كيفية تكوين صداقات الصناعة والبيانات الكبيرة

يوم واحد يأتي أخصائي رقمنة إلى المصنع. كان يتجول هنا ، ومشى هناك ، تجعد جبينه وقال: "أعرف كيف يمكنك تحسين شيء هنا. ستوفر على وجه التحديد! فقط أعطني حق الوصول ، oo ، إلى بيانات الإنتاج هذه. " ردا على ذلك ، يقشعر النبات. "هنا لدينا محلل مبيعات. هناك شيء يمكن قوله حول التوربينات - توربينات Siemens الذكية للغاية. وبالنسبة لبقية المعدات ، لم يكن هناك شيء من البيض ".

تقرأ صورة مصغرة عن الصراع بين عالمين - الصناعة والتحليلات. نحن من آخر واحد ، وإليك ما يبدو لنا: من ناحية ، بروتوكولات تبادل البيانات مع عدد كبير من الأرقام بالاسم الذي تم إنشاؤه لإدارة المعدات ولا يمكن الوصول إليها للبشر العاديين. من ناحية أخرى - الأنظمة التحليلية ، التقارير الجميلة ، لوحات القيادة المريحة وغيرها من المرافق.


لم يصل كل إنتاج إلى مستوى تكنولوجي عالٍ. لكن الجميع بحاجة للمساعدة. في الصورة إطار من فيلم "النبات".

في هذا المنشور ، سنخبرك كيف نحاول تشكيل وجه إنساني (وفقًا لمعايير عالم بيانات بسيط) - لتمكين محللي الأعمال من معالجة البيانات الصناعية واستخدام إعداد تقارير BI الجميلة.

ماذا لدينا الآن

في الآونة الأخيرة ، كنا نزور شركة لتجهيز الغاز. الشركة كبيرة ، تجمع بين العديد من المصانع. ذهبنا إلى غرفة التحكم. كل شيء مجهز جيدًا هناك: كل موزع لديه 6-8 شاشات ، وهناك بلازما ضخمة على الجدران. هذا مجرد محتويات هذه البلازما ... يترك الكثير مما هو مرغوب فيه. خريطة غريبة المظهر ، أسهم غبية ، أعلى هذه النافذة من Windows نجت من التعذيب الرهيب وأظهرت بعض الأرقام.

"لماذا vyrviglaznoe ذلك؟" - نسأل. "هذا هو أفضل ما يمكن أن نضغط عليه من أنظمتنا الصناعية" ، نسمع رداً. يجب ألا يتجاوز وقت استجابة المرسل للحادث 30 ثانية ، ولكن مع مثل هذه الواجهة ليس من السهل اللقاء. لا BI هنا ولا رائحة.

قصة أخرى غير واجهة. يأتي علماء البيانات إلى المصنع ويقولون: "أعط هذه البيانات حول التثبيت الخاص بك ، ويمكننا التنبؤ بالمشاكل الموجودة فيه بدقة 95٪." حسنًا ، على الأقل يعدون بذلك. إيماءة في المصنع ، وبالنسبة لعلماء البيانات ، يبدأ النص في أفضل تقاليد كافكا. بقعة جمع البيانات. وفقا لمئات النظم. لكل منها ، تحتاج إلى كتابة خمسة عبارات. إرفاق السيرة الشخصية والنسب إلى الركبة الخامسة. اجتياز جميع التحليلات وإرفاقها بمقال حول موضوع مجاني والتقاط مزاج جيد للمدرب. وعندها فقط يمكننا الاعتماد على النجاح. بتعبير أدق ، الأمل.

تحليلات المصنع

لحل مشاكل مثل تلك الموضحة أعلاه ، تحتاج إلى تكوين صداقات في الصناعة من خلال التحليلات. للقيام بذلك ، نقوم ببناء نظام واحد مع بنية متكاملة . يمكن لهذا النظام العمل مع أنواع مختلفة تمامًا من البيانات وحل المشكلات التحليلية على أساسها. نحن نبني نظامًا بهيكل متكامل ، وليس شيئًا عالميًا ، لأن الأنظمة العالمية تحل أي مشاكل بنفس القدر من السوء. في بنية معقدة ، نجمع أدوات التحليل لأنواع مختلفة من البيانات. إليك ما قد يبدو عليه:



هناك العديد من أنواع البيانات في الإنتاج. هناك بيانات علائقية كلاسيكية من أنظمة الأعمال وأنظمة المحاسبة. هناك بيانات من أجهزة الاستشعار - سلسلة زمنية. هناك أحداث من تحليلات الفيديو - يتم وضعها في dataleyk ويتم الرصد المتكامل عليها (أصبح هذا الآن موضوعًا شائعًا). هناك سجلات من أنظمة العمل تحتاج إلى فهرستها لمزيد من المعالجة (نستخدم Apache Solr) للحصول على صورة حقيقية لما يحدث في الإنتاج مع مراعاة كاميرات المراقبة وتقييم كيفية استجابة المشغلين لأحداث معينة. وهذا ليس كل شيء ، كل إنتاج له مجموعة متطلباته الخاصة. وفي النهاية ، يجب ربط كل العمل مع البيانات ضمن نظام بيئي واحد ، مما سيتيح جمع البيانات في وحدة تخزين مركزية مع إعدادات وصول مرنة وأدوات تحليل مشتركة.

في الآونة الأخيرة ، كان لدينا مشروع: لتنظيم مراقبة الوضع التكنولوجي للمصنع ، وكذلك جودة المواد الخام. يجب أن يراقب نظام المراقبة في الوقت الفعلي جميع المؤشرات المهمة ومقارنتها بالمعايير باستخدام صيغ أصلية للغاية. نأخذ التحليلات المختبرية للمواد الخام من قاعدة بيانات واحدة ، ومؤشرات أداء المعدات من قاعدة بيانات أخرى.

نتيجة لذلك ، يحصل المشغل على صورة شاملة لما يحدث في تركيبته: ما تحتاج إلى الانتباه إليه ، هل يستحق التوقف عن العمل ومدى جديته. لكل انحراف عن العمل المعياري ، يجب على المشغل إصلاح سبب الفشل. وهكذا ، نمت قاعدة المعرفة في الحوادث.

في الوقت نفسه ، يتم عرض جميع التحليلات من خلال نظام BI جميل ومريح. لا يسمح لك فقط بإنشاء تقارير بسيطة ، ولكن أيضًا بإنشاء لوحات معلومات مفهومة وبديهية (لوحات المعلومات). وهذه حجة أخرى حول أهمية تكوين صداقات في البيانات الصناعية مع أنظمة تحليلية. لأسباب تتعلق بـ NDA ، لا يمكننا عرض لوحات معلومات من هذا المشروع ، ولكن على النقيض من ذلك ، فإننا نقدم أمثلة عامة على الأساليب لتصور أنظمة BI والأنظمة الصناعية.

إليك ما قد تبدو عليه تقارير BI:



وهنا هي واجهة سكادا:



كجزء من تطوير نظامنا الأساسي ، نحن نفكر في ربط التحليلات التنبؤية ، والتي تكشف عن أنماط سببية. أسباب مختلفة تؤدي إلى سيناريوهات مختلفة. على سبيل المثال ، يمكن أن يؤدي سوء جودة المواد الخام أو الضبط غير الصحيح للمعدات بعد الصيانة المجدولة إلى انخفاض في جودة المنتج النهائي أو تعطل الجهاز.

أحد المتطلبات الرئيسية لنظام التحليلات هو سرعة تلقي المعلومات. هذا هو مجموعة القياس عن بعد من أجهزة الاستشعار وحساب المؤشرات (خطة / حقيقة مؤشرات التجميع لورشة العمل) في وضع في الوقت الحقيقي القريب. هذا يتيح لك ضبط الإدارة التشغيلية للإنتاج.

شيء من هذا القبيل يعمل في عالم جديد شجاع. ولكن في الواقع هناك فروق دقيقة.

تحليل البيانات الصناعية ، أو صداع ذكاء الأعمال في الإنتاج

كيف تقلل البيانات من الأنظمة الصناعية (التي لا يقوم أي شخص بجمعها بالفعل) في شكل مناسب لتحليل البيانات؟ أحد البروتوكولات القياسية للبيانات الصناعية هو OPC DA / HDA. يبدو أنه مفتوح ، لكن أعضاء الكونسورتيوم هم وحدهم الذين يمكنهم الوصول إلى مواصفاته. العضوية في الكونسورتيوم باهظة الثمن ، والتطبيقات المفتوحة المستقرة لهذا البروتوكول غير موجودة.

من أجل توصيل هذا البروتوكول والبروتوكولات الصناعية الأخرى بأنظمة التحليل الحديثة ، نقوم بإنشاء بوابات لكل بروتوكول. يتم ذلك عن طريق فريق منفصل من الحلول الصناعية. العدد الكبير من الأرقام في أسماء البروتوكولات يلهمهم. يتمتع الفريق بخبرة في كتابة الموصلات الصناعية (على سبيل المثال ، باستخدام بروتوكول OPC DA / HDA ، باستخدام PI SDK ، وما إلى ذلك).

ولكن لتوصيل البروتوكولات الصناعية بعالم البيانات الضخمة ، نستخدم Apache NiFi - أداة من نظام Hadoop البيئي الذي يسمح لك بتنفيذ التكامل في وضع معالجة التدفق.

من خلال بناء هذا الجسر الأكثر أهمية بين الصناعة والتحليلات ، تمكنا من حل المشكلة على كومة Hadoop المألوفة. في المشروعات الصناعية ، نستخدم غالبًا توزيعات شريكنا المحلي Arenadata. باستخدام Apache Phoenix ، نختار بيانات JDBC باستخدام SQL. في الإصدارات الحديثة ، تم تحسين Phoenix للعمل مع السلاسل الزمنية التي تظهر دائمًا في المشروعات الصناعية.

تمكنا من إغلاق النظام التحليلي المعقد بمنتجات أحد البائعين ، وهو أمر مهم عندما يتعلق الأمر بحلول المؤسسات. يستخدم Apache Spark لحساب الإعدادات (الانحرافات في أوضاع تشغيل المعدات) ، والمؤشرات المحسوبة وغيرها من مؤشرات الأداء الرئيسية - وهي مكون لأداء الحسابات الموزعة في وضع قرب الوقت الحقيقي داخل نظام Hadoop البيئي.

الفروق الدقيقة

للأسف ، البروتوكولات الصناعية معقدة. في المرة الأولى التي خططنا فيها للتكامل مع PI ، كنا نأمل أن نأخذ واجهة JDBC القياسية وسيكون لدينا سعادة بسيطة وسريعة. وعندما بدأوا العمل مع الواجهة ، اتضح أن عرض النطاق الترددي الخاص به لم يكن كافيًا حتى لتحميل البيانات الحالية. ناهيك عن تنزيل القصة. لكن الموصل لديه واجهة SDK داخلية خاصة به ، والتي يمكنها العمل بسرعة مع البيانات. لذلك كتبنا بوابة خاصة على واجهة برمجة التطبيقات هذه وحلنا المشكلة.

لقد تعاملنا مع حل هذه المشكلة بطريقة تمكننا في نهاية المطاف من عرض فترات الانحرافات في شكل عرض. للقيام بذلك ، كان من الضروري حساب عدد المرات ومتى تجاوزت المؤشرات القاعدة. إذا قمت بتحليل القصة بأكملها بحثًا عن الانحرافات ، فستتطلب الكثير من الموارد. إذن ، مررنا بسلسلة من القيم ، حيث قمنا بمقارنة كل من اللاحقة والسابقة. إذا كان كلاهما طبيعيًا / غير طبيعي - فلا يوجد انحراف / يستمر. إذا كان أحدهما غير طبيعي - فنحن نعول ، على التوالي ، بداية أو نهاية الانحراف. لذلك تمكنا من توفير الطاقة الحاسوبية عند إنشاء عرض مع إحصائيات للمحللين والتقنيين.

آفاق

الغرض من هذه المشروعات في الصناعة ليس فقط جعل كل شيء جميلًا وواضحًا ، ولكن أيضًا إعداد منصة تحليلية للإنتاج ، والانتقال إلى مؤسسة رقمية ، حيث يمكن جمع جميع الأحداث وتحليلها في مكان واحد.

بالنسبة للنظام الأساسي الموصوف ، من المفيد للعديد من الأقسام في وقت واحد. لقد حللنا مشكلة الأشخاص الذين يديرون الإنتاج. إذا لم يستطع المشغلون السابقون الاستجابة للانحرافات البسيطة في تشغيل المعدات ، فيجب عليهم الآن إبلاغ الإدارة عن كل عدم امتثال للقاعدة. هذا يوفر قيمة في الوقت الراهن. لقد منحنا التحويل الرقمي وخدمات البحث والتطوير مصدرًا مناسبًا للمعلومات المتعلقة بالإنتاج ، مما يسمح لنا بتحليل أي أحداث لأي فترة زمنية - وهذا سيوفر قيمة في المستقبل.

الآن نحن نشارك بنشاط في تطوير مثل هذه المنصات التكنولوجية ، وتجربة التنفيذ. بشكل عام ، نحن نسعى جاهدين لإبعاد الصناعة عن التحكم اليدوي لأتمتة التحكم في الإنتاج ، كما هو الحال في مصانع Ilon Mask.

سنكون سعداء بالتحدث مع الجميع - مع مطوري ومهندسي البيانات الضخمة (الذين يمكننا دعوتهم إلى فريقنا) ، ومع مراقبي الرقم الرقمي ومديري الإنتاج ، وإطلاعهم على خبرتنا وتقديم خيارات للعمل معًا. بالنسبة للجميع ، نعقد اجتماعات كبيرة للبيانات ، يسعدنا أن نناقش فيها جميع القضايا والاقتراحات.

بريدي الإلكتروني هو EOsipov@croc.ru