Промышленный DataOps: конкурентное преимущество через продвинутую аналитику в Индустрии 4.0

Каковы релевантность и важность промышленного DataOps?

С точки зрения производства, данные и операции в отношении данных играют роль в создании и поддержании конкурентоспособного, инновационного, agile объекта без несения высоких рисков или других бремени вроде избыточных запасов. Наличие только данных недостаточно для опережения — всё в том, что вы с ними делаете. Как подход к аналитике данных, DataOps — это всё о сокращении времени до высокоточных анализов с использованием автоматизации, статистического процессного контроля и agile-методологий, чтобы производители могли использовать собираемые данные быстрее и с более высокой степенью уверенности.

Для производителя хороший DataOps может означать разницу между доминированием на растущем рынке и несущением избыточного инвентаря из-за незнания входа в рынок на дальнем конце тренда. Он может помочь производителям оставаться на вершине меняющихся спросов, информации цепочек поставок и логистики, которые могут иметь majeure влияние на бизнес, и всего остального, что использует данные быстро и с высокой точностью.

Сами данные — сырой ресурс, сравнимый с нефтью. Сама по себе в базовой форме с ней не так много что сделаешь. Но и нефть, и данные содержат потенциал. Как мы рафинируем нефть в бензин и сжигаем для суперкаров и ракет, данные могут быть рафинированы через процессы, оптимизированные под промышленный DataOps, превращая сырой данные в аналитику, которая может затем суперзарядить бизнес-решения быстро и с научной точностью.

Роль DataOps в Индустрии 4.0 — взять всю инфу, созданную и собранную машинами, вроде IIoT-устройств, и эффективно конденсировать их в рафинированное, используемое бизнес «топливо» для драйва принятия решений, а не оставлять лежать в дата-складе, неисследованной.

Что такое промышленный DataOps?

Промышленный DataOps — способ управления тем, как данные обрабатываются в организации с фокусом на скорость и пригодность. Это может включать процессы, автоматизации и workflows в связи с рафинированием данных в используемую аналитику. Это особенно важно перед лицом вечно растущих потоков данных, ставших неукротимыми для многих бизнесов. DataOps даёт способ систематически и эффективно управлять данными так, чтобы они использовались на полную катушку на скорости, которая сохранит результирующую аналитику всё ещё релевантной для компании.

Четыре C промышленной методологии DataOps, по Manufacturing Leadership Council:

1. Connected data (Связанные данные) — где силосы ломаются и данные смешиваются. Позволяет более глубокий и сложный анализ, иначе невыполнимый. Связанные данные используют IIoT, облако, Edge-технологии (технологии, лежащие в основе того, что мы предлагаем в MachineMetrics).
2. Curated data (Курируемые данные) — когда данные собираются в форму, которая станет пригодной. Инженеры по данным собирают релевантные куски данных и чистят их для анализа, чтобы результаты были максимально точными. Они берут überwältigating пулы данных и сокращают до релевантного для конкретного вопроса или сценария.
3. Contextualized data (Контекстуализированные данные) — имеют добавленные слои информации и экспертизы для контекста, который цифры сами по себе не показывают. Если производственная линия запускается и останавливается три раза за пятнадцать минут сразу после отказа оборудования, высок шанс, что каждый «запуск» был фактически тестированием заменённых деталей на функциональность, точность, выравнивание. Отраслевой эксперт может это заметить и дать контекст, тогда как по цифрам это легко может быть истолковано ошибочно.
4. Cyber-confidential (Кибер-конфиденциальность) — необходимость для кибербезопасности масштабироваться параллельно увеличенной коннективности и кастомизации. Данные клиентов должны быть защищены любой ценой, но это может усложнить вопросы для профи безопасности и управления данными.

Компании тонут в непригодных данных

Как упоминалось выше, многие компании тонут под весом своих хранилищ данных. Без способа контекстуализировать и курировать данные, многие накапливают цифры, над которыми тяжело поработали, без метода снять перегруз и реально использовать инфу для принятия решений. Это особенно верно для ранних последователей Индустрии 4.0 оборудования, ожидавших plug-and-play результаты после сбора данных. Вместо этого компании обнаружили, что большая часть собранных данных не содержит информацию, нужную для понимания, соединения с другими потоками данных или использования для анализа — по крайней мере в текущей форме. В сути, у них склады сырой нефти и никаких рафинирующих заводов или оборудования, способных извлечь её ценность, не прямой бензин, за который они думали, что подписываются. Часть тех данных содержит информацию клиентов, ставя компанию под риск за нулевую добавленную стоимость.

Для преодоления этого компании должны управлять потоком информации, а также стандартизировать, нормализовать и контекстуализировать данные. С правильной коннективностью, безопасностью и средой аналитического софта компании могут превратить потоки данных в инсайты вместо бремени.

Разница между DataOps и DevOps

DevOps — слияние разработки ПО и IT-операций. Фокус — на скоростной разработке ПО в масштабе с высоким качеством и предсказуемостью.

DataOps также ищет улучшение качества и скорости, предсказуемости и масштабируемости, но фокус DataOps — на анализе данных, а не на софтверной инженерии.

Выгоды промышленного DataOps

С сутью DataOps как системой для эффективного сбора и использования данных, есть бесчисленные осязаемые выгоды для производителей. Вот несколько основных выгод для промышленных организаций, обеспечивающих успешную программу операций с данными:

• Буст коллаборации и коммуникации через разрушение силосов и размывание границ между департаментами, ведущее к совместной работе
• Более быстрое время до производства и увеличенная гибкость из-за более быстрых инсайтов и коротких циклов тестирования через автоматизацию
• Качество и надежность оба получают буст от DataOps, потому что есть постоянный мониторинг проблем и узких мест до, во время и после любых мажорных изменений. Это непрерывное улучшение в той же вене, что lean-производство и Кайдзен
• Self-service, снижающий потребность в экспертах благодаря легкой разработке и развёртыванию, позволяющий бизнес-пользователям разрабатывать свои решения и видеть их в действии быстро
• Повышение безопасности и управление притоком данных
• Управление неконсистентностями и добавление контекста, стандартизации, нормализации к данным для их пригодности

Кейсы промышленного DataOps

DataOps имеет разносторонние промышленные приложения, работающие на поддержке непрерывно развивающегося и сложного ландшафта данных Индустрии 4.0. В первую очередь DataOps помогает стримилить использование данных и аналитики по организациям, давая видимость и лёгкий доступ к разным уровням и департаментам. Ниже охвачены несколько основных кейсов промышленного DataOps.

Хранилище данных и управление данными (Data Warehousing and Data Management)

Data warehousing и data management получают ревизию с DataOps, эволюционируя от сложного ландшафта, заполненного неинтерпретируемыми и дезорганизованными перегрузками данных, в стримелиненный процесс, позволяющий более быстрые, agile решения на лету и автоматизацию для освобождения умов и других ресурсов для фокуса на завершении других задач. MachineMetrics может захватывать огромные пласты данных с оборудования по всему производственному полу, затем трансформировать эти данные во что-то используемое — организованные, стандартизированные форматы информации, которые могут комбинироваться в реальном времени для топлива принятия решений или доступа через облако для глубокого инсайтивного анализа.

Дашборды и отчётность

Дашборды и отчётность — staple производства. От когда-то скромной белой доски до интуитивных цифровых дисплеев сегодня, измерение и отслеживание результатов долго направляли следующие шаги производителей. С дашбордами MachineMetrics вам не нужно волноваться о неточностях или нечитаемом почерке на белой доске (или забывании залогировать инфу перед стиранием). Вместо этого у вас будет доступ к любым производственным данным — будь то количество деталей за текущую смену или утилизация станков год назад. Вы можете даже адаптировать дисплей для аудитории, чтобы цеховики видели, сколько деталей нужно произвести и на треке ли они, пока исполнители и директора видят большую картину — всё парой кликов.

Дашборд текущей смены MachineMetrics собирает и отображает реальные данные цеховых станков, давая операторам и менеджерам видимость в производство.

Data Science

Data science и DataOps идут рука об руку. В этом союзе data science выходит из экспериментальной зоны в повседневное использование, доставляя ROI, который стейкхолдеры могут легко увидеть. В MachineMetrics наши инструменты создают эффективные пайплайны, помогающие дата-сайентистам пролетать через проблемы способами, ранее неслыханными, особенно потому что они тратят меньше времени на чистку данных, благодаря нашему движку трансформации данных. Например, производители могут использовать свои in-house команды или поработать с командой data science MachineMetrics для предсказания и предотвращения отказа инструмента.

Разработка приложений

Разработка приложений также получает буст от DataOps, со стримелинингом, кастомизацией и коммуникационными способностями на авангарде этих выгод. С MachineMetrics вы получаете приложения pre-built out of the box, которые могут дать вашей организации ROI в никакое время. Плюс вы можете строить свои кастомные приложения, так чтобы ваши данные работали для вас именно так, как вы хотите. Не говоря уже о способности легко интегрироваться с другими системами (ERP, MES, CMMS) для построения автоматизированных workflows. Небо — предел.

Что такое промышленная DataOps-платформа?

Промышленная DataOps-платформа управляет DataOps на каждом уровне жизненного цикла данных, от источников данных через потребление данных. Это стримелиненный подход к управлению данными, дающий высокую стандартизацию и точность, а также ультрабыстрые turnaround по сравнению с разрозненными функциями DataOps. С промышленной DataOps-платформой данные текут бесшовно через процесс очистки и рафинирования в визуализации и отчёты, готовые к использованию для принятия бизнес-решений.

Промышленное DataOps-решение обычно включает способность для локальной Edge-обработки и облачной обработки, фичи безопасности в масштабе, подобающем промышленной установке для защиты данных, соединения с другими промышленными IT-системами, чистку и контекстуализацию данных, управление потоком информации.

DataOps-платформы имеют цель помогать производителям использовать свои данные для драйва ценности максимально быстро и эффективно. По этой логике данные — просто средство к цели, целью является принятие решений, улучшающее производственную эффективность. Но единственный способ для этого — если есть программа для сбора, трансформации и доступности данных для драйва этого принятия решений. И здесь процветают промышленные DataOps-платформы.