Einführung von DataOps im Tulip mit HighByte

Führende Unternehmen im digitalen Bereich haben erkannt, dass der Aufbau eines skalierbaren industriellen Datenökosystems einen architektonischen Ansatz erfordert. Angesichts der spezifischen Art und Weise, wie Maschinen Daten strukturieren, der unterschiedlichen Prozesse an den verschiedenen Standorten sowie der Mischung aus Bestands- und Neutechnologie reichen Datenzugriff und Einzweck-Apps nicht aus.

Hier kommt der HighByte Intelligence Hub ins Spiel. Der HighByte Intelligence Hub ist eine DataOps-Softwarelösung für die Industrie, die speziell auf den Umfang und die Wartbarkeit industrieller Daten ausgelegt ist. Der Intelligence Hub und der DataOps-Ansatz lassen sich perfekt mit Frontline Operations Tulipkombinieren. Sie ermöglichen den Zugriff auf standardisierte Daten, sorgen für die Wiederverwendbarkeit von Anwendungen über Arbeitszellen und Standorte hinweg und wandeln Betriebsdaten aus Anwendungen um, um sie an Cloud-Dienste zu übermitteln.

Anhand dieser drei Anwendungsfälle können wir untersuchen, wie der Intelligence Hub Daten im Tulip in großem Maßstab aufbereitet und weiterleitet.

In der Fertigung strukturieren und kennzeichnen jede Maschine und jedes System Daten auf unterschiedliche Weise. Manche Testmaschinen erstellen erst nach Ablauf einer festgelegten Zeit oder nach Abschluss eines Vorgangs Berichte, während einfachere Maschinen möglicherweise alle 100 Millisekunden neue Telemetriedaten liefern.

Der HighByte Intelligence Hub dient als zentrale Anlaufstelle für die Standardisierung und Bereitstellung von Daten für alle Ihre Tulip . Anstatt bei jedem Start einer Anwendung oder bei der Einbindung neuer Geräte neue Verbindungen herstellen zu müssen, verbinden Sie den Intelligence Hub einfach mit der Anwendung und greifen Sie auf sofort einsatzbereite Daten zu, unabhängig von deren Quelle.

Der Intelligence Hub nutzt Datenmodellierung und Datenflüsse, um beliebige Quelldaten entsprechend zu standardisieren und sie mit der erforderlichen Häufigkeit oder bei bestimmten Ereignissen bereitzustellen. Darüber hinaus lassen sich Konfigurationen als Vorlagen speichern, um sie standortweit einfach zu replizieren, sodass Sie Anwendungen problemlos auf mehreren Arbeitsplätzen bereitstellen können. Der Intelligence Hub kann auch standortübergreifend eingesetzt werden, wobei standardisierte Modelle eine schnelle, unternehmensweite Wiederverwendung von Anwendungen ermöglichen.

Da der Zugriff auf Betriebsdaten immer besser wird, sehen sich Führungskräfte im operativen Bereich mit einem wachsenden Interesse an Betriebsdaten für Cloud-Analysesysteme konfrontiert. Diese Datenanfragen stellen oft eine Herausforderung dar, da Cloud-Anwendungen sehr spezifische Datensätze erfordern, die kontextbezogene Informationen aus verschiedenen Quellsystemen enthalten.

Der Intelligence Hub liefert die Daten, die Cloud-Anwendungen benötigen, und stellt native Verbindungen zu Tulip Cloud-Streaming-Diensten und Datenspeichern her – darunter Microsoft Azure, Amazon und die Snowflake Data Cloud. Anstatt komplexe Integrationen zu programmieren oder Berichte zu erstellen, verbinden Sie sich einfach mit der Tulip und modellieren und leiten Sie die Daten dann mit dem Intelligence Hub weiter, um die Lücke zu schließen.

Wenn Geschäftsanwender zusätzliche Daten aus ERP , SPSen, Messgeräten, LIMS oder anderen Systemen benötigen, um einen bestimmten Anwendungsfall zu lösen, kann der Intelligence Hub Daten aus jeder dieser Quellen abrufen, diese Daten mit Daten Tulip zu einzelnen Datensätzen zusammenführen und diese Datensätze dann direkt an Cloud-Dienste übermitteln. Dieser Ansatz vermeidet zeitaufwändige Punkt-zu-Punkt-Integrationen – und stellt sicher, dass die Daten aus Tulip die Cloud in einem Zustand Tulip , der für die Speicherung oder Analyse bereit ist.

Der Unified Namespace (UNS) ist eines der am schnellsten wachsenden Konzepte in der industriellen Datenarchitektur. Angesichts der nativen Publish/Subscribe-Kommunikation und einer übersichtlichen, strukturierten Hierarchie ist es nicht verwunderlich, dass der UNS bei Systemarchitekten so beliebt ist.

Viele lokale und Cloud-Anwendungen haben jedoch Schwierigkeiten beim Zugriff auf und der Nutzung des UNS, da sie MQTT nicht unterstützen oder die Daten in einer anderen Struktur benötigen als im UNS. Wenn Sie beispielsweise alle 10 Minuten eine einzelne Nutzlast mit den für jede der drei Maschinen produzierten Einheiten und der Schichtgesamtzahl wünschen, müssten Sie jede Maschine einzeln abonnieren, die Daten in eine Datenbank übertragen, die aggregierten Daten separat abfragen, die Summen berechnen und die Schichtzahlen verwalten und dann alle 10 Minuten Daten an das Zielsystem senden.

Der Intelligence Hub löst dieses Problem, indem er sich auf einfache Weise beim UNS anmeldet, die Daten aufbereitet, mehrere Datenströme in einer einzigen Modellinstanz zusammenführt und die Daten anschließend an das gewünschte Zielsystem übermittelt. In einem Tulip bedeutet dies, dass der Intelligence Hub genutzt werden kann, um Daten aus dem UNS abzurufen und an Tulip zu übermitteln Tulip wertvolle Daten aus verbundenen Apps Tulip zu extrahieren Tulip im UNS bereitzustellen, damit andere darauf zugreifen können.

Die Gewährleistung, dass Ihre Daten für die Personen, die sie benötigen, in den von ihnen genutzten Systemen verfügbar sind, ist der Schlüssel zur Erschließung digitale Transformation . Einzelne Integrationen mögen für einen Proof of Concept (POC) funktionieren, doch mit zunehmender Komplexität und Größe lassen sich diese Integrationen nicht mehr nachhaltig aufrechterhalten. Die Standardisierung von Datensätzen ermöglicht die Wiederverwendung von Tulip Anwendungen und nutzbaren Daten für Unternehmensanalysen. Mit HighByte und Tulip können Sie Ihre Datenreise zu Erkenntnissen auf Unternehmensebene ohne manuelle Integration beschleunigen.

Wenn Sie mehr über den Intelligence Hub und Industrial DataOps erfahren möchten, lesen Sie das Whitepaper„DataOps: Das fehlende Glied in Ihrer industriellen Datenarchitektur“ von HighByte, das mittlerweile in der zweiten Auflage erschienen ist.