FEST 如何使工艺数据可用于运营、分析和维护
基于iba系统，FEST开发了一套覆盖整个流程的数据架构。
了解更多信息
FEST GroupFEST 如何使工艺数据可用于运营、分析和维护
Success Stories
随着氢能经济的发展，对电解槽厂运行的要求也日益提高。运营商期望设备具有高可用性、透明的性能指标，并在发生故障时能够快速进行根本原因分析。与此同时，现代质子交换膜（PEM）电解槽会产生大量运行和工艺数据，这些数据能为了解电解槽厂的运行状态和行为提供有价值的洞察。
然而，真正的挑战并不在于数据采集本身。现代电解槽厂由众多不同的系统组成，这些系统会持续生成数据。除了电解槽堆栈本身外，电源、水处理、冷却系统、压缩机以及自动化和安全系统都会提供相关信息。 如果孤立地看待这些数据，往往无法获得完整的整体图景。只有当来自不同来源的信息能够持续获取、时间同步并可进行综合分析时，才能发现关联性、探究根本原因并做出有依据的决策。
因此，FEST基于iba系统开发了一套数据架构，涵盖从信号采集到分析和报告的整个流程。这构建了一个一致的数据基础，既支持工厂的日常运行，也支持长期优化。
工厂运营的可靠数据基础
电解厂会持续从多种来源生成信息。其中包括压力、温度和流量等工艺变量，以及电气运行数据、能耗、工厂状态和来自控制系统的消息。 FEST 从一开始就认识到，这些数据不仅对工艺控制必不可少，还必须用于设备维护、性能分析、报告编制以及工厂的长期优化。
其基础是利用 ibaM-DAQ 进行本地数据采集。为确保数据采集不受网络连接影响，FEST 为每个电解槽集装箱配备了专用的数据采集单元。由于 ibaM-DAQ 具备 ibaPDA 的全部功能，因此能够从控制系统中持续采集相关工艺和控制信号，并以高时间精度进行记录。
这种方法即使对于高分辨率的测量数据也能实现连续存储，且不会给现有的自动化基础设施带来额外负担。记录的数据全面反映了工厂的运行状况，既可用于当前评估，也可用于后续分析。
分布式工厂数据的统一视图
随着已投运工厂数量的增加，跨站点数据管理变得日益重要。因此，FEST 致力于将来自不同电解槽工厂的信息整合到一个共同的数据平台中。
本地采集的工艺数据经过集中整合，并置于统一的上下文环境中。这形成了对已投产电解槽群的统一视图，无论数据最初源自哪个系统或电解槽组件。运行状态、工艺参数和事件均可按时间同步方式查看，并可在多个电解槽之间进行比较。
对于维护和工程团队而言，这大大提高了透明度。可以更快速地识别反复出现的事件、异常情况或运行行为中的差异，并进行系统性评估。同时，可通过云技术和在线仪表盘向特定目标群体提供相关关键绩效指标（KPI）。 若需进行详细调查，用户可随时深入查看存储在 iba 系统中的原始数据。
关键在于从数据中得出正确的结论。iba系统正是帮助我们做到这一点的。
扬·雷穆斯
FEST 首席执行官办公室及数字解决方案副总裁
分析而非数据采集
对FEST而言，真正的价值源于对记录信息的系统性分析。借助ibaAnalyzer，该公司可以考察历史信号趋势、分析工艺关联性，并评估长期的运行状况。此外，相关关键绩效指标（KPI）会自动汇总到报告中，并以统一的格式呈现。
“海量数据并不等同于知识，”FEST项目管理办公室（PMO）与数字解决方案副总裁Jan Remus表示，“关键在于从现有信息中得出正确的结论，以改进运营并实现优化。iba系统正是为此提供了一款强大的工具。”
这种方法的优势在处理偶发性故障时尤为明显。工程师不再仅关注报警发生的那一刻，而是可以分析事件发生前后的整个工艺流程。
这能揭示出在正常运行过程中往往难以识别的关联性。
从数据分析到人工智能辅助的流程智能
基于这一数据基础，FEST正在开发自己的AI驱动型仪表盘平台。该系统已支持服务评估和生产数据分析，将结构化的工厂数据可视化与逐步引入的AI辅助功能相结合。通过这种方式，FEST将其在工厂运营和工艺工程方面的专业知识与iba技术相辅相成。
“干净可靠的数据基础是任何高级分析的必备条件。只有当测量、生产和质量数据得到一致整合时，才能以有意义的方式识别和评估工艺关系，”FEST数据科学家安德烈斯·莫雷诺（Andres Moreno）解释道。
当前开发工作的重点之一是将测量、生产和质量数据整合到一个共同的分析框架中。人工智能旨在通过提高工厂运行行为内部关系的透明度，并为进一步调查提供线索，从而支持这一工作。然而，基于记录的工艺数据进行的专家评估，仍然是分析和决策过程中至关重要的一部分。
优化电网性能
了解 iba 系统如何助力运营卓越，并为未来的电网提供可视化支持。
立即预约一对一通话。
基于历史工艺数据的状态监测
为了实现长期数据归档和分析，FEST 采用了 ibaHD-Server。该平台能够集中存储海量的历史时间序列数据，并使其可供进一步分析使用。
基于这些数据，可以定义典型的运行工况，并对相关参数进行长期监测。在导致工艺问题或计划外停机之前，即可在早期阶段检测到工厂运行行为的变化。由于所有信息均基于一致的数据基础，因此可以对长期趋势进行追踪和评估。
对于 FEST 而言，这是迈向数据驱动型维护的重要一步。维护活动可以更精准地规划，同时也能更好地为服务干预做好准备。特别是对于分布在全球各地的工厂，这不仅减少了故障排查的工作量，还提高了服务活动的可预测性。
在此基础上，FEST 正进一步将该平台开发为预测性维护应用。通过关联现有的工艺、生产和质量数据，并扩展人工智能辅助的分析能力，未来版本将有助于在更早阶段识别新兴的维护需求和潜在的设备问题。 其目标并非取代工程专业知识，而是为工厂操作员、服务专家和工程团队提供针对性的决策支持功能。
只有当测量、生产和质量数据得到一致地整合时，才能以有意义的方式识别和评估工艺之间的关系。
安德烈斯·莫雷诺
数据科学家，FEST
数据是工厂经济运行的基础
FEST的经验表明，单纯采集工艺数据本身并不能创造附加值。关键在于能否整合来自不同来源的信息，并据此构建出工厂运行的全貌。
借助ibaM-DAQ、ibaPDA、ibaAnalyzer和ibaHD-Server，FEST构建了一个覆盖工艺数据全生命周期的平台——从采集、存储到分析和报告。这为复杂的工厂结构提供了统一视图，增强了透明度，并支持数据驱动的决策。
此外，FEST 还使用 ibaDatCoordinator 对测量数据进行后处理。该软件负责自动化处理和数据管理，生成报告，提取相关关键绩效指标（KPI），并将其提供给下游系统。这使得重复性的分析和报告任务得以标准化，并无需人工干预即可完成。
这一端到端的数据基础帮助 FEST 更好地了解工厂运行状况、更快地分析故障，并更有效地规划维护活动。同时，它也为比较不同厂区的运行表现、持续优化电解槽工厂的长期性能提供了基础。
常见问题 (FAQ)
iba系统为电解槽厂的可靠工业数据采集奠定了基础。它持续记录来自多个子系统的工艺和控制信号，包括电解槽组、电源单元、水处理系统和冷却回路。 高分辨率记录配合精确的时间同步，可在不增加自动化环境额外负担的情况下，生成全面的运行数据集。这使操作人员和工程团队能够获取一致的信息，用于日常运行、故障排查和长期性能评估。因此，电解槽的行为可以透明地记录下来，相关数据既可用于即时调查，也可供未来分析使用。
ibaPDA作为基础的数据采集技术，能够实现来自不同工厂系统的信号的精确同步。电解槽设施会在众多子系统中产生海量的运行信息，而这些数据点往往相互影响。 当在统一的时间轴上分析工艺参数、运行状态和事件时，隐藏的关联关系便会显现，从而能够更有效地查明根本原因。这有助于开展高级工业分析，并提高分布式资产的透明度。在实际应用中，维护和工程团队能够更清晰地了解工厂的运行状况，并更高效地解决问题。
ibaAnalyzer 帮助工程师对历史工艺数据进行详细分析，以查明工厂故障的真正原因。用户无需仅关注报警时间戳，而是可以评估事件发生前后的完整事件序列。这使得发现工艺变量之间的依赖关系变得更加容易，并有助于理解运行条件随时间的变化趋势。 该软件同时支持基于事件的诊断和长期趋势评估。对于操作人员和维护团队而言，这意味着能够更快地查明根本原因，更深入地洞察反复出现的运行模式，并就工艺优化做出更明智的决策。
ibaHD-Server 作为海量历史时间序列数据的中央存储库，为有效的状态监测奠定了基础。通过长期保留运行信息，企业可以建立参考运行条件，并持续监测关键参数。 通过长期对比，可以检测到设备行为的渐进变化，并在这些变化导致工艺中断之前评估其发展趋势。这种数据驱动的方法能够优化维护计划，并支持做出更明智的运营决策。在实践中，企业将从中获益，包括提高透明度、提升工厂可用性，以及为维护活动做好更充分的准备。
ibaDatCoordinator 可自动处理记录的工艺数据，并优化关键绩效指标（KPI）的生成和报告工作流程。该软件对测量数据进行评估，提取相关绩效指标，并将结果提供给下游应用程序。这不仅减少了人工操作，还确保了分析基于一致且可重复的数据结构。 该软件集成于更广泛的数据管理环境中，支持从数据采集、分析到报告的无缝工作流。对用户而言，其主要优势在于能够高效获取可靠信息，从而为运营决策、服务活动以及持续的绩效改进举措提供支持。
