會“伸縮”的動態(tài)實時數(shù)據(jù)分析工具來啦！
2021-10-15 18:15:54
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說起工廠中的異常設(shè)備預(yù)警，你是不是還停留在需要依靠一線工人手工記賬上報的時代？
▲圖片來源于網(wǎng)絡(luò)
那早就是老黃歷了，隨著數(shù)字化工廠建設(shè)的普及，設(shè)備實時數(shù)據(jù)的采集早就不再困難?？墒窃O(shè)備數(shù)據(jù)采集來了，到底應(yīng)該怎么用呢？有沒有什么辦法能夠讓工業(yè)設(shè)備產(chǎn)生的實時數(shù)據(jù)可以自動快速生成人人都能看懂的動態(tài)實時數(shù)據(jù)圖表，讓生產(chǎn)預(yù)警真正快人一步呢？不妨看看成熟的商業(yè)BI工具——Tempo BI給出的解決方法。
海量復(fù)雜數(shù)據(jù)實時圖表化展示，快速發(fā)現(xiàn)問題
在大型制造企業(yè)的日常生產(chǎn)中，全速開動的生產(chǎn)流水線每分鐘都可能產(chǎn)生TB級別的設(shè)備數(shù)據(jù)，面對這樣龐大的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，很多企業(yè)卻只能望“數(shù)”興嘆無從下手：
因為生產(chǎn)設(shè)備數(shù)據(jù)每分鐘都在更新，這就意味著如果數(shù)據(jù)分析的速度更不上數(shù)據(jù)更新的速度，那么數(shù)據(jù)分析得出的結(jié)論就沒有辦法真正反應(yīng)生產(chǎn)一線的實際情況，也就自然無法起到通過數(shù)據(jù)分析賦能生產(chǎn)監(jiān)控的目的。
面對這樣的情況，過去企業(yè)要么選擇聘請專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師團從頭搭建數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)來適應(yīng)生產(chǎn)流程，費時費錢更費人；要么就只能又回到過去“專人盯專機”的笨辦法上去。
而通過Tempo BI的實時BI功能，只需輕松幾步，即使操作人員沒有任何數(shù)據(jù)分析技能也能輕松制作出可以查看實時數(shù)據(jù)的可視化看板，從而實現(xiàn)對設(shè)備的監(jiān)控運行狀況的實時了解。
如何在Tempo BI中制作實時數(shù)據(jù)圖表
STEP1:數(shù)據(jù)源接入
Tempo BI支持多種類型時序數(shù)據(jù)庫接入配置
STEP2:根據(jù)實際需求構(gòu)建數(shù)據(jù)模型
STEP3:在可視化分析編輯界面中添加時序數(shù)據(jù)
STEP4:選擇需要呈現(xiàn)的時序圖表組件拖入畫布
STEP5:打開“選擇數(shù)據(jù)”彈窗對數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)源進(jìn)行選擇
STEP6:編輯配置后，即可完成時序圖形的創(chuàng)建
這樣一個實時展示設(shè)備數(shù)據(jù)的可視化看板就誕生啦！
之后一線操作人員只需要通過數(shù)據(jù)大屏展示的動態(tài)圖表，就可以實現(xiàn)對實時數(shù)據(jù)的監(jiān)測，及時了解設(shè)備的運行和健康情況，第一時間解決設(shè)備問題。
傻瓜式切換查看數(shù)據(jù)詳情和趨勢，數(shù)據(jù)下鉆操作更輕松
很多朋友在進(jìn)行日常生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析時，常常會苦惱于數(shù)據(jù)的粒度問題。
· 有時候數(shù)據(jù)量很大，圖形無法承載，千辛萬苦把圖折騰出來了，各種線條卻密密麻麻交織在一起根本看不出來趨勢
· 既需要展示宏觀數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢，也需要展示微觀的明細(xì)數(shù)據(jù)，可是屏幕就這么大，根本擺不下那么多的標(biāo)注
但如果這張圖表可以自由“伸縮”呢？那么數(shù)據(jù)粒度到底要細(xì)化到什么程度就完全由著你來決定了~
在Tempo BI中，通過獨特的數(shù)據(jù)聚合降采方式，用戶只需要動動鼠標(biāo)，通過框選縮放的方式就可以自助選擇數(shù)據(jù)展示的區(qū)段，對數(shù)據(jù)進(jìn)行逐層下鉆分析。
再進(jìn)一步，用戶還可以通過設(shè)置窗口定義的方式，讓圖表在展示全局趨勢和局部明細(xì)數(shù)據(jù)之間自由切換。
結(jié)合實時計算和AI算法模型，激發(fā)數(shù)據(jù)更多潛能
許多工廠在組建生產(chǎn)線時會使用來自多個供應(yīng)商的設(shè)備，明明配置在一條流水線上的設(shè)備，數(shù)據(jù)接口和標(biāo)準(zhǔn)卻各不相同，這就為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析帶來了巨大困難——一開始只是想做個可視化看板，結(jié)果到實際執(zhí)行中，卻需要先把數(shù)量巨大的工業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗歸集，企業(yè)需要投入的時間和人力一下子就變多了。
但在Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺中，實時計算、實時數(shù)據(jù)的可視化分析和后續(xù)的算法模型的構(gòu)建，都可以在一個平臺中實現(xiàn)。比如面對復(fù)雜的生產(chǎn)流程，企業(yè)可以先通過Tempo AI進(jìn)行智能化建模，再依托Tempo DF數(shù)據(jù)工廠強大的實時計算功能，將BI的可視化能力和DF的實時分析能力相結(jié)合，進(jìn)一步提升實時BI的計算和分析能力，持續(xù)賦能企業(yè)生產(chǎn)。
我們總說制造企業(yè)運營要講究“降本增效”，如果說引入結(jié)合大數(shù)據(jù)的設(shè)備運行狀況可視化分析，幫助企業(yè)更直觀地了解機器的實際性能，來進(jìn)行設(shè)備預(yù)防性維護是“增效”的話，那么選擇正確的數(shù)據(jù)分析工具和方法，就是“降本”了。一個平臺就能滿足工業(yè)實時數(shù)據(jù)存儲、計算、監(jiān)測分析的全路鏈需求，這樣的產(chǎn)品不來體驗一下嗎？
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