PARCserver
过程数据历史记录系统软件
使用我们的高速过程数据历史记录系统收集工厂运行数据。在单个趋势图上访问不同来源的制造数据，以进行故障排除和分析。
高速时间序列数据存储
PARCserver 的数据采集器采用“存储转发”技术缓冲来自多个源的数据，确保最大数据完整性。利用数百个 OPC 和自定义服务器与您的自动化层接口。
标准实施
dataPARC 的操作历史数据库收集并记录工厂中所有自动化系统和控制系统中的高频率工业过程数据。
企业实施
在多站点运营中集成 dataPARC 的企业数据历史记录系统。
深入挖掘数据
dataPARC 的过程历史数据库旨在优化大量实时数据，以实现高速数据收集和分析性能。在同一站点连接所有系统收集数据，或跨多站点聚合数据以实现企业范围内的可见性。
- 结合 IT & 运营数据以提升可视性。
- 收集 PLC & 控制数据。
- 连接 标准 SQL 数据库获取实验室 & 质量数据。
- 整合 来自 MES 等的 IT 数据。
- 轻松在站点间共享 数据。
灵活的企业架构
使所有数据表现得如同本地数据一般。dataPARC 的过程数据历史记录系统设计用于提高运营性能、降低数据和管理成本。通过优化资源实现更高的效率和生产率，让您随时随地访问制造数据。
智能数据收集
PARCserver 利用机器学习自动根据使用情况对数据进行汇总或压缩，释放关键磁盘空间。
最大限度减少 WAN 带宽占用
通过向企业用户提供高性能、低带宽数据来减少网络负载，直到请求高分辨率站点级数据。
减小企业部署占用
为企业访问提供优化、高性能数据，减少总部昂贵硬件基础设施的需求。
快速远程访问
快速查看企业及远程站点的优化聚合数据，同时保持对无损、高分辨率生产数据的即时访问。
自动归档
PARCserver 提供对 100% 历史数据的即时在线访问，同时自动将较旧（5 至 10 年）数据归档到成本更低的存储驱动器。
以更低成本扩展标签
以更低的成本获得企业级历史数据库。PARCserver 是一款具有竞争力的成本效益的过程数据历史记录系统，适用于所有系统。
将处理后数据推送至任意位置
使用 dataPARC 对数据进行分析、过滤和建模处理，随后通过我们的单一接口 API 将处理后的数据推送至您现有的 IT、OT 或商业智能应用程序。
“我们接入了近十几种外部数据源，帮助我们丰富数据:天气数据、电力数据、价格数据……dataPARC 让我们能从已有的资源中获取更多价值。”
Tyler Fedun，Energy Transfer-IT 运营经理
视频导览
Kapstone Paper
全球硬纸板市场竞争激烈，工艺优化对于造纸厂的生存至关重要。KapStone 的技术团队求助于 dataPARC，以帮助他们优化工艺、确立黄金批次并降低运营成本。
25 多年来为实用分析解决方案提供动力
我们正尝试优化公司最大的设施，而 PARCview 使得我们将实验室和工艺数据叠加，打破认知壁垒，作出数据驱动的决策。
Stan Case
Amalgamated Sugar-工厂经理
我们在 dataPARC 上的投资使我们能够专注于系统优化，充分利用我们现在捕获的数据。
Tyler Fedun
Energy Transfer-IT 运营经理
我们生产各种品种的纸张。为了最大限度提升每次运行的经济效益，我们使用 dataPARC 的中心线工具找出‘黄金批次’，并将之作为每次运行该品种的目标。
Pami Singh
过程优化总监
全球最大的制造商信赖 dataPARC
数据历史记录系统功能
dataPARC 是一款基于简易数据获取与集成理念构建的灵活工业分析工具包。dataPARC 的核心组件可用于构建满足您需求的任何应用程序。
实时趋势分析
PARCview 被广泛认为是目前最优秀的过程趋势应用程序，其集强大的功能与简易操作于一体，可用于数据收集、数据分析和故障排除。主要功能包括拖放、拖动时间轴、多趋势时间同步、多趋势模板等。
仪表板 & HMI 显示
创建高性能 HMI 与企业级仪表板，以显示您的运营流程数据。通过将对象属性（如大小、颜色、背景、前景）关联至标签值，制作动画显示。还可以从 PI、IP.21 等导入现有的仪表板图形。
动态警报 & 通知
利用 dataPARC 基于规则的警报和事件引擎，构建智能警报定义，可靠检测合规事件，包括数据丢失、实时超限以及累计超限。将警报和事件数据转发至 PARCview 日志簿，并通过电子邮件或短信发送通知。
手动数据录入工具
PARCgraphics 图形设计器基于表单的 MDE 工具提供一个平台，用于构建自定义数据录入界面。可在 dataPARC 环境中任意位置、跨多个 MDE 页面、PC 及位置，针对某条记录录入数据。
批次分析工具
将多个批次按产品排列成对比视图或连续视图。根据批次 ID 或产品标记等标识信息搜索历史批次。利用批次趋势分析，确定批次中任意点的变异性。
控制图
从现有数据源或 PARCview 公式构建控制图（如 X-平均值、范围、标准差等）。设置简单的最小/最大限值，可以选择西电规则或自定义逻辑。限制值可在 dataPARC 本地管理，也可从第三方数据库导入。
了解数据历史记录系统
数据历史记录系统是专门设计用于收集、存储和管理由工业过程产生的大量原始数据的系统。这些系统充当工厂数据的仓库，捕获制造或其他工业活动涉及的各种传感器、机器和设备的信息，存储时间序列数据。这提供了工业过程数据的全面记录，使得存储历史数据的组织能够分析性能趋势、识别低效，并基于这些信息做出决策以优化运营。
访问这些数据使得组织能够衡量关键绩效指标 (KPI)，为设备和流程的性能提供宝贵洞见。这有助于组织识别趋势、解决故障，提升整体运营效能。KPI 通常包括与工业过程相关特性的参数，如提高生产率、降低能耗、设备性能监控、降低成本、质量控制措施等。
结合专用工具和界面（如 PARCview），数据历史记录系统允许用户查询、分析和可视化存储的数据。可视化工业过程数据有助于基于历史数据的趋势和模式进行有依据的决策。有效数据存储与数据访问的结合，使数据历史记录系统对于优化工业过程至关重要。
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- 数据收集 & 存储功能
- 企业级就绪架构
- 高性能特性
- 安全与管理
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