Ön ismeri a saját gépeinek az adatait?

2020. július 30.

WAGO analitika

Amikor sor kerül arra, hogy optimalizálnia kell a gépeinek vagy a rendszereitnek működését szembe kell nézni azzal a kihívással, hogy a folyamat feltételeit növelni és számszerűsíteni kell, továbbá ezt be kell építeni a projektbe. A WAGO analitika segíti Önt az adatok gyűjtésében és elemzésében, valamint az Ön berendezéseinek alkatrészeiről intuitív képi megjelenítést biztosít. A feltárt összefüggéseket be lehet építeni a folyamatokba és az optimalizáció érdekében meg lehet valósítani a potenciális lehetőségek teljes mértékű kihasználását.

Az Ön adatai értékesek – Ragadja meg a lehetőségeket
Szeretné optimalizálni a gépeit vagy a rendszereit? Használja a szenzorokat és aktorokat a rendszer jobb megismerése érdekében. Hasznosítsa az adataiban rejlő lehetőségeket.

A WAGO analitika előnyei

A potenciális optimalizáció beazonosítása
Minőségi szintek javítása
Energia- és erőforrás takarékosság
A hatékonyság növelése és a költségek csökkentése
A folyamat stabilitásának javítása

Az adatgyűjtéstől
az adatelemzésig

Mi az, amire a sikeres megvalósításhoz szükség van?

A használatban lévő gépek és érzékelők adatainak gyűjtése.

A gépek és érzékelők adatainak rögzítéséhez olyan különböző hardverekre van szükség, amik biztosítják a megfelelő adatbázis létrehozását. A WAGO termékportfoliója számos alaktrészt kínál ezzel kapcsolatban. Ezek a WAGO termékek az összes szabványos interfészt, valamint a legtöbb ipari protokollt is támogatják. A WAGO I/O SYSTEM 750 termékcsaládon, a PFC vezérlőcsaládon és az áramerősség mérésére szogáló modulokon kívül a WAGO IoT Box-ok szintén alkalmasak a mérésre és az érzékelő adatainak gyűjtésére. A WAGO IoT Box hihetetlenül sokoldalú, továbbá ideális a gépek és rendszerek összekapcsolásához. A WAGO IoT Box előre összeszerelt eszköz amely képes néhány percen belül a WAGO felhőbe továbbítani az adatokat.

Gépek és rendszerek adatainak gyűjtése

A WAGO felhő lehetővé teszi a különböző gépektől és rendszerekből származó adatok központi helyre történő begyűjtését és elemzését. Továbbá, lehetővé válik az összes WAGO vezérlő irányítása és felügyelete, amit Ön megtehet egy konferencia teremben a számítógépén, vagy akár utazás közben a tabletén lévő adatok és alkalmazások segítségével. A WAGO felhő egyszerű, felhasználóbarát alkalmazását úgy fejlesztették ki, hogy azok is tudják használni, akik nem rendelkeznek komolyabb informatikai háttértudással. Az app-nak köszönhetően a WAGO felhő intuitiv használatra alkalmas. Számos standard funkció - mint amilyen a képi megjelenítés, a távolról történő karbantartás és a firmware frissítése - már előre be van állítva. Vagyis az Ön WAGO felhője néhány kattintást követően már készen is áll.

A WAGO felhő alkalmazáshoz a Microsoft Azure felhő platform szolgáltat alapot. Ez számos előnyt biztosít az Ön számára: a Microsoft Azure rendkívül jól testreszabható az egyedi igényekhez a számítástechnikai teljesítmény, adattárolás és adatátvitel, rendelkezésre állás és biztonsági szabványok területén – ezért időtálló megoldást jelent.

Adatelemzés – Központosított vagy decentralizált

A gépektől és rendszerekből begyűjtött adatok centralizált és decentralizált elemzése egyaránt lehetséges. Az adatok centralizált, központi elemzéséhez mindössze az adatok felhőbe történő eljuttatása szükséges, az adatokat aztán ott lehet majd elemezni. A decentralizált megközelítéstől eltérően az összes adat a felhőbe kerül és a világ bármely pontján bármikor el lehet érni őket. Továbbá, a decentralizált megoldással ellentétben a gépek és rendszerek adatait közvetlenül a rendszerben lehet elemezni. Pélául Ön használhatja a WAGO Docker technológiát az elemzési alkalmazás vezérlőn történő végrehajtásához. A WAGO PFC200 vezérlősorozata már megfelel a Docker rendszernek. Tehát Ön el tudja kezdeni a modern szoftverek és alkalmazások használatát a PFC200-on.

A Docker technológiával kapcsolatos további információkért kattintson a következő linkre.

A WAGO segít az alkalmazásban
Az adatok ismeretéból származó előnyök

Segítünk Önnek abban, hogy meg tudja érteni a folyamatokat, mindössze az alábbi lépéseket kell követnie:

1. Adatok gyűjtése különböző forrásokból

Első lépésként a gépek és rendszerek különböző interfészei a megfelelő protokolltól függetlenül beolvasásra kerülnek, és az értékek közvetlenül a vezérlőre jutnak. Az adatok egy helyre koncentrálódnak.

2. Az adatok feldolgozása

Az adatok időbeli szinkronizálása történik. Az aktuális információ egy egységes formátumba kódolódik. A szükségtelen információk kiszűrésre és eltávolításra kerülnek.

3. Folyamatos adatgyűjtés

A gépeknek vagy rendszereknek megfelelő, egyedi adatgyűjtő lép működésbe. Itt az adatokat tárolni lehet, valamint fel lehet használni őket a további elemzéshez.

4. Feltáró adatelemzés és a megfelelő megjelenítés kiválasztása

Az offline elemzések során az összefüggések és kapcsolódások feltárásra, értelmezésre és képi megjelenítésre kerülnek. A ritka események is felszínre kerülnek. A folyamatok szakértőinek bevonásával beazonosítják és jóváhagyják a potenciális felhasználási lehetőségeket.

5. A működő folyamatokba történő beillesztés

A gép vagy rendszer számára optimális elemzéseket és képi megjelenítéseket már meglévő, működő rendszerekbe illesztik be. Ezáltal folyamatosan elérhetőek és intuitiv működtetésűek lesznek.

6. A korrelációs és optimalizációs lehetőségek használata

A valós működés során elérhető elemzéseket az optimalizációs lehetőségek kiaknázására lehet felhasználni. Továbbá a valós képi megjelenítések lehetővé teszik a gépi- és rendszer operátorok számára, hogy ellenőrizzék és kibővítsék a folyamatokkal kapcsolatos ismereteiket, valamint hogy azonosítani tudják az adatok közötti további kapcsolatokat és a felhasználási lehetőségeket.

GYIK – Analitika

Nem, a WAGO szívesen ad Önnek ezzel kapcsolatosan tanácsokat.

A WAGO IoT Box-szal további gépi- és rendszeradatokat juttathat a felhőbe különösebb erőfeszítés vagy informatikai háttérismeret nélkül is.

Nem, a felhasználástól függően egy helyi (központi) megoldás is lehetséges.

Minden elemzési megoldás egyedi. Ha úgy érzi, hogy több minden rejlik az adataiban, vegye fel a kapcsolatot velünk és segítünk Önnek a kiértékelésben.

Az Ön adatai nem hagyják el a meglévő infrastruktúrát, mivel az elemzési megoldásokat helyben építik be a gépekhez vagy rendszerekhez.

A valós idejű elemzéseket kevesebb adat esetén is lehet alkalmazni.

Speciális képi megjelenítést biztosítunk, ami lehetővé teszi az elemzési alkalmazás követését.

Ugyanazon a gépen és rendszerben történő alkalmazás általában nem igényel komolyabb beállítást. Egy másik gép vagy rendszer esetében azonban ehhez egy speciális analitikai megoldás szükséges.

A független elemzés elvégzéséhez interaktív képi megjelenítéseket fejlesztünk ki.

Ez függ a projekt nagyságától, és csak egy feltáró adatlemzés, valamint a folyamat szakértőivel történő egyeztetés után lehet pontosabban megbecsülni.

Az analitikai megoldásokat azért fejlesztettük ki, hogy Ön a folyamatokban a problémákat azonosítani tudja. Felhasználhatja és értelmezheti az eredményeket annak érdekében, hogy el tudja dönteni, szükségesek-e technikai változtatások, vagy nem. Csak egy feltáró adatelemezés után lehet megállapítani, hogy mit lehet megvalósítani.

Egy analitikai projekt szerintünk a legelső adat begyűjtésével veszi kezdetét. Ezt egy adatelemzés követi, ami érthető módon számszerűsíti a folyamatot. Általában az Ön részéről ez nem igényel adatrögzítést. Ha a ritka események pontos felismerésére van szükség az Ön problémájának megoldásához, akkor általában hosszabb adatgyűjtési időszakra van szükség.

Igen, minél több az adat mennyisége, annál pontosabb az adatlemzés. Nincs általánosságban adható válasz arra, hogy vajon szükséges-e egy nagyobb adathalmaz.

A legelső lépés és a legelső előny a folyamatok számszerűsítése. Tapasztalatok alapján a továbbiakban a felhasználási lehetőségek kerülnek azonosításra.

Az adatfeldolgozás, a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia tulajdonképpen egymást átfedő fogalmak. A WAGO analitika az automatizálási technológia területén ezen átfedések módszereinek alkalmazását írja le.

Az adatelemzés a megvizsgált adatok számának növekedésével együtt nő. Ezért a valós alkalmazásokhoz nem mindegyik adatelemzési mód használható.

A tesztelt módszerek skálája széleskörű. Jelenleg a semleges hálózati kapcsolatok vannak a figyelem középpontjában. Azonban ezek csak az események felismerésére alkalmasak. Ez azt jelenti, hogy Ön nem kap teljes képet a gépéról vagy a rendszeréról.

A WAGO analitika az elemzéseket a működő rendszerekbe integrálja. A statisztika pedig az adatok történetében bekövetkező változások elemzését jelenti.

A nagy mennyiségű adatfeldolgozás hatalmas mennyiségű adattal dolgozik. Az adatkutatás magában foglalja az adatok elemzését is, ami lehet nagy mennyiségű adatfeldolgozás, de lehetnek gépektől vagy rendszerekből származó valós idejű adatok is. A gépi tanulás a módszerek olyan csoportja, ami az adatokból új információkat generál és része az adatkutatásnak.

Először is az eset megközelítésekor van egy megbeszélés és egy kiértékelés. Az adatok rögzítésre kerülnek és a folyamat értelmezése számszerűvé válik. Ezek után a további lépéseket a folyamatszakértőkkel kell megtervezni és újra kiértékelni.

Az alkalmazás megbeszélése és értékelése után megtörténik a különböző forrásokból származó adatok begyűjtésére alkalmas adatgyűjtő üzembe helyezése, majd az adatok előkészítése. Az offline elemzések esetében a felhasználási lehetőségeket Ön a folyamatszakértőkkel együtt dolgozza ki és értékeli. Amennyiben meggyőzték Önt az eredmények, ezek működő folyamatokba történő beillesztése következik. A továbbiakban is számíthat ránk, mint partnerére.

Nem minden adat aktuális és egyező. Az adattisztítást azért hozták létre, hogy az adatokat azonos, tömör formába alakítsák át. Ennek eredményeképpen a felesleges adatok nem továbbítódnak az adatelemzési algoritmushoz. Ez az analitikai megoldások hatékony működését teszi lehetővé.

Koncentráljon arra a lehető legkisebb területére a rendszerének, ahol szeretné elkezdeni az adatelemzést. Tegyen fel egy konkrét kérdést és használja a folyamat értelmezését arra, hogy el tudja dönteni az értékelés alapján azt, melyik adat szolgál fontos információval.