在工业厂房中，如何跨部门利用测量数据进行分析和优化？

跨部门使用测量数据需要对所有工艺领域进行集中、高精度的数据采集。借助 ibaPDA，工艺、控制和传感器数据可同步采集并整合到统一的数据库中，从而避免数据孤岛的形成。iba HD 服务器支持长期存储，并为不同用户群体提供灵活的数据分析功能。此外，ibaAnalyzer和ibaDaVIS等工具支持基于角色的分析和可视化，可深入到原始数据层级（具备钻取功能）。

如何在复杂的工业厂房中实现端到端流程互联？

iba 系统通过将 PLC、现场总线系统、传感器和摄像头等异构数据源集成到统一的测量系统中，实现了广泛的工艺连接能力。ibaPDA 提供了丰富的接口，包括 EtherNet/IP、PROFINET 及其他工业协议，用于连接各种自动化环境。视频数据也可通过 ibaCapture 进行集成，并与过程信号进行同步。这从而构建了一个时间同步、与供应商无关的工业过程全局视图。

边缘分析如何用于对工艺和设备数据进行实时评估？

边缘分析技术直接在数据源头处理高分辨率原始数据，从而能够绕过云端延迟，实现对时间敏感的决策。借助 ibaM-DAQ 或 ibaDAQ 等设备，关键性能指标可在边缘端直接计算，并通过 ibaPDA 进行监控。阈值监控、在线频谱分析或 TSA 等方法可实现对偏差和磨损的实时检测。这使得系统能够立即触发警报并主动调整工艺流程。

如何高效存储工业数据并将其用于长期分析？

为了进行长期分析，测量数据会存储在历史数据服务器（HD服务器）中，存储方式可以是基于时间的，也可以是基于事件的。借助ibaPDA，数据以高分辨率和上下文关联的方式采集，既支持趋势分析，也支持与产品相关的评估。结合ibaAnalyzer使用时，它还能支持深入的后续分析，包括对原始数据的钻取。这有助于进行质量验证、根本原因分析以及长期的工艺优化。

边缘计算、IT 和云系统的集成如何支持工业数据战略？

通过整合边缘计算、集中式数据存储以及IT/云集成，可构建端到端的数据价值链。ibaPDA和ibaDAQ等边缘组件在工艺层直接计算关键绩效指标（KPI），而汇总后的数据则传输至IT系统或云平台。原始数据仍保存在本地，必要时可通过钻取功能调取进行详细分析。此外，ibaDaVIS等工具还为不同用户群体提供基于仪表盘的可视化功能。

释放测量数据的全部潜能：通过数字化创造价值的方法

最大限度地利用测量数据

不同的部门，如维护、生产、技术和质量管理部门，往往遵循不同的工作习惯和程序，导致协同增效潜力未得到充分挖掘。

只有员工建立起沟通的共同基础，才能实现这些协同效应。记录和分析流程数据是一种行之有效的方法。不过，这一步还需要引入和实施统一、全面的数字化战略。

测量数据不应只属于个别部门，也不应只为单一目的而记录，然后隐藏在部门数据孤岛中。相反，这些数据必须覆盖整个流程，并在各部门间加以利用。只有这样，才能充分释放测量数据的潜力。

高分辨率和全面的数据收集

一个关键的先决条件是数据收集的性质：只有将数据记录为高分辨率的原始值，而不是预先汇总的数据，才能根据用户和任务的具体情况灵活计算关键绩效指标（KPI），并将其相互联系起来。为了在不丢失信息的情况下分析异常行为模式的原因，从而提高对流程的理解，高分辨率的原始数据必须能够通过向下钻取的方式从关键绩效指标中方便快捷地获取。这就建立了全公司统一的数据基础，简化了讨论并加强了跨部门协作。

为确保所有部门在实施数字化战略时能够有效协作，必须捕捉整个流程。振动或能源数据等单项测量数据不应单独记录，而应与所有其他流程数据一起放在统一的数据集中。这种方法可以识别生产、工艺和任何磨损相关影响之间的关联，这对未来的优化工作至关重要。

流程连接是关键要素

制造工厂内自动化组件的多样性给测量系统带来了巨大挑战。流程越复杂，相互影响的信号源和自动化系统就越多。除了可编程逻辑控制器、传感器和总线监控器外，摄像机也可用作数据源。特别是当关键过程变量没有传感器，或者由于成本或空间限制无法安装传感器时，时间同步的视频数据就能提供有价值的信息。因此，全面的过程连接是强大测量系统的关键要素：所有数据，无论制造商、设备生成或数据格式如何，都能以高分辨率同步采集，为用户提供技术过程的全局和非侵入式视图。

长期数据记录和分析

要分析长期的测量数据，从而确定趋势或证明符合质量要求，就必须有效地存储数据。历史数据服务器（HD 服务器）可根据需要通过事件触发或基于时间的记录来实现这一点。当只有与特定工件相关的信号才需要记录到文件中时，事件触发式数据记录是理想的选择。开始和停止条件可以自定义，并直接从记录的信号中得出，从而使针对特定产品的评估变得更加容易，并提高了同类产品的可比性。

大型数据集可以进行交互式搜索和分析，并可用于关键数据开发和报告生成。价值的实际提升来自于对测量数据的分析。通过采用所描述的数据采集和记录方法和技术，可确保不同用户群体（如维护团队、工艺工程师、生产和质量经理以及数据分析师）都能使用这些数据。

除了交互式离线分析和计算用于抽象、评估和记录过程的关键指标外，自动实时分析在早期发现过程偏差方面的作用也越来越重要，特别是在主动维护方面。

自动在线评估

自动在线评估可对流程进行实时主动监控，以便及早发现和避免流程错误或提高产品质量。这种类型的评估也被称为边缘分析，因为测量数据是直接在生产和 IT 网络之间的边缘进行处理的，而这正是数据产生的地方。

以下是边缘分析的四个详细示例：

阈值监控信号值可在采集系统中针对特定阈值限制进行监控。如果超出或未达到这些限值，就会触发警报。除原始信号外，还可以对信号进行聚合、链接或平均，并通过特定参数对阈值检查进行调节。例如，只有当机器处于自动模式时，才能执行阈值检查。
机器视觉应用机器视觉（MV）应用允许从视频数据中提取数值、文本或分类信息，如 "材料存在/不存在"。由于视频数据是与过程数据同步采集的，而且 MV 信息是实时提供的，因此 MV 应用的结果可被视为传感器值并记录在测量系统中。利用 MV 可以测量产品、实现物料跟踪或监控过程。
振动监测的在线频率分析如果使用 IEPE 传感器记录过程的振动行为，则可直接在边缘设备上自动执行必要的频域分析。需要监控的频段可定义为固定频段或取决于过程值的频段，并检查是否违反阈值。这样就能实时检测到过程振动，并在出现故障时触发警报。
使用 TSA 和自动适应进行监控时间同步平均法（TSA）可根据已捕获的测量信号（如温度、压力或电机电流）对过程进行监控。根据信号进程，可以及早发现缓慢出现的过程偏差（例如磨损）和偶发异常，并可靠地预测其对产品质量和机器状态的影响。在时域中，磨损指标是在线计算的，超过阈值时会实时触发警报。这样，用户就能及时做出调整，防止机器或系统出现故障、对产品质量造成负面影响以及意外停机。使用自动适应方法，可针对不同条件自动学习过程行为。

结论

通过数字化提高价值的关键在于测量数据的多重和共享使用。只有各部门协同实施数字化战略，才能实现跨部门的协同效应。

要做到这一点，适当的工具支持必不可少，例如 iba系统提供的解决方案。这可确保数据访问简单直观，使每个用户组都能独立进行符合其特定需求的分析。

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常见问题 (FAQ)

在工业厂房中，如何跨部门利用测量数据进行分析和优化？: 跨部门使用测量数据需要对所有工艺领域进行集中、高精度的数据采集。借助 ibaPDA，工艺、控制和传感器数据可同步采集并整合到统一的数据库中，从而避免数据孤岛的形成。iba HD 服务器支持长期存储，并为不同用户群体提供灵活的数据分析功能。此外，ibaAnalyzer和ibaDaVIS等工具支持基于角色的分析和可视化，可深入到原始数据层级（具备钻取功能）。
如何在复杂的工业厂房中实现端到端流程互联？: iba 系统通过将 PLC、现场总线系统、传感器和摄像头等异构数据源集成到统一的测量系统中，实现了广泛的工艺连接能力。ibaPDA 提供了丰富的接口，包括 EtherNet/IP、PROFINET 及其他工业协议，用于连接各种自动化环境。视频数据也可通过 ibaCapture 进行集成，并与过程信号进行同步。这从而构建了一个时间同步、与供应商无关的工业过程全局视图。
边缘分析如何用于对工艺和设备数据进行实时评估？: 边缘分析技术直接在数据源头处理高分辨率原始数据，从而能够绕过云端延迟，实现对时间敏感的决策。借助 ibaM-DAQ 或 ibaDAQ 等设备，关键性能指标可在边缘端直接计算，并通过 ibaPDA 进行监控。阈值监控、在线频谱分析或 TSA 等方法可实现对偏差和磨损的实时检测。这使得系统能够立即触发警报并主动调整工艺流程。
如何高效存储工业数据并将其用于长期分析？: 为了进行长期分析，测量数据会存储在历史数据服务器（HD服务器）中，存储方式可以是基于时间的，也可以是基于事件的。借助ibaPDA，数据以高分辨率和上下文关联的方式采集，既支持趋势分析，也支持与产品相关的评估。结合ibaAnalyzer使用时，它还能支持深入的后续分析，包括对原始数据的钻取。这有助于进行质量验证、根本原因分析以及长期的工艺优化。
边缘计算、IT 和云系统的集成如何支持工业数据战略？: 通过整合边缘计算、集中式数据存储以及IT/云集成，可构建端到端的数据价值链。ibaPDA和ibaDAQ等边缘组件在工艺层直接计算关键绩效指标（KPI），而汇总后的数据则传输至IT系统或云平台。原始数据仍保存在本地，必要时可通过钻取功能调取进行详细分析。此外，ibaDaVIS等工具还为不同用户群体提供基于仪表盘的可视化功能。