Datamodellering: Vejen til effektivitet og innovation
Datamodellering er kernen i enhver moderne informationsbehandling. Data er det nye guld, ikke mindst indenfor industrien. Men før det kan bruges er der brug for datamodellering.
På en fabrik genererer maskiner og udstyr kontinuerligt enorme mængder data, der indeholder nyttig information. Udfordringen er, at denne information ofte er svær at udtrække, fordi data præsenteres på forskellige måder.
Typisk har datatags fra forskellige datakilder forskellige måleenheder og samplingsfrekvenser. For at kunne sammenligne disse data er det derfor nødvendigt at modellere dem først.
Hvad er en datamodel?
En datamodel er en abstrakt model, der organiserer elementer af data og standardiserer, hvordan de forholder sig til hinanden og til egenskaberne for de enkelte andre enheder i den virkelige verden. Det er også grundlaget for standardisering af rå inputdata.
Informationen kan have mange forskellige attributter. Nogle attributter indeholder realtidsdata og rå driftsdata, mens andre definerer disse data. Sidstnævnte giver sammenhæng, og kan f.eks. beskrive datakilden, måleenheden, minimums- og maksimumsintervaller eller andet, der giver information om udstyr, processer og systemer.
Variationer i industrielle data
Forskellige datakilder
Alle OT-data har én ting til fælles: Det kommer næsten altid fra forskellige datakilder. Anlæggets styresystemer udvikler sig over tid, og man finder ofte udstyr og systemer fra forskellige leverandører.
Forskellige samplingsfrekvenser
Digitalisering af målinger indebærer, at de tages med en bestemt frekvens. Ofte er det kunden, der bestemmer, hvor ofte data skal samples.
Udfordringerne er, at disse frekvenser ikke altid er de samme.
Hvordan kan du sammenligne en måling foretaget hvert minut med en måling foretaget hvert sekund? På et tidspunkt vil der skulle foretages interpolation eller ekstrapolering af målinger for at udligne dette.
Forskellige datatyper og enheder
Der er mange forskellige typer data at forholde sig til. Man skelner mellem digitale signaler, som f.eks. tænd/sluk, og analoge signaler, som f.eks. temperaturmålinger.
For at kunne sammenligne to eller flere signaler skal de være af samme datatype. Dette kræver, at en konvertering af data skal foretages på et bestemt sted.
Forskellig navngivning
Hvert datapunkt i et anlæg eller en fabrik har en unik adresse eller navn.
Fordi produktionsanlæg ofte har titusindvis af datapunkter, er denne navngivning ofte kompleks. Det kan PLC- og SCADA-programmørerne normalt forstå, men for it-ingeniøren, der vil arbejde med data, er det sværere.
Han/hun skal derfor bruge lang tid i forvejen på at bearbejde data, før det egentlige arbejde kan gå i gang.
Hvad er datamodellering?
Datamodellering er processen med at skabe en visuel repræsentation af en organisations datastruktur. Dette indebærer at definere dataelementer, deres relationer og attributter, som er afgørende for effektiv databehandling og analyse. Inden for produktionsvirksomheder er datamodellering nøglen til at organisere, lagre og udtrække vigtige oplysninger om produktionsprocesser og ressourcer.
Fordelene ved datamodellering i produktionsindustrien
Datamodellering er afgørende inden for produktionsindustrien, hvor teknologiske fremskridt og digital transformation spiller en central rolle i at opnå effektivitet, kvalitet og innovation.
Datamodellering gør det muligt at standardisere information og kategorisere hvordan data trækkes sammen. Dette giver mulighed for interoperabilitet og deling af information på tværs af forskellige applikationer, og giver en «single source of truth» for medarbejdere i forskellige roller med forskellig viden, som bruger data på forskellige måder.
Optimeret Produktionsplanlægning:
Datamodellering giver produktionsvirksomheder mulighed for at oprette komplekse produktionsplaner ved at analysere historiske data, forudse efterspørgsel og identificere flaskehalse i produktionsprocessen.
Kvalitetsforbedring:
Ved at indsamle data om produktionsprocessen kan datamodellering hjælpe med at identificere kvalitetsproblemer i realtid og træffe nødvendige foranstaltninger for at forhindre defekter.
Lagerstyring:
Datamodellering kan optimere lagerstyringen ved at spore råvarer og færdige varer i realtid, hvilket reducerer spild og omkostninger.
Predictive Maintenance:
Ved at overvåge maskiners ydeevne kan produktionsvirksomheder forudsige vedligeholdelsesbehov og forhindre uventede nedbrud.
Innovation:
Datamodellering muliggør dataanalyse, der kan lede til produktforbedringer og nytænkning inden for produktionsprocesser.
Med den rette datamodellering vil personale i forskellige roller kunne se data og hurtigt forstå kilden, strukturen og hvad modellen repræsenterer (f.eks. en pumpe eller en produktionslinje). Det er denne kontekst, som gør datamodellering vigtig. OT-personale kan styre, hvilke roller der kan få adgang til hvilke data og hvornår, så alle brugere har adgang til den information de har brug for og kan bruge den til at optimere produktionsprocessen.
Sådan et system er stadig nyt for mange virksomheder – men vil give store fordele. Vi leverer kommunikationsløsninger som DataOps fra HighByte og OPC Server, der kan hjælpe dig i gang.
Download dette Solution Brief “Make Your Industrial Data Useful” og lær mere om industriel datamodellering og hvordan du kan gøre dine industrielle data brugbare.
