Una encuesta de 2016 a líderes industriales encontró que el 67% de ellos priorizaba las inversiones en tecnologías de análisis de datos para asegurar el éxito en la competencia, incluso a costa de reducir costos en otras áreas. Hoy en día, cuando la cuestión de la recopilación de datos ya no es un problema, su almacenamiento y análisis son cada vez más importantes. Dicho esto, hay una serie de desafíos que se interponen en el camino de cualquiera que haya decidido beneficiarse de los datos recopilados:
- Expectativas de resultados rápidos del proyecto analítico. La mayoría de las veces, estos son requisitos exagerados para que CDO desarrolle una solución para tareas específicas del cliente. Para complicar este desafío, están los contratistas cambiantes responsables de la transformación digital.
- Una gran cantidad de datos en una variedad de sistemas de información. Todos ellos pueden ser una buena base para la toma de decisiones, pero es difícil extraer conocimiento de ellos.
- Inaccesibilidad del control de calidad de los datos. Los datos incorrectos o insuficientes afectan negativamente a todo el proceso posterior, incluida la decisión tomada sobre la base de ellos.
- Automatización "patchwork" y falta de un sistema unificado para trabajar con datos. Aunque muchos procesos ya están automatizados en una organización, la complejidad surge cuando es necesario combinar los resultados del trabajo de estos sistemas dispares.
Para superar estas barreras, Factory5 creó una plataforma basada en tecnología y componentes de software para recopilar, procesar y almacenar datos de manera eficiente. De hecho, es un conjunto de herramientas preconfiguradas que le permite procesar big data y reducir los costos laborales para desarrollar e implementar aplicaciones comerciales. ¿Qué hace que la solución sea eficaz para el análisis de datos?
1. Conectores a fuentes principales
La Plataforma F5 está diseñada para la recopilación y procesamiento de datos a escala industrial, por lo que acepta datos de las principales fuentes conocidas: bases de datos tradicionales, bases de datos y almacenamiento no relacionales, almacenamiento en la nube, dispositivos conectados e Historian y fuentes de archivos. Los datos llegan a la plataforma de tres formas:
- Automáticamente desde sensores en tiempo real.
Si el equipo está equipado con sensores que transmiten telemetría en tiempo real, entonces a través de los conectores pasa a la plataforma en tiempo real. Además, los datos pueden llegar al servidor OPC, que es un estándar para el intercambio de datos entre equipos industriales y sistemas de información. - Manualmente desde archivos.
Los datos se acumulan en el equipo, y cuando el equipo está listo para transferir estos datos, los archivos se transfieren manualmente a la plataforma mediante unidades flash. - Desde sistemas externos sin intervención manual.
La plataforma se integra con sistemas externos como 1C, Galaktiki EPR. Por lo tanto, los datos provienen de sistemas externos que utilizan solicitudes de API REST o se descargan, proporcionando API REST para sistemas externos.
Esto le permite utilizar toda la gama de datos que circulan en la empresa. Y los conectores integrados en la plataforma le permiten no perder tiempo en su desarrollo y acelerar el proceso de trabajo con datos.
2. Servicio de marcado de datos
Para poder analizar los datos entrantes, deben estar marcados. En la práctica, esto significa construir un modelo de un objeto real (equipo o proceso) y vincularlo a los datos entrantes. La salida es un gemelo digital. La plataforma proporciona funcionalidad para crear un gemelo de este tipo: una interfaz fácil de usar que le permite ver visualmente todos los sensores y sus parámetros y le permite vincularlos al equipo.
Por ejemplo, los datos de temperatura provienen de un sensor en el motor. Gracias al doble creado, se pueden escribir en la base de datos como "el sensor # 123 transmite el parámetro X". Para poder escribir las reglas, queda explicarle al sistema que el sensor # 123 es un sensor en el motor y el parámetro X es la temperatura. Después de eso, será posible escribir reglas como "si la temperatura es superior a 50 entonces ...".
Sin la funcionalidad de marcado de datos, estos parámetros caerían en la celda de la base de datos # 456. Y la regla para ellos se vería como "si el valor de la celda número 456 es más de 50, entonces ...". Esto requeriría personal especialmente capacitado, mientras que con un servicio de marcado de datos, los ingenieros de equipos pueden escribir reglas expertas.
3. Servicio de creación y biblioteca de reglas periciales
Se utilizan reglas expertas para el análisis de datos. La plataforma F5 le permite escribir sus propias reglas en un lenguaje simple que los ingenieros entienden: lenguaje específico de dominio. No necesita conocer el lenguaje de programación para esto.
Además, la Plataforma tiene una biblioteca de reglas expertas para equipos industriales, que contiene alrededor de 2000 reglas escritas previamente.
4. Editor MX y biblioteca de modelos matemáticos
Además, los datos se procesan mediante modelos matemáticos. Examinan el flujo de datos recibidos en busca de desviaciones y, por lo tanto, buscan anomalías que el ingeniero aún no conoce y que no se describen en las reglas de expertos. La plataforma contiene alrededor de 100 modelos matemáticos prediseñados para trabajar con diferentes cantidades y calidades de datos.
5. Arquitectura de microservicios
Cada módulo funcional de la Plataforma F5 está separado en un servicio independiente, que se ubica en su propio "contenedor", que no está relacionado con otros. Los contenedores contienen todo lo que la aplicación necesita para ejecutarse. Cada contenedor está aislado y proporciona una base segura para los servicios de la Plataforma.
Las reglas expertas y los modelos matemáticos son precisamente esos servicios. Además de ellos, hay un servicio para la construcción de cubos, informes, un administrador de canalización y un servicio para administrar los derechos de los usuarios. La arquitectura de microservicios de la plataforma F5 le permite actualizar los servicios si se mejoran, sin afectar al resto. Esto simplifica la gestión de la Plataforma.
6. Aumento de la potencia informática
Basado en la arquitectura de la Plataforma, es posible incrementar la potencia de cómputo según las necesidades reales. Estas son las propiedades del escalado horizontal: hay una carga uniforme de servidores de aplicaciones, es posible conectar servidores adicionales y distribuir datos entre diferentes servidores. Esto asegura un alto rendimiento del sistema y no reduce la tolerancia a fallas.
7. Conjunto de herramientas preconfiguradas para crear aplicaciones comerciales
La plataforma F5 contiene y preconfigura todas las herramientas para recopilar y analizar datos, así como para visualizar informes:
- conectores a varios DBMS: PostgreSQL, ClickHouse;
- conectores a protocolos industriales: OPC-UA, REST API;
- Pipeline Manager para configurar y ejecutar escenarios arbitrarios para el procesamiento / análisis de datos;
- servicio de reglas periciales;
- servicio de modelos matemáticos;
- varios widgets para presentar información;
- constructor y diseñador de informes.
La plataforma F5 está diseñada para simplificar el proceso de trabajo con datos, así como para acelerar el proceso de creación de aplicaciones comerciales. La implementación de la plataforma reduce los costos laborales y permite a las empresas con poca experiencia ingresar al mercado de soluciones analíticas.