dataPARC – Industrielle Datenplattform
Häufig gestellte Fragen
dataPARC bietet umfassende Lösungen für das industrielle Datenmanagement, die Historienverwaltung, die Visualisierung und die Analyse auf einer einzigen integrierten Plattform für die Fertigungs- und Prozessindustrie. Diese umfassende FAQ behandelt die häufigsten Fragen zu den Funktionen, zur Integration in bestehende Systeme, zur Migration von Altsystemen wie OSIsoft PI, zu Bereitstellungsoptionen und zur Implementierung. Diese Antworten liefern Ihnen die technischen und praktischen Informationen, die Sie benötigen, um zu verstehen, wie dataPARC Ihre Betriebsabläufe von der Datenerfassung über die Analyse bis hin zur Berichterstellung transformieren kann.
Plattformübersicht und Funktionen
dataPARC dient der Erfassung, Visualisierung, Analyse und Auswertung von industriellen Prozessdaten. Teams nutzen die Lösung zur Fehlerbehebung, Leistungsüberwachung, Berichterstellung, Einhaltung von Vorschriften und für Analysen im gesamten Betrieb.
dataPARC bietet eine Reihe von industriellen Softwareprodukten an, die Herstellern dabei helfen sollen, ihre Prozessdaten zu erfassen, zu visualisieren und zu analysieren.
dataPARC Historian: Ein leistungsstarker Zeitreihen-Historian, der speziell für moderne Fertigungsumgebungen entwickelt wurde. Er speichert und ruft Prozessdaten in großem Umfang ab und bildet damit die Grundlage für Analysen, Berichterstellung und eine KI-fähige Dateninfrastruktur.
PARCview: Eine leistungsstarke Visualisierungs- und Analyseplattform für Zeitreihendaten, die Ingenieuren und Betreibern die Möglichkeit bietet, direkt auf der Grundlage ihrer Prozesshistoriendaten Anzeigen zu erstellen, Daten zu trendieren, Berichte zu erstellen und erweiterte Analysen durchzuführen.
Modellierung (PARCmodel): Ein fortschrittliches Analysetool zur Erstellung von Soft-Sensoren und Vorhersagemodellen auf der Grundlage historischer Prozessdaten. Es ermöglicht Herstellern, ohne zusätzliche Messtechnik tiefere Einblicke in ihre Prozesse zu gewinnen.
PARCview Nexus: Die webbasierte Version von PARCview, die es Anwendern ermöglicht, von jedem Gerät und jedem Standort aus auf ihre Anzeigen, Trends und Prozessdaten zuzugreifen.
dataPARC verfügt über zwei Hauptprodukte, die zusammen eine vollständige industrielle Datenplattform bilden. Zu diesen beiden Produkten gehören der dataPARC Historian und PARCview, eine fortschrittliche Visualisierungs- und Analyseplattform für Zeitreihendaten. Im Gegensatz zu Tools, die sich nur auf einen Bereich spezialisieren, oder zur Notwendigkeit, einzelne Analyseprodukte auszuwählen, bietet dataPARC Tools Trendanalysen, Dashboards und Berichterstellung, ohne dass separate Module oder Produkte erforderlich sind.
dataPARC wird vor allem in der kontinuierlichen und hybriden Prozessindustrie eingesetzt, darunter in den Bereichen Zellstoff und Papier, Stromerzeugung, Versorgungswirtschaft und Wasser-/Abwasserwirtschaft, Lebensmittel und Getränke, Chemie und Petrochemie, Bergbau und Metallindustrie, Öl und Gas, Chargenproduktion sowie Düngemittelherstellung. Es lässt sich jedoch auch an diskrete Systeme anpassen. Bitte fordern Sie eine Demo an, um zu erfahren, wie sich dataPARC optimal für Ihren Standort einsetzen lässt.
Ja, Endnutzer können mithilfe der intuitiven Benutzeroberfläche von dataPARC ihre eigenen Dashboards erstellen. Die Plattform ist so konzipiert, dass Betriebs- und Technikteams Anzeigen erstellen und anpassen können, ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind oder die IT-Abteilung hinzugezogen werden muss. Für Bediener, Techniker und Administratoren werden Schulungen angeboten, und alle Schulungsunterlagen gehen in das Eigentum des Kunden über und können intern weiterverwendet werden.
KI-Initiativen in der industriellen Produktion sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie gespeist werden. Für viele Hersteller ist das größte Hindernis bei der Einführung von KI nicht die Technologie selbst, sondern die Verfügbarkeit von Prozessdaten, die sauber, zugänglich und ausreichend strukturiert sind, um von Nutzen zu sein.
dataPARC geht dieses Problem an der Basis an. Durch die direkte Anbindung an Datenquellen in der Fertigung über verschiedene OT-Systeme hinweg – Historian-Systeme, SCADA, DCS und Steuerungssysteme – konsolidiert dataPARC Prozessdaten in einer einzigen, zugänglichen Ebene, mit der IT- und Data-Science-Teams arbeiten können. Damit wird die Lücke zwischen der Betriebstechnik und der modernen Dateninfrastruktur geschlossen, die KI-Anwendungen erfordern.
Insbesondere unterstützt dataPARC KI-Initiativen durch:
- Bereitstellung eines zuverlässigen, hochwertigen Datenarchivs, das Prozessdaten mit der von KI-Modellen benötigten Auflösung und Genauigkeit erfasst und speichert
- Ermöglichung der IT/OT-Konvergenz durch die Bereitstellung von OT-Daten für Unternehmenssysteme, Cloud-Plattformen und Analysetools von Drittanbietern über REST-API-, SQL- und SDK-Integrationen
- Bereitstellung von Echtzeit-Transparenz über PARCview und Nexus, damit Erkenntnisse aus KI-Modellen auf der Ebene der Bediener umgesetzt werden können
Ganz gleich, ob Ihr Team gerade erst damit beginnt, sich mit KI auseinanderzusetzen, oder bereits aktiv eine Dateninfrastruktur zu deren Unterstützung aufbaut – dataPARC bietet die Grundlage für Prozessdaten, die diese Initiativen erst möglich macht.
Datenerfassung und -integration
dataPARC lässt sich über branchenübliche Schnittstellen wie OPC UA und OPC DA, native Historian-Konnektoren, SQL-Datenbanken, Flatfiles und CSV-Dateien sowie REST-APIs anbinden. Das System ist herstellerunabhängig und funktioniert in gemischten Steuerungsumgebungen.
dataPARC unterstützt OPC (OPC UA und OPC DA), ODBC für Datenbankverbindungen, REST-APIs zur Integration von Webdiensten, native Verbindungen zu den gängigsten Historian-Systemen sowie den Import von Flatfiles, einschließlich CSV. Dank dieser Flexibilität lässt sich dataPARC in nahezu jede industrielle Datenquelle integrieren.
Ja. dataPARC lässt sich über Standardschnittstellen wie ODBC, REST-APIs und Datenbankverbindungen mit Unternehmenssystemen verbinden. Dies ermöglicht die Integration mit ERP-Systemen für Produktionsdaten, CMMS-Plattformen für Instandhaltungsdaten sowie LIMS-Systemen für Laborergebnisse neben Prozessdaten.
Ja. dataPARC kann historische Daten aus bestehenden Historian-Systemen wie OSIsoft PI, Aspen IP.21, Honeywell PHD und GE Proficy nachträglich einlesen. Dies ermöglicht es Ihnen, historische Datensätze bei einer Migration zu konsolidieren oder die Kontinuität bei der Implementierung von dataPARC neben bestehenden Systemen zu gewährleisten.
dataPARC bietet Echtzeit-Datenzugriff mit Erfassungsraten im Subsekundenbereich. Die Plattform kann Daten in Intervallen erfassen und speichern, die Ihrer Prozessdynamik entsprechen – von Millisekunden bis zu Minuten –, sodass Sie keine kritischen Prozessereignisse verpassen und gleichzeitig den Speicherplatz durch intelligente Komprimierung effizient verwalten können.
Ja. dataPARC ermöglicht die manuelle Dateneingabe für Bedienereingaben, Laborergebnisse, Qualitätskontrollen und Inspektionen. Alle Einträge sind mit einem Zeitstempel versehen und nachverfolgbar, wodurch sich das System besonders für Qualitäts- und Compliance-Workflows eignet, bei denen manuelle und automatisierte Daten nebeneinander bestehen müssen.
Historiker für Integration und Migration
Ja. dataPARC kann Daten aus bestehenden Historian-Systemen wie OSIsoft PI, Aspen IP.21, Honeywell PHD und GE Proficy abrufen, sodass Teams die Visualisierung und Analyse modernisieren können, ohne alles auf einmal ersetzen zu müssen.
Ja. dataPARC kann PI Historian, PI Vision und ProcessBook vollständig ersetzen oder im Rahmen einer schrittweisen Migration parallel zu PI eingesetzt werden. Viele Kunden beginnen damit, zunächst PI Vision und ProcessBook zu ersetzen, und migrieren den Historian erst später.
dataPARC stellt eine direkte Verbindung zu PI her, um auf historische Daten und Echtzeitdaten sowie auf Inhalte des Asset Framework zuzugreifen. Unternehmen können dataPARC für Visualisierungen und Analysen nutzen, während PI weiterhin als Historian dient, oder die Historian-Funktionen im Laufe der Zeit schrittweise auf dataPARC übertragen. dataPARC kann gleichzeitig Daten von mehreren PI-Servern abrufen und so unternehmensweite Transparenz gewährleisten.
Migrationen können schrittweise oder vollständig erfolgen. Die meisten Kunden beginnen damit, PI Vision und ProcessBook durch die Visualisierungslösung von dataPARC zu ersetzen, während sie PI weiterhin als Historian nutzen. Dies liegt daran, dass ProcessBook das Ende seines Lebenszyklus erreicht hat. Wir verfügen über ein PI-Migrationsprogramm, mit dem Kunden ihre PI-Anzeigen in PARCview-Anzeigen übertragen können, sodass die Arbeit nicht doppelt erledigt werden muss. Sobald sie sich mit dem System vertraut gemacht haben, migrieren sie die Datenerfassung in den Historian von dataPARC und füllen historische PI-Daten nach. Dieser Ansatz minimiert Unterbrechungen und zeigt gleichzeitig schnell den Mehrwert auf.
Analysen und Berechnungen
Ja. dataPARC verfügt über eine Berechnungsengine, mit der Sie virtuelle Kennwerte erstellen können, die aus vorhandenen Messwerten abgeleitet werden. Diese berechneten Kennwerte können mathematische Operationen, statistische Funktionen und logische Auswertungen durchführen und werden neben den Rohdaten zur Trendanalyse und Auswertung angezeigt.
Ja. Der Run Browser von dataPARC bietet ähnliche Funktionen wie PI-Ereignisrahmen und Seeq-Kapseln und ermöglicht es Ihnen, zeitbasierte Ereignisse wie Chargen, Produktionsläufe oder Prozessbedingungen zu definieren, zu suchen und zu analysieren. Dadurch werden Vergleiche zwischen einzelnen Chargen und kontextbezogene Analysen vereinfacht.
dataPARC bietet bereits standardmäßig erweiterte Visualisierungsfunktionen: Echtzeit- und historische Trenddarstellungen, anpassbare Dashboards und Grafiken, SPC- und statistische Diagramme, die Visualisierung von Alarmen und Ereignissen sowie Excel-basierte Berichterstellung. Es sind keine separaten Module erforderlich.
Datenexport und Integration mit Analysetools
Ja. dataPARC bietet eine native Excel-Integration sowohl für Ad-hoc-Datenexporte als auch für die automatisierte Berichterstellung. Benutzer können dataPARC-Daten direkt in Excel importieren, um eigene Analysen durchzuführen, oder Berichte planen, die automatisch generiert werden. Für diejenigen, die mit PI DataLink vertraut sind: Die Funktionalität des dataPARC-Excel-Add-Ins ist vergleichbar.
Ja. dataPARC bietet Datenzugriff über REST-APIs, SQL-Schnittstellen und ODBC-Verbindungen, die eine Integration mit $1 Tableau, Python, R und anderen Analyseplattformen ermöglichen. Auf diese Weise können Datenwissenschaftler und Analysten die Historien-Daten von dataPARC in ihren bevorzugten Tools nutzen.
Bereitstellung und Infrastruktur
dataPARC wird beim Kunden gehostet – entweder vor Ort, in einer kundeneigenen Private Cloud (Azure oder AWS) oder in einer Hybridarchitektur. dataPARC hostet keine Kundendaten, sodass Sie die vollständige Kontrolle über Ihre Informationen behalten.
Ja. dataPARC unterstützt redundante Serverkonfigurationen für hohe Verfügbarkeit. Dank der „Store-and-Forward“-Funktionen kommt es bei Netzwerkausfällen zu keinem Datenverlust, und redundante Architekturen bieten Schutz vor Hardwareausfällen in unternehmenskritischen Umgebungen.
Die Kunden stellen ihre eigenen Server und Netzwerkkomponenten bereit. dataPARC liefert die technischen Spezifikationen und kann mit den IT-Teams der Kunden oder lokalen Systemintegratoren zusammenarbeiten, um eine angemessene Dimensionierung und Konfiguration entsprechend Ihrer Tag-Anzahl und Ihren Leistungsanforderungen sicherzustellen.
Ja. PARCview Nexus bietet browserbasierten Zugriff auf Dashboards und Trends und funktioniert auf Desktop-Computern, Tablets und Mobilgeräten, ohne dass separate Anwendungen oder Lizenzen erforderlich sind.
Lizenzierung und Implementierung
dataPARC wird in der Regel nach der Anzahl der Tags und nicht nach der Anzahl der Nutzer lizenziert. Dies bedeutet eine unbegrenzte Anzahl von Nutzern, eine unbegrenzte Anzahl von Dashboards und Berichten sowie keine Gebühren pro Nutzer oder pro Kunde. Wir sind der Ansicht, dass die am besten geführten Betriebe nicht entscheiden sollten, wer die Tools benötigt, um bessere Entscheidungen treffen zu können.
dataPARC lässt sich an eine Vielzahl unterschiedlicher Kundengrößen anpassen. Von kleinen Systemen im Bereich von 1.000 Tags bis hin zu großen Systemen mit Millionen von Tags – dataPARC wird Ihren Anforderungen gerecht.
Sobald wir loslegen, können Projekte sehr zügig voranschreiten. Falls bereits ein Historian vorhanden ist, können erste Benutzer bereits in der ersten Woche den Betrieb aufnehmen. Handelt es sich um eine komplett neue Historian-Installation, können die Datenerfassung und -speicherung ebenfalls in der ersten oder zweiten Woche beginnen. Der Zeitplan hängt von der Verfügbarkeit der Hardware, dem Netzwerkzugang, der Anzahl der Tags und dem Projektumfang ab.
Nein. Die meisten Implementierungen erfolgen aus der Ferne. Vor-Ort-Support ist optional, sofern dies vom Kunden gewünscht wird.
Warum sollten Sie sich für dataPARC entscheiden?
Zu den häufigsten Gründen zählen steigende Kosten für die Lizenzierung und Wartung von PI; das Erreichen des Lebenszyklusendes von ProcessBook oder anderen Systemen; die starke Abhängigkeit von Excel für die Berichterstellung; Schwierigkeiten bei der Integration manueller und automatisierter Daten; sowie die Notwendigkeit eines offenen Zugangs zu Daten für Analyse- und KI-Initiativen.
Zu den typischen nächsten Schritten gehören eine Demo, die Ermittlung der Tag-Anzahl und die Überprüfung des Projektumfangs sowie ein kommerzielles Angebot.