21 世纪最宝贵的资源；即使在现代工业环境中，它也具有巨大的价值。

通过先进的数据分析技术，可以将正在进行的流程可视化并使其易于理解。其可能性是巨大的：例如，通过分析和关键绩效指标（KPI）计算，可以减少计划外停机时间、提高工厂效率并确保产品质量。

然而，在许多企业中，数据处理仍然是按照部门和特定应用进行的，造成了孤立的数据孤岛。由于这限制了数据潜力的充分挖掘，打破这些孤岛势在必行。这一过程被称为数据民主化--即一次性采集数据，并向整个组织的授权人员开放。对于数据驱动型企业来说，这一步至关重要，它可以促进各部门之间基于事实的沟通，从而实现整体流程评估。然而，只有以适当的格式、通过适当的渠道共享相关数据，才能取得成功。

对于测量系统而言，有几种设计范式至关重要：要从不同来源（如来自不同制造商的控制器、总线系统、摄像头或人机界面屏幕）获取数据，就必须与流程实现全面连接。

此外，数据必须以高分辨率采集，并在测量系统中长期持续存储。由于不同部门通常需要不同的关键绩效指标，因此这种方法可以根据原始数据进行灵活分析。在采集数据时，无需确定要进行哪些分析。

采集的数据必须集中存储在历史数据服务器中。这有助于将各种数据集联系起来，例如，对振动数据和生产数据进行联合分析，可以获得更深入的见解。最重要的是，还可以对分析和 KPI 计算进行追溯补充。仅提供关键绩效指标是不够的。相反，有必要实现从关键绩效指标到原始数据的 "下钻"，以便在不丢失任何信息的情况下进行全面的根本原因分析。

为尽量减少不同用户群体的障碍，必须提供易于使用的数据分析工具生态系统。用户应能在仪表盘中配置计算和可视化，而无需编程技能。

测量系统的基本设计范式

高分辨率数据采集的全面过程连接： 确保与各种数据源无缝集成，在整个过程中采集高分辨率传感器数据。
高分辨率测量数据的长期持久性： 长期可靠地存储测量数据，以便进行灵活的回顾性分析。
跨职能使用的统一数据基础： 创建一个单一的数据存储库，方便所有部门共享访问和协作。
KPI 深入原始数据，用于根本原因分析： 通过将汇总的 KPI 链接回原始数据，进行详细的根本原因调查。

结论

总之，测量数据的民主化带来了许多好处：不同的数据源可以快速关联，高度详细的原始数据可以进行灵活的定制分析。这反过来又支持不同用户群体之间基于事实的沟通，有助于防止中断和故障。因此，数据民主化可推动整个组织创造更多价值。

测量数据绝不能只属于某个部门或隐藏在数据孤岛中，相反，它们必须代表整个流程，并以可公开访问的方式存储。

安德烈亚斯-奎克博士
iba AG 产品管理负责人

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常见问题 (FAQ)

如何让测量数据在工业厂区的各部门间实现共享？: 要实现测量数据的跨部门应用，必须通过集中化、高分辨率的数据采集，并采用无数据孤岛的一致性存储方式。借助 ibaPDA，来自多个来源的工艺、控制和传感器数据可被同步采集，并长期存储于中央数据历史库 ibaHD-Server 中。通过 ibaAnalyzer，这些数据可进行灵活分析，并为不同部门进行数据准备，包括回溯性 KPI 计算。此外，ibaDatCoordinator 能够将结构化数据分发至 IT 和 OT 系统。
如何消除工业过程分析中的数据孤岛？: 数据孤岛通常源于生产、维护和工程部门各自使用的独立系统，这些系统各自维护着自己的数据集。采用 ibaPDA 进行采集、使用 ibaHD-Server 进行长期存储的集中式测量数据架构，能够整合所有相关数据源。这使得振动、工艺和质量数据能够进行综合分析，且不会造成信息丢失。ibaAnalyzer 支持从汇总的关键绩效指标（KPI）直接下钻至原始信号级别。
在工业系统中，KPI 向原始数据的钻取是如何实现的？: 有效的 KPI 钻取分析需要对所有原始数据进行高分辨率、时间同步的存储。借助 ibaPDA，这些数据会被持续采集并归档至 ibaHD-Server，从而确保每个 KPI 都能追溯至其底层测量数据。ibaAnalyzer 支持从汇总指标交互式导航至单个信号和时间戳。这使得能够在不丢失信息的情况下，进行透明的根本原因分析。
在工业数据分析中，集中式数据存储发挥着什么作用？: 集中式数据存储对于整合来自控制系统、传感器和现场总线等异构源的数据至关重要。ibaHD-Server 作为中央历史数据平台，能够以时间同步的方式长期存储所有过程数据。这使得不同数据集的整合成为可能，例如对过程数据和质量数据进行联合分析。ibaPDA 确保了连续、高分辨率的数据采集。
如何在不进行编程的情况下灵活创建工业KPI分析？: 灵活的KPI分析需要一种无需编程即可同时支持实时和离线评估的工具。借助ibaAnalyzer，用户可以直接基于原始数据配置自定义计算、可视化和报告。ibaPDA提供底层的高分辨率测量数据，这些数据可用于任何未来的分析。这使得无需修改数据采集设置即可实现新的分析需求。