Tanto os historiadores de dados operacionais estabelecidos quanto as plataformas de código aberto mais recentes continuam a evoluir e agregar novo valor aos negócios, mas a significativa experiência de domínio agora incorporada às plataformas de historiadores de dados não deve ser ignorada.
Os bancos de dados de séries temporais são especializados em coletar, contextualizar e disponibilizar dados baseados em sensores. Em geral, duas classes de bancos de dados de séries temporais surgiram: infraestruturas de dados operacionais bem estabelecidas (operacionais ou historiadores de dados) e novos bancos de dados de séries temporais de código aberto.
Funcionalidade do historiador de dados corporativos por uma fração do custo. Ferramentas de coleta e análise de dados de séries temporais industriais.
Historiadores de Dados vs. Banco de dados de séries temporais
Funcionalmente, em um alto nível, ambas as classes de bancos de dados de séries temporais realizam a mesma tarefa de capturar e fornecer dados operacionais e de máquina. As diferenças giram em torno de vários formatos de dados, recursos, capacidades e relativa facilidade de uso.
Bancos de dados de séries temporais e historiadores de dados, como o PARCserver Historian do dataPARC, capturam e retornam dados de séries temporais para análise de tendências e descritiva.
Benefícios de um Historiador de Dados
A maioria das soluções de historiadores de dados estabelecidas pode ser integrada às operações e começar a coletar dados relativamente rápido. As versões do mundo industrial de software comercial pronto para uso (COTS), como plataformas de historiadores de dados estabelecidas, são projetadas para facilitar o acesso, o armazenamento e o compartilhamento de dados operacionais em tempo real com segurança dentro de uma empresa ou em um ecossistema. Isso é particularmente crucial em cenários de comunicações de dados de baixa largura de banda, garantindo coleta e disseminação eficientes de dados de produção, sejam eles gerados por máquinas, processos de produção ou outros componentes operacionais vitais.
Embora, no passado, os dados industriais fossem consumidos principalmente por engenheiros e equipes de manutenção, esses dados estão sendo cada vez mais usados pela TI devido às empresas que aceleram suas iniciativas de convergência de TI/OT. Esses departamentos, bem como departamentos financeiros, seguradoras, fornecedores downstream e upstream, fornecedores de equipamentos que vendem serviços de monitoramento complementares e outros, precisam utilizar os mesmos dados. Embora os mecanismos de segurança associados à internet industrial já fossem relativamente sofisticados, eles estão evoluindo para se tornarem ainda mais seguros.
Outro ponto forte dos historiadores de dados estabelecidos é que eles foram desenvolvidos especificamente e evoluíram para serem capazes de armazenar e gerenciar com eficiência dados de séries temporais de operações industriais. Como resultado, eles estão mais bem equipados para otimizar a produção, reduzir o consumo de energia, implementar estratégias de manutenção preditiva para evitar tempo de inatividade não programado e aumentar a segurança. A mudança do uso do termo “historiador de dados” para “infraestrutura de dados” tem como objetivo transmitir o valor da compatibilidade e facilidade de uso dessa abordagem gerada e orientada por dados.
Procurando um historiador de dados? O PARCserver Historian do dataPARC utiliza centenas de servidores OPC e personalizados para interagir com sua camada de automação.
E quanto aos bancos de dados de séries temporais?
Em contraste, flexibilidade e um menor custo inicial de compra são os pontos fortes dos produtos de código aberto mais novos. Não é de surpreender que essas ferramentas mais recentes tenham sido adotadas inicialmente por empresas financeiras (que geralmente têm equipes de desenvolvimento internas sofisticadas) ou para projetos específicos em que escalabilidade, facilidade de uso e capacidade de lidar com dados em tempo real não são tão críticos.
Como esses novos sistemas eram um pouco menos comprovados em termos de desempenho, segurança e aplicativos, os usuários provavelmente os experimentariam para tarefas em que segurança, perda de produção ou qualidade são menos críticos.
No gerenciamento de dados industriais, "sistemas de banco de dados padrão" representam os pilares duradouros para armazenar dados históricos gerados durante os processos de fabricação. Ao contrário das alternativas de código aberto mais recentes, esses sistemas têm sido a espinha dorsal da infraestrutura de armazenamento de dados industriais, oferecendo um método consistente para capturar e preservar pontos de dados de diversas fontes. Sua capacidade comprovada de lidar com grandes quantidades de dados contínuos os torna indispensáveis na fabricação, garantindo que as plantas de produção tenham uma base confiável para manutenção de registros abrangente.
Embora alguns dos bancos de dados de séries temporais de código aberto mais recentes estejam começando a construir o tipo de recursos de gerenciamento de dados já normalmente disponíveis em um historiador de dados operacionais maduro, eles provavelmente não substituirão completamente as infraestruturas de dados operacionais em um futuro previsível.
As organizações industriais devem ter cautela antes de saltar para novas tecnologias de código aberto. Elas devem avaliar cuidadosamente as consequências potenciais em termos de tempo de desenvolvimento para aplicativos, segurança, custos para manter e atualizar, requisitos regulatórios e sua capacidade de alinhar, integrar ou coexistir com outras tecnologias. É importante entender os processos operacionais e a expertise de domínio e os aplicativos que já estão incorporados em uma infraestrutura de dados operacionais estabelecida.
Esses sistemas padrão brilham em ambientes que lidam com dados de várias fontes, por exemplo, integrando perfeitamente entradas de sensores de máquinas a fontes manuais. A versatilidade é uma marca registrada, permitindo que as organizações centralizem diversos pontos de dados.
A consistência inerente em sua abordagem garante o tratamento uniforme de cada ponto de dados, um fator crítico para análises e relatórios precisos em ambientes industriais. Em essência, os sistemas de banco de dados padrão são a base do software de gerenciamento de dados de fabricação eficaz, fornecendo uma estrutura confiável, consistente e versátil para processos robustos de tomada de decisão.
Por que usar um Historiador de dados?
Área típica de gerenciamento de conexão e configuração de um historiador de dados corporativos.
Ao escolher entre historiadores de dados e bancos de dados de séries temporais de código aberto, muitas questões precisam ser consideradas e cuidadosamente avaliadas dentro do processo geral de transformação digital de uma empresa. Isso inclui tipo de dados, velocidade de acesso aos dados, requisitos específicos do setor e do aplicativo, sistemas legados e compatibilidade potencial com novas tecnologias emergentes.
De acordo com dados recentes da organização de consultoria da indústria de processos ARC Advisory Group, historiadores de dados modernos e infraestruturas avançadas de armazenamento de dados serão os principais facilitadores para a transformação digital da indústria. As organizações industriais devem considerar seriamente ao investir em historiadores de dados operacionais modernos e plataformas de dados projetadas para processos industriais.
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11 coisas a considerar ao selecionar historiadores de dados modernos para operações de fabricação e análise de dados:
1. Qualidade dos dados
Ao considerar historiadores de dados para operações de fabricação e análise de dados, a qualidade dos dados é uma consideração primordial. O sistema escolhido deve exibir uma capacidade não apenas de armazenar dados, mas também de ingerir, limpar e validar dados. Um aspecto crucial é garantir que os dados sejam registrados com precisão e representem as informações pretendidas.
Por exemplo, em cenários em que dados de calibração estão envolvidos, o historiador deve discernir e lidar adequadamente com essas informações para evitar distorções nas médias. Da mesma forma, quando operadores ou pessoal de manutenção interagem com controladores ou substituem alarmes, o historiador deve capturar e armazenar esses dados com precisão, refletindo o verdadeiro estado do sistema.
Portanto, avaliar a capacidade do sistema de manter a integridade dos dados em diversos cenários operacionais é vital para garantir a confiabilidade das informações registradas.
2. Dados contextualizados
Ao lidar com modelos de ativos e processos com base em anos de experiência integrando, armazenando e acessando dados de processos industriais e seus metadados, é importante ser capaz de contextualizar os dados facilmente. Um atributo essencial é a capacidade de combinar diferentes tipos de dados e diferentes fontes de dados.
O historiador de processos pode combinar dados de planilhas e diferentes bancos de dados relacionais, ou múltiplas fontes, sincronizar precisamente os registros de data e hora e ser capaz de entendê-los?
3. Dados de alta frequência/alto volume
Também é importante conseguir gerenciar grandes volumes de dados de alta frequência e alto volume com base nos requisitos do processo e expandir e dimensionar conforme necessário. Cada vez mais, isso inclui recursos de ponta e nuvem.
À medida que as empresas progridem em sua jornada de transformação digital, a crescente demanda por dados se torna cada vez mais evidente, com discussões sobre big data se tornando uma ocorrência diária. É precisamente aqui que a importância do gerenciamento de dados de alta frequência entra em jogo.
Um historiador de dados robusto é essencial, capaz de processar com eficiência a coleta de dados em alta velocidade, garantindo gerenciamento e escalabilidade contínuos para atender às necessidades e requisitos crescentes dos processos de fabricação em evolução.
4. Acessibilidade em tempo real
Acessar seus dados de séries temporais, dados de eventos e dados de processo é essencial para otimizar processos industriais. O acesso rápido e contínuo a essas informações é fundamental para solucionar problemas rapidamente, reduzir o tempo de inatividade e garantir que os insights dos dados sejam entregues na velocidade do pensamento.
Historiadores de dados modernos, projetados para acessibilidade em tempo real, podem capacitar organizações não apenas a executar seus processos de forma mais eficiente, mas também a prevenir proativamente comportamentos anormais de software, fornecendo insights significativos e valor à estrutura operacional geral.
As multitendências do PARCview permitem que os usuários vejam grandes quantidades de dados em uma tela.
5. Compressão de dados
A compressão de dados, implementada por meio de algoritmos especializados, é um aspecto crucial dos historiadores de dados. Esses algoritmos permitem a compressão eficiente de dados, mantendo a capacidade de reproduzir tendências quando necessário.
No entanto, é fundamental enfatizar que a compressão de dados não deve comprometer a integridade dos dados ou alterar a forma fundamental dos dados do seu processo. No processo de compressão, é essencial evitar a perda de agregados importantes.
Diferentes historiadores de dados empregam abordagens variadas para a compressão de dados, ressaltando a importância de entender o que melhor se alinha com os requisitos específicos do seu site. Selecionar um historiador de dados que garanta a compressão ideal de dados sem sacrificar a integridade é fundamental para uma análise precisa e significativa de dados históricos.
6. Sequência de eventos
A capacidade de sequência de eventos (SOE) em um historiador de dados é fundamental para fornecer um relato detalhado e preciso de ocorrências dentro de dados de planta de operações ou um processo de produção. Esse recurso permite que os usuários reproduzam eventos com precisão, oferecendo uma compreensão abrangente da ordem cronológica em que ocorreram.
7. Análise estatística
A incorporação de recursos de análise estatística em um historiador de dados de série temporal aprimora sua funcionalidade, permitindo cálculos complexos semelhantes a planilhas e análises de regressão complexas. Esse recurso capacita os usuários a extrair insights significativos de dados históricos, permitindo uma tomada de decisão mais informada.
Além disso, na era dos dados em tempo real, a capacidade do historiador de transmitir dados perfeitamente para aplicativos de terceiros para análises avançadas, aprendizado de máquina (ML) ou inteligência artificial (IA) é crucial. Isso não apenas facilita a análise em tempo real, mas também abre a porta para a geração de relatórios dinâmicos com base nos resultados de análises estatísticas.
A integração de dados em tempo real em análises estatísticas não apenas melhora a precisão e relevância das análises, mas também garante que os tomadores de decisão tenham acesso às informações mais atualizadas para ações oportunas e eficazes.
8. Visualização
Criar e personalizar painéis digitais sem esforço com consciência situacional aprimorada é crucial para processos de fabricação perfeitos. Indivíduos diferentes, do chão de operações ao nível corporativo, geralmente necessitam de perspectivas variadas dos dados.
Uma ferramenta de visualização versátil que oferece várias opções, como tendências, painéis e geração de relatórios, prova ser inestimável para atender às diversas necessidades de cada trabalhador. Seja por meio de tendências, painéis ou relatórios detalhados, uma ferramenta de visualização abrangente garante que os usuários possam interpretar e analisar dados de produção da maneira mais eficaz e significativa, adaptada às suas necessidades específicas.
9. Conectividade
A capacidade de se conectar perfeitamente a várias fontes de dados é essencial. Portanto, coletar e armazenar dados é necessário, assim como integrar com vários sistemas de controle também é essencial. Embora o padrão OPC seja amplamente usado e confiável, ele pode não ser universalmente adequado para todas as aplicações.
Embora o processo de estabelecer essas conexões possa ser demorado, aproveitar conectores especializados se mostra benéfico, garantindo um link entre o historiador de dados e a multidão de fontes de dados de dentro do ecossistema de fabricação.
Integre seus dados de qualquer fonte com o PARCview.
10. Sincronização de carimbo de data/hora
A sincronização de carimbo de data/hora ajuda a garantir a precisão do carimbo de data/hora, garantindo assim a precisão dos dados. Isso é essencial para garantir o alinhamento preciso entre os dados no sistema de banco de dados padrão e seus metadados associados, seja o armazenamento de dados no local ou na nuvem.
A sincronização precisa do carimbo de data/hora é especialmente crítica quando você coleta dados de instrumentos distribuídos em diferentes localizações geográficas ou provenientes de vários sistemas. Nenhuma preocupação com relógios de sistema incompatíveis. Um mecanismo de sincronização de tempo garante que os dados reflitam com precisão a ordem cronológica dos eventos, fornecendo aos usuários uma base confiável para análise e tomada de decisão.
11. Ecosfera de parceiros
A importância de um ecossistema de parceiros não pode ser exagerada no contexto de historiadores de dados. Um ecossistema de parceiros expansivo pode aumentar significativamente a funcionalidade e o valor do historiador de dados, fornecendo aos usuários a flexibilidade para integrar aplicativos verticais desenvolvidos para esse propósito perfeitamente.
Essa integração vai além da infraestrutura principal, permitindo que os usuários aproveitem ferramentas e aplicativos especializados adaptados aos seus requisitos operacionais ou de indústria específicos.
Os esforços colaborativos dentro de um rico ecossistema de parceiros podem resultar no desenvolvimento de soluções inovadoras que abordam desafios únicos em processos de fabricação. Além disso, um ecossistema de parceiros bem estabelecido garante suporte contínuo, atualizações e um fluxo constante de novos recursos, contribuindo para a longevidade e adaptabilidade da solução do historiador de dados.
O que vem a seguir para seus dados de fabricação
Em vez de competir de frente, é provável que as infraestruturas estabelecidas de historiador/dados e bancos de dados relacionais de séries temporais de código aberto continuem a coexistir nos próximos anos. À medida que as empresas de banco de dados de séries temporais de código aberto adicionam progressivamente recursos diferenciados aos seus produtos ao longo do tempo, será interessante observar se elas perdem algumas de suas características de código aberto. Até certo ponto, já vimos essa dinâmica se desenrolar no mundo Linux.
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