Industrial Data Intelligence

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Industrial Data Intelligence
Datenbasierte Produktionsoptimierung
Industrial Data Intelligence
Sammeln
Analysieren
Mit dem Industrial Data Intelligence-Angebot ermöglicht
­Softing Industrial die datenbasierte Produktionsoptimierung
und rüstet seine Kunden für das digitale 21. Jahrhundert, in
dem der Wert von Daten eine vorherrschende Rolle einnimmt.
Über ein individuell abgestuftes Angebot aus Produkten und Dienstleistungen
­unter­stützen wir unsere Kunden bei der Transformation ihrer Daten von bloßen
­Datensammlungen zu wertvollen Informationen.
Implementieren
Entscheiden
Für konkrete Anwendungsfälle, in denen Daten einen kommerziellen Wert darstellen,
entwerfen wir individuelle Konzepte zur Erschließung der identifizierten Potentiale.
Dazu werden zunächst Produktionsdaten in einem wiederkehrenden Zyklus­
gesammelt und analysiert. Im nächsten Schritt erkennt die Analyse Gesetzmäßigkeiten,
aus denen sich z.B. Vorhersagen für eine Optimierung ableiten lassen. Im Anschluss
­daran erfolgt die Entscheidung für eine Lösung, z.B. eine Anomalie-Erkennung, und
­deren Implementierung.
Neben technischer Architektur, Sicherheitskonzept, Datenverarbeitung, Analyse,
­Visualisierung und Integration ist die Messbarkeit des Erfolges von großer Bedeutung.
Wir bauen auf unsere Erfahrung aus 35 Jahren industrieller Kommunikation und­
nutzen unser Wissen als Basis für die Extraktion und Analyse von Daten bis hin zu
­intelligenten Applikationen.
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SAMMELN
Wir erfassen Daten – roh oder aufbereitet – aus Automatisierungskomponenten und
Feldgeräten wie SPSen, Sensoren, Aktoren und Datenbanken sowie aus zusätzlichen
Quellen, wie z.B. Produktionsfluss- oder Wetterdaten.
Anschließend bereiten wir die Daten in einem Industrial ETL (Extract-TransformLoad)-Prozess auf. Ausreißer werden gelöscht, Fehleinträge eliminiert, Zeitstempel
­abgeglichen, Metadaten zugefügt und die bereinigten Daten formatiert.
Dieser Prozess findet - soweit möglich - in einem Echtzeitfluss statt. Abhängig von der
konkreten Aufgabe werden die Daten in einem zweiten Industrial ETL-Prozess ­analysiert
oder für die spätere Analyse in eine persistente Speicherform(Dateien, ­NoSQL, SQL,
Cloud, Cluster) überführt.
Für das Sammeln der Daten kommen entweder Produkte von Softing (z.B. echocollect)
oder von Dritten zum Einsatz.
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ANALYSIEREN
Grundsätzlich unterscheiden wir zwei Arten von Fragestellungen für die Datenanalyse:
Einmalige Fragestellung
Ein Problem wird analysiert und verstanden und kann durch eine Modifikation der
­Produktion gelöst werden. In diesem Fall findet die Lösung im Anlagen-Engineering statt.
Dauerhafte Fragestellung
Ein Problem kann nicht dauerhaft gelöst werden, soll aber vorausschauend erkannt
werden. In diesem Fall wird eine Lösung mittels einer Streaming Analytics-Implementierung gesucht, z.B. eine Anomalie-Erkennung.
Unabhängig von der Fragestellung geht es bei der Datenanalyse im ersten Schritt
­darum, ein Modell zu erstellen. Dieses repräsentiert relevante Muster, ­Beziehungen
und ­Gesetzmäßigkeiten aus der vorhandenen Situation und wird, wenn möglich,
durch Fakten aus gegebenen Sachverhalten ergänzt und auf seine Fähigkeit getestet.
­Anschließend erfolgt die Umsetzung mit echten Daten aus der Praxis mit dem Ziel,
eine (meist ungewollte) Situation vorauszusagen (Anomalie-Erkennung).
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INDUstrial Data Intelligence
Industrielle Datenakquise und -aufbereitung
Onsite Stream Analytics
Echtzeit-Datenanalyse in der Anlage
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Anomalie-Erkennung
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Mit unseren Industrial ETL (Extract-Transform-Load)-Produkten schließen wir die ­Lücke in der
­Daten­erfassung zwischen den Datenproduzenten der Produktionsebene und den Datennutzern der
Analyse­ebene. Daten aus unterschiedlichsten Quellen – Rohdaten aus Automatisierungskomponenten,
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Da
Big
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Vorbeugende Wartung
SPS-Daten, Metadaten, Sensor- und Aktordaten, sowie Daten aus Datenbanken – werden in der Anlage in
Echtzeit ­extrahiert, in ­intelligenten Datenströmen vorverarbeitet oder transformiert und über persistente
Speicher für ­weiterverarbeitende Analysewerkzeuge ladbar.
ENTSCHEIDEN
In der Entscheidungsphase wird das Ergebnis der Datenanalyse von Experten des
­Anwendungsfalls beurteilt. Nur die Experten aus der Anlagentechnik können ­beurteilen,
ob gefundene mathematische Zusammenhänge tatsächlich in der Praxis (also der
­Anlagentechnik) existieren. Weiterhin werden die Ergebnisse der Daten­analyse
mit ­weiteren, unabhängigen Stichproben validiert um eine hohe Zuverlässigkeit zu
­garantieren. Sollten sich durch das Einbringen von Expertenwissen und weitere Stich­
proben ­Unklarheiten oder Widersprüche zur Analyse ergeben, so muss diese wiederholt
werden oder der Parametersatz der Datenanalyse geändert werden.
Ist zwischen Datenanalyse und Expertenmeinung eine hohe Übereinstimmung gefunden,
sollten zur Vorbereitung der Implementierungsphase auch geschäftliche, technische,
­organisatorische und rechtliche Randbedingungen betrachtet werden. Diese bestimmen
im hohen Maße die Machbarkeit einer Umsetzung der Analyseergebnisse.
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IMPLEMENTIEREN
Nachdem die Entscheidung über die Umsetzung der Datenanalyse erfolgt ist, gibt es
zwei Möglichkeiten:
Umsetzung der Erkenntnisse im Entwicklungsprozess
Das Problem wurde analysiert und verstanden und kann durch die Modifikation der
­Produktion gelöst werden.
Dauerhafte Installation einer Industrial Data Intelligence-Lösung
Das Problem oder die Aufgabe lässt sich nur mit einer dauerhaften Fragestellung
­lösen und muss ­vorausschauend erkannt werden. Mittels einer Streaming Analytics-­
Implementierung wird die dauerhafte Lösung, z.B. zur Anomalie-Erkennung, installiert
und damit die ­Produktion optimiert.
Fragen, die in diesem Zusammenhang auftreten:
Wann können Implementierungen umgesetzt werden?
Wie werden Installationen von Drittfirmen gewartet?
Welche Datenquellen, Geräte, Protokolle gibt es?
Welche Daten existieren bereits?
…?
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LEISTUNGSANGEBOT
Wir unterstützen Sie bei Ihrer datenbasierten Produktionsoptimierung mit unserem
Angebot aus Industrial Data Intelligence-Produkten und -Dienstleistungen:
Sammeln / Implementieren
Akquise-System, Anbindung der Datenbanken und Komponenten von Drittfirmen,
­Datenlogistik, Industrial ETL (Extract-Transform-Load)-Prozess, Support, Wartung,
I­ntegration von Softing-Standardprodukten wie dataFEED OPC Suite, echocollect,
­OPC-Server und OPC UA-Technologie.
Analysieren
Datenaufbereitung, Modellierung, Datenanalyse, Edge- und Server-Analytics, maschinelles Lernen, Anomalie-Erkennung, Live Scoring, Auffinden von sporadischen Fehlern
Entscheiden
Geschäftsverständnis, individuelle Konzeptentwicklung, Festlegung der ­Anforderung,
Ableitung der Aufgabenstellung, Bestimmung des kommerziellen Wertes von
Daten, ­Erstellung des Sicherheitskonzeptes, Datenübertragung, -bandbreite, -verteilung
und -speicherung.
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Benötigen Sie eine Lösung für Ihre datenbasierte Produktionsoptimierung?
Rufen Sie uns an: +49 911 544 27 -0
Softing Industrial Automation GmbH
Äußere Sulzbacher Straße 159-161
90491 Nürnberg / Germany
Phone: +49 911 544 27 -0
Fax: +49 911 544 27 -27
[email protected]
http://industrial.softing.com
Weitere Informationen: http://industrial.softing.com/de/IDI
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