Was macht eine gute Visualisierungs-Software für Daten-Historians aus?

Es gibt viele verschiedene Systeme zur Speicherung und Analyse von Fertigungsprozessdaten. Ein Historian ist eine Datenbankanwendung, die eine Möglichkeit zur Speicherung der Daten bietet. Heutzutage sind Historians ein Standardmerkmal, und Standorte haben routinemäßig mehrere Datenquellen – alles von eingebetteten Historians in Kontrollsystemen bis hin zu benutzerdefinierten Datenbanken für bestimmte Zwecke. Der wahre Wert liegt in der Art und Weise, wie die Daten verwendet werden, und nicht darin, wo sie gespeichert werden. Was macht also eine gute Visualisierungs-Software für Daten-Historians aus?

Wir alle kennen das Sprichwort „ein Bild sagt mehr als tausend Worte“, daher sollte es offensichtlich sein, dass visuelle Darstellungen von Daten die Analyse einfacher und schneller machen. Das einfache Beispiel unten veranschaulicht den Vorteil visueller Daten gegenüber numerischen Daten.

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Rohe Zahlen sind schwierig zu durchforsten, um verwertbare Daten zu erhalten.

Visuell dargestellte Daten in einem aussagekräftigen Layout sind viel leichter zu interpretieren.

Was macht eine gute Visualisierungs-Software für Daten-Historians aus?

Die Liste der Software-Produkte zur Datenvisualisierung wird jedes Jahr länger. Die meisten Visualisierungsprodukte bieten ein Standardpaket für einen bestimmten Bedarf, wie SPC/SQC, Ausfallzeiterfassung oder OEE. Bei einigen Visualisierungstools handelt es sich um konfigurierbare Dashboards, die meist statisch sind, während andere Tools eher für Echtzeitanalysen verwendet werden. Das Hauptproblem dabei ist, dass die meisten Visualisierungsprodukte in eine von zwei Kategorien fallen:

• Der Alleskönner, der alles kann, aber nichts wirklich gut 
• Spezialisiert und starr 

Im Idealfall wollen Sie ein System, das ein Alleskönner und Meister in vielen Bereichen ist. Es sollte viele Standardfähigkeiten mit der Flexibilität zur Verfügung stellen, auch spezialisierte Anwendungen zu bieten. Um das richtige Gleichgewicht zwischen Flexibilität und Nützlichkeit zu finden, sollte eine Visualisierungs-Software für Daten-Historians dies ermöglichen:

Nutzbarkeit

Die Bedienungsfreundlichkeit ist einer der wichtigsten Faktoren für erfolgreiche Datenvisualisierungsprodukte. Ressourcen müssen ihre Zeit damit verbringen, Entscheidungen zu treffen und nicht damit, Daten zu sammeln; daher muss das System die Daten einfach zugänglich machen, zu bearbeiten und zu analysieren. Das Ziel dabei ist, die mittlere Zeit bis zur Erkenntnis zu verkürzen.

Anpassungsfähigkeit

Daten aus verschiedenen Datenquellen (Prozess, Qualität, Wartung, Planung, Buchhaltung usw.) müssen integriert werden. Daten aus jeder Quelle sollten für jeden verfügbar sein, ohne doppelte Speicherung oder mühsame Konfiguration. So ist es beispielsweise wichtig, Online-Prozessmessungen mit manuellen Testdaten zu vergleichen. Ebenso sollte eine Visualisierungs-Software für Historian-Daten mehrere Lösungen in einem Paket bieten, da Sie auf alle Werkzeuge zur Visualisierung und Analysemethoden in einem einzigen Paket zugreifen möchten. Da nicht alle Daten automatisch erfasst werden können, sollten die Nutzer die Möglichkeit haben, Berechnungen zu konfigurieren und Daten manuell einzugeben.

Proaktivität

Eine weitere wichtige Funktion ist die Möglichkeit, Ad-hoc-Analysen durchzuführen, die einmalig zur Beantwortung einer einzelnen, spezifischen Frage erstellt werden. Die Werkzeuge müssen proaktive statt reaktive Problemlösung ermöglichen.

Interaktivität

Visuelles Material sollte interaktiv sein, um eine tiefere Analyse zu ermöglichen. Dazu gehört zum Beispiel die Möglichkeit, Diagramme aufzuschlüsseln oder Interaktivität zwischen verschiedenen Grafiktypen zu erzielen. Die Fähigkeit, mit einem Bild zu beginnen und neue Bilder zu erstellen ist kraftvoll. In PARCview können Sie mit Daten zu einem Trend beginnen und diese einfach in einem X-Y-Diagramm darstellen oder ein Histogramm erstellen.

Dynamische Daten

Die Anzeigedaten sollten aktualisiert werden, wenn sich die Daten in der Datenbank ändern. Dazu wird auch eine Asset-Struktur verwendet, so dass Bilder nur einmal erstellt werden müssen und der Inhalt basierend auf Benutzerauswahl ausgefüllt werden kann. Dies ermöglicht schnelle und einfache Vergleiche zwischen ähnlichen Prozessen.

Personalisierung

Dies ist eine wichtige Funktion, denn jeder Nutzer hat andere Bedürfnisse und Fähigkeiten. Unterschiedliche Benutzer wollen Informationen auf verschiedene Arten betrachten, um unterschiedliche Probleme zu lösen.

Benachrichtigungen

Auch mit dem besten Bildmaterial kann man nicht immer alles sehen. Als Sicherheitsmaßnahme muss ein gutes System variable Grenzwerte überwachen und Warnungen an die entsprechende Zielgruppe senden, damit Maßnahmen ergriffen werden können.

Standardfunktionen

Es muss Standardfunktionen geben, die einfach und ohne komplizierte, kundenspezifische Programmierung auszuführen sind. Die Funktionen, die von den meisten Mitarbeitern genutzt werden, müssen in der Regel einfach und effektiv sein. Einige gängige, sofort einsatzbereite Analysetools, nach denen Sie suchen sollten, sind:

• Trendbestimmung 
• Diagramme (Streudiagramme, Histogramme, Pareto-Diagramme, usw.) 
• Dashboards 
• SPC/SQC 
• Analyse verlorener Chancen, wie Ausfallzeiten 
• OEE 
• Multivariate statistische Analyse und Modellierung

Universeller Zugang

Alle Daten müssen auf allen Ebenen der Organisation sichtbar sein. Eine umfassende Sichtbarkeit stellt sicher, dass Entscheidungen auf der Grundlage des tatsächlichen Geschehens getroffen werden und nicht auf der Grundlage dessen, was als geschehen angenommen wird. Außerdem kann dies die Bediener befähigen und einen Informationsfluss schaffen, der bottom-up anstelle von top-down läuft. Der Zugriff über mobile Geräte ist ein weiteres wichtiges Merkmal für moderne Datenanalysetools.

Kontext

Es ist wichtig, die Daten mit Grenzwerten und Normen vergleichen zu können. Auch die Bereitstellung von Ereignisfenstern, wie etwa Sortenläufe, Chargen, Rollen oder Wochen, ist eine wesentliche Funktion. Ein Trend des Chemikalienverbrauchs sollte beispielsweise das Produkt/die Sorte, das/die während des Zeitraums hergestellt wurde, und alle Grenzwerte, die auf einen anormalen Verbrauch hinweisen, enthalten.

Die beste Visualisierungs-Software für Daten-Historians

Die PARCview-Produktsuite bietet einen Standardsatz an spezialisierten Werkzeugen und die Flexibilität, alles andere effektiv zu erledigen. Mit anderen Worten, ein Alleskönner und gleichzeitig ein Meister von vielen. Zu diesem Zweck basiert die PARCview-Funktion auf der 80/20-Regel (Pareto-Prinzip). Grundsätzlich versucht PARCview, 80 % von dem was man für die Datenanalyse braucht, so einfach wie möglich zu machen, und dann die Rahmenbedingungen für die restlichen 20 % zu bieten. So gibt es beispielsweise eingebaute Tools zur Verfolgung von Ausfallereignissen und zur Zuweisung von Gründen. Wenn man es also aus funktionaler Perspektive betrachtet, kann PARCview praktisch verwendet werden, um jede Art von Ereignis (z. B. einen Umwelt-Ausreißer oder Untertreffen der Zielgeschwindigkeit) zu verfolgen und diesen Ereignissen Ursachen zuzuordnen. Es gibt ein Tool zur Erzeugung von Ereignissen (PARCalarm) mit 13 integrierten Regelvorlagen für die Erzeugung von Ereignissen, einschließlich Western Electric Rules für die statistische Prozesskontrolle und Alarme für Werte außerhalb der Grenzwerte. Für Situationen, die nicht von den 13 Vorlagen abgedeckt werden, gibt es ein benutzerdefiniertes Skript-Tool, um einen Alarm basierend auf einer Gleichung zu konfigurieren.

Der eigentliche Wert besteht darin, dass die Visualisierungs- und Analysetools für allgemeine und nicht für spezifische Funktionen konfiguriert sind. Unabhängig von der Art des Ereignisses, das Sie konfigurieren, können die Daten von allen PARCview-Anwendungen abgerufen werden. Es gibt zum Beispiel ein Pareto-Diagramm für Ausfallzeiten, aber dies kann auch zur Bewertung jeder anderen Art von Ereignis verwendet werden. Außerdem kann ein konfigurierbarer Begründungsbaum verwendet werden, um allen Ereignissen Ursachen und Kommentare zuzuweisen.

Die folgenden Werkzeuge sind in PARCview integriert, um die Datenanalyse zu unterstützen:

Trends

Ein Trend- oder Laufdiagramm ist ein grundlegendes visuelles Hilfsmittel, das variable Daten im Zeitverlauf grafisch darstellt. Laufdiagramme sind ein ausgezeichneter Ausgangspunkt für die Fehlersuche, da sie eine schnelle visuelle Analyse eines Problems erhalten können. Bei Datentabellen, die den aktuellen Wert oder einen aggregierten Wert anzeigen, erhalten sie nur einen Datenpunkt. Wenn Sie einen Trend verwenden, können Sie sehen wo Sie sind, aber auch wo Sie waren und vorhersagen wo Sie sein werden. Dies ist entscheidend wichtig, um betriebliche Probleme zu lösen und schnell fundierte Entscheidungen zu treffen. Deshalb ist der Trend die Grundlage des PARCview-Systems.

Diagramme

Neben Trends gibt es noch viele andere Diagrammtypen, die bei der Datenanalyse helfen. Pareto-Diagramme werden verwendet, um mögliche Ursachen zu priorisieren und die Verbesserung des Fokus zu erreichen, um die größte Wirkung zu erzielen. Histogramme helfen bei der Analyse der Werteverteilung für eine gegebene Variable. Wenn Limits enthalten sind, zeigen Histogramme die Prozessfähigkeit. Streuungs- oder X-Y-Diagramme sind wertvoll, um eine Beziehung zwischen zwei Variablen zu identifizieren. Kontrolldiagramme werden verwendet, um zu sehen, wie sich ein Prozesswert im Laufe der Zeit ändert. Alle diese Diagramme sind in PARCview verfügbar.

Dashboards

Dashboards sind eine weitere wichtige Funktion von Visualisierungs-Paketen. Dashboards werden verwendet, um einen Schnappschuss zu zeigen, mit dem die Interessenvertreter sich auf die wichtigen Informationen zu einem wichtigen Leistungsindikator wie OEE, Produktion, Kosten, Qualität oder Sicherheit konzentrieren können. Gute Dashboards sind dynamisch und interaktiv, so dass Sie die Daten detailliert untersuchen können. PARCgraphics bietet ein dynamisches Dashboarding-Tool mit Live-Anzeigen und der Möglichkeit, jedes PARCview-Diagramm einzubetten.

Prozessgrafiken

Eine grafische Darstellung eines Prozesses kann viele Informationen in einem einzigen Schnappschuss enthalten. Die visuelle Darstellung von Prozessverbindungen und -werten kann besonders hilfreich sein. PARCview Prozessgrafiken können aktuelle Werte mit blinkenden Alarmen und Animationen anzeigen, und es gibt einen Wiedergabemodus für die Durchführung einer historischen Analyse.

Die folgenden Tools unterstützen die oben genannten Standardfunktionen, ermöglichen aber auch benutzerdefinierte Analysen:

Berechnungen

Ein Skript-Editor ermöglicht einfache mathematische Ausdrücke oder komplexe multivariable Berechnungen mit Tags aus jeder Datenquelle. Neue Tags können auf der Grundlage der Berechnung erstellt werden und sind dann sofort verfügbar. Auch können Aggregatwerte (Durchschnitt, Standardabweichung, min und max) für jeden Zeitraum automatisch berechnet werden. Der Zeitraum kann zeitbasiert (Stunde, Schicht, Produktionstag usw.) oder prozessbasiert (Sorte, Charge usw.) sein.

Begrenzungen

PARCview kann viele Grenztypen verfolgen, einschließlich Steuerung, Spezifikation, Betrieb, Sicherheit und benutzerangepasst. Die Grenzwerte können fest oder variabel sein, abhängig von der Sorte, der Rate oder dem Tag-Wert. Alle Limit-Verläufe werden bewahrt und können von allen PARCview-Anzeigen aus aufgerufen werden. Eine weitere nützliche Funktion, die den Einsatz eines externen Programms überflüssig macht, ist ein automatischer Grenzwertrechner.

Alarme

Wie bereits erwähnt, kann PARCalarm eingerichtet werden, um jedes Ereignis zu auslösen und nachzuverfolgen, z. B. eine Ausfallzeit oder einen Umwelt-Ausreißer. Für jedes Ereignis können Gründe angegeben werden. Alle Ereignisdaten können zur Analyse und Begründungsermittlung in PARCview integriert werden. Da nicht alles zu jeder Zeit überwacht werden kann, können Alarme so konfiguriert werden, dass sie Benachrichtigungen an bestimmte Personen senden, wenn Handlungsbedarf besteht.