Почему контекст важен при применении сбора данных

Не секрет, что сбор данных важен для получения ценной информации, которая помогает руководителям предприятий повышать эффективность промышленных систем. Однако то, что кажется многим в отрасли, неизвестно, так это важность понимания контекста анализируемых данных.

Здесь Джордж Уокер, управляющий директор поставщика промышленных систем управления и автоматизации Novotek UK and Ireland, объясняет, почему применение контекста к вашим данным - это разница между пониманием и статистической слепотой.

Тоннельное видение - это проблема в самых разных областях, от спорта до промышленности. Легко зациклиться на одной цели и забыть сделать шаг назад, чтобы увидеть ситуацию шире. Тем не менее, сделав этот шаг назад, вы сможете получить бесценное представление и понимание реальности ситуации.

Возьмем гипотетический сценарий. Представьте, что у менеджера по техническому обслуживанию есть машина, которая гнет проволоку. Эти провода должны изгибаться под очень точным углом для правильной работы. Однако машина не сгибает их должным образом в определенное время дня, в результате чего предприятие производит бракованные товары, которые приходится выбрасывать.

Чтобы решить эту проблему, менеджер по обслуживанию вызывает данные, собранные встроенным программным обеспечением устройства. Затем менеджер анализирует данные с помощью платформы цифрового побратимства. Глядя на анализ, становится очевидным, что машина аномально вибрирует в определенные часы дня. Менеджер разбирает машину, собирает ее и даже запускает в изолированном сценарии, но все еще не может найти источник проблемы.

В этом случае, если бы менеджер воспользовался моментом, чтобы сделать шаг назад и поискать контекст, он мог бы понять, что аномальные вибрации совпали с периодом активации расположенной поблизости части тяжелой техники. С рассматриваемой машиной все в порядке, но окружающий контекст раскрывает причину ошибки. Вот почему жизненно важен контекст при сборе данных.

С набором интеллектуальных датчиков и устройств в сочетании с цифровой системой двойникования, такой как GE Digital На платформе Predix по всей производственной линии менеджер мог четко увидеть корреляцию, просмотрев данные в контексте. Другим методом достижения контекстного понимания было бы сравнение машины с другими аналогичными на разных заводах.

Это показывает, почему цифровое двойникование является таким мощным инструментом. Возможность воссоздать всю установку в цифровой модели ломает ментальность. Это позволяет менеджерам иметь целостное представление о проблемах, которые ранее не были очевидны. В чем бы ни заключалась проблема, очевидно, что контекст в сборе данных имеет значение. Возможность анализировать системы теперь стала реальностью, и ее следует использовать в полной мере.

Обладая потенциалом сокращения отходов и ненужных расходов, цифровые двойники позволят повысить эффективность операций. Поскольку контекст легко достижим на современной промышленной арене, он больше не должен быть коммерческой тайной для промышленных предприятий. И, делясь этими знаниями, большее количество предприятий может сделать свои интеллектуальные сети более умными, свои операции - более эффективными, а свои производственные процессы - более производительными.

Автор этого блога - Джордж Уокер, управляющий директор, Новотэк