Historiador de datos: Sigue siendo la opción correcta para sus datos de fabricación

Tanto los historiadores de datos operativos establecidos como las plataformas de código abierto más nuevas continúan evolucionando y agregando nuevo valor a los negocios, pero no se debe pasar por alto la importante experiencia en el dominio ahora integrada en las plataformas de historiadores de datos.

Las bases de datos de series de tiempo se especializan en recopilar, contextualizar y poner a disposición datos basados en sensores. En general, han surgido dos clases de bases de datos de series de tiempo: infraestructuras de datos operacionales bien establecidas (operativas o historiadores de datos) y bases de datos de series de tiempo de código abierto más nuevas.

Historiador de datos vs. base de datos de series de tiempo

Funcionalmente, a un alto nivel, ambas clases de bases de datos de series de tiempo realizan la misma tarea de capturar y servir datos operativos y de la máquina. Las diferencias giran en torno a varios formatos de datos, características, capacidades y relativa facilidad de uso.

Las bases de datos de series de tiempo y los historiadores de datos, como PARCserver Historian de dataPARC, capturan y devuelven datos de series de tiempo para tendencias y análisis descriptivo.

Beneficios de un historiador de datos

Las soluciones de historiador de datos más establecidas se pueden integrar en las operaciones y comenzar a recopilar datos con relativa rapidez. Las versiones del mundo industrial del software comercial listo para usar (COTS), como las plataformas establecidas de historiadores de datos, están diseñadas para facilitar el acceso, el almacenamiento y el intercambio de datos operativos en tiempo real de forma segura dentro de una empresa o en un ecosistema. Esto es particularmente crucial en escenarios de comunicaciones de datos de bajo ancho de banda, lo que garantiza una recopilación y difusión eficientes de los datos de producción, ya sea generados por maquinaria, procesos de producción u otros componentes operativos vitales.

Si bien, en el pasado, los datos industriales eran consumidos principalmente por ingenieros y equipos de mantenimiento, estos datos son cada vez más utilizados por IT debido a que las empresas aceleran sus iniciativas de convergencia de IT/OT. Estos departamentos, así como los departamentos financieros, las compañías de seguros, los proveedores descendentes y ascendentes, los proveedores de equipos que venden servicios de monitoreo complementarios y otros, deben utilizar los mismos datos. Si bien los mecanismos de seguridad asociados para el internet industrial ya eran relativamente sofisticados, están evolucionando para volverse aún más seguros.

Otra fortaleza importante de los historiadores de datos establecidos es que fueron diseñados específicamente y han evolucionado para poder almacenar y administrar de manera eficiente los datos de series de tiempo de las operaciones industriales. Como resultado, están mejor equipados para optimizar la producción, reducir el consumo de energía, implementar estrategias de mantenimiento predictivo para evitar tiempos de inactividad no programados y mejorar la seguridad. El cambio del uso del término "historiador de datos" a "infraestructura de datos" pretende transmitir el valor de la compatibilidad y la facilidad de uso de este enfoque basado en datos y generado por datos.

¿Qué pasa con las bases de datos de series de tiempo?

Por el contrario, la flexibilidad y un menor costo inicial de compra son los puntos fuertes de los nuevos productos de código abierto. No es sorprendente que estas herramientas más nuevas fueran adoptadas inicialmente por empresas financieras (que a menudo cuentan con sofisticados equipos de desarrollo internos) o para proyectos específicos donde la escalabilidad, la facilidad de uso y la capacidad de manejar datos en tiempo real no son tan críticas.

Dado que estos nuevos sistemas se habían probado menos en términos de rendimiento, seguridad y aplicaciones, era probable que los usuarios experimentaran con ellos para tareas en las que la seguridad, la pérdida de producción o la calidad son menos críticas.

En la gestión de datos industriales, los "sistemas de bases de datos estándar" representan los pilares duraderos para almacenar datos históricos generados durante los procesos de fabricación. A diferencia de las nuevas alternativas de código abierto, estos sistemas han sido la columna vertebral de la infraestructura de almacenamiento de datos industriales, ya que ofrecen un método consistente para capturar y preservar puntos de datos de diversas fuentes. Su capacidad comprobada para manejar grandes cantidades de datos continuos los hace indispensables en la fabricación, lo que garantiza que las plantas de producción tengan una base confiable para el mantenimiento integral de registros.

Si bien algunas de las bases de datos de series de tiempo de código abierto más nuevas están comenzando a desarrollar el tipo de capacidades de gestión de datos que ya suelen estar disponibles en un historiador de datos operativos maduro, no es probable que reemplacen por completo las infraestructuras de datos operativos en el futuro previsible.

Las organizaciones industriales deben tener cuidado antes de saltar a las nuevas tecnologías de código abierto. Deben evaluar cuidadosamente las posibles consecuencias en términos de tiempo de desarrollo para las aplicaciones, seguridad, costos de mantenimiento y actualización, requisitos reglamentarios y su capacidad para alinearse, integrarse o coexistir con otras tecnologías. Es importante comprender los procesos operativos y la experiencia en el dominio y las aplicaciones que ya están integradas en una infraestructura de datos operativos establecida.

Estos sistemas estándar brillan en entornos que tratan con datos de múltiples fuentes; por ejemplo, integrando sin problemas las entradas de los sensores de la maquinaria a las fuentes manuales. La versatilidad es un sello distintivo que permite a las organizaciones centralizar diversos puntos de datos.

La consistencia inherente en su enfoque garantiza un tratamiento uniforme de cada punto de datos, un factor crítico para el análisis y la presentación de informes precisos en entornos industriales. En esencia, los sistemas de bases de datos estándar son la base de un software de gestión de datos de fabricación eficaz, que proporciona un marco fiable, coherente y versátil para procesos sólidos de toma de decisiones.

¿Por qué utilizar un historiador de datos?

Área típica de configuración y gestión de conexiones de un historiador de datos empresariales.

Al elegir entre historiadores de datos y bases de datos de series de tiempo de código abierto, muchos problemas deben considerarse y evaluarse cuidadosamente dentro del proceso general de transformación digital de una empresa. Estos incluyen el tipo de datos, la velocidad de acceso a los datos, los requisitos específicos de la industria y de la aplicación, los sistemas heredados y la posible compatibilidad con las nuevas tecnologías emergentes.

Según datos recientes de la organización de consultoría de la industria de procesos ARC Advisory Group, los historiadores de datos modernos y las infraestructuras avanzadas de almacenamiento de datos serán facilitadores clave para la transformación digital de la industria. Las organizaciones industriales deben considerar seriamente la inversión en historiadores de datos operativos modernos y plataformas de datos diseñadas para procesos industriales.

11 cosas a considerar al seleccionar historiadores de datos modernos para operaciones de fabricación y análisis de datos:

1. Calidad de datos

Al considerar los historiadores de datos para las operaciones de fabricación y el análisis de datos, la calidad de los datos es una consideración primordial. El sistema elegido debe mostrar la capacidad no solo de almacenar datos, sino también de ingerir, limpiar y validar datos. Un aspecto crucial es garantizar que los datos se registren con precisión y representen la información prevista.

Por ejemplo, en escenarios donde los datos de calibración están involucrados, el historiador debe discernir y manejar adecuadamente esta información para evitar promedios sesgados. Del mismo modo, cuando los operadores o el personal de mantenimiento interactúan con los controladores o anulan las alarmas, el historiador debe capturar y almacenar estos datos con precisión, de modo que se refleje el verdadero estado del sistema.

Por lo tanto, evaluar la capacidad del sistema para mantener la integridad de los datos en diversos escenarios operativos es vital para garantizar la fiabilidad de la información registrada.

2. Datos contextualizados

Cuando se trata de modelos de activos y procesos basados en años de experiencia en integrar, almacenar y acceder a datos de procesos industriales y sus metadatos, es importante poder contextualizar los datos fácilmente. Un atributo clave es la capacidad de combinar diferentes tipos de datos y distintas fuentes de datos.

¿Puede el historiador de procesos combinar datos de hojas de cálculo y diferentes bases de datos relacionales, o de múltiples fuentes, sincronizar con precisión las marcas de tiempo y poder darle sentido?

3. Datos de alta frecuencia/alto volumen

También es importante poder gestionar grandes volúmenes de datos de alta frecuencia y alto volumen en función de los requisitos del proceso, para ampliarlos y escalarlos según sea necesario. Esto incluye cada vez con más frecuencia capacidades perimetrales y en la nube.

A medida que las empresas avanzan en su viaje de transformación digital, la creciente demanda de datos se hace cada vez más evidente, y las discusiones sobre Big Data se convierten en algo cotidiano. Aquí es precisamente donde entra en juego la importancia de gestionar datos de alta frecuencia.

Un historiador de datos sólido es esencial, capaz de procesar de manera eficiente la recopilación de datos a gran velocidad, garantizando una gestión y escalabilidad sin problemas para satisfacer las crecientes necesidades y requisitos de los procesos de fabricación en evolución.

4. Accesibilidad en tiempo real

El acceso a sus datos de series de tiempo, datos de eventos y datos de procesos es fundamental para optimizar los procesos industriales. El acceso rápido y sin problemas a esta información es fundamental para solucionar problemas rápidamente, reducir el tiempo de inactividad y garantizar que los conocimientos de los datos se entreguen a la velocidad del pensamiento.

Los historiadores de datos modernos, diseñados para la accesibilidad en tiempo real, pueden capacitar a las organizaciones no solo para ejecutar sus procesos de manera más eficiente, sino también para prevenir proactivamente el comportamiento anormal del software, para proporcionar información y valor significativos al framework operativo general.

Las multitendencias de PARCview permiten a los usuarios ver grandes cantidades de datos en una sola pantalla.

5. Compresión de datos

La compresión de datos, que se implementa a través de algoritmos especializados, es un aspecto crucial de los historiadores de datos. Estos algoritmos permiten una compresión eficiente de los datos, al tiempo que conservan la capacidad de reproducir tendencias cuando sea necesario.

Sin embargo, es imperativo enfatizar que la compresión de datos no debe comprometer la integridad de los datos ni alterar la forma fundamental de sus datos de proceso. En el proceso de compresión, es esencial evitar la pérdida de agregados importantes.

Los diferentes historiadores de datos emplean enfoques variados para la compresión de datos, lo que subraya la importancia de comprender qué se alinea mejor con los requisitos específicos de su sitio. Seleccionar un historiador de datos que garantice una compresión de datos óptima sin sacrificar la integridad es primordial para un análisis de datos históricos preciso y significativo.

6. Secuencia de eventos

La capacidad de Secuencia de eventos (SOE) en un historiador de datos es fundamental para proporcionar una cuenta detallada y precisa de los sucesos dentro de los datos de la planta de operaciones, o un proceso de producción. Esta función permite a los usuarios reproducir con precisión los eventos, ofreciendo una comprensión completa del orden cronológico en el que ocurrieron.

7. Análisis estadístico

La incorporación de capacidades de análisis estadístico dentro de un historiador de datos de series de tiempo mejora su funcionalidad al permitir cálculos intrincados similares a hojas de cálculo y análisis de regresión complejos. Esta función permite a los usuarios extraer información significativa de los datos históricos, lo que permite una toma de decisiones más informada.

Además, en la era de los datos en tiempo real, la capacidad del historiador para transmitir datos sin problemas a aplicaciones de terceros para analítica avanzada, aprendizaje automático (AA) o inteligencia artificial (IA) es crucial. Esto no solo facilita el análisis en tiempo real, sino que también abre la puerta a la generación de informes dinámicos basados en los resultados de los análisis estadísticos.

La integración de datos en tiempo real en el análisis estadístico no solo mejora la precisión y la relevancia de los análisis, sino que también garantiza que los responsables de la toma de decisiones tengan acceso a la información más actualizada para tomar medidas oportunas y eficaces.

8. Visualización

Crear y adaptar dashboards digitales sin esfuerzo con un mejor conocimiento de la situación es crucial para que los procesos de fabricación funcionen sin problemas. Diferentes personas, desde el piso de operaciones hasta el nivel corporativo, a menudo requieren perspectivas variadas de los datos.

Una herramienta de visualización versátil que ofrece múltiples opciones, como tendencias, dashboards y generación de informes, resulta invaluable para satisfacer las diversas necesidades de cada trabajador. Ya sea a través de tendencias, dashboards o informes detallados, una herramienta de visualización integral garantiza que los usuarios puedan interpretar y analizar los datos de producción de la manera más efectiva y significativa que se adapte a sus requisitos específicos.

9. Capacidad de conexión

La capacidad de conectarse sin problemas a múltiples fuentes de datos es esencial. Por lo tanto, la recopilación y el almacenamiento de datos es necesario, y la integración con varios sistemas de control también es clave. Si bien el estándar OPC es ampliamente utilizado y confiable, es posible que no sea universalmente adecuado para todas las aplicaciones.

Aunque el proceso de establecer estas conexiones puede llevar mucho tiempo, el aprovechamiento de conectores especializados resulta beneficioso, lo que asegura un vínculo entre el historiador de datos y la multitud de fuentes de datos dentro del ecosistema de fabricación.

Integre sus datos de cualquier fuente con PARCview.

10. Sincronización de sello de tiempo

La sincronización del sello de tiempo ayuda a garantizar la precisión del sello de tiempo, lo que a su vez garantiza la precisión de los datos. Esto es fundamental para garantizar una alineación precisa entre los datos en el sistema de base de datos estándar y sus metadatos asociados, ya sea que el almacenamiento de datos sea en las instalaciones o en la nube.

La sincronización precisa del sello de tiempo es especialmente crítica cuando recopila datos de instrumentos distribuidos en diferentes ubicaciones geográficas o procedentes de varios sistemas. No se preocupe por los relojes del sistema que no coinciden. Un mecanismo de sincronización de tiempo garantiza que los datos reflejen con precisión el orden cronológico de los eventos, proporcionando a los usuarios una base confiable para el análisis y la toma de decisiones.

11. Ecosfera de socios

La importancia de un ecosistema de socios no puede exagerarse en el contexto de los historiadores de datos. Un ecosistema de socios expansivo puede mejorar de forma considerable la funcionalidad y el valor del historiador de datos, al proporcionar a los usuarios la flexibilidad para integrar aplicaciones verticales especialmente diseñadas sin problemas.

Esta integración va más allá de la infraestructura central, lo que permite a los usuarios aprovechar herramientas y aplicaciones especializadas que se adapten a su industria específica o a sus requisitos operativos.

Los esfuerzos de colaboración dentro de un extenso ecosistema de socios pueden resultar en el desarrollo de soluciones innovadoras que aborden desafíos únicos en los procesos de fabricación. Además, un ecosistema de socios bien establecido garantiza un soporte continuo, actualizaciones y una afluencia constante de nuevas capacidades, lo que contribuye a la longevidad y adaptabilidad de la solución del historiador de datos.

Lo que viene para sus datos de fabricación

En lugar de competir de frente, es probable que las infraestructuras establecidas de historiador/datos y las bases de datos relacionales de series de tiempo de código abierto continúen coexistiendo en los próximos años. A medida que las empresas de bases de datos de series de tiempo de código abierto añaden progresivamente características distintivas a sus productos a lo largo del tiempo, será interesante observar si pierden algunas de sus características de código abierto. Hasta cierto punto, anteriormente vimos cómo se desarrollaba esta dinámica en el mundo de Linux.