七、数据发现

数据发现过程是开始研究工业互联网、分析和数据驱动机会的简单方法. 它是一种低风险的工具,可以在有限的投资和项目范围内探索利用数据改进流程的潜力, 从而为进一步发展奠定了宝贵的基础.

数据发现将基于数据的方法和工具与世界杯足球买球的分析相结合, 过程和技术方面的专业知识,发现过程工业的运营或资产绩效的改进潜力. 这取决于项目范围, VII数据发现项目为流程稳定性提供了有价值的见解和行动, 生产性能, 资产可靠性和操作优化机会.

数据发现过程

数据发现是一个互动的过程, 哪个会使用客户工厂或工厂的历史数据. 客户数据和信息源通常包括分布式控制系统(DCS)数据, 实验室测量, 来自其他信息系统的数据,例如制造执行系统(MES)和企业资源计划(ERP), 故障和维护日志, π图, 成本数据和面谈. 完成数据导出和导出, 与客户的专家合作, 世界杯足球买球的数据科学家和流程专家进行了分析. 结果将提供一个详细的和整体的概述的工厂或工厂的过程,可用于解决已知的问题, 找出问题的根本原因,找出潜在的改进之处. 一个数据发现过程通常需要6到8周.

VII数据发现有两种方法:

  • 针对已识别问题的分析:使用分析来修复已知问题
  • 识别改进潜力的分析:寻找和识别潜在的改进领域

结果和效益

数据发现为您提供了分析和过程专业知识的结合,转化为您的洞察力, 经营与资产. 基于这些信息, 世界杯足球买球的专家强调了已确定的具有优化机会的领域. 如果有数据, 优化机会也基于客户的长期数字化路线图和成本效率进行评估, 对未来的行动和发展提出有意义和切中要害的建议.

使用应用程序设置工业互联网服务

根据数据发现过程的结果, 可以定义流程的哪些方面将被纳入重点. 世界杯足球买球将完成针对这些特定领域的应用程序开发,然后将其上线, 因此,他们在控制室为客户的操作员提供近乎实时的信息和建议. 使用场外模型, 将工业互联网功能逐步引入到运营中是很容易的.

进一步发展

新的应用程序将有助于更好地运行流程. 下一步是确定进一步的改进领域:针对这些领域的应用程序和算法已经可用或可以开发. 以这种方式, 有系统地改进和优化生产过程的不同领域是可能的.

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