Industrial DataOps:доступ к данным и аналитике для Индустрии 4.0

В чем актуальность и важность Industrial DataOps?

С точки зрения производства данные и операции с данными играют роль в создании и поддержании конкурентоспособного, инновационного, гибкого предприятия без высоких рисков или других обременений, таких как чрезмерные запасы. Одних только данных недостаточно, чтобы оставаться впереди — все зависит от того, что вы с ними делаете. Как подход к анализу данных, DataOps направлен на сокращение времени до высокоточного анализа с использованием автоматизации, статистического контроля процессов и гибких методологий, чтобы производители могли использовать данные, которые они собирают, быстрее и с большей степенью достоверности.

Для производителя хорошие DataOps могут означать разницу между доминированием на растущем рынке и наличием избыточных запасов из-за непреднамеренного выхода на рынок на противоположной стороне тренда. Это может помочь производителям оставаться в курсе меняющихся требований, информации о цепочке поставок и логистике, которая может оказать серьезное влияние на бизнес, и всего, что использует данные быстро и с высокой степенью точности.

Данные сами по себе являются сырьевым ресурсом, который можно сравнить с сырой нефтью. Сам по себе в его базовой форме нет ничего общего с ним. Но и нефть, и данные содержат потенциал. Точно так же, как мы перерабатываем нефть в газ, а затем сжигаем его для питания суперкаров и ракетных кораблей, данные можно очищать с помощью процессов, оптимизированных в рамках Industrial DataOps, преобразуя необработанные данные в аналитику, которую затем можно использовать для быстрого принятия бизнес-решений с научной точностью.

Роль DataOps в Индустрии 4.0 состоит в том, чтобы брать всю информацию, созданную и собранную машинами, такими как устройства IIoT, и эффективно сжимать их в очищенное, пригодное для использования «топливо» для бизнеса, чтобы стимулировать принятие решений, а не оставлять их в покое. хранилище данных, не проверено.

Что такое Industrial DataOps?

Industrial DataOps — это способ управления обработкой данных внутри организации с упором на скорость и удобство использования. Это может включать процессы, средства автоматизации и рабочие процессы, поскольку они связаны с уточнением данных в полезную аналитику. Это особенно важно перед лицом постоянно растущих потоков данных, которые стали слишком громоздкими для многих предприятий. DataOps предоставляет способ систематического и эффективного управления данными, чтобы они использовались в полной мере и со скоростью, при которой результирующая аналитика по-прежнему актуальна для компании.

Четыре C методологии Industrial DataOps, по мнению Совета по лидерству в производстве:

1. Связанные данные — это место, где разрозненные данные разрушаются, а данные перемешиваются. Это позволяет проводить более глубокий и сложный анализ, который иначе был бы невозможен. Связанные данные используют IIoT, облачные и периферийные технологии (технологии, лежащие в основе того, что мы предлагаем в MachineMetrics).
2. Курированные данные — это данные, собранные вместе в удобной для использования форме. Инженеры данных, по сути, собирают соответствующие биты данных и очищают их для анализа, чтобы убедиться, что результаты максимально точны. Они берут огромное количество данных и сокращают их до того, что имеет отношение к конкретному вопросу или ситуации.
3. Контекстуализированные данные добавили дополнительные уровни информации и опыта, чтобы придать им контекст, который не показывают одни только цифры. Если производственная линия запускается и останавливается три раза в течение пятнадцати минут сразу после отказа оборудования, высока вероятность того, что каждый «запуск» на самом деле проверял замененные детали на функциональность, точность и выравнивание. Отраслевой эксперт может заметить это и предложить контекст, тогда как, судя по цифрам, это может быть легко неверно истолковано.
4. Под киберконфиденциальностью понимается необходимость масштабирования кибербезопасности параллельно с более широким подключением и настройкой. Данные клиентов должны быть защищены любой ценой, но это может усложнить работу специалистов по безопасности и управлению данными.

Компании тонут в бесполезных данных

Как упоминалось выше, многие компании тонут под тяжестью своих хранилищ данных. Не имея возможности контекстуализировать и курировать данные, многие копят данные, над сбором которых они усердно трудились, без метода, позволяющего избавиться от перегруженности и фактически использовать информацию для принятия решений. Это особенно актуально для первых пользователей оборудования Индустрии 4.0, которые ожидали результатов после сбора данных. Вместо этого компании обнаружили, что большая часть собранных ими данных не содержит информации, необходимой им для осмысления, соединения с другими потоками данных или использования для анализа — по крайней мере, в ее нынешнем виде. По сути, у них есть склады сырой нефти и нет нефтеперерабатывающих заводов или оборудования, которое могло бы извлечь из нее ценность, а не чистый бензин, на который, как они думали, подписывались. Некоторые из этих данных содержат информацию о клиентах, из-за чего компания рискует получить нулевую добавленную стоимость.

Чтобы преодолеть это, компаниям необходимо управлять потоком информации, а также стандартизировать, нормализовать и контекстуализировать данные. Благодаря правильному программному обеспечению для подключения, безопасности и среды аналитики компании могут превращать потоки данных в идеи, а не в бремя.

Разница между DataOps и DevOps

DevOps — это слияние разработки программного обеспечения и операций с информационными технологиями. Основное внимание уделяется быстрой разработке программного обеспечения в больших масштабах с высоким качеством и предсказуемостью.

DataOps также стремится улучшить качество и скорость, а также предсказуемость и масштабируемость, но основное внимание DataOps уделяет анализу данных, а не разработке программного обеспечения.

Преимущества Industrial DataOps

Суть DataOps в том, что она представляет собой систему эффективного сбора и использования данных, поэтому производители получают бесчисленные ощутимые преимущества. Вот несколько основных преимуществ для промышленных организаций, которые обеспечивают успешную программу операций с данными:

• Сотрудничество и общение улучшаются за счет устранения разрозненности и стирания границ между отделами таким образом, что все работают вместе.
• Ускорение производства и повышение гибкости обеспечиваются более быстрым получением информации и короткими циклами тестирования за счет использования автоматизации.
• Качество и надежность повышаются благодаря DataOps, поскольку постоянно отслеживаются проблемы и узкие места до, во время и после любых серьезных изменений. Это постоянное совершенствование в том же духе, что и бережливое производство и Кайдзен.
• Самообслуживание, которое снижает потребность в экспертах благодаря упрощению разработки и развертывания, позволяет бизнес-пользователям разрабатывать собственные решения и быстро проверять их в действии.
• Повышение безопасности и управление потоком данных
• Управление несоответствиями и добавление контекста, стандартизации и нормализации данных, чтобы сделать их пригодными для использования.

Примеры использования Industrial DataOps

DataOps имеет множество промышленных приложений, которые работают для поддержки постоянно развивающегося и сложного ландшафта данных в Индустрии 4.0. Прежде всего, DataOps помогает упростить использование данных и аналитики в организациях, обеспечивая прозрачность и легкий доступ к различным уровням и отделам организации. Ниже мы рассмотрим несколько основных вариантов использования Industrial DataOps.

Хранение данных и управление данными

Хранилище данных и управление данными обновляются с помощью DataOps, превращаясь из сложного ландшафта, наполненного непонятными и неорганизованными перегрузками данных, в оптимизированный процесс, который позволяет принимать более быстрые и гибкие решения на лету, а также автоматизируется, чтобы освободить умы и другие ресурсы. сосредоточиться на выполнении других заданий. MachineMetrics может собирать огромные массивы данных с машин по всему производственному цеху, а затем преобразовывать эти данные во что-то, что можно использовать, например. организованные, стандартизированные форматы информации, которые можно комбинировать в режиме реального времени для поддержки принятия решений или получать доступ через облако для глубокого и глубокого анализа.

Информационные панели и отчетность

Информационные панели и отчеты являются основным продуктом производства. От некогда скромной белой доски до современных интуитивно понятных цифровых дисплеев измерение и отслеживание результатов уже давно определяют следующие шаги для производителей. С информационными панелями MachineMetrics вам не нужно беспокоиться о неточностях или неразборчивом почерке на доске (или о том, что вы забыли зарегистрировать информацию, прежде чем она будет стерта). Вместо этого у вас будет доступ к любым производственным данным, будь то количество деталей для текущую смену или коэффициенты использования машины по сравнению с прошлым годом. Вы даже можете настроить свой дисплей для своей аудитории, чтобы рабочие могли видеть, сколько деталей нужно произвести и идут ли они по плану, а руководители и директора могли видеть общую картину — и все это с помощью нескольких простых щелчков мыши.

Панель мониторинга текущих смен MachineMetrics собирает и отображает в режиме реального времени данные о производственных машинах, чтобы операторы и менеджеры могли видеть в производство.

Наука о данных

Наука о данных и DataOps идут рука об руку. В этом союзе наука о данных выходит из экспериментальной области в повседневное использование, обеспечивая рентабельность инвестиций, которую заинтересованные стороны могут легко увидеть. В MachineMetrics наши инструменты создают эффективные конвейеры, которые помогают специалистам по обработке и анализу данных ускорять решение проблем невиданными ранее способами, тем более что они тратят меньше времени на очистку данных благодаря нашему механизму преобразования данных. Например, производители могут задействовать свои собственные команды или работать с командой по обработке и анализу данных MachineMetrics, чтобы прогнозировать и предотвращать отказы инструментов.

Разработка приложений

Разработка приложений также получает ускорение от DataOps, с оптимизацией, настройкой и коммуникационными возможностями, которые находятся в авангарде этих преимуществ. С MachineMetrics вы получаете готовые готовые приложения, которые помогут вашей организации быстро окупить инвестиции. Кроме того, вы можете создавать собственные приложения, чтобы ваши данные работали именно так, как вы этого хотите. Не говоря уже о возможности легкой интеграции с другими системами (ERP, MES, CMMS) для создания автоматизированных рабочих процессов. Нет предела возможностям.

Что такое платформа Industrial DataOps?

Платформа Industrial DataOps управляет DataOps на каждом уровне жизненного цикла данных, от источников данных до потребления данных. Это упрощенный подход к управлению данными, обеспечивающий высокую стандартизацию и точность, а также сверхбыстрое выполнение операций по сравнению с разрозненными функциями DataOps. Платформа Industrial DataOps обеспечивает беспрепятственный поток данных в процессе очистки и уточнения, а также в визуализации и отчеты, готовые к использованию для принятия бизнес-решений.

Промышленное решение DataOps, как правило, включает в себя возможность локальной пограничной обработки, а также облачной обработки, функции безопасности в масштабе, подходящем для промышленных условий, для защиты данных, соединения с другими промышленными ИТ-системами, очистку и контекстуализацию данных, а также управление потоком данных. информация.

Платформы DataOps призваны помочь производителям использовать свои данные для максимально быстрого и эффективного повышения ценности. Согласно этой логике, данные — это просто средство для достижения цели, а конечной целью является принятие решений, повышающих эффективность производства. Но это возможно только при наличии программы сбора, преобразования и доступа к данным для принятия решений. Именно здесь процветают платформы Industrial DataOps.