Met DataOps bouwen aan het Industrial IoT
Bouwen aan het Industrial Internet of Things (IoT) bieden uitdagingen. Een van de grootste uitdagingen van vandaag is dat gegevens van machines en apparatuur inconsistent zijn en vaak geen structuur hebben. Gegevens met betrekking tot bijvoorbeeld een machine kunnen tags/signalen van het besturingssysteem bevatten, maar kunnen “metadata” zoals locatie, type en serienummer missen.
Gegevens van andere machines hebben mogelijk een andere naam of apparaat op de signalen. Dit zorgt voor uitdagingen wanneer gegevens moeten worden geanalyseerd. Om de volledige waarde van analyse te krijgen, moeten gegevens kunnen worden geanalyseerd in fabrieken, machines, processen en producten.
DataOps biedt een goed fundament
DataOps komt van het woord ‘Data Operations’. Dit is een nieuwe aanpak die OT-gegevens van machines en apparatuur gemakkelijker toegankelijk maakt, en in een vorm die het voor datawetenschappers, analisten, ingenieurs en IT-personeel gemakkelijker en tijdbesparend maakt om de gegevens te analyseren.
Met DataOps kunnen gegevens uit meerdere bronnen (OPC, MQTT, SQL, etc.) of systemen lokaal (on the edge) worden geacquireerd, gecontextualiseerd en gestructureerd door OT-personeel, voordat ze worden verzonden voor verdere data analyse. Resultaten van analyses moeten ook teruggestuurd kunnen worden om te kunnen worden gebruikt voor optimalisatie. Dan moet ook de datastroom worden gecontroleerd en gecontroleerd.
Whitepaper
DataOps: The Missing Link in Your Industrial Data Architecture
Een IIOT-oplossing kan eenvoudig worden geschaald. Lees in de whitepaper van John Harrington van HighByte over de toegevoegde waarde van DataOps in het algemeen en het implementeren van een Unified NameSpace in het bijzonder, om de kloof te dichten tussen IT en OT.
> Productinformatie: Highbyte
-
Download bestand
Naadloze communicatie met allerlei machines en sensoren met Industrial IoT
Een IIoT-oplossing kan eenvoudig worden geschaald. Hierdoor kan het honderden machines aan, met tienduizenden datapunten, via een reeks standaardmodellen (bv. motor, pompen, enz.). Gegevens worden voorbereid en gestructureerd voordat ze worden doorgestuurd, en het wordt vermeden om overtollige gegevens door het systeem te sturen. Data analisten, ingenieurs en IT-personeel ontvangen gegevens die geen verdere verwerking en modellering (codering) vereisen. Dit is erg tijdbesparend.
Heldere visualisatie voor OT-personeel
Een IIoT-oplossing biedt daarnaast gemakkelijke en intuitive toegang tot de data via een heldere user interface. IoT legt de nadruk op communicatie en samenwerking tussen datawetenschappers, analisten, ingenieurs en IT- en OT-personeel. Continue en betrouwbare toegang tot gegevens van het hele bedrijf stroomlijnt en waarborgt de kwaliteit van het operationele werk.
Gegevensanalyse van hogere kwaliteit
Industriële gegevens zijn een typisch voorbeeld van streaming data die vaak online al kunnen worden geanalyseerd. Daarnaast zitten er in de opgeslagen data vaak patronen verborgen die interessant kunnen zijn voor uw bedrijfsvoering. Met de juiste IIoT oplossing slaat u deze twee analyse-mogelijkheden in een klap en kunt u zo zowel online als offline informatie uit uw data halen.