在工业流程中，边缘分析如何减少数据量并提升响应速度？

边缘分析技术能够直接在数据源头对高分辨率原始数据进行本地处理，确保仅将相关关键绩效指标（KPI）传输至IT系统或云平台。通过将ibaPDA与ibaDAQ或ibaM-DAQ等边缘设备相结合，可同步采集并实时分析工艺和振动数据。此外，ibaInSpectra 或 ibaInCycle 可针对复杂信号类型执行专门的 KPI 计算。这不仅能降低延迟、节省带宽，还能在工艺出现偏差时实现即时响应。

在复杂且多变的工业流程中，如何对工艺和振动数据进行可靠分析？

在高度动态的工业环境中，由于工艺状态之间存在强烈的相互依赖性，对所有相关数据源进行时间同步采集至关重要。借助 ibaPDA，控制、传感器和现场总线信号可被高分辨率采集，并带有集中式时间戳进行存储。ibaInSpectra 则在工艺数据背景下增加了基于频率的振动分析功能。这使得在不可重复的条件下也能进行稳定的监测，并能精确识别根本原因。

在工业领域，从工厂到云端的端到端数据架构是如何实现的？

端到端架构将边缘处理、集中式数据采集与云端分析相结合。借助 ibaPDA，来自多个来源的原始数据可在本地或边缘系统上同步采集并处理，而 ibaDaVIS 或云数据库仅接收经过计算的关键绩效指标（KPI）。这种分离机制既能减少数据量，又能实现可扩展的 IT/OT 集成。与此同时，原始数据在 iba 系统内仍可完全访问，以便进行深入分析。

将原始数据采集与基于边缘的KPI计算相结合有哪些优势？

将原始数据采集与基于边缘计算的KPI计算相结合，既能实现高度的分析灵活性，又能确保高效的数据传输。ibaPDA以高时间分辨率采集所有相关工艺数据，而ibaDAQ等边缘组件则负责数据预处理。这使得关键KPI能够在接近工艺流程的位置进行计算，并立即用于报警或优化。与此同时，完整的原始数据集仍可供详细分析使用。

边缘与云的概念如何在发生故障时支持根本原因分析？

一种结合边缘计算与云计算的概念，能够基于计算出的关键绩效指标（KPI）立即做出本地响应，随后在云端或历史数据系统中进行深入分析。通过 ibaPDA 和 ibaHD-Server，高分辨率的原始数据得以存储；而 ibaDaVIS 则提供基于 Web 的仪表盘用于 KPI 分析。其关键功能之一是从汇总后的 KPI 向下钻取至原始信号。这使得即使在复杂且存在时间延迟的工艺偏差情况下，也能精确识别根本原因。

如此之近，却又如此之远：从边缘流程分析到云中的关键绩效指标

通过无故障流程最大限度地提高生产率

为了优化工业设备的可用性，从而满足日益增长的需求，设备操作员和工作人员需要对动态技术流程有高度的了解。

其基础是对所有相关过程数据的采集和后续评估。由于通常必须考虑到不同的信号源，因此只有同步记录所有 PLC、传感器和相关设备的数据，并提供中央时间戳，同时进行评估，才能确定因果关系。因此，用于记录和分析测量值的 iba 系统与各种自动化和总线系统具有广泛的连接性。对于基于网络的分析，在线计算的特征值可以存储在数据库或云系统中。

"对于持续运行的机器，普通测量系统通常有可靠的监测方法。例如，大多数振动监测系统都是基于在可重复测量条件下记录的数据，因此具有很高的可比性"，iba AG 产品经理兼振动和状态监测专家 Christian Reinbrecht 解释说。

Schematic illustration of the KPIs cloud topology

流程越复杂，数据量越大

对于具有可变行为的流程，分析会变得更加复杂，尤其是数据量更大。在这些流程中，不同组件的条件会相互影响。此外，大多数生产线的产品种类繁多。"所有这些都使得找到可重复的测量条件变得非常困难。在这种情况下，我们需要能够使用所有类型数据（例如振动和工艺数据）的方法，并能在所有工艺条件下进行可靠的时间同步监控。iba系统为这种情况提供了合适的工具，因为我们可以在一个系统中采集和分析过程数据和振动数据，"Reinbrecht 说。这是避免意外停机和提高设备长期可用性的唯一方法。记录的数据越精确，后续的过程和根本原因分析就越好越详细。"Reinbrecht 解释说："如果数据记录为高分辨率的原始数据，而不是预先汇总的数据，就能实现对过程和机器数据进行分析的最大灵活性。然而，这种记录方法的缺点是产生的数据量大。"每秒产生的数据量很快就会超过 100 兆字节。因此，必须使用有效的方法从原始数据中提取信息和知识，以便尽可能清晰地向生产和质量保证等不同用户群体展示流程的复杂性，"Reinbrecht 报告说。

难以渗透的互动：监控交叉轧机

这种复杂的工艺行为在横轧机中随处可见：在生产无缝钢管时，管瓣（即厚壁空心体）是从实心钢块中生产出来的。在这一工艺中，首先将钢块加热到 1200 °C以上的温度，在圆筒上引导，轧制直到钢块中心开裂，然后用芯棒穿孔。心轴由导向块稳定和固定。由于所有部件都必须完美运行并相互配合，工艺流程才能正常运行，因此各单元的损坏或磨损会对产品质量产生重大影响。此外，进一步的工艺步骤和必要的冷却时间确保了从发生偏差到发现偏差之间的时间间隔，这在最坏的情况下会造成代价高昂的后果：如果在产品冷却后才进行质量控制，通常会有多支钢管受到影响，不得不重新熔化或报废。"对于这种能源和成本密集型工艺，进行实时监控非常重要。有了边缘分析技术，我们就有了从边缘设备（如 ibaM-DAQ）上的高分辨率测量数据中直接计算相关关键值的绝佳机会。这样，我们就能在数据产生的地方对其进行准确评估，并在出现错误时做出快速而具体的反应。使用 iba 系统进行强力监控可确保在最佳情况下，我们甚至可以通过分析趋势在实际故障发生前进行干预，"Reinbrecht 说道。

从原始值中获得有意义的关键绩效指标：先计算，后云，再计算

通过连接云环境等更高级别的 IT 系统，可以完成全面的数据分析。这一步可以充分挖掘测量数据的潜力，因为不同的用户群体可以访问所获得的洞察力，从而在整个公司范围内加以使用。不过，需要注意的是，必须将大量原始数据中的信息缩减为几个可靠的指标："由于数据量巨大、可用带宽以及 OT 和 IT 网络之间的互动，将所有测量数据传输到云端进行评估是不合理的，只能计算出关键值。Reinbrecht说："这些数据可以通过ibaDaVIS等在线可视化工具显示在有意义的仪表盘上。因此，操作人员可以快速、轻松地分析和比较系统、机器和产品质量，并发现优化的潜力。然而，仅仅提供关键数据是不够的。相反，有必要在云中对关键绩效指标进行深入分析，返回原始值。这样就能在不丢失信息的情况下进行全面的根本原因分析，尤其是在发生错误时。

使用 iba 进行边缘分析：一个系统处理所有相关数据

有了 iba系统，就有了一种解决方案，它的架构和各种应用可支持所介绍的采集高分辨率原始数据和边缘分析的方法。ibaPDA提供强大的表达式编辑器，用于连接信号和实时计算统计参数。ibaInSpectra插件可用于在线振动分析，ibaInCycle插件可用于监测循环过程，因此所有相关数据都可在一个系统中记录和监测。警报可通过各种输出接口直接从边缘设备发送。最后，通过ibaDaVIS，iba 系统拥有了一个基于网络的分析工具，可用于创建具有不同图形元素的独立仪表板，以评估监控过程的长期行为和产品质量。交互式和灵活的过滤选项允许根据任何标准、技术和时间过滤器对边缘设备计算出的特征值进行分析。只需点击一下，用户就可以从特征值跳回到原始值，从而进入深入分析。

使用 iba 系统进行强力监控，可确保在最佳情况下，我们甚至可以通过分析趋势，在实际故障发生之前进行干预。

克里斯蒂安-莱因布雷希特
iba AG 产品经理

结论

由于工艺流程越来越复杂，成本压力越来越大，工厂操作人员和用户很难避免在边缘进行分析：只有在靠近工艺流程的地方处理测量数据，才能在出现错误时实时干预工艺流程，从而防止损坏或质量偏差。由于只有相关的计算特征值会被写入云系统、消息代理或数据库，因此不需要很大的数据传输带宽。不过，对于以后更深入的评估，重要的是在记录数据时依靠高分辨率的原始数据，而不是预先汇总的数值，以便能够轻松地根据原始数据进行深入分析，尤其是在发生故障时。借助信息技术环境中的可视化功能，不同的用户群体可以快速、轻松地进行薄弱点、优化潜力和质量检查，从而充分挖掘测量数据的潜力。

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常见问题 (FAQ)

在工业流程中，边缘分析如何减少数据量并提升响应速度？: 边缘分析技术能够直接在数据源头对高分辨率原始数据进行本地处理，确保仅将相关关键绩效指标（KPI）传输至IT系统或云平台。通过将ibaPDA与ibaDAQ或ibaM-DAQ等边缘设备相结合，可同步采集并实时分析工艺和振动数据。此外，ibaInSpectra 或 ibaInCycle 可针对复杂信号类型执行专门的 KPI 计算。这不仅能降低延迟、节省带宽，还能在工艺出现偏差时实现即时响应。
在复杂且多变的工业流程中，如何对工艺和振动数据进行可靠分析？: 在高度动态的工业环境中，由于工艺状态之间存在强烈的相互依赖性，对所有相关数据源进行时间同步采集至关重要。借助 ibaPDA，控制、传感器和现场总线信号可被高分辨率采集，并带有集中式时间戳进行存储。ibaInSpectra 则在工艺数据背景下增加了基于频率的振动分析功能。这使得在不可重复的条件下也能进行稳定的监测，并能精确识别根本原因。
在工业领域，从工厂到云端的端到端数据架构是如何实现的？: 端到端架构将边缘处理、集中式数据采集与云端分析相结合。借助 ibaPDA，来自多个来源的原始数据可在本地或边缘系统上同步采集并处理，而 ibaDaVIS 或云数据库仅接收经过计算的关键绩效指标（KPI）。这种分离机制既能减少数据量，又能实现可扩展的 IT/OT 集成。与此同时，原始数据在 iba 系统内仍可完全访问，以便进行深入分析。
将原始数据采集与基于边缘的KPI计算相结合有哪些优势？: 将原始数据采集与基于边缘计算的KPI计算相结合，既能实现高度的分析灵活性，又能确保高效的数据传输。ibaPDA以高时间分辨率采集所有相关工艺数据，而ibaDAQ等边缘组件则负责数据预处理。这使得关键KPI能够在接近工艺流程的位置进行计算，并立即用于报警或优化。与此同时，完整的原始数据集仍可供详细分析使用。
边缘与云的概念如何在发生故障时支持根本原因分析？: 一种结合边缘计算与云计算的概念，能够基于计算出的关键绩效指标（KPI）立即做出本地响应，随后在云端或历史数据系统中进行深入分析。通过 ibaPDA 和 ibaHD-Server，高分辨率的原始数据得以存储；而 ibaDaVIS 则提供基于 Web 的仪表盘用于 KPI 分析。其关键功能之一是从汇总后的 KPI 向下钻取至原始信号。这使得即使在复杂且存在时间延迟的工艺偏差情况下，也能精确识别根本原因。