Daten-Historian: Immer noch die richtige Wahl für Ihre Fertigungsdaten

Sowohl die etablierten Betriebsdaten-Historians als auch die neueren Open-Source-Plattformen entwickeln sich weiter und schaffen einen neuen Mehrwert für die Unternehmen, aber das bedeutende Fachwissen, das jetzt in den Daten-Historian-Plattformen steckt, sollte nicht übersehen werden.

Zeitreihen-Datenbanken sind spezialisiert auf die Sammlung, Kontextualisierung und Bereitstellung sensorbasierter Daten. Im Allgemeinen haben sich zwei Klassen von Zeitreihen-Datenbanken herausgebildet: gut etablierte operative Dateninfrastrukturen (operative oder Daten-Historians) und neuere Open-Source-Zeitreihen-Datenbanken.

Daten-Historian vs. Zeitreihen-Datenbank

Funktionell gesehen erfüllen beide Klassen von Zeitreihen-Datenbanken die gleiche Aufgabe der Erfassung und Bereitstellung von Maschinen- und Betriebsdaten. Die Unterschiede liegen in den verschiedenen Datenformaten, Funktionen, Möglichkeiten und der relativen Bedienungsfreundlichkeit.

Zeitreihen-Datenbanken und Daten-Historians, wie der dataPARC PARCserver Historian, erfassen und geben Zeitreihen-Daten für die Trendanalyse und deskriptive Analysen zurück.

Vorteile eines Daten-Historians

Die meisten etablierten Daten-Historian-Lösungen können in den Betrieb integriert werden und relativ schnell mit der Datenerfassung beginnen. Die Versionen kommerzieller Standardsoftware (COTS) in der Industrie, wie z. B. etablierte Daten-Historian-Plattformen, sollen den sicheren Zugriff, die Speicherung und den Austausch von Echtzeit-Betriebsdaten innerhalb eines Unternehmens oder eines gesamten Ökosystems erleichtern. Dies ist besonders in Szenarien mit geringer Bandbreite für die Datenkommunikation von Bedeutung, um eine effiziente Sammlung und Verbreitung von Produktionsdaten zu gewährleisten, unabhängig davon, ob diese durch Maschinen, Produktionsprozesse oder andere wichtige Betriebskomponenten erzeugt werden.

Während in der Vergangenheit industrielle Daten vor allem von Ingenieuren und Wartungsteams genutzt wurden, werden diese Daten zunehmend von der IT verwendet, da Unternehmen ihre IT/OT-Konvergenzinitiativen beschleunigen. Diese Abteilungen, sowie die Finanzabteilungen, Versicherungsunternehmen, nachgeschaltete und vorgelagerte Lieferanten, Ausrüster, die Zusatzüberwachungsdienste verkaufen, und andere müssen dieselben Daten verwenden. Während die damit verbundenen Sicherheitsmechanismen für das industrielle Internet bereits relativ ausgereift waren, entwickeln sie sich weiter und werden noch sicherer.

Eine weitere große Stärke etablierter Daten-Historians ist, dass sie zweckbestimmt erstellt wurden und sich weiterentwickelt haben, um Zeitreihendaten aus industriellen Betrieben effizient speichern und verwalten zu können. Dadurch sind sie besser in der Lage, die Produktion zu optimieren, den Energieverbrauch zu senken, vorausschauende Wartungsstrategien zur Vermeidung ungeplanter Ausfallzeiten umzusetzen und die Sicherheit zu verbessern. Der Wechsel von der Bezeichnung „Daten-Historian“ zur Bezeichnung „Dateninfrastruktur“ soll den Wert der Kompatibilität und Benutzerfreundlichkeit dieses datengesteuerten und datengenerierten Ansatzes vermitteln.

Was ist mit Zeitreihen-Datenbanken?

Dagegen sind Flexibilität und geringere Anschaffungskosten die Stärken der neueren Open-Source-Produkte. Es überrascht nicht, dass diese neueren Tools zunächst von Finanzunternehmen (die oft über raffinierte interne Entwicklungsteams verfügen) oder für spezifische Projekte verwendet wurden, bei denen Skalierbarkeit, einfache Verwendung und die Fähigkeit, Echtzeitdaten zu verarbeiten, nicht so wichtig sind.

Da diese neuen Systeme in Bezug auf Leistung, Sicherheit und Anwendungen noch nicht so bewährt sind, werden die Benutzer sie wahrscheinlich eher für Aufgaben ausprobieren, bei denen Sicherheit, Produktionsausfälle oder Qualität weniger wichtig sind.

Im industriellen Datenmanagement sind „Standard-Datenbanksysteme“ die dauerhaften Säulen für das Speichern von historischen Daten dar, die während der Herstellungsprozesse erzeugt werden. Im Gegensatz zu neueren Open-Source-Alternativen sind diese Systeme das Rückgrat der industriellen Datenspeicherinfrastruktur und bieten eine konsistente Methode zur Erfassung und Erhaltung von Datenpunkten aus verschiedenen Quellen. Ihre bewährte Fähigkeit, große Mengen kontinuierlicher Daten zu verarbeiten, macht sie in der Fertigung unentbehrlich und stellt sicher, dass Produktionsanlagen eine zuverlässige Grundlage für eine umfassende Aufzeichnung haben.

Während einige der neueren Open-Source-Zeitreihendatenbanken damit beginnen, die Art von Datenverwaltungsfunktionen aufzubauen, die bereits in einem ausgereiften fungierenden Daten-Historian vorhanden sind, ist es unwahrscheinlich, dass sie in absehbarer Zukunft fungierende Dateninfrastrukturen vollständig ersetzen werden.

Industrieunternehmen sollten vorsichtig sein, bevor sie in neuere Open-Source-Technologien einsteigen. Sie sollten die potenziellen Konsequenzen hinsichtlich der Entwicklungszeit für Anwendungen, der Sicherheit, der Kosten für die Wartung und Aktualisierung, der regulatorischen Anforderungen und ihrer Fähigkeit zur Ausrichtung, Integration oder Koexistenz mit anderen Technologien sorgfältig überdenken. Es ist wichtig, die operativen Prozesse und das Fachwissen und die Anwendungen zu verstehen, die bereits in eine etablierte operative Dateninfrastruktur integriert sind.

Diese Standardsysteme glänzen in Umgebungen, die Daten aus mehreren Quellen handhaben, zum Beispiel durch die nahtlose Integration von Eingaben von Maschinensensoren in manuelle Quellen. Vielseitigkeit ist ein Kennzeichen, das es Unternehmen ermöglicht, verschiedene Datenpunkte zu zentralisieren.

Die inhärente Konsistenz ihres Ansatzes gewährleistet eine einheitliche Behandlung jedes Datenpunktes, ein kritischer Faktor für genaue Analysen und Berichte in industriellen Umgebungen. Standard-Datenbanksysteme bilden im Wesentlichen die Grundlage für eine effektive Software zur Verwaltung von Fertigungsdaten und bieten einen zuverlässigen, konsistenten und vielseitigen Rahmen für solide Entscheidungsprozesse.

Warum einen Daten-Historian verwenden?

Typischer Verbindungsmanagement- und Konfigurationsbereich aus einem Unternehmens-Daten-Historian.

Bei der Wahl zwischen Daten-Historians und Open-Source-Zeitreihendatenbanken müssen viele Aspekte berücksichtigt und im Rahmen des gesamten digitalen Transformationsprozesses eines Unternehmens sorgfältig bewertet werden. Dazu gehören die Art der Daten, die Geschwindigkeit des Zugriffs auf die Daten, branchenspezifische und anwendungsspezifische Anforderungen, ältere Systeme und die mögliche Kompatibilität mit neu aufkommenden Technologien.

Laut den jüngsten Daten des Beratungsunternehmens ARC Advisory Group für die Prozessindustrie werden moderne Daten-Historians und fortschrittliche Datenspeicherinfrastrukturen eine Schlüsselrolle für die digitale Transformation der Industrie spielen. Industrieunternehmen sollten dies bei der Investition in moderne Betriebsdaten-Historians und Datenplattformen, die für industrielle Prozesse entwickelt wurden, ernsthaft in Betracht ziehen.

11 Dinge zur Beachtung bei der Auswahl eines modernen Daten-Historians für Fertigungsprozesse und Datenanalyse:

1. Datenqualität

Wenn man Daten-Historians für Fertigungsbetriebe und Datenanalyse betrachtet, hebt sich die Datenqualität als eine entscheidende Erwägung ab. Das ausgewählte System muss nicht nur in der Lage sein, Daten zu speichern, sondern auch Daten zu erfassen, zu bereinigen und zu validieren. Ein entscheidender Aspekt ist die Sicherstellung, dass die Daten genau erfasst werden und die beabsichtigte Information darstellen.

In Szenarien, in denen Kalibrierungsdaten involviert sind, muss der Historian diese Informationen erkennen und angemessen behandeln, um eine Verzerrung der Durchschnittswerte zu verhindern. Entsprechend gilt dass wenn Bediener oder Wartungspersonal mit den Steuerungen interagieren oder Alarme übersteuern, der Historian diese Daten genau erfassen und speichern kann, um den tatsächlichen Zustand des Systems wiederzugeben.

Daher ist die Bewertung der Fähigkeit des Systems, die Datenintegrität in verschiedenen Betriebsszenarien aufrechtzuerhalten, von entscheidender Bedeutung, um die Zuverlässigkeit der aufgezeichneten Informationen zu gewährleisten.

2. Kontextualisierte Daten

Bei der Arbeit mit Anlagen- und Prozessmodellen, die auf jahrelanger Erfahrung mit der Integration, Speicherung und dem Zugriff auf industrielle Prozessdaten und deren Metadaten beruhen, ist es wichtig, dass die Daten einfach kontextualisiert werden können. Ein wichtiges Attribut ist dabei die Möglichkeit, verschiedene Datentypen und unterschiedliche Datenquellen zu kombinieren.

Kann der Prozess-Historian Daten aus Tabellenkalkulationen und verschiedenen relationalen Datenbanken oder aus mehreren Quellen kombinieren, Zeitstempel präzise synchronisieren und die Daten sinnvoll nutzen?

3. Daten mit hoher Fequenz/hohem Volumen

Es ist auch wichtig, große Mengen von Hochfrequenz-Daten mit hohem Volumen verwalten zu können, die auf den Prozessanforderungen basieren, und bei Bedarf zu erweitern und zu skalieren. Dazu gehören zunehmend auch Edge- und Cloud-Funktionen.

Während Unternehmen auf ihrem digitalen Transformationsprozess voranschreiten, wird die steigende Nachfrage nach Daten immer deutlicher, und Diskussionen über Big Data werden zu einem täglichen Thema. Genau hier kommt die Bedeutung der Verwaltung von Hochfrequenzdaten ins Spiel.

Ein robuster Daten-Historian ist unerlässlich, der in der Lage ist, die schnelle Datenerfassung effizient zu verarbeiten und eine nahtlose Verwaltung und Skalierbarkeit sicherzustellen, um den wachsenden Bedürfnissen und Anforderungen sich entwickelnder Fertigungsprozesse gerecht zu werden.

4. Echtzeit-Zugänglichkeit

Der Zugriff auf Ihre Zeitreihendaten, Ereignisdaten und Prozessdaten ist für die Optimierung industrieller Prozesse von zentraler Bedeutung. Ein schneller und nahtloser Zugriff auf diese Informationen ist entscheidend für die schnelle Behebung von Störungen, die Reduzierung von Ausfallzeiten und die Gewährleistung, dass Erkenntnisse aus den Daten in Denkgeschwindigkeit geliefert werden.

Moderne Daten-Historians, die für den Echtzeitzugriff konzipiert sind, können Unternehmen nicht nur in die Lage versetzen, ihre Prozesse effizienter zu gestalten, sondern auch proaktiv anormales Softwareverhalten zu verhindern, was zu wesentlich besserem Einblick führt und einen Mehrwert für den gesamten Betriebsumfang darstellt.

Multi-Trends von PARCview erlauben es den Benutzern, große Datenmengen auf einem Bildschirm zu sehen.

5. Datenkomprimierung

Die Datenkomprimierung, die mit Hilfe spezieller Algorithmen durchgeführt wird, ist ein wichtiger Aspekt für Daten-Historians. Diese Algorithmen ermöglichen eine effiziente Komprimierung von Daten bei gleichzeitiger Beibehaltung der Fähigkeit, Trends bei Bedarf zu reproduzieren.

Es ist jedoch wichtig zu betonen, dass die Datenkomprimierung die Datenintegrität nicht beeinträchtigen oder die grundlegende Form Ihrer Prozessdaten verändern darf. Beim Komprimierungsprozess ist es wichtig, den Verlust wichtiger Aggregate zu vermeiden.

Verschiedene Daten-Historians verwenden unterschiedliche Ansätze zur Datenkomprimierung, was unterstreicht, wie wichtig es ist, zu verstehen, was am besten zu den spezifischen Anforderungen an Ihrem Standort passt. Die Auswahl eines Daten-Historians, der eine optimale Datenkomprimierung ohne Einbußen bei der Integrität gewährleistet, ist für eine genaue und aussagekräftige historische Datenanalyse von größter Bedeutung.

6. Abfolge der Ereignisse

Die SOE-Fähigkeit (Abfolge der Ereignisse) in einem Daten-Historian ist von entscheidender Bedeutung für die Bereitstellung einer detaillierten und genauen Darstellung von Ereignissen innerhalb von Betriebsdaten oder eines Produktionsprozesses. Diese Funktion ermöglicht es dem Benutzer, Ereignisse genau wiederzugeben, und bietet ein umfassendes Verständnis ihrer chronologischen Reihenfolge.

7. Statistische Analytik

Die Integration von statistischen Analysefunktionen in einen Zeitreihen-Daten-Historian erweitert dessen Funktionalität, indem sie komplizierte, kalkulationsähnliche Berechnungen und komplexe Regressionsanalysen ermöglicht. Diese Funktion ermöglicht es den Benutzern, aus historischen Daten aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Darüber hinaus ist im Zeitalter der Echtzeitdaten die Fähigkeit des Historians, Daten nahtlos in Anwendungen von Drittanbietern für erweiterte Analysen, maschinelles Lernen (ML) oder künstliche Intelligenz (KI) zu übertragen, von entscheidender Bedeutung. Dies erleichtert nicht nur die Echtzeitanalyse, sondern öffnet auch die Pforte zur Erstellung dynamischer Berichte auf der Grundlage der Ergebnisse statistischer Analysen.

Die Integration von Echtzeitdaten in die statistische Analyse verbessert nicht nur die Genauigkeit und Relevanz der Analysen, sondern stellt auch sicher, dass die Entscheidungsträger Zugang zu den aktuellsten Informationen haben, um schnell und wirksam handeln zu können.

8. Visualisierung

Die mühelose Erstellung und Anpassung digitaler Dashboards mit verbessertem Situationsbewusstsein ist entscheidend für reibungslose Fertigungsprozesse. Unterschiedliche Personen, von Fertigungsbereich bis zur Unternehmensführung, benötigen oft unterschiedliche Perspektiven auf die Daten.

Ein vielseitiges Visualisierungstool, das mehrere Optionen wie Trendanalysen, Dashboards und die Erstellung von Berichten bietet, ist von unschätzbarem Wert, wenn es darum geht, die unterschiedlichen Bedürfnisse der einzelnen Mitarbeiter zu erfüllen. Ob Trends, Dashboards oder detaillierte Berichte – ein umfassendes Visualisierungstool stellt sicher, dass die Benutzer die Produktionsdaten auf die effektivste und aussagekräftigste Weise interpretieren und analysieren können, die auf ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten ist.

9. Anschlussfähigkeit

Die Fähigkeit, mehrere Datenquellen nahtlos miteinander zu verbinden, ist von entscheidender Bedeutung. Daher ist es notwendig, Daten zu sammeln und zu speichern, und auch die Integration mit verschiedenen Kontrollsystemen ist wichtig. Der OPC-Standard ist zwar weit verbreitet und zuverlässig, aber möglicherweise nicht für alle Anwendungszwecke geeignet.

Obwohl der Prozess zur Herstellung dieser Verbindungen zeitaufwendig sein kann, erweist sich die Nutzung spezialisierter Konnektoren als vorteilhaft, da sie eine Verbindung zwischen dem Daten-Historian und den zahlreichen Datenquellen aus dem Fertigungsökosystem sicherstellen.

Integrieren Sie Ihre Daten mit PARCview mit solchen aus beliebigen Quellen.

10. Zeitstempel-Synchronisation

Die Zeitstempel-Synchronisation hilft, die Genauigkeit des Zeitstempels zu gewährleisten und somit die Datengenauigkeit sicherzustellen. Dies ist von zentraler Bedeutung, um einen genauen Abgleich zwischen den Daten im Standard-Datenbanksystem und den zugehörigen Metadaten zu gewährleisten, unabhängig davon, ob die Daten vor Ort oder in der Cloud gespeichert werden.

Eine präzise Zeitstempel-Synchronisation ist besonders wichtig, wenn Sie Daten von Instrumenten sammeln, die über verschiedene geografische Standorte verteilt sind oder aus verschiedenen Systemen stammen. Keine Bedenken wegen nicht übereinstimmenden Systemuhren. Ein Mechanismus zur Zeitsynchronisation gewährleistet, dass die Daten die chronologische Reihenfolge der Ereignisse genau wiedergeben, so dass die Benutzer eine zuverlässige Grundlage für Analysen und Entscheidungen erhalten.

11. Partner-Ökosphäre

Die Bedeutung eines Partner-Ökosystems kann im Zusammenhang mit Daten-Historians nicht hoch genug eingeschätzt werden. Ein umfangreiches Partner-Ökosystem kann die Funktionalität und den Wert des Data-Historians erheblich verbessern, indem es den Benutzern die Flexibilität bietet, maßgeschneiderte vertikale Anwendungen nahtlos zu integrieren.

Diese Integration geht über die Kerninfrastruktur hinaus und ermöglicht es den Benutzern, spezialisierte Tools und Anwendungen zu nutzen, die auf ihre spezifischen Branchen- oder Betriebsanforderungen zugeschnitten sind.

Die Zusammenarbeit innerhalb eines reichen Partner-Ökosystems kann zur Entwicklung innovativer Lösungen führen, um einzigartige Herausforderungen in Fertigungsprozessen zu bewältigen. Darüber hinaus sorgt ein gut etabliertes Partner-Ökosystem für kontinuierlichen Support, Aktualisierungen und ein stetiges Angebote neuer Funktionen und trägt so zur Langlebigkeit und Anpassungsfähigkeit der Daten-Historian-Lösung bei.

Was kommt als nächstes für Ihre Fertigungsdaten

Es ist wahrscheinlich, dass die etablierten Historian-/Dateninfrastrukturen und die relationalen Open-Source-Zeitseriendatenbanken in den kommenden Jahren weiterhin nebeneinander bestehen werden, anstatt direkt gegeneinander zu konkurrieren. Da die Open-Source-Zeitreihen-Datenbankanbieter im Laufe der Zeit immer mehr Unterscheidungsmerkmale zu ihren Produkten hinzufügen, wird es interessant sein zu beobachten, ob sie einige ihrer Open-Source-Eigenschaften verlieren. In gewissem Umfang haben wir diese dynamische Entwicklung bereits in der Linux-Welt gesehen.