何为优秀的工业数据历史库？核心能力解析
工业数据历史库已成为现代制造业不可或缺的基础设施，为运营智能、持续改进和合规管理奠定基石。这些专业系统通过捕获、存储并提供访问权限，使全组织能够基于流程数据进行数据驱动型决策。无论您正在评估首套历史数据系统，还是考虑升级老旧系统，理解卓越与平庸的分水岭至关重要。本文将剖析工业数据历史系统必备的核心能力，并阐述如何评估解决方案是否真正满足这些基本要求。阅读完毕后，您将掌握清晰的决策框架，为未来数年运营奠定坚实基础。 在现代制造与流程工业领域，数据是卓越运营的生命线。每个传感器读数、每个工艺变量、每个设备状态指示器都在诉说着工厂的性能、效率与质量。但数据采集仅是第一步，可靠存储、快速访问并转化为可操作洞察，需要专业技术——工业数据历史库。 并非所有工业数据历史库都具备同等能力。有些系统擅长高速数据采集，却难以保障用户访问便捷性；有些系统虽配备精美可视化界面，却缺乏复杂工业环境所需的强大集成能力。平庸与卓越的数据历史库之间的差异，意味着被动故障排除与主动优化之间的鸿沟，也意味着凭直觉决策与数据驱动确定性之间的分水岭。 高性能数据采集与存储 任何工业数据历史库的基础，在于其高效可靠地采集存储工艺数据的能力。在工业环境中，流程可能在毫秒间瞬息万变，遗漏单个数据点就可能导致忽视关键事件，进而引发质量问题、设备故障或安全事故。 亚秒级数据采集 亚秒级数据采集与您的流程动态完美匹配。无论是高速包装所需的每100毫秒采集数据，还是化学反应所需的每秒采集数据，您的历史数据系统都必须保持同步，避免数据丢失或造成瓶颈。 可扩展性 可扩展性确保系统随业务增长而提升性能。理想的历史数据库应能无缝处理从数百到数万标签的扩展，并支持分布式架构以满足全企业级部署需求。 若缺乏这些能力，您的数据战略将建立在脆弱根基之上。优质的工业数据历史数据库能让采集存储过程隐形化、可靠化且经济高效。 可靠的数据完整性与安全性 不可信的数据比没有数据更糟糕。工业数据历史库必须保证存储准确性、防范未经授权的访问，并保持完整记录。 存储转发功能 存储转发机制可防止网络中断时的数据丢失。当连接中断时，强大的历史数据记录系统会在本地缓存数据，并在连接恢复后自动转发。您的历史记录始终完整，合规义务得以履行。 数据PARC历史数据记录系统的存储转发技术如何运作，确保网络中断时数据零丢失。 ...
数据PARC为何能成为制造商强大的AI赋能者
制造商正加速投入人工智能领域，但多数企业很快发现共同的挑战：只有当基础数据架构准备就绪时，AI才能真正创造价值。这正是AI赋能者的价值所在。它无需替换现有系统或强制全面数字化改造，而是提供连接纽带，将车间数据、实验室结果和企业系统整合为可供分析与机器学习工具实际使用的数据形态。 本文将深入解析dataPARC如何成为制造企业的强大AI赋能平台，助力团队实现数据统一、加速模型构建与部署，并将实时AI洞察反馈至决策者所在的操作现场。 为何制造商需要人工智能赋能层 人工智能与机器学习正渗透到制造业的每个角落，从质量预测到能源优化无所不包。但这些模型唯有在工厂能为其提供正确数据，并将结果快速反馈给操作员以支持其决策时，才能真正创造价值。人工智能系统需要可访问、跨部门互联且富含上下文的数据，例如生产运行记录、实验室数据、操作员笔记和事件日志。 多数工厂默认运行模式并非如此。工艺数据存放于一个系统，实验室数据存于另一个系统，维护数据位于第三个系统，企业系统则各自为政。即便所有数据源都存在，它们也鲜少采用统一语言或共享相同结构。这种断层使得模型构建与部署困难重重，更遑论在实际运营中信任其结果。 这正是制造商需要人工智能赋能层的原因。它作为运营技术（OT）与信息技术（IT）之间的桥梁，将工艺信号、实验室结果、运行数据和事件整合到统一的分析就绪环境中。赋能层无需团队构建定制集成或改造现有基础设施，即可提供模型所需的连接性和上下文信息，同时将人工智能输出实时反馈给操作员和工程师。 PARCview将所有系统数据汇聚于统一平台，可将数据发送至第三方AI系统进行深度分析，确保所有数据保持一致性并协同运作。 简言之，仅凭原始数据无法实现AI价值。唯有当数据经过组织、语境化处理并实现全厂域可访问时，AI才能真正发挥作用。AI赋能层正是实现这一目标的关键，为制造商提供实用且可扩展的基础架构，使其能在不影响日常运营的前提下应用高级分析技术。 dataPARC如何连接运营与AI及机器学习 要使AI在工厂内部发挥作用，数据必须在运营系统与训练、验证和运行模型的分析工具之间顺畅流动。dataPARC通过创建统一数据环境，将实时运营与现代AI及ML平台相连接，从而提供这一关键纽带。 统一连接性是其核心基础。dataPARC通过OPC、SQL、REST及云接口整合工艺、实验室、维护和企业数据，消除了通常隔离OT与IT系统的数据孤岛。这使工程师和数据科学家无需构建定制连接器或手动工作流，即可基于同一组一致的数据集开展工作。 随后，dataPARC通过情境化处理，将原始标签数据与生产运行、实验室结果、操作员注释及事件历史记录进行关联。由此构建出结构化、可直接分析的模型，这对精确的特征工程、训练数据筛选及长期模型性能至关重要。AI工具由此获得干净一致的输入，而非碎片化或模糊的数据流。 模型构建完成后，dataPARC通过工作流实现闭环管理。模型预测结果、置信度评分或推荐设定值可直接推送至PARCview仪表盘——操作员和工程师正是在此监控生产流程。这实现了实时决策支持，确保AI洞察不会被困在其他系统或离线报告中。 这展示了dataPARC与第三方AI的协作流程：原始数据被发送至AI软件处理后，以标签形式回传至dataPARC，从而实现高值触发警报的功能。 在后台，dataPARC的无缝集成确保数据在双向流转中保持可靠性——既能从工厂车间传输至云端进行模型开发，又能将模型结果回传至日常运营环节。 ...
Hitachi Systems 与 dataPARC 携手，加速智能制造与工业数据转型
日本东京——2025 年 12 月 3 日——作为全球领先的工业数据管理与分析软件供应商，dataPARC 今日宣布与领先的系统集成商及 IT 服务提供商 Hitachi Systems 达成战略合作伙伴关系。通过本次合作，Hitachi Systems 将把 dataPARC ...
将数据转化为决策：制造分析中的历史数据系统与SCADA之争
在本篇博客中，我们将探讨历史数据记录系统与SCADA系统的差异，并阐明为何讨论重点不应是二者择一。相反，我们将剖析这些技术如何协同构建全面的运营数据生态系统，赋能团队实时监控流程并分析历史数据以实现长期改进。 从控制到洞察的转变 传统SCADA系统主要服务于监督控制与实时监控。它整合来自PLC、RTU和DCS系统的过程数据，可视化关键变量，使操作员能维持稳定的生产状态。SCADA在警报响应、设定值变更和联锁控制方面表现卓越，确保设备层面的安全可靠性。 随着制造业向数据驱动型运营转型，工厂信息系统的期望值不断提升。工程师不仅需要掌握当下状况，更需理解事件发生的原因与机制，并预测未来趋势。这要求具备高分辨率、长期过程数据，通过跨班次、批次或生产周期的分析，发掘短期SCADA数据无法揭示的规律与关联性。 SCADA系统的数据保留周期通常仅为数小时至数天。许多传统系统会在48-72小时后覆盖数据，或降采样为1分钟平均值，导致识别瞬态扰动或振荡行为所需的高频信号细节丢失。这种有限的数据历史无法满足高级分析、根本原因调查或依赖连续完整时间序列数据的机器学习模型需求。此外，数据仅限控制室内的少数客户端访问。这进一步限制了数据分析能力及自主数据利用权限。 数据历史库（如dataPARC Historian）正是为填补此缺口而设计。它以全分辨率持续采集时间序列数据，并采用高效存储方案实现无限期保存，完整保留数据上下文与粒度。这使工程师能够追踪多年工艺行为趋势，关联生产数据与质量指标，并分析能耗或吞吐效率的时序变化。 通过将关注点从实时控制延伸至长期洞察，历史数据系统将数据从运营必需品转化为战略资产，成为持续改进、预测性分析和智能制造决策的基础。 时间序列历史数据系统的独特价值 SCADA系统侧重实时监控与控制，而过程历史数据系统则专为长期数据采集、高频存储和高级分析而设计。差异不仅体现在数据保留能力上，更涉及数据完整性、可访问性及上下文关联性。 历史数据库能捕获并保存来自多系统数百乃至数千个过程标签的高精度时间序列数据。它采用持续追加方式存储数据，既保留原始数据集也维护聚合数据集，避免降采样或覆盖旧值。这种方法使工程师能够在不损失细节的前提下，分析任意时间点的工作状态。 SCADA系统侧重操作控制与报警功能，而历史数据库则记录每项趋势、事件和决策背后的完整时间序列数据，为深度分析和性能优化提供支撑。 不同于面向操作人员的SCADA系统，历史数据库服务于工厂多类角色：工艺工程师通过趋势分析比较不同批次或产品等级的运行状态；可靠性团队关联停机数据与振动/温度曲线； 质量团队将实验室结果叠加于工艺变量之上。管理者则利用同一基础数据构建KPI仪表盘及绩效评估体系。 在数字化转型背景下，历史数据库作为核心数据基础设施，为统计过程控制（SPC）、预测质量、基于模型的优化、异常检测机器学习模型、实时质量预测软传感器以及高级过程控制强化学习算法等高级应用提供基础支撑。通过确保所有用户访问相同经过验证且时间同步的数据，历史数据库支持从控制室到企业管理层的一致决策。 ...
如何打造更智能的工厂：现代制造商的关键步骤
全球制造商正面临以更少投入实现更多产出的压力。成本攀升、客户需求变化以及实时可视化需求，正推动工厂运营模式发生重大变革。尽管“智能制造”概念看似复杂艰深，但起步过程其实并不复杂。无论您正开启数字化转型之旅，还是寻求提升工厂绩效，本文将带您系统了解核心技术、效益、挑战及入门步骤，助您轻松打造更智能、更互联的工厂。 智能工厂为何至关重要 制造业正经历转型。面对不断变化的客户需求、全球供应链中断、劳动力短缺以及可持续发展的推动，企业意识到传统、孤立的系统已难以适应。为保持敏捷与韧性，运营必须更智能、更快速、更互联。 智能工厂为制造业指明了方向。通过将物联网、机器学习和实时分析等数字工具融入生产环境，制造商能够持续监控生产流程，更快做出明智决策，并在问题升级前及时响应。 向智能制造的转型不仅关乎技术，更在于打造全厂适应性更强、数据驱动的企业文化。无论您旨在减少停机时间、提升产品质量，还是增强运营可视性，建设智能工厂都能为团队提供当下制胜、未来扩展的必备工具。 驱动智能工厂的核心技术 智能工厂依托多种先进技术的协同运作，实现实时可视化、智能决策与无缝自动化。每项技术虽各司其职，但唯有深度融合方能释放智能制造的真正潜力。以下是推动这场变革的关键技术： 物联网（IoT） 智能工厂的基础始于互联互通。物联网设备、传感器、控制器及智能设备从生产现场实时采集数据。持续的数据流使集中监控、远程访问和异常状况快速识别成为可能。 人工智能（AI）与机器学习（ML） AI和ML将原始数据转化为智能。从预测设备故障到优化质量控制，这些工具能识别人工难以察觉甚至无法发现的规律。随着数据处理量的增加，机器学习模型将持续进化，精度与效能不断提升。但需确保生产现场具备充分的技术支撑环境。 大数据分析 智能工厂产生海量数据。大数据分析技术使制造商能高效筛选信息，揭示趋势、异常及优化机遇，从车间操作员到高层管理团队，实现全层级的科学决策。 云计算 云平台为智能制造项目提供可扩展的存储与计算能力。它简化了多站点数据访问、跨团队协作及高级分析工具运行流程，同时免除了本地基础设施的负担。 ...
解读SPC报警：制造商如何运用数据提升质量
在制造业的质量控制中，缺陷发生后再采取应对措施往往为时已晚。统计过程控制（SPC）提供了一种更智能的方法，通过实时数据监控变异并及早发现问题。但仅靠控制图还远远不够。为真正领先于过程变化，制造商依赖一套经过验证的SPC规则和SPC警报，这些规则能在细微预警信号升级前及时发出警示。 统计过程控制（SPC）是一种数据驱动的方法，制造商通过它来监测、理解并减少过程波动。借助控制图将关键过程数据（如温度、压力或流量）绘制在上、下控制限之间，SPC能帮助识别过程是否正常运行，或是否偏离预期行为。有效实施SPC不仅能提升产品质量、减少浪费，更能让团队及早发现问题，避免高昂的缺陷成本。 但如何判断何时需要采取行动？这正是SPC规则发挥作用之处。 SPC规则：定义与价值 SPC规则通过识别数据中的异常模式来预警潜在问题——即使数据仍处于控制限范围内。这些规则能捕捉大小变化，助力质量团队及时采取行动。 规则定义采用分区描述偏差：A区为均值±2σ至3σ区间，B区为±1σ至2σ区间，C区为±1σ以内。 通过分区可直观呈现过程与目标值的接近程度。 以下是最常用SPC规则的触发条件及重要性解析： 超出控制限 当数据点超出上下控制界限（±3个标准差）时触发警报。通常表明存在重大偏移或特殊原因需立即调查，如设备故障、原材料问题或人为失误。 连续3点中有2点落入A区 若连续3个数据点中有2点位于A区（距中心线2σ至3σ区间），则触发警报。表明存在中等程度的偏移，若不处理可能导致缺陷。 5点中有4点位于B区 当5个点中有4个落在B区（距中心线1σ至3σ区间）时触发警报。可检测工艺中较小且渐进的偏移，常为设备磨损或工艺细微漂移的早期征兆。 中心线单侧9点异常 ...
在贵厂实施SPC的步骤
本博客将阐述统计过程控制（SPC）如何降低设施成本、减少浪费并提升效率。通过SPC，您将实现前所未有的产品一致性，并掌握在贵厂实施该方法的具体步骤。 工业现场要取得成功，关键在于高效生产高质量产品。实现这一目标的成熟方法是采用统计过程控制（SPC）系统。在现场实施SPC能通过数据驱动决策、减少浪费和提升制造一致性，释放全新绩效水平。让我们深入探讨SPC的定义、重要性及其在工厂中的落地实践。 什么是SPC？及其简史 SPC是一种基于数据的流程控制方法。它主要通过统计手段，提供理解、监控和持续改进流程的工具。该方法由沃尔特·谢哈特于1920年代开创，他首次提出区分流程中“共因变异”与“特殊原因变异”的概念。他的研究为控制图等工具奠定了基础，而控制图至今仍是SPC实践的核心工具。 如今，SPC已广泛应用于制造业、制药业等各行各业，助力团队监控绩效并主动管理质量。 SPC的常见应用场景 SPC作为多功能工具适用于所有行业，其最常见的应用场景集中在制造、化工处理和设备监控领域。在制造业中，SPC有助于减少废品和次品率，通过预防性维护保障设备持续运行，并提升产品一致性。 设备监控能及时发现磨损或故障的早期征兆。在化工领域，通过精确控制温度、浓度等变量，可促进批次一致性并提升产品质量。 通过设定限值趋势，操作员可及时发现参数超出目标范围的情况。dataPARC的限值功能有助于维持和监控生产流程。 让我们通过一个案例来了解SPC如何解决实际问题。假设您在纸厂生产聚乙烯（PE）涂层离型纸。过去一个月，纸张断裂率持续上升。为查明根源，您决定通过控制图分析设备与成品数据，追溯异常发生节点。您生成了一张c图（详见本博客后续内容），展示近月成品卷筒的缺陷数据。 图表显示视觉缺陷数量上升，其中大部分为暗斑，这促使你将调查重点转向涂布工段。通过查阅近期工单，你发现涂布辊刮刀的更换被遗漏，导致辊筒清洁不彻底。 维护团队更换刮刀后，设备恢复正常运转。此案例中，我们运用SPC核心工具——控制图，成功锁定了断纸问题的根源。 为何要采用SPC 实施SPC不仅是追踪图表，更在于获取可量化的效益。在工业流程中，这包括通过早期问题检测降低运营成本，以及通过流程优化提升运行效率。 此外，通过降低产品变异性，您能持续生产稳定优质的产品，从而减少因缺陷导致的废品率。总体而言，SPC能推动基于数据验证的明智决策，有效减少凭经验猜测的决策失误。 ...
如何确保您的软件符合监管要求
对于在高度监管行业运营的制造商而言，确保合规性是一项持续的挑战。从21 CFR Part 11到ISO 9001和CUI要求，组织不仅需要满足严格的标准，还需提供证据证明相关流程得到严格执行。虽然软件在支持这些努力中发挥着关键作用，但它本身并非完整的解决方案。本文将探讨如何评估和实施支持合规性的软件系统，包括需要关注的关键功能。 从21 CFR第11部分到ISO 9001和CUI要求，现代制造商正面临日益复杂的监管环境。在当今竞争中保持优势不仅需要建立强大的流程，还必须证明持续且有据可查的合规性。 我们常被问及的问题是： “贵公司的软件如何支持[特定法规]的合规性？” 这是一个重要问题，答案并非总是简单明了。软件本身并不能使组织实现合规。合规性取决于系统在更广泛的质量或监管框架内如何被实施、配置和维护。 不过，软件在促进和执行合规实践方面发挥着关键作用。合适的平台可以帮助满足关键技术要求、降低人工风险并标准化报告，而错误的工具可能留下关键漏洞。 软件合规的含义 需要明确的是，软件本身并非“独立合规”。组织是否合规取决于其如何实施、配置和使用可用的工具。 尽管部分供应商可能宣传其软件“符合ISO ...
3 个 OEE 仪表盘模板，助力智能制造
在本博客中，我们将介绍一套专为制造环境设计的可下载OEE仪表盘模板。我们还将探讨什么是优秀的OEE仪表盘，并分享在系统中构建自有仪表盘的实用技巧，无论您是拥有完全集成的系统并可利用PARCview的图形设计工具，还是刚起步并使用Excel或Power BI进行操作。 在生产车间测量绩效并非新鲜事，但要做好这一点仍具挑战性。评估制造效率最常用的指标之一是OEE（整体设备效率）。它通过将设备可用性、性能和质量三个维度整合为一个百分比，提供了一种简单、标准化的评估方式，用于衡量设备或生产线的工作效率。 尽管概念简单，但实施OEE往往并不容易。制造商难以以清晰且可操作的方式可视化OEE数据。计算OEE是一回事，将这些信息以促进改进的格式传递给操作员、监督员和管理层则是另一回事。 这就是OEE跟踪软件和仪表盘发挥作用的地方。 为什么在制造中使用OEE仪表盘？ 仪表盘为团队提供了所需的可视性，帮助他们及时发现并解决性能问题。无需等待班次结束报告或翻阅电子表格，操作员和监督员可以实时查看设备运行状况。这种即时洞察力使团队能够更快地响应停机事件、瓶颈问题或质量问题。 OEE仪表盘尤其 valuable，因为它突出了损失发生的关键领域。无论是计划外停机、周期时间比预期更长，还是废品率增加，仪表盘都能更轻松地识别趋势并采取行动。借助这种可视性，团队可以优先考虑减少停机时间、提高效率和增加产出的努力。 仪表盘在支持持续改进计划方面也发挥着重要作用。对于遵循精益或六西格玛原则的公司而言，OEE 提供了一种可量化的方式来跟踪随时间推移的进展。当与仪表盘等可视化工具结合使用时，这些指标更易于分享、理解和采取行动。OEE 仪表盘可在每日、每周和每月运营审查会议（通常简称为 DOR、WOR 和 MOR）中帮助启动并明确机器的运行状况。 ...
Best Pi Vision Alternatives [2026]
在处理过程数据可视化与分析时，PI Vision 凭借 OSIsoft/AVEVA PI Server 时间序列数据历史记录系统的主导地位，成为流程制造商的首选之一。然而，如同任何软件一样，它也有其局限性和不足之处。 OSIsoft 的 PI Vision 是一款基于 Web 的可视化工具，允许用户通过图形、仪表板、报告和其他可视化方式轻松访问并交互实时和历史过程数据。 作为与 ...
过程工程软件：13 款超级实用工具
本文将探讨常见的过程工程软件类型，并重点介绍每位工艺工程师应当了解的一些强大软件应用程序。 过程工程软件类型 工艺工程师每天都会出于各种原因使用软件。 有些软件允许用户可视化数据、执行计算以及进行数据分析，以助力过程优化和根本原因分析。 软件还可以通过模拟和建模来降低风险。例如，工程师可以在不引入安全隐患或浪费物料的情况下测试过程对变化的反应。 如今乃至可预见的未来，过程工程软件使我们能够交流问题、想法和解决方案。 图形仪表板 工程师常创建图形仪表板，以更易于理解的方式展示实时数据。 图形仪表板工具通常与 趋势可视化软件(如 PARCView)结合使用。 在创建仪表板时，了解受众和要传达的信息至关重要。仪表板会是一个过程图吗？呈现单一视角展示过程如何运行？或者是一个质量页面，展示最近的实验室数据和规格。 在显示中使用闪烁数值或弹出提示，以便当参数超出规格时提醒操作人员。添加警报或颜色时，要考虑色盲问题及其可能对显示解读的影响。 报表软件 报表可以是从详细文档到嵌入图表和图像的简明信息。报表类型将决定使用哪种软件。 ...
如何进行过程中心线化
产品一致性至关重要，因为客户希望了解他们购买的产品能够带来怎样的预期。确保一致性的途径之一是在产品制成后对其进行检查，并决定接受或拒收。
借助环境数据软件优化 ESG 合规
随着企业不断适应 ESG 合规中环境数据的要求，了解环境数据管理和先进软件的需求变得至关重要。本帖将揭示如何利用技术，特别是探讨 dataPARC 等工具如何助力环境数据收集和报告的复杂过程。 加入我们，让我们共同探索这一关键交汇点，引导企业迈向更可持续、负责任的实践。 环境数据在 ESG 合规中的重要性 环境、社会与治理 (ESG) 合规已成为企业展示其对可持续发展和负责任企业实践承诺的重要指标。在 ESG 三大支柱中，环境因素占据核心地位，关注公司运营对地球的影响。环境数据的收集与管理对于衡量和提升可持续性工作具有决定性作用。 环境数据在 ...
寻找最佳选择：云数据历史数据库与本地部署数据历史记录系统之间的抉择
本博客对比了本地部署与云数据历史记录系统，审视了各自方法的优点和缺点，探讨其对可扩展性、成本和安全性的影响，并为企业在两者之间做选择提供了关键考量因素。 引言 随着制造业企业日益走向数字化，捕获、存储与分析来自不同源头数据的需求变得至关重要。这推动了 数据历史记录系统的发展，使企业在云数据历史记录系统与本地部署数据历史记录系统之间做出选择。 工业公司传统上依赖本地部署数据历史记录系统，而云数据历史记录系统作为市场新秀，相对而言仍较为新颖。 在此讨论中，我们将云数据历史记录系统定义为由供应商托管的 SaaS 产品。 本地部署数据历史记录系统提供了对数据的控制权和所有权，确保了本地需求的安全性与性能提升， 但可能需要大量的 IT 支持，且在整个企业范围内扩展能力有限。 相反，云数据历史记录系统设计之初即考虑了云环境，旨在远程存储和利用时间序列数据。虽然它们灵活度高，但总体拥有成本可能会迅速超过本地部署同类产品。 ...
dataPARC 与 PI 对比
在流程工业中，优化是提高效率的关键。而 效率 正是带来利润的源泉，使制造商能够生产更多，浪费更少。为了优化其流程，许多制造商使用时间序列数据历史记录系统和数据可视化软件的组合。dataPARC 和 PI 是这一领域的领导者之一，在本文中，我们将比较 dataPARC 与 Pi，并突出 dataPARC 作为过程信息管理系统相对于 PI 的一些优势。 dataPARC 与 ...
流程工业中的数字化转型：5 个阶段
流程工业中的数字化转型是全球范围内更大规模数字化转型的一部分-每个人、每件事都在某种程度上参与其中。在 20 世纪，技术突破催生了我们如今极度依赖且几乎无暇多想的不断发展的计算机器。 即使在微处理器和超级计算机出现之前，就有某些著名的科学家和发明家为后来彻底重塑现代生活各个方面的技术奠定了基础。 对我们许多人来说，这一切始于最初的个人电脑如 Commodore 64，以及电子邮件，然后是我们的第一部手机，发展至今已有亚马逊的 Alexa 和 iPhone 的Siri。我们使用本质上属于我们自己的便携式迷你电脑-智能手机，来导航生活的诸多领域。数字化转型无疑也影响了我们工作生活中操作方式、数据和通信管理以及流程中问题解决的方式。 过去几年里，我们在流程行业的客户对数字技术有了更高的认识，我们现在听到他们关于数字化旅程的信息比以往任何时候都要多。在这种意识提升中，围绕 工业 4.0 和 ...
流程制造业中的偏差分析
偏差分析是全球各地流程制造工厂进行的一种常规故障排除形式。当速度至关重要时，强大的偏差检测系统以及对结果数据进行良好分析的流程对于快速解决问题至关重要。 一个配置得当的偏差检测系统几乎可以让参与制造过程的所有人协同工作，迅速识别出意外生产问题的根本原因。 在之前的文章中，我们介绍了 时间序列异常检测方法，以及如何为您的流程设置偏差检测。在这篇文章中，我们将专注于如何实际分析数据，以确定偏差流程的根源。 偏差分析：回顾数据 因此，如果您阅读过我们另一篇关于 异常检测方法的文章，我们会介绍偏差检测的设置，包括以下步骤： 第五步是实际分析您刚刚生成的数据，以便识别问题发生的地点。 但在开始分析之前，让我们先回顾一下我们生成的数据。 下面的示例展示了我们使用 dataPARC 过程数据分析软件生成的数据，但如果您在自己的自定义 Excel 工作簿中进行此操作，分析过程将是相似的。 选择标签 ...
流程制造中的数字孪生解决方案
在之前的一篇博客文章中，我们解释了当代营销语言或流行语可能会造成混淆。 其中一个可能导致混淆的常见流行词就是“数字孪生”概念。 客户在询问，供应商在推广。 但究竟什么是数字孪生呢？ 我们决定从维基百科的定义开始：
制造业的能源管理：监测能耗
所有商业活动都需要能源。工业加工和制造设施往往是最大的能源消费者，但即使是保险和银行业等服务行业也需要大型建筑，这些建筑必须供暖、制冷和照明。 最新的大型能源消耗企业是数据中心，它们是大型计算机的集群，用于存储和提供互联网上流动的数据。无论最终用途或行业如何，企业都力求通过最小化能源消耗来降低成本。 除了经济激励外，人们普遍认为，燃烧化石燃料(我们大部分能源的来源)产生的每一 BTU 都会导致大气二氧化碳增加。反过来，这似乎正在导致全球气候发生一些不良变化。现在比以往任何时候都有更多的理由关注制造业中的能源管理。 制造业的能源管理 有效降低总体能源消耗需要规划和企业范围内的承诺。例如，考虑一款产品在天然气干燥机中干燥，随后固化，在电干燥机中达到最终干燥度，最后涂覆。如果一位个体经理对“节能指令”做出反应，他或她可能会减少第一台干燥机中天然气的使用量。然而，这一行动可能会干扰固化过程，并增加电干燥机的负荷，而电干燥机的使用成本比天然气干燥机高出许多。这种孤立的行动实际上会导致总能源使用量和生产成本增加，甚至可能出现质量问题。 通过制定能源管理计划可以避免此类失误。能源管理计划的目标是在整个企业范围内持续降低能源使用，它包含两个重要组成部分。 能源数据的收集与分析 数据分析软件，如 dataPARC 的 PARCview，可用于收集和分析能源数据。 能源管理计划的基石在于能源数据的收集与分析。能够量化当前能源消耗水平并衡量未来改进效果至关重要。工业能源管理软件应具备以下能力： 行政管理 ...
过程报警管理最佳实践
过程控制报警的目的是利用自动化辅助人类操作员监控和控制过程，并在异常情况发生时向他们发出警报。恰当的过程报警管理需要仔细规划，对控制系统的整体效能有着重大影响。 对输入的过程信号进行连续监控，如果某一信号值进入异常范围，则通过视觉和/或听觉报警通知操作员该状况。这看似一个简单的概念，几乎无需多加思考，遗憾的是，有时控制系统中报警的配置并未得到应有的重视。 本帖将讨论 制造中过程报警的历史，并讨论配置报警以实现有效过程控制的最佳实践。 早期过程报警管理 在数字过程控制出现之前，每个报警指示器都需要一个专用灯和一些物理布线。这意味着： 数字报警的引入 随着控制系统变得数字化，报警的创建和呈现方式发生了显著变化。首先，与“传统”控制面板占用数平方英尺面积相比，数字控制系统的人机界面 (HMIs) 由少数几台计算机显示器组成，以英寸而非平方英尺为单位来衡量显示过程的区域； 其次，创建报警事件只需重新配置一些软件即可。可以轻易地为单个过程值分配多个级别的报警(如高限与超高限、低限与超低限)，导致可能的过程报警通知数量增加； 最后，当报警激活时，它以图标形式或闪烁文本出现在过程示意图屏幕上，并记录在显示屏集合中某个专用报警列表中。然而，与传统物理灯相比，报警在呈现时缺乏一致的位置和直观的含义。 数字报警面临的困境 数字报警系统对于单个报警和小规模扰动表现得相当不错，但在大规模扰动时，有限的视觉空间和阅读并理解每个报警的心理负担导致短时间内难以快速确认和妥善响应大量报警。 例如，如果过程中关键组件如大型感应风扇的润滑泵失效，可能导致短时间内“洪水般”的报警。第一波报警与直接故障相关，如润滑油压力低、流量低、轴承温度高。 ...
什么构成了出色的数据历史记录系统可视化软件？
市场上有许多不同的系统可用于存储和分析制造过程数据。历史数据库是一种数据库应用程序，提供了存储数据的方法。如今，历史数据库已成为一种常见资源，各站点通常拥有多种数据源-从控制系统内置的历史数据库，到针对特定目的定制的数据库，不一而足。真正价值在于如何使用数据，而非数据存储位置。那么，什么构成了出色的数据历史记录系统可视化软件？ 我们都听说过“一图胜千言”的格言，显然，数据的可视化表示使分析变得更加容易、快捷。以下简单示例说明了视觉数据相对于数值数据的优势： 找出过去一个月中气温最高的日期： 原始数字难以扫描和提取可操作数据。 以有意义布局直观呈现的可视化数据更容易解读。 什么构成了出色的数据历史记录系统可视化软件？ 可视化软件产品的列表每年都在不断增加。大多数可视化产品针对特定需求提供标准包，如SPC/SQC、停机追踪或OEE。一些可视化工具是相对静态的可配置仪表板，而另一些工具则主要用于实时分析。主要问题是大多数可视化产品属于以下两类之一： 理想情况下，您希望选择一个既是“万事通”，也是“多面手”的系统。它应提供多种标准功能，并具有提供专业化应用的灵活性。为了找到灵活性与实用性之间的适当平衡，数据历史记录系统可视化软件应具备以下特点： 易用性 易用性是成功的数据可视化产品最重要的因素之一。资源应被用于做决策而非收集数据，因此系统必须使访问、操作和分析数据变得简单。目标是缩短洞察平均时间。 适应性 来自多个数据源(过程、质量、维护、规划、会计等)的数据需要集成。每个来源的数据应可供所有人使用，无需双重存储或繁琐配置。例如，将在线过程测量值与手动测试数据进行比较至关重要。同样，历史数据库数据可视化软件应在一个包中提供多种解决方案，因为您希望在一个包中访问所有可视化工具和分析方法。并非所有数据都能自动捕获，因此用户应能够配置计算并手动输入数据。 主动性 另一个重要特性是进行特定分析的能力，即一次性分析以回答一个具体、单一的问题。工具应促进主动而非被动的问题解决。 交互性 ...
停机追踪：五步发挥数据潜力
设备停机追踪至关重要，因为如果工艺不运行，就无法生产任何产品。在收集停机数据时，有几个关键点确保生成有用信息。
使用帕雷托图进行质量控制
帕雷托图是基于帕雷托原则的质量改进工具，该原则指出，某个结果的 80% 往往源自其 20% 的输入。意大利工程师和经济学家 Vilfredo Pareto 首次观察到这一 80/20 法则与人口和财富之间的关系。20 世纪初，帕雷托注意到在意大利和其他几个欧洲国家，80% 的财富由 20% 的人口掌握。
如何使用控制图提升制造质量
一旦制造过程被中心线化且运行相对良好，便到了采取下一步行动的时机-测量并跟踪重要的产品特性。一种跟踪方法是使用过程控制图。
数据历史记录系统：仍然是您的制造数据的正确选择
无论是成熟的操作数据历史记录系统，还是新兴的开源平台，都在不断演进并为企业增添新的价值，但不应忽视如今已深深植根于数据历史记录系统平台中的专业知识。 时间序列数据库专注于收集、关联和提供基于传感器的数据。总的来说，已形成两大类时间序列数据库：一类是完善的运营数据基础设施(即操作型或数据历史记录系统)，另一类是较新的开源时间序列数据库。 数据历史记录系统与时间序列数据库对比 从功能上讲，这两种类型的时间序列数据库在高级别上都执行相同的任务，即捕获并提供机器和运营数据。区别主要在于数据格式、功能、能力以及相对易用性。 时间序列数据库(如 dataPARC 的 PARCserver 历史数据库)和数据历史记录系统均能捕获并返回时间序列数据，以供趋势分析和分析使用。 数据历史记录系统的优势 大多数成熟的 数据历史记录系统解决方案 可以快速融入运营并开始收集数据。工业界版本的商用现成 (COTS) 软件，如成熟的数据历史记录系统平台，旨在更轻松地在公司内部或整个生态系统内安全地访问、存储和共享实时运营数据。这一点在低带宽数据通信场景中尤为重要，确保无论数据是由机械设备、生产过程还是其他关键运营组件生成，都能高效地收集和分发生产数据。 ...
时间序列数据库与关系型数据库和数据湖对比
关系型数据库、时间序列数据库、数据湖与其他数据源之间最重要的区别在于处理带有时戳的工艺数据以及确保数据完整性的能力。 制造业数据库之争 关系型数据库、时间序列数据库、数据湖与其他数据源之间最重要的区别在于处理带有时戳的工艺数据以及确保数据完整性的能力。 这一点至关重要，因为数据管理技术的主要任务包括： 时间序列数据库 数字化技术和传感器数据正在推动包括高级分析、人工智能、机器学习以及增强现实和虚拟现实模型在内的诸多应用。传统的关系型数据库难以处理基于传感器的数据。因此，时间序列数据库迅速崛起，根据 ARC Advisory Group 的研究，这一市场增长速度远超传统关系型数据库。 关系型数据库设计以行和列结构化数据，而时间序列数据库或基础设施则以时间为首要索引来排列传感器数据。 时间序列数据库专注于收集、关联和提供基于传感器的数据。总的来说，已形成两大类时间序列数据库：一类是完善的运营数据基础设施(即操作型或 数据历史记录系统)，另一类是较新的开源时间序列数据库。 要从运营设备的传感器数据中获取最大价值，必须按照其时序或时间戳来处理数据。由于时间戳可能代表传感器进行测量的时间，也可能代表测量值被记录到历史数据库中的时间(取决于数据源)，区分两者十分重要。 正在寻找数据历史记录系统？ ...
Best Pi ProcessBook Alternatives [2026]
鉴于 PI ProcessBook 即将走向消亡，流程工业中的许多工程师与操作员面临着替换他们多年来依赖的工具的挑战。那么，如何替换关键的趋势图和显示呢？本文将为您提供一些评估 ProcessBook 替代方案的建议，并介绍当前市场上一些最佳的 ProcessBook 替代方案。 为何需要替换 ProcessBook？ ProcessBook 生命周期终止 2020 年底，OSIsoft 宣布将退出自 ...