In diesem Blogbeitrag untersuchen wir die Unterschiede zwischen Historians und SCADA und erklären, warum es nicht darum gehen sollte, sich für das eine oder das andere zu entscheiden. Stattdessen zeigen wir auf, wie diese Technologien zusammenwirken, um ein umfassendes Ökosystem für Betriebsdaten zu schaffen, das Teams in die Lage versetzt, Prozesse in Echtzeit zu überwachen und historische Daten für langfristige Verbesserungen zu analysieren.
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Der Wandel von der Steuerung zur Erkenntnis
Herkömmliche SCADA-Systeme wurden für einen Hauptzweck entwickelt: die Überwachungssteuerung und Echtzeitüberwachung. Sie aggregieren Prozessdaten aus SPS-, RTU- und DCS-Systemen, visualisieren wichtige Variablen und ermöglichen es den Bedienern, stabile Produktionsbedingungen aufrechtzuerhalten. SCADA zeichnet sich durch eine nahezu sofortige Reaktion auf Alarme, Sollwertänderungen und Verriegelungen aus und gewährleistet so Sicherheit und Zuverlässigkeit auf Geräteebene.
Mit der Entwicklung der Fertigung hin zu datengesteuerten Abläufen sind auch die Erwartungen an Anlageninformationssysteme gestiegen. Ingenieure müssen nicht nur sehen, was gerade passiert, sondern auch verstehen, wie und warum es passiert ist, und vorhersagen können, was als Nächstes passieren wird. Dies erfordert hochauflösende, langfristige Prozessdaten, die über Schichten, Chargen oder Produktionskampagnen hinweg analysiert werden können, um Muster und Zusammenhänge aufzudecken, die kurzfristige SCADA-Daten nicht liefern können.
Die typische Datenaufbewahrungsdauer von SCADA-Systemen beträgt Stunden bis Tage. Viele ältere Systeme überschreiben Daten nach 48 bis 72 Stunden oder reduzieren sie auf 1-Minuten-Durchschnittswerte, wodurch hochfrequente Signaldetails verloren gehen, die für die Identifizierung von vorübergehenden Störungen oder Schwankungen entscheidend sind. Diese begrenzte Datenhistorie reicht für fortgeschrittene Analysen, Ursachenuntersuchungen oder maschinelle Lernmodelle, die auf kontinuierlichen, lückenlosen Zeitreihendaten basieren, nicht aus. Darüber hinaus sind die Daten nur für eine begrenzte Anzahl von Clients im Kontrollraum zugänglich. Dies schränkt die Analyse und die Möglichkeit, eigene Daten zu nutzen, weiter ein.
Ein Prozesshistoriker wie dataPARC Historian wurde speziell entwickelt, um diese Lücke zu schließen. Er erfasst kontinuierlich Zeitreihendaten in voller Auflösung und speichert sie effizient ohne Enddatum, wobei Kontext und Granularität erhalten bleiben. Dies gibt Ingenieuren die Möglichkeit, Trends im Prozessverhalten über Jahre hinweg zu erkennen, Produktionsdaten mit Qualitätskennzahlen zu korrelieren und die Energie- oder Durchsatzleistung im Zeitverlauf zu analysieren.
Durch die Ausweitung des Fokus von der Echtzeitsteuerung auf langfristige Einblicke verwandelt ein Historian Daten von einer betrieblichen Notwendigkeit in einen strategischen Vorteil. Er wird zur Grundlage für kontinuierliche Verbesserungen, prädiktive Analysen und intelligentere Fertigungsentscheidungen.
Was einen Zeitreihen-Historian auszeichnet
Während SCADA-Systeme für die Echtzeitüberwachung und -steuerung ausgelegt sind, sind Prozess-Historian für die langfristige Datenerfassung, hochfrequente Speicherung und erweiterte Analyse konzipiert. Der Unterschied liegt nicht nur in der Datenspeicherung, sondern auch in der Datenintegrität, Zugänglichkeit und dem Kontext.
Historian-Systeme erfassen und speichern hochauflösende Zeitreihendaten von Hunderten oder Tausenden von Prozess-Tags über mehrere Systeme hinweg. Anstatt alte Werte herunterzusampeln oder zu überschreiben, fügt ein Historian-System kontinuierlich Daten hinzu und verwaltet sowohl Rohdaten als auch aggregierte Datensätze. Dieser Ansatz ermöglicht es Ingenieuren, Prozessbedingungen zu jedem Zeitpunkt zu analysieren, ohne an Detailgenauigkeit zu verlieren.
Während SCADA die Bedienung und Alarmierung übernimmt, erfasst der Historian vollständige Zeitreihendaten hinter jedem Trend, Ereignis und jeder Entscheidung und ermöglicht so eine tiefgehende Analyse und Leistungsverbesserung.
Im Gegensatz zu SCADA, das in erster Linie für Bediener gedacht ist, werden Historian von einer Vielzahl von Anlagenfunktionen genutzt. Prozessingenieure erstellen Trends und vergleichen Bedingungen über Chargen oder Produktqualitäten hinweg. Zuverlässigkeitsteams korrelieren Ausfallzeiten mit Vibrations- oder Temperaturprofilen. Qualitätsteams überlagern Laborergebnisse mit Prozessvariablen. Manager verwenden dieselben zugrunde liegenden Daten für KPI-Dashboards und Leistungsbewertungen.
Im Kontext der digitalen Transformation dient der Historian als zentrale Dateninfrastruktur. Er bildet die Grundlage für fortschrittliche Anwendungen wie statistische Prozesskontrolle (SPC), prädiktive Qualität, modellbasierte Optimierung und maschinelle Lernmodelle zur Erkennung von Anomalien, Soft-Sensoren für die Echtzeit-Qualitätsvorhersage und Reinforcement-Learning-Algorithmen für die fortschrittliche Prozesssteuerung. Indem der Historian sicherstellt, dass alle Benutzer auf dieselben validierten, zeitlich abgestimmten Daten zugreifen, unterstützt er eine konsistente Entscheidungsfindung vom Kontrollraum bis zur Unternehmensleitung.
Mit dem dataPARC Historian werden Prozessdaten in ihrer ursprünglichen Genauigkeit gespeichert, sind leicht abrufbar und werden kontextuell angereichert. Ingenieure erhalten die nötige Transparenz, um Prozessabweichungen zu erkennen, Optimierungsprojekte zu bewerten und Verbesserungen zuverlässig zu quantifizieren.
Vergleich von Anwendungsfällen: Historian vs. SCADA in Aktion
SCADA- und Historian-Systeme arbeiten oft zusammen, aber ihre Rollen in der Prozessanalyse unterscheiden sich grundlegend. SCADA bietet kurzfristige Situationserkennung, während ein Historian langfristige Analysefunktionen bereitstellt. Der Unterschied wird deutlich, wenn Ingenieure versuchen, Leistungstrends zu identifizieren, Ursachen zu bewerten oder Prozessverbesserungen im Laufe der Zeit zu validieren.
Im Folgenden finden Sie einige gängige industrielle Anwendungsfälle, die zeigen, wie sich die einzelnen Systeme in der Praxis bewähren.
Ausfallzeitanalyse
Mit SCADA: Bediener können beobachten, wenn eine Anlage ausfällt oder ein Alarm ausgelöst wird, aber historische Daten sind oft auf die aktuelle oder vorherige Schicht beschränkt. Der Kontext des Ereignisses, wie z. B. vor- und nachgelagerte Prozessbedingungen oder Maßnahmen des Bedieners, fehlt in der Regel. Ohne diese Historie wird es schwierig, zwischen mechanischen, prozessbezogenen oder steuerungsbezogenen Ausfällen zu unterscheiden.
Mit dem dataPARC Historian: Ausfallereignisse werden automatisch mit präzisen Zeitstempeln protokolliert und können mit Prozessdaten, Alarmen und Anmerkungen der Bediener in Zusammenhang gebracht werden. Ingenieure können nach Anlagen, Produktqualität oder Zeitraum filtern, um wiederkehrende Probleme zu erkennen und festzustellen, ob Ausfälle durch Prozessschwankungen, Verschleiß der Anlagen oder menschliches Eingreifen verursacht werden. Die historische Auflösung ermöglicht Frequenzanalysen, Pareto-Rankings und Korrelationen mit der Produktionsrate oder den Umgebungsbedingungen. Dies kann in der Fertigung oder im Büro erfolgen; mit dem dataPARC Historian sind die Daten vielseitiger und leichter zugänglich.
Anhand der historischen Daten können Benutzer vergangene Ausfallereignisse in einem Pareto-Diagramm überprüfen, um die häufigsten Ursachen zu identifizieren und zukünftige Vorkommnisse zu reduzieren.
Qualitätsfehlerbehebung
Mit SCADA: Bediener können Echtzeitwerte wie Temperatur, Druck oder Durchfluss anzeigen, aber der Vergleich der Leistung über Produktläufe oder Schichten hinweg erfordert manuelle Exporte und Tabellenkalkulationsanalysen. SCADA-Trends fehlen oft synchronisierte Labordaten oder Produktkennungen, was es schwierig macht, zu isolieren, wann eine Abweichung begann oder welche Charge betroffen war.
Mit dem dataPARC Historian: Qualitäts- und Prozessdaten können gemeinsam in hoher Auflösung als Trend dargestellt werden. Benutzer können Laborergebnisse, Produktcodes und Prozesssollwerte überlagern, um genau zu bestimmen, wann und unter welchen Bedingungen Abweichungen aufgetreten sind. Durch den Vergleich guter und schlechter Chargen können Ingenieure multivariate Analysen (PCA, PLS) anwenden, um zu ermitteln, welche Prozessvariablen oder Kombinationen davon am stärksten mit Qualitätsabweichungen korrelieren, was eine statistische Prozesskontrolle und Feedforward-Korrekturen ermöglicht.
Eine einzigartige PARCview-Anzeige namens „Centerline“ kann zur Qualitätskontrolle und zum Vergleich historischer Daten aus Durchläufen oder Chargen verwendet werden. Dabei werden Werte hervorgehoben, die über oder unter dem Durchschnitt liegen, und es wird angezeigt, welche Variablen untersucht werden müssen.
Produktionskosten und Energieeffizienz
Mit SCADA: Der Energie- oder Materialverbrauch wird in der Regel in Echtzeit überwacht, aber die Kostenberechnungen werden später in separaten Geschäftssystemen durchgeführt. Die Transparenz der Kosten pro produzierter Einheit ist begrenzt, und die Bediener erhalten kein unmittelbares Feedback zur Prozessoptimierung.
Mit dem dataPARC Historian: Der Energie- und Versorgungsverbrauch kann mit dem Prozessdurchsatz und dem Materialverbrauch kombiniert werden, um die Kosten pro Einheit in Echtzeit zu berechnen. Die historische Analyse ermöglicht eine Korrelation zwischen Betriebsbedingungen, Anlagenleistung und Energieintensität. Dies hilft Ingenieuren, die effizientesten Betriebsbereiche zu identifizieren, Verbesserungsprojekte zu quantifizieren und Prozessänderungen mit tatsächlichen Kostendaten zu begründen.
Der Zugriff auf historische Daten ermöglicht Berechnungen wie Gap-Tracking, um zu sehen, wie der Prozess im Vergleich zur vergangenen Produktion derzeit abschneidet.
Kommunikation zwischen den Schichten
Mit SCADA: Die Übergabe zwischen den Schichten hängt stark von den Notizen der Bediener oder der mündlichen Kommunikation ab. Die Datentransparenz ist auf das beschränkt, was aktuell auf der HMI angezeigt wird, und die Trendhistorie wird oft täglich zurückgesetzt. Wichtige Informationen aus früheren Schichten gehen leicht verloren, was zu inkonsistenter Fehlerbehebung und wiederholten Untersuchungen führt.
Mit dataPARC Historian: Alle Benutzer haben über integrierte Tools wie Logbook Zugriff auf dieselben historischen Aufzeichnungen von Trends, Alarmen und Kommentaren der Bediener. Ingenieure können die Aktivitäten früherer Schichten überprüfen, Korrekturmaßnahmen bestätigen und wiederkehrende Probleme anhand der tatsächlichen Prozessdaten analysieren. Diese Konsistenz reduziert Ausfallzeiten und verbessert die Abstimmung zwischen Betriebs- und Ingenieurteams.
Obwohl Logbook eine Funktion von PARCview und nicht von dataPARC Historian ist, verdeutlicht es dennoch die Bedeutung historischer Daten und des Zugriffs auf vergangene Informationen.
Diese Beispiele veranschaulichen ein Grundprinzip: SCADA-Systeme sind für die Steuerung konzipiert, während Historian-Systeme für das Verständnis konzipiert sind. Ein Historian-System wie dataPARC Historian ermöglicht es Teams, über reaktive Entscheidungsfindung hinaus zu kontinuierlicher Verbesserung zu gelangen, wobei jeder Datenpunkt zur Prozessoptimierung und Zuverlässigkeit beiträgt.
Warum intelligente Teams für Analysen über SCADA hinausgehen
Da sich die Prozessindustrie in Richtung datenzentrierter Entscheidungsfindung entwickelt, erkennen Ingenieure zunehmend, dass SCADA allein die Analyse- und Diagnoseanforderungen der modernen Fertigung nicht erfüllen kann. SCADA-Systeme sind für die Steuerung und Sicherheit unverzichtbar, aber ihre Architekturen wurden nie dafür ausgelegt, die Menge, Geschwindigkeit und Vielfalt der Daten zu verarbeiten, die von heutigen Anlagen generiert werden.
Viele Anlagen versuchen, SCADA als provisorischen Historian zu verwenden, indem sie Daten in Tabellenkalkulationen oder externe Datenbanken exportieren, aber dieser Ansatz bringt seine eigenen Probleme mit sich. Die Zeitsynchronisation zwischen den Quellen wird unzuverlässig, Metadaten gehen verloren und manuelle Manipulationen können leicht zu Fehlern führen. Der Mangel an Kontextinformationen wie Produktqualität, Gerätestatus oder Laborergebnisse macht eine langfristige Analyse mühsam und inkonsistent.
Ein dedizierter Historian löst diese Probleme, indem er hochauflösende, kontextbezogene Zeitreihendaten bereitstellt, die für erweiterte Analysen, Modellvalidierungen und kontinuierliche Verbesserungen verwendet werden können. Daten, die für eine tiefgehende Analyse konzipiert sind. Er bildet die Grundlage für erweiterte Fehlerbehebung, Modellentwicklung und kontinuierliche Verbesserungsmaßnahmen im gesamten Werk. Angenommen, Ihr Werk möchte seine Datenstrategie verbessern. In diesem Fall ist die Einführung eines Historian-Systems ein wichtiger erster Schritt, insbesondere da KI- und Drittanbieter-Analysetools zunehmend auf umfangreiche historische Daten angewiesen sind, um Ergebnisse zu erzielen.
Der Schritt über SCADA hinaus unterstützt auch umfassendere Analyseinitiativen, wie zum Beispiel:
- Vorausschauende Wartung unter Verwendung von Langzeitdaten zu Vibrationen, Temperaturen und Laufzeiten, um Ausfälle von Anlagen vorherzusagen.
- Energie- und Ressourcenoptimierung durch Korrelation des Verbrauchs mit der Produktionsrate und den Umgebungsbedingungen.
- Prozessfähigkeits- und Variabilitätsanalyse unter Verwendung von SPC-Techniken zur Quantifizierung der Stabilität im Zeitverlauf.
- Rückverfolgbarkeit der Produktion durch Verknüpfung von Prozessdaten mit Chargenprotokollen, Laborergebnissen und der Qualität des Endprodukts.
Durch die Einführung einer historienbasierten Architektur können Anlagen von der Reaktion auf Ereignisse zur datengesteuerten Optimierung übergehen. Anstatt sich ausschließlich auf die Intuition der Bediener zu verlassen, haben Ingenieure Zugriff auf validierte, zeitlich abgestimmte Daten, die eine quantitative Analyse unterstützen. Dies beschleunigt die Untersuchung von Ursachen, verkürzt die Fehlerbehebungszyklen und liefert die empirische Grundlage für kontinuierliche Verbesserungen und KI-gesteuerte Initiativen.
Kurz gesagt: SCADA sorgt für einen sicheren Prozessablauf, aber ein Historian stellt sicher, dass dieser effizient und intelligent abläuft.
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Wie dataPARC die Lücke schließt
In den meisten Fertigungsumgebungen bilden SCADA-Systeme das Rückgrat der Echtzeitsteuerung, während Historian-Systeme als Grundlage für Langzeitanalysen dienen. Der wahre Wert entsteht jedoch erst, wenn diese beiden Systeme nahtlos zusammenarbeiten. dataPARC Historian wurde entwickelt, um diese Lücke zu schließen, indem es eine schnelle Datenerfassung mit skalierbaren, kontextbezogenen Analysen kombiniert, die sowohl den Betriebs- als auch den Technikbereich abdecken.
dataPARC Historian unterstützt industrielle Standardprotokolle wie OPC DA, OPC UA und gRPC, sodass Ingenieure Informationen aus Prozessautomatisierungs-, Labor- und Unternehmenssystemen ohne umfangreiche benutzerdefinierte Schnittstellen integrieren können. Diese Integration stellt sicher, dass Prozessvariablen, Labordaten und Produktionskennzahlen zeitlich synchronisiert und mit konsistenten Metadaten gespeichert werden.
Das Ergebnis ist eine zentralisierte Datenschicht, die mehrere Anwendungsfälle unterstützt:
- Der Betrieb profitiert von Echtzeit-Dashboards und Alarmübersichten.
- Prozessingenieure greifen auf detaillierte Zeitreihendaten für Analysen, Modellvalidierungen und Fehlerbehebungen zu.
- Qualitätsteams korrelieren Produktdaten mit Prozessbedingungen.
- Das Management erhält Einblick in KPIs, Produktionseffizienz und Kosten pro Einheit.
dataPARC ist nicht nur ein Datenrepository, sondern auch eine Plattform für kontextbezogene Analysen. Ingenieure können produktspezifische Grenzwerte anwenden, nach Chargen oder Schichten aggregieren und mehrere Variablen über Zeiträume hinweg trendieren, ohne Daten in Tabellenkalkulationen exportieren zu müssen.
Durch die Zusammenarbeit von PARCview und dem dataPARC-Historian sind vorausschauende Qualitätsüberwachung, Frühwarnmeldungen und Abweichungsanalysen möglich, ohne dass zusätzliche Datenumwandlungen erforderlich sind. Die integrierte Logbuchfunktion bietet eine strukturierte Möglichkeit, Kommentare von Bedienern und Ingenieuren zu erfassen und menschliche Erkenntnisse mit Prozessdaten abzugleichen, um eine vollständigere Betriebsaufzeichnung zu erhalten.
Im Gegensatz zu vielen Historian- und Visualisierungssystemen, die für die Konfiguration spezielle IT-Unterstützung erfordern, ist dataPARC so konzipiert, dass es für Ingenieure zugänglich ist. Benutzer können Tags konfigurieren, Dashboards erstellen und Daten über eine intuitive Oberfläche analysieren, die die Denkweise von Ingenieuren in Bezug auf Prozessbeziehungen widerspiegelt. Diese Zugänglichkeit gewährleistet eine schnellere Einführung und eine konsistentere Nutzung in allen Abteilungen.
In der Praxis wird dataPARC zur Brücke zwischen Steuerung und Erkenntnis. Es verbindet die Unmittelbarkeit von SCADA mit der analytischen Tiefe eines Historien-Systems und ermöglicht es Teams, nicht nur zu sehen, was geschieht, sondern auch zu verstehen, warum. Durch die Kombination von Echtzeit-Transparenz mit historischem Kontext können Hersteller die Prozessleistung optimieren, die Produktqualität verbessern und intelligentere, datengesteuerte Abläufe ermöglichen.
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Die Entwicklung von der SCADA-basierten Steuerung zu historienbasierten Erkenntnissen stellt eine Veränderung in der Bewertung und Nutzung von Prozessdaten dar. SCADA-Systeme sind nach wie vor unverzichtbar für die Echtzeitsteuerung und die Sicherheit der Bediener, aber sie wurden nie dafür entwickelt, Daten in dem für die moderne Prozessoptimierung erforderlichen Umfang zu speichern, zu kontextualisieren oder zu analysieren.
Für Prozessingenieure ist langfristige Transparenz von entscheidender Bedeutung. Ohne historischen Kontext ist es unmöglich, Leistungsverbesserungen zu überprüfen, allmähliche Prozessabweichungen zu erkennen oder datengesteuerte Initiativen wie modellbasierte Steuerung und prädiktive Analysen zu unterstützen. Ein Historian bietet diese Grundlage, indem er sicherstellt, dass jedes Tag, jeder Alarm und jedes Ereignis gespeichert, zeitlich synchronisiert und für Analysen zugänglich ist.
Der dataPARC Historian in Verbindung mit PARCview erweitert diese Fähigkeit durch die Integration von Echtzeit-Visualisierung, kontextbezogener Analyse und systemübergreifender Konnektivität in einer einzigen Umgebung. Ingenieure können nahtlos von der Live-Prozessüberwachung zur historischen Überprüfung, von der Ursachenanalyse zur Kosten- und Qualitätsbewertung wechseln, ohne dass Daten oder Kontext verloren gehen.
Die Auswahl von Tools, die mit Ihrem Betrieb skalierbar sind, ist von entscheidender Bedeutung. Ein System, das heute hochfrequente Daten erfasst, muss auch die Analyse- und digitalen Transformationsziele von morgen unterstützen. Mit dataPARC erhalten Teams eine Plattform, die sowohl auf Betriebssicherheit als auch auf langfristige Verbesserungen ausgelegt ist und sicherstellt, dass Prozessdaten nicht nur eine Aufzeichnung des Geschehens sind, sondern eine Ressource für kontinuierliches Lernen und Optimierung.
Häufig gestellte Fragen: Historian vs. SCADA
- Warum sind langfristige historische Daten für die Prozessoptimierung wichtig?
Langfristige Daten ermöglichen es Ingenieuren, langsame Prozessabweichungen zu erkennen, wiederkehrende Ausfallzeiten zu identifizieren und die Auswirkungen von Prozessänderungen zu überprüfen. Ohne diese Daten wird die kontinuierliche Verbesserung zu einer reine Spekulation. Hochauflösende historische Daten unterstützen die statistische Prozesssteuerung, die prädiktive Qualitätsanalyse und die modellbasierte Entscheidungsfindung – wesentliche Komponenten fortschrittlicher Fertigungsstrategien. - Wie lässt sich ein Historian in SCADA und andere Anlagensysteme integrieren?
Ein Historian wird über industrielle Standardprotokolle wie OPCDA, OPCUA, OPCHDA oder andere mit SCADA-, DCS- und SPS-Systemen verbunden. Visualisierungstools wie PARCview können dann mit dem Historian, Laborinformationssystemen, ERP-Datenbanken und Wartungssystemen verbunden werden. Diese Integration ermöglicht es Ingenieuren, Produktionsdaten mit Qualitäts-, Kosten- und Anlageninformationen abzugleichen, um einen vollständigen Überblick über den Prozess zu erhalten. - Welche Arten von Analysen sind mit dataPARC Historian möglich, die mit SCADA nicht möglich sind?
Mit einem vollständigen Historian eröffnen sich Teams verschiedene Arten von Analysen, entweder mit PARCview oder mit Integrationen von Drittanbietern. Standorte können multivariable Korrelationen, Energieintensitätsanalysen und prädiktive Modellvalidierungen durchführen. Sie können auch Dashboards erstellen, die Prozess-, Labor- und Geschäftsdaten in einer Ansicht kombinieren. Diese Funktionen verwandeln Daten von einem Überwachungswerkzeug in eine Grundlage für kontinuierliche Verbesserungen, Zuverlässigkeitsanalysen und strategische Entscheidungen. - Was sind die Leistungsvorteile eines Historian im Vergleich zur SCADA-Datenspeicherung?
Historian verwenden spezielle Komprimierungs-, Indizierungs- und Abrufalgorithmen, um große Mengen an Zeitreihendaten effizient zu speichern. Die Abfragezeiten bleiben nahezu in Echtzeit, selbst bei mehrjährigen Datensätzen. Dies ermöglicht es Ingenieuren, Daten über lange Zeiträume hinweg zu analysieren, ohne dass es zu Leistungseinbußen oder Detailverlusten kommt. - Wie verbessert der dataPARC Historian die Zusammenarbeit zwischen Betreibern und Ingenieuren?
dataPARC Historian bietet gemeinsamen Zugriff auf hochauflösende Daten, Dashboards und kontextbezogene Tools wie Logbook. Betreiber, Ingenieure und Qualitätsteams können alle dieselben historischen Aufzeichnungen einsehen, kommentierte Trends überprüfen und Prozessdaten mit Kommentaren oder Ereignissen korrelieren. Diese einheitliche Sichtbarkeit reduziert Kommunikationslücken und gewährleistet Konsistenz über Schichten und Abteilungen hinweg. Es sind Ihre Daten, und jeder an Ihrem Standort, der Zugriff auf die Daten benötigt, sollte auch Zugriff darauf haben.
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