Eine Umfrage unter Branchenführern aus dem Jahr 2016 ergab, dass 67% von ihnen Investitionen in Datenanalysetechnologien priorisierten, um den Erfolg im Wettbewerb sicherzustellen, auch auf Kosten der Kostensenkung in anderen Bereichen. Wenn das Thema Datenerfassung heute kein Thema mehr ist, werden deren Speicherung und Analyse immer wichtiger. Abgesehen davon gibt es eine Reihe von Herausforderungen, die jedem im Wege stehen, der sich entschlossen hat, von den gesammelten Daten zu profitieren:
- Erwartungen an schnelle Ergebnisse des Analyseprojekts. In den meisten Fällen handelt es sich dabei um überbewertete Anforderungen an CDO, um eine Lösung für bestimmte Kundenaufgaben zu entwickeln. Diese Herausforderung wird durch die sich ändernden Auftragnehmer erschwert, die für die digitale Transformation verantwortlich sind.
- Eine große Datenmenge in einer Vielzahl von Informationssystemen. Sie alle können eine gute Grundlage für Entscheidungen sein, aber es ist schwierig, Wissen aus ihnen zu extrahieren.
- Unzugänglichkeit der Datenqualitätskontrolle. Schlechte oder unzureichende Daten wirken sich negativ auf den gesamten weiteren Prozess aus, einschließlich der auf dieser Grundlage getroffenen Entscheidung.
- "Patchwork" -Automatisierung und das Fehlen eines einheitlichen Systems für die Arbeit mit Daten. Obwohl viele Prozesse in einer Organisation bereits automatisiert sind, entsteht die Komplexität, wenn die Arbeitsergebnisse dieser unterschiedlichen Systeme kombiniert werden müssen.
Um diese Hindernisse zu überwinden, baute Factory5 eine Plattform auf, die auf Technologie- und Softwarekomponenten basiert, um Daten effizient zu sammeln, zu verarbeiten und zu speichern. Im Wesentlichen handelt es sich um einen vorkonfigurierten Satz von Tools, mit denen Sie Big Data verarbeiten und die Arbeitskosten für die Entwicklung und Implementierung von Geschäftsanwendungen senken können. Was macht die Lösung für die Datenanalyse effektiv?
1. Anschlüsse an Hauptquellen
Die F5-Plattform dient zum Sammeln und Verarbeiten von Daten im industriellen Maßstab und akzeptiert daher Daten aus den wichtigsten bekannten Quellen: traditionellen Datenbanken, nicht relationalen Datenbanken und Speichern, Cloud-Speichern, verbundenen Geräten sowie Historian- und Dateiquellen. Daten kommen auf drei Arten auf die Plattform:
- Automatisch von Sensoren in Echtzeit.
Wenn das Gerät mit Sensoren ausgestattet ist, die Telemetrie in Echtzeit übertragen, gelangt es über die Anschlüsse in Echtzeit zur Plattform. Außerdem können Daten zum OPC-Server gelangen, der ein Standard für den Datenaustausch zwischen Industrieanlagen und Informationssystemen ist. - Manuell aus Dateien.
Auf dem Gerät werden Daten gesammelt, und wenn das Gerät bereit ist, diese Daten zu übertragen, werden die Dateien mithilfe von Flash-Laufwerken manuell auf die Plattform übertragen. - Von externen Systemen ohne manuellen Eingriff.
Die Plattform lässt sich in externe Systeme wie 1C, Galaktiki EPR integrieren. Daher stammen Daten von externen Systemen, die REST-API-Anforderungen verwenden, oder werden entladen, wodurch die REST-API für externe Systeme bereitgestellt wird.
Auf diese Weise können Sie das gesamte im Unternehmen zirkulierende Datenfeld verwenden. Dank der in die Plattform integrierten Konnektoren können Sie keine Zeit mit ihrer Entwicklung verschwenden und den Prozess der Arbeit mit Daten beschleunigen.
2. Datenmarkierungsdienst
Um die eingehenden Daten analysieren zu können, müssen sie markiert werden. In der Praxis bedeutet dies, ein Modell eines realen Objekts - Ausrüstung oder Prozess - zu erstellen und es mit den eingehenden Daten zu verknüpfen. Der Ausgang ist ein digitaler Zwilling. Die Plattform bietet Funktionen zum Erstellen eines solchen Zwillings: eine benutzerfreundliche Oberfläche, mit der Sie alle Sensoren und ihre Parameter visuell anzeigen und mit Geräten verknüpfen können.
Beispielsweise stammen Temperaturdaten von einem Sensor am Motor. Dank des erstellten Doppels können sie in die Datenbank geschrieben werden, wenn "Sensor # 123 Parameter X überträgt". Um die Regeln schreiben zu können, muss dem System noch erklärt werden, dass Sensor Nr. 123 ein Sensor am Motor ist und Parameter X die Temperatur ist. Danach können Regeln wie "Wenn die Temperatur mehr als 50 beträgt, dann ..." geschrieben werden.
Ohne die Datenmarkierungsfunktion würden diese Parameter in die Datenbankzelle # 456 fallen. Und die Regel für sie würde aussehen wie "wenn der Wert der Zellennummer 456 mehr als 50 ist, dann ...". Dies würde speziell geschultes Personal erfordern, während Geräteingenieure mit einem Datenmarkup-Service Expertenregeln schreiben können.
3. Service der Erstellung und Bibliothek von Expertenregeln
Für die Datenanalyse werden Expertenregeln verwendet. Mit der F5-Plattform können Sie Ihre eigenen Regeln in einer einfachen Sprache schreiben, die Ingenieure verstehen - domänenspezifische Sprache. Sie müssen die Programmiersprache dafür nicht kennen.
Darüber hinaus verfügt die Plattform über eine Bibliothek mit Expertenregeln für Industrieanlagen, die etwa 2.000 vorab geschriebene Regeln enthält.
4. MX-Editor und Bibliothek mathematischer Modelle
Außerdem werden die Daten unter Verwendung mathematischer Modelle verarbeitet. Sie untersuchen den Fluss der empfangenen Daten auf Abweichungen und suchen so nach Anomalien, die dem Ingenieur noch nicht bekannt sind und nicht in Expertenregeln beschrieben sind. Die Plattform enthält ungefähr 100 vorgefertigte mathematische Modelle für die Arbeit mit unterschiedlichen Datenmengen und -qualitäten.
5. Microservice-Architektur
Jedes Funktionsmodul der F5-Plattform ist in einen unabhängigen Dienst unterteilt, der sich in einem eigenen "Container" befindet, der nicht mit anderen verwandt ist. Container enthalten alles, was die Anwendung zum Ausführen benötigt. Jeder Container ist isoliert und eine sichere Basis für die Dienste der Plattform.
Expertenregeln und mathematische Modelle sind genau solche Dienste. Darüber hinaus gibt es einen Dienst zum Erstellen von Cubes, Berichten, einen Pipeline-Manager und einen Dienst zum Verwalten von Benutzerrechten. Die Microservice-Architektur der F5-Plattform ermöglicht es Ihnen, Services zu aktualisieren, wenn sie verbessert werden, ohne den Rest zu beeinträchtigen. Dies vereinfacht die Verwaltung der Plattform.
6. Skalieren der Rechenleistung
Basierend auf der Architektur der Plattform ist es möglich, die Rechenleistung entsprechend den tatsächlichen Anforderungen zu erhöhen. Dies sind die Eigenschaften der horizontalen Skalierung: Es gibt eine gleichmäßige Auslastung der Anwendungsserver, es ist möglich, zusätzliche Server zu verbinden und Daten auf verschiedene Server zu verteilen. Dies gewährleistet eine hohe Systemleistung und verringert nicht die Fehlertoleranz.
7. Vorkonfigurierte Tools zum Erstellen von Geschäftsanwendungen
In der F5-Plattform werden alle Tools zum Sammeln und Analysieren von Daten sowie zum Visualisieren von Berichten gesammelt und vorkonfiguriert:
- Konnektoren zu verschiedenen DBMS: PostgreSQL, ClickHouse;
- Anschlüsse an Industrieprotokolle: OPC-UA, REST API;
- Pipeline Manager zum Konfigurieren und Ausführen beliebiger Szenarien für die Datenverarbeitung / -analyse;
- Service von Expertenregeln;
- Service von mathematischen Modellen;
- verschiedene Widgets zur Darstellung von Informationen;
- Konstrukteur und Designer von Berichten.
Die F5-Plattform soll die Arbeit mit Daten vereinfachen und die Erstellung von Geschäftsanwendungen beschleunigen. Die Plattformimplementierung reduziert die Arbeitskosten und ermöglicht Unternehmen mit wenig Erfahrung den Einstieg in den Markt für analytische Lösungen.